
- •1. Определение цос. Основные задачи. Примеры использования. Структурная схема цос. Режимы работы устройств цос.
- •2. Типовые сигналы цос. Нормирование времени и частоты.
- •3. Определение z-преобразования. Область сходимости. Соотношение между z и p-плоскостями.
- •4. Основные свойства z-преобразований. Способы вычисления прямого и обратного z-преобразований.
- •5. Определение дискретной системы. Виды дискретных систем.
- •6.Импульсная и переходная характеристики. Формула свертки.
- •7.Разностные уравнения. Бих и ких-системы. Свойство памяти линейных дискретных систем (лдс).
- •8.Передаточная функция. Карта нулей и полюсов . Критерий устойчивости лдс.
- •9.Структурные схемы лдс. Прямая, каскадная и параллельная структуры.
- •10.Канонические структуры лдс.
- •11. Дискретное преобразование Фурье (дпф).
- •12. Свойства дпф. Теорема Парсеваля.
- •13. Алгоритм вычисления свертки с помощью дпф.
- •14. Унитарные преобразования. Косинусные преобразования.
- •15. Унитарные преобразования. Преобразование Адамара.
- •16.Преобразование Хаара. Вейвлет-преобразование. Преобразование Хаара
- •17.Архитектура и классификация спецпроцессоров цос
- •18.Концепции архитектуры спецпроцессоров цос
- •19. Организация параллелизма в спецпроцессорах цос
- •20. Основные понятия цифровой обработки изображений.
- •21. Субъективные характеристики цвета.
- •22. Логарифмическая модель одноцветного зрения. Основные зрительные явления.
- •23. Модель цветного зрения.
- •24.Определение колориметрии. Основные способы уравнивания цветов.
- •25.Аксиомы уравнивания цветов Грассмана.
- •26. Цветовое пространство.Координаты цвета и координаты цветности.
- •27.Представление цифрового изображения
- •Смежность и связность пикселей на цифровом изображении. Меры расстояний.
- •Методы улучшения изображений. Основные градационные преобразования.
- •Методы улучшения изображений. Кусочно-линейные градационные преобразования.
- •Основы пространственной фильтрации.
- •32. Сглаживающие пространственные фильтры. Фильтры, основанные на порядковых статистиках.
- •Пространственные фильтры повышения резкости. Операторы Робертса, Собеля.
- •Алгоритм и структурная схема фильтрации в частотной области.
- •Сглаживающие частотные фильтры.
- •36. Частотные фильтры повышения резкости
- •37. Пространственные фильтры подавления шума.
- •Усредняющие фильтры
- •2. Фильтры порядковых статистиках
- •38. Адаптивные фильтры подавления шума.
- •39. Частотные фильтры.
- •40. Оценки искажающей функции.
- •41. Инверсная и Винеровская фильтрация.
- •42. Геометрические преобразования.
- •43. Сжатие изображений. Основные виды избыточности.
- •44. Кодовая избыточность.
- •45.Межэлементная(1) и визуальная (2) избыточности.
- •46.Основные алгоритмы сжатия без потерь.
- •47.Основные алгоритмы сжатия с потерями.
24.Определение колориметрии. Основные способы уравнивания цветов.
Фотометрия - это изучение меры яркости (количественное описание).
Колориметрия - это изучение цвета. Важный компонент колориметрии - уравнивание цветов.
В основе трехцветной теории цветного зрения лежит возможность представления произвольного цвета сложением в нужной пропорции трех основных цветов.
Объективное уравнивание цветов (для излучающих предметов): на поверхность идеального отражателя проецируется пятно света с произвольной спектральной плотностью. На ту же поверхность проецируется пятно опорного белого цвета, а также пересекающиеся пятна трех основных цветов. Сначала интенсивность трех основных цветов устанавливается так, чтобы общая часть пятен имела такой же цветовой тон и насыщенность, как и опорный белый цвет. Затем измеряются интенсивности трех цветов (опорные интенсивности). Далее интенсивности основных цветов устанавливают так, чтобы добиться уравнивания заданного цвета.
Субтрактивное уравнивание цветов (для поглощающих предметов): на первом этапе концентрации красителей трех фильтров изменяются до тех пор, пока не будет достигнуто субъективное уравнивание опорного белого цвета. Эти концентрации являются уравнивающими величинами. Затем концентрации изменяются так, чтобы обеспечить уравнивание желаемого цвета
25.Аксиомы уравнивания цветов Грассмана.
Аксиома - утверждение, принимаемое истинным без доказательств, и которое в последующем служит «фундаментом» для построения доказательств в рамках какой-либо теории, дисциплины и т.д. Аксиомы уравнивания цветов:
1:Любой цвет может быть уравнен смесью не менее, чем трех любых цветов. Коэффициенты могут быть и положительными и отрицательными.
2:Уравнивание, достигнутое при данных интенсивностях цвета, сохраняется в широком диапазоне интенсивностей.
3:Смесь цветов не может быть разделена человеческим глазом на отдельные компоненты.
4:Яркость (светлота) смеси цветов равна сумме яркости её компонентов.
5: Закон сложения цветов.
Если цвет M эквивалентен цвету N , а цвет P эквивалентен Q , то смесь цветов M+P эквивалентна смеси N+Q.
M = N ; P = Q ; M + P = N + Q ;
6: Закон вычитания цветов. Если M + P = N + Q и известно, что P = Q , то M = N (обратное пункту 5)
7: Закон транзитивности. Если M = N ; N = P , то M = P.
8:Аксиома представляет собой рассуждения об уравнивании цветов:
- со всеми положительными коэффициентами;
- с одним отрицательным коэффициентом;
- с двумя отрицательными коэффициентами.
26. Цветовое пространство.Координаты цвета и координаты цветности.
Координаты
цвета можно рассматривать как координаты
точек в некотором трехмерном пространстве.
Треугольник в кубе - треугольник Максвела. Координаты цветности меняются от 0 до 1. С помощью реальных источников света можно физически воспроизводить только те цвета, которые находятся внутри треугольника.
t1= T1/(T1+T2+T3)
С
помощью реальных источников света
можно физически воспроизводить только
те цвета, которые находятся внутри
треугольника. График цветностей: