Всё для Учёбы — студенческий файлообменник
1 монета
doc

Лекции по Техническим средствам компьютерных систем (Андреев Ю. С.)

Основные понятия об информации и информационном взаимодействии.

В простейшем случае информационное взаимодействие имеет такую схему:

Источником первичной информации является окружающий нас мир.

Для полиграфии важны вторичные источники информации – оригиналы.

Вторичная информация

Форма представления вторичной информации

1. Натуральная или натуралистическая форма. В этой форме происходит препарирование первичной информации, ее сжатие; но все-таки она наиболее похожа на оригинал. (Пример – фотография – двумерное изображение при фиксированном времени).

2. Символьная форма. Еще более сжата информация. Некое абстрактное изображение в виде символа. (Пример – картография, электронная схема, графики и т.д. ).

3. Абстрактная форма. Многие вещи можно представить только в абстрактной форме – как говорим, пишем, читаем и т. д.

По форме восприятия информация бывает:

- Аналоговая

- Цифровая

Цифровое представление информации базируется на дискретном представлении информации. Кроме того, по форме восприятия, цифровое представление отличается тем, что его нельзя непосредственно визуально воспринять, для визуализации этого изображения необходима специальная компьютерная техника типа монитора, принтера и т. д.

Понятие об информационном сигнале.

Сигнал – это единство компонентов:

-Физический носитель

-Изменение свойств среды физического носителя.

Сигнал может быть в двух стадиях

- Хранения

- Передачи.

Сигнал храниться на регистрирующей среде. Храниться сигнал при помощи каких либо физических явлений:

- Отражение или пропускание среды

- Изменение магнитной полярности

- Изменение электрического потенциала

Это изменение свойств среды может быть считано и передано, в связи с чем возникает сигнал в стадии передачи.

Синтаксис сигнала

Соответствует форме представления сигнала. Передает сигнал как:

-Тоновое изображение

-Символьное изображение

-Штриховое изображение.

Семантика сигнала

Семантика – это смысловое содержание информации. Представляется:

- Портретом

- Пейзажем

- Рентген

- Аэрофотоснимок

и т. д.

Прагматика – полезность сигнала. Мы работаем только с полезными сигналами.

Мерность сигнала.

В окружающем нас мире все можно измерить по координатам x, y, z, а также по времени t, сек.

Наш сигнал может быть черно-белым; и тогда он будет иметь только одну координату – яркость; но может быть и цветным, и тогда он будет изменяться по координатам RGB.

Наш носитель должен иметь тоже семимерную структуру. (x,y,z;t;R,G,B). Таких носителей нет. Поэтому при вторичном отображении происходит потеря мерности сигнала.

Для уменьшения мерности сигнала существует несколько методов.

1. Метод фиксации координат. Если у нас имеется сигнал, который может принять на регистрирующей среде координаты f(x,y,z,t). Мы фиксируем координату z. Все становиться удобочитаемым и рассматриваемым на плоской поверхности (как на видео). Затем фиксируем время t=const. (фотосъемка производится в сотые доли секунды, очень малое время выдержки).

Получив такое изображение, мы можем еще зафиксировать координату y.

y=const;

Можно произвести разделение по времени. (Как на видеопленке) f(x,y,t) f(x,y)f(t).

Точно также можно разделить координаты у цветного изображения:

f(R,G,B) f(R)+f(G)+f(B). что и происходит при процессе цветоделения.

Метод дискретизации.

Дискретизация – это метод, позволяющий как уменьшить, так и восстановить мерность сигнала.

Дискретизацию можно рассматривать как некое объединение методов фиксации и разделения координат.

Для начала фиксируем координату y1 и считываем все значения координат x, соответствующих y1.

Затем фиксируем координату y2 и считываем все значения координат x, соответствующих y2.

И так до конца изображения.

Получаем:

Если делаем на равных расстояниях, то потом можем снова восстановить двумерный сигнал.

Аналогично поступаем при видео съемке, на пленке.

Передача изобразительной информации. Системы передачи информации. Передача информационного сигнала.

Для передачи информации используют специальные системы. Системы передачи информации бывают:

1. Система, в которой передача информации происходит без изменений. К этому классу можно отнести такие приборы как лупа, микроскоп, телескоп, в некоторых случаях даже разговор.

2. Система с уменьшением мерности. Происходит изменение мерности – как при фотографировании – многомерный объект превращается в двумерный стационарный объект: f (x, y, z, t, RGB) f (x, y, RGB) при t=const и z=const. Подобного рода системы называются системами форматной обработки изображения – СФОИ.

3. Системы с уменьшением и восстановлением мерности. В этих системах происходит уменьшение мерности вплоть до одномерного; этот сигнал обрабатывается, а потом на выходе снова восстанавливается до прежних размеров. Изображение обрабатывается до элемента; а затем собирается в изображение снова. Пример – видеофильм (кроме восстановления по координате z). Подобные системы называются системами поэлементной обработки изображения – СПОИ.

Наиболее сложной является система поэлементной обработки; и именно она и используется в ТСКС.

Обработка информации (изображения, в нашем случае сигнала) идет по следующей схеме:

Блок обработки – это сам компьютер. Мы можем обработать изображение (сигнал) так, как необходимо пользователю.

В блоке вывода изображение (сигнал) корректируется так, чтобы оно было удобовоспринимаемым.

Преобразования сигналов

С (изображением) сигналом происходят преобразования. Часть из этих преобразований для нас желательна – она нами контролируется – это такие преобразования, как коррекция масштаба, изменение цвета, растровой структуры. Преобразования, которые нами

Для нелинейной меры контраст изображения определяется интервалом оптических плотностей.

обычно называют динамическим диапазоном.

Динамический диапазон является некоей мерой контраста нашего исходного изображения.

Контраст и контрастность. Контрастность изображения. Коэффициент контрастности.

Градационная характеристика вторичного изображения – это количественная связь между параметрами исходного и полученного изображения, возникающие в результате преобразований системы.

Изменение контрастности зависит от градиента контрастности.

1 – малое изменение контрастности. Градиент контрастности меньше единицы.

2 – изменения контрастности нет. Градиент равен единице.

3 – большое изменение контрастности. Градиент контрастности больше единицы.

В данном случае мы имеем дело с линейным изменением контрастности.

Нелинейное изменение контрастности.

Здесь мы можем говорить о нелинейном изменении градиента контрастности. Он в разных точках разный.

Градационная характеристика вторичного изображения – это количественная связь между параметрами исходного и полученного изображения, возникающая в результате преобразований системы.

Контрастность – это мера, применяемая при оценке градационной характеристики процесса преобразования изображения; применяемая в том случае, если это преобразование имеет линейный характер.

Если преобразование нелинейное, то говорят о градиенте изображения.

Градиент изображения – это скорость приращения оцениваемого параметра в отдельных зонах градационной характеристики.

Градиент рассчитывается по формуле:

Градационная характеристика делится на зоны:

- света - полутона

- тени Жесткой границы между зонами нет.

Изображение характеризуется

- динамическим диапазоном

- градиентом

Градационная характеристика может изменяться по-разному для разных зон – света, теней.

Гистограмма изображения

Гистограммы изображения – это графическое представление распределения той доли площади, занимаемой оптической плотностью.

По этой гистограмме можно судить, какая часть изображения нам нужна.

Характеристики градации.

Градацию можно охарактеризовать гистограммой, оптической плотностью, коэффициентом пропускания и коэффициентом отражения.

Преобразования, осуществляемые в системе.

1. Наша система ограничивает динамический диапазон оригинала. Это так называемая система с отсечкой.

Это преобразование приводит к уменьшению динамического диапазона и называется преобразованием с отсечкой, осуществляемые в системе.

2. Преобразование контрастности изображения. Воздействие некоего коэффициента контрастности – γ-преобразование.

Если градиент равен единице γ=1; g=1, то говорим, что никакой контрастной коррекции нет. Но может быть и γ-коррекция.

Это преобразование является линейным с постоянным γ, градиент во всем динамическом диапазоне постоянен.

Нужно различать линейное преобразование в линейной системе и линейное преобразование в нелинейной системе.

Если параметр у нас линейный и преобразование линейное в линейной системе, то мы говорим об истинно линейном преобразовании.

На первом рисунке – линейные преобразования с различными коэффициентами; на втором рисунке – нелинейное преобразование.

Линейное изображение в нелинейной системе координат бывает нелинейным в линейной системе координат.

Преобразование градации в системе передачи изображения. Параметрическое или градационное преобразование.

Преобразования, случающиеся с сигналом в системе:

Преобразования можно разделить на две группы:

1. Динамический диапазон системы больше или равен динамическому диапазону оригинала. В этом случае потери сигнала будут минимальными.

Преобразования тут наблюдаются такие:

А) Линейное – с полным сохранением этого сигнала, с градиентом, равным единице.

Б) Сигнал выходной отличается по контрасту от входного, но сохраняется линейность передачи. авыхода = gавхода – как с понижением, так и с повышением контраста.

Линейная передача линейного сигнала или параметра - это истинно линейная передача; а линейная передача нелинейного параметра – это условно линейная передача.

2. Нелинейная передача. – когда входной сигнал преобразуется в выходной по какому-то закону.

3. Кусочно-линейная передача. Передача осуществляется путем деления изображения на куски.

Часто кусочно-линейная передача аппроксимирует в нелинейную передачу.

Все детали сохраняются, но они могут быть преобразованы.

Рассмотрим тот случай, когда динамический диапазон системы меньше, чем диапазон изображения. В таком случае отсечка неизбежна.

Тогда можем сделать так: градиент уменьшаем, который можно осуществить по линейному или нелинейному закону различного типа.

Это случаи передачи сигнала с сохранением его мерности.

Если сигнал в оригинале и на выходе возрастает, то у этого позитива положительная полярность.

Если наоборот – на входе растет яркость, ьа на выходе падает, то мы имеем смену полярности – отрицательную полярность; у нас негатив.

Возможности воспроизведения градации сигнала с использованием обратной связи.

Фильтр с обратной связью.

Можем получить так:

Часть сигнала, которую не можем из-за отсечки ввести, вводим при помощи изменения полярности.

Инерционность системы и фильтрация сигнала.

Понятие градации относится к большим деталям изображения. Но есть и достаточно мелкие детали, штрихи, а также границы.

Мы видим, что скачки – мелкие детали границы и другие – передаются по-разному. Если резкость высокая, то передается в виде прямоугольного сигнала ; а если размыто, то сигнал имеет вид .

Это из-за того, что все системы являются инерционными относительно скорости сигнала.

Свойство системы передавать резкие изменения сигнала как более плавные, сглаженные называется инерционность системы.

Инерционность системы влияет на ее структурные свойства.

Может быть пространственная инерционность, а может быть временная инерционность.

