Разделы презентаций


Цветовые системы

Содержание

Цветовая система RGBСубъективные измерения цветовых координат смешения трех чистых спектральных цветов (при одинаковой мощности монохроматических излучений с равной энергией) привели к разработке принятого Международной комиссией по освещению (МКО) стандартного набора монохроматических

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1Цветовые системы
Хроматический (окрашенный) свет характеризуется следующими параметрами:
- электромагнитным спектром, охватывающим

диапазон длин волн примерно от 380 до 780 нм;
- потоком

лучистой энергии, излучаемой в единицу времени и измеряемой в ваттах;
- световым потоком, оцениваемым по зрительному ощущению и измеряемым в люменах;
- светлотой, цветовым тоном и насыщенностью, отражающими уровень производимого световым потоком зрительного ощущения и определяющей цветовое восприятие.
Цветовые системыХроматический (окрашенный) свет характеризуется следующими параметрами:- электромагнитным спектром, охватывающим диапазон длин волн примерно от 380 до

Слайд 2Цветовая система RGB
Субъективные измерения цветовых координат смешения трех чистых спектральных

цветов (при одинаковой мощности монохроматических излучений с равной энергией) привели

к разработке принятого Международной комиссией по освещению (МКО) стандартного набора монохроматических первичных основных цветов: красного (R) с длиной волны 700 нм, зеленого (G) – 546,1 нм и синего (B) – 435,8 нм.

В соответствии с теорией цветового зрения предполагается наличие в сетчатке глаза светочувствительных приемников (колбочек) трех видов: 65% из них воспринимают красный свет, 33% - зеленый свет и 2% - синий свет.
Цветовая система RGBСубъективные измерения цветовых координат смешения трех чистых спектральных цветов (при одинаковой мощности монохроматических излучений с

Слайд 3Цветовая система RGB
Трехцветное выражение цвета опирается на установленный опытным путем

факт, что для большинства встречающихся в природе цветов можно выполнить

зрительное уравнивание со смесями взятых в различных пропорциях только трех основных цветов. Эта связь взаимно однозначна независимо от спектрального распределения излучения данного цвета.
Цветовая система RGBТрехцветное выражение цвета опирается на установленный опытным путем факт, что для большинства встречающихся в природе

Слайд 4Полноцветное и палитровое представление

Полноцветное и палитровое представление

Слайд 6Цветовая система CMYK
Если в системе RGB голубой (Cyan), пурпурный (Magenta)

и желтый (Yellou) являются вторичными цветами, то в системе CMY

они образуют первичные цвета красителей, реализуя субстрактивный цветовой синтез.
Цветовая система CMYKЕсли в системе RGB голубой (Cyan), пурпурный (Magenta) и желтый (Yellou) являются вторичными цветами, то

Слайд 7Цветовая система HSI
RG сектор (0°≤ H°

Цветовая система HSIRG сектор (0°≤ H°

Слайд 8Цветовые системы YUV, YIQ, YDRDB, YCRCB
EY = 0,299 ER + 0,587

EG + 0,114 EB;
ER-Y = ER - EY;
EB-Y = EB

- EY.

EI = -0,27 EB-Y + 0,74 ER-Y;
EQ = 0,41 EB-Y + 0,48 ER-Y;

EU = 0,493 EB-Y;
EV = 0,877 ER-Y.

DB = 1,5 EB-Y;
DR = -1,9 ER-Y.

CR = round(112 ER-Y/0,701 + 128);
CB = round(112 EB-Y/0,886 + 128),
Цветовые системы YUV, YIQ, YDRDB, YCRCBEY = 0,299 ER + 0,587 EG + 0,114 EB;ER-Y = ER

Слайд 9Статические эталонные изображения

Статические эталонные изображения

Слайд 10Статические эталонные изображения

Статические эталонные изображения

Слайд 11Цифровое представление видеоинформации
B(x, y) – плотность излучаемой световой энергии в

точке (x, y)

Цифровое представление видеоинформацииB(x, y) – плотность излучаемой световой энергии в точке (x, y)

Слайд 12Последовательность операций цифровой обработки изображений

Последовательность операций цифровой обработки изображений

Слайд 13B(x, y) в координатах 0  x  X; 0

 y  Y:
- периодов на единицу длины по

оси х

- периодов на единицу длины по оси у

- пространственная частота двумерного изображения

≤FX

≤FY

Количество ненулевых коэффициентов cmn равно NS= (2M+1)(2N+1)=NX•NY

Фурье-преобразование, теорема о дискретизации

B(x, y) в координатах 0  x  X; 0  y  Y: - периодов на

Слайд 14Если пикселы выбраны так, что NS уравнений линейно независимы, то

их можно
решить относительно NS неизвестных коэффициентов, поскольку:

Суть теоремы отсчетов: необходимая

их плотность должна немного превышать удвоенные граничные пространственные частоты:

