Обработка данных в средах MathCAD и LabVIEW Введение
    Цель данного курсового проекта заключается в реализации предлагаемых алгоритмов и методов обработки массивов данных (цифровых изображений) с помощью сред MathCAD и LabVIEW, а так же сравнительный анализ двух рассматриваемых приложений, указав их преимущества и недостатки, по отношению друг к другу. Следует отметить среды MathCAD и LabVIEW являются наиболее наглядными и часто используемыми для решения различных инженерных вычислительных задач и исследовательских проблем.
    Обработка цифровых изображений является достаточно ярким и наглядным примером преобразования и анализа измерительных данных. Цифровое преобразование изображений широко используют в промышленных системах машинного зрения, измерительных видеосистемах, прикладных телевизионных системах, вещательном телевидении и так далее.
    Назначение цифрового преобразования изображений состоит в создании условий для улучшения восприятия изображения (например, в рентгено- или ультразвуковой медицинской диагностике), формировании определенного художественного образа (в телевидении), выделении информативных признаков (в системах распознавания изображений, измерительных системах, системах мониторинга) и так далее.
    В данном курсовом проекте будут использованы такие цифровые преобразования как, импортирование данных из полученного файла в массив; инверсия изображения; линейное контрастирование исходного изображения; построение линейной и кумулятивной исходного и контрастированного изображения; бинаризация полученного изображения после линейного контрастирования с различными порогами бинаризации; двукратное увеличение контрастированного изображения, используя экстраполяцию нулевого порядка и интерполяцию первого порядка для восстановления промежуточных пикселей изображения; экспортирование контрастированного и восстановленных изображений в bmp файлы.
    Следует различать обработку изображений, предназначенных для зрительного восприятия, и обработку в устройствах автоматического анализа, где на первый план выходят задачи выделения признаков, определения точных текущих координат объекта и формирования данных о количественных характеристиках.
    Исследуемые изображения отражают закономерности взаимодействия светового и другого электромагнитного излучения с отдельными участками изучаемой сцены. Модуляция лучистого потока происходит как по величине энергии, так и по спектральному распределению и осуществляется в результате взаимодействия излучения с исследуемым веществом вследствие явлений поглощения, отражения, рассеяния, преломления, поляризации или интерференции. Именно на этих свойствах, как правило, основано использование обработки изображений в системах автоматического анализа с целью извлечения количественной информации об исследуемых объектах. Подготовка исходного изображения
    Создание исходного цифрового изображение путем цифровой фотосъемки и дальнейшей обработки в редакторе Abode Photoshop. Сохранение полученного изображения в формате bmp, размером 300х300 пикселей (Рис п. 1). Обработка изображений путем поэлементных преобразований
    Результат обработки в любой точке кадра зависит только от значения входного изображения в этой же точке. ............