Всё для Учёбы — студенческий файлообменник
1 монета
doc

Шпаргалка «Экзаменационная» по Техническим средствам компьютерных систем (Андреев Ю. С.)

1. Методы представления информации. Информация – это сведения, передаваемые или получаемые системой. Источником первичной информации является окружающий нас мир. Для полиграфии важны вторичные источники информации. Формы представления вторичной информации: 1.Натуральная форма (натуралистическая) – она наблюдается близко. В этой форме происходит сжатие первичной информации; 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). 3.Абстрактная форма: а) представление предметов; б) представление непредметов (чувств, матем. функций). По форме восприятия информация бывает: -цифровая возникает при создании сложных технических систем); -аналоговая.

2. Общая характеристика информационного сигнала. Восприятие информации обеспечивает материальный носитель информации – информационный сигнал. В кибернетики он рассматривается как совокупность 4-х компонент: 1)физический носитель сигнала – физическая среда, которая формирует сигнал (электрическое поле, световой сигнал); 2)синтаксис (форма представления сигнала: символьный, натуралистический, абстрактный); 3)семантика (смысловая интерпретация).; 4)прагматика (полезность сигнала). Семантика часто связана с прагматикой, и совокупность этих 2-х компонент часто определяет методы и пути обработки этого сигнала. Пример1 семантика: съёмка с большой высоты предметов (космическая съёмка для определения полезных ископаемых). Прагматика: максимум информации об объекте. Пример2 Семантика: художественный портрет. Прагматика: красота светотеней, гармония, художественность, допустимые потери в деталях. Требуются разные аппараты, разные фотоматериалы, диапазон.

3. Материальные носители сигнала и операции с ним. Материальный носитель информации - информационный сигнал. Источником инф-ции явл. окруж. мир. Информация в окр. мире, чтобы стать доступной, должна быть представлена в форме. В полиграфии информация рассчитана на зрительное восприятие, основным является свет. Информация поступает в результате переноса электромагнитного излучения от источника излучения к объекту и от объекта к глазу с помощью теорий переноса: Корпускулярная теория Ньютона и волновая теория Гюйгенса. Объектами для переноса электромагнитного излучения следует выделить: фотографию, кинематографию и телевидение. Восприятие информации может осуществляться от объекта или носителя сигнала полученного в результате обработки (записи-перезаписи исходного сигнала). Сам сигнал при обработке может претерпевать различные промежуточные видоизменения.

35. Общие понятия о дискретном представлении изображения. Все окружающее нас пространство дает аналоговое представление информации. Однако во многих случаях при передаче сигнала его целесообразно представить в усиленном виде, т.е. ограничивать число отсчетов сигнала; при этом такое ограничение числа отсчетов сигнала может относиться как к числу уровней сигнал, так и к числу отсчетов сигнала в пространстве и времени. Сигнал с ограниченным числом уровней по величине называют квантованным. Сигнал, сформированный с ограничением числа отсчетов в пространстве, называют пространственно-дискретизированным сигналом. Если ограниченно число сигналов по времени, то это временно-дискретизированный сигнал.

4. Мерность сигнала изобразительной информации и методы изменения мерности. В окружающем мире все можно измерить по координатам x, y, z, так же по времени t(сек). Наш сигнал может быть черно белым, тогда он имеет только одну координату: яркость. Но так же он может быть и цветным, тогда он изменяется по координатам RGB. Наш носитель должен иметь 7ми мерную структуру (x,y,z,t;R,G,B). Таких носителей нет, поэтому при вторичном отображении происходит потеря мерности сигнала a=f(x, y, z, t). Для уменьшения мерности сигнала существует несколько методов: а) Метод фиксирования координат a=f(x, y, z)*z => a=f(x, y); a=f(x, y, t)*t => a=f(x, y); б) Метод разделения координат a=f(x, y) a= f(x)*f(y); в) Дискритизация- разделение сигнала на отдельные фрагменты. Д- как метод уменьшения мерности. Д- можно рассматривать как объединение методов фиксации и разделения координат.

36. Квантование сигнала - общие понятия. Если мы имеем какой-то сигнал, например линейно-возрастающий в диапазоне от аmin до аmax. рисунок Если мы хотим представить этот сигнал в квантованном виде, то мы должны разделить на определенное число уровней нашу систему. Эти уровни наз. уровнями квантования. рисунок Мы делаем так, чтобы наш сигнал принимал дискретное число уровней квантования. Для того чтобы наш сигнал мог принимать наши уровни квантования, мы создаем разделение. рисунок Для преобразования нашего сигнала из аналогового в квантованный: сигнал, имеющий в каждом интервале уровень квантования, имеющий значение ) уровня разделения, принимает значение = нижнему (верхнему) уровню квантования этого сигнала. Получаем по уровню квантования рисунок Предельным случаем такого квантования будет - когда мы квантуем сигнал на 2 уровня - бинаризация сигнала – предельная величина квантования. рисунок

5. Мерность сигнала и требования к носителям информации. а=f(x,y,z,t). Для того чтобы зарегистрировать сигнал носитель должен обладать мерностью, соответствующ. мерности этого сигнала. Обычно такие носители труднодоступны. Недостающая мерность может быть заменена дополнительным каналом, т.е. средой с той же мерностью. a=f(x,y,z). Уменьшают также мерность сигнала. Дискритизация- разделение сигнала на отдельные фрагменты. Ч/б фотография: распределение яркостей описывается в двумерном пространстве f(x,y). Достаточно потребовать от фотоносителя фотографических характеристик (фотографич. широта, разрешающая способность). Цветная фотография: f(x,y,r,g,b) к носителям информации предъявляется и требования к чувствительности RGB. Цветное изображение регистрируется с частотой 24 кадра в секунду и получаем цветное кино: f(x,y,r,g,b,t). Глубина пространства регистрируется с помощью высокого разрешения на одном кадре (подобно линзе) с потерей контрастности и разрешения- метод называется голографией. Для его осуществления используются специальные лазеры и специальные схемы записи и восстановления изображения.

37. Шумы квантования. Критерии незаметности ошибки квантования. Число уровней квантования. Аналоговое представление→ квантованное. При этом возникают погрешности- шумы квантования. Причины: 1.ограничение области значения квантуемого сигнала; 2.погрешности квантования внутри выбранного ограниченного интервала, который называют шумами квантования. Погрешность квантования зависит от ширины интервала квантования. Пороговый подход заключается в том, что формула Выбранный критерий называется критерием незаметности ошибки. При таком занчении ∆nпорогового нет перескока из одного интервала в другой. Ошибка будет незаметной. Ширина n-ого интервала квантования должна быть = 2∆nпорогового. Представителем этого интервала квантования является величина akn , находящаяся в центре этого интервала квантования. Если ∆nпорогового не зависит от величины n, то получаем равномерную шкалу квантования; при этом число уровней определяется соотношением: формула где ∆nпорогового=саn. А число уровней квантования должно быть равно формула ..δ – визуальный порог восприятия человеческого глаза; М – число уровней квантования. δ=0,02. В соответствии с рассмотренным для того, чтобы не различать дискретность квантования и воспринимать сигнал необходимо иметь 230 уровней квантования. 256 уровней – промышленный стандарт.

