Proiect - SIASEM Procesare de Imagini

Proiectul ce urmeaza a fi prezentat are ca scop procesarea unei imagini aleasa din domeniul biomedical, imagine ce va fi procesata cu ajutorul programului MATlab. Procesarea imaginii se va realiza prin aplicarea de zgomote si filtre.

Pentru inceput voi prezenta cateva notiuni teoretice despre zgomote(zgomotul uniform , zgomotul de tip sare si piper) iar apoi despre filtre(filtru de mediere si filtru median). Dupa aceea voi prezenta codul de program ce urmeaza a fi rulat in MATlab, imaginea ce va fi prelucrata si apoi printscreen-uri cu imaginile rezultate plus codul pentru fiecare prelucrare in parte

Zgomotul = orice proces care afecteaza imaginea si nu face parte din semnalul initial.

Cauzele aparitiei zgomotului:

- natura discreta a radiatiei;

- sensibilitatea detectorului;

- zgomot electric;

- erori de transmisie a datelor;

- turbulente atmosferice;

- rezolutia senzorului;

- digitizarea semnalului video(cuantizarea nivelelor de culoare-intensitate).

Tipuri de zgomot:

- uniform;

- sare si piper(salt&pepper);

- gaussian.

Zgomotul uniform:

- este folosit la generarea oricarui alt tip de zgomot;

- ofera un model de zgomot neutru( se foloseste la degradarea imaginilor pentru evaluarea algoritmilor de restaurare).

Modelul zgomotului uniform este urmatorul:

=

Media: µ=(a+b)/2

Cu distributia uniforma, valorile nivelelor de gri ale zgomotelor sunt distribuite intr-un domeniu specific , care poate fi intreg domeniul

(0-255 pentru 8 biti), sau o portiune mai mica din acest domeniu[a, b].

Zgomotul sare si piper(salt&eipper):

Zgomotul sare si piper este in general cauzat de functionarea proasta a celulelor din senzorii camerelor, greseli ale locatiilor de memorie, erori de sincronizare in procesul de digitizare sau pierderi de biti pe canalul de comunicatie in cazul transmisilor imaginilor(de exemplu in cazul transmisiei prin satelit in conditii atmosferice proaste).In modelul de zgomot de tip salt-and-peper pixelii eronati pot avea doar doua valori, 0 si 1. Pentru o imagine de 8 biti, valoare de intensitate tipica pentru zgomotul peper este 0 si pentru zgomotul salt este 255.

Zgomotul de tip gaussian:

Este folosit pentru modelarea proceselor naturale care introduc zgomote(de exemplu: zgomotul electric din timpul procesului de achizitie), pentru a modela si zgomotul datorat naturii discrete a radiatiei si procesului de conversie in semnal electric(detector/shot noise). Acest zgomot se datoreaza procesului de masurare(elementele fotosensibile numar particule care sunt guvernate de legi statistice)

Pentru modelarea acestui zgomot ar trebui folosita o distributie poisson , dar cu aceasta este dificil de lucrat, prin urmare se aproximeaza printr-o distributie gaussiana.

Model

Filtrul de mediere:

Filtrele de mediere inlocuiesc valoarea pixelului curent cu o valoare medie a vecinilor lor. Aceste filtre mai sunt cunoscute sub denumirea de filtre de netezire (smoothing) intrucat netezesc detaliile (variatiile bruste de intensitate dintre pixelii vecini – denumite in cadrul procesarii imaginilor si frecvente inalte). Din acest motiv alta denumire a lor este de filtre trece jos (adica „taie” frecventele inalte (detaliile) din imagine.

Medierea este un caz particular al unei operatii discrete de convolutie cu nucleul h. Pentru o vecinatate de dimensiune 3x3, nucleul h este: Deseori, ponderea centrului mastii de convolutie h este marita, aproximand mai bine proprietatile zgomotului cu o distributie Gaussiana