Запись и обработка видеосигналов

Стоимость выполнения курсовой работы по записи и обработке видеосигналов на заказ ... руб в зависимости от темы и требований.

Курсовая работа выполняется на базе MATLAB (версия не ниже 2010)
Курсовая работа включает в себя следующие пункты:
1. Цель работы
2. Введение (кратко описать назначение, свойства и реализацию применения метода в обработке монохромных (цветных) изображений)
3. Теоретические положения, свидетельствующие о знаниях автора работы в выбранной области и понимания поставленной задачи
4. Распечатка выбранного изображения (размер изображения от 200х300 пикселов)
5. Коды использованных программ с комментариями к ним
6. Результаты обработки в виде изображений, графиков, частотных характеристик фильтров, гистограмм и т.д.
7. Анализ полученных результатов
8. Заключение (выводы о проделанной работе)
9. Список использованной литературы

Тема 03

Изменение яркости изображений с помощью локальных гистограмм
Цель: Улучшение яркости деталей изображения посредством анализа малых областей изображения

Тема 04

Уменьшение шума методом усреднения изображений
Цель: Уменьшение шума на изображении путем усреднения суммированных или разностных зашумленных изображений.

Тема 05

Применение НЧ фильтров
Цель: Сглаживание изображений с помощью различных видов низкочастотных фильтров: идеальный фильтр, фильтр Гаусса. (Низкочастотные фильтры строятся по передаточным функциям непосредственно частотной области)

Тема 12

Применение ВЧ фильтров
Цель: Повышение резкости изображений с помощью различных видов высокочастотных фильтров: идеальный фильтр, фильтр Баттерворта и фильтр Гаусса

Тема 14

Выделение цветового диапазона
Цель: Выделить определенный диапазон цветов на изображения выявления некоторых объектов из окружения

Тема 16

Применение полосовых фильтров
Цель: Выделение шумовой составляющей (например, в виде двумерной синусоиды) изображения с помощью фильтрации в частотной области.

Тема 17

Применение адаптивных фильтров
Цель: Улучшение изображения путем уменьшения или устранения шума с помощью адаптивных фильтров, поведение которых изменяется в зависимости от статистических свойств изображения внутри заданной области.

Тема 19

Кодирование изображения методом Хаффмана
Цель: Сокращение кодовой избыточности изображения

Тема 21

Кодирование изображения с предсказанием
Цель: Сокращение межэлементной избыточности изображения на основе кодирования с предсказанием без потери информации

Тема 27

Сегментация в цветовом пространстве RGB
Цель: Сегментация объектов на RGB изображении, цвет которых лежит в некотором определенном диапазоне.

Тема 30

Вычисление цветового дополнения в пространстве RGB
Цель: Вычислить цветовое дополнение некоторого RGB изображения для выявления деталей внутри темных областей цветного изображения