4. ΟΠΤΙΚΑ ΣΗΜΑΤΑ. 4.1 Φυσιολογικά Χαρακτηριστικά της Ανθρώπινης Όρασης. 4.2 Η αίσθηση του βάθους

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "4. ΟΠΤΙΚΑ ΣΗΜΑΤΑ. 4.1 Φυσιολογικά Χαρακτηριστικά της Ανθρώπινης Όρασης. 4.2 Η αίσθηση του βάθους"

Transcript

1 4. ΟΠΤΙΚΑ ΣΗΜΑΤΑ 4. Φυσιολογικά Χαρακτηριστικά της Ανθρώπινης Όρασης Σε αντίθεση µε το αυτί, το ανθρώπινο µάτι δεν έχει σηµαντική διακριτική ικανότητα. Τρια παραδείγµατα µπορούν να µας βοηθήσουν να κατανοήσουµε τους περιορισµούς της όρασης µας: Είναι εξαιρετικά δύσκολο να αντιληφθούµε ως διαφορετικές δύο ή περισσότερες εικόνες που επικαλύπτονται. Περιοδικές παραµορφώσεις στη συχνότητα ή παύσεις µετάδοσης εικόνας που µπορεί να φτάσουν µέχρι και δευτερόλεπτα περνούν απαρατήρητες κατά τη διάρκεια παρακολούθησης ενός βίντεο. Σε αντίθεση µε τη δυνατότητα ανίχνευσης ανεπαίσθητων αλλά ασυνήθιστων ήχων στο σπίτι µας πολλές φορές αλλαγές στη διαρύθµιση του σπιτιού (π.χ. ξεκρέµασµα ενός κάδρου) περνούν απαρατήρητες για αρκετό καιρό. Κατά συνέπεια η σχεδίαση µιας εφαρµογής πολυµέσων θα πρέπει να λαβει υπ όψη της το γεγονός ότι οι άνθρωποι είναι πιο ευαίσθητοι σε παραµορφώσεις ηχητικών παρά οπτικών σηµάτων. Κατά συνέπεια εφαρµογές που συµπιέζουν ή µεταδίδουν σε δίκτυα ηχητικά ή/και οπτικά σήµατα θα πρέπει να είναι περισσότερο προσεκτικοί ώστε οι παραµορφώσεις και καθυστερήσεις που εισάγονται από τη συµπίεση και µετάδοση ηχητικών σηµάτων να είναι µέσα σε ανεκτά όρια. 4. Η αίσθηση του βάθους Η ανθρώπινη όραση χρησιµοποιεί δύο µηχανισµούς για να υπολογίζει τη σχετική απόσταση των αντικειµένων στο χώρο. Ο πρώτος µηχανισµός βασίζεται στη σύγκλιση µεταξύ των ευθειών παρατήρησης για το καθένα από τα δύο µάτια. Πιο συγκεκριµένα όταν παρατηρούµε ένα αντικέιµενο από κοντά οι ευθείες παρατήρησης του αντικειµένου για το κάθε µάτι µας δεν είναι παράλληλες αλλά συγκλίνουν πάνω στο αντικέιµενο. Οσο πιο κοντά βρίσκεται το αντικείµενο τόσο µεγαλύτερος βαθµός σύγκλισης είναι απαραίτητος για την παρατήρηση του. Οσο µεγαλύτερος όµως είναι και ο βαθµός σύγκλισης τόσο και µεγαλύτερη είναι η πίεση που εξασκούν οι µύες του µατιού για να το υποχρεώσουν να κινηθεί προς την επιθυµητή κατεύθυνση. Ο εγκέφαλος µετρά την πίεση των µυών του µατιού και έτσι λαµβάνει µια ένδειξη της απόστασης του αντικειµένου από το µάτι µας. Η δεύτερη ένδειξη που χρησιµοποιεί ο εγκέφαλος µας προέρχεται από την απόκλιση µεταξύ της εικόνας του κόσµου

2 που προέρχεται από το αριστερό και το δεξί µας µάτι. Πιο συγκεκριµένα όταν τα µάτια µας εστιάζουν στο ίδιο σηµείο του χώρου η εικόνα που µεταδίδουν στον εγκέφαλο διαφέρει καθώς η εικόνα του δεξιού µατιού είναι µετατοπισµένη προς τα δεξιά και η εικόνα του αριστερού µατιού προς τα αριστερά. Οταν εστιάζουµε σε ένα µακρινό αντικείµενο η διαφορά µεταξύ των δύο αυτών εικόνων είναι αµελητέα ενώ όσο το αντικείµενο πλησιάζει προς το µάτι µας η διαφορά αυτή αυξάνεται. Ο εγκέφαλος συνδυάζει τη πληροφορία αυτή µε την πίεση των µυών του µατιού για να δηµιουργήσει την αίσθηση του βάθους. 4.3 Στοιχεία Θεωρίας Χρωµάτων Το φως είναι µια µορφή ηλεκτροµαγνητικής ακτινοβολίας η οποία εκτείνεται σε ένα περιορισµένο εύρος µηκών κύµατος. Οι ακτινοβολίες που γίνονται ορατές από το ανθρώπινο µάτι έχουν µήκος κύµατος που κυµαίνεται µεταξύ 400 και 700 nm. Οταν ακτινοβολίες µε µήκος κύµατος µεταξύ αυτών των ορίων προσπίπτουν στο ανθρώπινο µάτι προκαλούν χρωµατικές αισθήσεις ανάλογες µε το µίγµα συχνοτήτων που περιέχουν. Πιο συγκεκριµένα το ανθρώπινο µάτι περιέχει δύο κατηγορίες κυττάρων: τους κώνους (cones) και τις ράβδους (rods). Το πλήθος των κώνων στο ανθρώπινο µάτι είναι περίπου 6-7 εκατοµµύρια και είναι συγκεντρώµενα στο κέντρο του αµφιβληστροειδούς χιτώνα. Καθένας από τους κώνους αυτούς αντιδρά σε ένα περιορισµένο εύρος συχνοτήτων επιτρέποντας στο µάτι να διακρίνει µικρές χρωµατικές λεπτοµέρειες. Οι ράβδοι αντίθετα είναι πολυ περισσότεροι (75-00 εκατοµµύρια) και είναι διασκορπισµένοι στην περιφέρεια του αµφιβληστροειδούς. Τα κύτταρα αυτά είναι ιδιαίτερα ευαίσθητα σε µικρά επίπεδα έντασης του φωτός επιτρέποντας στην περιφερειακή ανθρώπινη όραση να εντοπίζει κίνηση ή µορφές σε αρκετά χαµηλό φωτισµό, διευκολύνοντας έτσι την προστασία του ανθρώπινου είδους από πιθανούς εχθρούς. Το φως που εκπέµπεται από διάφορες φωτεινές πηγές περιέχει ένα µίγµα από µήκη κύµατος τα οποία περιγράφονται µε την απεικόνιση της φασµατικής πυκνότητας τους (spectral density S(λ)) σε κατάλληλα διαγράµµατα. Τα διαγράµµατα αυτά απεικονίζουν την ισχύ που έχει κάθε µήκος κύµατος στο εκπεµπόµενο φως. Για παράδειγµα η Εικόνα 4. περιγράφει τη φασµατική πυκνότητα µιάς πρασινωπής πηγής φωτός.

3 Εικόνα 4.: Παράδειγµα φασµατικής πυκνότητας φωτός. Η φασµατική πυκνότητα του συγκεκριµένου παραδείγµατος παρατηρούµε ότι εµφανίζει ένα µέγιστο για µήκη κύµατος περίπου 550 nm. Το µέγιστο αυτό ονοµάζεται δεσπόζων µήκος κύµατος (dominant wavelength). Το µήκος κύµατος στο οποίο παρουσιάζεται το µέγιστο καθορίζει και τη χροιά (hue) του χρώµατος που εκπέµπεται από µια πηγή. Για παράδειγµα η συγκεκριµένη πηγή θα έχει πράσινο χρώµα. Επιπρόσθετα, στο συγκεκριµένο παράδειγµα εµφανίζεται και µια ποσότητα λευκού φωτός η οποία µειώνει τον κορεσµό του πράσινου και το ξανοίγει. Η συνολική ισχύς του εκπεµποµένου φωτός µας δίνεται από το εµβαδό της καµπύλης της φασµατικής πυκνότητας του. Η ισχύς αυτή ονοµάζεται φωτεινότητα (luminance) και για το συγκεκριµένο παράδειγµα δίνεται από τον τύπο: L = (B-A)D+AW όπου W = Ο κορεσµός (saturation) ή καθαρότητα (purity) του φωτός µετρά το ποσοστό της φωτεινότητας που περιέχεται στο κύριο µήκος κύµατος. Στην περίπτωση µας υπολογίζεται από τον τύπο: 3

4 S = 00% x (B-A)D/L Οταν δύο πηγές φωτός διαφέρουν µόνο στη χροιά τους τότε το ανθρώπινο µάτι µπορεί να ξεχωρίσει µεταξύ περίπου 8 διαφορετικών τέτοιων χρωµάτων. Οταν δύο πηγές φωτός διαφέρουν µόνο στον κορεσµό τους τότε το µάτι µπορεί να ξεχωρίσει περίπου 0 διαφορετικά επίπεδα κορεσµού και αυτό εξαρτάται από τη συγκεκριµένη χροιά των χρωµάτων Σύνθεση Χρωµάτων Ενας από τους πιο διαδεδοµένους πειραµατικούς τρόπους σύνθεσης χρωµάτων στηρίζεται στην υπέρθεση ενός συνόλου από χρώµατα αναφοράς για την παραγωγή του επιθυµητού χρώµατος. Στην περίπτωση αυτή το επιθυµητό χρώµα το οποίο διαθέτει µια ορισµένη φασµατική πυκνότητα S(λ) προβάλλεται στη µία πλευρά µίας οθόνης ενώ στο υπόλοιπο µέρος της οθόνης προβάλλεται το χρώµα που προκύπτει από την υπέρθεση τριών φωτεινών πηγών µε φασµατικές πυκνότητες Α(λ), Β(λ) και C(λ). Ο παρατηρητής µπορεί να ρυθµίσει τη στάθµη (α, β ή c) της έντασης του φωτός που παράγεται από κάθε µία από τις πηγές ώστε το χρώµα Τ(λ) που προκύπτει από την υπέρθεση των πηγών και που δίνεται από τον τύπο: Τ(λ) = αα(λ)+ββ(λ)+cc(λ) να είναι το ίδιο µε το χρώµα που προβάλλεται στην άλλη άκρη της οθόνης παρόλο που οι φασµατικές πυκνότητες των δύο χρωµάτων είναι διαφορετικές (S(λ) Τ(λ)). Στην περίπτωση αυτή µπορούµε να πούµε ότι το χρώµα µε φασµατική πυκνότητα S(λ) µπορεί να παραχθεί από την υπέρθεση των τριών χρωµάτων Α(λ), Β(λ) και C(λ) µε τις εντάσεις που βρέθηκαν από το πείραµα. ύο χρώµατα τα οποία όταν προστίθενται σε ίσες ποσότητες προκύπτει το άσπρο χρώµα (δηλ. το χρώµα µε τον ελάχιστο κορεσµό) ονοµάζονται συµπληρωµατικά (complementary). Παραδείγµατα τέτοιων ζευγών χρωµάτων είναι το µπλε-κίτρινο, κόκκινο-κυανό, πράσινο- µωβ κλπ. Πειράµατα όπως το παραπάνω αποδεικνύουν την ύπαρξη µιας άλγεβρας χρωµάτων µε συγκεκριµένες ιδιότητες. Πιο συγκεκριµένα, η θεωρία χρωµάτων καθορίζει ότι αν σε δυο χρώµατα που προκαλούν την ίδια χρωµατική αίσθηση παρόλο που µπορεί να έχουν διαφορετικές φασµατικές πυκνότητες προσθέσουµε την ίδια ποσότητα του ιδίου χρώµατος τότε τα χρώµατα που θα παραχθούν θα συνεχίζουν να µας προκαλούν ταυτόσηµες 4

5 χρωµατικές αισθήσεις. Επίσης η άλγεβρα καθορίζει ότι η αίσθηση οποιουδήποτε χρώµατος είναι τρισδιάστατη, δηλαδή κάθε χρώµα µπορεί να αναπαραχθεί µε την ανάµιξη σε κατάλληλες αναλογίες τριων πρωταρχικών (primary) πηγών φωτός, πηγών δηλαδή που η φασµατική τους πυκνότητα λαµβάνει µη µηδενική τιµή για ένα µόνο µήκος κύµατος.. Κατά σύµβαση στην πλειονότητα των συστηµάτων πολυµέσων η τριάδα των χρωµάτων που χρησιµοποιείται για το σκοπό αυτό αποτελείται από το κόκκινο (R) (λ = 700 nm) το πράσινο (G) (λ=546, nm) και το µπλε (B) (λ=435.8 nm) αφού σε αυτά τα χρώµατα είναι περισσότεροι ευαίσθητοι οι κώνοι που περιέχονται στο µάτι µας. Με άλλα λόγια οποιοδήποτε χρώµα C µοναδιαίας λαµπρότητας µπορεί να προκύψει σαν ένας κυρτός συνδυασµός των παραπάνω χρωµάτων, δηλ: C = αr+βg+γb () όπου α+β+γ= () Αµα διπλασιάσουµε τους συντελεστές αυτούς θα προκύψει το ίδιο χρώµα µε την προηγούµενη περίπτωση µε διπλάσια όµως λαµπρότητα κ.ο.κ. Εποµένως για την περιγραφή των χρωµάτων που µπορούν να προκύψουν από ένα τέτοιο γραµµικό συνδυασµό χρωµάτων µπορούµε να περιοριστούµε σε χρώµατα µοναδιαίας λαµπρότητας. Στην περίπτωση αυτή, όλα τα χρώµατα που µπορούν να παραχθούν θα παριστάνονται ως σηµεία στο επίπεδο που ορίζεται από τη συνθήκη (). Η Εικόνα 4. περιγράφει τη µορφή που θα έχει ένα τέτοιο επίπεδο και την καµπύλη που θα συνδέει τα καθαρά χρώµατα στην περίπωση αυτή. Κάθε σηµείο στην καµπύλη αυτή θα παριστάνει τους συντελεστές α, β, γ που έχουν υπολογιστεί για καθαρά χρώµατα µοναδιαίας έντασης χρησιµοποιώντας την πειραµατική διαδικασία που περιγράψαµε στην αρχή της ενότητας. 5

6 λ=400 γ α+β+γ= λ=50 (α < 0) λ=670 β α Εικόνα 4.: Καµπύλη παραγωγής καθαρών χρωµάτων από τρείς πρωταρχικές πηγές φωτός (R, G, B). Το αξιοπερίεργο στην περίπτωση µας είναι ότι σε ορισµένες περιπτώσεις κάποιο από τα α, β ή γ µπορεί να είναι και αρνητικό (βλ. Στην Εικόνα 4. το σηµείο που αντιστοιχεί σε καθαρό χρώµα µήκους κύµατος 500 nm). Αυτό κυρίως συµβαίνει στην περίπτωση χρωµάτων που είναι υπερβολικά καθαρά καθώς η ανάµιξη δύο πρωταρχικών χρωµάτων σε οποιαδήποτε αναλογία παράγει ένα χρώµα που είναι λιγότερο κορεσµένο από τα αρχικά. Επειδή η υλοποίηση της αφαίρεσης ενός χρώµατος δεν είναι δυνατή στα συστήµατα προβολής που χρησιµοποιούν καθοδικούς σωλήνες (π.χ. τηλεοράσεις ή οθόνες υπολογιστών) κατά συνέπεια οι συσκευές αυτές δεν είναι σε θέση να αποδώσουν χρώµατα για τα οποία τουλάχιστον ένας από τους συντελεστές α, β ή γ είναι αρνητικός. Για την παράσταση όλων των χρωµάτων µε κοινό τρόπο χρησιµοποιείται το πρότυπο CIE το οποίο εισήχθη το 93 από την Commission Internationale de l Eclairage (CIE). Τα πρωταρχικά χρώµατα στο πρότυπο αυτό εκφράζονται σε σχέση µε ένα σύνολο τριών πρωταρχικών χρωµάτων X, Y, Z τα οποία δεν υπάρχουν στη φύση αλλά επιλέχτηκαν έτσι ώστε οι συντελεστές που καθορίζουν την ένταση των υπολοίπων χρωµάτων να είναι πάντα θετικοί. Η Εικόνα 4. περιγράφει τη µορφή της καµπύλης καθαρών χρωµάτων στο πρότυπο CIE. 6