6. Передача изобразит. информации. Общая схема. Во многих случаях источник информации и получатель удалены в пространстве и во времени. Чтобы передать ее надо иметь систему передачи, обработки, сохранения. Источник информации(ввод информации) устройство ввода(обработка) канал передачи(обработка)устройство вывода  (ввод)  получатель. В процессе прохождения сигнала от источника до получателя происходят следующие преобразования информации: согласование сигнала с техническими возможностями системы. Могут появиться искажения, вызванные несовершенством отдельных звеньев системы (зернистость, которую нельзя устранить). Может осуществляться намеренное изменение входного сигнала с целью его улучшения и управляемого изменения оригинала (методы нерезкого маскирования, позволяющие улучшать резкость мелких деталей в исходном положении).

7. Первичная классификация технических систем передачи изобразительной информации. По признаку мерности системы делятся на 3 класса: 1) Системы без изменения мерности изображения (свободное пространство, бинокль, объектив, телескоп). Эти системы могут вносить кое-какие искажения. 2) Системы с уменьшением мерности (системы с накопителями), фиксация сигнала- фотография. Если мерность сигнала превышает мерность системы, то мерность сигнала была сведена к мерности системы. Широко применяется в полиграфическом производстве- фотомеханический метод получения фотоформ для копировальных устройств. Эти устройства называются системой форматной обработки изображения- обработка изображения происходит одновременно по всему формату, или используется одновременно какая то большая часть изображения. 3) Система с уменьшением восстановления мерности- многомерные изображения на входе превращаются в одномерное изображение. В этом виде изображение обрабатывается, затем оно снова восстанавливается либо до прежней мерности, либо чуть меньше. Эти системы требуют дискретизации сигнала (разделение сигнала на отдельные фрагменты).

38. Шумы при восстановлении сигнала. Теорема отсчетов. Когда мы получаем разложение сигнала при малом шаге дискретизации, при котором полученные разложенные спектры разнесены по шкале пространственных частот таким образом, что не перекрываются; в этом случае мы можем восстановление исходного сигнала без всяких потерь путем пропускания его через фильтр низких частот, который пропускает только основной спектр сигнала, при этом фильтр низких частот отсекает все остальные спектры; в случае если спектр пропускания фильтра имеет П-образную форму, то сигнал будет передан, восстановления без искажения. При использовании малого шага дискретизации нам необходимо иметь систему с очень широкой полосой пропускания, что является очень сложной технической задачей. Оптимальным вариантом является: спектры не перекрываются и не создают шумы, и оптимизированная частотная полоса пропускания сигнала: 1) если спектры ограничены; 2) выполняется теорема отсчета: Т. Котельникова – любую функцию E(x), имеющую ограниченную спектр можно передать с любой точностью при помощи отсчетов след. друг за другом через интервалы X=1/2max Реальн. случай выделения основного сигнала из пространственно-дискретизированного методом филь-ии.

8. Понятие об аналоговом представлении изобразительной информации. Имеем дело с функциональной зависимостью сигнала от координаты. По x- рассматриваем, по y- фиксируем. Сигнал измеряется постепенно. Берем х1, затем х1+х … мы можем взять любое число этих значений. Такая функция называется аналоговая, постепенное изменение инфракрасного сигнала; такая функция, значение координат которой и значение самой функции могут быть выражены несчётным количеством сигналов. В некоторых случаях аналоговая функция может иметь крайние значения (min и max).

39. Аналоговая и импульсная модуляция сигнала. Модуляция сигнала –это изм-е сигнала по опред-у закону, которую можно рассм-ть как произведение функции самого сигнала (модулирующая функция) и модулируемой функции. Часто моделирующую наз несущей. Модуляция воздействует на амплитуду, частоту или фазу моделируемой функции. Различают амплитудную, частотную и фазовую модуляцию. Импульсная модуляция. Она отличается тем, что у нее модулируемый сигнал имеет форму прямоуг-ых импульсов. Взаимодействие с исх.сигналом может приводить к: 1.амплитудно – импульсной модуляции (измен.амплитуда); 2.частотно-импульсной модуляции (происх.измен.ширины импульса, частота остается постоянной); 3.широтно-импульсн.модул. (измен-я ширина импульса при сохр-ии постоянного периода импульсов). 4.Смешанные виды: Частотно-широтно-ИМ- меняется широта и чистота. Амплитудно-широтно-частотно-ИМ- меняется все.

9. Общая характеристика информационного содержания изобразительного оригинала. Обычно в полиграфии мы имеем дело с плоским стационарным во времени сигналом, который называют оригиналом. Он может быть представлен в цвете. Информация, имеющаяся в изображении, делится на 3 блока: 1) Градация- это последовательность тонов. Оригинал характеризуется параметрами: Коэф. поглощения, коэф. отражения, коэф. пропускания и оптич. плотностью. Градация характериз. форму изображения объема. 2) Цвет- характеризует цвет изображения может отличаться по насыщенности. Он представляет собой градационные характеристики, разделенные по различным каналам. Конечный цвет будет определяться взаимодействием этих преобразованных каналов. 3) Структура изображения- разрешающая способность, гранулярность и т.д. Структура: а) Резкость и четкость изображения. Резкость характеризует границы между 2 деталями, четкость - включ. в себя передачу мелких деталей б)Шумы изображения - это любые отклонения от параметров изображения от среднего значения, которое определяется нереальными характеристиками объекта.

40. Модуляция как способ дискретизации изображения. Применение в полиграфии. Модуляция сигнала - это изменение сигнала по определенному закону, который можно рассматривать как произведение функции самого сигнала (модулирующую функция) и модулируемой функции. Модуляция воздействует на амплитуду, частоту или фазу моделируемой функции. Различают амплитудную, частотную и фазовую модуляцию. Помимо классической модуляции используется импульсная модуляция. Она отличается тем, что у нее модулируемый сигнал имеет форму прямоугольных импульсов. ИМ пиксельной структуры изображения. Возникает пиксельная структура., возникающая в процессе сканирования является основным этапом превращения из аналогового сигнала в цифровой. Явления при АИМ: В процессе сканирования изображение разбивается на элементы (пиксели), каждый пиксель импульс. А амплитуда сигнала пикселя соответствует мощности считываемого сигнала. Можем представить себе схематически в виде аналогового сигнала, который умножается на импульсы. Мы имеем аналоговую функцию: РИСУНОК. И набор импульсов: РИСУНОК . Мы их перемножаем по формуле: E(x)∑δ(x+nx).=E*(x). И получаем такой набор циклов: РИСУНОК

10. Методы описания градации. Градация- это последовательность тонов. Оригинал характеризуется параметрами: коэф. поглощения, коэф. отражения, коэф. пропускания и оптич. плотностью. Градация характериз. форму изображения объема. Градация – последовательный ряд величин параметра оригинала, расположен. по возрастанию или убыванию. Характеристики по градации: 1) Контраст- эффект качества и количества между самым темным и самым светлым участком изображения. Выражается величинами яркости. 2) Градиент изображения - скорость приращения оцениваемого параметра по всему динамическому диапазону тоновой шкалы или ее отдельных зонах. Используется для количественной оценки процесса преобразования градации в данной системе.

