- •(Конспект лекций)
- •Содержание
- •3 Сосудистая оболочка; 4 радужная оболочка; 5 сетчатка;
- •6 Зрительный нерв; 7 центральная ямка (макула?); 8 хрусталик;
- •9 Слепое пятно; 10 зрачок; 11 стекловидное тело.
- •Квантование изображений
- •2.2. Типы представления изображений
- •2.3. Пиксели, разрешение, размер изображения
- •2.4. Цветовая глубина
- •2.5. Типы изображений
- •2.6. Размер растровых изображений
- •2.7. Форматы данных
- •Распространенные форматы файлов растровой графики
- •Файлы bmp
- •Файлы pcx
- •Файлы tiff
- •Файлы gif
- •Файлы png
- •Файлы jpeg
- •Распространенные форматы файлов растровой графики
- •3.1. Улучшение визуального качества изображений путем поэлементного преобразования
- •3.2. Линейное контрастирование изображения
- •3.3. Соляризация изображения
- •3.4. Препарирование изображения
- •3.5. Преобразование гистограмм, эквализация
- •3.6. Применение табличного метода при поэлементных преобразованиях изображений
- •4.1. Введение в Фурье-преобразование
- •4.2. Двумерное дискретное преобразование Фурье
- •5.1. Оптимальная линейная фильтрация. Уравнение Винера-Хопфа
- •5.2. Масочная (оконная) фильтрация изображений
- •Влияние размера выборки
- •5.3. Медианная фильтрация
- •Сравнение алгоритмов фильтрации
- •6.1. Сегментация изображений
- •6.1.1. Основные принципы сегментации изображений
- •6.1.2. Пороговое ограничение
- •6.1.3. Центроидное связывание
- •6.1.4. Алгоритмы слияния-расщепления
- •6.1.5. Алгоритмы разметки точек смешанного типа
- •6.1.6. Раскраска изображений
- •6.1.7. Сегментация путем выделения границ
- •6.1.8. Подавления шумов
- •6.2. Формализация задач распознавания изображений
- •6.2.1. Распознавание с помощью инвариантных признаков
- •6.2.2. Корреляционные алгоритмы распознавания
- •6.2.3. Распознавание с помощью нормализации
- •7.1. Преобразование изображений – преобразование Хока
- •7.2. Математическая морфология и обработка изображений
- •8.1. Основы цветного зрения
- •8.2. Цветовые модели
- •8.3. Основы цветной печати (цветоделение)
- •Вельтмандер п.В.Учебное пособие "Архитектуры графических систем. Машинная графика" Книга 2
- •Роуз а. Зрение человека и электронное зрение./ Перевод с английского под редакцией в.С.Вавилова. - м.: Мир, 1977
- •9.2. Методы сжатия изображений без потерь
- •9.3. Методы сжатия изображений с потерями
- •9.4. Фрактальное и вейвлетное сжатие изображений
- •9.1. Основы сжатия изображений
- •2N2n элементов, а во втором случае – нечетном косинусном преобразовании,
- •Матрицы Хаара
- •Преобразование Уолша – Адамара можно рассматривать как дискретный аналог непрерывного преобразования по базису, составленному из функций Уолша.
- •Результаты статистических исследований ортогональных преобразований
- •Информационное описание поиска и распознавания объектов
- •10.1. Управление процессами обработки и анализа изображений
- •10.2. Современная технология содержательного поиска в электронных коллекциях изображений
- •11. Обработка аудиоинформации
- •11.2. Цифровое представление звука Цифро-аналоговое и аналого-цифровое преобразование
- •11.3. Восприятие звука человеком
- •Клиппирование речевого сигнала
- •Избыточность речевого сигнала. Вокодер
- •Более сложные методы сжатия
- •Некоторые характеристики технологии mpeg
- •Алгоритм кодирования mpeg
- •Уровни mpeg
- •Intensity stereo coding – в высокочастотных подполосах кодируется суммированный из двух каналов сигнал вместо различных сигналов левого и правого каналов.
- •Технология mp3
- •TwinVq-кодирование
- •Сравнение звуковых форматов
- •12.1. Проблемы, возникающие при распознавании речи
- •12.2. Обзор алгоритмов распознавания речи
- •12.3. Синтез речи
- •12.1. Проблемы, возникающие при распознавании речи
- •12.2. Обзор алгоритмов распознавания речи
- •12.3. Синтез речи
- •12.5. Классификация речевых систем
- •12.6. РЕчевые технологии
- •Рекомендуемая литература Учебная и методическая литература
- •Другие виды литературы
8.1. Основы цветного зрения
Зрение человека. Цветовое восприятие и его особенности
Свет есть излучение с определенной длиной волны. Спектр видимого цвета - это излучение с длинами волн в диапазоне примерно от 400 до 700 нм.
