Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
МиСОИ - Метод. вказівки до лаб. робіт.doc
Скачиваний:
34
Добавлен:
25.03.2015
Размер:
2.56 Mб
Скачать

Лабораторна робота №11 програми перекладачі

Мета роботи: ознайомитися з програмами і процесом машинного перекладу тексту. Порівняти дві програми-перекладачі за можливостями і якістю перекладу.

Теоретичні відомості

Для машинного перекладу існують окремі програми (Promt, Stilys, Socrat, Ruta, Pragma і т.д.). Перші три програми перераховані в дужках можуть переводити з і на такі мови: російська, англійська, німецька, французька. Якість перекладу не завжди задовільна, тому що примусити комп'ютер зрозуміти сенс пропозиції не завжди представляється можливим. До того ж кожна мова має свої «заморочки».

Останні дві програми в дужках можуть переводити з і на українську мову.

Порядок виконання роботи

  1. Відкрити в текстовому редакторові MS Word текстовий файл, запропонований викладачем.

  2. За допомогою пункту меню Pragma перекласти текст на українську мову. Зверніть увагу, що таблиці успішно проходять процес машинного перекладу.

  3. Прогляньте отриманий текст. Ті слова, на які припали більше двох варіантів, будуть виділені зеленим кольором. Щоб дізнатися інші значення цих слів можна клацнути за цими словами мишкою або скористатися електронним словником.

  4. Тепер упевніться, що немає грубих смислових помилок в перекладеному тексті. Для цього порівняєте його з оригіналом російською мовою.

  5. Знову відкрийте в MS Word текстовий файл російською мовою. Переведіть його на українську за допомогою програми Ruta.

  6. Збережіть отримані файли.

  7. Побудуйте і заповніть таблицю:

Програма

Показники

Прагма

Рута

Переклад в таблицях (так/ні)

Кількість явних помилок

Кількість невпевнено перекладених слів

Зміст звіту

  1. Перерахуєте зустрінуті Вами грубі смислові помилки в перекладеному тексті і перерахуєте слова, які були переведені невірно.

  2. Висновки

Контрольні питання

  1. У чому полягає відмінність між програмою-словником і програмою-перекладачем?

  2. Чим обумовлене не 100% якість перекладу?

ЛАБОРАТОРНА РОБОТА №12 ВИМІРЮВАННЯ РОЗДІЛЬНОЇ ЗДАТНОСТІ

ЦИФРОВОЇ ВІДЕОКАМЕРИ

Мета роботи: Визначити роздільну здатність цифрової відеокамери за допомогою вимірювальних таблиць.

ТЕОРЕТИЧНІ ВІДОМОСТІ

Одним з найбільш важливих параметрів камери є її роздільна здатність. Саме порівнянням цього параметра у різних камер і обмежується більшість тестів. Тим більше, що на перший погляд цей тест дуже простий і не містить в собі будь-яких підводних каменів; він дозволяє виразити якісні показники в конкретних цифрах. Але простим це виглядає тільки на перший погляд. Перш за все, в більшості тестів вимір роздільної здатності хоча і проводиться за спеціальними таблицями, але оцінюється "на око" по візуальному відчуттю зникнення окремих ліній. Такий метод цілком прийнятний для первинної оцінки, але не дозволяє оцінити дійсну роздільну здатність камери, оскільки працює коректно тільки на рівнях модуляції, близьких до 100%.

Аналогічний, хоча і не настільки істотний, вплив на чіткість камери надає тип гамма-корекції зображення. Наприклад, останнім часом стала популярною кіно-гама, яка значно знижує контраст зображення при контролі його в стандартній відеосистеми. Цей режим камери розрахований на подальше виведення знятого зображення на кіноплівку, що має динамічний діапазон, що значно перевищує діапазон телевізійного сигналу.

Крім того, дані параметри камер впливають також і на помітність шумів, притому, що сам рівень шумів залишається незмінним.

Враховуючи, що в більшості портативних камер високої роздільної здатності застосовуються матриці неповного піксельного формату з полупіксельним зсувом, такий тест є бажаним, а для оцінки системи відеозапису камери-обов'язковим.

Другою важливою складовою у формуванні зображення є колориметрия камери. Вимірювання колірних характеристик камер в повному обсязі - завдання значно складніша, а інтерпретація результатів, як правило, ще більш суб'єктивна, ніж у випадку з роздільною здатністю.