- так называемая функция отсчетов

Фурье-преобразование, теорема о дискретизации

Если пикселы выбраны так, что NS уравнений линейно независимы, то их можнорешить относительно NS неизвестных коэффициентов, поскольку:Суть

Слайд 15Функция отсчетов, эффект Гиббса

Функция отсчетов, эффект Гиббса

Слайд 16Теорема отсчетов
- временная частота.
Изображение, изменяющееся во времени

Теорема отсчетов- временная частота.Изображение, изменяющееся во времени

Слайд 17Задача квантования аналоговой величины uн≤u≤uк необходимо выбрать такой набор пороговых

уровней dj и уровней rj, что при dj  u

< dj+1 "u" заменяется на число rj


Мера ошибки:

Если число уровней квантования велико

Квантование Импульсно-кодовая модуляция (ИКМ)

Задача квантования аналоговой величины uн≤u≤uк необходимо выбрать такой набор пороговых уровней dj и уровней rj, что при

Слайд 18Квантование Импульсно-кодовая модуляция (ИКМ)
Квантование Ллойда-Макса
Распределения Гаусса и Лапласа

Квантование Импульсно-кодовая модуляция (ИКМ)Квантование Ллойда-МаксаРаспределения Гаусса и Лапласа

Слайд 26Групповое кодирование изображений
Дискретные линейные ортогональные преобразования

Групповое кодирование изображенийДискретные линейные ортогональные преобразования

Слайд 27Кодирование с дискретным преобразованием

Кодирование с дискретным преобразованием

Слайд 28Дискретные линейные ортогональные преобразования
Дискретное преобразование Фурье (ДПФ)
Действительное дискретное преобразование Фурье

(ДДПФ)
Преобразование Хаара
Преобразование Уолша-Адамара
Дискретное синусное преобразование
Дискретное косинусное преобразование (четное и нечетное)
Преобразование

Кахунена-Лоэва (Хоттелинга)
Наклонное преобразование
Полиномиальные преобразования (Лежандра, Чебышева)
Дискретные линейные ортогональные преобразованияДискретное преобразование Фурье (ДПФ)Действительное дискретное преобразование Фурье (ДДПФ)Преобразование ХаараПреобразование Уолша-АдамараДискретное синусное преобразованиеДискретное косинусное преобразование

Слайд 29Дискретные линейные ортогональные преобразования

Дискретные линейные ортогональные преобразования

Слайд 30Требования к преобразованиям для использования в видеокодировании
Обратимость преобразования
Концентрация энергии преобразования

в меньшем числе коэффициентов
Декорреляция коэффициентов преобразования
Относительная простота вычислений прямого и

обратного преобразований
Требования к преобразованиям для использования в видеокодированииОбратимость преобразованияКонцентрация энергии преобразования в меньшем числе коэффициентовДекорреляция коэффициентов преобразованияОтносительная простота

Слайд 31Дискретное преобразование Фурье

Дискретное преобразование Фурье

Слайд 32Дискретное преобразование Фурье

Дискретное преобразование Фурье

Слайд 33Преобразование Хаара

Преобразование Хаара

Слайд 34Преобразование Хаара

Преобразование Хаара

Слайд 35Преобразование Уолша-Адамара

Преобразование Уолша-Адамара

Слайд 36Преобразование Уолша-Адамара

Преобразование Уолша-Адамара

Слайд 37Преобразование Уолша-Адамара

Преобразование Уолша-Адамара

Слайд 38Дискретное синусное преобразование

Дискретное синусное преобразование

Слайд 39Дискретное синусное преобразование

Дискретное синусное преобразование

Слайд 40Дискретное косинусное преобразование

Дискретное косинусное преобразование

Слайд 41Дискретное косинусное преобразование

Дискретное косинусное преобразование

Слайд 42Дискретное косинусное преобразование

Дискретное косинусное преобразование

Слайд 43Преобразование Кархунена-Лоэва

Преобразование Кархунена-Лоэва

Слайд 44Преобразование Кархунена-Лоэва

Преобразование Кархунена-Лоэва

Слайд 45Визуальная избыточность изображений
Устранение визуальной избыточности изображений является основным резервом сокращения

передаваемой информации. Ошибки в изображении заметны глазом, если они превышают

«порог заметности». Существуют различные подходы к определению «порога заметности» в различных условиях наблюдения изображений.
Заметность искажений изображений зависит от ряда факторов объективного и субъективного характера:
- оптической неидеальности зрения,
- непроизвольных движений глаза (смещение точки внимания каждые 0,3-0,7 сек и даже чаще) при восприятии неподвижных изображений;
 - средней яркости фона;
- временных и пространственных вариаций яркости в окрестности рассматриваемого элемента;
- пространственной и временной формы сигнала изображения и др.
Визуальная избыточность изображенийУстранение визуальной избыточности изображений является основным резервом сокращения передаваемой информации. Ошибки в изображении заметны глазом,

