Diskrétne obrázky.

periférie

Vyhľadajte na stránke

Hľadať Analógové a diskrétne spôsoby zobrazenia obrazu a zvukuĽudia sú stvorení na vnímanie a uchovávanie informácií vo forme obrazov (zvuk, zvuk, vôňa, chuť a vôňa). Obrázky zvierat môžu byť zachované vo vizuálnych obrázkoch (deti, fotografie atď.) a zvukové obrázky môžu byť zaznamenané na platne, magnetické prúžky, laserové disky atď. Môžu byť prezentované informácie vrátane grafiky a zvuku

analógový

alebo inak diskrétne formulár. Pri analógovom napájaní nadobúda fyzická veličina neosobnú hodnotu a jej hodnoty sa neustále menia. Keď sa aplikuje diskrétne, fyzikálna veličina nadobudne konečnú neosobnú hodnotu a jej množstvo sa vlnovo mení.

Pozrime sa na analógovú a diskrétnu reprezentáciu informácií. Poloha tela na širokej rovine a na svahoch je určená hodnotami súradníc X a Y Pri pohybe tela pozdĺž širokej roviny sa jeho súradnice môžu plynulo meniť o hodnoty v rámci špecifikovaných hodnôt rozsah, a pri pohybe po svahoch - poloha Hodnota sa rýchlo zvyšuje av malých krokoch je to ako pruh (obr. 1.6). Príkladom analógového znázornenia grafickej informácie môže byť napríklad maľba, ktorej farba sa plynule mení, a diskrétny obraz, vedený dodatočnými atramentová tlačiareň a tvorí sa z niekoľkých bodov rôzne farby.

Analógovým úložiskom zvukových informácií je vinylová platňa (zvuková stopa neustále mení svoj tvar) a diskrétnym úložiskom je zvukové CD (zvuková stopa obsahuje rôzne časti ). Prevod grafických a zvukových informácií z analógovej formy do diskrétnej formy vykonáva

odber vzoriek

, Byť neprerušovaný

grafický obrázok

Obrazy, ktoré sa skladajú z diskrétnych prvkov, z ktorých môžeme získať viac než konečný počet významných hodnôt, ktoré sa menia za poslednú hodinu, sa nazývajú diskrétne.

Treba poznamenať, že prvky diskrétneho obrazu môžu mať zjavne nerovnomernú oblasť a koža z nich môže mať nerovnaký počet označených gradácií.

Ako je znázornené v prvej časti, mriežka prenáša diskrétne obrázky do druhej časti vizuálneho analyzátora.

Ich kontinuita je zrejmá – iba jedna v ilúzii.

Táto „kvantizácia“ súvislých obrazov nie je indikovaná hranicami, ktoré sú spojené so samostatnou štruktúrou optického systému oka, a nie morfologickými štrukturálnymi prvkami systému zón, ale funkčnou organizáciou, ktorú mám nervy.

Obrazy sú rozdelené na diskrétne prvky pomocou receptívnych polí, ktoré kombinujú rovnaký počet fotoreceptorov.

Môžete si byť istí, že v mysliach jasného denného svetla sa počet vnímavých polí blíži k 800 tisícom. Táto hodnota približne zodpovedá počtu vlákien v ľudskom zrakovom nerve.

Rozptyl predmetov počas denného svetla je spôsobený hlavou fovey, kde sa receptívne pole môže zmenšiť na jeden kužeľ a samotné kužele sú širšie rozšírené.

Keďže počet akumulačných centier siete možno určiť relatívne blízko, stále nie sú k dispozícii dostatočné údaje na určenie počtu možných miest receptívnych polí. Je možné vypracovať dodatočné hodnotenia založené na vývoji diferenciálnych prahov receptívnych polí. Hraničný kontrast vo foveálnych receptívnych poliach v normálnom pracovnom rozsahu svetlosti je rádovo 1. Pri ktorom je počet viditeľných gradácií malý.

Celý rozsah kužeľového foveálneho receptívneho poľa sa mení o 8-9 stupňov.

Obdobie akumulácie v receptívnom poli - toto je názov kritickej trivality - je spriemerované rádovo 0,1 s, ale pri

vysoké úrovne
Osvetlenie sa môže možno výrazne zmeniť. V skutočnosti je model, ktorý popisuje diskrétnu štruktúru prenosu obrazu, zložitejší. Warto by zdôraznil vzťahy medzi rozmermi vnímavého poľa, prahmi a kritickou trivalitou, ako aj štatistickým charakterom vizuálnych prahov.