Все излучения, лежащие за пределами этого диапазона, человеческим глазом уже не воспринимаются. В пределах видимого спектра излучения с разной длиной волны интерпретируются человеческим глазом как цвета. Таким образом, зная спектральный состав света, воспринятого глазом, можно легко определить цвет предмета. Однако обратный процесс не столь однозначен: зная цвет, можно предложить несколько вариантов его спектрального состава.
Цвет излучений, длины волн которых расположены в диапазоне видимого света в определенных интервалах вокруг длины какого-либо монохроматического излучения, называются спектральными цветами. Излучения с длинами волн от 380 до 470 нм имеют фиолетовый и синий цвет, от 470 до 500 нм -- сине-зеленый, от 500 до 560 нм -- зеленый, от 560 до 590 нм -- желто-оранжевый, от 590 700 нм -- красный ( в более мелких участках этих интервалов цвет излучений соответствует различным оттенкам указанных цветов).
Если спектральный состав двух цветов одинаков, цвета называются изомерными. Если же излучения одного цвета имеют разный спектральный состав, то такие цвета называются метамерными.
Человеческий глаз содержит два вида светочувствительных рецепторов - палочки и колбочки. Палочки обеспечивают черно-белое зрение и обладают очень высокой чувствительностью. Колбочки же позволяют человеку различать цвета, но их чувствительность гораздо ниже. Для палочек излучения с разной длиной волны отличаются только яркостью, поэтому в темноте, когда работают только палочки, человек не различает цвета. С повышением освещенности палочки и колбочки начинают работать совместно. Существует три типа колбочек, чувствительных к свету с разной длиной волны. Упрощенно можно сказать, что первый тип воспринимает световые волны с длиной волны от 400 до 500 нм (условно "синюю" составляющую цвета), второй - от 500 до 600 нм (условно "зеленую" составляющую) и третий - от 600 до 700 нм (условно "красную" составляющую). В зависимости от того, цветовые волны какой длины и интенсивности присутствуют в спектре цвета, те или иные группы колбочек возбуждаются сильнее или слабее. Рецепторы передают сигналы мозгу, а мозг интерпретирует их как видение цвета. Исходя из этой особенности строения глаза, можно сделать вывод, что цвет трехмерен по самой природе цветового ощущения.
Глаз наиболее чувствителен к зеленым лучам, наименее - к синим. Экспериментально установлено, что среди излучений равной мощности наибольшее световое ощущение вызывает монохроматическое желто-зеленое излучение с длиной волны около 555 нм. Относительная спектральная световая эффективность (обозначаемая буквой V) этого излучения принята за единицу. При этом спектральная чувствительность зависит от внешней освещенности. В сумерках максимум спектральной световой эффективности сдвигается в сторону синих излучений, что вызвано разной спектральной чувствительностью палочек и колбочек.
В отличие от объективного описания цветов в рамках колориметрической теории, субъективное восприятие цвета является сложной проблемой, и пока не предложены алгоритмы оценки визуально воспринимаемого цвета. Экспериментальные исследования показывают, что на визуально воспринимаемый цвет влияют следующие факторы:
спектральный состав света, который излучается источником,
спектральное распределение излучения, попадающего в глаз наблюдателя от всех объектов, находящихся в поле зрения,
пространственное распределение и форма объектов,
наличие цветовой памяти глаза (хроматическая адаптация) и др.
Количественная характеристика всех этих факторов является невыполнимой задачей. Экспериментально доказано, что восприятие цвета можно характеризовать тремя факторами: для источников света - светимостью, цветовым тоном и насыщенностью, для объектов - освещенностью, цветовым тоном и насыщенностью.
Светимость характеризуется интенсивностью излучаемого источником светового потока, а освещенность определяет долю отраженного или пропущенного объектом падающего света. Эти два понятия отражают одну и ту же характеристику цветового восприятия объекта - яркость. Цветовой тон - субъективно воспринимаемый признак цвета, который позволяет отнести его по сходству к тому или иному спектральному или пурпурному1 цвету. Пурпурные цвета не присутствуют в спектре, т.к. для их ощущения глаз должен воспринять излучения синей и красной составляющих. Для всех остальных цветов можно подобрать соответствующие им метамерные монохромные излучения, что невозможно для пурпура, поэтому переход от фиолетового к красному на цветовом круге логически обоснован - перекрывая области действия красного и синего излучений, мы получаем выдуманный пурпурный монохром. Пурпур обычно обозначают не суммой двух излучений, а длиной волны дополнительного ему монохромного голубого. Численно его определяют доминирующей длиной волны, т.е. длиной волны монохромного излучения, который в смеси с белым дает данный цвет (для пурпурных цветов задают длину волны дополнительного цвета, дающего белый цвет в смеси с данным).