Слайд 46Заметность изменений яркости далеко расположенных деталей

Заметность изменений яркости далеко расположенных деталей

Слайд 47Заметность изменений яркости близко расположенных деталей
Детали на равномерном фоне
Детали на

измененном фоне

Заметность изменений яркости близко расположенных деталейДетали на равномерном фонеДетали на измененном фоне

Слайд 48Изображение вертикальных белых линий, расположенных на различных расстояниях от белых

широких полос (эффект пространственного маскирования)

Изображение вертикальных белых линий, расположенных на различных расстояниях от белых широких полос (эффект пространственного маскирования)

Слайд 49Зависимость пороговой заметности изменений яркости от формы сигнала, от положения

его искажений

Зависимость пороговой заметности изменений яркости от формы сигнала, от положения его искажений

Слайд 50Специфические особенности восприятия цветов
На визуально воспринимаемый цвет

влияют следующие факторы:
- спектральный состав света, который излучается источником;
- спектральное

распределение излучения, попадающего в глаз наблюдателя от всех объектов, находящихся в поле зрения;
- пространственное распределение и форма объектов;
- наличие цветовой памяти глаза (хроматическая адаптация) и др.
Восприятие цвета для источников света характеризуются тремя факторами - светимостью, цветовым тоном и насыщенностью, для объектов - освещенностью, цветовым тоном и насыщенностью.
Светимость характеризуется интенсивностью излучаемого источником светового потока, а освещенность определяет долю отраженного или пропущенного объектом падающего света.
Цветовой тон - субъективно воспринимаемый признак цвета.
Насыщенность - признак цвета, выражающий степень его отличия от белого цвета той же яркости.
Человек способен различить примерно 12 тысяч цветностей. В стандартном телевидении может быть воспроизведено лишь около четырех тысяч цветностей. По этой причине можно использовать два шестиразрядных кода, определяющих цветоразностные сигналы.
Важно знать пороги цветоразличения, т.е. минимальные изменения цветности, различаемые глазом человека.
Специфические особенности восприятия цветов   На визуально воспринимаемый цвет влияют следующие факторы:- спектральный состав света, который

Слайд 51Пороги цветоразличения Мак-Адама и Райта
В 1960 г. МКО приняла диаграмму

uv, переход от координат (x,y) к координатам (u,v) осуществляется линейным

преобразованием:


Усредненный порог цветоразличения установлен равным 0,0038 единиц шкал u, v.

Вдоль линии спектральных
цветов укладывается около 300
порогов Мак-Адама, а вдоль
линии пурпурных цветов - 130.
Вдоль периметра цветового
треугольника размещается
лишь 256 цветовых тонов.
Пороги цветоразличения Мак-Адама и РайтаВ 1960 г. МКО приняла диаграмму uv, переход от координат (x,y) к координатам

Слайд 52Едва заметные изменения насыщенности основных цветов
75%
75%
75%
70%


70%
70%
80%
80%
80%

Едва заметные изменения насыщенности основных цветов 75% 75% 75% 70% 70% 70% 80% 80% 80%

Слайд 53Едва заметные изменения цветового тона дополнительных цветов


К зеленому

К синему

К

красному

К красному

К зеленому

К синему

Едва заметные изменения цветового тона дополнительных цветов     К зеленому  К синему

Слайд 54Методы субъективной оценки качества изображений
В основном используются следующие методы

субъективной оценки изображений:
- метод эквивалентности, при котором наблюдатель

самостоятельно уравнивает качество двух по-разному искаженных изображений;
 - метод различения, при котором наблюдатель определяет абсолютный или разностный порог заметности искажений;
- метод оценок, когда наблюдатель оценивает качество изображений по определенной шкале, при этом сначала предъявляется "опорное" изображение, качество которого принимается соответствующим высшей оценке шкалы;
- метод сравнения, когда наблюдатель сопоставляет качество двух изображений, давая оценки шкалы сравнения.

Иногда вместо пятибальных шкал оценок применяют девятибальную шкалу:
5; 4,5; 4; 3,5; 3; 2,5; 2; 1,5; 1

Методы субъективной оценки качества изображений В основном используются следующие методы субъективной оценки изображений: - метод эквивалентности, при

Обратная связь

Если не удалось найти и скачать доклад-презентацию, Вы можете заказать его на нашем сайте. Мы постараемся найти нужный Вам материал и отправим по электронной почте. Не стесняйтесь обращаться к нам, если у вас возникли вопросы или пожелания:

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Что такое TheSlide.ru?

Это сайт презентации, докладов, проектов в PowerPoint. Здесь удобно  хранить и делиться своими презентациями с другими пользователями.


Для правообладателей

Яндекс.Метрика