Наше пространственное изображение мы можем разбить на бесконечно большой набор точек. Если эти точки описывать математически, то мы можем получить дельта функцию или как называют ее функцию Дирака. Обозначают: δ-функция.

Функция Дирака описывает идеальное изображение.

Однако, если все это пропустить через систему, то мы получим не функцию Дирака, а функцию размытия точки:

Каждая точка преобразуется (размывается) в пятно. И все изображение получается из наложений всех этих размытий.

Функция размытия точки – это характеристика всей системы.

Зная функцию размытия точки (ФРТ) и зная характер яркости и исходное наше изображение, мы можем рассчитать то, что мы получим на выходе системы.

Алгоритм расчета.

Для расчета мы переходим от функции размытия точки (ФРТ) к функции размытия линии (ФРЛ). Мы можем перейти от ФРТ к ФРЛ лишь в том случае, если наша система изотропна – она передается без изменений во все стороны – “размывается” кругом.

Для расчета мы переходим от ФРТ к ФРЛ.

Получаем при одномерном рассмотрении:

Функция размытия точки – это то распределение яркости или интенсивности, в которое превращается δ-функция в реальном изображении. Обычно эта функция размытия точки нормируется. Мы можем ее нормировать как g(x,y)=1. Или можно ее нормировать как

Все изображение состоит из таких функций размытия точки и если изображение выражено, определено в линейных величинах, то распределение интенсивности в любой его детали может быть найдено суммированием всех функций размытия точек в изображении взятых с тем весом, который определяется распространением интенсивности в изображении, заданным его градацией.

Алгоритм расчета структуры изображения с использованием функции размытия линии.

Функция размытия линии может быть нормирована так, что:

или сам интеграл:

Расчет:

Если мы имеем распределение яркости производного объекта

Наш объект проходит через систему.

ФРЛ g(u)

Рассмотрим распределение в точке . Эта точка имеет координату x. После прохождения системы, эта точка будет иметь другую интенсивность. Для того, чтобы знать, что у нас происходит в точке , рассмотрим точку .

Интенсивность в точке будет зависеть от в том числе и от точки - та будет давать свой “вклад” пропорционально g(u)du.

В целом, интенсивность точки будет формироваться , в зависимости от точки по виду: b(x-u)g(u)du.

В точке интенсивность, которая будет формироваться от щели, светящейся в точке будет пропорциональна интенсивности объекта точки , то есть, b(x-u), пропорционально значению функции g(u) в точке , если вершина этой точки в точке .

В целом же интенсивность, формирующаяся в точке будет соответствовать сумме вкладов всех остальных точек b(x).

В целом, интенсивность от всех точек будет равно интегралу:

Операция интегрирования называется операцией свертки, а интеграл называется интегралом свертки.

Операция и интеграл свертки позволяют нам, зная функцию размытия системы, найти распределение интенсивности уже на выходе информационной системы вследствие фильтрации.

Операция свертки справедлива только для линейных систем.

Функция ФРТ и ФРЛ позволяют однозначно рассчитывать любой сигнал.

Краевая функция

Край полуплоскости – это резкая, прямолинейная граница между освященной и неосвященной частями пространства. Этот край можно определить как скачкообразную функцию. Математическое описание края можно описать так:

В яркой части полуплоскости B(x)=1

В темной части полуплоскости B(x)=0.

В инерционной системе будет плавно перераспределен скачок как размытие.

Краевая функция будет плавная, симметричная, при чем срединное значение будет равно 0,5. Е=0,5.

Используя интеграл свертки , и подставляя в него значение интенсивности края полуплоскости b=1, получим:

И наоборот – из краевой функции можно дифференцированием получить краевую функцию.

Возможности моделирования и расчета штрихового изображения. Воспроизведение в системе отдельной одномерной штриховой детали.

Штриховое изображение представляет собой штриховую деталь, которая состоит из бесконечно большой плотности, и имеет две резкие границы.

Например, изображение литеры. Изображение литеры – это набор штриховых деталей.

В нашей системе – если мы представим наше изображение как В(х), то мы будем иметь дело с двумя видами возможных изображений:

- штрих – темное изображение на светлом фоне

- просвет – светлое изображение на темном фоне.

Рассмотрим штриховую деталь.

На нашем штрихе мы можем выделить две границы, которые можно принять за два края полуплоскости, которые можно представить как две краевые функции. Эти краевые функции будут противоположно направлены. Своими точками симметрии они будут смещены на расстояние l , где l – ширина штриха.

Любой штрих можно представить в виде двух одинаковых, противоположно направленных краевых функций.

Рассмотрим такую деталь как просвет.

На нашем просвете мы также можем выделить две границы, которые также можно принять за два края полуплоскости, которые точно также можно представить как две краевые функции. Эти краевые функции будут тоже противоположно направлены. Своими точками симметрии они тоже будут смещены на расстояние l; только l теперь будет представлять собой ширину просвета.

Пройдя нашу систему, наш П-образный сигнал (штрих или просвет) будет иметь вид двух краевых функций.

Классификация штриховых изображений в зависимости от размеров (соотношения) деталей и ширины краевой функции(свойств изображения и свойств системы).

Исходя из длинны штриха, мы можем выделить четыре группы штриховых деталей, при учете, что краевая функция для всех этих групп одинаковая.

1. Широкий штрих.

Для этого штриха характерно отсутствие пересечения краевых функций в центре штриха, вследствие чего освещенность в центре Емin =0; в том случае, если l – ширина зоны перехода краевой функции больше половины длинны штриха.

2. Узкий штрих.

L/2 lштриха L

Для этого штриха характерно то, что его две краевые функции пересекаются, но их окончания находятся внутри этого штриха. При суммировании этих двух функций мы получаем, что Е центра больше нуля, но меньше 0,5.

3. Очень узкий штрих.

Здесь ширина такова, что когда мы строим краевые функции, то получаем, что они не только пересекаются, а и пересекают противоположную границу. Получаем, что Е пересечения границы функцией больше 0,5; но еще сохраняется, что Е центра больше нуля и все еще меньше 0,5.

4. Супер узкий штрих.

Здесь ширина такова, что Е пересечения границы функцией больше 0,5 и Е центра также больше 0,5.

Рассмотрим теперь классификацию такой детали как просвет – также в зависимости от размеров (соотношения) деталей и ширины краевой функции (свойств изображения и свойств системы). Однако, поскольку в данном случае мы рассматриваем не штрих, а просвет, то мы нормируем наше изображение единицей – используем формулу – Епросвета=Е1+Е2 – 1

Исходя из длинны просвета, мы можем также, как и со штрихом выделить четыре вида просвета, при учете, что краевая функция для всех этих групп одинаковая.

1. Широкий просвет.

Для этого просвета характерно отсутствие пересечения краевых функций в его центре, вследствие чего освещенность в центре Емax =1; в том случае, если l – ширина зоны перехода краевой функции больше половины длинны штриха.

2. Узкий просвет.

L/2 lштриха L

Для этого просвета характерно то, что его две краевые функции пересекаются, но их окончания находятся внутри этого просвета. При суммировании этих двух функций мы получаем, что Е центра уже меньше единицы, но больше 0,5.

3. Очень узкий просвет.

Здесь ширина такова, что когда мы строим краевые функции, то получаем, что они не только пересекаются, а и пересекают противоположную границу. Получаем, что Е пересечения границы функцией меньше 0,5; но еще сохраняется, что Е центра уже меньше единицы, но больше 0,5.

4. Супер узкий просвет.

Здесь ширина такова, что Е пересечения границы функциями меньше 0,5 и Е центра также меньше 0,5.

Моделирование периодического штрихового изображения. Метод Фурье-преобразования. Пространственно-частотный анализ.

Очень часто в полиграфии мы имеем дело с периодическими решетками. Для этих периодических решеток можно использовать метод Фурье-преобразования.

Любая периодическая функция может быть разложена в ряд Фурье.

Эта функция может быть разложена в ряд:

- это частота решетки, если мы рассматриваем пространственную решетку.

Обратное Фурье-преобразование:

В данной формуле коэффициент определяется как интеграл:

коэффициент определяется как

и коэффициент как ; где 1, 2, 3, 4, …

Учитывая, что разница между cos и sin только в :

И в векторной форме:

, ; , .

Подставляя сюда наше выражение:

Мы знаем, что по формуле

Отсюда получаем:

А также используя формулу Эйлера:

На основе формулы Эйлера мы можем записать нашу формулу:

В этом выражении

Таким образом мы совершили спектральный или гармонический анализ, в котором функция представлена в виде набора составляющих, отличающихся между собой по преобразованной частоте и амплитуде. Величины определяются по ним.

Сами гармонические составляющие отличаются между собой в целое число раз; причем каждая имеет свою амплитуду, отличающую , , .

Представление ряда Фурье в виде дискретных функций

Имея периодическую функцию:

При чем - это первая гармоника. При преобразовании Фурье в пространственный дискретный ряд, мы нашу амплитуду выражаем дискретными значениями.

Мы имеем первую или основную гармонику. При частоте мы уже можем отложить амплитуду первой гармоники:

Все гармоники отличаются в целое число раз. Между и - целое число, которое между и ; и всегда одинаково.

Ряд является бесконечным и меняется от 1 или 0 до . Но мы этот ряд можем ограничить числом членов, так как остальные пренебрежительно малы.

Бывает так, что отсутствуют либо четные, либо нечетные гармоники.

Если х и –х по модулю равны, то, то наша функция – четная – симметричная относительно оси х. Поэтому она теряет -составляющую; т. е. cos-Фурье составляющие равны нулю; остаются только sin-Фурье составляющие.

Если периодическая функция – нечетная – симметрична относительно оси у, то наш ряд теряет -составляющую; т. е. cos sin -Фурье составляющие равны нулю; остаются только cos -Фурье составляющие.

Ряды Фурье.

Обладают тем преимуществом, что он обладает наибольшей точностью при представлении функции, ограниченной числом членов. Ошибки являются минимальными. Другое преимущество – если мы эту функцию представляем разными членами ряда и их недостаточно; то мы добавляем число, но предыдущие члены ряда при добавлении не изменяются. И третье преимущество – это возможность упрощения ряда Фурье для четных функций.

Выше мы рассмотрели разложение функции в ряд Фурье. Это прямое преобразование ряда Фурье. Также мы можем получить обратное преобразование ряда Фурье.

Рассмотрим пример обратного Фурье-преобразования для прямоугольной решетки с п-образным распределением освещенности и с равной шириной штриха и просвета.

при

при Мы можем записать ряд Фурье как:

Представим теперь это графически. В нашей формуле . Следующий член – это первая или основная гармоника. Если у нас Р=0,1 мм, то у нас мм. Четные гармоники у нас равны нулю. Следовательно, мы переходим сразу к третьей гармонике.

