Разработка программно-математического обеспечения корреляционного совмещения изображений с использованием быстрого преобразования Фурье

Дипломная работа - Компьютеры, программирование

Другие дипломы по предмету Компьютеры, программирование



?ые результаты совпадают, следовательно, в результате тестирования методом белого ящика ошибок в рассматриваемой процедуре не обнаружено.

6.8 Тестирование методом черного ящика

Рассмотрим тестирование методом черного ящика процедуры из п. 6.7.

Предусловия:

Введенный коэффициент масштабирования не лежит в пределах (0; 50];

Введенный коэффициент масштабирования лежит в пределах (0; 50].

Учет данных состояний необходим при проведении тестирования.

Постусловия:

Вывод изображения, подвергнутого масштабированию.

Данное условие необходимо для контроля правильности хода тестирования после его окончания. После выполнения постусловия система должна перейти в исходное состояние.

Построенное дерево разбиений представлено на рисунке 6.2:

Рисунок 6.2 - Дерево разбиений

Дерево содержит 3 листа. Составим тестовые варианты для каждого из них:

Таблица 6.4 - Тестовые варианты и результаты

№ листаИсходные данныеОжидаемые результатыРеальные результаты1Введенный коэффициент масштабирования больше нуля и не превышает 50Масштабирование выполнено успешно, результирующее изображение выведено на экранМасштабирование выполнено успешно, результирующее изображение выведено на экран2Введен коэффициент масштабирования меньший или равный нулюВыдано сообщение об ошибке (коэффициент масштабирования слишком мал)Выдано сообщение об ошибке (коэффициент масштабирования слишком мал)3Введен коэффициент масштабирования, превышающий 50Выдано сообщение об ошибке (коэффициент масштабирования слишком велик)Выдано сообщение об ошибочно введенном коэффициенте масштабирования

Проведенные тесты не обнаружили ошибок функционирования тестируемой процедуры.

7. Экспериментальные исследования

7.1Практическая проверка выполнения Фурье-преобразования РЛИ

В качестве исходного изображения для проверки выполнения Фурье-преобразования взято РЛИ размером 100х100 пикселей, представленное на рисунке 7.1.

Рисунок 7.1 - Исходное РЛИ изображение

Результирующие Фурье-образы исходного РЛИ представлены на рисунке 7.2

Рисунок 7.2 - Фурье-образы исходного РЛИ

С помощью программного стенда подвергнем исходное РЛИ геометрическим преобразованиям: масштабирования и повороту, найдем Фурье-образы полученных таким способом изображений.

Масштабный коэффициент изображения примем равным 0.75. Полученное в результате масштабирования изображение приведено на рисунке 7.3, его Фурье-образы представлены на рисунке 7.4.

Рисунок 7.3 - Изображение, полученное в результате масштабирования исходного РЛИ

Рисунок 7.4 - Фурье-образы отмасштабированного РЛИ

Угол поворота примем равным 90 градусам. Полученное в результате поворота изображение приведено на рисунке 7.5, его Фурье-образы представлены на рисунке 7.6.

Рисунок 7.5 - Изображение, полученное в результате поворота исходного РЛИ

Рисунок 7.6 - Фурье-образы повернутого РЛИ

Из приведенных результатов видно, что Фурье-образы различных изображений, полученных из исходного изображения, несмотря на имеющиеся различия, обладают немалым сходством. Это свойство будет использовано для корреляционного совмещения изображений на основе их Фурье-образов.

Заключение

В данном дипломном проекте был разработан программный стенд, предназначенный для нахождения Фурье-образов РЛИ. Получаемые Фурье-образы РЛИ представляются в удобной для восприятия человеком визуальной форме.

Были разработаны следующие алгоритмы:

нахождения Фурье-образов РЛИ;

восстановление исходного РЛИ по его Фурье-образу;

операции поворота РЛИ на произвольный угол;

операции масштабирования изображения/

Разработанный программный стенд может быть использован как основа для построения программного комплекса по корреляционному совмещению РЛИ на основе их Фурье-образов.

Было проведено тестирование программного стенда, подготовлена программная документация.

Результаты исследований будут использоваться в НИР, проводимых на кафедре ЭВМ.

Список использованных источников

1ГОСТ 19.101-77 Единая система программной документации. ВИДЫ ПРОГРАММ И ПРОГРАММНЫХ ДОКУМЕНТОВ.

2ГОСТ 19.105-78 Единая система программной документации. ОБЩИЕ ТРЕБОВАНИЯ К ПРОГРАММНЫМ ДОКУМЕНТАМ.

ГОСТ 19.502-78 Единая система программной документации. ОПИСАНИЕ ПРИМЕНЕНИЯ.

ГОСТ 19.301-79 Единая система программной документации. ПРОГРАММА И МЕТОДИКА ИСПЫТАНИЙ. Требования к содержанию и оформлению.

ГОСТ 19.504-79 Единая система программной документации. РУКОВОДСТВО ПРОГРАММИСТА. Требования к содержанию и оформлению.

Блейхут Р. Быстрые алгоритмы цифровой обработки сигналов М.: Мир, 1989. 448 с., ил.

Крот А.М, Минервина Е.Б. Быстрые алгоритмы и программы цифровой спектральной обработки сигналов и изображений. Мн.: Навука i тэхнiка, 1995. 407 с.

Гольденберг Л.М, Поляк М.Н. Цифровая обработка сигналов. Справочное пособие. М.: Радио и связь, 1985. 312 с., ил.

Павлидис Т. Алгоритмы машинной графики и обработки изображений. М.: Радио и связь, 1986. 400 с., ил.

Павловская Т.А. С/С++ Программирование на языке высокого уровня. СПб.: Питер, 2005. 461 с.

Архангельский А.Я. C++Builder 6 Справочное пособие. Книга 1. Язык С++. Справочное пособие. М.: Бином-Пресс , 2003. 1152с.

Культин Н.Б. Самоучитель C++ Builder.