Zatiaľ to však nie je potrebné. V celkovom modeli obrázku je možné vidieť súhrn prvkov, ktorých rozmery sú menšie, rozmery najmenšej časti povolené, počet označení, ktoré sú väčšie, menšie ako maximálny počet dielikov. sú gradácie jasu, ktorých hodina diskrétnej zmeny je menšia, pod periódou okamihu kritickej frekvencie hodiny..

Môžete si napríklad zvoliť systém ortogonálnych funkcií a po vypočítaní koeficientov zobrazenia obrazu za týmto systémom (na tomto základe) nimi nahradiť obrázky.

Rozmanitosť báz umožňuje osvetliť rôzne diskrétne javy súvislého obrazu.

Najužitočnejšie je však periodické vzorkovanie alebo, ako by ste si mohli domyslieť, vzorkovanie pomocou obdĺžnikového rastra. Tento spôsob diskretizácie možno považovať za jednu z možností vytvorenia ortogonálnej bázy, ktorá je v jadre svojich prvkov vikoristická s vloženými -funkciami.Ďalej sa bližšie pozrieme na hlavné črty dopredného vzorkovania.

Nechajte - bez prerušenia obrazu a - zároveň diskrétne, prevzaté z kontinuálneho spôsobu priameho vzorkovania.

To znamená, že spojenia medzi nimi sú označené výrazom:

de - konzistentne vertikálne a horizontálne okraje alebo intervaly vzorkovania. Obr. 1.1 znázorňuje rozloženie znakov v rovine s doprednou diskretizáciou.

Hlavný problém, ktorý vzniká pri nahradení spojitého obrazu diskrétnym, spočíva v tom, či je takáto náhrada úplná, takže nie je sprevádzaná stratou informácie, ktorá je obsiahnutá v spojitom signáli.

Utrácajte každý deň, ak máte diskrétny signál, môžete ho obnoviť bez prerušenia.

Z matematického hľadiska výživa týmto spôsobom spadá pod aktualizované pre akýkoľvek celý význam i.

Táto transformácia je vo svojej forme veľmi blízka znovuvytvoreniu Furovej brány.

(1.6)

Dôležitosť spočíva len v nesprávnom vzhľade exponenciálneho násobiteľa.

(1.7)

Na zabezpečenie tohto potrebného typu sa zavádzajú normalizované frekvencie a určuje sa, že je potrebné nahradiť meniteľné frekvencie.



V dôsledku toho odmietame:

Teraz má výraz (1.5) formu štvorky, a preto stojí pod znamienkom integrálnej funkcie є dvojrozmerné spektrum diskrétneho obrazu.

Oblasť neštandardných frekvencií viraz (1.6) má tvar:

Z (1.7) vyplýva, že dvojrozmerné spektrum diskrétneho obrazu je pravouhlé periodické s periódami pozdĺž frekvenčných osí a podobným spôsobom.

Spektrum diskrétneho obrazu vzniká ako výsledok pričlenenia nekonečného počtu spektier spojitého obrazu, ktoré sú rozdelené do jedného typu frekvenčnými poruchami a.

Obr. 1.2 jasne ukazuje vzťah medzi dvojrozmernými spektrami spojitých (obr. 1.2.a) a diskrétnych (obr. 1.2.b) obrazov.

Spektrum obrazu na jeho výstupe obsahuje nenulové zložky len vo frekvenčnej oblasti a je podobné (1,8) spektru spojitého obrazu.

To znamená, že výstupný obraz ideálneho dolnopriepustného filtra je podobný.

Ideálna interpolačná aktualizácia spojitého obrazu je teda založená na použití dvojrozmerného filtra s doprednou frekvenčnou odozvou (1.10).

Nie je dôležité explicitne zapísať algoritmus na aktualizáciu súvislého obrazu.

Aktualizuje sa dvojrozmerná impulzná charakteristika filtra, ktorú možno jednoducho odstrániť pomocou Fourovho reverzu (1.10), vyzerá takto:

Filtračný produkt je možné merať pomocou dodatočnej dvojrozmernej vzorky vstupného obrazu a danej impulznej odozvy.

Kľúčom k optimálnej aktualizácii obrazu v intervaloch medzi segmentmi je výber všetkých segmentov diskrétneho obrazu, ako je opísané v postupe (1.11).





Nie je vždy potrebné manuálne, často je potrebné znovu vytvoriť signál v miestnej oblasti, rozložiť na malý počet zrejmých diskrétnych hodnôt. V týchto prípadoch kvázi optimálna aktualizácia pomocou rôznych funkcií úplne stagnuje.