Мы ограничились пятью нечетными гармониками.. Сделаем обратное Фурье-преобразоование – найдем из наших гармоник функцию.

Берем нашу составляющую и строим по ней амплитуду: . Откладываем и от нее откладываем гармонические составляющие синусоиды.

1 Следующая гармоническая составляющая будет иметь амплитуду втрое меньшую, а частоту втрое большую.

1,2

Пятая гармоника будет иметь частоту в пять раз больше, а амплитуду в пять раз меньше.

1,2,3 Теперь суммируем наши гармоники.

1+2 Получаем уже достаточно приближенную к П-образному сигналу функцию. Чем больше членов ряда мы будем использовать, тем более точное у нас будет происходить обратное Фурье-преобразование.

Фурье-преобразование непериодической функции.

Непериодическая функция не может быть представлена в ряде Фурье, однако она допускает анализ-Фурье с использованием интеграла Фурье. Также непериодическая функция допускает разложение по Фурье – т. е. с представлением в виде с синусоидальным преобразованием; но это разложение проводиться в виде интеграла.

Для одномерной непериодической функции интеграл Фурье будет иметь следующий вид:

; причем выражение может быть записано в виде функции ; т. е.: . И тогда наше выражениеи можно записать как .

Для четной функции мы можем представить выражение более просто:

Или в упрощенной форме:

Фурье-преобразование для непериодической функции уже не имеет дискретного спектра. Этот спектр уже имеет сплошную функцию типа:

Функция также представляется суммой синусоидальных составляющих, бесконечно близких по частоте и их спектральная плотность амплитуд – это амплитуда, отнесенная к единице полосы пространственных частот.

Рассмотрим пример преобразования непериодической функции. В качестве преобразования Фурье возьмем П-образный сигнал.

Отсюда берем интеграл:

Вид этой функции будет иметь вид:

Эта функция будет иметь название SINC.

Для дельта-функции спектр будет равен единице при любой частоте.

Функция передачи модуляции системы.

Возьмем объект, имеющий синусоидальное распределение интенсивности; то есть, синусоиду (в случае, когда как на картинке – косинусоида):

Модуляция - это отношение:

Или по такой формуле:

Подставляя это все в формулу модуляции, получаем:

Отсюда имеем:

А теперь рассмотрим нашу решетку в системе светорассеяния; то есть в системе функции размытия линии.

Возьмем интеграл свертки:

И подставляем в него выражение .

Получаем: .

А используя выражение , получаем:

. Принимаем интеграл функции размытия линии за единицу и получаем:

Отсюда

Исходя из геометрии:

имеем:

или отсюда выражение переходит в

.

Было Стало .

1.Функция осталась синусоидальной; осталась постоянная и та же частота. Изменилось амплитуда решетки, и появился угол , который называется углом фазового сдвига.

Итак, у нас изменяется амплитуда и появляется угол фазового сдвига . Поэтому у функции , представляющей собой синусоидальную решетку уменьшается амплитуда и появляется сдвиг; но только в том случае, если .

Совокупность характеристик и называются частотной характеристикой системы, т. е. характеристикой системы по ее размытию, выраженной в частотном пространстве. При этом – это Фурье-преобразование функции размытия линии. Если функция размытия является симметричной – у нее отсутствует фазовый сдвиг; то она называется амплитудной частотной характеристикой.

Фазово-частотная характеристика – это зависимость угла сдвига фазы называется от пространственной частоты.

Если увеличивается пространственная частота, то амплитудно-частотная характеристика уменьшается, а фазовая частотная характеристика – наоборот – возрастает.

Если система имеет симметричную зону размытия, то есть, четная функция, то фазово-частотная характеристика отсутствует, а остается амплитудно-частотная модуляция.

Функция передачи модуляции характеризует систему с точки зрения размытия узких пучков и является эквивалентной функции размытия линии или краевой функции; прямо с ними связана путем Фурье-преобразования. Т. е. ФПМ есть косинус Фурье-преобразование функции размытия линии. Отличие только в том, что

Переведена в частотное пространство.

Сама функция передачи модуляции – это зависимость передачи коэффициента передачи модуляции от пространственной частоты.

Т. е.

Функция передачи модуляции является фильтром пространственных частот, так как низкие частоты она пропускает, а высокие частоты – нет.

При низкой пространственной частоте амплитуда сигнала существенно не изменяется, но при ее увеличении амплитуда уменьшается, приближаясь к нулю(равномерное распределение освещенности), то есть, решетка исчезает.

Неудобство ФРТ и ФРЛ состоит в том, что их трудно измерить. Другое неудобство состоит в том, что нужно каждый раз решать интеграл свертки.

Краевая функция (knife age)

Функцию передачи модуляции можно оценивать путем отношения амплитуды сигнала на выходе к амплитуде сигнала на входе или амплитуды изображения к амплитуде объекта:

Для измерения этой функции передачи модуляции нужно взять несколько решеток с разной пространственной частотой. И по ним находим дискретные точки.

Можно сделать так: берем все амплитуды, при чем самой широкой амплитуды приравниваем к единице; а остальные подгоняем под нее.

Все эти измерения ФПМ можно перевести в одномерную форму. А именно – методом сканирования наше пространственное изображение мы переводим в серию электрических сигналов; а затем, измеряя эти сигналы на вольтметре, получая пиковые значения амплитуд, считаем их.

Радиальная мира (несинусоидальная).

Преимущества использования функции передачи модуляции.

1. Может разлагаться в ряд Фурье.

2. При перемещении от периферии к центру будет меняться пространственная частота.

3. Если система у нас состоит из нескольких звеньев и все эти звенья линейные, то ФПМ можно найти простым перемножением отдельных звеньев ФПМ.

Например, если у нас имеется фотоаппарат и мы знаем объектива и пленки; то систему мы получим:

А именно: . Затем:

Или так:

Возможности применения функции передачи модуляции для расчета воспроизведения в системе (четыре операции).

Функция передачи модуляции естественно пригодна в том случае, если мы имеем дело с периодическим изображением.

1. Расчет производится с периодическим изображением:

- анализ системы – это представление этого объекта в виде ряда Фурье. Графически можно представить в виде ряда Фурье:

2. Находятся функции передачи модуляции системы – для этого существуют экспериментальные методы оценки ФПМ для отдельных систем или ряды систем прописать при помощи расчетных систем. Если система является сложной, состоящей из нескольких звеньев, то возможно нахождение отдельных звеньев и если эта система линейная, то перемножаются отдельные звенья ФПМ.

3. После нахождения ФПМ системы методом перемножения мы можем найти уже спектр изображения объекта в системе, для чего необходимо перемножить спектр изображения в системе . Нужно взять для каждой из гармоник спектра объекта соответствующее значение и умножить соответственно на значение этих амплитуд.

4. Осуществляем обратное Фурье-преобразование, суммируя эти гармонические составляющие.

Получаем очень урезанный спектр, при чем уже вторая гармоника будет очень урезана.

Если объект непериодический, то идея расчета остается той же самой, но сложнее; мы получаем сплошной спектр; второй этап такой же самый; мы находим ФПМ, затем производится обратное Фурье-преобразование.

Расчет для специальных

1. Находим ФПМ для отдельных звеньев системы.

2. Осуществляем расчет для ФПМ системы в целом методом каскадирования

3. Из этой ФПМ, которая классическая для синусоидального сигнала находим ФПМ для прямоугольного сигнала.

4. Из ФПМ для прямоугольного сигнала находим краевую функцию

5. Затем суммированием найденных краевых функций находим распределение который воспроизвелся в данной системе – штриховой объект.

Теорема о спектрах.

-это круговая частота.

1. Пара преобразований Фурье

А) Прямое преобразование Фурье

Б) Обратное преобразование Фурье

2. Соотношение масштаба функции и ее спектра

Пример:

Возьмем функцию: Ее спектр будет: по формуле:

Если эта функция будет вдвое уже , то спектр ее будет вдвое шире: По формуле

Если эта функция вдвое шире , то ее спектр будет вдвое уже: По формуле

Если эта функция будет сведена к единичному импульсу, то ее спектр буде параллелен оси частот:

3. Принцип наложения или суперпозиций

Спектр суммы функций равен сумме спектров функции.

4. Теорема переноса или теорема запаздывания

Если у нас есть функция, которая смещается на , то у нас появляется фазовый сдвиг:

И обратно:

5. Если у нас есть функция, у которой спектр имеет сдвиг на , то сама функция будет изменена:

Функция сжимается и расширяется.

6. Теорема о спектре свертки

Если мы имеем свертку двух функций

при чем ;

То Фурье-преобразование будет определяться произведением спектров.

Теорема о спектре произведения

Спектр произведения функции равен свертке спектров этих функций.

Соотношение между спектром единичного, периодического и квазипериодического объектов.

1. Периодический объект

Периодический объект в виде прямоугольной решетки.

Этот объект характеризуется периодом p, шириной штриха и длинной штриха. Обычно длинна штриха и ширина просвета l равны друг другу.

Выделим из этого объекта один единичный объект – штрих:

Для единичного объекта – спектр представляет собой функцию sinc:

=2 sinc

И спектр будет иметь вид:

Частота будет равна

И мы получим из этого спектра выборку:

Для получения линейчатого спектра периодической решетки, нам надо осуществить выборку из спектра единичного объекта, формирующего эту решетку с частотой, соответствующей расстоянию между единичными объектами, формирующими эту решетку.

Квазипериодический объект – это отрезок периодического объекта на ограниченном пространстве. Из всего объекта выделяем кусок.

В результате получаем:

Наш спектр уже не истинно линейчатый, а вокруг каждой линии будет возникать спектр, определенный функцией sinc с параметром L.

Наш спектр будет иметь вид:

Чем уже кусок нашей решетки, тем шире будет расширение линии sinc.

Шумы и помехи в изображении

Шумы – это возникающие в изображении различного рода нарушения его целостности, структуры, которые являются нежелательными и ухудшают его качества.

Шумы могут быть случайными (стохастическими) и детерминированными.

Случайные возникают на первой стадии формирования изображения – как оригинала, так и обработки этого сигнала, когда он еще представлен в аналоговой форме.

Эти шумы могут быть разделены на две группы: шумы аналоговые и импульсные шумы.

Детерминированные шумы – это шумы, которые возникают при обработке компьютерной системой нашего изображения. Детерминированные шумы в свою очередь бывают – пространственной дискретизации и шумы квантования.

Случайные шумы проявляются еще в аналоговом изображении, еще на фотографическом материале.

При нормальном изменении оптической плотности, мы будем иметь вид нашей кривой:

А при микро фотометрии мы можем увидеть такие вот флуктуации:

Случайные шумы могут появляться и во время сканирования.

Также, на фоне непрерывно меняющегося сигнала могут быть импульсные выбросы – шумы.

