Отличии от JPG, изображение в TIFF не будет терять в качестве после каждого сохранения файла. Но ,к сожалению, именно из-за этого TIFF файлы весят в разы больше JPG.

раво на формат TIFF в данный момент принадлежит компании Adobe. Photoshop может сохранять TIFF без объединения слоев.

PSD.

ормат PSD используется в программе Photoshop. PSD позволяет сохранять растовое изображение со многими слоями, любой глубиной цвета и в любом цветовом пространстве.

аще всего формат используется для сохранения промежуточных или итоговых результатов сложной обработки с возможностью изменения отдельных элементов.

ак же PSD поддерживает сжатие без потери качества. Но обилие информации, которое может содержать PSD файл, сильно увеличивает его вес.

BMP.

ормат BMP один из первых графических форматов. Его распознает любая программа работающая с графикой, поддержка формата интегрирована в операционные системы Windows и OS/2.

BMP хранит данные с глубиной цвета до 48 бит и максимальным размером 65535×65535 пикселей. На данный момент формат BMP практически не используеться ни в интернете (JPG весит в разы меньше), ни в полиграфии (TIFF справляеться с этой задачей лучше).

GIF.

ормат GIF был создан на заре интернета для обмена изображениями. Он может хратить сжатые без потери данных изображения в формате до 256 цветом. Формат GIF идеально подходит для чертежей и графиков, а так же поддерживает прозрачность и анимацию. Так же GIF поддерживает сжатие без потери качества.

PNG.

ормат PNG создан как для улучшения, так и для замены формата GIF графическим форматом, не требующим лицензии для использования. В отличии от GIF, у PNG есть поддержка альфа-канала и возможность хранить неограниченное количество цветов.

PNG сжимает данные без потерь, что делает его очень удобным для хранения промежуточных версий обработки изображений.

6. Методы получения цифровых изображений

ифровое изображение - графическая форма представления данных, предназначенная для зрительного восприятия.

аждое плоское изображение передается и запоминается построчно в виде одномерного сигнала.

Изображения выводятся: -на монитор в векторной или растровой форме; а также

на принтер и/или графопостроитель.

ифровые изображения состоят из миллионов мельчайших квадратиков, называемых элементами изображения или пикселями: чем больше пикселей содержит определенная область, тем выше разрешение изображения и тем в большей степени его можно увеличивать до тех пор, пока можно будет различить отдельные пиксели. Разрешение также часто называют размером изображения, например 1600 х 1200 пикселей или общее количество пикселей, в данном случае, 1,9 миллионов или 1,9 мегапикселей.

ри входе света в цветную цифровую камеру он проходит через фильтр (фильтр Байера), который позволяет красному, зеленому или синему свету достичь нижележащих пикселей. За счет этого создается изображение, в котором отдельные пиксели содержат только определенную цветовую информацию. Полноцветное изображение целиком создается за счет интерполяции информации соседних пикселей. Световые лучи затем направляются на ПЗС, которая конвертирует свет в электрические заряды, пропорциональные интенсивности излучения от объекта. Каждый пиксель определяет яркость и цвет.

Цифровой метод обеспечивает легкое хранение изображений, обращение с ними и управление ими. С помощью соответствующего программного обеспечения для анализа изображений они могут быть легко проанализированы, прокомментированы, сохранены и при необходимости снова вызваны. Отсутствуют затраты на обработку, изображения могут быть просмотрены непосредственно после их регистрации и переданы множеству пользователей через интернет и веб-браузеры. Цифровой метод также обеспечивает возможность создания «виртуальных» микрофотографий, где все поля зрения при любых увеличениях могут быть оцифрованы и просмотрены на компьютере (без необходимости использования «обычного» микроскопа).

7. Направления, связанные с обработкой графической информации

Полиграфия: Компьютерная графика. Сюда относятся те программы, с помощью которых можно подготовить издание для печати в полиграфии. В перечень этих программ входят: настольные издательские системы, редакторы для создания векторной и растровой графики, текстовые и табличные редакторы, пакеты работы со шрифтами и т.п.