7 y x+y+z= λ=670 z x λ=400 Εικόνα 4.: Το πρότυπο CIE Χρωµατικά Μοντέλα Το πρότυπο CIE παρόλο που είναι ακριβές δεν είναι αρκετά χρήσιµο για την αναπαραγωγή χρωµάτων σε υπολογιστικά συστήµατα όπου τα πρωταρχικά χρώµατα είναι το κόκκινο, το πράσινο και το µπλε αλλά και σε ορισµένες γραφικές τέχνες όπου η περιγραφή των χρωµάτων γίνεται µε βάση την απόχρωση (hue), τον κορεσµό (saturation) και τη φωτεινότητα (lightness). Για να εξυπηρετήσουν εναλλακτικά συστήµατα περιγραφών χρησιµοποιούνται µια σειρά από χρωµατικά µοντέλα (color models) τέσσερα από τα οποία (RGB, CMYK, HLS και YIQ) θα εξετάσουµε στη συνέχεια RGB & CMYK To µοντέλο RGB παριστάνει κάθε χρώµα ως γραµµικό συνδυασµό τριών κατάλληλα επιλεγµένων πρωταρχικών πηγών κόκκινου, πράσινου και µπλε χρώµατος όπως στη σχέση (). Αν οι συντελεστές α, β και γ λαµβάνουν τιµές από το 0 έως και το τότε όλα τα χρώµατα που ορίζονται στο σύστηµα αυτό θα περιγράφονται από τον κύβο της Εικόνας

8 γ µωβ µπλέ κυανό άσπρο µαύρο πράσινο β α κίτρινο κόκκινο Εικόνα 4.3: Το χρωµατικό µοντέλο RGB. Το µοντέλο RGB αποτελεί ένα παράδειγµα αρθροιστικού (additive) χρωµατικού µοντέλου. Κάθε χρώµα στο µοντέλο αυτό παράγεται από την υπέρθεση τριών πρωταρχικών χρωµάτων. Αντίθετα, σε ένα αφαιρετικό (subtractive) χρωµατικό µοντέλο κάθε χρώµα (έστω Β) εκφράζεται και πάλι ως ένας γραµµικός συνδυασµός τριών χρωµάτων αλλά κάθε ένας από τους τρείς συντελεστές καθορίζει την ποσότητα ενός συγκεκριµένου χρώµατος (του συµπληρωµατικού του αντίστοιχου πρωταρχικού χρώµατος) που θα πρέπει να αφαιρεθεί από το άσπρο χρώµα ώστε να προκύψει το χρώµα Β. Για παράδειγµα το αφαιρετικό χρωµατικό µοντέλο CMY χρησιµοποιεί τρία χρώµατα (το κυανό (cyan), το µωβ (magenta) και το κίτρινο (yellow)) και οι τρείς συντελεστές α, β, γ καθορίζουν πόσο από το συµπληρωµατικό του καθενός από αυτά τα χρώµατα (κόκκινο, πράσινο και µπλε αντίστοιχα) πρέπει να αφαιρέσουµε από το άσπρο ώστε να προκύψει το επιθυµητό χρώµα. Προφανώς µεταξύ των συντελεστών στα χρωµατικά µοντέλα RGB και CMY ισχύει η σχέση: (α, β, γ) RGB = (,, ) (α, β, γ) CMY Ενώ το χρωµατικό µοντέλο RGB χρησιµοποιείται για την παραγώγη χρωµάτων στη οθόνη του υπολογιστή, το σύστηµα CMY χρησιµοποιείται κυρίως για την εκτύπωση χρωµάτων. Μια παραλλαγή του CMY αποτελεί και το CMYK στο οποίο εκτός από τα χρώµατα που προαναφέραµε χρησιµοποιείται και το µαύρο. Στο σύστηµα αυτό η τιµή του µαύρου 8

9 υπολογίζεται ως ο ελάχιστος συντελεστής για τα υπόλοιπα τρία χρώµατα, ενώ οι τελικές τιµές των άλλων τριών χρωµάτων προκύπτουν από την αφαίρεση του µαύρου από τις αρχικές τους τιµές. Σε µία έγχρωµη εκτύπωση το χρώµα προέρχεται από φως το οποίο ανακλάται από µελάνι που αποτελείται από ένα συνδυασµό τριών χρωµάτων: κυανού (cyan), µωβ (magenta) και κίτρινου (yellow). Οταν αναµιχθούν και τα 3 χρώµατα του κώδικα µας δίνουν µαύρο. Επειδή όµως δεν είναι δυνατό να παραχθεί ένα `αληθινό µαύρο από την ανάµιξη αυτή, γι αυτό και ο χρωµατικός αυτός κώδικας περιέχει και ένα µαύρο µελάνι (το Κ στο CMYK). Τα διάφορα χρώµατα σε µια εκτύπωση παράγονται από την ανάµιξη ορισµένων ή όλων από τα χρώµατα του κώδικα. Σε µια εκτύπωση δεν είναι δυνατό να µεταβληθεί η ένταση των χρωµάτων. Ο κορεσµός επιτυγχάνεται µε τη µεταβολή του µεγέθους κάθε κουκίδας, έτσι ώστε να επιτραπεί σε λιγότερο ή περισσότερο άσπρο χαρτί να φαίνεται HLS ή HSV Στo µοντέλο HLS ή HSV κάθε χρώµα εκφράζεται συναρτήσει τριών συντελεστών που καθορίζον την απόχρωση (hue), τη φωτεινότητα (luminance) και τον κορεσµό (saturation) που διαθέτει. Το µοντέλο προκύπτει αν παραµορφώσουµε τον κυβο του RGB σε ένα κώνο και προκύπτει να κοιτάξουµε κατά µήκος της διαγωνίου του κύβου του RGB από το σηµείο (,, ) προς το σηµείο (0, 0, 0) (βλ. Εικόνα 4.4). Φωτεινότητα Απόχρωση Κορεσµός 0 Εικόνα 4.4: Το χρωµατικό µοντέλο HLS. Σε ένα τέτοιο σύστηµα η απόχρωση ενός χρώµατος καθορίζεται από τη γωνία που σχηµατίζει µε την ευθεία που συνδέει το σηµείο (0.5, 0.5, 0.5) µε το κόκκινο στον κύβο του RGB, η 9

10 φωτεινότητα καθορίζεται από τη θέση ενός χρώµατος στη διαγώνιο ενώ ο κορεσµός καθορίζεται από την απόσταση του σηµείου από τον άξονα της φωτεινότητας YUV & YIQ Ο κύριος σκοπός της χρησιµοποίησης του χρωµατικού µοντέλου YUV και των διαφόρων παραλλαγών του (YIQ, YCbCr-60, YCbCr-709, PhotoYCC) προέρχεται από την ανάγκη εξοικονόµησης εύρους ζώνης κατά τη µετάδοση εικόνων τηλεόρασης ή βίντεο. Η συγκεκριµένη οικογένεια χρωµατικών µοντέλων εκµεταλλεύεται το γεγονός ότι τι ανθρώπινο µάτι είναι περισσότερο ευαίσθητο σε µεταβολές λαµπρότητας από ότι σε χρωµατικές µεταβολές σε µια ακολουθία εικόνων. Τα συγκεκριµένα χρωµατικά µοντέλα αποθηκεύουν την πληροφορία που περιγράφει τη λαµπρότητα (Y) ενός σηµείου ξεχωριστά από τα χρωµατικά του χαρακτηριστικά (UV ή IQ ανάλογα µε το συγκεκριµένο µοντέλο). Επιπλέον ο χώρος που διατίθεται για την αποθήκευση της πληροφορίας που αφορά τη φωτεινότητα είναι µεγαλύτερος από το χώρο που διατίθεται για την αποθήκευση των χρωµατικών χαρακτηριστικών κάθε σηµείου. Με αυτό τον τρόπο µειώνονται οι απαιτήσεις σε εύρος ζώνης που είναι απαραίτητο για τη µετάδοση των χαρακτηριστικών µίας εικόνας.. Η σχέση µεταξύ των συντελεστών YUV και διορθωµένου κατά γάµµα RGB περιγράφεται από τους παρακάτω τύπους: Y = 0.99R+0.587G+0.4B I = 0.596R-0.74G-0.3B Q = 0.R-0.53G+0.3B Αρχές λειτουργίας οθονών υπολογιστών Στην τρέχουσα ενότητα θα εξετάσουµε τα λειτουργικά χαρακτηριστικά των οθονών καθοδικού σωλήνα (Cathode Ray Tube ή CRT), οι οποίες αποτελούν και την πλειοψηφία των οθονών που χρησιµοποιούνται στα σύγχρονα υπολογιστικά συστήµατα. Οι συσκευές αυτές αποτελούνται από επιστρώσεις ενώσεων του φωσφόρου οι οποίες ακτινοβολούν όταν βοµβαρδιστούν µε δέσµες ηλεκτρονίων. Η ένταση του φωτός που παράγουν οι επιστρώσεις φωσφόρου είναι ανάλογη µε την ένταση της δέσµης µε την οποία βοµβαρδίζονται. Συνήθως οι έγχρωµες οθόνες αποτελούνται από επιστρώσεις τριών ειδών φωσφόρου που ακτινοβολούν όταν πέσει πάνω τους κόκκινο, µπλέ ή πράσινο φως αντίστοιχα. Oι περισσότερες έγχρωµες CRT οθόνες χρησιµοποιούν τρείς δέσµες ηλεκτρονίων τις οποίες και κατευθύνουν στο σηµείο της οθόνης το οποίο θέλουν να ενεργοποιήσουν µε τη χρήση κατάλληλων ηλεκτροµαγνητικών πεδίων. Κάθε µία από τις ακτίνες αυτές διατρέχει την επιφάνεια της 0

11 οθόνης µία γραµµή τη φορά. Μια τέτοια γραµµή ονοµάζεται γραµµή σάρωσης (scan line). Κάθε φορά που η ακτίνα φτάνει στο τέλος µιάς γραµµής τότε µετακινείται στην αρχή της επόµενης. Η µετακίνηση αυτή ονοµάζεται horizontal retrace. Κάθε φορά που η ακτίνα φτάσει στο τέλος της τελευταίας γραµµής της οθόνης τότε µετακινείται στην αρχή της πρώτης γραµµής. Η µετακίνηση αυτή ονοµάζεται vertical retrace. Η διακριτικότητα (resolution) µιάς οθόνης µετρά τον αριθµό των ψηφίδων (pixels) από τα οποία αποτελείται κάθε οριζόντια και κάθε κάθετη γραµµή µιάς οθόνης (π.χ. 04 x 768). Ο χρόνος στον οποίο η δέσµη ηλεκτρονίων διατρέχει την οθόνη εκφράζεται µε τον ρυθµό ανανέωσης της οθόνης (refresh rate) και µετριέται σε µονάδες συχνότητας. Π.χ. ένα ρυθµός ανανέωσης 70 Hz δηλώνει ότι η οθόνη επανασχεδιάζεται 70 φορές το δευτερόλεπτο. Ο ρυθµός σάρωσης µιάς γραµµής της οθόνης ονοµάζεται scan rate και µετριέται και αυτός σε µονάδες συχνότητας. Προφανώς ισχύει ότι: Refresh rate = Scan rate * n όπου n ο αριθµός των γραµµών της οθόνης. Η ικανότητα µίας οθόνης να προβάλλει ένα σήµα βίντεο χωρίς να αλλοιώνει την ποιότητα του περιγράφεται από το εύρος ζώνης βίντεο (video bandwidth) της οθόνης το οποίο µετριέται (συνήθως) σε µονάδες συχνότητας. Ενα εύρος ζώνης 00 MHz σηµαίνει ότι το σύστηµα θα πρέπει να προβάλλει µια ψηφίδα (pixel) κάθε 0 ns. Κατά συνέπεια ο µετατροπέας ψηφιακού σε αναλογικό σήµα που συνδέεται µε την οθόνη θα πρέπει να τροφοδοτεί την οθόνη µε τιµές ψηφίδων µε αυτή τη συχνότητα. Το εύρος ζώνης θα πρέπει να είναι τουλάχιστον ίσο µε το γινόµενο της διακριτικότητας της οθόνης επί το ρυθµό ανανέωσης της οθόνης, δηλαδή: Video bandwidth = Refresh rate * Resolution όπου η διακριτικότητα της οθόνης δίνεται σαν το γινόµενο του αριθµού των ψηφίδων σε κάθε οριζόντια γραµµή της οθόνης επί τον αριθµό των ψηφίδων σε κάθε κάθετη γραµµή της οθόνης. Μια οθόνη που µπορεί να συγχρονίζει αυτόµατα το ρυθµό σάρωσης µε το εύρος ζώνης του σήµατος βίντεο ονοµάζεται multiscanning ή multifrequency. Αν το εύρος ζώνης της οθόνης είναι µικρότερο από το γινόµενο που αναφέραµε τότε η οθόνη θα φαίνεται θαµπή. Ο λόγος µεταξύ του αριθµού των ψηφίδων σε κάθε οριζόντια γραµµή προς τον αριθµό των ψηφίδων σε κάθε κάθετη γραµµή της οθόνης (υποθέτοντας ότι χρησιµοποιούνται τετράγωνες ψηφίδες) ονοµάζεται aspect ratio. Συνήθως στο βίντεο χρησιµοποιούνται διακριτικότητες

12 όπως 60 x 0, 30 x 40 ή 640 x 480 ή οποίες διατηρούν το aspect ratio 4:3 που χρησιµοποιείται στην τηλεόραση. ύο διακριτικότητες που δεν ακολουθούν αυτόν τον λόγο είναι η διακριτικότητες CIF και QCIF. Η CIF (Common Intermediate Format) έχει µέγεθος 35 x 88 ενώ η QCIF (Quarter Common Intermediate Format) έχει µέγεθος 76 x 44. Παρόλο που κάθε µέγεθος είναι θεωρητικά πιθανό ορισµένες παραδοχές που γίνονται κυρίως από τα συστήµατα συµπίεσης βίντεο µας οδηγούν να χρησιµοποιούµε µία από τις διακριτικότητες που αναφέραµε κατά τη διάρκεια της προβολής. Η απόσταση µεταξύ δύο επιστρώσεων φωσφόρου σε µία οθόνη ονοµάζεται dot-pitch και µετριέται σε χιλιοστά. Οσο πιο µικρή είναι αυτή η απόσταση τόσο βελτιώνεται η ποιότητα της εικόνας. Η εξάρτηση µεταξύ της καθαρότητας και της διακριτικότητας από το µέγεθος αυτό εξηγεί γιατί οι µονόχρωµες οθόνες έχουν καθαρότερη εικόνα από τις έγχρωµες αφού περιέχουν µία µόνο επίστρωση φωσφόρου. Ανάλογα µε τον τρόπο που γίνεται η ανανέωση της εικόνας υπάρχουν δύο τύποι οθονών: οι συµπλεκόµενες (interlaced) και οι µη συµπλεκόµενες (noninterlaced). Στις συµπλεκόµενες οθόνες κάθε σάρωση επισκέπτεται µόνο τις µισές γραµµές της οθόνης (εναλλακτικά τις γραµµές περιττής ή άρτιας τάξης). Αντίθετα στις µη συµπλεκόµενες οθόνες κάθε σάρωση αφορά όλες τις γραµµές της οθόνης. Στις συµπλεκόµενες οθόνες υπάρχει η περίπτωση η δέσµη ηλεκτρονίων να σαρώνει την οθόνη αρκετά αργά, προκαλώντας έτσι την εξασθένιση της ακτινοβολίας που παράγεται από τις επιστρώσεις φωσφόρου. Σαν αποτέλεσµα η εικόνα στην οθόνη φαίνεται να αναβοσβήνει. Το φαινόµενο αυτό ονοµάζεται τρεµόσβηµα (flickering) και είναι αρκετά ενοχλητικό καθώς προκαλεί πονοκέφαλο και κουράζει τα µάτια. Το φαινόµενο γίνεται πιο έντονο όσο οι διαστάσεις της οθόνης µεγαλώνουν καθώς µια µεγάλη οθόνη καταλαµβάνει µεγαλύτερο µέρος από το οπτικό πεδίο του παρατηρητή και εµπλέκει και την περιφερειακή όραση του που είναι πιό ευαίσθητη στην ανίχνευση κίνησης στις παρυφές του οπτικού πεδίου. Για την αποφυγή του τρεµοσβήµατος οι συµπλεκόµενες οθόνες χρησιµοποιούν ενώσεις φωσφορου µε µεγάλο βαθµό υστέρησης. Σαν αποτέλεσµα τα χρώµατα στις οθόνες αυτές δεν είναι αρκετά φωτεινά (ιδίως το λευκό το οποίο µπορεί να φαίνεται σα γκρίζο ή µπλέ). Επίσης οι οθόνες αυτές δεν έχουν µεγάλη ένταση φωτός. Τέλος οι οθόνες αυτές έχουν προβλήµατα στην εµφάνιση διαδοχικών λευκών γραµµών σε µαύρο φόντο. Στην περίπτωση αυτή επειδή οι δύο αυτές γραµµές σαρώνονται σε διαφορετικούς χρόνους φαίνονται σαν να µετακινούνται η µία στην άλλη. Από την άλλη οι συµπλεκόµενες οθόνες είναι αρκετά πιο φτηνές µιάς και έχουν µικρότερο ρυθµό ανανέωσης.

