Рефераты | Рефераты по информатике, программированию | Кодирование изображений | страница реферата 6 | Большая Энциклопедия Рефератов от А до Я
Большая Энциклопедия Рефератов от А до Я
  • Рефераты, курсовые, шпаргалки, сочинения, изложения
  • Дипломы, диссертации, решебники, рассказы, тезисы
  • Конспекты, отчеты, доклады, контрольные работы

  • 8:8:8

    Тон 0-3600

    Насыщенность 0-100%

    Яркость0-100%

    Встречаются четырех и более мерные вектора, например, модель CMYK, она применяется, когда имеются четыре основных цветовых красителя. Двумерные модели называют дуплексами. Их применяют в полиграфии, например, при печати стандартного grayscale изображения, реально в промышленности оно будет выполнено лишь в ~50 градациях серого, и для повышения числа градаций вводят вторую краску.

    Индексированный. Для уменьшения объемов изображения или для использования определенных цветов используют данный формат. Элемент матрицы ai,joman"> является указателем на таблицу цветов. Число используемых цветов равно 2K, где K - количество бит, используемый для хранения элемента матрицы. Цвета в указываемой таблице могут кодироваться другим числом бит. Например, в 256 цветовых режимах видеоадаптеров выбирается 256 цветов из 262144 возможных, так как выбираемые цвета представляются в RGB формате и для каждой цветовой компоненты кодируется 6-ю битами. Существует много методов преобразования многоканальных изображения в индексированные (Error diffusion, ближайшего цвета ...).

    Фильтрация изображения.

    Понятие фильтрации в данном случае весьма обширно, и включает в себя любое преобразование графической информации. Фильтрация может быть задана не только в виде формулы, но и в виде алгоритма, его реализующая. Человек запоминает графическую информацию, в основном, в виде трех ее составляющих

    Низкочастотные составляющие изображения. Они несут информацию о локализации объектов, составляющих изображения. Эта составляющая наиболее важна, так как связка глаз - мозг уделяет ей первостепенное внимание.

    Высокочастотные составляющие изображения. Они отвечают за цветовые перепады - контуры изображения. Увеличивая их, мы повышаем резкость изображения.

    Текстуры изображения. Чтобы понятно объяснить, что это такое проведем небольшой эксперимент. Расслабьтесь, вспомните интерьер вашего дома, например, письменный стол. Вы знаете его очертания, местоположение, цвет - это низкочастотные характеристики, вспомнили его заостренные углы, небольшую царапину где-нибудь ближе к его кромке - это высокочастотные составляющие. Также Вы знаете, что стол деревянный, но не можете в точности рассказать обо всех мельчайших деталях его поверхности, хотя общие характеристики (коричневый с темными впадинами, две области расхождения концентрических эллипсов от сучков) - наверняка. В данном случае в скобках - описание текстуры. Можно трактовать текстуру как характеристику участков в контурах изображения.

    Будем рассматривать фильтры в виде квадратной матрицы A. Пусть исходное изображение X, а получаемое как результат фильтрации - Y. Для простоты будем использовать матрицы 3x3:

    Рефераты | Рефераты по информатике, программированию | Кодирование изображений

    Рекурсивными фильтрами первого рода будут такие фильтры, выход Y которых формируется перемножением весовых множителей A с элементами изображения X. Для примера рассмотрим фильтры низких частот:

    Рефераты | Рефераты по информатике, программированию | Кодирование изображений.

    Фильтром низких частот пользуются часто для того, чтобы подавить шум в изображении, сделать его менее резким. Используя фильтр A3 , будем получать изображение Y следующим образом:

    Рефераты | Рефераты по информатике, программированию | Кодирование изображенийВыход фильтра второго рода формируется аналогично первому, плюс фильтра B:

    Рефераты | Рефераты по информатике, программированию | Кодирование изображений

    Для простоты рассмотрим одномерный фильтр вида:Рефераты | Рефераты по информатике, программированию | Кодирование изображений:

    Рефераты | Рефераты по информатике, программированию | Кодирование изображенийРассмотрим и другие фильтры:

    Высокочастотные (для подчеркивания резкости изображения):

    Рефераты | Рефераты по информатике, программированию | Кодирование изображений

    Для подчеркивания ориентации:

    Рефераты | Рефераты по информатике, программированию | Кодирование изображений

    Подчеркивание без учета ориентации (фильтры Лапласа):

    Рефераты | Рефераты по информатике, программированию | Кодирование изображений.

    Корреляционный:

    Рефераты | Рефераты по информатике, программированию | Кодирование изображений,где

    Рефераты | Рефераты по информатике, программированию | Кодирование изображений- коэффициенты корреляции между соседними элементами по строке (столбцу). Если они равны нулю то отфильтрованное изображение будет совпадать с исходным, если они равны единице, то фильтр будет эквивалентен лапласиану. При обработке изображений очень часто используют последовательность фильтров: низкочастотный + Лапласа. Часто используют и нелинейную фильтрацию. Для контрастирования перепадов изображения используют градиентный фильтр:

    Рефераты | Рефераты по информатике, программированию | Кодирование изображений, или его упрощенный вид:

    Рефераты | Рефераты по информатике, программированию | Кодирование изображений.

    Еще один часто используемый нелинейный фильтр - Собела:

    A0 ... A7 - входы, yi,j - результат фильтрации.

    Рефераты | Рефераты по информатике, программированию | Кодирование изображений Рефераты | Рефераты по информатике, программированию | Кодирование изображений


    Рекомендуем скачать другие рефераты по теме: бесплатные конспекты, рассказы скачать.



    Предыдущая страница реферата | 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11 |




    Поделитесь этой записью или добавьте в закладки

       




    Категории:



    Разделы сайта




    •