Методы и алгоритмы обработки изображений

Министерство образования и науки Российской Федерации
Федеральное агентство по образованию
ГОУ ВПО «УРАЛЬСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ
УНИВЕРСИТЕТ - УПИ»
«Утверждаю»
Проректор университета
____________ О. И. Ребрин
«______» _________________2007 г.
РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ
МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ
Индекс по учебному плану – МВ.3.01
Рекомендована Методическим советом УГТУ – УПИ
Направление
Код Наименование
230100 Информатика и
вычислительная техника
Профиль
Код Наименование
230102 Автоматизированные
системы обработки
информации и управления
Екатеринбург 2007
Квалификация
Код Наименование
68 Магистр техники и
технолологии
Программа составлена в соответствии с проектом Государственного
образовательного стандарта высшего профессионального образования и учебным
планом магистратуры по направлению подготовки 230100 – Информатика и
вычислительная техника, профилю – Автоматизированные системы обработки
информации и управления
№ Фамилия
1
Имя
Круглов Василий
Отчество
Николаев
ич
Уч.
звание
Доцент
Уч.
степен
ь
К.т.н.
Должн
ость
Кафедра
Доцент
Автоматизирован
ные системы
управления
Программа одобрена на заседании кафедры «Автоматизированные системы
управления» (АСУ)
Дата
№
заседа
ния
19
сентяб
Автоматизирован
ря
1
ные системы
2007 г.
управления
Наименование
кафедры
Номер
Решение
протокол
кафедры
а
21
Рекомендов
ана для
использова
ния в
учебном
процессе
Ф.И.О. зав.
кафедрой
Подпис
ь
Доросинский
Л.Г.
Рабочая программа одобрена на заседании Методической комиссии
Радиотехнического института - РТФ
«24» сентября 2007 г., протокол № 17.
Председатель методической комиссии
доц., канд. техн. наук
Д.В. Астрецов
АННОТАЦИЯ СОДЕРЖАНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ
Дисциплина посвящена изучению принципов построения и использованию
цифровой обработки изображений в системах управления технологическими
процессами. Рассматриваются теория и основные алгоритмы, используемые при
цифровой обработке изображений.
Цели и задачи дисциплины
Курс «Методы и средства обработки изображений» – принадлежит к разделу
профессиональных дисциплин учебного плана и определяет уровень подготовки
студента к проектированию и эксплуатации систем технического зрения, одного
из наиболее быстрыми темпами развивающегося подкласса автоматизированных
систем (АС) обработки данных
Для успешного изучения содержания дисциплины «Методы и средства
обработки изображений» студенту необходимы знания, полученные в курсах:
- Математические дисциплины;
- Информатика,
- Программирование на языке высокого уровня.
Целью преподавания дисциплины «Методы и средства обработки
изображений» является:
- формирование у студентов понимания роли систем технического зрения
(СТЗ) в автоматизированных системах управления технологическими
процессами,
- знакомство с принципами построения систем технического зрения (СТЗ),
- изучение математических моделей описания изображений в СТЗ,
- изучение основных алгоритмов цифровой обработки изображений.
1
Требования к уровню освоения содержания дисциплины
В результате изучения дисциплины у студента должны сформироваться
следующие компетенции:
 использовать фундаментальные законы природы для постановки задач
моделирования процессов и явлений с целью проведения исследований в
области информатики и смежных с ней предметных областях (УК-3).
 выбирать методы и разрабатывать алгоритмы решения задач управления и
проектирования объектов автоматизации (ПД-3);
В результате изучения дисциплины студент должен:
 Знать:
- основные модели данных, применяемые при описании изображений в СТЗ;
- элементы теории цифровой обработки изображений;
- этапы цифровой обработки изображений в СТЗ;
- основные алгоритмы обработки изображений.
 Уметь:
- разрабатывать алгоритмы цифровой обработки изображений для СТЗ;
- рассчитывать технические параметры оптических систем;
- оптимизировать производительность алгоритмов цифровой обработки
изображений.
 Владеть:
- методами проектирования и анализа СТЗ;
2
- приемами построения архитектуры современных СТЗ.
