Tasvirlarga raqamli ishlov berish algoritimi - Педагогика - Рефераты

Информация о документе

Цена	2000UZS
Размер	237.7KB
Покупки	0
Дата загрузки	07 Ноябрь 2026
Расширение	docx
Раздел	Рефераты
Предмет	Педагогика

Tasvirlarga raqamli ishlov berish algoritimi

Купить

Mavzu: Tasvirlarga raqamli ishlov
berish algaritimi
REJA:
1. Tasvirni oldingi ishlov berish
algaritimi
2. Tasvirni qayta ishlash algaritimi
3.Old tasvirni qayta ishlash 4.Xulosa
4. Xulosa

Tasvirlarning grafik tasviri. Grafik ma'lumotni ikki o'lchovli tekislikda
(monitor ekranida) tasvirlash uchun ikkita yondashuv qo'llaniladi: rastr va
vektor.
Vektorli yondashuvda grafik axborot mavhum geometrik ob'ektlar -
chiziqlar, segmentlar, egri chiziqlar, to'rtburchaklar va boshqalar yig'indisi
sifatida tavsiflanadi. Vektor tavsifi tasvirning tuzilishi haqida aprior bilimlarni
nazarda tutadi.
Rastrli grafik rastrlar ko'rinishidagi ixtiyoriy tasvirlar bilan ishlaydi. Rastr -
bu tekislikdagi tasvirni oddiy to'rda bir xil elementlarga bo'lish (diskretlash) va
har bir elementga o'ziga xos rang va boshqa atributlarni berish orqali tavsifi. Eng
oddiy rastr to'rtburchaklar, tasvirni uzatish uchun namunalar soni bo'yicha eng
tejamkor - olti burchakli.
Matematik nuqtai nazardan rastr uzluksiz tasvir funksiyasi tekisligidagi bo'lak-
bo'lak doimiy yaqinlashuvdir.
Rastr elementi piksel deb ataladi. Piksel standart identifikatsiyasi:
f (i, j) = (A (i, j), C (i, j)), (17.1.1)
Bu erda A (i, j) Ì R2 - piksel maydoni, C (i, j) Î C - piksel atributi (odatda
rangli). Atributlarning ikki turi eng ko'p qo'llaniladi:
C (i, j) = I (i, j) - piksel intensivligi (yorqinlik);
C (i, j) = (R (i, j), G (i, j), B (i, j)) - RGB rang modelidagi rang atributlari.
Matritsa shaklida: Mij =
(Aij, Cij).
Uzluksiz tasvirlarni diskretlashda Aij qiymatlarini ikki yo'l bilan aniqlash
mumkin, Cij atributlari aniqlangan Aij = (i, j) nuqtalarining qiymatlari yoki
qiymatlari sifatida. kvadratlar Aij = (i, i + 1) × (j, j + 1) yoki boshqa har qanday
shaklda, Cij ni ushbu shakldagi o'rtacha qiymatlar bilan aniqlash bilan (17.1.1-
rasm).
Amalda, qoida tariqasida, X va Y kvadrat yoki to'rtburchaklar rastrning manfiy
bo'lmagan butun sonlarining cheklangan to'plamlari bo'lib, ular kengligining rastr
balandligiga nisbati bo'lib, masalan, "4" shaklida yoziladi. : 3".
Retinada ikki xil retseptorlar mavjud: tayoqchalar va konuslar. Rodlarning
spektral sezgirligi (17.1.2-rasm) tushayotgan yorug'likning yorqinligiga to'g'ridan-
to'g'ri proportsionaldir. Konuslar uchta turga bo'linadi, ularning har biri qizil,
yashil va ko'k ranglar uchun maksimal bilan cheklangan diapazonlarda ma'lum bir
sezuvchanlikka ega va qorong'uda sezgirligini keskin yo'qotadi. Ko'zning ko'k