13 Η αναπαραγωγή έγχρωµων εικόνων σε µια οθόνη υπολογιστή θα πρέπει να λαµβάνει υπ όψη της τα χαρακτηριστικά των οθονών. Τα πιο σηµαντικά προβλήµατα που µπορεί να παρουσιαστούν κατά τη συγκεκριµένη διαδικασία συνοψίζονται στα ακόλουθα τρία σηµεία:. Το χρώµα σε µια οθόνη δεν παράγεται από την υπέρθεση τριών πηγών φωτός αλλά από την ακτινοβολία που παράγεται κατά τον φωσφορισµό τριών διαφορετικών σηµείων στην οθόνη τα οποία βρίσκονται σε πολύ µικρή απόσταση µεταξύ τους. Η µίξη του χρώµατος που εκπέµπουν οι τρεις διαφορετικές πηγές γίνεται από το ανθρώπινο µάτι. Κατά συνέπεια αρκετά καθαρά χρώµατα δεν προβάλλονται στην φωτεινότητα που τους αναλογεί. Π.χ. µια περιοχή καθαρού κόκκινου αποτελείται από /3 κόκκινο και /3 µαύρο. Το πρόβληµα αυτό γίνεται περισσότερο αντιληπτό αν θελήσουµε να φωτογραφίσουµε την εικόνα που προβάλλεται σε µία οθόνη. Στην περίπτωση αυτή η απόδοση των καθαρών χρωµάτων στη φωτογραφία θα είναι αρκετά φτωχή.. Τα χαρακτηριστικά των επιστρώσεων φωσφώρου που χρησιµοποιούνται σε κάθε οθόνη διαφέρουν µεταξύ τους. Κατά συνέπεια το σύνολο των χρωµάτων (color gamut) που µπορεί να αναπαραχθεί διαφέρει από οθόνη σε οθόνη. 3. Η σχέση µεταξύ των RGB συντελεστών και της έντασης του φωτός που παράγεται από µία οθόνη είναι µη γραµµική. Η συγκεκριµένη αναντιστοιχία διορθώνεται µε την εφαρµογή ενός µη γραµµικού µετασχηµατισµού στους συντελεστές RGB ο οποίος ονοµάζεται διόρθωση γάµµα (gamma correction) και αναλύεται στη συνέχεια ιόρθωση Γάµµα Σε αρκετές περιπτώσεις η εισαγωγή και επεξεργασία ψηφιακών εικόνων υποθέτει ότι υπάρχει µια γραµµική σχέση µεταξύ της τιµής των ψηφίδων µίας εικόνας και της έντασης του φωτός µε την οποία οι ψηφίδες αυτές προβάλλονται στην οθόνη. υστυχώς στην πλειονότητα των περιπτώσεων η υπόθεση αυτή δεν ισχύει καθώς υπάρχει µία µη γραµµική σχέση µεταξύ των RGB συντελεστών µίας ψηφίδας και της έντασης του φωτός στην οποία αυτοί µεταφράζονται στην οθόνη. Η διόρθωση γάµµα (gamma correction) εφαρµόζεται στις τιµές των ψηφίδων µίας εικόνας ώστε να αποκαταστήσει µια γραµµική σχέση µεταξύ της τιµής µιας ψηφίδας και της έντασης του φωτός στην οποία αυτή αντιστοιχεί. Πιο συγκεκριµένα, η ένταση R o φωτός που παράγεται από µια οθόνη υπολογιστή όταν τροφοδοτείται µε ένα RGB συντελεστή που περιγράφει την ένταση R λ.χ. της κόκκινης πρωταρχικής συνιστώσας δίνεται από τον τύπο: R o = KR γr 3

14 όπου η σταθερά γr συνήθως λαµβάνει τιµές από.6 ως.6 και εξαρτάται από τον ιδιαίτερο τρόπο λειτουργίας κάθε οθόνης. Για να µπορέσουµε να µετατρέψουµε σε γραµµική τη συγκεκριµένη σχέση θα πρέπει να ανιστοιχήσουµε τη τιµή R σε µια καινούργια τιµή R η οποία θα δίνεται από τον τύπο: R = kr /γr Η αντιστοίχιση αυτή ονοµάζεται διόρθωση γάµµα (βλ. Εικόνα 4.5) και θα πρέπει να γίνει και για τις υπόλοιπες δύο χρωµατικές συνιστώσεις του RGB. Το αντίτιµο που πληρώνουµε από την εφαρµογή ενός τέτοιου µετασχηµατισµού είναι ο περιορισµός του δυναµικού εύρους της εικόνας που προκύπτει. Για παράδειγµα αν η διόρθωση γάµµα που θα εφαρµόσουµε αντιστοιχίζει τη τιµή 0 στο 0 και την τιµή 55 στο 55 τότε το δυναµικό εύρος της εικόνας που θα προκύψει περιορίζεται από το 55 στo 67. R 0 R Εικόνα 4.4: ιόρθωση Γάµµα. 4.3 Μέθοδοι Επεξεργασίας Εικόνας Οι µέθοδοι επεξεργασίας εικόνων που θα µας απασχολήσουν υποδιαιρούνται σε τέσσερεις κύριες κατηγορίες: στις σηµειακές µεθόδους, στα φίλτρα γειτνίασης, στα φασµατικά φίλτρα και στις γεωµετρικές µεθόδους. Οι σηµειακές µέθοδοι υπολογίζουν µια καινούργια τιµή για κάθε ψηφίδα στην εικόνα µε βάση αποκλειστικά την τρέχουσα τιµή της ψηφίδας. Τα φίλτρα γειτνίασης υπολογίζουν µια καινούργια τιµή για κάθε ψηφίδα στην εικόνα µε βάση την 4

15 τρέχουσα τιµή της ψηφίδας και την τιµή των «γειτονικών» σε αυτή ψηφίδων. Τα φασµατικά φίλτρα υπολογίζουν και µεταβάλλουν τις συχνότητες των περιοδικών συναρτήσεων από τις οποίες απαρτίζεται µία εικόνα. Τέλος οι γεωµετρικές µέθοδοι εφαρµόζουν µια σειρά από γεωµετρικούς µετασχηµατισµούς σε κάθε ψηφίδα µε σκοπό να µεταβάλλουν τη θέση της στην εικόνα. Οι εικόνες στις οποίες αναφερόµαστε στο υπόλοιπο της ενότητας υποθέτουµε ότι περιέχουν µόνο τόνους του γκρί (gray-scale images). Σε αυτό το είδος εικόνων η τιµή κάθε ψηφίδας περιγράφει την απόχρωση του γκρί στην αντίστοιχη θέση της εικόνας. Η τιµή αυτή περιέχεται σε ένα εύρος τιµών από 0 (µαύρο) έως Μ (άσπρο) όπου το Μ συνήθως ισούται µε Σηµειακές Μέθοδοι Οι σηµειακές µέθοδοι ταξινοµούνται στις ακόλουθες κατηγορίες: Εκτέλεση αριθµητικών και λογικών πράξεων. Οι συγκεκριµένες πράξεις µπορεί να είναι µοναδικές ή δυαδικές ανάλογα µε το αν εφαρµόζονται στης ψηφίδες µιάς ή δύο εικόνων. Οι Πίνακες 4. και 4. περιγράφουν τις πιθανές µοναδικές και δυαδικές πράξεις µεταξύ εικόνων.. Στον Πίνακα 4. τα σύµβολα s(x, y) και d(x, y) αναφέρονται στις ψηφίδες των εικόνων εισόδου και εξόδου αντίστοιχα στη θέση (x, y), ενώ K είναι µία σταθερά. Περιγραφή Πράξη Πρόσθεση/Αφαίρεση µε σταθερά d(x, y) = s(x, y) ± K Πολλαπλασιασµός/ ιαίρεση µε σταθερά d(x, y) = s(x, y)*k ή d(x, y) = s(x, y)/k ή d(x, y) = K/s(x, y) ιάζευξη d(x, y) = s(x, y) K Σύζευξη d(x, y) = s(x, y) K Αποκλειστική ιάζευξη d(x, y) = s(x, y) K Απόλυτη τιµή d(x, y) = s(x, y) Πίνακας 4.: Μοναδιαίες Πράξεις Επεξεργασίας Εικόνων. Στον Πίνακα 4. τα σύµβολα s(x, y), s(x, y) και d(x, y) αναφέρονται στις ψηφίδες των δύο εικόνων εισόδου και εξόδου αντίστοιχα στη θέση (x, y). 5

16 Περιγραφή Πράξη Πρόσθεση/Αφαίρεση d(x, y) = s(x, y) ± s(x, y) Πολλαπλασιασµός/ ιαίρεση d(x, y) = s(x, y)*s(x, y) ή d(x, y) = s(x, y)/s(x, y) ιάζευξη d(x, y) = s(x, y) s(x, y) Σύζευξη d(x, y) = s(x, y) s(x, y) Αποκλειστική ιάζευξη d(x, y) = sx, y) s(x, y) Ελάχιστο d(x, y) = min(s(x, y), s(x, y)) Μέγιστο d(x, y) = max(s(x, y), s(x, y)) Πίνακας 4.: υαδικές Πράξεις Επεξεργασίας Εικόνων. Αντιστοίχιση Τιµών. Οι µέθοδοι που ανήκουν στη συγκεκριµένη κατηγορία χρησιµοποιούν την τρέχουσα τιµή της ψηφίδας µίας εικόνας σα δείκτη σε ένα πίνακα τιµών από τον οποίο εξάγεται η τελική τιµή της ψηφίδας. Παράδειγµα εφαρµογής µίας τέτοιας µεθόδου αποτελεί η ενίσχυση αντίθεσης (contrast enhancement). Αν γνωρίζουµε ότι το εύρος τιµών Α των ψηφίδων µίας εικόνας είναι αρκετά µικρό σε σχέση µε το εύρος τιµών Β που µπορεί να προβληθεί από το υπολογιστικό σύστηµα τότε µπορούµε να αντιστοιχήσουµε κάθε τιµή του τρέχοντος εύρος Α σε µια τιµή του εύρους Β µε την εφαρµογή της ακόλουθης συνάρτησης: ( d d0) d ( x, y) = ( x s) + d ( s s0) όπου s0, s το άνω και κάτω όριο αντίστοιχα του εύρους τιµών της αρχικής εικόνας και d, d0 το άνω και κάτω όριο αντίστοιχα του δυναµικού εύρους της τελικής εικόνας. Ενα άλλο παράδειγµα µεθόδου αντιστοίχισης τιµών αποτελεί ο υπολογισµός του αρνητικού µίας εικόνας. Η αρνητική τιµή κάθε ψηφίδας δίνεται από τον τύπο: d(x, y) = M s(x, y) όπου Μ η µέγιστη τιµή που µπορεί να έχει µία ψηφίδα στο υπολογιστικό σύστηµα (συνήθως Μ = 55). Μεταβολή Ιστογράµµατος. Το ιστόγραµµα µίας εικόνας στην οποία οι ψηφίδες µπορούν να λάβουν Ν πιθανές τιµές (από 0 ως Ν-) ορίζεται ως ο µονοδιάστατος πίνακας h(n), n = 0,, N- όπου h(k) είναι ο αριθµός των ψηφίδων της εικόνας που έχει τη τιµή k. Με άλλα λόγια το 6

17 ιστόγραµµα περιγράφει τη συχνότητα µε την οποία συναντάται κάθε πιθανή τιµή ψηφίδας σε µία εικόνα. Η πιο συνηθισµένη µέθοδος επεξεργασίας που βασίζεται στο ιστόγραµµα µιάς εικόνας είναι η ισοστάθµιση (histogram equalization). Η ισοστάθµιση αποσκοπεί στη µετατροπή του τρέχοντος ιστογράµµατος h µίας εικόνας σε ένα καινούργιο ιστόγραµµα h στο οποίο όλες οι δυνατές τιµές για µία ψηφίδα έχουν την ίδια πιθανότητα εµφάνισης. Μία συνάρτηση που είναι ικανή να µετασχηµατίσει το τρέχουν ιστόγραµµα µε τον τρόπο που αναφέραµε περιγράφεται από τον τύπο: k h [k] = n= 0 h( n) όπου k = 0,, Ν-. Η ισοστάθµιση σε µία εικόνα συνήθως χρησιµοποιείται για την ανάδειξη λεπτοµερειών που είναι δύσκολα ανιχνεύσιµες λόγω της ανώµαλης φύσης του ιστογράµµατος της αρχικής εικόνας. Μίξη Εικόνων. Η µίξη (image compositing) αποτελεί µία από τις περισσότερο συνηθισµένες µεθόδους επεξεργασίας εικόνων. Ενας απλοϊκός τρόπος υλοποίησης της µίξης θα µπορούσε να είναι η πρόσθεση των τιµών των ψηφίδων που έχουν την ίδια θέση και στις δύο εικόνες. υστυχώς η εικόνα που θα παρήγαγε ένας τέτοιος συνδυασµός δεν θα απέδιδε σωστά τις ακµές που υπάρχουν σε κάθε µία εικόνα. Ο γενικός αλγόριθµος µε τον οποίο γίνεται η µίξη δύο εικόνων Α, Β διακρίνει µια σειρά από 4 περιπτώσεις στις οποίες υποδιαιρείται ο χώρος που καλύπτει καθεµία από τις ψηφίδες της εικόνας που προκύπτει:. Καµµία κάλυψη από τις Α και Β. Κάλυψη µόνο από την Α 3. Κάλυψη µόνο από τη Β 4. Κάλυψη από την Α και Β. Η εικόνα 4.5 περιγράφει τις περιπτώσεις που αναφέραµε. 7