- царапины

- пылинки

- грязь. Случайное распределение оптической плотности и есть зернистость.

Случайный аналоговый шум возникает в любых системах.

Описание случайного аналогового шума

1. Невозможно предсказать текущее значение, которое принято в текущей точкепространства или текущий момент времени, в который принят данный сигнал.

2. Можно только оценить на определенной длине вероятностьпоявления текущего значения.

Кривая плотности вероятности

1

- нормальная кривая распределения, выражается, Гауссовской величиной.

Случайный шум можно охарактеризовать

1. Средним значением

2. Квадрат

3. Первым и вторым начальными распределениями: и

Есть функция симметричная, то величина шума не изменяет среднего значения сигнала т.е. первый начальный момент равен нулю.

Ширина кривой плотности распределения вероятности – это кривая, которая может быть описана с помощью второго центрального момента распределения или дисперсии:

Дисперсия

Корень квадратный из дисперсии - - это среднее квадратичное отклонение, которое тоже является важнейшей характеристикой шума.

Шум характеризуется не только величиной отношения, но также и частотными параметрами

2 Частотные свойства функции характеризуются функцией автокорреляции.

Функция автокорреляции.

Возьмём решётку – непрозрачные штрихи на не прозрачном фоне. Ширины просветов по размерам равны штрихам:

Освещённость после прохождения света уменьш на 0.5

=0,5 Представим, что у нас есть две таких решётки и будем эту решётку совмещать с первой решёткой. Если штрихи и просветы сложим, то всё так и останется =0,5.

Теперь мы вторую решётку смещаем на расстояние вправо. Это приведёт к тому что ширина просвета у нас сузится на , а штрих увеличится на .

Ещё сместим на - ещё расширится на это же расстояние. В конце концов, мы можем сместить так, что штрихи все закроют:

Для широкой решётки

Чем грубее решётка, тем

Для первой будет шире, а для второй уже.

Чем крупнее шум, тем будет шире функция автокорелляции.

Можно также записать как

Функция автокорреляции для случайного процесса является аналогом функции размытия линии описывающий детерминированный процесс.

Фурье преобразование функции автокорреляции даёт спектральную плотность мощности шума.

Спектральная плотность мощности шума:

Можем получить некоторую зависимость:

Шум имеющий функцию автокорреляции стремящуюся к -функции, называемой белым шумом; он имеет равномерный спектр без спада во всём диапазоне пространственных частот.

Белый шум – обычно невозможен (полностью белый шум) и речь идёт о квазибелом шуме, в котором в некотором пространстве частот близок к белому а в некотором диапозоне идёт спад.

Квазибелый шум – это шум с равномерным не зависящим от частоты распределением спектральной мощности в определённом диапазоне пространственных частот.

Стационарные шумы

Случайный шум называется стационарным, если все его статистические свойства описаны с помощью корреляционных моментов и они инвариантны относительно произвольного начала отсчёта пространства или времени.

Импульсный случайный шум. Методы описания.

Импульсный случайгый шум весьма многообразен. Может меняться всё: момент появления, знак, амплитуда.

Рассмотрим случай когда шум у нас имеет постоянный знак и имеет два значения:

Случайность заключается в случайной точке пространства, случайная частота, случайная ширина. Но величина их постоянна.

Эти шумы будут характеризоваться шириной амплитуды

Они будут характеризоваться по уровню 0 и 1

Если паузе нужного значения , а средняя длительность импульса при единичном значении амплитуды равна , то вероятность появления амплитудного значения 0 и 1 можно оценить как ; .

Сами эти параметры не зависимы друг от друга и распределены по экспоненциальному закону.

Среднее значение ожидания:

Для автокорреляционной функции талого шума получено выражение

Для спектральной мощности шума это выражение записывается как

Для импульсного шума

Взаимосвязь сигнала и шума. Понятие об отношении сигнал-шум.

В какой степени зависит величине шума от величины сигнала. Благодаря этому мы выделяем сигнал из шума.

Если статистические характеристики шума не зависят от величины сигнала, то такой шум называется аддитивным .

Общая величина сигнала – будет суммой сигнала и шума

Если статестические характеристики шума зависят от характеристики сигнала, то такой шум называется мультипликативным шумом.

При мультипликативном сигнале величины сигнала от шума перемножается с неким коэффициентом k:

Аддитивный или аддитивно-мультипликативный сигнал:

Понятие сигнал-шум

Если мы имеем большую величину шума и большую величину сигнала, то даже при ослаблении сигнала мы можем ослабляя шум, получить хорошее считывание.

Если величины шума и сигнала сопоставимы то в таком случае попытки подавиьь шум приводят к потери информации.

Поэтому во многих случаях сигнал /шум наиболее важным является отношение сигнал/шум

В фотографических системах отношение сигнал-шум принимается как

Методы оценки шумов

1. Визуальное ощущение

- методика парных сравнений Есть этапы с которым сравниваем копии

-метод предельного увеличения

2. Аппаратные методы оценки шумов

- сканирование изображения с помощью сканирования

Мы сканируем изображение, изображение переходит в сигнал, а дальше идёт анализ этого сигнала необходимыми известными в электротехнике методами.

При аппаратном анализе шумов важен выбор размеров сканирующей апертуры и выбор траектории сканирования.

Увеличение апертуры приводит к усреднению шумов, просто шумы не будут измеряться

Апертура выбирается такая, которая соответствует восприятию шумов.

Траектория сканирования имеет значение, если шумы не являются стационарными.

Дискретные преобразования сигнала изображения.

Аналоговые представления изображения представляются в виде бессчетного множества сигналов.

Однако во многих случаях при передаче сигнала в соответствии с возможностями системы, носителя сигнала целесообразно представлять этот сигнал в усиленном виде, т.е. ограничивать число отсчётов сигнала; при этом такое ограничение числа отсчетов сигнала может относиться как к числу уровней сигнала, так и к числу отсчётов сигнала в пространстве и времени.

Сигнал с ограниченным числом уровней по величине называют квантованным.

Сигнал, сформированный с ограничением числа отсчётов в пространстве называют пространственно дискретизированным сигналом.

Если ограниченно число сигналов по времени, то это временно-дискритизированный сигнал.

Дискретизация сигнала по уровню и в пространстве есть условие представление сигнала в цифровой системе изображения.

Квантовый сигнал.

Если мы имеем какой-то сигнал, например, линейно – возрастающий в некоем динамическом диапазоне от до .

Если мы хотим представить этот сигнал в квантованном виде, то мы должны разделить на определённое число уровней нашу систему.

Эти уровни называются уровнями квантования.

Мы делаем так, чтобы наш сигнал принимал дискретное число уровней квантования.

Для того чтобы наш сигнал мог принимать наши уровни квантования, мы создаём разделения.

Для преобразования нашего сигнала из аналового в квантованный, мы делаем следующую операцию: сигнал имеющий в каждом интервале уровень квантования , имеющий значение меньше уровня разделения, принимает значение равного нижнему уровню квантования этого сигнала.Сигнал, который имеет величину большую уровня разделения данного интервала принимает величины верхнего уровня квантования данного сигнала.

Аналогично и с последующим сигналами

Получаем по уровням квантования.

Предельным случаем такого квантования будет – когда мы квантуем наш сигнал на два уровня – бинаризация сигнала – предельная величина квантования.

Если у нас произвольный сигнал, то мы имеем:

Погрешность или шумы квантования.

При представлении аналового сигнала в квантованном виде возникают некоторые погрешности в представлении сигнала, который называют погрешностями.

Погрешности возникают по двум причинам.

1. Если у нас есть сигнал, то часто нам приходится отбрасывать самые малые значения от до и самые большие от до .

Эти погрешности называют погрешностями ограничения сигнала.

Если сигнал изменяется случайно и может быть представлен плотностью вероятности

То погрешности может быть представлен как интеграл: (Первая граничная погрешность)

И будет представлен как интеграл: (Вторая граничная погрешность)

И сумма погрешностей будет представлена из этих двух как:

2. Эта погрешность возникает внутри диапазона квантования (шумы квантования).

Рассмотрим некий интеграл интервал квантования:

Мы наш сигнал величиной должны представить неким уровнем – т.е. перевести на уровень квантования.

Погрешность у нас и будет той самой разницей между и ; и величина тоже

Можно ввести меру отличия от его квантованного значения

тоже имеет вероятностное распределение и будет зависеть от плотности распределения вероятности самого сигнала - .

- это точность представления.

Суммарная точность представления в этом интервале будет представляться как:

Суммарная погрешность будет равна:

После преобразований можно получить

где - это средняя величина погрешности для каждого интервала квантования.

а - это ширина интервала квантования.

Погрешность квантования зависит от ширины интеграла квантования.

При квантовании систем нам необходимо выбрать интервал квантования.

Выбор интервала кантования по нескольким параметрам

1. Пороговый подход заключается в том что

Выбранный критерий точности можно назвать критерием незаметности ошибки квантования т.е. при таком значении нет перескока из одного интервала в другой.

(оптимизация решения задачи квантования) Ошибка будет незаметна.

Ширина n-го интервала квантования должна быть равна .

Представителем этого интервала квантования является величина , находящаяся в центре этого интервала квантования.

Если не зависит от величины n, то получаем равномерную шкалу квантования ; при этом число уровней, т.е. интервалов квантования определяется соотношением:

где

Для нас важно значение абсолютности ошибки, а не относительной.

Величина ошибки должна быть равномерна по логарифмическому закону.

Необходимо подвергать равномерному квантованию не саму величину а , её логарифмическое отношение:

А число уровней квантования должно быть равно

- это визуальный порог восприятия человеческого глаза.

- это число уровней квантования.

Визуальный порог восприятия человеческого глаза должен быть равен 0,02.

т.е. если =100

a =1, что соответствует = 2,0.

(По формуле ). Отсюда

Отсюда мы имеем 230 уровней квантования. Это нужно, чтобы мы не видели погрешностей квантования, чтобы глаз не увидел шумов сигнала.

В соответствии с рассмотренным, мы получаем необходимое число уровней квантования для того, чтобы не различать дискретность квантования и воспринимать сигнал адекватный аналоговому необходимо иметь 230 уровней квантования. В технических системах , готовящих сигнал для визуального восприятия принято, что число таких уровней квантования должно быть не менее 256. 256 =

256 уровней являют собой промышленный стандарт.

Если наш стандарт меньше, то число градации и уровней квантования будет тоже восприниматься как аналоговый.

Пространственная дискретизация сигнала.

Для пространственной дискретизации изображения необходимо создать пиксели. Для этого необходимо преобразование как пространственного, так и временного, а затем и электрического сигнала, полученного в результате сканирования.

Пространственная дискретизация оптического сигнала осуществляется при разделении пространственного сигнала на строки, в процессе сканирования. Мы осуществляем дискретизацию по строке.

