Tasvirni oldingi ishlov berish algoritmlari - Информатика и ИТ - Рефераты

Информация о документе

Цена	2000UZS
Размер	31.0KB
Покупки	0
Дата загрузки	07 Ноябрь 2026
Расширение	docx
Раздел	Рефераты
Предмет	Информатика и ИТ

Tasvirni oldingi ishlov berish algoritmlari

Купить

Tasvirni oldingi ishlov berish algoritmlari.
Reja:
1. Tasvirni oldingi ishlov berish algoritmlari
2. Keng filtrlash algoritmlari
3. Segmentatsiya
4. Rasm kodlash

Tasvirning ikkita asosiy ko'rinishi mavjud - vektor bir xil rastr emas.
Vektorli tasvirda tasvir chiziqlar (vektorlar) to'plami bilan tavsiflanadi, masalan,
kob va oxirgi nuqtalarning koordinatalari, chiziqlar egriligi va eng past geometrik
xususiyatlar, o'sayotgan maydonlarni rag'batlantirish qoidalari va rang.
xususiyatlari tavsiflanadi. Boshqacha qilib aytganda, rastrni aniqlash uchun uni
shakllantirish kerak matematik modellar ... Bu vektor g'olib bo'lib ko'rinmaydi, bu
muhim emas, soat tasvirning sinteziga o'girilgunga qadar. Agar men robotim uchun
tasvirni aniqlash uchun algoritmlardan foydalanmoqchi bo'lsam, vektorning o'zi
aniqlanmaydi, chunki kirish tasviridan olish kerak.
Rasm tasvirlari bir yoki bir nechta matritsalar bo'lib, ular Dekart koordinatalari
asosida tasvir xarakteristikalarining keng doirasini tavsiflaydi. Tasvir juda ko'p
nuqta va rastrli tuzilishga ega bo'ladi. Rasmning rastr tasvirining asosiy elementi
piksel ("rasm elementlari" so'zidan tez - tasvirning elementlari), rastr koordinata
tizimidagi koordinatalar va atributlar (rang, yorqinlik, insight, yupqalik) bo'lishi
mumkin. X va Y koordinatalarining orqasidagi piksellar soni (gorizontal va
vertikal) berilgan tasvirning o'lchamini belgilaydi. Pikselning rangi glibin sifatida
o'rnatiladi - har qanday rang uchun zarur bo'lgan bir qator zarbalar.
Piksel rangini va tasvirning kuchini yaratish uchun ishlatiladigan usullarga
asoslangan rastrli tasvirlar quyidagilarga bo'linadi:
Binarn
Napivtonov
Palitroví
Povnokolorovi
Pikselning ikkilik fayli safro yoki qora bo'lishi mumkin va bir bit bilan kodlanishi
mumkin. Rasm matritsadir. Butun matritsaning teri elementi I (i, j) 0 yoki 1

qiymatiga ega, de i – qator raqami, a – berilgan pikselga o‘xshash yuzinchi
elementning j soni (1-rasm). .
Napivtonovyh tasvirlarda piksellar his-tuyg'ular uchun ma'noga ega bo'lib, ular his-
tuyg'ularga ko'rinadi. Matritsalar indeksi, tasvirni qanday tasvirlash, rastrdagi
piksel o'rnini va matritsa elementining qiymatini belgilash
- Belgilangan sifat I (i, j) (2-rasm).
Rasmlar palitrasi ikkita matritsa bilan tasvirlangan (3-rasm). Paletlar matritsalari
qatoriga o'rnatilishi mumkin bo'lgan indekslarning bitta tanlovi. Matritsa palitrasi
rang kartasi. Siz yuzdan birining 3 guruhidan qasos olishingiz mumkin - qizil "R",
yashil "G" va ko'k "B" ranglariga o'xshash. Umumiy pikselni hidlang va rangini
o'rnating.
Matritsaning palitrasi Nc 3 de Nc o'lchamidir - ranglar soni.
Tasvirni oldingi ishlov berish algoritmlari
Rangli tasvirlar - RGB formati va uchta matritsa R (i, j), G (i, j), B (i, j). Teri
matritsasining turli elementlari piksel uchun qizil, yashil va ko'k ranglarning
intensivlik qiymatlarini o'zgartiradi, shuning uchun matritsa indekslari o'rnatiladi.
Bunday martabada kichik bo'lmagan rasmning tasviri va teri pikselining rangi
matritsalardan olingan uchta raqam bilan ifodalanadi (4-rasm).
Matritsalardagi raqamlar formati yaxlit yoki suzuvchi nuqta formatida bo'lishi
mumkin. Birinchi vypadok qo'shimcha qo'shimcha qo'shimchalar - skanerlar,
raqamli kameralar, televizor kameralari va boshqalar uchun ko'rsatiladigan raqamli
tasvirlarga qo'llaniladi. Ushbu formatning o'zida tasvir haqidagi ma'lumotlar
standart grafik fayllarda saqlanadi.
Yana bir variant - uni qayta ishlash soatidan oldin tasvirning ichki taqdimoti uchun
ishlatish. Shu bilan birga, bitta diapazonning intensivlik ma'lumotlarini qo'lda

