- •Список вопросов по курсу
- •1. Этапы формирования изображения. Оптическая система, сенсор, изображение в виде файла данных.
- •2. Типы (цветное, оттенки серого, черно-белое) и форматы записи изображений.
- •3. Оптический спектр, длины волн видимого света. Спектр излучения абослютно-черного тела, спектр солнца. Цветовая температура. Поглощение света в атмосфере.
- •4. Отражающая способность. Спектр на изображении с учетом освещения, поглощения и отражающей способности.
- •5. Тристимулус. Цветовые схемы rgb и cmyk. Особенности применения, переход от одной схемы к другой.
- •6. Спектральная чувствительность человеческого глаза. Суммарно-разностные схемы. Болезни связанные с цветовосприятием (примеры нарушения цветовосприятия)
- •9. Контраст изображения. Мтf, методы измерения.
- •8. Связь апертуры объектива, глубины резкости и фокусного расстояния. Краткий ответ (основная мысль)
- •Развернутый ответ для зачета
- •11. Контраст изображения. Гамма – коррекция, применение.
- •12. Выравнивание гистограммы. Построение функции преобразования s(r)
- •13. Пространственная фильтрация. Маска изображения. Свертка изображения с маской. Низко, средне и высокочастотная фильтрация.
- •14. Типы пространственных фильтров: равномерный и Гауссов фильтр. Сравнение на примере высокочастотного фильтра с различным размером маски (3х3, 7х7, 31х31)
- •Размер 3x3:
- •Размер 7x7:
- •Размер 31x31:
- •15. Виды шумов на изображении: Гауссов, периодический, соль-перец и д.Р. И их функции распределения.
- •16. Применение арифметического, медианного, Гауссова, контргарамонического фильтра для удаления шумов.
- •17. Лапласиан, применение для повышения резкости изображения. Нерезкое маскирование. Примеры пространственных фильтров для реализации Лапласиана
- •18. Выделение линий на изображении. Применение градиента. Фильтр Собола. Выделение линий различной ориентации.
- •19. Сегментация изображений. Методы сегментации.
- •20. Перцептрон. Примение для классификации. Ограничения. Обучение.
- •21. Модель нейрона. Функции активации. Преимущества и недостатки различных фунций активации.
- •2. Функции активации (рассмотренные в материале)
- •3. Преимущества и недостатки (на основе материала)
- •22. Многослойные сети. Полносвязная сверточная сеть (fcnn).
- •23. Уравнение обратного распространения. Матричная запись уравнений
- •24. Методы обучения нейронных сетей.
- •25. Сверточная нейронная сеть. Особенности, преимущества.
- •Структура сверточных нейросетей
- •Как работают сверточные нейронные сети
- •26. Глубокая сверточная нейронная сеть. Пример применения на основе распознавания цифр.
- •2. Архитектура LeNet как пример cnn
- •3. Пример применения: распознавание цифр (почтовых индексов)
- •Детали примера:
5. Тристимулус. Цветовые схемы rgb и cmyk. Особенности применения, переход от одной схемы к другой.
Color Perception
Тристимулус (Tristimulus values) — это набор из трех числовых координат (X,Y,Z или R,G,B), описывающих цвет в рамках колориметрии, представляющий собой интенсивность трех основных цветов, необходимых для воспроизведения заданного оттенка. Эта система базируется на восприятии человеческого глаза.
RGB (Red, Green, Blue) — аддитивная модель. Цвета создаются за счёт добавления одного к другому: красного (Red), зелёного (Green) и синего (Blue).
Принцип работы: конкретный оттенок возникает путём сложения света трёх каналов. Нулевая интенсивность всех трёх даёт чёрный (нет излучения), максимальная — белый (равные доли R, G и B). Любой промежуточный цвет — это комбинация трёх компонент разной силы
Палитра: каждый из базовых цветов в RGB имеет 256 оттенков. Например, сочетание красного и зелёного даёт жёлтый цвет, а синего и красного — фиолетовый.
Применение: RGB используют в устройствах, которые излучают свет: мониторах, телевизорах, смартфонах, камерах. Также модель применяют в графическом дизайне и веб-разработке для описания цветов интерфейсов, иллюстраций и изображений.
Особенности:
Модель зависит от устройства: разные устройства воспринимают и воспроизводят одно и то же значение RGB по-разному.
В пространстве RGB входит около 16,7 млн оттенков, но не все мониторы способны воспроизводить подобное количество
CMYK (Cyan, Magenta, Yellow, Key) — субтрактивная модель. В отличие от аддитивной RGB, где цвета излучаются, CMYK работает на вычитании света: краски поглощают световые волны определённой длины, отражая остальные
Принцип работы: каждая краска в CMYK действует как светофильтр: она вычитает из белого света определённую часть спектра, пропуская остальное. Глаз воспринимает отражённый остаток как цвет.
Палитра: в основе CMYK лежит смешение четырёх цветов: Cyan (сине-зелёный), Yellow (жёлтый), Magenta (пурпурный) и «ключевой» цвет — Key (чёрный). Интенсивность каждой краски может изменяться в диапазоне от 0 до 100%.
Применение: CMYK используют в полиграфии для печати фотографий, цветных иллюстраций, небольших тиражей, а также в домашних и офисных принтерах.
Особенности:
Цветовой охват CMYK уже, чем у RGB: яркие неоновые и металлические оттенки воспроизвести невозможно без использования дополнительных красок (например, Pantone или металлизированных чернил).
На этапе допечатной подготовки макет из RGB переводят в CMYK, поскольку экранные цвета часто выглядят ярче, чем напечатанные.
Математическая формула для перевода цвета из модели RGB в CMYK основана на нормализации каждого канала RGB к диапазону 0–1 и вычислении ключевого компонента K (Key, чёрный) как дополнения к максимальному из трёх нормализованных значений. Затем компоненты C, M и Y рассчитываются относительно оставшегося диапазона.
Нормализация каналов RGB:
R' = R / 255;
G' = G / 255;
B' = B / 255.
Вычисление ключевого компонента K:
K = 1 - max(R', G', B').
Расчёт компонентов C, M и Y:
C = (1 - R' - K) / (1 - K);
M = (1 - G' - K) / (1 - K);
Y = (1 - B' - K) / (1 - K).
Перевод в проценты:
C% = C × 100;
M% = M × 100;
Y% = Y × 100;
K% = K × 100.
Важные замечания:
Если K = 1 (чисто чёрный цвет), то C, M и Y равны нулю.
Некоторые яркие, насыщенные цвета RGB (особенно неоновые и ярко-синие) невозможно точно воспроизвести в CMYK — они будут выглядеть приглушённее.
Результат без профиля стоит воспринимать как приближение, а не как гарантию результата.
