Uklanjanje šuma

U ovoj vježbi upoznaćemo se sa osnovnim filtrima koji se koriste za uklanjanje šuma u digitalnoj obradi slike. Kao mjera kvaliteta rezultata često se koristi srednjekvadratna greška

Uvod

1. Funkcija imnoise generiše nekoliko karakterističnih tipova šuma i narušava njima zadatu sliku. Proučite sintaksu funkcije imnoise i otkrijte koji su tipovi šuma podržani.
2. Linearno filtriranje vrši se funkcijom filter2. Obratite pažnju na raspored parametara ove funkcije. Koji parametar predstavlja sliku, a koji filtar koji se primjenjuje? Značajno je uočiti da filtar u funkciji filter2 nije opisan konvolucionim kernelom nego takozvanim računskim molekulom (computational molecule) koji predstavlja konvolucioni kernel rotiran za 180 stepeni. Dakle, da biste iskoristili konvolucione kernele date na predavanjima kao parametar za funkciju filter2 morate ih najprije rotirati za 180 stepeni.
3. Međutim, sastavni dio Image Processing Toolboxa je i funkcija fspecial koja generiše računske molekule za niz karakterističnih filtara koji se koriste u digitalnoj obradi slike. Proučite sintaksu ove funkcije. Koje filtre može generisati funkcija fspecial?
4. Sastavni dio Image Processing Toolboxa su i funkcije wiener2 koja na zadatu sliku primjenjuje Wienerov filtar i medfilt2 koja na zadatu sliku primjenjuje median filtar.

Zadatak

1. Učitati sliku lena.bmp i prikazati je. Na ovu sliku primijeniti uniformni filtar dimenzija 3x3, 5x5 i 7x7. Prikazati dobijene slike. Šta se dešava sa slikom kada se red filtra povećava? Kako se ta pojava može objasniti? Iskoristite komentare o spektru pravougaonog konvolucionog kernela koje ste dali u vježbi 2.
2. Generisati novu sliku koja se dobije kada se 10% piksela polazne slike naruši šumom tipa salt & pepper. Prikazati dobijenu sliku. Primijeniti na dobijenu sliku sledeće filtre:
   • uniformni filtar dimenzija 3x3,
   • Wienerov filtar dimenzija 3x3, i
   • median filtar dimenzija 3x3.
   Prikazati dobijene slike (možda ćete morati da koristite funkciju mat2gray da biste vrijednosti elemenata rezultujuće matrice sveli u opseg [0, 1]). Koji filtar po vašem mišljenju daje najbolje rezultate u prisustvu ovog šuma. Zašto?
3. Promijenite klasu i opseg vrijednosti matrice u kojoj je memorisana slika lena pomoću naredbe double(<matrica>)/255. Sada će biti moguće primijenjivati aritmetičke operatore na tu matricu.
4. Generisati sada novu sliku koja se dobije kada se polazna slika naruši Gausovim šumom nulte srednje vrijednosti i varijanse 0.01. Prikazati dobijenu sliku. Primijeniti na narušenu sliku sledeće filtre:
   • uniformni filtar dimenzija 3x3,
   • Wienerov filtar dimenzija 3x3, i
   • median filtar dimenzija 3x3.
   Prikazati dobijene rezultate. Odrediti MSE za svaki od dobijenih filtara. Koji filtar rezultira najmanjom MSE? Kakve se razlike mogu uočiti u odnosu na slučaj kada je šum bio tipa salt & pepper?
5. Na originalnu sliku lena primijeniti Laplasov filtar. Prikazati dobijenu sliku pomoću funkcije imshow navodeći joj kao drugi parametar puni opseg vrijednosti intenziteta []. Prikažite colorbar za ovu sliku. Posmatrajte vrijednosti intenziteta u okolini ivica objekata na slici pa zaključite kako bi se ova slika mogla iskoristiti za pronalaženje ivica objekata na polaznoj slici.
6. Na sliku narušenu Gausovim šumom iz prethodne tačke primijeniti uniformni filtar dimenzija 5x5. Na rezultujuću sliku primijeniti Laplasov filtar. Pronaći sada razliku slika dobijenih primjenom uniformnog i Laplasovog filtra. Prikazati rezultat. Kakav zaključak možete izvesti? Kako se zove tehnika implementirana na ovaj način?

Napomena: U izvještaj uključite svoja zapažanja ostvarena tokom ove vježbe. Nemojte uključivati slike ili grafike ukoliko se to eksplicitno od vas ne zahtijeva. Obavezno odgovorite na sva postavljena pitanja.