Насыщенность – признак цвета, выражающий степень его отличия от белого цвета той же яркости. Численно она характеризуется чистотой цвета Р, определяемой отношением яркости доминирующего спектрального цвета к полной яркости смеси. По определению насыщенность максимальна для спектральных и пурпурных цветов (Р=1) минимальна - для белого цвета (Р=0).
Цветовой тон и насыщенность изображения достаточно просто можно оценить с использованием диаграммы цветности.
Для практического использования диаграммы цветности важно знать пороги цветоразличения, т.е. минимальные изменения цветности, различаемые глазом человека. Как показали измерения Мак-Адама и Райта, связь между порогом цветоразличения и изображающим его расстоянием на диаграмме x, у существенно нелинейна - она изменяется до 30 раз от одного края диаграммы к другому.
В 1960 г. МКО приняла диаграмму uv, на которой различие цветовых порогов существенно меньшее. Переход от координат х,у к координатам u,v осуществляется линейным преобразованием
,
Использование диаграммы цветности МКО - 1960 позволяет получить более надежные данные для установления параметров воспроизводимых на экране приемного устройства цветных изображений.
Усредненный порог цветоразличения установлен равным 0,0038 единиц шкал u, v (порог Мак-Адама). При этом участком неразличимых на глаз цветностей на диаграмме uv считается кружок с диаметром, равным одному порогу.
Пользуясь этим определением порога цветоразличения, можно подсчитать, что на площади цветового треугольника может быть размещено порядка 3900 кругов диаметром, равным порогу Мак-Адама.
Вдоль линии спектральных цветов укладывается около 300 порогов Мак-Адама, а вдоль линии пурпурных цветов - 130. Вдоль периметра же цветового треугольника размещается лишь 256 цветовых тонов. Все приведенные числа в силу зависимости цветовых порогов от цветности, яркости, содержания изображения и условий наблюдения могут рассматриваться лишь как ориентировочные, но, тем не менее, представляют большой практический интерес и могут быть использованы для повышения эффективности кодирования цветных изображений.
Также экспериментально показано, что отмечается маскирование цветных относительно мелких деталей как яркостной составляющей фона изображения, так и цветовой компонентой. Что касается временного восприятия цвета, то известно, что вариации цветности менее заметны, чем вариации яркости. Наиболее заметны изменения зеленого цвета, затем - красного, и наименее всего - синего.
Физические принципы формирования оттенков
В компьютерной графике имеется два типа цветных объектов - самосветящиеся, излучающие объекты, такие как экраны ЭЛТ, плазменные панели, матрицы светодиодов и т.п. и несамосветящиеся объекты, отражающие или преломляющие падающий на них свет, такие как, например, оттиски на бумаге, светофильтры и т.п.
Для самосветящихся объектов используется аддитивное формирование оттенков, когда требуемый цвет формируется за счет смешения трех основных оттенков цветов. В этом случае удобно использование модели смешения RGB (Red, Green, Blue - красный, зеленый, синий).
Для несамосветящихся объектов используется субтрактивное формирование оттенков, основанное на вычитании из падающего света определенных длин волн. В этом случае удобно использование модели смешения CMY (Cyan, Magenta, Yellow - голубой, пурпурный, желтый).
Эти модели смешения показаны на рис. 8.1. На рис. 8.1.а показаны результаты смешения цветов в аддитивной модели для трех самосветящихся площадок чистых цветов (красного, зеленого и синего) и результаты их смешения - площадки 1-4. На рис. 8.1.б показаны результаты смешения цветов в субтрактивной модели для трех несамосветящихся площадок чистых цветов (голубого, пурпурного и желтого) и результаты их смешения - площадки 5-8.
Рис. 8.1. Модели смешения цветов
Цвета одной модели являются дополнительными к цветам другой модели. Дополнительный цвет - цвет, дополняющий данный до белого. Дополнительный для красного - голубой (зеленый+синий), дополнительный для зеленого - пурпурный (красный+синий), дополнительный для синего - желтый (красный+зеленый) и т.д.
Пример субтрактивного формирования оттенков показан на рис. 8.2. При освещении падающим белым светом в слое голубой краски из спектра белого цвета поглощается красная часть, затем из оставшегося света в слое пурпурной краски поглощается зеленая часть спектра, отраженный от поверхности бумаги свет еще раз подвергается поглощению и в результате мы видим синий цвет.
Рис.
8.2. Цвет несамосветящегося объекта