11. Возможности количественной оценки градации. Градационная характеристика – количественная связь между параметрами исходного и полученного изображения возникающего в результате градационного преобразования в системе. Градиент может быть оценен как средний по всему динамическому диапазону, так и по его отдельным зонам. Контрастность- мера, применяемая для оценки градационной характеристики процесса преобразования изображения. Она является частным случаем понятия градации. Градация несет в себе большой объем информации, может быть по разному рассредоточены. Для количественной характеристики зон используется понятие гистограммы - графическое представление распределения доли площади анализируемого изображения, которая занимает участки, имеющие определенную величину параметра изображения в зависимости от величины этого параметра.

41. Спектральное представление дискретного изображения при амплитудно-импульсной дискретизации. Спектр произведений функции = свертке спектров этой функции. Пусть функция Е(x) имеет Фурье-преобразование F():Е(x)↔ F() и (x+nX)↔Fδ(0)=+n=-(-n/X), то спектр свертки будет равен: F*()=+n= F(-n/x).В результате спектр преобразованной функции представляет собой сумму большого количества исходных спектров, которые смещены на n/X, при чем Х –это период функции. Если наша функция РИСУНОК имеет спектр: РИСУНОК . То в результате нашего импульсного преобразования мы получим серию таких же спектров:РИСУНОКРИСУНОКЧем меньше шаг дискретизации, тем дальше спектры будут разнесены. Чем выше разрешающая способность при сканировании, тем полоса частот будет меньше. Производя АИМ, сталкиваемся с проблемой расширения спектров, после прохождения системы стоит вопрос о восстановлении сигнала. Простейшим методом восстановления сигнала является фильтрация сигнала.

12. Метод функции размытия точки и линии. Однозначную модель структурных свойств системы можно построить на основе метода функции размытия точки или связанных с ней функций. Этот метод справедлив для линейных систем, но для нелинейных систем метод может быть обобщен на основе включения дополнительных нелинейных преобразований на конечной стадии процесса. Допустим, что все изображение состоит из большого множества мелких точек. Каждая точка несет яркость, импульс. Без размытия каждый из этих импульсов представляет собой -функцию. -функция это импульс, приложенный к бесконечно малой точке. Если в системе имеется размытие, то -импульс превращается в конечную функцию. g(x,y) функция размытия точки. Функция размытия точки- это то распределение интенсивности, которое превращает единичные импульсы в реальное изображение. ФРТ удовлетворяет всем требованиям и позволяет рассчитать изображение любой детали, которое нас может интересовать, если эта деталь производится в системе с размытием. Если ФРТ является симметричной по окружности, то можно перейти от ФРТ к ФРЛ. Система которая дает круговую симметрию функции размытия называется изотропной. g(x)= g(x,y)dy.

42. Понятие о цифровом предст изобр. Цифровое простр-ое изобр стало необходимо при создании цифровых машин, задачи и хранение инф. Изобр. должно претерпевать два вида дискретизации: 1) Пространственное 2) Дискретизация по уровню. Можно осуществлять цифровое код-ние изобр в соот-ии со свойствами аналогового изобр при осущ-ии цифр представления. Случ-ое многоуровневое квантование Чтобы квантование было незаметным для чел глаза число уровней должно быть 256. При диапазоне =2 для кажд уровня есть своя последовательность 0 и 1. 256 уровней могут быть записаны в двоичной системе в виде послед-ности 0 и 1. Нужно иметь 8 ячеек, в которых 256 уровней (это байт) каждая из ячеек бит. 01101000- байт информации. Для записи штрихового изобр каждый штрих может иметь 2 уровня (яркости или Д) достаточно одного бита. Такое изоб наз однобитным. Для того, чтобы записать ч/б изобр. Нам нужно 256 уровней или 8 ячеек или байт инф. Если цветное то 3 байта инф. Возможно запись не только 256 а заметное большее, каждый след ячейка будет увеличенное число уровней вдвое. Мы должны организ послед-ность зап-ных в соответствующих ячейках. Порядок записи наз цифровым форматом записи.

13. Алгоритм расчета структуры изображения с использованием ФРЛ. Функция размытия линии может быть нормирована так, что: g(x)maxdy=1 или сам интеграл: -∞+∞g(x)dy=1. Рассмотрим распределение точке О2. Эт точка имеет координату х. После прохождения системы эта точка будет иметь другую нтенсивность. Для того, чтобы знать что у нас происходит в точке О2 рассмотрим точку О3. Интенсивность в О2 будет зависеть в том числе и от точки О3. В целом интенсивность О2 будет формироваться в зависимости от О3 по виду: b(x-u)g(u)du. В точке О2 интенсивность, которая будет формироваться от щели, светящейся в точке О3, будет пропорц.интенсивности объекта О3,т.е. b(x-u) прпорц.знач.функции g(u) в О2 если вершина этой точки в О3. В целом интенсивность, формир.в О2 будет соответствовать сумме вкладов всех остальных точек bx. Интенсивность от всех точек будет равна : h(x)= -∞+∞b(x-u); b(x)→h(x); h(x)= -∞+∞b(x-u)g(u)du. Операция интегрирования наз.операцией свертки; а интеграл – интегралом свертки. Операция и интеграл свертки позволяют нам, зная функцию размытия системы, найти распределение интенсивности уже на выходе информационной системы в следствие фильтрации. Операция свертки справедлива только для линейных систем. ФРТ и ФРЛ позволяют однозначно рассчитывать любой сигнал.

