МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ

_____________ЮЖНОГО ФЕДЕРАЛЬНОГО УНИВЕРСИТЕТА в г. Таганроге________

Факультет электроники и приборостроения (ФЭП)

Кафедра автоматизированных систем научных исследований и экспериментов (АСНИиЭ)

ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА

к курсовой работе

по дисциплине

«Компьютерные технологии в приборостроении»

на тему:

«Обработка данных в среде графического программирования Lab VIEW »

Проверил: к.т.н., доцент кафедры АСНИиЭ Николаев С.В.	___________________________________ (подпись)
Выполнил: Студент гр.Э-109 Бутов В.В.	____________________________________ (подпись)

Таганрог 2011 г.

Содержание

Введение 2

Подготовка исходного изображения 5

Обработка изображений путем поэлементных преобразований 5

Инверсия изображения 6

Линейное контрастирование изображения 7

Построение линейной и кумулятивной гистограмм изображения 10

Бинаризация изображения 11

Вывод 13

Список литературы 14

Введение

Цель данного курсового проекта заключается в реализации предлагаемых алгоритмов и методов обработки массивов данных (цифровых изображений) с помощью LabVIEW. LabVIEW являются наиболее наглядными и часто используемыми для решения различных инженерных вычислительных задач и исследовательских проблем.

Обработка цифровых изображений является достаточно ярким и наглядным примером преобразования и анализа измерительных данных. Цифровое преобразование изображений широко используют в промышленных системах машинного зрения, измерительных видеосистемах, прикладных телевизионных системах, вещательном телевидении и так далее.

Назначение цифрового преобразования изображений состоит в создании условий для улучшения восприятия изображения (например, в рентгено- или ультразвуковой медицинской диагностике), формировании определенного художественного образа (в телевидении), выделении информативных признаков (в системах распознавания изображений, измерительных системах, системах мониторинга) и так далее.

В данном курсовом проекте будут использованы такие цифровые преобразования как, импортирование данных из полученного файла в массив; инверсия изображения; линейное контрастирование исходного изображения; построение линейной и кумулятивной исходного и контрастированного изображения; бинаризация полученного изображения после линейного контрастирования с различными порогами бинаризации; двукратное увеличение контрастированного изображения, используя экстраполяцию нулевого порядка и интерполяцию первого порядка для восстановления промежуточных пикселей изображения; экспортирование контрастированного и восстановленных изображений в bmp файлы.

Следует различать обработку изображений, предназначенных для зрительного восприятия, и обработку в устройствах автоматического анализа, где на первый план выходят задачи выделения признаков, определения точных текущих координат объекта и формирования данных о количественных характеристиках.

Исследуемые изображения отражают закономерности взаимодействия светового и другого электромагнитного излучения с отдельными участками изучаемой сцены. Модуляция лучистого потока происходит как по величине энергии, так и по спектральному распределению и осуществляется в результате взаимодействия излучения с исследуемым веществом вследствие явлений поглощения, отражения, рассеяния, преломления, поляризации или интерференции. Именно на этих свойствах, как правило, основано использование обработки изображений в системах автоматического анализа с целью извлечения количественной информации об исследуемых объектах.

Естественные изображения имеют некомпьютерное происхождение. В

них почти нет резких цветовых переходов. Компьютерные рисунки, как

в прочем и любые другие, подразделяются на два типа: растровые и векторные.

Растровые изображения хранятся как прямоугольная матрица с элементами,

определяющими яркость цветовых составляющих. Векторные изображения

представляют собой последовательность команд для их построения. Пример

--> ЧИТАТЬ ПОЛНОСТЬЮ <--