rangga bo'lgan sezgirligi boshqa ikkitasiga qaraganda sezilarli darajada past.
Insonning yorug'likni idrok etishining muhim xususiyati turli to'lqin uzunliklari
bo'lgan ranglar birlashtirilganda chiziqlilikdir.
RGB rang modeli Hozirgi vaqtda kompyuter grafikasida (Qizil, Yashil,
Moviy - qizil, yashil, ko'k) eng keng tarqalgan. Ushbu modelda spektral
funktsiya R, G va B sifatida belgilanadigan manfiy bo'lmagan og'irlik
koeffitsientlari (0 dan 1 gacha normallashtirilgan) bo'lgan har bir turdagi
konusning sezgirlik egri chiziqlari yig'indisi sifatida ifodalanadi. Model
tavsiflanadi. yangi ranglar olish uchun qo'shimchalar xususiyati bilan. Masalan,
spektral funktsiyalarni kodlash:
Qora: fblack = 0, (R, G, B) = (0,0,0);
Binafsha rangli fviolet = fred + fblue, (R, G, B) = (1,0,1); Oq fwhite =
fred + fgreen + fblue, (R, G, B) = (1,1,1).
CIE XYZ rang tizimi. CIE (CIE - Internationale de l "Eclairage" komissiyasi)
rang tasvirining xalqaro standarti 1931 yilda Xalqaro yoritish komissiyasi
tomonidan qabul qilingan bo'lib, u uchta asosiy funktsiyani belgilaydi: rX (l), rY
(l), rZ (l). manfiy bo'lmagan koeffitsientli (X, Y va Z) to'lqin uzunligi chiziqli
birikmalari insonga ko'rinadigan barcha ranglarni hosil qiladi.Bu funktsiyalar
ko'zning retseptorlari tomonidan yorug'lik intensivligini nisbiy idrok etishni
hisobga oladi.Uch o'lchovli fazoda CIE rang tizimi birinchi kvadrantda konusni
hosil qiladi va rangli tasvirlarni yuqori sifatli ko'rsatish uchun ishlatiladi.
Bitmaplarning geometrik o'zgarishlari
Transformatsiya sohalari va bosqichlari. Tasvirlarni tekstura va detallarga
bo'lish mumkin. Teksturali tasvirlarda barcha namunalar (elementlar) axborotni
(televizor ekranidagi tasvir) olib yuradi. Batafsil tasvir - bu xalaqit beruvchi
ob'ektlarni, fonni va foydali narsalarni ajratib ko'rsatishingiz mumkin bo'lgan rasm.
Kompyuterda tasvirni qayta ishlash algoritmlarining uchta asosiy guruhi

mavjud:
Qayta tiklash, tasodifiy shovqinlardan tozalash, sifatni yaxshilash, optik
tizimlarning geometrik buzilishlarini tuzatish (fokusni yo'qotish, aberatsiyalar va
boshqalar) maqsadida birlamchi (dastlabki) tasvirni qayta ishlash.
Tasvirlarning tavsifi, naqshni aniqlash. U tasvir detallarining parametrlarini
aniqlash uchun bajariladi va quyidagilarni o'z ichiga oladi: yorug'lik va rang
jihatidan bir xil bo'lgan tasvir sohalarini topish, tasvir shakli xususiyatlarini
ajratib ko'rsatish, ob'ektlarning maxsus nuqtalarining koordinatalarini aniqlash va
boshqalar.

Aqlli ravishda, dizaynning barcha usullarini ikki guruhga bo'lish
mumkin: nazariy va tizimli. Qarorlarni hurmat qilish nazariyasining
vikariy tamoyillarini ishlab chiqishning eng ilg'or nazariy usullari.
Boshqa tomondan, bu ob'ektning haqiqiy belgisidir, bu haqiqat emas,
balki teri vimirining belgisidir. Buning uchun belgilash quyidagi
tarzda qo'yiladi: bu ob'ektni berilgan sinfga ko'tarish imkoniyatini
bildiradi.
STZ-da tasvirlarni ishlab chiqishning eng mashhur usullaridan biri aniq
xususiyatlarni aniqlash uchun dizayn algoritmlari bilan bog'liq. Qayta
qurish algoritmi (tekshirish) rekonstruksiya algoritmiga yaqin. Vektor
belgisiga o'xshash bo'lishi uchun oqayotgan tasvir belgilaridan Vidílení,
barcha vektorlarning umumiy komponentlari bilan qanday solishtirish va
ma'lumotlar bazasida qanday sodir bo'lishi komponentlari.
Raqamli shovqin - bu tasvirdagi nuqson, lekin u piksel o'lchamiga yaqin
bo'lishi va rangli aniq tasvir sifatida ko'rinishi mumkin bo'lgan maydon
bilan bir xil darajada. Shovqinni aniqlash video ketma-ketliklar va
tasvirlarni uzatish, qayta ishlash va tushunishda muhim rol o'ynaydi.
Videodagi shovqin bir necha sabablarga ko'ra yuzaga kelishi
mumkin:1.
Videoyozuv uchun yetarlicha egalik qilmaslik.
2.
Jirkanch qurg'oqlar - masalan, fotosurat / video emas, e'tiborsizlikda
zyomka.