43. Преимущества и недостатки цифрового представления изобразительной информации. Преимущества цифровой записи: 1.бинарный характер цифрового представления позволяет исп для этих изобр новые носители. Эти носители обеспечивают возможность постоянного запоминания этого сигнала в компактной форме. Возм-ти использования систем памяти как в процессе обработки изоб, так и в промеж-ом хранении. Позволяет осущ- операции с этим изобр и осущ-ся разрыв обработки во времени и пространстве. Это дает возможность использования элект-ных систем обработки изобр. 2.бинарный характер цифрового сигнала делает эту обработку и хранение надежными. Если при аналоговом предст изм-ии сигнала ведет к изм-нию характеристик изобр, то в бинарной системе записи легко все отклонения значений сигнала, которые возникли в каналах передачи, могут быть устранены; сигнал до предельных значений → высокое качество передачи изображения. Нед-ки: необх-ость расширения полосы частот, пропуск-ой системой с целью обеспечения пропускания дискретизированного сигнала. Это главн и един-ный нед-ок. Еще в цифр системе нужна дискретизация изобр, что отличает от анал-ого. При форм-нии цифр сигнала для 2-го нед-ка необх создать условия, чтобы чел не нашел разницы между цифр и анал-ым сигналом, необх-мо исп огран-ную разреш спос-сть глаза при восприятии сигнала и исп ограничение пороговой чувств-сти, ограничение простр-нной разр-ния позволяет не восп-мать пикс или растр структуру изобр, а порог чувст-ности глаза- квантов стр-ры.

14. Взаимосвязь краевой функции и ФРЛ. Край полуплоскости – это резкая прямолинейная граница между освещенной и неосвещенной частями пространства. Этот край можно определить как скачкообразную функцию. Математическое описание в яркой части полуплоскости В(х)=1, в темной части полуплоскости В(х)=0. КФ будет плавная, симметричная, при чем срединное значение будет равно Е=0,5. Используя интеграл свертки -∞+∞b(x-u)g(u)du и подставляв него значение интенсивности края полуплоскости В=1 получим Е=-∞+∞ g(u)du. И наоборот из КФ можно дифференцированием получить ФРЛ. 1.Обе функции показывают изменение интенсивности освещенности в условиях размытия. 2. Имеют общую зону размытия. (одинаковые зоны перехода). 3. Обе функции нормированы (имеют мах точку в 1). 4. Математически связаны. h(xi) = ∫-xi-xo g(x)dx=1; g(xi) = dh(xi)/dx. Зона перехода краевой функции = зоне перехода ФРЛ.

44. Оптимальное кодирование изображения при использовании цифровых методов: методы сжатия информации без потерь и с потерями. Методы без потери информации. 1. Метод Хаффмана – суть его в том, что для передаваемого сигнала определяется частота встречаемости определения символов этого сигнала, то на основании ее можно раскодировать эти символы различными но длительности кодами. 2. Метод LZW – в нем повторяющаяся инф кодируется блоками. Этот метод исп в полиграфии, может приводить к сжатию полутонов изобр. 3. Есть еще метод кодирования серий. Под серией пон-ют серию пикселей с 1 значением. 1 пиксель не 1 ячейка, а длина серии. Методы сжатия с потерей. 1.В настоящее время наиболее распр-ным методом явл JPEG. Он основывается на Фурье анализе: изобр., делится на блоки, в каждом из блоков происходит дискретное косинусное преобр-ние. При восстановлении изобр производят на обратную матрицу, потом обратный Фурье анализ и получается восстановление изобр из сжатого, но в этом случае потери неизбежны. Это метод может быть дополнен (метод субдискретизации) тем, что перед сжатием изобр разделяют на яркостную и цветовую составляющие. Для яркостной сост-щей ФПМ глаза выше, чем для цветовой. Сжатия разное по цветовой и яркостной составляющей.

15. Расчет штриховых деталей изображения. Возможности расчета отдельной одномерной детали. Под штриховой деталью понимают одномерно протяженную деталь изображения, которое формировано из 2-х параллельных прямых и создает изображение имеющее 2 уровня интенсивности (Bmax,Bmin) и которые могут быть коррелированными. Могут быть 2 типа таких деталей: деталь ограниченного размера со значением B=0 на неограниченном фоне B=1, такую деталь назовем штрихом. И деталь со значением B=1 на неограниченном фоне со знаком B=0, такую деталь называем просветом. Расчет штриховых деталей изображения, штрихи.В реальных системах с размытием штриховые детали должны иметь скачкообразные значения интенсивности, будут формировать на границе детали КФ. Штриховые детали формированные в системе с размытием можно рассматривать как сумму краевых функций, формируемых краями полуплоскости образованных границами штриховых деталей. При этом эти краевые функции будут одинаковые для одной секции границ детали. Точки симметрии этих краевых функций будут соответствовать этим краевым границам штриховой детали, то есть будут разнесены между собой на ширину штриховой детали ГРАФИК НЮ=1/p [мм-1].

45. Инерционность системы и понятие о фильтрации сигнала. Фильтры различного рода. Свойства системы передавать резкие изменения сигнала во времени или в пространстве как более плавное и сглаженное- инерционность системы. Инерционность системы свойственна как пространственным, так и временным сигналам, соответственно и временно-пространственным тоже. Эти преобразования удобно рассматривать в частотном пространстве и тогда сигналы представлены спектром пространствен. или врем. частот из-за инерционности системы теряют свои высокочастотные составляющие, поэтому эти преобразования сигнала под воздействием инерционности получили название частотной фильтрации. Системы можно рассматривать как фильтр пространственных частот, который обычно является фильтром плоских пространственных частот (т.е. подавляет высокие пространственные и временные частоты). Однако возможны и такие системы, в которых может восстанавливаться и усиливаться высокие частоты в ущерб низким.

16. Применение анализа Фурье для описания периодических объектов. Отдельно стоящий объект мы можем рассчитать методом краевой функции, а если нет, мы приходим к теореме свертки. Поэтому используется Фурье-анализ, т.к. свертка - сплошная операция. В общем случае переодич. объекты раскладываются на гармонические составляющие, с использованием рядов Фурье, т.е в разложении присутствуют только гармонические составляющие. Фурье-анализ осуществляется с помощью интегралов. Периодические штриховые объекты, в которых штрихи и просветы периодически чередуются. Граница может быть произвольная. =1/p (мм-1)-основная частота. р – период. Периодический объект- это объект, элементы которого повторяются периодически через равные временные или пространственные интервалы. Простейший объект- линейная П-образная решетка. E(x)=E(x0+nT) - периодически повторяющаяся ситуация. A – ширина импульсов, B – ширина пауз. Если A=B, то скважность решётки 1 к 1. Если A≠B, то скважность A/B 2:1 – линейная периодическая решётка. ГРАФИК E(x)=A0/2+∑∞n=1(Ancos2nПνx+Bnsin2nПνx), где ν=1/p-частота решетки; A0=2ν–p/2p/2E(x)dx; An=2ν–p/2p/2E(x)cos2nПνxdx; Bn=2ν–p/2p/2E(x)sinνxdx.