Строчная развёртка – это изменение мерности сигнала – формируем одномерный сигнал.

Сигнал, который мы получаем в результате сканирования (одномерный) –он ещё окончательно не дискретизирован. Нам нужно дискретизировать сигнал вдоль строки. Это осуществляется путём импульсной модуляции сигнала.

Мы должны этот сигнал импульсно модулировать.

Модуляция сигнала.

Модуляция сигнала – это изменение сигнала по определённому закону, которую математически можно рассматривать как произведение 2х функций – самого сигнала и сигнала дополнительного, который, как правило, имеет более высокую частоту, чем исходный сигнал.

В практике – основной сигнал изображения, называют модулирующей функцией, а дополнительную – высокочастотную – называют модулируемой функцией.

Модулируется функция – это периодическая функция, чаще всего это синусоида определённой частоты.

Сама модуляция может изменить амплитуду несущей частоты частоту несущего сигнала и может изменять фазу.

Отсюда мы можем иметь частоту:

- амплитудную

- частотную

- фазовую.

амплитудная модуляция (АМ).

частотная модуляция (FM)

фазовая модуляция (скачок).

Импульсная модуляция

Импульсная модуляция использует импульсный сигнал, при котором моделируемый сигнал передаётся в виде прямоугольного импульсов (сохраняется частота импульсов, но меняется их амплитуда).

Взаимодействие с исходным сигналом

может приводить к:

1. Амплитудно-импульсной модуляции: Здесь изменяется амплитуда.

2. Частотно-импульсной модуляции.

Здесь происходит еще и изменение ширины импульса. Частота остается постоянной, изменяется ширина просвета.

3. Широтно-импульсной модуляции.

Помимо основных видов модуляций возможны и другие частотные модуляции. Возможны их смешанные виды:

- частотно-широтные ИМ

- амплитудно-частотные ИМ

- амплитудно-частотно-широтные ИМ

- амплитудно-широтные ИМ

и другие.

Пространственная дискретизация с целью оцифровывания сигнала.

Обычно используется амплитудно-импульсная модуляция для решения задачи дискретизации временного импульсного сигнала, полученного в процессе сканирования пространственного изображения. Наше изображение мы преобразовываем в строку; строку – в электросигнал; а сам этот электрический сигнал мы дискретизируем.

Модуляция как способ дискретизации изображения. Модель и описание дискретного пространственного сигнала при амплитудной импульсной модуляции.

В процессе сканирования в результате строчной развертки, мы получаем аналоговое изображение, представленное в форме электрического временного сигнала. Кадровая развертка осуществляемая при сканировании является первичной дискретизацией пространственного сигнала и позволяет нам представить пространственный двумерный сигнал в виде непрерывной строки, выраженной в виде одномерного электрического сигнала. Этот сигнал пока еще является аналоговым. Для преобразований этого аналогового сигнала в дискретный сигнал производится амплитудно-импульсная модуляция уже этого электрического сигнала; при которой сигнал представляется в виде последовательности импульсов с различной амплитудой, зависящей от величины исходного сигнала. Так как в процессе сканирования при постоянной скорости сканирования мы линейно преобразуем пространственные координаты изображения в координаты временных отсчетов сигнала, то существует соответствие между дискретизацией временного электрического сигнала и пространственной дискретизацией временного изображения. В какой-то степени мы можем восстановить пространственный сигнал на основе электрического сигнала.

Таким образом, временная дискретизация путем импульсной обработки сигнала аналогична пространственной дискретизации, то есть – выделению в этом изображении дискретных элементов вдоль строки изображения –пикселей (отдельных элементов).

Рассмотрим математический расчет всего вышесказанного.

Если мы имеем аналоговую функцию:

И набор импульсов:

, То мы их перемножаем по формуле . И получаем такой набор циклов:

В соответствии с теоремой обратной свертки, спектр произведения функции равен спектру свертки.

Пусть функция имеет Фурье-преобразование :

и , то спектр свертки будет равен:

. В результате спектр преобразованной функции представляет собой сумму большого количества исходных спектров, которые смещены на , при чем - это период функции.

Если наша функция имеет следующий спектр:

То в результате нашего импульсного преобразования мы получим серию таких же спектров:

Из этого следует, что полоса пространственных частот нашей системы, которая необходима для прохождения нашего сигнала, сильно увеличивается при амплитудно-импульсной дискретизации этого сигнала. Если мы хотим без потерь передать этот сигнал, то она должна быть бесконечно большой, что не реально. Поэтому нужно рассматривать методы восстановления нашего сигнала и те проблемы и ограничения, которые при этом возникают.

Процесс восстановления сигнала – это процесс представления нашего исходного сигнала после прохождения его через систему. Методы восстановления сигнала могут быть разными.

Простейшие методы восстановления сигнала сводятся к тому, что с помощью фильтра пространственных частот выделяется один исходный спектр, который полностью пропускается. Все остальные спектры нивелируются – отсекаются. В начале такого идеального фильтра используется фильтр с п-образной полосой пропускания, при этом граничное этого фильтра должна быть больше, или равна исходного спектра.

Рассмотрим следующие методы восстановления нашего сигнала с помощью фильтра.

1. Разложенные спектры разнесены до такого расстояния, что они не прерываются. Это возможно тогда, когда - это величина достаточно большая и будет превышать граничное. То есть: чем меньше х, тем больше . х – это период отсчета, а - это частота отсчета. Если х будет мал, то эти отсчеты будут расположены очень близко.

В этом случае требования к системе сканирования и ее разрешению будут повышенными. Также будут повышены требования к частотной полосе пропускания компьютерной цифровой системы.

2. Прерывающиеся спектры. Когда мы экономим на нашей системе, то мы получаем прерывающиеся спектры.

При выделении исходного спектра такое перекрытие с помощью идеального фильтра перекрытия спектра приводит к тому, что помимо основного спектра у нас будут выделяться побочные спектры, а именно – их высокочастотные составляющие. Такое выделение приведет к взаимодействию этих сигналов. Появятся ложные решетки, детерминированные шумы.

Этого можно избежать, изменяя широту фильтра. Мы можем сузить полосу пропускания нашего фильтра так, чтобы отсечь побочные фильтры. Однако в этом случае будут потеряны высокочастотные составляющие – т. е. будет потеряна резкость.

В некоторых случаях это целесообразно - чтобы убрать эти детерминированные помехи.

3. Когда мы оптимизируем наш фильтр так, что минимизируются и потери и помехи.

4. Оптимальный случай. В этом случае дискретизация изображения выбирается таким образом, чтобы разложенные спектра были так расположены, чтобы граничные области не соприкасались между собой. Это оптимально так, что мы не имеем ни потерь, ни помех. При этом сама система также является оптимизированной, так как частотная полоса пропускания и система сканирования тоже являются оптимизированной.

Эта система связана с системой отсчета или системой Котельникова или системой Найквиста.

Система Котельникова – формулировка.

В любую функцию , имеющую ограниченный спектр можно передать с любой точностью при помощи следующие друг за другом через интервалы х, равные .

Цифровое кодирование сигнала

Цифровое кодирование сигнала возможно только для сигнала, который имеет определенное количество уровней. У нас есть 256 (28) уровней сигнала. То есть: мы переводим сигнал в двоичную систему исчисления. У нас есть группа ячеек – таблица:

Имея байт информации, мы можем записать любой из уровней.

Преимущества и недостатки цифрового изображения информации.

Преимущества

1. Представление информации в бинарном коде делает эту информацию весьма помехоустойчивой. Аналоговый сигнал легко искажается, допускает многие шумы; эти воздействия могут изменить качество сигнала вплоть до его неузнаваемости. При передаче по каналам связи оцифрованного сигнала очень редко помехи, которые существуют при передаче могут заменить единицу на ноль и наоборот. При передаче 0 и 1 могут изменятся на 0,15 и 0,9, но в следующем преобразовании они выравниваются снова до 0 и 1. следовательно, уровень остается тем же.

2. Возможность использования в процессе обработки сигнала процесса запоминания этого сигнала как в постоянной, так и в оперативной памяти. Быстродействующая система памяти обычно использует запись сигнала только в виде бинарного кода – набора нулей и единиц. Применение памяти существенно повышает возможности обработки сигнала. Эти два основных преимущества являются самыми главными.

Недостатки

При цифровом представлении информации мы получаем разложение спектров сигнала, и, следовательно, резко возрастают требования к частотной ширине полосы пропускания системы обработки и передачи сигнала и к ее быстродействию. Для решения этой проблемы нужно создавать более дорогостоящую и сложную технику. Пути решения этой проблемы:

1. Повышение быстродействия самой системы; увеличение ширины полосы ее пропускания; в современных компьютерных системах повышают тактовую частоту, а также повышают мегагерцы этой системы.

2. Повышение канальности и разрядности этой системы.

3. Устранение избыточности информационного содержания сигнала, когда применяются специальные приемы, которые позволяют сократить количество передаваемых бит информации. Эти методы получили название методов кодирования информации. Эти методы можно разделить на две группы – без потерь информации и с потерями информации. В методах без потерь информация сжимается, а затем снова разворачивается полностью, какой была до этого – в предыдущем виде. В методах с потерями информация сжимается с незначительными для потребителя потерями. При восстановлении информация восстанавливается, но с небольшими потерями резкости, передачи цвета; но эти потери должны быть таковы, что они не заметны в тех условиях потребления, которые нужны потребителю.

Очень часто при передаче, обработке и архивировании используются различные методы сжатия.

Методы без потерь информации.

1. Метод Хаффмана. Этот метод особенно пригоден для обработки текстовой информации. Идея этого метода состоит в том, что частота встречаемости разных знаков разная. Мы можем по-разному использовать информацию. Например, для кодирования буквы А мы используем 2 бита информации, а для Щ – 8 бит. Страница будет содержать гораздо меньше информации, чем, если бы мы использовали все 8 бит для всех букв.

2. Метод LZW – (фамилии трех ученых – Зив, Вельм и Лимпель) – метод словаря блоков информации. Во многих изображениях существуют целые блоки информации, которые повторяются. Программа, видя, что блоки повторяются, кодирует их, а в процессе развертки выдает или записывает их блоками, а затем выдает блоки и информацию, где нет повторения, а затем выдает ссылки на тот или иной блок, указав его размеры. В этом методе возможное сжатие сильно зависит от семантики изображения, а также и от оригинала.

3. Метод кодирования длин серий. Также – производя строчную развертку сигнала, в этой строке идет строчная развертка сигнала. (Стена – одна и та же) Мы можем записывать первый пиксель и указать, сколько раз он повторяется. Затем – в конце указываем, что кончился. Затем с другим пикселем – точно также. При воспроизведении подставляется истинное значение сигнала.

