Составители:
25
3.1) Синтезировать фильтр в частотной области при задаваемом
значении
ср
r .
3.2) Выполнить фильтрацию в частотной области.
3.3) Оценить влияние изменения частоты среза на результат
фильтрации изображения.
3.4) Оценить эффективность подавления аддитивного шума при
применении фильтра Гаусса. Для чего выполнить следующее:
3.4.1) синтезировать изображение с аддитивным нормальным
шумом,
выполнить фильтрацию;
3.4.2) получить разностное изображение;
3.4.3) оценить математическое ожидание и СКО,
вычислить пиковое отношение сигнал/
шум;
3.4.4) изменить частоту среза;
3.4.5) повторить пп 3.4.1-3.4.5 для нескольких значений частоты
среза;
3.4.6) построить график зависимости пикового отношения
сигнал/шум от частоты среза.
4) Исследовать эффективность алгоритмов нелинейной фильтрации в
пространственной области.
4.1) Промоделировать медианную фильтрацию изображения для разных
размеров маски фильтра. Описать изменение изображений,
подверженных медианной фильтрации.
4.2) Промоделировать сигма-фильтр.
5)
Проанализировать полученные результаты, составить отчет о
моделировании и выполненных исследованиях, сделать выводы по работе.
3.3 Вопросы для самопроверки:
1) Что такое фильтрация изображения, чем линейная фильтрация
отличается от нелинейной фильтрации?
2)
Какая связь существует между пространственной и частотной
фильтрацией?
3)
Перечислите основные операции линейной фильтрации изображений
в частотной области.
4)
Как соотносятся размер маски пространственного фильтра и частота
среза в частотной области при использовании одного и того же
фильтра?
5)
Какую частотную характеристику имеет идеальный фильтр нижних
частот? К каким искажениям на изображении может привести
применение идеального НЧ фильтра и чем это объясняется?
6)
Как соотносятся передаточные характеристики ФНЧ И ФВЧ?
7)
В каких целях применяется фильтрация изображений?
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 23
- 24
- 25
- 26
- 27
- …
- следующая ›
- последняя »