normallashtirish mumkin, masalan, diapazonga, va suzuvchi raqamlar bilan
hisoblashni amalga oshirish mumkin va natija keyin chiquvchi butun son
ko'rinishiga qayta o'tkaziladi. . Ushbu usul sizga reytingni hisoblashni o'zgartirish
va ishlov berish natijasining aniqligini sozlash imkonini beradi.
Katta o'lchamli tasvirlar uchun parametrlardan biri ranglarning maksimal soni
bo'lib, ular turli xil formatlarda taqdim etilishi mumkin. Ko'pincha tasvirlar 16,
256, 65536 (Yuqori rang) va 10,7 million (Haqiqiy rang) ranglarda ko'rsatiladi.
Tasvirni oldingi ishlov berish algoritmlari
Indeks matritsasi
31 15 03 09
Matritsa palitri
Tasvirni oldingi ishlov berish algoritmlari
Rangli kodli tasvirlar RGB formatida va qo'shimcha rang tizimlarida mavjud.
HSB tizimlarida ranglar quyidagi miqdoriy belgilar bilan ifodalanadi: Hue - rang
ohangi;
Saturation - to'yinganlik; Yorqinlik - yorqinlik.
Vvazhaêtsya, shuning uchun rang tizimi inson bola rangining o'ziga xos
xususiyatlariga moslashadi.
LAB rang tizimi pikselning haqiqiy rangini ifodalovchi rangning ochiqligi va
ikkita mustaqil qiymatini ko'rsatadi. A rangi - omborning rangi binafsha rangdan
yashil ranggacha tebranadi. B rangi - omborning boshqa rangi har xil rangdan
blakitgacha tebranadi.

Inshí tizimlari va rang berish. Tabiiyki, badbo'y hid bog'langan va bitta ko'rinishni
yo'ldan olib tashlash mumkin. Rang tizimlarining rivojlanishi qo'shimcha yordam
bilan ishlab chiqilgan, pummele qilingan. Masalan, LAB tizimlarida to'g'ri rang
ko'rsatiladi, RGB tizimlarida monitor ekranida yanada chiroyli ko'rsatiladi,
Tasvirni oldingi ishlov berish algoritmlari
vikoristovuyuyavleniya CMYK. Biroq, har qanday holatda, tasvirlarni qayta
ishlashda, ular tasvirlarning rastr tasvirlari uchun ishlatilishi mumkin, shuning
uchun siz bir yoki bir nechta dekal matritsasidan foydalanishingiz mumkin.
Oldindan ishlov berishda algoritmlarning tasnifi
Tasvirni oldingi ishlov berish algoritmlari tasnifi bo'yicha yiqilgan daraxtlar
guruhlariga bo'linadi. Oldindan ishlov berishning barcha algoritmlari tasvirni
mantiqiy ma'noga aylantirishda yoki uni ma'lum bir ishlov berish uchun eng qulay
bo'lgan ko'rinishga aylantirishda aybdor.
Rasm rangini to'g'ridan-to'g'ri uzatish algoritmlari rangni tuzatish algoritmlari deb
ataladi. Guruh shuningdek, napivtonli tasvirlar bilan ishlaydigan va kontrast
xususiyatlarini o'zgartiradigan algoritmlarni o'z ichiga oladi.
Algoritmlar tasvirning keng xususiyatlarini qayta ishlash uchun oddiy algoritmlar
deyiladi keng filtr Butun guruhdan oldin, pereskodni bostirish algoritmlari, keng
tekislash algoritmlari va keng fizibilite uchun algoritmlar, keng chastotalarni
bostirish va fizibilite uchun algoritmlar bo'lishi kerak.
Tasvirlardan geometrik amallarni ko'rsatish algoritmlari geometrik ishlov berish
algoritmlari... Ularga qabul qilinadi:
Tasvirni oldingi ishlov berish algoritmlari
– Tasvirning ramkasi - to'rtburchaklar shaklining haqiqiy qismining vizual
tasviridan ko'rish;