Эти методы, как правило, дают около50% сжатия информации.

Методы сжатия с потерями информации

1. Сжатие по JPG (группа ученых предложила – Joins Point Expert Group). Этот метод сжатия, которое базируется на дискретном косинусном преобразовании, преобразовании Фурье. В массиве информации выделяется элемент 8:8 пикселей – квадрат-матрица. И дальше производится двумерное преобразование.

В результате мы получаем таблицу из дискретного преобразования.

Мы устраняем или ослабляем высокочастотные составляющие. Мы можем восстановить этот сигнал, но информацию мы частично теряем, но она нам не очень-то и нужна. В настоящее время ведутся разработки таких преобразований, как JPG2000 – на основе WIWLET.

Система на основе фронтальных преобразований. В системе мы выделяем элемент (фрактал), который служит “кирпичиком” и постоянным его повторением воссоздают все изображение.

Все эти методы или уже используются или будут использоваться в ближайшее время.

Системы обработки, их возможная структура и преобразования информации в этой системе.

Системы обработки, в зависимости от их структуры и производимых преобразований информации подразделяются на две группы:

- системы форматной обработки – суть этих систем заключается в том, что производится одновременная обработка информации (фотоаппарат, некоторые виды сканнеров)

- системы поэлементной обработки – суть этих систем заключается в том, что мы создаем некую последовательность сигналов, которые последовательно и обрабатываются; производится последовательная обработка сигналов.

Если мы имеем систему с волоконной оптикой, которая объединена в матрицу:

И потом мы эти элементы передаем по оптическому волокну, у каждого из которого есть свой процессор, который их и обрабатывает.

Система поэлементной обработки можно разделить на систему считывания (сканнер) и систему регистрации (записи). Между системой считывания и системой регистрации существует связь. Эта связь может быть одноканальной или многоканальной.

Система считывания – может быть одноапертурной – выделяется один элемент изображения (одновременно) и далее происходит считывание изображения путем сканирования.

Одноапертурное считывание со сканированием.

Может осуществляться многоапертурное считывание – одновременно считывается системой апертур методом коммутации или сканирования.

Многоапертурное считывание со сканированием.

Система многоапертурного сканирования – одновременное получение сигналов по всей площади изображения, а потом последовательно считывается все изображение, после чего производится последовательная коммутация - считывание сигнала со всей матрицы.

Системы записи

Одноэлементные системы записи – производится запись сканированного изображения – выделяется один элемент, который постепенно – по строке и по кадру записывает все изображение.

Многоэлементные системы записи – строка записывается одновременно, но необходимо сканировать по кадру.

Система без сканирования – все изображение разбивается на кадры и записывается. Нужен многолучевой матричный источник излучения.

Каналы. Системы передачи сигналов.

Истинно одноканальных систем сейчас уже практически не существует. Одноканальной системой передачи сейчас называют систему, передающую 8 бит за один раз.

Многоканальная передача – это такая передача, когда одновременно передается несколько изображений, но цветоделенных. Наша система – как минимум трехканальная – за R, G, B. Сейчас система считывания – 4 сигнала. Система регистрации идет по 4м каналам. Иногда – дополнительные сигналы.

В цифровой системе каждый основной сигнал может делиться на число каналов, соответствующее числу каналов передачи этих сигналов.

Общая схема преобразований в технической компьютерной системе.

Оригинал

I. Информационные параметры II. Носитель III Форма представления

1.Мерность изображения 1. Прозрачность 1. Аналоговая

2.Градация 2. Толщина 2. Цифровая

3. Цвет 3. Жесткость

4. Структура

- резкость

- шум Система одновременной Система последовательной

Форматной обработки поэлементной обработки

Ввод информации

Преобразование мерности

Накопление информации Сканирование

- цветоделение - пространственно-временное преобразование

- разделение по каналам - цветоделение

- разделение по каналам

1.Фильтрация сигнала. 2. Параметрическое преобразование

Преобразование градации. Преобразование структурных свойств

Объектив Объектив

Фотоматериал Апертура сканирования

Аналогово-цифровое преобразование

Преобразований нет I. Квантование

II. Дискретизация

1. по уровню

2. в пространстве

III. Импульсная модуляция

1. дискретизация импульса по уровню

2. дискретизация по времени (в пространстве)

3. цифровое кодирование

4. кодирование–сжатие

Технологические преобразования. Коррекция градации, цвета и структурных свойств

Коррекция градации носителя Программные методы коррекции

Маскирование - коррекция цвета

- цветокорректирующее маскирование - коррекция градации

- градационное маскирование - коррекция структурных свойств

- нерезкое маскирование – коррекция резкости

Растровая дискретизация (технологическое преобразование – растровая дискретизация)

Оптическое растрирование Электронное растрирование

Второе преобразование мерности

Синтез изображения в процессе

Сканирования (записыв. сканир.)

Третье преобразование мерности

В процессе этого преобразования мы получаем изображение, которое в той или иной мере похоже на оригинал.

Синтез цветного изображения Синтез цветного изображения

в процессе печати в процессе печати

Оттиск (Который мы сравниваем с оригиналом)

Проблема восстановления сигнала или его улучшения.

Задачи, решаемые при восстановлении сигнала

1. Восстановление прежнего вида сигнала.

2. Устранение или уменьшение шумов в изображении и выделение сигнала из шума.

3. Улучшение потребительских свойств сигнала, при этом необязательное его точное восстановление.

Эти методы решаются как системами форматной обработки – оптическими методами, но наиболее широкую возможность представляют системы компьютерной цифровой обработки.

Теоретическим обоснованием для этого является то, что функция фильтрации для систем пространственных или временных изменений сигнала имеют различный характер.

Пространственные фильтры можно разделить на три группы:

1. Фильтр, который имеет -функцию размытия точки.

Это идеальная функция, к ней можно только стремиться.

2. Функция размытия линии – пространственный интегратор

3. Обычная функция размытия линии. Она всегда имеет положительные значения.

Временные фильтры.

Если у нас временная система, то наша функция размытия будет иметь следующую характеристику:

1. Фильтр – -функция.

2. Фильтр – интегратор во времени.

3а. Фильтр – в обычной системе происходит спад сигнала со временем.

3б. Фильтр может иметь и отрицательные значения, следовательно, может быть подъем в высоких частотах.

Для пространственных сигналов, которые работают в когерентном излучении мы можем потерять высокочастотные составляющие без восстановления (кроме временной).

Во временной системе можно установить такие фильтры, которые позволят нам восстановить или хотя бы улучшить сигнал, который был искажен на предыдущих стадиях прохождения.

Если сигнал на предыдущей стадии прошел фильтр, то можно этот сигнал обработать фильтром, который имеет подъем высоких частот, в результате чего мы получим восстановленный сигнал или почти равный тому, что был на входе.

Изменив сигнал, имеющий определенный спектр на входе, пропуская его через фильтр, мы можем восстановить этот сигнал, практически равным тому, что был на входе.

Фильтр Винера полностью восстанавливает сигнал. Его ФПМ такова, что он полностью восстанавливает первоначальный спектр сигнала.

Отрицательные стороны

1. Невозможно восстановить сигнал, спектральные составляющие которого полностью потеряны.

2. Если с сигналом сосуществует шум, сопоставимый с определенными частотами сигнала, то наряду с сигналом будет усиливаться и шум. Поэтому такое восстановление будет неприемлемо и это восстановление удовлетворительно с достаточным соотношением сигнал-шум.

Выделение сигнала на фоне шума.

Выделение сигнала на фоне шума осуществляется на основе подавления шума методами:

- усреднения шумов

- использования цифровых фильтров.

Обработка сигнала с целью улучшения его потребительских свойств.

В этом случае истинный сигнал не восстанавливается, а делается лучше с точки зрения потребителя.

1. Метод нерезкого маскирования.

Для сигнала, имеющего слабую резкость, нерезкое маскирование представляет собой фильтр с обратной связью, в котором осуществляются операции преобразования сигнала, хотя и снижающие его форму, но дающие впечатление большей резкости.

Представим себе, что мы на входе имеем сигнал скачка, сигнал с резкостью в виде скачковой функции.

В процессе прохождения системы этот сигнал преобразуется в плавную функцию.

Для простоты рассмотрим наше размытие как прямую линию:

Такое преобразование с потерей мерности, как правило, осуществляется в канале передачи, а также и в других системах – типа апертурной фильтрации.

1. Часть сигнала “отбирается” и преобразовывается по закону еще большей нерезкости. У этого сигнала зона размытия будет еще более нерезкой.

2. Кроме того, у него изменяется полярность сигнала.

3. А также уменьшается градиент относительно основного сигнала.

В фильтре обратной связи происходит суммирование сигналов – и преобразованного и основного.

Суммирование нашего сигнала.

1. Сначала мы получаем все тот же сигнал.

2. В интервале от АВ идет суммирование сигналов – сигнал растет.

3. От В до С сигналы суммируются – превалирует тот сигнал, что имеет больший градиент. Мы получаем тот же сигнал, но с градиентом меньше, чем у первого.

4. От точки С до точки D – происходит суммирование постоянного основного и возрастающего сигнала.

5. От точки С до точки D происходит суммирование постоянного основного сигнала и возрастающего сигнала нерезкой маски. Получаем возрастающий сигнал, который в точке D сменяется постоянным сигналом. Вследствие постоянного сигнала основной и нерезкой маски.

6. Мы усиливаем этот сигнал. Усиливается не только “переходная” зона, а и “горбики”.

7. Также усиливается градиент; кроме того, появится два выступа, которые будут на границах полуплоскости сигнала образовывать две каймы – положительную и отрицательную. Формирование этих выступов дает высокочастотный вклад в формирование визуально воспринимаемого повышения резкости. Таким образом, не восстановив первоначальную резкость, мы повышаем его визуальную резкость.

Другие методы улучшения потребительских свойств изображения.

Другие методы улучшения потребительских свойств специфического изображения, представляющих собой сигнал п-образной формы возможно проводить обработку методом нелинейной параметрической коррекции. Суть метода заключается в том, что сигнал, поступающий в систему в результате преобразований, превращается в сигнал, имеющий переменный градиент на границах штрихов. Этот сигнал обрабатывается с помощью порогового регистратора. В результате этой обработки наш сигнал бинаризируется, что дает нам возможность восстановить п-образную форму сигнала, превратив его снова в сигнал, похожий на исходный. Однако, при таком параметрическом преобразовании в зависимости от выбранного соотношения Е сигнала и Е порогового можно восстановить и размер этого сигнала, восстановить его форму – т. е. – восстановить его исходные свойства. Такая обработка в фото системах происходит при использовании фотоматериала с высоким коэффициентом контрастности, что позволяет получить из реально размытого сигнала с множеством уровней двухуровневый сигнал, подобный исходному сигналу.