3
Объем дисциплины и виды учебной работы
3.1 Система учета трудоемкости в академических часах
Вид учебной работы
Всего
часов
Семестры
(11)
Общая трудоемкость дисциплины
144
144
Аудиторные занятия
68
68
Лекции
34
34
Лабораторные работы (ЛР)
34
34
Самостоятельная работа
76
76
Подготовка к лекциям
14
14
Подготовка к лабораторным работам
10
10
6
6
56
56
Экзаме
н
Экзамен
Другие виды аудиторных занятий
Расчетно-графические работы
Графическая работа
Расчетная работа
Домашняя работа
Реферат
Другие виды самостоятельных занятий
(работа на ПК в вычислительном зале
каф.
АСУ
с
лицензионным
программным обеспечением)
Вид итогового контроля (зачет,
экзамен)
3.2 Система учета трудоемкости в расчетных единицах
Таблица 3.2 – Трудоемкость в зачетных единицах для модульной системы
обучения
Перечень
Вид
Трудоемкость,
Трудоемкост
номеров
контроль
в часах,
ь модуля в
разделов
ного
необходимая
зачетных
образующих меропри для освоения
единицах
модуль
ятия
данного модуля
Номер
Название
модул
модуля
я
Методы и
средства
обработки
изображен
ий
1
4
1-8
Экзамен
144
5
Содержание дисциплины
4.1. Разделы дисциплины и виды занятий
№
п/п
Раздел дисциплины
Лекц., ПЗ,
час час
1
Введение. Принципы построения
систем технического зрения
2
2
Дискретизация изображений
2
3
Математическое описание
изображений. Быстрое
преобразование Фурье
2
4
Форматы представления черно-белых 2
изображений
5
Алгоритмы предварительной
обработки изображений
8
6
Алгоритмы обнаружения объектов
10
7
Сжатие изображений
2
8
Обработка цветных изображений
6
С,
час
ЛР,
час
12
22
4.2
Содержание разделов дисциплины
Раздел 1. Введение. Принципы построения систем технического зрения
Основы теории очувствления технических систем. Системы технического
зрения (СТЗ) как важнейшая разновидность методов очувствления систем.
Классификация СТЗ, области их применения.
Схема последовательности технического восприятия внешней среды.
Основные этапы и блоки схемы. Обобщенная функционально-алгоритмическая
схема СТЗ. Основные этапы обработки изображений в СТЗ. Основные
определения теории обработки изображений и автоматического распознавания
образов.
Раздел 2. Дискретизация изображений
Видикон как наиболее распространенный датчик телевизионного
изображения. Принцип работы видикона. Достоинства и недостатки метода
получения изображений с помощью передающей электронно-лучевой трубки.
Датчики изображений на основе устройств с зарядовой связью. Принцип действия
ПЗС - строки. Основные этапы электронного самосканирования. Принцип
построения ПЗС - матриц для получения двумерных изображений. Достоинства
ПЗС - датчиков по сравнению с видиконом.
Назначение и суть пространственной дискретизации изображений.
Разложение сигнала в обобщенный ряд Фурье. Интегральное преобразование
Фурье. Спектр дискретизированного изображения.
Теорема Котельникова.
Квантование изображений по уровню.
Раздел 3. Математическое описание изображений. Быстрое преобразование
Фурье
Двумерная функция яркости как основной способ описания изображений.
Классификация изображений. Простейшие элементы (примитивы) функций
яркости реальных изображений. Описание периодических пространственных
структур. Статистическое описание изображений. Спектральное описание
изображений. Базисы Фурье.
Алгоритм БПФ с основанием 2. Свойства алгоритма БПФ с основанием 2 и
прореживанием по времени. Перестановка данных и двоичная инверсия. Алгоритм
БПФ с прореживанием по частоте. Графическое представление алгоритмов БПФ.
Единый подход к алгоритмам БПФ.
Раздел 4. Форматы представления черно-белых изображений
Растровая
графика.
Черно-белое
изображение
Сравнительные
характеристики форматов файлов. Формат BMP. Структура формата BMP-файла.
Алгоритм паковки данных RLЕ. Формат PCX. Структура формата PCX-файла.
Формат TIFF. Структура TIFF-файла. Формат GIF. Алгоритм паковки данных
LZW.
Раздел 5. Алгоритмы предварительной обработки изображений
Назначение и разновидности алгоритмов предварительной обработки
изображений. Области использования каждой из разновидностей.
Линейное контрастирование изображения. Линейное контрастирование
изображения с ограничением. Применение табличного метода при поэлементных
преобразованиях изображений. Соляризация изображения. Препарирование
изображения. Преобразование гистограмм изображения уменьшением числа
уровней квантования. Преобразование гистограмм при помощи эквализации
изображения: равномерная, экспоненциальная, Рэлея и гиперболическая.