САПР: Программы САПР (системы автоматизированного проектирования) предназначены для высокоточного проектирования. Существуют программы САПР высокого уровня и дружественные программы, разработанные для домашнего и делового применения пользователями, занимающихся специфическим моделированием или конструированием для собственных нужд.

Программы САПР используются для детальной разработки предметов реального мира: зданий, автомобилей, частей механизмов и т.п. AutoCad

8. Задача распознавания изображений

Оптическое распознавание символов — механический или электронный перевод изображений рукописного, машинописного или печатного текста в последовательность кодов, использующихся для представления в текстовом редакторе. Распознавание широко используется для конвертации книг и документов в электронный вид, для автоматизации систем учета в бизнесе или для публикации текста на веб-странице. Оптическое распознавание текста позволяет редактировать текст, осуществлять поиск слова или фразы, хранить его в более компактной форме, демонстрировать или распечатывать материал, не теряя качества, анализировать информацию, а также применять к тесту электронный перевод, форматирование или преобразование в речь.

Алгоритмы распознавания образов:

1 Алгоритм скелетизации.
В кратце, это некий метод распознавания одинарных бинарных образов, основанный на построение скелетов этих образов и выделения из скелетов ребер и узлов. Далее по соотношению ребер, их числу и числу узлов строится таблица соответствия образам. Так, например, скелетом круга будет один узел, скелетом буквы П - три ребра и два узла, причем ребра относятся как 2:2:1. В программировании данный метод имеет несколько возможных реализаций, подробнее информацию по методу скелетезации можно найти ниже в разделе ссылки.
2 Нейросетевые структуры.
Направление было очень модным в 60е-70е годы, в последствии интерес к ним немного поубавился, т.к солидное число нейронов требует солидные вычислительные мощности, которые обычно отсутствуют на простеньких мобильных платформах. Однако надо иметь ввиду, что нейросети иногда дают весьма интересные результаты, засчет своей нелинейной структуры, более того некоторые нейросети способны распознавать образы инвариантные относительно поворота без какой либо внешней предобработки. Так например сети на основе неокогнейтронов способны выделять некоторые характерные черты образов, и распознавать их как бы образы не были повернуты. Подробнее про эти структуры можено узнать в разделе ссылки.

9. Задача обработки изображений

Несмотря на огромное разнообразие практических задач обработки И, они сводятся к небольшому количеству следующих основных задач.

1) Фильтрация и улучшение визуального восприятия. Как уже отмечалось, полезное И может наблюдаться на фоне различных помех, которые и требуется по возможности ослабить. Кроме того, может потребоваться сделать И более контрастным, выделить контуры и т. д.

2) Восстановление отсутствующих участков. Из-за сбоев передачи И или особо сильных помех отдельные участки И могут отсутствовать. Задача заключается в их восстановлении. Такая задача возникает, например, при реставрации картин, фотографий и фильмов.

3) Обнаружение объектов и их идентификация. Требуется на фоне мешающих И найти интересующие нас объекты. Если таких объектов может быть несколько типов, то дополнительно нужно их классифицировать. 4) Оценка геометрических трансформаций и совмещение И. В процессе наблюдения все И или отдельные его части могут перемещаться из-за динамики сцены, движения приемника или несовершенства его конструкции, турбулентности атмосферы и т. д. В результате одни и те же элементы И находятся на наблюдаемых кадрах в разных местах, т.е. имеются геометрические трансформации И. Иногда эти трансформации являются мешающим фактором, например, динамика медицинских И при дыхании пациента.

5) Оценка параметров Изображения. В эту группу входят задачи измерения различных характеристик И или их отдельных элементов: вероятностные характеристики И, положение и размеры объектов и т. д.

6) Сжатие И. Большой объем и высокая скорость поступления данных ставят повышенные требования к накопителям и каналам передачи И. Использование специфики И часто дает возможность достигнуть значительно большего сжатия, чем это позволяют обычные архиваторы.

10. Задача визуализации

Визуализация - это инструментарий, который позволяет увидеть конечный результат вычислений, организовать управление вычислительным процессом и даже вернуться назад к исходным данным, чтобы определить наиболее рациональное направление дальнейшего движения.