Такая же обработка сигнала происходит в технических компьютерных системах, когда при сканировании штрихового сигнала при апертурной фильтрации мы получаем размытый сигнал, затем мы его обрабатываем с помощью специального порогового преобразования, которое восстанавливает п-образность этого сигнала. Такая же обработка производится в фото выводных устройствах, когда записывающий лазерный луч, имеющий гауссово распределение и формирующий ореольный штрих, преобразуется с помощью фотоматериала с высоким коэффициентом контрастности в п-образный сигнал.

Методы устранения шумов

Шумы бывают случайные и детерминированные.

Случайные шумы могут устраняться цифровыми методами.

1. Устранение при помощи фильтров Блю – размытие шума.

В простейшем случае такой фильтр представляет собой простую матрицу.

Процедура заключается в том, что блок из четырех пикселей умножается на эту матрицу, затем происходит суммирование и деление на сумму коэффициентов этой матрицы; затем происходит замена пикселей на полученный результат.

1)

2) 38:4=9,5 3)

Возможно использование более сложных матриц.

В результате преобразований получаем:

Или наоборот:

Но здесь мы теряем резкость изображения. Этот фильтр пригоден для коррекции шумов аналогового типа. Для импульсных шумов он не пригоден.

Фильтры для импульсных шумов

Рангово-порядковые фильтры.

Принцип работы рангово-порядковых фильтров заключается в том, что некая матрица, соответствующая доле строки сканируемого изображения сортируется таким образом, что значения этих пикселей размещаются по порядку возрастания величин. Затем крайние величины отбрасываются, а в качестве заместителя принимаются средние значения этой серии. Оно подставляется вместо просматриваемого пикселя. Таким образом, последовательно просматривается вся строка.

Пример:

Матричный фильтр для повышения резкости имеет ту же структуру.

В результате получаем такую вот матрицу:

Матрицы бывают разных типов:

Эта матрица будет повышать резкость вертикальных контуров.

Эта матрица будет повышать резкость горизонтальных контуров.

Эта матрица будет подчеркивать диагональные линии.

Устройство компьютера и дополнительных устройств

Основные устройства компьютера

1. Арифметико-логическое устройство

2. Устройство управления

3. Внешнее устройство

4. Оперативная память

Все вышеупомянутые устройства связаны между собой внешними связями.

С помощью внешнего устройства вводится программа. Устройство управления считывает содержимое ячейки памяти, где находится программа – ее первая команда и организует ее управление. Эта программа организует считывание данных из памяти данных и осуществление арифметико-логических операций, и запись результатов в следующую ячейку. А также ввод данных из внешних устройств в память или вывод данных из памяти во внешнее устройство.

Однако порядок может быть изменен с помощью команд передачи управления. Эти команды передают управление в другие ячейки памяти. Такой переход происходит при нескольких условиях:

- Когда числа равны

- Когда в результате получился 0

Это позволяет выполнять последовательность передачи команд, передавать циклические действия. Вся программа выполняется автоматически. Она может остановиться, может перезапуститься.

Архитектура персонального компьютера

Включает три основных блока:

- Системный блок

- Клавиатура

- Дисплей – для отображения графической или текстовой информации

Системный блок включает в себя электронный блок, микропроцессор, оперативную память, контроллеры устройств, блок питания и накопители.

Дополнительные устройства:

- Мышь - Джойстик

- Модем Также могут подключаться сканнер и принтер.

Блок-схема компьютера

Системная материнская плата. Ее роль и элементы, подключаемые к ней

Системная материнская плата управляет внутренними связями, взаимодействует с внешними устройствами, существенно влияет на быстродействие компьютера в целом, является главной платой компьютера, на которой размещаются его главные элементы, линии соединения и разъемы для подключения внешних устройств.

Процессор – на него устанавливается охлаждающее устройство – кулер. На ней же устанавливаются микросхемы КЭШ-памяти, разъемы (слоты) для установки оперативной памяти, разъемы для установки К-расширения; микросхема перепрограммированной памяти, в которой находится программа BIOS, тестирование компьютера, загрузки операционной системы, драйверы устройств, начальные установки компьютера и исходные программы запуска компьютера.

Разъемы для подключения накопителей – таких, как жесткий диск (HDD), для подключения накопителей на гибких дисках (RDD), на накопителях CD-ROM, DVD-ROM, порты для подключения периферийных устройств набор микросхем chipset для управления обменом данных между всеми компонентами компьютера, аккумуляторная батарея для питания, микросхемы памяти CMOS, в которой храниться текущие настройки BIOS и электронного таймера (часов).

Иногда непосредственно на системной памяти устанавливаются:

- Видеоадаптер

- Звуковая карта

- Сетевая карта

и т. д.

Все компоненты материнской платы связаны между собой системой проводников, по которым идет обмен информацией. Эту систему называют системой шин BUS.

Взаимодействие между компонентами компьютера осуществляется с помощью т. н. мостов, которые реализуются на так называемых микросхемах chipset.

Характеристики устройств

Центральный процессор

Центральный процессор представляет собой интегральную микросхему, которая выполняет арифметические и логические операции, расшифровывает и реализует команды; управляет работой компьютера. Представляет собой миллионы транзисторов, объединенных в одну микросхему. Эти транзисторы используются как усилители и переключатели.

В эту схему входят усилители и конденсаторы. Эту схему называют чипом.

Современные процессоры могут включать в себя и сопроцессор. В современных устройствах используется двуядерный процессор.

Обработка данных осуществляется циклами, в три операции:

- Загрузку

- Декодирование

- Исполнение команд

В целом это называется цикл инструкции.

Совокупность инструкций и есть та программа, которая располагается в памяти, откуда и загружается в процессор. Данные этой программы поступают в процессор, который выполняет программы в соответствии с инструкцией.

Характеристики процессора

1. Степень интеграции – какое количество элементов (транзисторов, конденсаторов, резисторов) объединяется в этой микросхеме.

2. Внутренняя и внешняя разрядности. Внутренняя – это количество бит, которые могут обрабатываться в процессоре при совершении операции. Внешняя разрядность – соответствует числу бит, которые одновременно передаются по магистралям шин. Эти шины характеризует разрядность и тактовая частота. Под тактовой частотой системы понимается тактовая частота системной шины. Для задания тактовой частоты в системе используется несколько тактовых генераторов.

КЭШ-память.

КЭШ-память характеризуется тем, что она очень короткая и весьма оперативная. Все команды поступают в первую очередь в нее. Если процессор использует ее, то команды извлекаются из КЭШ-памяти значительно быстрее, чем из постоянной. Таким образом, все происходит значительно быстрее, чем, если бы работали только с основной памятью.

Устройство памяти

Сама память разделяется на основную – внутреннюю и внешнюю.

Основная память – это такая память, которая постоянно обращается в процессор за получением команд и данных, необходимых для работы системы.

Внешняя память – это запоминающее устройство, где храниться память до и после обработки компьютера.

Основная память включает в себя оперативную и основную.

Оперативная память используется для оперативного обмена информации – командами и данными между процессорами и периферийными устройствами – монитором и т. д.

Оперативное запоминающее устройство ОЗУ

Устройство ОЗУ или (RAM) – память с произвольным доступом; возможны операции чтения-записи с любой ячейкой ОЗУ в произвольном порядке.

Требования к ОЗУ

- Большой объем хранимой информации

- Быстродействие

- Высокая надежность хранения

Роль оперативной памяти

Для того, чтобы программа заработала, ее нужно перегрузить из постоянной в оперативную. Тогда к этим данным у процессора будет доступ.

При недостатке процессор будет вынужден обращаться к постоянной памяти, но уже через специальный буфер, который будет являться частью оперативной памяти. Такое обращение будет замедлять работу всей системы.

Оперативная память

Оперативная память может выполняться с использованием статических и динамических элементов памяти.

Динамические системы построены на использовании системы конденсаторов, которые либо заряжены (1) либо нет (0). В идеальном конденсаторе заряд может храниться неограниченно. Реальные конденсаторы имеют большой ток утечки, поэтому необходима постоянная регенерация хранимой информации. Такая регенерация производится наряду со считыванием. Если обращения к памяти нет в течении нескольких миллисекунд, то нужно задействовать специальную программу, обновляющую через определенные интервалы времени (все те же миллисекунды).

Статическое ОЗУ – состоит из ячеек, содержащих триггеры и связанную с ним систему управления.

Триггер – это транзистор, который может быть либо открыт либо закрыт. Каждая такая ячейка хранит один бит информации. В такой ячейке бит храниться до тех пор, пока не будет отключено питание.

Статическое ОЗУ имеет существенно большее быстродействие доступа, чем динамическое, но стоит дороже. Оно может выполняться для функций, где это быстродействие обязательно.

И динамическое и статическое ОЗУ являются энергозависимыми, и при отключении питания происходит потеря информации. Если необходимо сохранить информацию, ТО нужно периодически включать батареи или аккумуляторы для поддержания элементов.

Вследствие медленности обмена информацией между ОЗУ и другими компонентами процессора вводится сверхоперативная КЭШ-память.

Эта КЭШ-память не хранит конкретную информацию самостоятельно, а в нее копируются блоки данных тех областей, к которым происходили последние обращения. Так как вероятность повторных обращений велика, то при повторном обращении информация будет черпаться из КЭШ-памяти. Объем КЭШ-памяти в сотни раз меньше, чем ОЗУ, но дает большой выигрыш в быстродействии.

К внутренней памяти также относится устройство энергонезависимого, постоянного хранения системной информации – BIOS. Система BIOS содержит набор основных функций управления включения компьютера при начале его работы. Выполняется на статических элементах и поддерживается аккумуляторами. Продолжительность хранения – до двух лет.

Оперативная память выполняет три основные функции:

- Представляет операционной системе аппаратные драйверы и осуществляет первичное сопряжение между материнской платой и остальными устройствами компьютера.

- Содержит тестовую программу проверки системы – т. н. POST. POST – это тестовая программа, которая при включении компьютера проверяет все компоненты.

- Содержит программу CMOS set up – для установки параметров BIOS и аппаратных конфигураций компьютера.

Для установки CMOS может отводиться специальная область памяти, называемая CMOS RAM. Поэтому могут быть непрограммируемые или перепрограммируемые BIOS. Там же храниться системный таймер. Для хранения BIOS могут использоваться микросхемы электрически стираемой, программируемой памяти – FLASH BIOS. CMOS – полупроводниковая память проводимого типа.

Основные характеристики микросхем памяти.

Эти микросхемы вделаны в виде модулей, можно заполнять память.

