Технологии цифровой обработки

Министерство  Культуры Российской Федерации

Московский  государственный университет культуры и искусств 
Алтайский филиал 
 
 
 
 
 
 
              
Кафедра: Прикладная информатика 

Реферат на тему:

         Технологии цифровой обработки

 
 
 
 
 
 
 
Выполнила студентка

      группы 1722

                                                                                      Бодрова И.Ю.

                                                                  Проверил:                                               

                                                                                      Торбик ????????????

  
 
 

                                           г. Барнаул, 2010 год 

 

Содержание

 

Введение

     Наблюдающееся в настоящее время бурное развитие телекоммуникаций и цифровой фотографии, характеризуется быстро расширяющимся применением цифровых технологий в действующих и перспективных системах связи, радиовещания и фотографии.

     Это связано, прежде всего, с известными преимуществами применения цифровых сигналов: высокой потенциальной помехоустойчивостью, возможностями оптимизации использования частотного спектра, перспективами применения в различных телекоммуникационных и информационных системах универсальных аппаратных и программных решений и т.д. Одним из ключевых факторов развития в этом направлении, безусловно, выступает технологический прогресс.

     Успешное  воплощение перспектив развития инфокоммуникационных технологий во многом базируется на достижениях  цифровой обработки сигналов (ЦОС), которую называют «информатикой реального времени», призванной решать задачи приема, формирования, обработки и передачи информации в реальном масштабе времени, что особенно существенно, а зачастую и совершенно необходимо для цифровых систем связи и радиовещания.

     Осуществление сложных алгоритмов ЦОС в реальном времени требует, в свою очередь, применения эффективных базовых алгоритмов ЦОС (фильтрации, спектрального анализа и синтеза сигналов), экономично использующих соответствующие технические ресурсы.

     Задача  синтеза эффективных алгоритмов и устройств цифровой фильтрации и синтеза сигналов, базирующихся на последних достижениях теории цифровой обработки сигналов, является весьма актуальной, тем более что накопленный опыт разработки и использования цифровых сигнальных процессоров стимулируют создание новых более совершенных и мощных типов этих процессоров, в архитектуре которых должны быть заложены возможности воплощения эффективных алгоритмов ЦОС.

     Ещё в середине XX века обработка изображений была по большей части аналоговой и выполнялась оптическими устройствами. Подобные оптические методы до сих пор важны, в таких областях как, например, голография. Тем не менее, с резким ростом производительности компьютеров, эти методы всё в большей мере вытеснялись методами цифровой обработки изображений.

     Методы  цифровой обработки изображений обычно являются более точными, надёжными, гибкими и простыми в реализации, нежели аналоговые методы. В цифровой обработке изображений широко применяется специализированное оборудование, такое как процессоры с конвейерной обработкой инструкций и многопроцессорные системы. В особенной мере это касается систем обработки видео. Обработка изображений выполняется также с помощью программных средств компьютерной математики, например, MATLAB, Mathcad, Maple, Mathematica и др. Для этого в них используются как базовые средства, так и пакеты расширения Image Processing.

 

Основные  методы обработки  сигналов

     Цифровая  обработка – обработка, применяемая к данным, представленным в цифровой форме (в частности, если сигнал переводится перед обработкой в цифровую форму).

     На  протяжении многих лет обработка  сигналов остается востребованной задачей. Наиболее часто такого рода операции выполнялись с помощью аналоговой техники. Не являясь относительно новой, цифровая техника в виде цифровой обработки сигналов DSP постепенно замещает аналоговую технику во многих приложениях, таких как мобильные телефоны, цифровое радио и т.д. Сфера измерений не является в этом ряду исключением. Цифровая обработка сигналов применяется в векторных анализаторах цепей и в импульсных рефлектометрах. Хотя техника DSP широко используется и применяется, только недавно она нашла применение в цифровой осциллографии реального времени.

     Большинство методов обработки одномерных сигналов (например, медианный фильтр) применимы и к двухмерным сигналам, которыми являются изображения. Обработка изображений вносит сюда несколько новых понятий, таких как связность и ротационная инвариантность, которые имеют смысл только для двухмерных сигналов. В обработке сигналов широко используются преобразование Фурье, а также вейвлет-преобразование и фильтр Габора.

     Преобразование  Фурье — операция, сопоставляющая функции вещественной переменной другую функцию вещественной переменной. Эта новая функция описывает коэффициенты («амплитуды») при разложении исходной функции на элементарные составляющие — гармонические колебания с разными частотами.

     Вейвлеты (от англ. wavelet), всплески (написание  вэйвлеты уже почти не употребляется) — это математические функции, позволяющие анализировать различные частотные компоненты данных. Однако это частное определение - в общем случае анализ сигналов производится в плоскости вейвлет-коэффициенты (масштаб) - время - уровень (Scale-Time-Amplitude). Вейвлет-коэффициенты определяются интегральным преобразованием сигнала. Полученные вейвлет-спектрограммы принципиально отличаются от обычных спектров Фурье тем, что дают четкую привязку спектра различных особенностей сигналов ко времени.

     Фильтр  Габора — линейный электронный фильтр, импульсная переходная характеристика которого определяется в виде гармонической функции, помноженной на гауссиан. Из-за свойства соответствия свёртки в частотной области умножению во временной области, преобразование Фурье импульсной передаточной характеристики фильтра Габора является свёрткой преобразований Фурье гармонической функции и гауссиана.