Tento druh problému vzniká napríklad vtedy, keď sa vyskytne vážny problém prepojenia dvoch obrazov, ak ich geometrickým rozladením možno identifikovať viditeľné časti jedného z nich s rôznymi bodmi, ktoré sa nachádzajú v priestoroch medzi uzlami ten druhý .

O tejto aktuálnej úlohe sa podrobnejšie hovorí v nasledujúcich častiach tejto príručky.





Malý

Na obr.

1.4 ukazuje podobnú sériu výsledkov pre obrázok typu „na výšku“.

Účinky silnejšieho preriedenia (štyrikrát na obr. 1.4.c a šesťkrát na obr. 1.4.d) sa prejavujú najmä v strate prehľadnosti. Subjektívne sa náklady zdajú byť menej významné, ako je znázornené na obr. 1.3. Oplatí sa poznať vaše vysvetlenie vo výrazne menšej šírke spektra, pod obrázkom prsta.

Vzorkovanie výstupného obrazu zodpovedá medznej frekvencii.

Ako je možné vidieť z obr.

1.4.b, táto hodnota výrazne prevažuje nad správnou hodnotou.

Preto je interval vzorkovania zvýšený, znázornený na obr. 1.3, c, d, hoci si chceme vytvoriť lepší obraz, stále nemôžeme viesť k takému ničivému dedičstvu ako v predchádzajúcom príklade. Analógové a diskrétne obrázky.

„Cyklické programy“ - Digitálne.

Cyklus so zmenou myslenia. Poznať sumu..

Cyklus duševného pôstu. Slučka s parametrom. Euklidov algoritmus. Cyklické programy. Nájdite súčet prirodzených čísel.

Pochopte cyklus. Vloženie klasu. Tabuľkové funkcie. Vypočítajte. Zadok. Spolupáchatelia.

Informatika.

Zistite, koľko je čísel.

Analógovým úložiskom zvukových informácií je vinylová platňa (zvuková stopa neustále mení svoj tvar) a diskrétnym úložiskom je zvukové CD (zvuková stopa obsahuje rôzne časti ). Vedieť.

Zistite, koľko je trojciferných prirodzených čísel. Trojciferné čísla. Zistite význam funkcie. Konverzná tabuľka dolára.„Čo je elektronická pošta“ - Vidpravnik. E-mailové adresy. História elektronickej pošty. Jedlo sa objavilo elektronickou poštou.Štruktúra listu. Smerovanie pošty.,

Napájanie, ktoré vzniká pri vzorkovaní: na akej frekvencii sa má signál odoberať, aby po týchto vzorkách mohol nastať jeho obrat?

Je zrejmé, že keďže bratia sú veľmi vzácni, nebudú obsahovať informácie o aktuálnom signáli. Frekvencia signálu je charakterizovaná hornou frekvenciou spektra. Minimálna prípustná šírka vzorkovacieho intervalu teda súvisí s najvyššou frekvenciou spektra signálu (je úmerná).

V prípade rovnomerného odberu vzoriek platí toto: Kotelnikovova veta

, Publikované v roku 1933 v práci "O priepustnosti vysielania a prenosu do elektrických komunikácií." Je zapísané: ak neprerušovaný signál obsahuje spektrum oddelené frekvenciou, potom môže byť úplne a jednoznačne aktualizované podľa jeho diskrétnych častí definovaných periódou alebo frekvenciou. Aktualizácia signálu sa používa pre ďalšie funkcie

. Kotelnikov bol informovaný, že existuje neprerušovaný signál, ktorý uspokojuje potrebu zavedenia viacerých kritérií, možno reprezentácií v rade: Táto veta sa tiež nazýva Vidlikova veta.

Funkcia je tiež tzv funkcia končatín alebo Kotelnikov Aj keď sériu interpolácií tohto typu vyvinul Whitaker v roku 1915. Funkcia sa rozšíri na neurčito v priebehu hodiny a dosiahne maximálnu hodnotu jedna v akomkoľvek bode, kde je symetrická. Kožu s týmito funkciami možno považovať za formu ideálu

dolnopriepustný filter

(dolnopriepustný filter) na delta impulz, ktorý prišiel v čase hodiny. Aby sa teda obnovil spojitý signál z týchto diskrétnych výstupov, musia prejsť cez výstupný dolnopriepustný filter.. Jeho podstata spočíva v premene kontinuálnej zmeny na diskrétnu zmenu, ktorá nadobúda v konečnom dôsledku neosobnú hodnotu. Tieto hodnoty sa nazývajú rovnaké kvantovanie – . V zagalnej fáze je transformácia vyjadrená ako stupňovitá funkcia (obr. 1).