Алгоритмы частотной фильтрации изображений, их достоинства и
недостатки. Алгоритмы локального сглаживания изображений: усреднение в
окрестности точки, сигма-фильтр, усреднение по K ближайшим соседям.
Алгоритмы ранговой и медианной фильтрации изображений, их разновидности и
модификации.
Алгоритмы глобальной и локальной эквализации гистограмм изображений, их
сравнительный анализ.
Раздел 6. Алгоритмы обнаружения объектов
Назначение и обобщенное описание алгоритмов обнаружения. Основные
характеристики алгоритмов обнаружения. Понятие вероятностей правильного
обнаружения, ложной тревоги и пропуска цели. Параметрические и
непараметрические обнаружители. Основы построения параметрических
обнаружителей. Корреляционно-экстремальные алгоритмы обнаружения и их
модификации.
Байесовский дискриминатор. Основные теоретические положения и принципы
реализации.
Непараметрические алгоритмы обнаружения объектов: контрастно-габаритный
фильтр, зонно-габаритный фильтр, габаритно-ранговый фильтр, фильтр на основе
гистограммы локальности.
Алгоритмы пороговой обработки изображений, их разновидности и области
применения. Метод выбора значений порогов обнаружения.
Алгоритмы
оптимального выбора глобального порога. Алгоритмы обработки изображений с
переменным порогом. Алгоритмы выделения контуров на изображениях.
Алгоритмы обработки и улучшения контурных препаратов. Алгоритмы
статистической фильтрации изображений. Метод удаления неперекрывающихся
окон. Оператор порождения и уничтожения элементов изображения объекта.
Раздел 7. Сжатие изображений
...... Основы теории информации. Измерение информации. Применение в системах
связи.
Избыточность цифровых изображений. Кодовая избыточность. Межпиксельная
избыточность. Психовизуальная избыточность. Критерии точности
воспроизведения. Фундаментальные теоремы кодирования. Алгоритмы сжатия
цифровых изображений. Классы алгоритмов сжатия. Методы сжатия.
Статистическое кодирование. Арифметическое кодирование. Кодирование
Хаффмана. Кодирование серий (RLE). Кодирование последовательностей
одинаковых символов (LZ-алгоритмы). Кодирование длин повторений.
Кодирование с предсказанием. Сжатие на основе преобразований. Рекурсивный
(волновой) алгоритм – вейвлет-сжатие.
Алгоритм JPEG. Фрактальное сжатие.
Раздел 8. Обработка цветных изображений
Цветовые модели. Цветовая модель RGB, CMYK и цветовая модель HSB.
Вырезание цветового диапазона. Яркостная и цветовая коррекция. Обработка
гистограмм. Эквализация гистограммы в цветовом пространстве HSL.
Сглаживание и повышение резкости. Сглаживание цветного изображения с
помощью усреднения по окрестности. Повышение резкости цветных
изображений. Цветовая сегментация. Методы сегментации. Сегментация в
цветовом пространстве HSI, RGB.
Обнаружение контуров на цветных
изображениях. Обнаружение контуров в цветовом векторном пространстве.
5 Лабораторный практикум
Занятия проводятся в компьютерном классе. Цель занятий – приобретение
навыков разработки алгоритмов цифровой обработки изображений и
исследование их функциональной и вычислительной эффективности.
№
№ раздела
п/п дисциплины
Наименование лабораторных работ
1
3
Обработка изображений методами «выбеливания»
спектров Фурье и Адамара
2
5
Обработка изображений методами улучшения
гистограмм
3
5
Сглаживание изображений
4
5
Медианная обработка изображений
6. Учебно-методическое обеспечение дисциплины
6.1 Рекомендуемая литература
6.1.1. Основная литература
1. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений / Пер. с англ. под ред.
П.А. Чочиа – М.: ТЕХНОСФЕРА. 2005. 1070 с.
2. Шапиро Л., Стокман Дж.. Компьютерное зрение / Пер. с англ. под ред.
С.М.Соколова.- М.: БИНОМ. Лаборатория знаний. 2006. 752 с.
3. Яне Б. Цифровая обработка изображений / Пер. с англ. под ред.
А.М.Измайловой. – М.: ТЕХНОСФЕРА. 2007. 583 с.