3.Analog kanallar orqali uzatishda elektromagnit maydonlar
yo'nalishining o'zgarishi, uzatish liniyalarining faol komponentlarining
(uzatishlarining) baland shovqinlari. Qo'llaniladigan televizor signali
bo'lishi mumkin.
4.
Analog kompozit signaldan aniq va rangli signallarni ko'rishda
filtrlashdagi noaniqliklar juda past.
Tasvirdagi shovqinning kattaligi raqamli fotosuratdagi noqulay qush
tasviridan, yaxshi yorug'likda singan, astronomik xabarlar, ba'zi katta
qismlardagi shovqingacha farq qilishi mumkin. korian ma'lumotlari Yakuni
faqat tasvirni mashaqqatli qayta ishlash orqali kesishingiz mumkin.
Kuzgi turlarning shovqini tasvirdagi tomchi shaklidagi rozetning tabiatiga
bog'liq. Ko'pincha quyidagilar ko'rinadi:
Biliy Gausivskiy shovqini
Eng keng tarqalgan shovqinlardan biri adaptiv Gauss shovqini bo'lib, u
normal diapazon va nol o'rtacha qiymatlar bilan teri pikseliga qo'shilgan
qiymat bilan tavsiflanadi. "Qo'shimcha" atamasi qizil signalga shovqin turi
qo'shilishini anglatadi. Qabul qilingan signalning iflos aqllari uchun
Vinikaê.

Raqamli shovqin
Raqamli shovqinning sababi ko'pincha chill uchun shafqatsiz bo'lgan
apparatning o'ziga xos xususiyatlari bilan bog'liq - yorug'likka sezgir
matritsaning etishmasligi tufayli. Tsey ko'rinishi shovqin sobit
qiymatlarning tasvirlaridagi piksellarning bir qismini almashtirish bilan
tavsiflanadi. Ballar taxminan qimmat bo'lganligi sababli, raqamli shovqin
impulsli shovqin deb ham ataladi. Hatto nuqtalarning intensivligi qora
rangdan oq ranggacha o'zgarishi mumkin, bunday shovqin kuchli va
qalampir turining shovqini deb ataladi.
Tasvirni takomillashtirish
Tasvirlardagi shovqinni bostirishning deyarli barcha algoritmlari
maksimal hajmgacha ishlab chiqaradi, buning natijasida boshqa tafsilotlar
yo'q qilinadi va tasvirni olish qiyinlashadi. Salbiy ta'sirni tez-tez qoplash
va kirishlarning yangilanishi, kontur kontrasti va bino tasvirini yaxshilash
filtrining rangiga o'tish. Ba'zi boshqa omillarning zichligi - ob'ektning
sifati, diafragmalar sifatida, rasmda katta raqamli kameralar matritsasida
joylashgan antimuar filtri sifatida namoyon bo'ladi.
Shuningdek, tasvirning o'lchami ko'pincha tasvirning o'lchamini o'zgartirish
uchun zarurdir, shuning uchun bir vaqtning o'zida ma'lumotlarning bir qismi
muqarrar ravishda iste'mol qilinadi va u bilan konturlarning ravshanligi
Maskalashning etarli emasligi - bu tasvirning ohanglari orasidagi
o'tishlarning o'sishini yaxshilashga imkon beruvchi priyom; Xuddi shu
narsadan hayratda qolish uchun, hatto rasmning tafsilotlariga rasmning
go'zal yorqinligining kontrastini xiralashgan bo'lsa-da, tasvirni olishdan
oldin uni suratga olishdan oldin yaratish oqilona emas.