– Zm_na tasvir hajmiga. Kattaroq tasvirdagi kundalik piksellarni to'g'ri eslab
qolish yoki tasvir o'zgargan taqdirda piksellar qiymatini oshirib yuborish imkonini
beradigan interpolyatsiyaning turli usullarini saqlash algoritmlari.
– Tasvirning aylanishi. Algoritmlar yordamida kirish tasvirini kesish vazifalari
bo'yicha aylantirish, piksellarning qiymatlarini to'g'ri bekor qilish, interpolyatsiya
usullarining yovuz usullari.
Xuddi shu rang tizimidan inshuga aylantirish algoritmlari deyiladi rangni
aylantirish algoritmlari... Ular napivton va binarizatsiya algoritmlaridan rangli
tasvirlarni aylantirish va joriy tasvirni binarga o'tkazish algoritmlari deb ham
ataladi.
Vizual tasvirda ko'rish mumkin bo'lgan algoritmlar, yangi, ko'pincha norasmiy
aqllarning orqasida joylashgan mintaqalar segmentatsiya algoritmlari deb ataladi.
Bunday algoritmni qo'llash hujjat tasvirida matn maydonini ko'rishda aybdor
bo'lgan algoritm tomonidan xizmat qilishi mumkin. grafik ma'lumotlar yoki
hududning tasvir matnida ko'rinadigan algoritm, atrofdagi so'zlarga xabar qilinishi
kerak.
Tasvirni oldingi ishlov berish algoritmlari
Keng filtrlash algoritmlari
Matematik ko'rinishdagi tasvirning keng filtri ê keng filtrning bir xil impulsli
xarakteristikasi bilan diskret tasvirning diskret burchagi.
Im, Agar chiqish va filtrlangan tasvirning matritsasi bo'lsa, h - filtrning impuls
xarakteristikasi matritsasi,
Puls xususiyatlarining pastki va yuqori oraliqlarining N 11, N 21, chap va o'ngdagi
N 12, N 22 zarba xarakteristikalari qatorlari orasidagi.

Impuls xarakteristikalari matritsasi a.dagi keng filtrni ochishda kesilishi
mumkin berilgan parametrlar ... Keng filtrlarni ishlab chiqish usullari
tayinlangan ajoyib raqam tayinlangan raqamli filtrning adabiyoti, masalan. Amaliy
ilovalar uchun siz standart matematik paketlarni tanlashingiz mumkin, masalan,
"MATLAB" tizim omboridan oldin siz "Image Filter Design" filtrlash tizimini
kiritishingiz mumkin.
Shunisi e'tiborga loyiqki, chastotalar domenida filtrlashni amalga oshirish mumkin.
Tsyomda
Tasvirni oldingi ishlov berish algoritmlari
agar hujumlarni filtrlash tartibi:
Tasvirni keng maydondan chastotaga, vikorist va ikki tomonlama diskret
reenkarnatsiya qilingan Fur'êga aylantiring.
Tasvirning chastota matritsasini filtrning chastota matritsasiga o'zgartiring
Otrimaniy keng maydonda qayta konfiguratsiya, g'alaba qozonish va Fur'êning ikki
marta diskret reenkarnatsiyasi natijasidir.
Tasvirni chastota zonasida filtrlash, katta odobsizlik tufayli uni tugatish to'xtab
qoladi. Biroq, filtrlashning bunday usuli tasvirni qayta ishlash variantlarini tahlil
qilishda nazariy testlarda keng qo'llaniladi. Sharob, agar sizga filtr kerak bo'lsa,
buni o'zingiz qilishingizga imkon beradi. Misol uchun, agar tasvirlardagi yuqori
chastotali farqlarni ko'rish kerak bo'lsa, yuqori chastotali filtrlarni tanlash kerakligi
aniq. Navpaklar, agar siz past chastotali transkodlashdan foydalanishingiz kerak
bo'lsa - yuqori chastotali sxemalar, faqat vikidlar yaqinida, past chastotali
filtrlardan foydalanishingiz kerak. Filtrlarning o'ziga xos parametrlari transkodning
chastotali tahlilidan va vizual tasvirning kuchidan tebranishlanadi.
1-sonli laboratoriya roboti