18 Εικόνα Α Εικόνα Β Εικόνα Α και Β Εικόνα 4.5: Παράδειγµα επικάλυψης κατά τη µίξη δύο εικόνων Α και Β. Εποµένως για να υλοποιηθεί στη γενική της µορφή η µίξη δύο εικόνων θα πρέπει να αντιστοιχήσουµε για κάθε εικόνα Ν που συµµετέχει στη µίξη µια συνάρτηση α Ν (x, y) η οποία περιγράφει την επικάλυψη ης ψηφίδας της εικόνας που προκύπτει στη θέση (x, y) από την εικόνα Ν. Για παράδειγµα, αν έχουµε δύο εικόνες S και S τότε οι συναρτήσεις α S (x, y) και α S (x, y) περιγράφουν σε τι ποσοστό οι S και S καλύπτουν το χώρο της ψηφίδας (x, y) στην εικόνα D που προκύπτει. Στηριζόµενοι στις δύο συναρτήσεις α S και α S και στην υποδιαίρεση του χώρου κάθε ψηφίδας που περιγράψαµε παραπάνω µπορούµε να περιγράψουµε τη µέθοδο µε την οποία θα υπολογίζουµε την τιµή κάθε ψηφίδας στην D σαν µια τετράδα (a, b, c, d) κάθε στοιχείο της οποίας περιγράφει αν το 0, η εικόνα S ή η εικόνα S χρησιµοποιείται για τον υπολογισµό της τιµής της ψηφίδας. Για παράδειγµα, η τετράδα (0, S, S, S) καθορίζει ότι σε κάθε ψηφίδα της εικόνας D που προκύπτει από τη µίξη των S και S, ο χώρος στον οποίο δεν επικαλύπτονται οι S και S θα έχει την παλιά του τιµή, ο χώρος ο οποίος καλύπτεται από την S λαµβάνει την τιµή που έχει η S, ο χώρος που καλύπτει η S λαµβάνει την τιµή που έχει η S και ο χώρος που αλληλοκαλύπτεται από την S και την S λαµβάνει την τιµή της S. Στην πράξη ο συνηθέστερος τρόπος µίξης δύο εικόνων προσεγγίζει την τετράδα (0, S, S, S) που περιγράψαµε παραπάνω και ονοµάζεται alpha blending. H συγκεκριµένη µίξη χρησιµοποιεί τρεις εικόνες, τις S και S και µία ξεχωριστή εικόνα α (alpha image). Η τιµή των ψηφίδων της εικόνας D που προκύπτει δίνεται από τον τύπο: d(x, y) = (-α(x, y))s(x, y)+α(x, y)s(x, y) 4.3. Φίλτρα Γειτνίασης 8

19 Οι κύριες εφαρµογές των φίλτρων γειτνίασης στα Συστήµατα Πολυµέσων αφορούν την εξάλειψη του θορύβου από µία εικόνα όπως και την άµβλυνση (blurring) και την όξυνση (sharpening) των χαρακτηριστικών µίας εικόνας. Τα φίλτρα γειτνίασης υλοποιούνται ως διδιάστατοι πίνακες συντελεστών και η εφαρµογή τους συνίσταται στον υπολογισµό της διδιάστατης διακριτής συνέλιξης τους µε τις τιµές των ψηφίδων της εικόνας στην οποία εφαρµόζονται. Πιο συγκεκριµένα, η διδιάστατη συνέλιξη µεταξύ µίας εικόνας f µε διαστάσεις Μ x N και των συντελεστών ενός φίλτρου h διάστασης K x L ορίζεται από τον τύπο: d( x, y) K L = x= 0 y= 0 K L f ( m + x, n + y) h( x, y) () Στην εφαρµογή του παραπάνω τύπου υποθέτουµε ότι το σηµείο (0, 0) και στους δύο πίνακες f και h βρίσκεται στο άνω αριστερό άκρο τους. Οι ψηφίδες της εικόνας που προκύπτει από την εφαρµογή της () έχουν αποδεκτές τιµές για: και ( K ) ( K ) m M ( L ) ( L ) n N Κατά συνέπεια η εικόνα που προκύπτει από την εφαρµογή ενός τέτοιου φίλτρου θα έχει µικρότερη «ωφέλιµη» επιφάνεια από την αρχική. Το φαινόµενο αυτό προξενεί προβλήµατα σε περιπτώσεις κατά τις οποίες µια εικόνα περνά από πολλαπλά στάδια φιλτραρίσµατος ή όταν ένα τµήµα µόνο µίας εικόνας φιλτράρεται από ένα πρόγραµµα επεξεργασίας εικόνας. Στην περίπτωση αυτή θα πρέπει να προσεχθεί η απόδοση των ψηφίδων στα σύνορα της εικόνας ή του τµήµατος της εικόνας που προκύπτει από το φιλτράρισµα. Η υλοποίηση µεθόδων άµβλυνσης των χαρακτηριστικών µιάς εικόνας στηρίζεται στη σύνθεση φίλτρων τα οποία υπολογίζουν ως τιµή της κάθε ψηφίδας στην εικόνα που προκύπτει το µέσο όρο των τιµών των ψηφίδων στην αρχική εικόνα σε ένα παράθυρο µε κέντρο την τρέχουσα ψηφίδα και διάσταση ίση µε τη διάσταση του πίνακα που υλοποιεί το φίλτρο. Για παράδειγµα, τα παρακάτω φίλτρα Η, Η, Η3 όταν συνελιχθούν µε µία εικόνα υλοποιούν την άµβλυνση των χαρακτηριστικών της: 9

20 0 = = = 4 6 3, 0, 9 H H H Το φίλτρο Η υπολογίζει το µέσο όρων των τιµών των ψηφίδων σε ένα παράθυρο 3x3 γύρω από την τρέχουσα ψηφίδα. Τα υπόλοιπα δύο φίλτρο αναθέτουν στην τρέχουσα τιµή της ψηφίδας µεγαλύτερη βαρύτητα.από ότι στις τιµές των γειτονικών της ψηφίδων. Τα φίλτρα όξυνσης τονίζουν τις ακµές των αντικειµένων µίας εικόνας. Στα περισσότερα από αυτά η τιµή των ψηφίδων στην εικόνα που προκύπτει υπολογίζεται από την αφαίρεση των τιµών των γειτονικών ψηφίδων από την τιµή της τρέχουσας ψηφίδας πολλαπλασιασµένης µε έναν κατάλληλο συντελεστή βαρύτητας. Τα παρακάτω φίλτρα F, F και F3 αποτελούν εναλλακτικές υλοποιήσεις φίλτρων όξυνσης: = = = 5 3, 9, F F F Μια αρκετά δηµοφιλής µέθοδος εξάλειψης του θορύβου από µία εικόνα βασίζεται στη χρήση φίλτρων µέσης τιµής (median filters). Τα συγκεκριµένα φίλτρα είναι µη γραµµικά και εποµένως η υλοποίηση τους δε στηρίζεται στη συνέλιξη τους µε τις ψηφίδες µίας εικόνας. Για να υπολογιστεί η τιµή της κάθε ψηφίδας στην εικόνα D που προκύπει από την εφαρµογή της µεθόδου ταξινοµούνται αρχικά οι τιµές των ψηφίδων της εικόνας που βρίσκονται γύρω από την τρέχουσα ψηφίδα. Η τιµή της ψηφίδας στην εικόνα D είναι ίση µε την τιµή που βρίσκεται στο µέσον της ταξινοµηµένης ακολουθίας τιµών που υπολογίστηκε στο προηγούµενο βήµα. Η Εικόνα 4.6 περιγράφει την εφαρµογή του φίλτρου µέσης τιµής στην κεντρική ψηφίδα µίας εικόνας. να ικ ελικ ιµ ση νας ικ ς ρχικ δες ηφ ό ή ή έ ό ή ί Ε Τ Τ Μ Ε Α Ψ 5 (,3,4,5,6,3) Εικόνα 4.6: Εφαρµογή φίλτρου µέσης τιµής Φασµατικά Φίλτρα

21 Η λειτουργία των φασµατικών φίλτρων βασίζονται στον µετασχηµατισµό της πληροφορίας που περιέχει µία εικόνα από το πεδίο του διδιάστατου χώρο στο πεδίο της συχνότητας στο οποίο µπορούµε να µεταβάλλουµε µε µεγαλύτερη ευκολία ορισµένα χαρακτηριστικά της εικόνας. Η εφαρµογή των φασµατικών φίλτρων σε µία εικόνα προκύπτει από την εκτέλεση των παρακάτω τριών βηµάτων:. Μετασχηµάτισε την εικόνα από πεδίο του χώρου στο πεδίο της συχνότητας. Το βήµα αυτό πραγµατοποιείται µε τον µετασχηµατισµό της εικόνας κατά Fourier.. Μετέβαλλε ορισµένα από τα χαρακτηριστικά της εικόνας στο πεδίο της συχνότητας. 3. Εφάρµοσε τον αντίστροφο µετασχηµατισµό Fourier για το µετασχηµατισµό της εικόνας στο πεδίο του χώρου. Πιο συγκεκριµένα, ο µετασχηµατισµός Fourier βασίζεται στο γεγονός ότι ένα σήµα µπορεί να παρασταθεί σαν ένα άρθροισµα συνηµιτονικών συναρτήσεων µε διάφορες συχνότητες, πλάτη και φάσεις. Για παράδειγµα, αν θεωρήσουµε ότι το σήµα µας περιγράφεται από τη µονοδιάστατη συνάρτηση I(x, y). Ο µετασχηµατισµός Fourier της συνάρτησης αυτής θα δηµιουργήσει µια καινούργια συνάρτηση F(u), όπου u ένας µιγαδικός αριθµός. Η απόλυτη τιµή F(u) της F(u) ονοµάζεται φάσµα πλάτους (amplitude spectrum) και καθορίζει τα πλάτη των συνηµιτονικών συναρτήσεων που θα πρέπει να προστεθούν για να προκύψει η I(x). Η φάση της F(u) καθορίζει την αρχική φάση κάθε συνηµιτονικής συνάρτησης (δηλ. την τιµή της I(x) για x = 0) που περιέχεται στο φάσµα πλάτους και ονοµάζεται φάσµα φάσης (phase spectrum). Η Εικόνα 4.5 περιγράφει το φάσµα πλάτους που αντιστοιχεί σε δύο µονοδιάστατες συναρτήσεις.

22 f(x) F(u) Συχνότητα = s Hz (α) s f(x) F(u) (β) Εικόνα 4.6: Φάσµα πλάτους: (α) περιοδικού συνηµιτονικού σήµατος (β) τυχαίου σήµατος. Ο µετασχηµατισµός Fourier ενός διδιάστατου σήµατος όπως είναι µια εικόνα παράγει ένα σύνολο F(u, v) που περιέχει το πλάτος κάθε χωρικής συχνότητας από την οποία συντίθεται το σήµα. Μια χωρική συχνότητα αντιστοιχεί σε µια επιφάνεια (µια συνηµιτονική κυµάτωση) της οποίας η συχνότητα (ή ο ρυθµός κυµατισµού) δίνεται από την απόσταση του σηµείου (u, v) από την αρχή των αξόνων ( u + v ) ενώ η φάση της φ (δηλ. η γωνία που σχηµατίζει ο κυµατισµός της µε τον οριζόντιο άξονα συντεταγµένων της I(x,y)) δίνεται από τον τύπο φ = tan - (u/v). Η τιµή ενός σηµείου (u, v) στο φάσµα πλάτους µίας τέτοιας συνάρτησης αντιστοιχεί στο πλάτος της χωρικής κυµάτωσης την οποία περιγράφει. Μια σηµαντική ιδιότητα του διδιάστατου φάσµατος πλάτους για την επεξεργασία εικόνας είναι ότι ο γεωµετρικός τόπος όλων των συνηµιτονικών κυµατώσεων που συνθέτουν την εικόνα και έχουν την ίδια συχνότητα f είναι η περιφέρεια ενός κύκλου µε κέντρο το κέντρο του φάσµατος πλάτος και ακτίνα ίση µε f. H ιδιότητα αυτή διευκολύνει σηµαντικά την κατασκευή υψιπερατών, βαθυπερατών ή ζωνοπερατών φίλτρων καθώς ή λειτουργία τους ανάγεται στην µεταβολή των τιµών του φάσµατος πλάτους που βρίσκονται εντός, εκτός ή µεταξύ, αντίστοιχα, κύκλων που αντιτοιχούν στις συχνότητες που µας ενδιαφέρουν Γεωµετρικές Μέθοδοι

23 Οι γεωµετρικές µέθοδοι ασχολούνται µε τη µεταβολή της θέσης, δηλ. των συντεταγµένων, των ψηφίδων µίας εικόνας µέσω της εφαρµογής ενός ή περισσοτέρων γεωµετρικών µετασχηµατισµών. Η µεταβολή του περιεχοµένου µίας εικόνας µε την εφαρµογή γεωµετρικών µεθόδων είναι γνωστή ως image warping. Οι πιο συνηθισµένες γεωµετρικές µέθοδοι είναι η µεγέθυνση/σµίκρυνση (scaling), η περιστροφή (rotation), οι οµοπαραλληλικοί µετασχηµατισµοί (affine transformations) και οι µεταθέσεις (transpositions). Ειδικότερα, µε τον όρο γεωµετρικοί µετασχηµατισµοί αναφερόµαστε σε µεθόδους µεταβολής των συντεταγµένων κάθε ψηφίδας µίας εικόνας χωρίς µεταβολή του συστήµατος συντεταγµένων στο οποίο αναφέρονται τα σηµεία αυτά. Στη συγκεκριµένη ενότητα θα ασχοληθούµε µε διδιάστατους γεωµετρικούς µετασχηµατισµούς που είναι και οι συνηθέστεροι. Ενας διδιάστατος γεωµετρικός µετασχηµατισµός απεικονίζει κάθε σηµείο Α (x A, y A ) του επιπέδου σε ένα άλλο σηµείο Β (x B, y B ) µέσω µίας συνάρτησης Τ έτσι ώστε: Τ(x A, y A ) = (x B, y B ) ή πιο συνοπτικά: Τ(Α) = Β Από όλους τους πιθανούς διδιάστατους γεωµετρικούς µετασχηµατισµούς οι πλεον χρησιµοποιούµενοι στα Συστήµατα Πολυµέσων είναι οι οµοπαραλληλικοί (affine) µετασχηµατισµοί. Οι µετασχηµατισµοί αυτοί έχουν µια αρκετά απλή µορφή. Πιο συγκεκριµένα, αν ένας τέτοιος µετασχηµατισµός απεικονίζει το σηµείο Α που αναφέραµε προηγουµένως σε ένα σηµείο Β τότε οι συντεταγµένες των δύο σηµείων θα συνδέονται µε τους τύπους: x B = a*χ Α +c*y A +l x y B = b*χ Α +d*y A +l y όπου a, b, c, d, l x, l y σταθερές και ad διάφορο του bc. Η µορφή που γράψαµε µπορεί να εκφραστεί σε µορφή πινάκων ως: (x B, y B ) = (x A, y A )*M + (l x, l y ) () όπου ο Μ είναι ένας x πίνακας µε τη µορφή: 3

24 a c b d Ο µηχανισµός που περιγράψαµε χρησιµοποιείται για την υλοποίηση τεσσάρων πρωτογενών µετασχηµατισµών που από τη σύνθεση τους µπορεί να προκύψει οποιοσδήποτε άλλος µετασχηµατισµός. Οι πρωτογενείς µετασχηµατισµοί είναι: Η µετατόπιση (translation) Η µεγέθυνση/σµίκρυνση (scaling) Η περιστροφή (rotation) Η κύρτωση (shear) Στη συνέχεια εξετάζουµε καθέναν από αυτούς τους µετασχηµατισµούς Μετατόπιση Η µετατόπιση ενός σηµείου σε ένα γεωµετρικό µετασχηµατισµό περιγράφεται από τις συντεταγµένες του σηµείου l (l x, l y ). Στον συγκεκριµένο µετασχηµατισµό ο πίνακας Μ έχει τη µορφή: 0 0 Το αποτέλεσµα της εφαρµογής ενός τέτοιου µετασχηµατισµού σε ένα σηµείο Α είναι η µετατόπιση του A κατά l x και κατά l y αντίστοιχα στους άξονες x και y Μεγέθυνση/Σµίκρυνση Η µεγέθυνση/σµίκρυνση ενός σχήµατος κατά S x και S y αντίστοιχα στους άξονες x και y επιτυγχάνεται µε τον πολλαπλασιασµό των αντίστοιχων συντεταγµένων κάθε σηµείου του µε τους δύο αυτά ποσοστά µεγέθυνσης/σµίκρυνσης. Για την υλοποίηση της παραπάνω λειτουργίας ο πίνακας Μ έχει τη µορφή: S x 0 0 S y 4