Malyunok 5.1 - Illyustratorning "konturning aniqligi" rasmi
Tasvirning aniqligi mintaqalar orasidagi zichlikdagi farqning
kattaligiga (Vt) asoslanadi, shuning uchun konturlar o'rnatiladi va
farqdagi farq (H) shaklida.
Nopok maskaradning ziyofati yanada iflos fotosuratlar bilan to'ldirildi.
Raqamli ishlov berishga biriktirish Tasvir usulini asl usul sifatida tanib
bo'lmaydi: tasvir "noto'g'ri niqob" deb ataladigan narsa - o'lcham va
teskari nusxa sifatida ko'rinadi. Pidsumkom yangi tasvirga aylanadi,
shuning uchun siz asl konturlardan o'ch olishingiz

mumkin. To'q rangli konturlar natijani oddiygina teskari aylantirish orqali
tuzatilishi mumkin.
Vizual tasvirdan qorong'u konturlarni ko'rish va yorug'likni berish
kerak bo'lganda, terining kontrasti yorqinligi o'zgarishi yaxshiroqdir.
Asl nusxani ishlab chiqish uchun "bema'ni niqob" ni rad etish usulidan
foydalanib, siz shovqinni bostiruvchi filtrlardan, masalan, Gaus filtridan
bo'ladimi, g'alaba qozonishingiz mumkin.
Malunok 5.2 - yaramas niqobni yopishtirish natijasi
Bog'dorchilikning ishlashi ko'pincha tasvirni qayta ishlash uchun
ishlatiladi. O'sishni oshirishdan tashqari, siz oziq- ovqatning o'sishi,
sifatini yaxshilash, yoritilishi uchun g'olib bo'lmaysiz.

Zgortkoy tasviri berilgan pikselning yangi qiymatini hisoblash
operatsiyasi deb ataladi, joriy pikselning qiymati o'zgartirilganda, xuddi
shunday bo'ladi. Bu atamaning zaglom ma'nosida tasvirning teri qismi
ustidagi vikonutsya sifatida deyaku diyu degan ma'noni anglatadi.
Yon tomonning bosh elementi tomonning niqobi - matritsa
(tomonlarning o'lchami va o'lchamiga).
Ko'pincha bunday niqob filtr, yadro yoki naqsh deb ataladi.
Parametrlar sifatida matritsa elementlarining qiymati qabul
qilinadi.
Ko'pincha, korteksning yadrosi yovuz bo'lgani uchun, u kvadrat
matritsadir.
Operativ sgortka tomonidan tasvirni qayta ishlash tajovuzkor daraja
sifatida qaraladi: Matritsaning markaziy elementi, "langar" sarlavhasi
tasvirning teri pikseliga joylashtirilgan. Ko'rsatilgan pikselning yangi
qiymati to'xtatib turish piksellari qiymatining yig'indisi sifatida hisoblanadi,
zgortka niqobining umumiy ishlashiga ko'paytiriladi.
Otrimaniy efekt gulzorning tebranish yadrosi shaklida yotish.
Kontrastni o'zgartiruvchi filtrning yadrosi (0, 0) nuqtasida 1 dan katta
qiymatga ega bo'lib, qimmat bo'lgan barcha qiymatlarni yig'ish bilan birga.

Xulosa
Tasvirni tanib olish uchun dastlabki tayyorlash jarayonida asosiy muammolar,
shuningdek, ularni hal qilish yo'llari ko'rib chiqiladi. Loyqa mantiqdan
foydalangan holda oldindan ishlov berish algoritmi va tasvirni binarizatsiya
jarayoni batafsil tahlil qilinadi. Sobel operatori yordamida tasvirdagi
chegaralarni tanlash uchun loyqa ishlov berish algoritmi tuzilgan.

Tasvirlarga raqamli ishlov berish algoritimi

Купить

Похожие документы
2001-yil sentabr voqealri va uning xalqaro munosabatlarga
1945-1990-yillarda Buyuk Britaniya
1918-1923 yillarda xalqaro munosabatlar, Versal Vashington siyetemasining tuzilishi
Ahmad al-farg‘oniy
Almashlab ekishni loyihalashtirish va joriy etish