В результате использования визуализации создается графический образ данных. Применение визуализации помогает в процессе анализа данных увидеть аномалии, структуры, тренды. При рассмотрении задачи прогнозирования мы использовали графическое представление временного ряда и увидели, что в нем присутствует сезонная компонента. В предыдущей лекции мы рассматривали задачи классификации и кластеризации, и для иллюстрации распределения объектов в двухмерном пространстве также использовали визуализацию.

Главное преимущество визуализации - практически полное отсутствие необходимости в специальной подготовке пользователя. При помощи визуализации ознакомиться с информацией очень легко, достаточно всего лишь бросить на нее взгляд.

Хотя простейшие виды визуализации появились достаточно давно, ее использование сейчас только набирает силу. Визуализации не направлена исключительно на совершенствование техники анализа - по словам Скотта Лейбса, в некоторых случаях визуализация может даже заменить его.

Визуализации данных может быть представлена в виде: графиков, схем, гистограмм, диаграмм и т.д.

Кратко роль визуализации можно описать такими ее возможностями:

• поддержка интерактивного и согласованного исследования;

• помощь в представлении результатов;

• использование глаз (зрения), чтобы создавать зрительные образы и осмысливать их.

11. Аффинные преобразования объектов на плоскости. Матричные преобразования: сдвиг, растяжение-сжатие, поворот.

Элементарные аффинные преобразования на плоскости

Любые преобразования изображений на экране дисплея сводятся к преобразованиям отдельных точек, составляющих растровое изображение. К элементарным преобразованиям точки относят преобразования переноса, масштабирования (сжатия, растяжения), поворота (вращения), зеркального отражения. Из аналитической геометрии известно, что любые сложные преобразования точки можно получить последовательностью (композицией, суперпозицией) элементарных преобразований. В декартовой системе координат произвольная точка М на плоскости представляется парой чисел (x,y) или в векторном виде M= [x y].

Перенос точки М с координатами (x,y) относительно начала координат в точку М^* с координатами (x^*, y^*) математически описывается следующим образом:

x^*= x + Tx;

y^*= y + Ty,

где Tx, Ty – коэффициенты переноса. В векторной форме преобразование переноса имеет вид: M^*= M + T, где M = [x y], M^*=[x^* y^*], T= [Tx Ty]. Преобразование переноса иллюстрируется рисунком 1.

Поворот точки на угол φ относительно начала координат (рис.2) выполняется в соответствии со следующими формулами:

В векторной форме преобразование поворота имеет вид: М^*=М · R,

Масштабирование точки может выполняться относительно начала координат по обеим осям X и Y через коэффициенты масштабирования Sx и Sy. Координаты точки после масштабирования определяются в соответствии с выражениями: x^*= x · Sx; y^*= y · Sy, или в векторной форме М^*= М · S,

Эти формулы в зависимости от значений коэффициентов Sx и Sy описывают либо растяжение, либо сжатие вдоль соответствующих координатных осей. Например, при заданный прямоугольник с вершинами О и М растягивается вдоль оси абсцисс (с коэффициентом Sx) и сжимается вдоль оси ординат (с коэффициентом Sy) (рис.3а), а при этот прямоугольник сжимается вдоль оси абсцисс и растягивается вдоль оси ординат.

Зеркальное отражение относительно оси абсцисс записывается при помощи формул:

а относительно оси ординат при помощи формул:

ассмотренные элементарные преобразования в компьютерной графике обычно выполняются в однородных координатах, обладающим тем свойством, что определяемый ими объект не меняется при умножении всех координат на одно и то же число. Введение однородных координат позволяет унифицировать все элементарные преобразования, которые получаются с использованием только операции умножения.

В однородных координатах точка М(х,у) записывается как трёхкомпонентных вектор с некоторым произвольным масштабным множителем . Связь между декартовыми и однородными координатами устанавливается следующим образом:

Обычно удобно использовать множитель W=1. Тогда соотношение декартовых и однородных координат выглядит совсем просто: , а запись точки в однородных координатах имеет вид .