25 και το l έχει τη µοφή (0, 0). Εδώ θα πρέπει να σηµειώσουµε ότι αν κάποιο από τα S x, S y είναι αρνητικό τότε ο συγκεκριµένος µετασχηµατισµός πέρα από τη µεταβολή των διαστάσεων του σχήµατος το µετατοπίζει στο συµµετρικό του σχήµατος κατά τους άξονες y και x αντίστοιχα Περιστροφή Η περιστροφή ενός σηµείου κατά γωνία θ ώς προς το κέντρο των αξόνων του συστήµατος συντεταγµένων περιγράφεται από τον τύπο () όταν ο πίνακας Μ έχει τη µορφή: cos(θ) -sin(θ) sin(θ) cos(θ) και το l έχει τη µοφή (0, 0) Κύρτωση Η κύρτωση περιλαµβάνει τη µεταβολή των συντεταγµένων στον άξονα των x ενός σηµείου κατά ένα ποσό που είναι ανάλογο της συντεταγµένης του ίδιου σηµείου κατά τον άξονα των y. Ενα παράδειγµα ενός τέτοιου µετασχηµατισµού αποτελεί η µετατροπή ορθής γραφής σε πλάγια (italics). Κατά το µετασχηµατισµό αυτό η γενική µορφή του πίνακα Μ είναι: g h ενώ το l έχει τη µοφή (0, 0) Αντίστροφος Οµοπαραλληλικός Μετασχηµατισµός οθέντος ενός οµοπαραλληλικού µετασχηµατισµού µε πίνακα Μ της µορφής: a c b d 5

26 τότε ο αντίστροφος µετασχηµατισµός προκύπτει να υπολογιστεί ο αντίστροφος πίνακα Μ - και ακολουθηθεί η ανάλογη σειρά υπολογισµού. Ο Μ - δίνεται από τον τύπο: Μ - = k*a όπου k = /(ad-bc) και ο πίνακας Α έχει τη µορφή: d -b -c a Ιδιότητες των οµοπαραλληλικών µετασχηµατισµών Οι οµοπαραλληλικοί µετασχηµατισµοί έχουν µία σειρά από τροµερά χρήσιµες ιδιότητες που εξηγούν και την ευρεία χρησιµοποίηση τους για το µετασχηµατισµό σχηµάτων στα γραφικά υπολογιστών. Οι ιδιότητες αυτές µπορούν να συνοψιστούν ως εξής: Οι οµοπαραλληλικοί µετασχηµατισµοί διατηρούν τις ευθείες. Μια ευθεία γραµµή πριν από ένα τέτοιο µετασχηµατισµό συνεχίζει να είναι ευθεία και µετά το µετασχηµατισµό αυτό. Οι οµοπαραλληλικοί µετασχηµατισµοί διατηρούν την παραλληλία µεταξύ των ευθειών. Ευθείες που είναι παράλληλες πριν από την εφαρµογή του µετασχηµατισµού συνεχίζουν να είναι παράλληλες και µετά την εφαρµογή του. Οι οµοπαραλληλικοί µετασχηµατισµοί διατηρούν την αναλογία µεταξύ των αποστάσεων. Ενα σηµείο Ρ που βρίσκεται σε αναλογία αποστάσεων f µεταξύ δύο άλλων σηµείων Α και Β θα συνεχίσει να βρίσκεται σε µια τέτοια αναλογία όταν τα Ρ, Α και Β θα έχουν µετασχηµατιστεί. Το λόγος του εµβαδού του σχήµατος που προκύπτει από το µετασχηµατισµό προς το λόγο του αρχικού σχήµατος ισούται µε την απόλυτη τιµή της ορίζουσας του πίνακα Μ Σύνθεση οµοπαραλληλικών µετασχηµατισµών 6

27 Υποθέτουµε ότι Τ( ) και Τ( ) περιγράφουν δύο οµοπαραλληλικούς µετασχηµατισµούς µε πίνακες Μ και Μ και µετατόπιση L και L αντίστοιχα. Πως µπορούµε να εκφράσουµε το µετασχηµατισµό που προκύπτει αν σε ένα σηµείο Α εφαρµόσουµε διαδοχικά τον Τ και Τ; Για να απαντήσουµε στο ερώτηµα αυτό υποθέτουµε ότι η εφαρµογή του µετασχηµατισµού Τ αντιστοιχίζει το σηµείο Α σε ένα άλλο σηµείο Β και η εφαρµογή του µετασχηµατισµού Τ αντιστοιχίζει το Β σε ένα άλλο σηµείο Γ. Στην περίπτωση αυτή θα ισχύει ότι: Β = Α*Μ + L Γ = Β*Μ + L = (Α*Μ+l)*M + L = A*(M*M) + L*M + L Εποµένως ο µετασχηµατισµός που προκύπτει από τη σύνθεση των δύο µετασχηµατισµών που αναφέραµε θα είναι ένας οµοπαραλληλικός µετασχηµατισµός µε πίνακα Μ ίσο µε το γινόµενο των πινάκων των επιµέρους µετασχηµατισµών µε τη σειρά που εφαρµόζονται και µε µετατόπιση L που θα δίνεται από τον τύπο: L = L*M + L Με την ίδια λογική µπορούµε να γενικεύσουµε τον παραπάνω τύπο για τη σύνθεση περισσοτέρων των δύο µετασχηµατισµών. Η αντικατάσταση περισσοτέρων του ενός διαδοχικών µετασχηµατισµών από τη σύνθεση τους αποτελεί µια διαδικασία µε σηµαντικό υπολογιστικό όφελος. Για παράδειγµα, αν υποθέσουµε ότι θέλουµε να εφαρµόσουµε δύο διαδοχικούς οµοπαραλληλικούς µετασχηµατισµούς κάθε µία από τις κορυφές ενός Ν-γώνου. Για τη σύνθεση ενός µετασχηµατισµού που περιγράφει και τους δύο µετασχηµατισµούς θα χρειαστούµε πολλαπλασιασµούς και για την εφαρµογή του τελικού µετασχηµατισµού σε καθένα από τα σηµεία του Ν-γώνου θα χρειαστούµε άλλους 4 πολλαπλασιασµούς. Συνολικά εποµένως θα χρειαστούµε 4Ν+ πολλαπλασιασµούς. Αν εφαρµόζαµε σε κάθε σηµείο κάθε µετασχηµατισµό ξεχωριστά θα χρειαζόµασταν συνολικά 8Ν µετασχηµατισµούς. Για τα Ν- γωνα για τα οποία το 8Ν είναι µεγαλύτερο από το 4Ν+ συµφέρει να συνθέσουµε τους µετασχηµατισµούς. Ως παράδειγµα σύνθεσης ενός µετασχηµατισµού από µια σειρά άλλων απλότερων µετασχηµατισµών µπορούµε να θεωρήσουµε την περιστροφή κατά γωνία θ ενός σηµείου Α (x A, y A ) γύρω από ένα τυχαίο κέντρο περιστροφής Β (x B, y B ). Ενας τέτοιος µετασχηµατισµός 7

28 µπορούµε να θεωρήσουµε ότι υλοποιείται µε τη σύνθεση τριών απλούστερων µετασχηµατισµών στο σηµείο Α: Μίας µετατόπισης των Α και Β κατά (-x B, -y B ) Μίας περιστροφής του Α που προκύπτει από τον παραπάνω µετασχηµατισµό κατά γωνία θ γύρω από το σηµείο Β που προκύπτει από τον παραπάνω µετασχηµατισµό Μίας µετατόπισης των δύο σηµείων κατά (x B, y B ) Περιγραφή Μετασχηµατισµών σε Οµογενείς Συντεταγµένες Ενας από τους τρόπους απλοποίησης των τύπων που χρησιµοποιούµε για την περιγραφή των οµοπαραλληλικών µετασχηµατισµών στηρίζεται στη χρησιµοποίηση οµογενών (homogeneous) συντεταγµένων. Πιο συγκεκριµένα, στον τύπο () η µετατόπιση και ο πίνακας Μ µπορούν να συµπυκνωθούν σε έναν πίνακα µε την ακόλουθη µετατροπή: (x B, y B, ) = (x A, y A, )*M όπου ο πίνακας Μ έχει την ακόλουθη µορφή: a b 0 C d 0 L x l y 8

Περιεχόµενα. ΕΠΛ 422: Συστήµατα Πολυµέσων. Βιβλιογραφία. Πόσες λέξεις αξίζει µια εικόνα; Εικόνα

Περιεχόµενα. ΕΠΛ 422: Συστήµατα Πολυµέσων. Βιβλιογραφία. Πόσες λέξεις αξίζει µια εικόνα; Εικόνα Περιεχόµενα ΕΠΛ 422: Συστήµατα Πολυµέσων Εικόνα ηµιουργία εικόνας Αναπαράσταση Εικόνας Στοιχεία θεωρίας χρωµάτων Χρωµατικά µοντέλα Σύνθεση χρωµάτων Αρχές λειτουργίας οθονών υπολογιστών Βιβλιογραφία Καγιάφας

Διαβάστε περισσότερα

Ψηφιακή Επεξεργασία και Ανάλυση Εικόνας. Παρουσίαση 12 η. Θεωρία Χρώματος και Επεξεργασία Έγχρωμων Εικόνων

Ψηφιακή Επεξεργασία και Ανάλυση Εικόνας. Παρουσίαση 12 η. Θεωρία Χρώματος και Επεξεργασία Έγχρωμων Εικόνων Ψηφιακή Επεξεργασία και Ανάλυση Εικόνας Παρουσίαση 12 η Θεωρία Χρώματος και Επεξεργασία Έγχρωμων Εικόνων Εισαγωγή (1) Το χρώμα είναι ένας πολύ σημαντικός παράγοντας περιγραφής, που συχνά απλουστεύει κατά

Διαβάστε περισσότερα

Έγχρωµο και Ασπρόµαυρο Φως

Έγχρωµο και Ασπρόµαυρο Φως Έγχρωµο και Ασπρόµαυρο Φως Χρώµα: κλάδος φυσικής, φυσιολογίας, ψυχολογίας, τέχνης. Αφορά άµεσα τον προγραµµατιστή των γραφικών. Αν αφαιρέσουµε χρωµατικά χαρακτηριστικά, λαµβάνουµε ασπρόµαυρο φως. Μόνο

Διαβάστε περισσότερα

Συστήματα Πολυμέσων. Ενότητα 4: Θεωρία Χρώματος. Θρασύβουλος Γ. Τσιάτσος Τμήμα Πληροφορικής ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ

Συστήματα Πολυμέσων. Ενότητα 4: Θεωρία Χρώματος. Θρασύβουλος Γ. Τσιάτσος Τμήμα Πληροφορικής ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΑΝΟΙΧΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΙΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ Ενότητα 4: Θεωρία Χρώματος Θρασύβουλος Γ. Τσιάτσος Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης Creative Commons.

Διαβάστε περισσότερα

Ψηφιακή Επεξεργασία και Ανάλυση Εικόνας Ενότητα 11 η : θεωρία Χρώματος & Επεξεργασία Έγχρωμων Εικόνων

Ψηφιακή Επεξεργασία και Ανάλυση Εικόνας Ενότητα 11 η : θεωρία Χρώματος & Επεξεργασία Έγχρωμων Εικόνων Ψηφιακή Επεξεργασία και Ανάλυση Εικόνας Ενότητα 11 η : θεωρία Χρώματος & Επεξεργασία Έγχρωμων Εικόνων Καθ. Κωνσταντίνος Μπερμπερίδης Πολυτεχνική Σχολή Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής Σκοποί ενότητας Εισαγωγή

Διαβάστε περισσότερα

Ηχρήση του χρώµατος στους χάρτες

Ηχρήση του χρώµατος στους χάρτες Ηχρήση του χρώµατος στους χάρτες Συµβατική χρήση χρωµάτων σε θεµατικούς χάρτες και «ασυµβατότητες» Γεωλογικοί χάρτες: Χάρτες γήινου ανάγλυφου: Χάρτες χρήσεων γης: Χάρτες πυκνότητας πληθυσµού: Χάρτες βροχόπτωσης:

Διαβάστε περισσότερα

ΒΕΣ 04: Συµπίεση και Μετάδοση Πολυµέσων. Περιεχόµενα. Βιβλιογραφία. Εικόνες και Πολυµεσικές Εφαρµογές. Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας.

ΒΕΣ 04: Συµπίεση και Μετάδοση Πολυµέσων. Περιεχόµενα. Βιβλιογραφία. Εικόνες και Πολυµεσικές Εφαρµογές. Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας. ΒΕΣ 04: Συµπίεση και Μετάδοση Πολυµέσων Εικόνα και Πολυµεσικές Εφαρµογές Περιεχόµενα Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας Σηµειακές µέθοδοι Φίλτρα γειτνίασης Γεωµετρικές µέθοδοι Εικόνες και Πολυµεσικές Εφαρµογές

Διαβάστε περισσότερα

Συµπίεση Εικόνας: Εισαγωγή, χρωµατικά µοντέλα, βασικές τεχνικές συµπίεσης

Συµπίεση Εικόνας: Εισαγωγή, χρωµατικά µοντέλα, βασικές τεχνικές συµπίεσης ΒΕΣ 04 Συµπίεση και Μετάδοση Πολυµέσων Συµπίεση Εικόνας: Εισαγωγή, χρωµατικά µοντέλα, βασικές τεχνικές συµπίεσης Πόσες λέξεις αξίζει µια εικόνα; Εισαγωγή Εξαρτάται από την εικόνα και τις λέξεις φυσικά!

Διαβάστε περισσότερα

Επεξεργασία Χαρτογραφικής Εικόνας

Επεξεργασία Χαρτογραφικής Εικόνας Επεξεργασία Χαρτογραφικής Εικόνας Διδάσκων: Αναγνωστόπουλος Χρήστος Κώδικες μετρήσεων αντικειμένων σε εικόνα Χρωματικά μοντέλα: Munsell, HSB/HSV, CIE-LAB Κώδικες μετρήσεων αντικειμένων σε εικόνες Η βασική

Διαβάστε περισσότερα

Η χρήση του χρώµατος στη χαρτογραφία και στα ΣΓΠ

Η χρήση του χρώµατος στη χαρτογραφία και στα ΣΓΠ Η χρήση του χρώµατος στη χαρτογραφία και στα ΣΓΠ Συµβατική χρήση χρωµάτων στους τοπογραφικούς χάρτες 1/31 Μαύρο: Γκρι: Κόκκινο, πορτοκαλί, κίτρινο: Μπλε: Σκούρο µπλε: Ανοιχτό µπλε: βασικές τοπογραφικές

Διαβάστε περισσότερα

Βίντεο και κινούµενα σχέδια

Βίντεο και κινούµενα σχέδια Βίντεο και κινούµενα σχέδια Περιγραφή του βίντεο Ανάλυση του βίντεο Κωδικοποίηση των χρωµάτων Μετάδοση τηλεοπτικού σήµατος Συµβατικά τηλεοπτικά συστήµατα Τεχνολογία Πολυµέσων 06-1 Περιγραφή του βίντεο

Διαβάστε περισσότερα

Επεξεργασία Έγχρωµων Εικόνων

Επεξεργασία Έγχρωµων Εικόνων ΤΨΣ 150 Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας Επεξεργασία Έγχρωµων Εικόνων Τµήµα ιδακτικής της Τεχνολογίας και Ψηφιακών Συστηµάτων Πανεπιστήµιο Πειραιώς Περιεχόµενα Βιβλιογραφία Περιεχόµενα Ενότητας Εισαγωγή - Βασικά

Διαβάστε περισσότερα

Μετάδοση Πολυμεσικών Υπηρεσιών Ψηφιακή Τηλεόραση

Μετάδοση Πολυμεσικών Υπηρεσιών Ψηφιακή Τηλεόραση Χειμερινό Εξάμηνο 2013-2014 Μετάδοση Πολυμεσικών Υπηρεσιών Ψηφιακή Τηλεόραση 5 η Παρουσίαση : Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας Διδάσκων: Γιάννης Ντόκας Σύνθεση Χρωμάτων Αφαιρετική Παραγωγή Χρώματος Χρωματικά