46. Линейная однородная простр-нная фильтрация. Типы фильтров. Пространственные фильтры можно разделить на 3 группы: 1.фильтры, которые имеют δ-функцию размытия точки. ГРАФИК Это идеальная функция, к ней можно только стремиться. 2. функция размытия линии – пространственный интегратор. ГРАФИК 3.Обычная функция размытия линии. Она всегда имеет положительные значения. ГРАФИК Типы фильтров: 1.Безинерционные фильтры: Пространственный h(x,y)=(x,y). Не обладает временной памятью. Временный h(t). 2.Системы – интеграторы: Фильтр имеет  ширину по обеим координатам: h(x,y)=1. Таким образом, фильтр – интегратор является волной противоположностью без инерционного фильтра. 3. Инерционные фильтры: h(x,y)=f(u,); f(t)T(). Действие такого фильтра описывается интегралом свертки. В результате действия инерционной функции, изображение является отфильтрованным. Имеет кратковременную память от 0 до t. 4. Корректирующие фильтры. Они имеют отрицательные области в пространственных и частотных координатах, что позволяет увеличить пространственную или временную разрешающую способность системы, что улучшает передачу мелких деталей. 5. Пространственно – временный фильтр. Wk- скорость сканирования. T1=x1/Wx; t2=X2/Wx. Все это для безинерционной в пространстве и времени системы, тогда (t)=(x)(t); h(x,y,z)=g(x,y)(t).

17. Спектр периодического объекта- различное представление. Спектр (Сn) представляет собой спектр амплитуд и фаз. Функция Е(х) в качестве аргумента представляет собой координату х - некоторую пространственную величину. При разложении в ряд Фурье эти функции превращаются в сумму функций, зависящих от пространственной частоты. Е(х) определена в пространстве пространств, p=1/, 1=1/p-частота первой гармоники.

47. Линейная временная однородная фильтрация. Типы фильтров.Если у нас временная система, то наша функция размытия будет иметь следующую характеристику: 1. Фильтр - ∆-функция. ГРАФИК 2.Фильтр – интегратор во времени. ГРАФИК 3а).Фильтр – в обычной системе происходит спад сигнала со временем. ГРАФИК 3б)Фильтр может иметь и отрицательные значения, следовательно, может быть подъем в высоких частотах. ГРАФИК Во временной системе можно установить такие фильтры, которые позволят нам восстановить или улучшить сигнал, который был искажен на предыдущих стадиях прохождения. Фильтр Винера полностью восстанавливает сигнал. Его ФПМ такова, что он полностью восстанавливает первоначальный спектр сигнала. Типы фильтров: 1.Безинерционные фильтры: Пространственный h(x,y)=(x,y). Не обладает временной памятью. Временный h(t). 2.Системы – интеграторы: Фильтр имеет  ширину по обеим координатам: h(x,y)=1. Таким образом, фильтр – интегратор является волной противоположностью без инерционного фильтра. 3. Инерционные фильтры: h(x,y)=f(u,); f(t)T(). Действие такого фильтра описывается интегралом свертки. В результате действия инерционной функции, изображение является отфильтрованным. Имеет кратковременную память от 0 до t. 4. Корректирующие фильтры. Они имеют отрицательные области в пространственных и частотных координатах, что позволяет увеличить пространственную или временную разрешающую способность системы, что улучшает передачу мелких деталей. 5. Пространственно – временный фильтр. Wk- скорость сканирования. T1=x1/Wx; t2=X2/Wx. Все это для безинерционной в пространстве и времени системы, тогда (t)=(x)(t); h(x,y,z)=g(x,y)(t).

18. Понятие о прямом и обратном преобразовании Фурье периодического объекта. Любая функция, не имеющая разрыва 1 и 2 рода может быть разложена на элементарные гармонические составляющие косинусоиды и синусоиды, которые отличаются друг от друга амплитудой и периодом. Под прямым преобразованием Фурье мы понимаем разложение функции на гармонические составляющие. Такое преобразование часто называют разложением функций на спектральные составляющие или спектральным анализом. Разложение функций на гармонич. составляющие называют переходом из пространственно-временной области в частотную. Обратное Фурье-преобр. – нахождение функции по известным гармоническим или спектральным составляющим. Само разложение в ряд Фурье называется прямым Фурье преобразованием. Можно сделать обратное Фурье преобразование, просуммировать все коэф. с соответств. частотами на основе частотно-пространственного спектра.

48. Преобразование сигнала при линейной пространственно-временной фильтрации. Рассмотрим на примере простого сигнала (одномерного) представленный П-образный импульс. Есть некий штрих на светлом фоне. Пространственный импульс преобразуется во временной U(x,y,t,z)=(x,y)(t). t1=x1/Wx; t2=x2/Wx; W-скорость считывания по координате х. 1.Если не в 1-й, ни во 2-й системе нет фильтрации, то П-образность сохраняется. 2.Если произошла только пространственная фильтрация, то U(x,y,t)=h(x,y)(t). 3.Если на пространственной стадии изменения не произошли, то во временной стадии – нет ни пространственной, ни временной фильтрации. 4.При наличии временной U(x,y,t)=(x,y)h(t) –смещение из-за временной инерционности. 5.Присутствует и та, и другая- U(x,y,t)=h(x,y)h(t).

19. Применение анализа Фурье для описания непериодических объектов. Фурье-анализ осуществляется с помощью интегралов. Это выражение функций:E(x)=-∞+∞ei2Пνxdν*-∞+∞E(x)e-i2Пνxdx, причем выражение -∞+∞E(x)e-i2Пνxdx может быть записано в виде функции F(ν), и тогда можно записать: E(x)=-∞+∞F(ν)ei2Пνxdν. Коэффициент Фурье- комплексно-спектральная плоскость амплитуд; называют так потому, что функция имеет дискретно- сплошной спектр. Спектральная плоскость- это амплитуда, отнесенная к единице полосы пространственных часот. ГРАФИК

49. Расчёт влияния ФПМ линейной системы на воспроизведение периодического изображения. В качестве объекта воспроизведения выбран периодической объект, что позволяет уменьшить объем вычислений за счет замены интеграла Фурье рядом Фурье, что позволяет производить расчеты на пространственных частотах кратных основной частоте объекта. 1. Осуществляют Фурье-преобразование2. Определяют спектр входного зрачка на плоскость 3. ФПМ контактного копирования 4. ФПМ пленки 5. Вычисл. спектр. интенсивности изображения 6. Определяют распределение интенсивности в изображении (обратное преобр. Фурье).

20. Понятие о ФПМ. Т- коэф. передачи модуляции - называют уменьшение амплитуды данной синусоиды в системе с размытием. Для разных частот этот коэф. является различным. Т-является функцией пространственной частоты. Функция характериз. зависимостью Т от пространственной частоты. Т=f ()-функция передачи модуляции (ФПМ), имеющей размытие. ФПМ является функцией Фурье преобразования. Она связана с функцией ФРЛ и несет ту же информацию, что и ФРЛ. Функция ФПМ должна быть дополнена фазовой. ФПМ, носит характер уменьшающей функции. ФПМ есть Фурье преобразование функции ФРЛ. ФРЛ симметрична четная функция- для функции существует cos Фурье преобразование. ФПМ может заменять ФРЛ. ФПМ является функцией с координатами . ФРЛ является функцией с координатами x.

