Введение
В данной работе рассматривается алгоритм синтеза пирамидальных структур полутоновых изображений: алгоритм построения Гауссовской пирамиды. Фильтр Гаусса – электронный фильтр, спроектированный таким образом, чтобы не иметь перерегулирования в переходной функции и максимизировать постоянную времени. Такое поведение тесно связано с тем, что фильтр Гаусса имеет минимально возможную групповую задержку.
Фильтр Гаусса обычно используется в цифровом виде для обработки двумерных сигналов (изображений) с целью снижения уровня шума. Однако при ресемплинге он дает сильное размытие изображения. Кроме того, этот фильтр используется для получения гауссовской модуляции. Этот вид модуляции применяется в системе сотовой связи GSM.
Метод точечных преобразований основан на «растягивании» уровня яркости по всему диапазону, используя функцию преобразования.
При использовании метода локальных операторов новое значение яркости вычисляется не только на основе старого значения, но и с использованием значений яркости рядом лежащих точек. Самый простейший метод из этой группы - это фильтр Гаусса. Он использует маску типа квадратной матрицы степени 3 с весами пикселей, сумма которых равна 16.
Для непосредственной реализации этого метода используется двойной объем памяти для хранения исходного поля и поля с результатом обработки. Это является неудобным. Поэтому новое значение яркости пикселей сдвигается в направлении, откуда начата обработка на половину окна в пикселях. После завершения обработки выполняется сдвиг обратно. При этом информация теряется только по границам окна.
1. Апальков И.В., Хрящев В.В. Удаление шума из изображений на основе нелинейных алгоритмов с использованием ранговой статистики. - Ярославский государственный университет, 2007.
2. Лукин А. Введение в цифровую обработку сигналов (Математические основы).- М.: МГУ, Лаборатория компьютерной графики и мультимедиа, 2010.
3. Плесков А. В., Писаревский В.Н. Эффективный алгоритм сегментации изображений на основе пирамиды Гаусса// Нижегородская лаборатория программных технологий, г. Н.Новгород.
4. Прэтт У. Цифровая обработка изображений / Ч. 5. М.: Мир, 2008.
5. Роджерс Д. Алгоритмические основы машинной графики. М.: Мир, 2009. - 504 c.
6. Сойфер В.А. Компьютерная обработка изображений. Часть 2. Методы и алгоритмы. – Соросовский образовательный журнал №3, 2008.
жет решать целый комплекс задач: от создания простых программ, предназначенных для решения несложных вычислительных задач, до разработки важнейших реляционных систем управления базами данных. При этом
смоделированы поэтажные планы школы и привязаны к карте города. В качестве основы использовались чертежи этажей от 1985 года. Они оказались устаревшими, многие перегородки были перенесены, поэтому за
цвета наносилось множество плоскостей черного цвета с различной шириной от 0,1 до 0,3.Контакты на аккумуляторе выполнены в виде Боксов золотистого цвета.После к каждому из контактов был применен модиф
я ускорение экономического и социального развития общества Решение этой задачи требует дальнейшего совершенствования системы управления экономикой, улучшения прогнозирования и планирования на базе бол
ать целям моделирования.Целью данной курсовой работы является рассмотрение видов оценки результатов моделирования и их анализ.Для выполнения данной цели поставлены следующие задачи:-Рассмотрение проце
Главная