Διαβάστε περισσότερα

Εικόνα. Τεχνολογία Πολυμέσων και Πολυμεσικές Επικοινωνίες 05-1

Εικόνα. Τεχνολογία Πολυμέσων και Πολυμεσικές Επικοινωνίες 05-1 Εικόνα Εισαγωγή Ψηφιακή αναπαράσταση Κωδικοποίηση των χρωμάτων Συσκευές εισόδου και εξόδου Βάθος χρώματος και ανάλυση Συμβολική αναπαράσταση Μετάδοση εικόνας Σύνθεση εικόνας Ανάλυση εικόνας Τεχνολογία

Διαβάστε περισσότερα

Χρώµατα! τεχνολογία Οι Card χρωµατικοί splitter v3 χώροι και η τηλεόραση. Οι χρωµατικοί χώροι και η τηλεόραση

Χρώµατα! τεχνολογία Οι Card χρωµατικοί splitter v3 χώροι και η τηλεόραση. Οι χρωµατικοί χώροι και η τηλεόραση Οι Card χρωµατικοί splitter v3 χώροι και η τηλεόραση Χρώµατα! Στη φύση το φως δηµιουργεί τα χρώµατα, στην εικόνα, τα χρώµατα δηµιουργούν το φως! Τ Γράφει ο Γιώργος Κακαβιάτος α χρώµατα είναι στην πραγµατικότητα

Διαβάστε περισσότερα

Εισαγωγή σε οπτική και μικροσκοπία

Εισαγωγή σε οπτική και μικροσκοπία Εισαγωγή σε οπτική και μικροσκοπία Eukaryotic cells Microscope Cancer Μικροσκόπια Microscopes Ποια είδη υπάρχουν (και γιατί) Πώς λειτουργούν (βασικές αρχές) Πώς και ποια μικροσκόπια μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε

Διαβάστε περισσότερα

Α.Τ.Ε.Ι. Ηρακλείου Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας ιδάσκων: Βασίλειος Γαργανουράκης. Ανθρώπινη Όραση - Χρωµατικά Μοντέλα

Α.Τ.Ε.Ι. Ηρακλείου Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας ιδάσκων: Βασίλειος Γαργανουράκης. Ανθρώπινη Όραση - Χρωµατικά Μοντέλα Ανθρώπινη Όραση - Χρωµατικά Μοντέλα 1 Τι απαιτείται για την όραση Φωτισµός: κάποια πηγή φωτός Αντικείµενα: που θα ανακλούν (ή διαθλούν) το φως Μάτι: σύλληψη του φωτός σαν εικόνα Τρόποι µετάδοσης φωτός

Διαβάστε περισσότερα

Γνωστική Ψυχολογία Ι (ΨΧ32)

Γνωστική Ψυχολογία Ι (ΨΧ32) Γνωστική Ψυχολογία Ι (ΨΧ32) Διάλεξη 6 Μηχανισμοί επεξεργασίας οπτικού σήματος Οι άλλες αισθήσεις Πέτρος Ρούσσος Η αντιληπτική πλάνη του πλέγματος Hermann 1 Πλάγια αναστολή Η πλάγια αναστολή (lateral inhibition)

Διαβάστε περισσότερα

Εφαρμογές Πληροφορικής

Εφαρμογές Πληροφορικής Εφαρμογές Πληροφορικής Κεφάλαιο 11 Πολυμέσα ΜΕΡΟΣ Α 1. Υπερκείμενο Ποιός είναι ο κόμβος, ποιός ο σύνδεσμος και ποιά η θερμή λέξη; 1 2. Υπερμέσα Χαρακτηριστικά Κόμβος (Node) Αποτελεί τη βάση πληροφοριών

Διαβάστε περισσότερα

ΦΩΤΟΡΕΑΛΙΣΜΟΣ & ΚΙΝΗΣΗ (ΘΕΩΡΙΑ)

ΦΩΤΟΡΕΑΛΙΣΜΟΣ & ΚΙΝΗΣΗ (ΘΕΩΡΙΑ) ΦΩΤΟΡΕΑΛΙΣΜΟΣ & ΚΙΝΗΣΗ ΔΙΔΑΣΚΩΝ : ΝΤΙΝΤΑΚΗΣ ΙΩΑΝΝΗΣ (MSC) Καθηγητής Εφαρμογών ΚΑΡΔΙΤΣΑ 2013 ΤΙ ΕΙΝΑΙ ΦΩΤΟΑΠΟΔΟΣΗ: ΕΝΝΟΟΥΜΕ ΤΗ ΔΙΑΔΙΚΑΣΙΑ ΚΑΘΟΡΙΣΜΟΥ ΟΛΩΝ ΕΚΕΙΝΩΝ ΤΩΝ ΣΤΟΙΧΕΙΩΝ ΚΑΙ ΠΑΡΑΜΕΤΡΩΝ ΩΣΤΕ ΝΑ ΕΧΟΥΜΕ

Διαβάστε περισσότερα

Βίντεο. Τεχνολογία Πολυμέσων και Πολυμεσικές Επικοινωνίες 06-1

Βίντεο. Τεχνολογία Πολυμέσων και Πολυμεσικές Επικοινωνίες 06-1 Βίντεο Εισαγωγή Χαρακτηριστικά του βίντεο Απόσταση θέασης Μετάδοση τηλεοπτικού σήματος Συμβατικά τηλεοπτικά συστήματα Ψηφιακό βίντεο Εναλλακτικά μορφότυπα Τηλεόραση υψηλής ευκρίνειας Κινούμενες εικόνες

Διαβάστε περισσότερα

Εικόνες και γραφικά. Τεχνολογία Πολυµέσων 05-1

Εικόνες και γραφικά. Τεχνολογία Πολυµέσων 05-1 Εικόνες και γραφικά Περιγραφή στατικών εικόνων Αναπαράσταση γραφικών Υλικό γραφικών Dithering και anti-aliasing Σύνθεση εικόνας Ανάλυση εικόνας Μετάδοση εικόνας Τεχνολογία Πολυµέσων 05-1 Περιγραφή στατικών

Διαβάστε περισσότερα

ΕΡΩΤΗΣΕΙΣ ΣΤΗ ΘΕΩΡΙΑ ΧΡΩΜΑΤΩΝ

ΕΡΩΤΗΣΕΙΣ ΣΤΗ ΘΕΩΡΙΑ ΧΡΩΜΑΤΩΝ ΕΡΩΤΗΣΕΙΣ ΣΤΗ ΘΕΩΡΙΑ ΧΡΩΜΑΤΩΝ Συμπλήρωση κενών 1. Η Λαμπρότητα (Brightness) είναι Υποκειμενικός παράγοντας. 2. Το χρώμα ενός αντικειμένου εξαρτάται από το ίδιο και την φωτεινή πηγή. 3. Το Μάτι είναι πολύ

Διαβάστε περισσότερα

Ακαδηµαϊκό Έτος , Χειµερινό Εξάµηνο ιδάσκων Καθ.: Νίκος Τσαπατσούλης

Ακαδηµαϊκό Έτος , Χειµερινό Εξάµηνο ιδάσκων Καθ.: Νίκος Τσαπατσούλης ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΙΡΑΙΩΣ, ΤΜΗΜΑ Ι ΑΚΤΙΚΗΣ ΤΗΣ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΚΑΙ ΨΗΦΙΑΚΩΝ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΤΨΣ 50: ΨΗΦΙΑΚΗ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ ΕΙΚΟΝΑΣ Ακαδηµαϊκό Έτος 005 006, Χειµερινό Εξάµηνο Καθ.: Νίκος Τσαπατσούλης ΤΕΛΙΚΗ ΕΞΕΤΑΣΗ Η εξέταση

Διαβάστε περισσότερα

Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας

Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας Τι είναι η ψηφιακή εικόνα 1/67 Το μοντέλο της εικόνας ΜίαεικόναπαριστάνεταιαπόέναπίνακαU που κάθε στοιχείο του u(i,j) ονομάζεται εικονοστοιχείο pixel (picture element). Η ανάλυση

Διαβάστε περισσότερα

I λ de cos b (8.3) de = cos b, (8.4)

I λ de cos b (8.3) de = cos b, (8.4) Κεφάλαιο 8 Φωτισµός (Illumination) 8.1 Βασικοί ορισµοί και παραδοχές Με τον όρο Φωτισµός εννοούµε τι διαδικασία υπολογισµού της έντασης της ϕωτεινής ακτινοβολίας που προσλαµβάνει ο ϑεατής (π.χ. µία κάµερα)

Διαβάστε περισσότερα

Ψηφιοποίηση και Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας

Ψηφιοποίηση και Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας Ανοικτά Ακαδημαϊκά Μαθήματα στο ΤΕΙ Ιονίων Νήσων Ψηφιοποίηση και Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας Ενότητα 10: Εισαγωγή στην επεξεργασία εικόνας Το περιεχόμενο του μαθήματος διατίθεται με άδεια Creative Commons

Διαβάστε περισσότερα

ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΦΥΣΙΚΗΣ ΟΠΤΙΚΗΣ - ΟΠΤΟΗΛΕΚΤΡΟΝΙΚΗΣ & LASER ΤΜΗΜΑ ΦΥΣΙΚΗΣ ΧΗΜΕΙΑΣ & Τ/Υ ΑΣΚΗΣΗ ΝΟ7 ΟΠΤΙΚΗ FOURIER. Γ. Μήτσου

ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΦΥΣΙΚΗΣ ΟΠΤΙΚΗΣ - ΟΠΤΟΗΛΕΚΤΡΟΝΙΚΗΣ & LASER ΤΜΗΜΑ ΦΥΣΙΚΗΣ ΧΗΜΕΙΑΣ & Τ/Υ ΑΣΚΗΣΗ ΝΟ7 ΟΠΤΙΚΗ FOURIER. Γ. Μήτσου ΕΡΓΑΣΗΡΙΟ ΦΥΣΙΚΗΣ ΟΠΙΚΗΣ - ΟΠΟΗΛΕΚΡΟΝΙΚΗΣ & LASER ΜΗΜΑ ΦΥΣΙΚΗΣ ΧΗΜΕΙΑΣ & /Υ ΑΣΚΗΣΗ ΝΟ7 ΟΠΙΚΗ FOURIER Γ. Μήτσου Μάρτιος 8 Α. Θεωρία. Εισαγωγή Η επεξεργασία οπτικών δεδοµένων, το φιλτράρισµα χωρικών συχνοτήτων

Διαβάστε περισσότερα

ΌΡΑΣΗ. Εργασία Β Τετράμηνου Τεχνολογία Επικοινωνιών Μαρία Κόντη

ΌΡΑΣΗ. Εργασία Β Τετράμηνου Τεχνολογία Επικοινωνιών Μαρία Κόντη ΌΡΑΣΗ Εργασία Β Τετράμηνου Τεχνολογία Επικοινωνιών Μαρία Κόντη Τι ονομάζουμε όραση; Ονομάζεται μία από τις πέντε αισθήσεις Όργανο αντίληψης είναι τα μάτια Αντικείμενο αντίληψης είναι το φως Θεωρείται η

Διαβάστε περισσότερα

ΑΣΚΗΣΗ 3 ΒΕΛΤΙΩΣΗ ΕΙΚΟΝΑΣ ΜΕΛΕΤΗ ΙΣΤΟΓΡΑΜΜΑΤΟΣ. ( ) 1, αν Ι(i,j)=k hk ( ), διαφορετικά

ΑΣΚΗΣΗ 3 ΒΕΛΤΙΩΣΗ ΕΙΚΟΝΑΣ ΜΕΛΕΤΗ ΙΣΤΟΓΡΑΜΜΑΤΟΣ. ( ) 1, αν Ι(i,j)=k hk ( ), διαφορετικά ΑΣΚΗΣΗ 3 ΒΕΛΤΙΩΣΗ ΕΙΚΟΝΑΣ ΜΕΛΕΤΗ ΙΣΤΟΓΡΑΜΜΑΤΟΣ Αντικείμενο: Εξαγωγή ιστογράμματος εικόνας, απλοί μετασχηματισμοί με αυτό, ισοστάθμιση ιστογράμματος. Εφαρμογή βασικών παραθύρων με την βοήθεια του ΜΑΤLAB

Διαβάστε περισσότερα

Σχεδίαση με Ηλεκτρονικούς Υπολογιστές

Σχεδίαση με Ηλεκτρονικούς Υπολογιστές ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΑΝΟΙΧΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΙΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ Σχεδίαση με Ηλεκτρονικούς Υπολογιστές Ενότητα # 10: Χρωματικά μοντέλα στον ΗΥ Καθηγητής Ιωάννης Γ. Παρασχάκης Τμήμα Αγρονόμων & Τοπογράφων

Διαβάστε περισσότερα

Μετάδοση Πολυμεσικών Υπηρεσιών Ψηφιακή Τηλεόραση

Μετάδοση Πολυμεσικών Υπηρεσιών Ψηφιακή Τηλεόραση Χειμερινό Εξάμηνο 2013-2014 Μετάδοση Πολυμεσικών Υπηρεσιών Ψηφιακή Τηλεόραση 4 η Παρουσίαση : Επεξεργασία Εικόνας Διδάσκων: Γιάννης Ντόκας Εισαγωγή στις Έννοιες των Εικόνων Στο χώρο των πολυμέσων χρησιμοποιείται

Διαβάστε περισσότερα

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΕΣ ΠΟΛΥΜΕΣΩΝ

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΕΣ ΠΟΛΥΜΕΣΩΝ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΕΣ ΠΟΛΥΜΕΣΩΝ Οπτικά Σήματα Ν. Μ. Σγούρος (sgouros@unipi.gr) Φάσμα του Φωτός Το Ανθρώπινο Μάτι Οπτικό Ερέθισμα Σχηματισμός Εικόνων Camera Obscura Pinhole Approximation Ιδανικός Υπολογισμός Βάθους

Διαβάστε περισσότερα

Κατάτµηση Εικόνων: Ανίχνευση Ακµών και Κατάτµηση µε Κατωφλίωση

Κατάτµηση Εικόνων: Ανίχνευση Ακµών και Κατάτµηση µε Κατωφλίωση ΤΨΣ 50 Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας Κατάτµηση Εικόνων: Ανίχνευση Ακµών και Κατάτµηση µε Κατωφλίωση Τµήµα ιδακτικής της Τεχνολογίας και Ψηφιακών Συστηµάτων Πανεπιστήµιο Πειραιώς Περιεχόµενα Βιβλιογραφία

Διαβάστε περισσότερα

Α.Τ.Ε.Ι. Ηρακλείου Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας ιδάσκων: Βασίλειος Γαργανουράκης. Τελικός Προορισµός

Α.Τ.Ε.Ι. Ηρακλείου Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας ιδάσκων: Βασίλειος Γαργανουράκης. Τελικός Προορισµός Τελικός Προορισµός 1 CRT (Cathode Ray Tube) http://www.howstuffworks.com Πυροβόλο ηλεκτρονίων στοχεύει σε οθόνη µε επικάλυψη φωσφόρου Παράγεται µια φωτεινή κηλίδα Σαρώνοντας την κηλίδα πάνω-κάτω και αριστερά-δεξιά

Διαβάστε περισσότερα

Γραφικά µε Η/Υ. Τεχνολογίες Γραφικών & Στοιχεία µαθηµατικών

Γραφικά µε Η/Υ. Τεχνολογίες Γραφικών & Στοιχεία µαθηµατικών Γραφικά µε Η/Υ Τεχνολογίες Γραφικών & Στοιχεία µαθηµατικών Τεχνολογίες Γραφικών 2/ 4 Τεχνολογία παραγωγής συνθετικής εικόνας (Πλεγµατική οθόνη) Πλεγµατική οθόνη (Raster): δισδιάστατο πλέγµα απόpixels Ανάλυση

Διαβάστε περισσότερα

Περιεχόµενα ΕΠΛ 422: στα Συστήµατα Πολυµέσων. Βιβλιογραφία. ειγµατοληψία. ηµιουργία ψηφιακής µορφής πληροφορίας στα Συστήµατα Πολυµέσων