50. Взаимосвязь ФРЛ и ФПМ. 1. Обе функции нормированы (имеют мах точку в 1). 2. Математически связаны. 3. ФРЛ – функция в пространстве пространств; ФПМ – функция в пространстве частот. 4. Обе функции описывают размытие в системе. ФПМ определяет величину коэффициента передачи модуляции с синусоидальным распределением интенсивности в зависимости от пространственной частоты решётки.

21. Методы оценки ФПМ. На ряду с КФ для описания размытия в системе отображения изобразительной информации используется ФПМ. Эта функция содержит ту же информацию о размытии, и все функции могут быть найдены одна из другой. Необходимость перехода от одной функции к другой обусловлена тем, что при одинаковом информац. содержании они обладают различными практич. свойствами. ФПМ может быть определена экспериментально, либо пересчетом ФРЛ, либо расчетным путем на основе теоретических посылок. ФПМ определяет величину коэффициента передачи контраста (Tν) одномерной решетки с синусоидальным распределением интенсивности в зависимости от пространственной частоты решетки. Для оценки ФПМ, используя синусоидальную решетку, мы неоднократно можем применять амплитуду, имея протяженный тест объект. Это увеличивает надежность.

51. Взаимосвязь ФРЛ и КФ. Край полуплоскости – это резкая прямолинейная граница между освещенной и неосвещенной частями пространства. Этот край можно определить как скачкообразную функцию. Математическое описание в яркой части полуплоскости В(х)=1, в темной части полуплоскости В(х)=0. КФ будет плавная, симметричная, при чем срединное значение будет равно Е=0,5. Используя интеграл свертки -∞+∞b(x-u)g(u)du и подставляв него значение интенсивности края полуплоскости В=1 получим Е=-∞+∞ g(u)du. И наоборот из КФ можно дифференцированием получить ФРЛ. 1.Обе функции показывают изменение интенсивности освещенности в условиях размытия. 2. Имеют общую зону размытия. (одинаковые зоны перехода). 3. Обе функции нормированы (имеют мах точку в 1). 4. Математически связаны. h(xi) = ∫-xi-xo g(x)dx=1; g(xi) = dh(xi)/dx. Зона перехода краевой функции = зоне перехода ФРЛ.

22. Воздействие ФПМ на изображение периодич. объектов. Периодич. объекты имеют дискретный спектр. ФПМ воздействует на изображение объекта только на частотах, соответствующих частотам объекта. Полезно при расчете систем, когда важно обеспечить передачу частот объекта. Информация была передана без потерь, если бы T=1, то тогда все звенья системы не должны давать размытия.

52. Метод нерезкого маскирования. Для сигнала, имеющего слабую резкость, нерезкое маскирование представляет собой фильтр с обратной связью, в котором осуществляются операции преобразования сигнала, дающее впечатление большей резкости. Представим себе, что на входе имеем сигнал скачка, сигнал с резкостью в виде скачковой функции. РИСУНОК В процессе прохождения системы этот сигнал преобразуется в плавную функцию. РИСУНОК Для простоты рассмотрим наше размытие как прямую линию. РИСУНОК Такое преобразование с потерей мерности осуществляется в канале передачи и в других системах. 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.

23. Связь ФПМ и краевой функции. Непосредственное применение ФПМ или расчет воспроизведения в соответствии с интегральными преобразованиями по прямой теореме свертки в данном случае являются достаточно трудоемкими. Более просто и наглядно эта задача решается с использованием КФ. Таким образом, возникает необходимость в преобразовании ФПМ в КФ. С другой стороны, в ряде случаев при исследовании системы или ее отдельных звеньев бывает невозможным размещение в объекте периодического тест- объекта, но в то же время в самом объекте имеются отдельные детали с резкими краями. Анализ таких деталей позволяет получить КФ. Следовательно, тогда для оценки передаточных свойств возникает необходимость в решении обратной задачи – переходе от КФ к ФПМ.Emax=С-В; Emin=(D-C)+(B-A); H(x)=(T-T/3+2)/4; T = Emax - Emin /Emax + Emin, где T - коэффициент передачи модуляции на произвольной частоте ; T/3 – коэффициент передачи модуляции на частоте, втрое меньшей частоты . Ординату точки КФ с абсциссой x= -1/4 находят из известного соотношения h(-x) = 1-h(x).

53. Понятие об инверсной фильтр-ии. Преимущества и недостатки метода. Инверсная фильтрация – это фильтрация временного электронного сигнала. Инверсный фильтр – взаимодействует на весь диапазон частот, пропускает высокие, ослабляет низкие. Затем сигнал можно усилить. ФПМ в инверсном фильтре имеет обратный ход, рассчитывается по формуле о свёртке. Тγсум = Тγсис * Тγф Недостаток метода: воздействует на шумы (при увеличении К увеличиваются шумы). ГРАФИКИ

24. Алгоритм расчета изображения периодического объекта с использованием ФПМ. 1. Распределение интенсивности в объекте раскладывается в ряд Фурье, получ. дискретн. спектр объекта. Еоб=(х+nT)→Fобn (n=1,2,3…); 2. Определяем ФПМ системы: от g(x) или h(x) к T; 3. Находим спектр изображения периодич. объекта от n: Fизn=FобnT; 4. Обратное преобразование Фурье Еиз(x+nT)←Fn. Все эти действия выполняются вместо интеграла свертки.

54. Цифровые фильтры сглаживания. Случайные шумы могут устраняться цифровыми методами. В простейшем случае фильтр представляет собой простую матрицу. Рисунок Процедура заключается в том, что блок из 4х пикселей умножается на эту матрицу, затем происходит суммирование и деление на сумму коэффициентов этой матрицы; затем происходит замена пикселей на полученный результат. 1)11*1+12*1+10*1+5*1=38; 2)38:4=9,5; 3)РИСУНОК Возможно использование более сложных матриц. Но здесь мы теряем резкость изображения. Этот фильтр пригоден для коррекции шумов аналогового типа. Для импульсных шумов он не пригоден.