4. Sonka M. Image Processing, Analysis, and Computer Vision / Sonka M., Hlavak V.,
Boyle R.- NY: PWS Publishing. 199, 770 p.
5. Грузман И.С. Цифровая обработка изображений в информационных системах:
Учебное пособие / Грузман И.С., Киричук В.С., Косых В.П., Перетягин Г.И.,
Спектор А.А. – Новосибирск, НГТУ, 2002. 168 с.
6.1.2. Дополнительная литература
1. Дворковича А.В. Цифровая обработка телевизионных и компьютерных
изображений / под ред. Ю.Б. Зубарева, В.П. Дворковича – М.:Международный
центр научной и технической информации. 1997. 212 с.
2. Хорн Б. Зрение роботов / Пер. с англ. под ред. Е.И. Кугушева, Ю.А. Садова. –
М.: Мир. 1989. 488 с.
3. Системы технического зрения. Справочник. / под ред. В.И. Сырямкина,
В.С.Титова – Томск.: МГП «РАСКО». 1993. 367 с.
4. Прэтт У. Цифровая обработка изображений в 2-х Т. / Пер. с англ. под ред.
Д.С.Лебедева. - М.: Мир. 1982. 790 с.
5. Рабинер Л., Гоулд.Б. Теория и применение цифровой обработки сигналов / Пер.
с англ. под ред. Ю.Н.Александрова. - М: Мир. 1978. 848 с.
6. Хуанг Т.С. Быстрые алгоритмы в цифровой обработке изображений / Пер. с
англ. под ред. Л.П.Ярославского. - М.: Радио и связь. 1984. 220 с.
7. Нуссбаумер Г. Быстрое преобразование Фурье и алгоритмы вычисления сверток
/ Пер. с англ. под ред. В.М. Амербаева, Т.Э.Кренкеля. - М.: Радио и связь. – 1985.
248 с.
8. Оппенгейм А.В., Шафер Р.В. Цифровая обработка сигналов / Пер. с англ. под
ред. С.Я. Шаца.- М.: Связь. 1979.
9. Васильев Д.В. Радиотехнические цепи и сигналы: Учебное пособин для ВУЗов /
Д.В.Васильев, М.Р. Витоль, Ю.Н. Горшенков и др.; Под ред. К.А.Самойло.- М.:
Радио и связь. 1982. 527 с.
10. Гоноровский И.С. Радиотехнические цепи и сигналы / И.С. Гоноровский. – М.:
Сов.радио. 1977. 608 с.
12. Зарубежная радиоэлектроника. / М.: Радио и связь. 1987. № 10. 95 с.
13. Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов: учебное пособие /
А.Б.Сергиенко. – СПб.: ПИТЕР. 2006. 750 с.
6.1.3. Сайтография
1. httwww.digitalware.ru/
2. www.dspa.rup://matlab.exponenta.ru
3. www.dzti.edu.lv
4. www.compression.ru
5. www.electronics.ru
6.2
Средства обеспечения освоения дисциплины
6.2.1 Перечень средств обеспечения
В процессе изучения дисциплины используются:
 раздаточный материал для изучения лекционного материала;
 учебный материал в электронном виде;
 контрольные программы по курсу для подготовки к сдаче семестровой
аттестации и экзамена;
6.2.2 Программно-информационное обеспечение дисциплины
1.
2.
3.
4.
ОС Windows (2000) Server / Secret Net + Электронные ключи,
Windows 95(98, NT),
PGP Freeware 6.2,
Firewall / ISA,
VPN застава, система анализа защищенности (сетевой
сканер) System scanner, Internet scanner.
7. Материально-техническое обеспечение дисциплины
7.1 Общие требования
Лекционный материал должен изучаться в специализированной аудитории,
оснащенной современным компьютером с подключенным к нему цветным
сканером и цветным принтером; проектором с видеотерминала персонального
компьютера на настенный экран.
Лабораторные работы должны выполняться в специализированных классах,
оснащенных современными персональными компьютерами и программным
обеспечением, в соответствии с тематикой изучаемого материала; число рабочих
мест в классах должно быть таким, чтобы обеспечивалась индивидуальная работа
студента на отдельном персональном компьютере; цветными сканером и
принтером.
7.2 Сведения об оснащенности дисциплины специализированным и
лабораторным оборудованием
1. Компьютерный класс,
2. Носители информации.