Περιεχόµενα ΕΠΛ 422: στα Συστήµατα Πολυµέσων. Βιβλιογραφία. ειγµατοληψία. ηµιουργία ψηφιακής µορφής πληροφορίας στα Συστήµατα Πολυµέσων Περιεχόµενα ΕΠΛ 422: Συστήµατα Πολυµέσων Ψηφιακή Αναπαράσταση Σήµατος: ειγµατοληψία Βιβλιογραφία ηµιουργία ψηφιακής µορφής πληροφορίας στα Συστήµατα Πολυµέσων Βασικές Έννοιες Επεξεργασίας Σηµάτων Ψηφιοποίηση

Διαβάστε περισσότερα

Μαθηµατικό Παράρτηµα 2 Εξισώσεις Διαφορών

Μαθηµατικό Παράρτηµα 2 Εξισώσεις Διαφορών Γιώργος Αλογοσκούφης, Δυναµική Μακροοικονοµική, Αθήνα 206 Μαθηµατικό Παράρτηµα 2 Εξισώσεις Διαφορών Στο παράρτηµα αυτό εξετάζουµε τις ιδιότητες και τους τρόπους επίλυσης εξισώσεων διαφορών. Oι εξισώσεις

Διαβάστε περισσότερα

Ψηφιακή Επεξεργασία και Ανάλυση Εικόνας Ενότητα 4 η : Βελτίωση Εικόνας. Καθ. Κωνσταντίνος Μπερμπερίδης Πολυτεχνική Σχολή Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής

Ψηφιακή Επεξεργασία και Ανάλυση Εικόνας Ενότητα 4 η : Βελτίωση Εικόνας. Καθ. Κωνσταντίνος Μπερμπερίδης Πολυτεχνική Σχολή Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής Ψηφιακή Επεξεργασία και Ανάλυση Εικόνας Ενότητα 4 η : Βελτίωση Εικόνας Καθ. Κωνσταντίνος Μπερμπερίδης Πολυτεχνική Σχολή Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής Σκοποί ενότητας Εισαγωγή στις τεχνικές βελτίωσης εικόνας

Διαβάστε περισσότερα

Τεχνολογία Πολυμέσων. Ενότητα # 5: Εικόνα Διδάσκων: Γεώργιος Ξυλωμένος Τμήμα: Πληροφορικής

Τεχνολογία Πολυμέσων. Ενότητα # 5: Εικόνα Διδάσκων: Γεώργιος Ξυλωμένος Τμήμα: Πληροφορικής Τεχνολογία Πολυμέσων Ενότητα # 5: Εικόνα Διδάσκων: Γεώργιος Ξυλωμένος Τμήμα: Πληροφορικής Χρηματοδότηση Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό έχει αναπτυχθεί στα πλαίσια του εκπαιδευτικού έργου του διδάσκοντα. Το

Διαβάστε περισσότερα

Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας. Σ. Φωτόπουλος ΨΕΕ

Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας. Σ. Φωτόπουλος ΨΕΕ Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας ΒΕΛΤΙΩΣΗ ΕΙΚΟΝΑΣ ΜΕ ΙΣΤΟΓΡΑΜΜΑ ΔΠΜΣ ΗΕΠ 1/46 Περιλαμβάνει: Βελτίωση (Enhancement) Ανακατασκευή (Restoration) Κωδικοποίηση (Coding) Ανάλυση, Κατανόηση Τμηματοποίηση (Segmentation)

Διαβάστε περισσότερα

Digital Image Processing

Digital Image Processing Digital Image Processing Intensity Transformations Πέτρος Καρβέλης pkarvelis@gmail.com Images taken from: R. Gonzalez and R. Woods. Digital Image Processing, Prentice Hall, 2008. Image Enhancement: είναι

Διαβάστε περισσότερα

Περίθλαση από ακµή και από εµπόδιο.

Περίθλαση από ακµή και από εµπόδιο. ρ. Χ. Βοζίκης Εργαστήριο Φυσικής ΙΙ 63 6. Άσκηση 6 Περίθλαση από ακµή και από εµπόδιο. 6.1 Σκοπός της εργαστηριακής άσκησης Σκοπός της άσκησης αυτής, καθώς και των δύο εποµένων, είναι η γνωριµία των σπουδαστών

Διαβάστε περισσότερα

( J) e 2 ( ) ( ) x e +, (9-14) = (9-16) ω e xe v. De = (9-18) , (9-19)

( J) e 2 ( ) ( ) x e +, (9-14) = (9-16) ω e xe v. De = (9-18) , (9-19) Ασκήσεις Φασµατοσκοπίας Η φασµατική περιοχή στην οποία βρίσκεται µια φωτεινή ακτινοβολία χαρακτηρίζεται από την συχνότητα ν (Hz) µε την οποία ταλαντώνεται το ηλεκτρικό και το µαγνητικό πεδίο του φωτός.

Διαβάστε περισσότερα

Doppler Radar. Μεταφορά σήµατος µε την βοήθεια των µικροκυµάτων.

Doppler Radar. Μεταφορά σήµατος µε την βοήθεια των µικροκυµάτων. ρ. Χ. Βοζίκης Εργαστήριο Φυσικής ΙΙ 101 10. Άσκηση 10 Doppler Radar. Μεταφορά σήµατος µε την βοήθεια των µικροκυµάτων. 10.1 Σκοπός της εργαστηριακής άσκησης Σκοπός της άσκησης είναι η γνωριµία των σπουδαστών

Διαβάστε περισσότερα

Εισαγωγή στις Ηλεκτρικές Μετρήσεις

Εισαγωγή στις Ηλεκτρικές Μετρήσεις Εισαγωγή στις Ηλεκτρικές Μετρήσεις Σφάλματα Μετρήσεων Συμβατικά όργανα μετρήσεων Χαρακτηριστικά μεγέθη οργάνων Παλμογράφος Λέκτορας Σοφία Τσεκερίδου 1 Σφάλματα μετρήσεων Επιτυχημένη μέτρηση Σωστή εκλογή

Διαβάστε περισσότερα

Παρουσίαση Νο. 5 Βελτίωση εικόνας

Παρουσίαση Νο. 5 Βελτίωση εικόνας Ψηφιακή Επεξεργασία και Ανάλυση Εικόνας Παρουσίαση Νο. 5 Βελτίωση εικόνας Εισαγωγή Η βελτίωση γίνεται σε υποκειμενική βάση Η απόδοση εξαρτάται από την εφαρμογή Οι τεχνικές είναι συνήθως ad hoc Τονίζει

Διαβάστε περισσότερα

ΕΝΟΤΗΤΑ 6 6.0 ΤΗΛΕΟΡΑΣΗ ΕΙΣΑΓΩΓΗ

ΕΝΟΤΗΤΑ 6 6.0 ΤΗΛΕΟΡΑΣΗ ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΕΝΟΤΗΤΑ 6 60 ΤΗΛΕΟΡΑΣΗ ΕΙΣΑΓΩΓΗ Η τηλεόραση είναι σήμερα ένα από τα πιο σημαντικά επικοινωνιακά συστήματα Δεν υπάρχει άνθρωπος, στις ανεπτυγμένες χώρες, που να μην αφιερώνει ορισμένες ώρες την ημέρα μπροστά

Διαβάστε περισσότερα

Επεξεργασία Χαρτογραφικής Εικόνας

Επεξεργασία Χαρτογραφικής Εικόνας Επεξεργασία Χαρτογραφικής Εικόνας ιδάσκων: Αναγνωστόπουλος Χρήστος Αρχές συµπίεσης δεδοµένων Ήδη συµπίεσης Συµπίεση εικόνων Αλγόριθµος JPEG Γιατί χρειαζόµαστε συµπίεση; Τα σηµερινά αποθηκευτικά µέσα αδυνατούν

Διαβάστε περισσότερα

ΦΡΟΝΤΙΣΤΗΡΙΟ ΜΕΤΑΙΧΜΙΟ Επαναληπτικό στη Φυσική 1. Θέµα 1 ο

ΦΡΟΝΤΙΣΤΗΡΙΟ ΜΕΤΑΙΧΜΙΟ Επαναληπτικό στη Φυσική 1. Θέµα 1 ο ΦΡΟΝΤΙΣΤΗΡΙΟ ΜΕΤΑΙΧΜΙΟ Επαναληπτικό στη Φυσική 1 Θέµα 1 ο 1. Το διάγραµµα του διπλανού σχήµατος παριστάνει τη χρονική µεταβολή της αποµάκρυνσης ενός σώµατος που εκτελεί απλή αρµονική ταλάντωση. Ποια από

Διαβάστε περισσότερα

Εισαγωγή Στοιχεία Θεωρίας

Εισαγωγή Στοιχεία Θεωρίας Εισαγωγή Σκοπός της άσκησης αυτής είναι η εισαγωγή στην τεχνογνωσία των οπτικών ινών και η μελέτη τους κατά τη διάδοση μιας δέσμης laser. Συγκεκριμένα μελετάται η εξασθένιση που υφίσταται το σήμα στην

Διαβάστε περισσότερα

Γνωστό: P (M) = 2 M = τρόποι επιλογής υποσυνόλου του M. Π.χ. M = {A, B, C} π. 1. Π.χ.

Γνωστό: P (M) = 2 M = τρόποι επιλογής υποσυνόλου του M. Π.χ. M = {A, B, C} π. 1. Π.χ. Παραδείγματα Απαρίθμησης Γνωστό: P (M 2 M τρόποι επιλογής υποσυνόλου του M Τεχνικές Απαρίθμησης Πχ M {A, B, C} P (M 2 3 8 #(Υποσυνόλων με 2 στοιχεία ( 3 2 3 #(Διατεταγμένων υποσυνόλων με 2 στοιχεία 3 2

Διαβάστε περισσότερα

Συστήματα συντεταγμένων

Συστήματα συντεταγμένων Κεφάλαιο. Για να δημιουργήσουμε τρισδιάστατα αντικείμενα, που μπορούν να παρασταθούν στην οθόνη του υπολογιστή ως ένα σύνολο από γραμμές, επίπεδες πολυγωνικές επιφάνειες ή ακόμη και από ένα συνδυασμό από

Διαβάστε περισσότερα

Οδηγός ποιότητας χρωμάτων

Οδηγός ποιότητας χρωμάτων Σελίδα 1 από 6 Οδηγός ποιότητας χρωμάτων Ο οδηγός ποιότητας χρωμάτων βοηθά τους χρήστες να κατανοήσουν πώς μπορούν να χρησιμοποιηθούν οι λειτουργίες που διατίθενται για τη ρύθμιση και προσαρμογή της έγχρωμης

Διαβάστε περισσότερα

Συστήματα Πολυμέσων. Ενότητα 14: Εισαγωγικά Θέματα Βίντεο. Θρασύβουλος Γ. Τσιάτσος Τμήμα Πληροφορικής ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ

Συστήματα Πολυμέσων. Ενότητα 14: Εισαγωγικά Θέματα Βίντεο. Θρασύβουλος Γ. Τσιάτσος Τμήμα Πληροφορικής ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΑΝΟΙΧΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΙΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ Συστήματα Πολυμέσων Ενότητα 14: Εισαγωγικά Θέματα Βίντεο Θρασύβουλος Γ. Τσιάτσος Τμήμα Πληροφορικής Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό

Διαβάστε περισσότερα

2 Η ΠΡΟΟΔΟΣ. Ενδεικτικές λύσεις κάποιων προβλημάτων. Τα νούμερα στις ασκήσεις είναι ΤΥΧΑΙΑ και ΟΧΙ αυτά της εξέταση

2 Η ΠΡΟΟΔΟΣ. Ενδεικτικές λύσεις κάποιων προβλημάτων. Τα νούμερα στις ασκήσεις είναι ΤΥΧΑΙΑ και ΟΧΙ αυτά της εξέταση 2 Η ΠΡΟΟΔΟΣ Ενδεικτικές λύσεις κάποιων προβλημάτων Τα νούμερα στις ασκήσεις είναι ΤΥΧΑΙΑ και ΟΧΙ αυτά της εξέταση Ένας τροχός εκκινεί από την ηρεμία και επιταχύνει με γωνιακή ταχύτητα που δίνεται από την,

Διαβάστε περισσότερα

ΑΡΧΕΣ ΤΗΛΕΠΙΣΚΟΠΗΣΗΣ (Y2204) Βασιλάκης Εµµανουήλ Λέκτορας Τηλεανίχνευσης

ΑΡΧΕΣ ΤΗΛΕΠΙΣΚΟΠΗΣΗΣ (Y2204) Βασιλάκης Εµµανουήλ Λέκτορας Τηλεανίχνευσης ΑΡΧΕΣ ΤΗΛΕΠΙΣΚΟΠΗΣΗΣ (Y2204) Βασιλάκης Εµµανουήλ Λέκτορας Τηλεανίχνευσης ΘΕΜΑΤΑ Τι είναι τηλεπισκόπηση Ιστορική εξέλιξη Συστήµατα παρατήρησης της Γης Στοιχεία Ηλεκτρο-Μαγνητικής Ακτινοβολίας Διακριτική

Διαβάστε περισσότερα

Ενότητα 3: Μετασχηµατισµοί Έντασης & Χωρικό Φιλτράρισµα

Ενότητα 3: Μετασχηµατισµοί Έντασης & Χωρικό Φιλτράρισµα Ενότητα 3: Μετασχηµατισµοί Έντασης & Χωρικό Φιλτράρισµα Βασικές Έννοιες Διεργασίες στο πεδίο του χώρου f(x, y) : εικόνα εισόδου g(x, y) : εικόνα εισόδου g x, y = T f(x, y) T : τελεστής που εφαρµόζεται

Διαβάστε περισσότερα

Κατάτµηση εικόνας σε οµοιόµορφες περιοχές

Κατάτµηση εικόνας σε οµοιόµορφες περιοχές KEΣ 03 Αναγνώριση Προτύπων και Ανάλυση Εικόνας Κατάτµηση εικόνας σε οµοιόµορφες περιοχές ΤµήµαΕπιστήµης και Τεχνολογίας Τηλεπικοινωνιών Πανεπιστήµιο Πελοποννήσου Εισαγωγή Κατάτµηση µε πολυκατωφλίωση Ανάπτυξη

Διαβάστε περισσότερα

Φωτοηλεκτρικό Φαινόµενο Εργαστηριακή άσκηση

Φωτοηλεκτρικό Φαινόµενο Εργαστηριακή άσκηση ttp ://k k.sr sr.sc sc.gr Μιχαήλ Μιχαήλ, Φυσικός 1 Φωτοηλεκτρικό Φαινόµενο Εργαστηριακή άσκηση ΣΤΟΧΟΙ Οι στόχοι αυτής της εργαστηριακής άσκησης είναι: - Η πειραµατική επιβεβαίωση ότι η µορφή της φωτοηλεκτρικής

Διαβάστε περισσότερα

Παρουσίαση Νο. 4 Ψηφιακή Καταγραφή Εικόνας

Παρουσίαση Νο. 4 Ψηφιακή Καταγραφή Εικόνας Ψηφιακή Επεξεργασία και Ανάλυση Εικόνας Παρουσίαση Νο. 4 Ψηφιακή Καταγραφή Εικόνας Εισαγωγή (1/2) Για την καταγραφή εικόνας απαιτούνται «Φωτεινή» πηγή Αντικείμενο Σύστημα καταγραφής «Φωτεινή» πηγή Πηγή

Διαβάστε περισσότερα

Οδηγός ποιότητας χρωμάτων

Οδηγός ποιότητας χρωμάτων Σελίδα 1 από 5 Οδηγός ποιότητας χρωμάτων Μενού Ποιότητα Χρήση Print Mode (Λειτουργία εκτύπωσης) Έγχρωμο Μόνο μαύρο Διόρθωση χρώματος Αυτόματη Manual (Μη αυτόματη) Ανάλυση εκτύπωσης 1200 dpi 4800 CQ Σκουρότητα

Διαβάστε περισσότερα

Μέθοδοι Αναπαράστασης Περιοχών

Μέθοδοι Αναπαράστασης Περιοχών KEΣ 3 Αναγνώριση Προτύπων και Ανάλυση Εικόνας Μέθοδοι Αναπαράστασης Περιοχών ΤµήµαΕπιστήµης και Τεχνολογίας Τηλεπικοινωνιών Πανεπιστήµιο Πελοποννήσου Εισαγωγή Χαρακτηριστικά χώρου Χαρακτηριστικά από µετασχηµατισµό