Тестові зображення

Щоб коректно визначити параметри камери, необхідно мати набір стандартних зображень з простими типовими елементами, що дозволяють легко вимірювати і оцінювати параметри камери. Такими зображеннями є випробувальні таблиці. Випробувальні зображення можна розділити на три основні групи:

  • оцінка роздільної здатності;

  • оцінка характеристик яскравості (динамічний діапазон, точність передачі градацій яскравості);

  • оцінка передачі кольору

Роздільна здатність оцінюється по відображенню чорних і білих ліній рівної ширини, що чергуються. Ці лінії можуть бути паралельними – в цьому випадку таблиця складається з декількох груп ліній, відповідних кільком типовим значенням, - або розходяться, що дозволяє оцінити чіткість більш точно, ніж групами дискретних значень. Вимірювальні міри розміщуються як в центрі кадру, так і по периферії. Для вимірювання колірної чіткості застосовуються таблиці, в яких замість чорних і білих смуг є смуги двох колірних пар, що чергуються, - червоний-блакитний і синій-жовтий. Застосування таких таблиць особливо важливо при оцінці камер з матрицями неповного піксельного розміру, одноматрічних камер і при оцінці параметрів відеозапису.

Для оцінки характеристик яскравості використовується т.зв. «сірий клин», який являє собою прямокутник з плавною або ступінчастою зміною яскравості від 0 до 100% в напрямку від одного краю до іншого. Плавна «розтяжка» необхідна для оцінки плавності (рівномірності) передавальної функції й відсутності різких східчастих змін яскравості. «Сірий клин», що складається з 10-12 прямокутників, кожен з яких має однакову яскравість, а яскравість кожного відрізняється від сусідніх на чітко певне значення, дозволяє виробляти не тільки якісну, а й кількісну оцінку точності передачі яскравості рівнів. Крім того, «сірий клин» дозволяє оцінити однаковість колірних гамма-кривих, тобто відсутність (або наявність) зміни кольору залежно від яскравості (розкид гамма-характеристик за кольорами).

Крім цих основних таблиць, існують різні спеціалізовані тестові зображення, призначені, наприклад, для виявлення огріхів цифрової обробки сигналу, спотворень в сигнальних колах, параметрів камерних об'єктивів і т.д. Випускаються також контрольні тестові таблиці з фотозображенням трьох жіночих обличч африканського, азіатського і європейського типів. Не будучи, по суті, вимірювальною, така таблиця дозволяє швидко оцінити коректність передачі кольору камери в найбільш критичних кольорах, оскільки людський зір дуже чутливий до викривлення тонального забарвлення шкіри обличчя.

Існує два принципово різних типи випробувальних таблиць. Найбільш масовий тип - це таблиці, засновані на відображенні падаючого світла. Вони найбільш прості у використанні, а в деяких випадках (наприклад, при налаштуванні камер у студії) їх застосування найбільш доречне. У разі ж вимірювання параметрів камер більш коректним є використання другого типу таблиць - просвітного. Такі таблиці є прозорими і встановлюються на спеціальний пристрій, що називається «світлова шафа». Світлова шафа має забезпечувати максимально рівномірний світловий потік по всій площі зображення. Цій вимозі відповідає, наприклад, т.зв. інтегруюча сфера Ульбріхта, яка дозволяє отримати 98-відсоткову рівномірність світлового потоку.

Програма RightMark™ Video Analyzer (далі RMVA) дозволяє об'єктивно оцінити Відеотракт камери, що включає оптику, матрицю/матриці, АЦП, відеопроцесор і порівняти перший з "ідеальним" відеотрактом. Video Analyzer будує графік контрастно-частотної характеристики (КЧХ, в англійській транскрипції MTF), що є вичерпною об'єктивною характеристикою якості зображення. Графік КЧХ виглядає спадаючої лінією, де по осі абсцис відкладено роздільну здатність, а по осі ординат - контраст (різниця яскравості найсвітліших і найтемніших точок) для заданої роздільної здатності. Добутий графік зручний для виявлення порушень в передачі великих, середніх і дрібних деталей. Також КЧХ дозволяє точно оцінити горизонтальну роздільну здатність камери (місце на вертикальній клиновій мірі, де смужки зливаються), оскільки суб'єктивний метод дає велику похибку. Існуючі методики побудови КЧХ вимагають використання декількох програм і великої кількості ручних операцій.