Шпаргалка По Тскс К Экзамену Для Дневников (Андреев Ю. С
.).doc
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)→Fобn (n=1,2,3…); 2. Определяем ФПМ системы: от g(x) или h(x) к T; 3. Находим спектр изображения периодич. объекта от n: Fизn=FобnT; 4. Обратное преобразование Фурье Еиз(x+nT)←Fn. 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.