Tasvirni qayta ishlash algoritmlari
Jarrohlik operatsiyasi
Zgortka - bu keng saqlash algoritmi bo'lib, u tasvirni oldingi ishlov berish,
shuningdek, tasvirlarni loyihalash va identifikatsiya qilish uchun ishlatilishi
mumkin. Tasvir ranglarning ikki o'lchovli matritsasi sifatida o'rnatilsin F" , va
matritsa bilan impuls xarakteristikasi H ... Matematik qisqa matritsa F yadro
bilan H tajovuzkor formula yordamida mumkin:
de M2xN2 - boshlang'ich yadro matritsasining o'lchami. Matritsa
hajmi F doorwayê (M1 + M2-1) x (N1 + N2-1), de M1xN1 - Kirish matritsasining
o'lchami F" ... Matritsa F deyakim qoidasi uchun matritsaning chetiga
elementlarni qo'shish yo'lidan o'ting, uni kerakli o'lchamga keltiring. Nomi,
qirralardagi kirish matritsasi matritsaning yarmi kengligi uchun nol bilan
to'ldiriladi. H Chap qo'l va o'ng qo'l va yarmi yuqoriga va pastga. Rimano
matritsasidan todi o'lchami R matritsa kabi o'zingiz bo'ling F" .
Zgortku, ko'rsatilganidek, qiymatlar bo'yicha bir xil matritsaning o'rta
"probatsiyasi"siz hisoblanishi mumkin. Shaklda. 1-rasmda sgortkani hisoblash
diagrammasi ko'rsatilgan (3x3 ga teng bo'lgan suratlar niqobi matritsasining
o'lchami). Operator funksiyalar (maskalar) matritsasiga qarashi mumkin, uni
berilgan tasvirlardan tasvirning ko‘rinib turgan qismidan elementga ko‘paytirib
ko‘rsatilgan tasvir elementining yangi qiymatini chiqarish mumkin. Matritsa bir xil
o'lchamda bo'lishi mumkin, lekin kvadrat bo'lishi shart emas.
Old tasvirni qayta ishlash
STZda oldingi tasvirni qayta ishlashning barcha usullari kenglik va chastotada
kengayadi. Keng usullar ê tasvir piksellariga ehtiyoj sezmasdan ishlaydigan
protseduralar. Yak tasvir xarakterli vikorist Y (x, y). Fur'e ning qo'shimcha

reenkarnatsiyasi uchun tasvirni murakkab maydonga o'tkazishdan ulanishning
chastotali usullari.
Old ishlov berish oldidagi protseduralarni ko'rib chiqayotganda, u keng tarqalgan
usullar bilan aralashtiriladi va tasvirni vizualizatsiya qilish muhimroqdir.
Birinchi bosqichda, oldingi ishlov berishdan oldin, siz ko'rishingiz kerak tasvir
shakli. Tasvirni shakllantirish - bu kontur matritsasini yaratish uchun video
protsessor xotirasidan almashtirilgan diskret elementlar - piksellar massivini
tomoshabindan misli ko'rilmagan tarzda rad etish protsedurasidir.
STZda tasvirni shakllantirish bosqichida tasvirni yoritish va filtrlashni sozlash yo'li
bilan tasvirni sozlash uchun chegara mavjud.
Filtruvannya Tasvir oldingi ishlov berish oldidagi katlama bosqichining eng
ahamiyatsizidir. Filtr quyidagi asosiy vazifalarni bajaradi:
· Zgladzhuvannya ("snig" turiga yuqori chastotali krossoverni biriktirish);
· Sozlangan kontrast;
· Ko'rinadigan kontur.
Silliqlash tartibi polning tebranishi bilan bir vaqtning o'zida amalga oshiriladi. Ї íí̈
zmíst polyagaê da qo'shiq qoida bo'yicha o'rtacha, funktsiya qiymati Y (X,
y) tasvirning tahlil qilingan qismining o'rtasi.
Yuqori chastotali krossoverni "snig" turiga ishlatish uchun past chastotali filtrdan
foydalaning. Nedolikom past chastotali filtr ê Tasvirning kontrastini kamaytirish.
Segmentatsiya

