Общая схема преобразований в технической компьютерной системе.

Оригинал

I. Информационные параметры II. Носитель III Форма представления

1.Мерность изображения 1. Прозрачность 1. Аналоговая

2.Градация 2. Толщина 2. Цифровая

3. Цвет 3. Жесткость

4. Структура

- резкость

- шум

Система одновременной Система последовательной

Форматной обработки поэлементной обработки

Ввод информации

Преобразование мерности

Накопление информации Сканирование

- цветоделение - пространственно-временное преобразование

- разделение по каналам - цветоделение

- разделение по каналам

1.Фильтрация сигнала. 2. Параметрическое преобразование

Преобразование градации. Преобразование структурных свойств

Объектив Объектив

Фотоматериал Апертура сканирования

Аналогово-цифровое преобразование

Преобразований нет I. Квантование

II. Дискретизация

1. по уровню

2. в пространстве

III. Импульсная модуляция

1. дискретизация импульса по уровню

2. дискретизация по времени (в пространстве)

3. цифровое кодирование

4. кодирование–сжатие

Технологические преобразования. Коррекция градации, цвета и структурных свойств

Коррекция градации носителя Программные методы коррекции

Маскирование - коррекция цвета

- цветокорректирующее маскирование - коррекция градации

- градационное маскирование - коррекция структурных свойств

- нерезкое маскирование – коррекция резкости

Растровая дискретизация (технологическое преобразование – растровая дискретизация)

Оптическое растрирование Электронное растрирование

Второе преобразование мерности

Синтез изображения в процессе

Сканирования (записыв. сканир.)

Третье преобразование мерности

В процессе этого преобразования мы получаем изображение, которое в той или иной мере похоже на оригинал.

Синтез цветного изображения Синтез цветного изображения

в процессе печати в процессе печати

Оттиск (Который мы сравниваем с оригиналом)

Проблема восстановления сигнала или его улучшения.

Задачи, решаемые при восстановлении сигнала

1. Восстановление прежнего вида сигнала.

2. Устранение или уменьшение шумов в изображении и выделение сигнала из шума.

3. Улучшение потребительских свойств сигнала, при этом необязательное его точное восстановление.

Эти методы решаются как системами форматной обработки – оптическими методами, но наиболее широкую возможность представляют системы компьютерной цифровой обработки.

Теоретическим обоснованием для этого является то, что функция фильтрации для систем пространственных или временных изменений сигнала имеют различный характер.

Пространственные фильтры можно разделить на три группы:

1. Фильтр, который имеет -функцию размытия точки.

Это идеальная функция, к ней можно только стремиться.

2. Функция размытия линии – пространственный интегратор

3. Обычная функция размытия линии. Она всегда имеет положительные значения.

Временные фильтры.

Если у нас временная система, то наша функция размытия будет иметь следующую характеристику:

1. Фильтр – -функция.

2. Фильтр – интегратор во времени.

3а. Фильтр – в обычной системе происходит спад сигнала со временем.

3б. Фильтр может иметь и отрицательные значения, следовательно, может быть подъем в высоких частотах.

Для пространственных сигналов, которые работают в когерентном излучении мы можем потерять высокочастотные составляющие без восстановления (кроме временной).

Во временной системе можно установить такие фильтры, которые позволят нам восстановить или хотя бы улучшить сигнал, который был искажен на предыдущих стадиях прохождения.

Если сигнал на предыдущей стадии прошел фильтр, то можно этот сигнал обработать фильтром, который имеет подъем высоких частот, в результате чего мы получим восстановленный сигнал или почти равный тому, что был на входе.

Изменив сигнал, имеющий определенный спектр на входе, пропуская его через фильтр, мы можем восстановить этот сигнал, практически равным тому, что был на входе.

Фильтр Винера полностью восстанавливает сигнал. Его ФПМ такова, что он полностью восстанавливает первоначальный спектр сигнала.

Отрицательные стороны

1. Невозможно восстановить сигнал, спектральные составляющие которого полностью потеряны.

2. Если с сигналом сосуществует шум, сопоставимый с определенными частотами сигнала, то наряду с сигналом будет усиливаться и шум. Поэтому такое восстановление будет неприемлемо и это восстановление удовлетворительно с достаточным соотношением сигнал-шум.

Выделение сигнала на фоне шума.

Выделение сигнала на фоне шума осуществляется на основе подавления шума методами:

- усреднения шумов

- использования цифровых фильтров.

Обработка сигнала с целью улучшения его потребительских свойств.

В этом случае истинный сигнал не восстанавливается, а делается лучше с точки зрения потребителя.

1. Метод нерезкого маскирования.

Для сигнала, имеющего слабую резкость, нерезкое маскирование представляет собой фильтр с обратной связью, в котором осуществляются операции преобразования сигнала, хотя и снижающие его форму, но дающие впечатление большей резкости.

Представим себе, что мы на входе имеем сигнал скачка, сигнал с резкостью в виде скачковой функции.

В процессе прохождения системы этот сигнал преобразуется в плавную функцию.

Для простоты рассмотрим наше размытие как прямую линию:

Такое преобразование с потерей мерности, как правило, осуществляется в канале передачи, а также и в других системах – типа апертурной фильтрации.

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.