whatsappWhatsApp: +79119522521
telegramTelegram: +79119522521
Логин Пароль
и
для авторов
Выполненные работы

Запись и обработка видеосигналов



Санкт-Петербургский Государственный Институт Кино и Телевидения


Курсовая работа

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

Тема 03, Тема 04, Тема 05, Тема 12, Тема 14, Тема 16, Тема 17, Тема 19, Тема 21, Тема 27, Тема 30

скрыть

Мы используем cookie. Продолжая пользоваться сайтом,
вы соглашаетесь на их использование.   Подробнее