Tasvirni oldingi ishlov berish natijasida bir yoki bir nechta kontur hodisalaridan
o'ch olish mumkin. Konturlarga obuna bo'lish va kuylash ob'ektlari bilan ishlov
berish tartibi deyiladi segmentatsiya.
Aslini olganda, tasvir ob'ektlarning tasviridan o'ch olish uchun ko'rinadi,
segmentatsiya jarayoni tasvirni kodlash bosqichidan oldin konturlar ko'rilganda
amalga oshiriladi.
Segmentatsiya algoritmlari, qoida tariqasida, konturlarda va shunga o'xshash
joylarda buzilish hazilida boshqariladi. Birinchi vypadkuda qoida bo'yicha dastur
orqali o'tadigan kontur mavjud. Kontur yopiq bo'lib ko'rinsa, u unga botiriladi, bu
ob'ektni saqlab qolish uchun. Ikkinchisida, kuchga ega bo'lib ko'rinishi mumkin
bo'lgan tasvir maydonining bir turi mavjud (masalan, piksellarning yorqinligi bir
xil). Bunday joylar ma'lum bo'lganda, tekshirish fonga yoki ob'ektga o'tkaziladi.
Rasm kodlash
Keng usullar yordamida tasvirlarni qayta ishlay oladigan tizimlar uchun
kodlashning ikkita asosiy usuli mavjud:
· dovzhin ser_y kodlari usuli bilan Koduvannya vlasne tasvir;
· Frymanning lantsyugovy kodi bo'yicha tasvirning konturini kodlash.
Ikkala holatda ham kodlashda tasvirni tavsiflovchi pul miqdori o'zgaradi. Kodlash
jarayonining samaradorligi tasvirni siqish darajasidan boshlanadi.
Kod usuli yordamida kodning mohiyati dovjin seriyasi, Qo'shimcha RLE
algoritmiga muvofiq amalga oshirilgan, taqdim etilgan rasmdagi maydonlar
ro'yxatlarning bir tomonlama qatorlari, de yaskravosti va ranglar bir xil. Shu bilan
birga, dermal kulrang bir xil seriyaning turli qiymatlari (piksellar soni) bilan
tavsiflanadi.

Tasvirning oldingi konturisiz kodlash uchun nayzadan foydalanish eng keng
tarqalgan Freeman kodi (6.22-rasm, b). Umuman olganda, ob'ektning konturini
vektorlarning oxirgisini o'rnatish uchun samarali nuqtadan tuzatish mumkin,
shuning uchun modulning yuqori qismidan 45 ga bo'linadigan diskret qiymatlar
olinadi. Modulning qiymati 2, chunki vektorning yuqori qismi vertikal holatda 45
yoki 1 ga o'rnatiladi. Egri chiziqning bir nuqtasidan o'tishga o'tishda vektor
yo'nalishining o'zgarishi egri chiziqning o'zgarishi tabiatini, qanday
modellashtirishni tasvirlaydi.

Tasvirni oldingi ishlov berish algoritmlari

Купить

Похожие документы
3d-max dasturida obektlarni yaratish
Algoritm va ma’lumotlar strukturasi
3D-MAX dasturi haqida
3D Studio MAX dasturiga kirish. 3D Studio MAX dasturi haqida tushuncha
Adobe photoshop dasturida tasvirlarda ishlov berish,taqdimot yaratish