25. Масштабные преобразования функции и ее спектра. Принцип наложения. Выражения прямого и обратного преобразования Фурье: 1.Прямое F(ω)=∫+∞-∞f(x)e-iωxd(x); 2.Обратное f(x)=1/2π∫+∞-∞F(ω)e-iωxdω; ω=2πν – круговая частота. Соотношение масштаба функции и ее спектра. F(ax)↔1/|a|*F(ω/a). Если функция сужается, то спектр ее наоборот расширяется (соответственно). И если функция расширяется, то спектр будет сужаться. Если узкая функция → спектр широкий и наоборот. Принцип наложения (суперпозиции): f(x)1+f(x)2↔F1(ω)+F2(ω). Сумма функции = сумме спектров. ∫+∞-∞(f(x)1+f(x)2) e-iωxdx ↔F1(ω)+F2(ω)

55.Цифровые фильтры повышения резкости изображения. Принцип работы таких фильтров заключается в том, что некая матрица, соответствующая доли строки сканируемого изображения сортируется таким образом, что значение этих пикселей размещаются по порядку возрастания величин. Затем крайние величины отбрасываются, а в качестве заместителя принимаются средние значения. Оно подставляется вместо просматриваемого пикселя. Таким образом, последовательно просматривается вся строка. Матрицы бывают разных типов. РИСУНОК Эта матрица повышает резкость вертикальных контуров. РИСУНОКЭта матрица повышаетрезкость горизонтальных контуров. РИСУНОКЭта матрица будет подчеркивать диагональные линии.

26. Алгоритм расчета изображения непериодического объекта с использованием ФПМ. 1. Перевод непериодической функции. Ex→∫+∞-∞Fx(x)e-iωdx; 2.Определение ФПМ системы g(x) или h(x) → Тν; 3. Fизν=Fобν Тν; 4. Fизν посредством обратного преобразования Фурье переводится в Eиз(x): Fизν→Eиз(x).

56. Общая схема преобразований в системе одновременной обработки изображений. Система обработки в зависимости от структуры и произвольных преобразований информации подразделяется на 2 группы: 1. Системы форматной обработки. Суть этих систем в том, что производится одновременная обработка информации (фотоаппарат и некоторые виды сканеров). 2.Система поэлементной обработки. Если мы имеем систему с волоконной оптикой, которая объединена в матрицу, эти элементы передаем по оптическому волокну, каждый из которых имеет свой процессор, который их обрабатывает.

27. Теорема о спектре произведения. f(x)1*f(x)2↔1/2π* ∫+∞-∞F1(η)*F2(ω-η)dη; ∫+∞-∞f(u)1*f(x-u)2du↔F1(ω)F2(ω). Спектр свертки функции = произведению спектров этих f.

57. Общая схема преобразований в системе поэлементной обработки изображений. Система поэлементной обработки. Суть системы в том, что мы создаем некую последовательность сигналов, которые последовательно обрабатываются. Системы поэлементной обработки делятся на систему считывания (сканер) и систему регистрации записи. Между системами считывания и регистрации существует связь. Связь может быть одноканальной и многоканальной. Системы считывания: одноапертурная – выделяется один элемент изображения одновременно и далее происходит считывание изображения путем сканирования; многоапертурное считывание – одновременное считывание систем апертур методом коммутации или сканирования. Система многоапертурного сканирования: одновременное получение сигнала по всей площади изображения; затем последовательное считывается все изображение.

28. Соотношение между спектром единичного, периодического и квазипериодического объекта. Периодический объект (решетка) бесконечной протяженности. Единичный объект это штрих, взятый из решетки. 1.Спектр единичного объекта штриха. F(ν)=sinπνe/πνe – это сплошной. 2.Для периодического объекта спектр линей дискретный и представляет выборку из спектра единичного. 3.Будут дискретные выборки, но каждая из них будет представлять спектр линий единичного объекта шириной. F(ν)=sinπνL/πν. Если объект является квазипериодическим, то спектр является более сложным, каждая из дискретных выборке будет представлять собой не одну линию при определенной частоте, а некий спектр единичного объекта с шириной L.

58. Естественные и технологические преобразования в системе. Использование технических систем и нового понятия приводит к необходимости создания новых свойств этого сигнала, следовательно, к преобразованию этого сигнала. Эти преобразования делят на технологические (геометрические) и системные (естественные). Естественные возникают независимо от нашего желания, определяются свойствами системы и возможно рассмотрение их как: а) неясного преобразования, которое необходимо уменьшить (компенсировать); б) эти преобразования можно использовать как технологические (полезные). Задачи технологического преобразования: - преобразования мерности, включающие уменьшение и восстановление мерности; -оцифрование изобр. Необходимо провести 2 вида дискретизации (по уровню квантования, дискретизацию пространственную, затем цифровое кодирование изобр): - градационное (параметрическое) преобразование в зависимости от носителя изобр (сжатие дин. диапазона, градац. преобразование); - преобразование, состоящее в растровой дискретизации изобр. Естественные преобразования: - возникают в системе; - градационные преобр (преобразования полярности, сокращения дин. диапазона); -фильтрация (размытие узких световых пучков) частотная; -возникновение шумов изобр.

29.Общие понятия и классификация шумов. Шумы - явления, которые нарушают целостность изображения и не обладают никакими общими свойствами. Носят случайный характер, хотя в некоторых случаях они могут оказаться детерминированы. 1.Случайные: аналоговые, импульсные. 2.Детерминированные: шумы квантования, шумы пространственной дискретизации. Случайные шумы описываются случайными функциями, а детерминированные определены на некотором пространстве или временном отрезке (растровые и периодические структуры). Любое явление, которое нарушает целостность изображения, попадает под понятие помех или шумов. Аналоговые – из-за зернистости фотоматериала.

59. Параметрические (градационные) преобразования. Преобразования, осуществляемые в системе: 1.система ограничивает динамический диапазон оригинала, так называемая система с отсечкой. Преобразование приводит к уменьшению динамического диапазона. ГРАФИК. 2.Преобразование контрастности изображения. Воздействие некоего коэффициента контрастности – γ-преобразование. ГРАФИК Если параметр линейный и преобразование линейное в линейной системе, то это истинно-линейное преобразование. ГРАФИК Преобразование можно разделить на 3 группы: 1.динамический диапазон системы≥динамическому диапазону сигнала. Потери сигнала будут минимальные. Преобразования тут наблюдаются такие: а) линейное - с полным сохранением этого сигнала с градиентом=1; б) сигнал выходной отличается по контрасту от входного, но сохраняет линейность передачи. 2.нелинейная передача, когда входной сигнал преобразуется в выходной по какому-то закону. ГРАФИК 3.кусочно-линейная передача. Передача осуществляется путем деления изображения на куски. ГРАФИК Возможности воспроизведения градации сигнала с использованием обратной связи СХЕМА Фильтр с обратной связью можем получить так: ГРАФИК Часть сигнала, которую не можем из-за отсечки ввести, вводим при помощи изменения полярности.