8. Методические рекомендации по организации изучения дисциплины
8.1 Рекомендации для преподавателя
 глубокое освоение
теоретических аспектов
тематики курса,
ознакомление, переработку литературных источников; составление
списка литературы, обязательной для изучения и дополнительной
литературы; проведение собственных исследований в этой области;
 разработку методики изложения курса: структуры и последовательности
изложения материала; составление тестовых заданий, контрольных
вопросов;
 разработку методики проведения и совершенствование тематики
лабораторных работ; использование в лабораторном практикуме
реальных данных и получение имеющих практический смысл для
издательского дела и редактирования результатов;
 разработка методики самостоятельной работы студентов;
 постоянную корректировку структуры, содержания курса.
8.2 Рекомендации для студента
обязательное посещение лекций ведущего преподавателя; лекции –
основное методическое руководство при изучении дисциплины, наиболее
оптимальным образом структурированное и скорректированное на
современный материал; в лекции глубоко и подробно, аргументировано и
методологически строго рассматриваются главные проблемы темы; в лекции
даются необходимые разные подходы к исследуемым проблемам;
 подготовку и активную работу на лабораторных занятиях; подготовка к
лабораторным занятиям включает проработку материалов лекций,
рекомендованной учебной литературы.

8.3 Перечень тем практических занятий
Не предусмотрено
8.4 Перечень тем рефератов
Не предусмотрено
8.5 Тематика курсового проектирования
Не предусмотрено
8.6 Перечень тем домашних работ
Написание программы перекодировки данных из одного формата в другой
Варианты заданий
Формат файла
источника
Формат файла
результата
№1
BMP
GIF
№2
BMP
TIFF
№3
BMP
PCX
№4
PCX
GIF
№5
PCX
TIFF
№6
TIFF
GIF
№7
GIFF
TIFF
8.7 Перечень тем контрольных работ
Не предусмотрено
8.8 Перечень тем расчетных работ
Не предусмотрено
8.9 Перечень тем расчетно-графических работ
Не предусмотрено
8.10 Перечень контрольных вопросов для подготовки к итоговой аттестации
по дисциплине
 Обобщенный алгоритм обработки изображений
 Алгоритм БПФ по основанию 2 с прореживанием по времени
 Системы технического зрения. Классификация систем технического зрения.
8.11. Перечень ключевых слов дисциплины
Таблица 8.1 – Ключевые слова разделов дисциплины
Номер
раздела
Ключевые слова
1
Системы технического зрения (СТЗ). Классификация СТЗ.
Функционально-алгоритмическая схема СТЗ. Основные
этапы обработки изображений.
2
Обобщенный ряд Фурье. Интегральное преобразование
Фурье. Спектр сигнала. Спектральная компонента.
Теорема Котельникова. Интервал Найквиста. Квантование
изображений по уровню.
3
Двумерная функция яркости. Базисы Фурье, УолшаАдамара, косинусный, Хартли. Характеристические
функции изображений: гистограмма яркостей, матрица
совместных
появлений,
градиентная
гистограмма,
гистограмма локальности. Алгоритм БПФ с основанием 2.
Алгоритм БПФ с прореживанием по частоте.
4
Растровая графика. Черно-белое изображение Формат BMP.
Структура формата. Алгоритм паковки данных RLЕ.
Формат PCX. Формат TIFF. Формат GIF. Алгоритм
паковки данных LZW.
5
Линейное контрастирование изображения. Соляризация
Номер
раздела
Ключевые слова
изображения.
Препарирование
изображения.
Преобразование гистограмм изображения. Эквализация
изображения.
Частотная
фильтрация
изображений.
Локальное сглаживание изображений.
6
Корреляционно-экстремальный алгоритм обнаружения.
Байесовский
дискриминатор.
Непараметрические
алгоритмы обнаружения объектов. Пороговая обработка
изображений. Глобальный порог. Переменный порог.
Контурный
препарат.
Статистическая
фильтрация
изображений.
7
Измерение информации.
Избыточность цифровых
изображений. Критерии точности воспроизведения.
Сжатие
цифровых
изображений.
Статистическое
кодирование. Арифметическое кодирование. Фрактальное
сжатие.
8
Цветовые модели RGB, CMYK и HSB. Цветовой диапазон.
Яркостная и цветовая коррекция. Гистограмма цветного
изображения. Эквализация гистограммы в цветовом
пространстве HSL