
- •(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
2.6. Размер растровых изображений
Следует четко различать:
- разрешение экрана; - разрешение печатающего устройства; - разрешение изображения.
Все эти понятия относятся к разным объектам. Друг с другом эти виды разрешения никак не связаны, пока не потребуется узнать, какой физический размер будет иметь картинка на экране монитора, отпечаток на бумаге или файл на жестком диске.
Разрешение экрана — это свойство компьютерной системы (зависит от монитора и видеокарты) и операционной системы (зависит от настроек Windows). Разрешение экрана измеряется в пикселях и определяет размер изображения, которое может поместиться на экране целиком.
Разрешение принтера — это свойство принтера, выражающее количество отдельных точек, которые могут быть напечатаны на участке единичной длины. Оно измеряется в единицах dpi (точки на дюйм) и определяет размер изображения при заданном качестве или, наоборот, качество изображения при заданном размере.
Разрешение изображения — это свойство самого изображения. Оно тоже измеряется в точках на дюйм и задается при создании изображения в графическом редакторе или с помощью сканера. Значение разрешения изображения хранится в файле изображения и неразрывно связано с другим свойством изображения — его физическим размером.
Физический размер изображения может измеряться как в пикселях, так и в единицах длины (миллиметрах, сантиметрах, дюймах). Он задается при создании изображения и хранится вместе с файлом.
Если изображение готовят для демонстрации на экране, то его ширину и высоту задают в пикселях, чтобы знать, какую часть экрана оно занимает. Если изображение готовят для печати, то его размер задают в единицах длины, чтобы знать, какую часть листа бумаги оно займет.
Как уже говорилось любое компьютерное растровое изображение измеряется в пикселах. В этом случае указывается количество пикселов в горизонтальной линии и вертикальной. Например "растр 2048 на 1536 пикселов" означает, что изображение представляет из себя матрицу 2048 пикселов шириной и 1536 высотой. Но люди редко оперируют еденицей измерения "пиксел", предпочитая использовать более доступные миллиметры или сантиметры. Для того, чтобы соотнести эти 2 типа размера, используют еденицы типа dpi - dots per inch, то есть точек на дюйм. Она определяет, в сколько пикселов превратиться линия длиной 1 дюйм. Как правило, используются еденицы от 100 dpi до 2400 dpi. 100 dpi - это весьма посредественное качество, абсолютно непригодное для любой профессиональной деятельности. Лазерные принтеры обычно имеют от 300 до 600 dpi (ведь растровые изображения могут не только оцифровываться для компьютера, но и подвергаться обратной операции - выводиться на традиционный носитель типа бумаги). Такое-же разрешение обеспечивают сканеры домашнего уровня. Самые совершенные сканеры и фотонаборные аппараты обеспечивают качество порядка 2400-4800 dpi.
Однако, стоит разобраться, что стоит за этими dpi. Понятно, что чем лучше качество и больше dpi, тем более точное изображение мы получаем. Но следует соотносить требуемое разрешение и размер получившегося цифрового образа. У начинающих пользователей всегда возникает соблазн установить на сканере максимальное доступное разрешение. К примеру, 600 dpi. Пусть мы сканируем стандартный лист формата А4. Цветные сканеры работают в формате RGB и выдают изображение глубиной 24 бит, то есть 3 байта на пиксел. А4 - это 210*297 мм, т.е. примерно 8*11 дюймов. В результате мы получаем матрицу (8*600) на (11*600) пикселов, то есть около 4800*6600 пикселов. Перемножив эти две линейные величины и умножив их на 3 (столько занимает 1 пиксел в памяти), мы получим 95040000 байт, то есть 90,63 мегабайта. Столько занимает обычный цветной лист формата А4, сканированный с приличным разрешением. Если же мы попробуем сканировать на хорошем сканере небольшой плакатик 90*60 сантиметров, то потребуются действительно мощные ресурсы. То есть, планируя оцифровку изображения, Вы должны заранее оценить какого качества Вам потребуется изображение. В противном случае Вам не хватит никаких ресурсов для обработки такого цифрового монстра.