 

Цифровая  обработка изображений

     Обработка изображений — любая форма  обработки информации, для которой входные данные представлены изображением, например, фотографиями или видеокадрами. Обработка изображений может осуществляться как для получения изображения на выходе (например, подготовка к полиграфическому тиражированию, к телетрансляции и т. д.), так и для получения другой информации (например, распознание текста, подсчёт числа и типа клеток в поле микроскопа и т. д.). Кроме статичных двухмерных изображений, обрабатывать требуется также изображения, изменяющиеся со временем, например видео.

     Цвет и изображение

     Свет, излучаемый или отражаемый объектами  и проецируемый на участок сетчатки нашего глаза имеет сложное спектральное распределение. Сетчатка глаза состоит из рецепторов трёх видов, чувствительных к разным областям видимого света. Поэтому набора из трёх чисел достаточно, чтобы описать цвет. Плоское изображение — это функции зависимости цвета от координат, причём координаты принимают дискретные значения. Известны два основных подхода к формированию и хранению изображений: растровая графика и векторная графика, также существуют их комбинации.

     Источники изображений. Изображение с цифрового фотоаппарата может быть скопировано напрямую в компьютер для редактирования. Преимущества — скорость и оперативность. Недостатки — цифровой шум, высокая стоимость профессиональных решений. Негативные фотоплёнки и слайды после оцифровки с помощью сканера можно обрабатывать на компьютере. Преимуществом такого изображения является широкий динамический диапазон, отсутствие цифрового шума. Недостаток — зернистость плёнки, обычно низкое качество сканирования (получить изображение с плёнки, сопоставимое по качеству с изображением с профессиональной цифровой камеры, можно только на дорогом профессиональном сканере). С широкоформатных негативов и слайдов можно получить изображения очень большого размера и высокого качества. Печатные оригиналы, полиграфические оттиски, напечатанные фотографии после перевода в цифровой вид с помощью сканера, можно обрабатывать на компьютере. Недостатки — малый динамический диапазон, у полиграфических оттисков — растр, который может провоцировать образование муара.

     Виды  и цели редактирования изображений

     Устранение  дефектов изображения:

• шум (случайные погрешности цвета в каждой точке изображения);
• недостаточная или избыточная яркость;
• недостаточная или избыточная контрастность (вуаль или избыточный динамический диапазон изображения);
• неправильный цветовой тон;
• не резкость;
• пыль, царапины, «битые пиксели»;
• устранение дисторсии и виньетирования объектива;

     Структурное редактирование изображений

• кадрирование;
• создание панорам;
• устранение ненужных деталей изображения, изменение композиции;
• фотомонтаж — создание из частей нескольких изображений нового изображения;
• дорисовка, включение в изображение технических чертежей, надписей, символов, указателей и пр. ;
• применение спецэффектов, фильтров, теней, фонов, текстур, подсветки;

     Подготовка  фотографий к публикации в печати, на телевидении, в Интернете.

     У каждого устройства вывода (монитор, принтер, офсетная печатная машина и  т. п.) есть свои возможности по цветовому  охвату (не любой цвет можно воспроизвести). Например, на бумаге соотношение по светлоте между белым и чёрным достигает 40, в то время как у слайда оно более 200. Основной задачей является передать замысел автора с наименьшими потерями. Выполняется преобразование цвета, например, в случае печати на бумажном носителе, определение количества краски для передачи каждого цвета.

     Специалист, подготавливая фотографии к публикации, действуя творчески, как художник, или используя стандартные методы, приводит изображение к виду, соответствующему техническим возможностям репродуцирующего процесса, при максимальном сохранении идеи изображения.

     Редактирование  изображений цифровыми  методами

     Сегодня редактирование изображений проводится в основном на компьютере растровыми редакторами в цифровом виде. Для этого изображение, даже полученное с традиционного носителя (пленки), переводится в цифровой вид — например, при помощи сканера.

     Программы для просмотра и простой обработки  изображений часто поставляются вместе с цифровыми фотоаппаратами и сканерами. Более сложные и  мощные программы (Adobe Photoshop, Corel PHOTO-PAINT, Paint Shop Pro, Microsoft Picture It, Visualizer Photo Studio, Pixel image editor, PixBuilder Photo Editor, Fo2Pix ArtMaster и пр.) нужно доставать отдельно. Исключение составляет GIMP, бесплатно распространяемая программа, возможности которой сравнимы с возможностями Adobe Photoshop.

     Современные редакторы не лишены недостатков, однако грамотное их использование позволяет решить большинство задач, возникающих при редактировании изображений. Они позволяют, в какой-то степени, исправлять технические дефекты, допущенные при проведении фотосъемки.

     Инструменты технического редактирования цифровых изображений

     Для редактирования изображений применяются  различные программы, однако существуют основные возможности и алгоритмы работы программ и оператора. С помощью большинства графических редакторов можно:

• Выделять фрагмент изображения для обработки. В большинстве программ используется метод обработки изображения по частям. Сначала часть изображения выделяется, после чего работа ведется только с ней, не затрагивая остаток изображения. Выделение определенных участков изображения можно реализовать как указание контура (например, инструмент лассо), так и с использованием редактируемых масок. Последний вариант предоставляет больше возможностей. Выделенную часть изображения обычно можно также двигать, вращать, масштабировать, деформировать, дорисовывать и т. п.
• Выделение может быть как временное, так и постоянное — выделенная часть изображения в различных графических редакторах может быть оформлена как постоянный «слой» или «объект». Это позволяет разбивать изображение на фрагменты, которые накладываются друг на друга, и модифицировать каждый из них отдельно.
• Выбирать алгоритм, который программа применит ко всему изображению, группе изображений, выделенному фрагменту или объекту.