Основные характеристики микросхем памяти

- тип памяти

- емкость

- разрядность

- быстродействие

Емкость памяти. Для повышения быстродействия обычно используется 4, 8, 16, 32, 64 линий ввода-вывода. Это и есть разрядность памяти. Производится одновременное чтение, запись всех ячеек по одному адресу. Адрес один, но хранится информации в разных матрицах. Одновременная запись нескольких бит информации – разрядов.

Количество бит информации, которые находятся в ячейках каждой матрицы, называется глубиной адресного пространства. Общая емкость памяти будет определяться произведением глубины адресного пространства на количество разрядов.

Если глубина адресного пространства 5 мегабайт и 16 линий ввода, то общая емкость будет равна 5 16=80 мегабайт.

Быстродействие будет определяться временем действия между двумя операциями чтения и записи.

Методы повышения скорости обмена данными:

- Применение пакетного режима

- Чередование памяти

- Разбиение памяти на страницы

- Кэширование

В пакетном режиме запрос осуществляется не побайтно, а производится считывание несколько рядом расположенных байт. Чередование байтов – логически связанные байты располагаются друг за другом. Но вследствии регенерации считывание следующего может быть недоступно из-за паузы – для регенерации того, что есть. Чтобы этого не было, эти последовательно связанные байты располагаются не последовательно, а в параллельные банки памяти.

Тогда, когда идет регенерация в первом банке, производится считывание из второго банка, а контроллер распределяет информацию по страницам.

Разбиение по страницам

Поскольку соседние байты связаны логически, то разбив память на страницы, и зная, что мы обращаемся последовательно, то можно не повторять координаты страницы, а можно давать только координаты самого байта.

КЭШ – быстродействующая память, работающая на тактовой частоте процессора, не требует никаких циклов ожидания.

Количество требуемой памяти зависит от самой программы. Сам объем оперативной памяти должен быть в 2-3 раза больше, чем объем самой обрабатываемой страницы.

Шины и порты

Совокупность линий проводников, по которым идет обмен информацией, компоненты и устройства компьютера называются шиной BASF.

Часто шины имеют разъемы для подключения внешних портов, которые сами становятся частью обмена информацией.

Шины различаются по функциональному назначению.

- Системная шина – по ней производится обмен информацией между процессором и микросхемами chipset.

- Шина памяти – предназначена для обмена информацией между процессором и оперативной памятью.

- КЭШ-шины – для обмена информацией между процессором и КЭШ-памятью.

- Шины ввода и вывода – могут быть стандартные или локальные.

Стандартные – для подключения к компьютеру вводных устройств – модема, мыши, клавиатуры. Могут использоваться шины USB. Можно подключать до 250 устройств. Эти устройства можно подключать и отключать во время работы компьютера. Для подключения устройств хранения информации и ввода видеоданных могут использоваться шины FIREWIRE. Существуют также шины SCSI – достаточно скоростная – также предназначена для подключения устройств, требующих высокого скоростного обмена – CD-ROM и др.

Скоростная локальная шина – предназначена для подключения между системной шиной и периферийными устройствами – адаптеры, видеокарты и другие.

В настоящее время – это шины PSI. Также имеется шина AGP – для подключения видеоданных. По сути, является портом.

Архитектура любой шины включает в себя следующие компоненты:

- Линии для обмена данных

- Линии для адресации данных

- Линии управления данных

- Контроллеры шины

Линии для адресации данных – предназначены для адресации данных какому-либо устройству.

Линии управления данных – по ним передаются служебные данные – сигнал готовности к приему передачи данных, сигнал подтверждения приема данных, сигнал начала считывания и т. Д.

Контроллер шины – управляет процессом обмена данными и сигналами.

Основные характеристики шины

1. Разъемность (ширина) шины – число линий, по уоторым происходит передача данных – 32, 64 и т. Д.

2. Пропускная способность шины – это количество бит информации, пепредающееся в секунду по каждой линии, умноженное на разрядность.

3. Интерфейс – (сопряжение) – это электрические и временные параметры осуществления связи, набор управляющих сигналов, протокол обмена данными, конструктивные подключения. Интерфейс должен обеспечивать совместимость устройств. Если такой совместимости нет, то необходимо использовать контроллеры. Интерфейс может определять – какая передача – последовательная или паралельная. В случае последовательной передачи – сигналы идут один за другим. В случае же паралельной передачи – сигналы передаются одновременно. В случае с паралельной передачей – процесс более быстродействующий. Но в случае с паралельной передачей можно применять более длинные линии связи.

Видеосистема компьютера

Видеосистема состоит из двух осносных элементов:

- монитора

- видеоадаптера

Монитор

Мониторы бывают:

- на основе электронно-лучевой трубки

- жидкокристаллические

Мониторы на основе электронно-лучевой трубки.

В основе работы таких мониторов лежит свечение люминофора, нанесенного на экран, под действием электронного пучка, испускаемого электронной пушкой. Сам электронный пучок управляется:

1. Отклоняющей системой Отклоняющая система – это катушки, расположенные в горловине пушки. Отклоняющая система формирует развертку по строке и кадру.

2. Модулятором. Модулятор – это прибор, регулирующий интенсивность электронного пучка, и, следовательно, яркость свечения на экране.

3. Фокусирующим электродом. Фокусирующий электрод – это прибор, определяющий размер светового пятна на экране.

Формирование света

Световое изображение формируется за счет того, что люминофор, нанесенный на экран в виде точек светиться с разной интенсивностью – в зависимости от интенсивности, сформированной модулятором. Для цветного монитора – люминофор наносится в виде триад точек, светящихся каждая своим цветом – одним из триады полиграфического синтеза. Каждый цвет обеспечивается своей пушкой. Чтобы электронная пушка действовала только на свой цвет, в ней устанавливается цветоделительная маска. Такая маска представляет собой пластину с отверстиями или щелями.

Совместные действия пушки, маски и люминофора и вызывают свечение определенного цвета из триады RGB в каждой точке экрана. Смешение различной интенсивности свечения каждого из излучений и формирует по принципу аддитивного синтеза определенный цвет. Необходимо, чтобы точки триады были максимально близко расположены друг к другу. Как правило, их располагают в виде группки трех точек: или вытянутых по вертикали полос; могут расположить в виде кирпичиков. Совокупность этих триад точек , или кирпичиков или полос и называют размером зерна. Это зерно также называют шагом точки. Чем выше требования к разрешению монитора, тем меньше размер зерна. Обычно это 0.2-0.3 мкм. Примерно при таком разрешении и идет аддитивный синтез.

Формирование изображения производится строчно-кадровой разверткой – производится перемещение луча по экрану. При формировании изображения производиться развертка лучом по строке, затем затемнение этого луча и перескок его в обратное положение, но строкой ниже. При завершении всей развертки луч возвращается в начало и снова проходит тот же путь.

Для обеспечения стационарности изображения и отсутствия мерцания необходимо иметь достаточно высокую частоту. Она должна быть больше временной способности человеческого глаза – быстрее, чем 25 герц. Должна быть выбрана частота кадровой и частота строчной развертки.

При сканировании можно использовать чересстрочную развертку – сначала нечетные, а затем четные строки.

Также необходимо согласовывать развертку с послесвечением люминофора. Послесвечение люминофора – это время, в течении которого светиться люминофор, после воздействия на него пучком электронов. Согласование должно быть рассчитано так, чтобы луч электронов успел вернуться к светящейся после воздействия точке, пройдя весь экран. Существуют цифровые и аналоговые мониторы. В основном используются аналоговые мониторы. В аналоговых мониторах можно изменять интенсивность сигнала. Поскольку сигнал является цифровым, то этот сигнал должен быть преобразован в аналоговый – чтобы можно было соотнести этот сигнал согласно 256 уровням градации.

Свойства экрана

1. Диагональ экрана – расстояние в дюймах или сантиметрах. Диагональ экрана для экранов, работающих на основе электронно-лучевой трубки обычно несколько больше, чем рабочая область. В настоящее время – обычно 20-21 дюйм.

2. Разрешение монитора – обычно имеет нормированный ряд – от 640:480 до 1280:1024. обычно используются 1024:768.

3. Размер зерна – связан с разрешением; определяется размером точек зерна, маской.

4. Контраст экрана – максимальное отношение яркостей – самой светлой и самой темной точки, например: 4000:1, 6000:1.

5. Мультичастотность – экраны могут быть как с фиксированной частотой, так и с изменяемой частотой. Задание частоты зависит от адаптера.

6. Геометрические искажения.

7. Стабильность поддержания цвета. Не все мониторы поддерживают одну и ту же стабильность цвета. Могут быть встроены внутренние калибраторы – благодаря им можно изменять настройку цвета.

8. Излучение экрана. Излучение экрана оказывает вредное влияние на здоровье человека. Обычно принимают все меры для того, чтобы уменьшить излучение.

9. Антибликовое покрытие.

10. Потребляемая мощность – экраны на основе электронно-лучевой трубки потребляют большое количество электроэнергии. Обычно существует четыре режима работы монитора:

• Работы – 100%

• Ожидания – 80%

• Приостановлен – 30%

• Выключен – 5%

11. Срок службы. Обычно срок службы повышается, если достаточно мощный кулер обеспечивает хорошее охлаждение.

Жидкокристаллические мониторы

Жидкокристаллические мониторы постепенно благополучно вытесняют мониторы на основе электронно-лучевой трубке.

Жидко-кристаллический монитор состоит из двух панелей, между которыми находится жидкокристаллическое стекло. Стекло состоит из ячеек жидких кристаллов, которые модулируют проходящий свет (изменяют его). Сам свет обеспечивается лампой подсветки. Один кристалл обеспечивает передачу одного пикселя.

Принцип работы жидкокристаллического монитора

Верхняя подложка является поляризатором. Она осуществляет поляризацию излучения. Междупервой и второй пдложками расположены квестированнные молекулы жидкокристаллического веществаони поворачивают плоскость поляризации до 900.

Нижняя подложка тоже поляризатор – она поляризует свет по отношению к верхней подложке.

Свет проходит сначала один поляризатор, который поляризует излучение в одном направлении. Молекулы жидких кристаллов поворачиваются до 900 и пропускают поляризованный в одной плоскости свет. Поскольку плоскость поляризации нижней пластины совпадает с поляризацией пропущенного луча света, то этот луч проходит всю систему.

Если под действием электромагнитного поля молекулы “развернутся”, то они перекрывают плоскость и свет не выходит.

Все эти ячейки собраны в триады – по RGB.

Подсветка осуществляется люминисцентной лампой или светодиодами.

Жидкокристаллические мониторы характеризуются низким энергопотреблением.

Технология TFT

Tехнология TFT – основная особенность ее заключается в том, что каждая ячейка имеетсвой электронный ключ на транзисторе. Этот ключ позволяет коммутировать высокое управляющее напряжение путем низковольтного управления сигналом. Каждая ячейка управляется своим транзистором.

Показать полностью…
Похожие документы в приложении