30. Аналоговый случайный шум – описание с использованием вероятностных методов. Причиной возникновения их могут является флуктуации (колебания) оптические плотности или коэффициентов пропускания/отражения. Например, зернистая структура фотографического почернения. Анализируя сигнал в некотором направлении x, мы можем получить бесконечное число оптических плотностей. Если длина реализации (отслеживания функции) достаточно большая, то можно оценить вероятность появления текущего состояния ai, которое находится на длине реализации (внутри рассматриваемого отрезка). Если имеем x1, x2,x3,…xn a1,a2,a3…an, то можем оценить вероятность появления этих величин: p(a1)p(a2)p(a3)… Поскольку аналоговый случайный шум описывается несчетным множеством отсчетов, то случайный шум описывается посредством нормального распределения. F(x)= 4/σ√2π*e-(x-a)2/σ2. Т.к. случайные шумы описываются нормальным распределением, то для их расчета подходят параметры: 1).ậ - среднее значение сигнала; 2)a=∫aip(a)da – мат. ожидание; 3)ậ2=∫a2p(a)da – средний квадрат; 4)D = ∫(x-ậ2p(a)da – дисперсия; 5)σ=√D – среднеквадратичное отклонение.

60.Системы ввода в поэлементной обработке, классификация, операции. Информация вводится 3 способами: 1.поэлементная - по одному элементу; 2.апертурная (по строке), ввод осуществляется с помощью линейки ПЗС. Используется метод коммутации. Коммутация – это аналог сканирования, считывание осуществляется вначале по строке, а затем по кадрам; 3.матричный ввод – все изображение вводится сразу. Используется так же метод коммутации, но здесь изображение вначале запоминается, а потом считывается по строке.

31. Аналоговый случайный шум – описание с применением функции автокорреляции и спектральной плотности мощности. Для учитывания частотных свойств введем понятие функции автокорреляции.Представим решетку a=b. Сдвигаем одну решетку относительно другой. I(x) = 1/2х ∫a(x)u(x-Δx)dx. Для четных функций, инвариантных относительно начала координат, различия между сверткой и автокорреляцией исчезает. Для случайного процесса: чем больше пространственная частота его структуры, тем более узкой становится функция автокорреляции. Функция автокорреляции четная → I(0)=D=σ2→ для случайного процесса функция автокорреляции является аналогом функции размытия линии. Преобразование Фурье для функции автокорреляции дает спектральную плотность мощности шума: S(ω)=1/2π∫I(x)*e-iωxdx.Шум, имеющий функцию автокорреляции, стремящуюся к δ-функции называется белым шумом (постоянен).

61. Системы вывода в поэлементной обработке, классификация операции. Процесс сканирования включает развертку изображения по x,y. Задача: преобразовать двумерный пространственный оптический сигнал в одномерный временной электрический сигнал. Фиксируется начальная точка отсчета, происходит считывание до завершения строки, затем переход на 2 и потом вдоль 2 строки и т.д. Этот сигнал носит аналоговую форму представления. Чтобы сделать его цифровым - обработка методом численной дискретизации. Импульсы обработки имеют постоянный период. Формируем цифровой файл последующих импульсов изображения, амплитуды представляем в квантовом виде в виде цифрового кода. Цифровой файл позволяет на основе дискретного импульса опросить любую временную координату, следовательно, любую пространственную. На цифровом файле знаем амплитуду и координаты. 1 задача выполнена, приступаем к восстановлению и записи изображения. Обработка разделена на несколько этапов: -считывание (подсистема считывания); -системы передачи (канал связи); -операции записи изображения (регистр) – подсистема записи. Система считывания делится на: -одноапертурные; -многоапертурные.

32. Импульсный случайный шум – методы описания. Рассмотрим случа, когда шум имеет постоянный знак и имеет 2 значения: Х0 – протяжённость паузы; Х1 – протяжённость шума. Переход от Х0 к Х1 может происходить в любой точке пространства или в любой момент времени. Импульсный шум характеризуется амплитудой, средней продолжительностью импульса и его распределением, средним расстоянием (т.е. величиной паузы и распределением величины паузы). Амплитудное значение принимает величину 0 и 1. Если средняя длительность паузы составляет Х0 ,а средняя длительность импульса Х1, то вероятности появления нулевого уровня Р(0) и единичного уровня Р(1) можно оценить так: Р(0) = Х0/Х1+Х0. Р(0) = Х1/Х1+Х0 – средние вероятности. Упомянутые параметры не зависят друг от друга и распределены по экспоненциальному закону.

62. Сканирование и коммутация. Сканирование - это последующее считывание УФ сигналов или записи этих сигналов, причем формирование и запись изображения, и последовательное перемещение этого элемента по S изображения. Формирование изображения - перемещение апертуры по S. Обычно выделение малого элемента осуществляется оптическим путем, развертка может осуществляться механическим способом, электронным их взаимодействием и т.д. Коммутация - это элемент, аналог сканирования, когда в процессе считывания изображения сигнала, создается комплекс элементарных сигналов, равных сигналу изображения, а затем эти сигналы считываются с этого фотоприемника (планшетные сканер, цифровой фотоаппаратах).

33. Взаимосвязь сигнала и шума. Понятие об отношении сигнал/шум. Есть 3 основных случая взаимосвязи сигнала и шума: 1.если статистич. характеристики шума не зависят от величины сигнала (наз. аддитивный) а=ас+аш; 2.если статистич. характеристики шума зависят от величины сигнала изображения (шум- мультипликативный) a=kaсaш сигнал повышается, шум повышается; 3.шум аддитивно-мультипликативный a= aс+ aш +kaс aш. Случайные шумы могут быть аддитивными, могут зависеть от величины сигнала. Детерминированные шумы всегда зависят от величины сигнала. Сигнал/шум является очень важными в технике, так как возможность выделения шума в сигнале зависят от их соотношения, а не от величины сигнала. Численное понятие сигнал/шум разное: в некоторых областях они характериз. в отношении яркостей, в некоторых областях – в отношениях оптич. плотностей (фотография).

63. Понятие линейности и изотропности системы. Системы бывают: истинно-линейные (в линейных координатах) и условно-линейные (в нелинейных координатах). Линейные координаты: τ,ρ, В. ГРАФИК D=−lgρ. Система бывает изотропной, если любые ее преобразования не зависят от момента времени. Изотропным может быть фотографический материал. Неизотропность может иметь оптическая система или планшетный сканер.

34. Методы оценки шумов. Методы оценки шумов связаны со спецификой самого процесса. Бывают методы визуальной оценки: а) эталоны случайных шумов; б) метод предельно увеличения (увелич. постепенно изображение, имеющ. случ. шумы, за критерий зернистости приним. то увеличение, при котором зернистость начинает быть заметной). Аппаратный метод оценки шумов: сканирование изображения с помощью сканера. Сканируем изображение; изображение переходит в сигнал; далее происходит анализ сигнала. При аппаратном анализе шумов важен выбор размера сканирующей апертуры и выбор траектории сканирования. Увеличение апертуры приводит к усреднению шумов. Апертура выбирается такая, которая соответствует восприятию шумов. Траектория сканирования имеет значение, если шумы не являются стационарными.

64.Канальность системы. Истинно одноканальных систем практически не существует. Одноканальной системой передачи 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.

Показать полностью…
Похожие документы в приложении