Лабораторна робота з дисципліни «Методи адаптивної обробки зображень» (ID:105966)

ВЫВОДЫ: В ходе выполнения лабораторной работы были изучены нестандартные способы визуализации результатов нечеткой кластеризации изображений, к которым относятся методы повышения контраста, а также было произведено исследование влияния предобработки исходных данных на чувствительность нечеткой кластеризации. На основании результатов предыдущей лабораторной работы были подобраны: оптимальный алгоритм кластеризации – модифицированный fcm, который представляет собой хорошее сочетание показателей таких критериев, как время обработки и качество результатов изображений, которые интерпретируются, как результаты работы алгоритма кластеризации, оптимальное значение количества кластеров и параметра. Далее для визуализации полученных изображений были использованы такие методы повышения контраста: метод эквализации гистограммы; метод адаптивной эквализации гистограммы; метод преобразования растяжения контраста. Были получены изображения – результаты кластеризации для полутонового и цветного изображений, в соответствии с вариантом задания. Анализ итогов работы, в качестве которых выступают результаты применения алгоритмов кластеризации, можно сделать такие заключения: - методы растяжения контраста и эквализации изображения на практике дают эффект затемнения изображения, что преследует достижение цели более четкого выявления областей и их границ. - диаметрально противоположным свойством обладает метод адаптивной эквализации гистограммы – происходит выделение более мелких фрагментов изображения путем повышения общего показателя яркости изображения (оно становится более светлым). - эффектом, полученным при использовании стандартной функции распределения «rayleigh» и изменении параметра , является повышение яркости областей изображения и последующим повышением четкости их границ и контуров.