Διαβάστε περισσότερα

Μοντέλο φωτισμού Phong

Μοντέλο φωτισμού Phong ΚΕΦΑΛΑΙΟ 9. Στο προηγούμενο κεφάλαιο παρουσιάσθηκαν οι αλγόριθμοι απαλοιφής των πίσω επιφανειών και ακμών. Απαλοίφοντας λοιπόν τις πίσω επιφάνειες και ακμές ενός τρισδιάστατου αντικειμένου, μπορούμε να

Διαβάστε περισσότερα

ΑΣΚΗΣΕΙΣ ΚΥΜΑΤΙΚΗΣ ΟΠΤΙΚΗΣ

ΑΣΚΗΣΕΙΣ ΚΥΜΑΤΙΚΗΣ ΟΠΤΙΚΗΣ ΑΣΚΗΣΕΙΣ ΚΥΜΑΤΙΚΗΣ ΟΠΤΙΚΗΣ ΑΣΚΗΣΗ 1: Ένα οπτικό φράγμα με δυο σχισμές που απέχουν μεταξύ τους απόσταση =0.0 mm είναι τοποθετημένο σε απόσταση =1,0 m από μια οθόνη. Το οπτικό φράγμα με τις δυο σχισμές φωτίζεται

Διαβάστε περισσότερα

Εισαγωγή στις Τηλεπικοινωνίες

Εισαγωγή στις Τηλεπικοινωνίες ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ Ανώτατο Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Πειραιά Τεχνολογικού Τομέα Εισαγωγή στις Τηλεπικοινωνίες Ενότητα : Εισαγωγή στη Διαμόρφωση Συχνότητας (FΜ) Όνομα Καθηγητή: Δρ. Ηρακλής Σίμος Τμήμα: Ηλεκτρονικών

Διαβάστε περισσότερα

ΘΕΩΡΗΤΙΚΗ ΑΣΚΗΣΗ ιάθλαση µέσω πρίσµατος Φασµατοσκοπικά χαρακτηριστικά πρίσµατος

ΘΕΩΡΗΤΙΚΗ ΑΣΚΗΣΗ ιάθλαση µέσω πρίσµατος Φασµατοσκοπικά χαρακτηριστικά πρίσµατος Ο1 ΘΕΩΡΗΤΙΚΗ ΑΣΚΗΣΗ ιάθλαση µέσω πρίσµατος Φασµατοσκοπικά χαρακτηριστικά πρίσµατος 1. Εισαγωγή Όταν δέσµη λευκού φωτός προσπέσει σε ένα πρίσµα τότε κάθε µήκος κύµατος διαθλάται σύµφωνα µε τον αντίστοιχο

Διαβάστε περισσότερα

Κυματική οπτική. Συμβολή Περίθλαση Πόλωση

Κυματική οπτική. Συμβολή Περίθλαση Πόλωση Κυματική οπτική Η κυματική οπτική ασχολείται με τη μελέτη φαινομένων τα οποία δεν μπορούμε να εξηγήσουμε επαρκώς με τις αρχές της γεωμετρικής οπτικής. Στα φαινόμενα αυτά περιλαμβάνονται τα εξής: Συμβολή

Διαβάστε περισσότερα

ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ

ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΙΑΤΙΚΟ ΙΑΤΙΚΟ Αντιληπτική Κατηγοριοποίηση και Κρίση Ανίχνευση ιάκριση ιάκριση κειµένου, διάκριση σηµειακής εικόνας, διάκριση µοτίβου, διάκριση χρώµατος ιάκριση κίνησης Κρίνοντας την τάξη Κρίνοντας το σχετικό

Διαβάστε περισσότερα

Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνων

Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνων ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνων Ενότητα # 19: Επεξεργασία έγχρωμων εικόνων Καθηγητής Γιώργος Τζιρίτας Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Επεξεργασία έγχρωμων εικόνων Τρία πρωτεύοντα

Διαβάστε περισσότερα

HY 571 - Ιατρική Απεικόνιση. ιδάσκων: Kώστας Μαριάς

HY 571 - Ιατρική Απεικόνιση. ιδάσκων: Kώστας Μαριάς HY 571 - Ιατρική Απεικόνιση ιδάσκων: Kώστας Μαριάς 7. Υπολογιστική τοµογραφία Η ανάγκη απεικόνισης στις 3- ιαστάσεις Στην κλασική ακτινολογία η τρισδιάστατη ανθρώπινη ανατοµία προβάλλεται πάνω στο ακτινογραφικό

Διαβάστε περισσότερα

LASER 4. ΜΕΛΕΤΗ ΧΑΡΑΚΤΗΡΙΣΤΙΚΩΝ ΜΕΓΕΘΩΝ ΤΟΥ ΙΟ ΙΚΟΥ LASER ΑΙΣΘΗΤΙΚΗΣ ΚΑΙ ΦΥΣΙΚΟΘΕΡΑΠΕΙΑΣ GaAs (ΤΥΠΟΥ FE-LA 10)

LASER 4. ΜΕΛΕΤΗ ΧΑΡΑΚΤΗΡΙΣΤΙΚΩΝ ΜΕΓΕΘΩΝ ΤΟΥ ΙΟ ΙΚΟΥ LASER ΑΙΣΘΗΤΙΚΗΣ ΚΑΙ ΦΥΣΙΚΟΘΕΡΑΠΕΙΑΣ GaAs (ΤΥΠΟΥ FE-LA 10) LASER 4 ΜΕΛΕΤΗ ΧΑΡΑΚΤΗΡΙΣΤΙΚΩΝ ΜΕΓΕΘΩΝ ΤΟΥ ΙΟ ΙΚΟΥ LASER ΑΙΣΘΗΤΙΚΗΣ ΚΑΙ ΦΥΣΙΚΟΘΕΡΑΠΕΙΑΣ GaAs (ΤΥΠΟΥ FE-LA 10) Α. ΘΕΩΡΙΑ Για την κατανόηση και καλύτερη εκτέλεση αυτής της άσκησης, είναι απαραίτητη η γνώση

Διαβάστε περισσότερα

Ραδιομετρική Ενίσχυση - Χωρική Επεξεργασία Δορυφορικών Εικόνων

Ραδιομετρική Ενίσχυση - Χωρική Επεξεργασία Δορυφορικών Εικόνων Πανεπιστήμιο Θεσσαλίας Πολυτεχνική Σχολή Τμήμα Μηχανικών Χωροταξίας Πολεοδομίας και Περιφερειακής Ανάπτυξης Ραδιομετρική Ενίσχυση - Χωρική Επεξεργασία Δορυφορικών Εικόνων Ιωάννης Φαρασλής Τηλ : 24210-74466,

Διαβάστε περισσότερα

Αντοχή (ruggedness) στο θόρυβο μετάδοσης Αποτελεσματική αναγέννηση (regeneration) Δυνατότητα ομοιόμορφου σχήματος (uniform format) μετάδοσης Όμως:

Αντοχή (ruggedness) στο θόρυβο μετάδοσης Αποτελεσματική αναγέννηση (regeneration) Δυνατότητα ομοιόμορφου σχήματος (uniform format) μετάδοσης Όμως: ΨΗΦΙΑΚΗ ΑΝΑΠΑΡΑΣΤΑΣΗ Πλεονεκτήματα: Αντοχή (ruggedness) στο θόρυβο μετάδοσης Αποτελεσματική αναγέννηση (regeneration) Δυνατότητα ομοιόμορφου σχήματος (uniform format) μετάδοσης Όμως: Αύξηση απαίτησης εύρους

Διαβάστε περισσότερα

7.1 ΜΕΤΡΗΣΗ ΤΗΣ ΕΣΤΙΑΚΗΣ ΑΠΟΣΤΑΣΗΣ ΦΑΚΩΝ

7.1 ΜΕΤΡΗΣΗ ΤΗΣ ΕΣΤΙΑΚΗΣ ΑΠΟΣΤΑΣΗΣ ΦΑΚΩΝ 7.1 ΑΣΚΗΣΗ 7 ΜΕΤΡΗΣΗ ΤΗΣ ΕΣΤΙΑΚΗΣ ΑΠΟΣΤΑΣΗΣ ΦΑΚΩΝ ΘΕΩΡΙΑ Όταν φωτεινή παράλληλη δέσμη διαδιδόμενη από οπτικό μέσο α με δείκτη διάθλασης n 1 προσπίπτει σε άλλο οπτικό μέσο β με δείκτη διάθλασης n 2 και

Διαβάστε περισσότερα

ΑΣΚΗΣΗ 2 ΒΑΣΙΚΑ ΚΑΙ ΣΥΝΘΕΤΑ ΣΗΜΑΤΑ ΔΥΟ ΔΙΑΣΤΑΣΕΩΝ - ΕΙΚΟΝΑΣ

ΑΣΚΗΣΗ 2 ΒΑΣΙΚΑ ΚΑΙ ΣΥΝΘΕΤΑ ΣΗΜΑΤΑ ΔΥΟ ΔΙΑΣΤΑΣΕΩΝ - ΕΙΚΟΝΑΣ ΑΣΚΗΣΗ 2 ΒΑΣΙΚΑ ΚΑΙ ΣΥΝΘΕΤΑ ΣΗΜΑΤΑ ΔΥΟ ΔΙΑΣΤΑΣΕΩΝ - ΕΙΚΟΝΑΣ Αντικείμενο: Κατανόηση και αναπαράσταση των βασικών σημάτων δύο διαστάσεων και απεικόνισης αυτών σε εικόνα. Δημιουργία και επεξεργασία των διαφόρων

Διαβάστε περισσότερα

Γ ΛΥΚΕΙΟΥ ΦΥΣΙΚΗ ΘΕΤΙΚΗΣ & ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΗΣ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗΣ

Γ ΛΥΚΕΙΟΥ ΦΥΣΙΚΗ ΘΕΤΙΚΗΣ & ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΗΣ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗΣ ε π α ν α λ η π τ ι κ ά θ έ µ α τ α 0 0 5 Γ ΛΥΚΕΙΟΥ ΦΥΣΙΚΗ ΘΕΤΙΚΗΣ & ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΗΣ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗΣ 1 ΘΕΜΑ 1 o Για τις ερωτήσεις 1 4, να γράψετε στο τετράδιο σας τον αριθµό της ερώτησης και δίπλα το γράµµα που

Διαβάστε περισσότερα

Μετασχηµατισµός Ζ (z-tranform)

Μετασχηµατισµός Ζ (z-tranform) Μετασχηµατισµός Ζ (-traform) Εργαλείο ανάλυσης σηµάτων και συστηµάτων διακριτού χρόνου ιεργασία ανάλογη του Μετ/σµού Laplace Απόκριση συχνότητας Εφαρµογές επίλυση γραµµικών εξισώσεων διαφορών µε σταθερούς

Διαβάστε περισσότερα

ΠΟΥ ΔΙΑΔΙΔΕΤΑΙ ΤΟ ΦΩΣ

ΠΟΥ ΔΙΑΔΙΔΕΤΑΙ ΤΟ ΦΩΣ 1 ΦΩΣ Στο μικρόκοσμο θεωρούμε ότι το φως έχει δυο μορφές. Άλλοτε το αντιμετωπίζουμε με τη μορφή σωματιδίων που ονομάζουμε φωτόνια. Τα φωτόνια δεν έχουν μάζα αλλά μόνον ενέργεια. Άλλοτε πάλι αντιμετωπίζουμε

Διαβάστε περισσότερα

ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ Ανώτατο Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Πειραιά Τεχνολογικού Τομέα. Φωτοτεχνία. Ενότητα 1: Εισαγωγή στη Φωτομετρία

ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ Ανώτατο Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Πειραιά Τεχνολογικού Τομέα. Φωτοτεχνία. Ενότητα 1: Εισαγωγή στη Φωτομετρία ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ Ανώτατο Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Πειραιά Τεχνολογικού Τομέα Φωτοτεχνία Ενότητα 1: Εισαγωγή στη Φωτομετρία Γεώργιος Χ. Ιωαννίδης Τμήμα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών ΤΕ Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό

Διαβάστε περισσότερα

ΟΜΟΣΠΟΝ ΙΑ ΕΚΠΑΙ ΕΥΤΙΚΩΝ ΦΡΟΝΤΙΣΤΩΝ ΕΛΛΑ ΟΣ (Ο.Ε.Φ.Ε.) ΕΠΑΝΑΛΗΠΤΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ ΕΠΑΝΑΛΗΠΤΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ 2014. ÄÉÁÍüÇÓÇ

ΟΜΟΣΠΟΝ ΙΑ ΕΚΠΑΙ ΕΥΤΙΚΩΝ ΦΡΟΝΤΙΣΤΩΝ ΕΛΛΑ ΟΣ (Ο.Ε.Φ.Ε.) ΕΠΑΝΑΛΗΠΤΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ ΕΠΑΝΑΛΗΠΤΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ 2014. ÄÉÁÍüÇÓÇ ΤΑΞΗ: ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗ: ΜΑΘΗΜΑ: ΘΕΜΑ Α Γ ΓΕΝΙΚΟΥ ΛΥΚΕΙΟΥ ΘΕΤΙΚΗ & ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΗ ΦΥΣΙΚΗ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗΣ Ηµεροµηνία: Τετάρτη 23 Απριλίου 2014 ιάρκεια Εξέτασης: 3 ώρες ΕΚΦΩΝΗΣΕΙΣ Στις ηµιτελείς προτάσεις Α1 Α4 να γράψετε

Διαβάστε περισσότερα

Εφαρμογές που συνδυάζουν ταυτόχρονα πολλαπλά μέσα : Κί Κείμενο, Εικόνα, Ήχος, Video, Animation. Στα υπερμέσα η πρόσπέλαση της πληροφορίας γίνεται

Εφαρμογές που συνδυάζουν ταυτόχρονα πολλαπλά μέσα : Κί Κείμενο, Εικόνα, Ήχος, Video, Animation. Στα υπερμέσα η πρόσπέλαση της πληροφορίας γίνεται Τι είναι Πολυμέσα και τι Υπερμέσα Εφαρμογές που συνδυάζουν ταυτόχρονα πολλαπλά μέσα : Κί Κείμενο, Εικόνα, Ήχος, Video, Animation Στα πολυμέσα η προσπέλαση της πληροφορίας γίνεται με γραμμικό τρόπο (προκαθορισμένη

Διαβάστε περισσότερα

Πανεπιστήμιο Θεσσαλίας. Πολυτεχνική Σχολή ΘΕΜΑΤΙΚΗ : ΤΗΛΕΠΙΣΚΟΠΗΣΗ

Πανεπιστήμιο Θεσσαλίας. Πολυτεχνική Σχολή ΘΕΜΑΤΙΚΗ : ΤΗΛΕΠΙΣΚΟΠΗΣΗ Πανεπιστήμιο Θεσσαλίας Πολυτεχνική Σχολή Τμήμα Μηχανικών Χωροταξίας Πολεοδομίας και Περιφερειακής Ανάπτυξης ΘΕΜΑΤΙΚΗ : ΤΗΛΕΠΙΣΚΟΠΗΣΗ Ιωάννης Φαρασλής Τηλ : 24210-74466, Πεδίον Άρεως, Βόλος http://www.prd.uth.gr/el/staff/i_faraslis

Διαβάστε περισσότερα

5.1 Θεωρητική εισαγωγή

5.1 Θεωρητική εισαγωγή ΨΗΦΙΑΚΑ ΚΥΚΛΩΜΑΤΑ - ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΑΚΗ ΑΣΚΗΣΗ 5 ΚΩ ΙΚΟΠΟΙΗΣΗ BCD Σκοπός: Η κατανόηση της µετατροπής ενός τύπου δυαδικής πληροφορίας σε άλλον (κωδικοποίηση/αποκωδικοποίηση) µε τη µελέτη της κωδικοποίησης BCD

Διαβάστε περισσότερα

Φυσική των οφθαλμών και της όρασης. Κική Θεοδώρου

Φυσική των οφθαλμών και της όρασης. Κική Θεοδώρου Φυσική των οφθαλμών και της όρασης Κική Θεοδώρου Περιεχόμενα Στοιχεία Γεωμετρικής Οπτικής Ανατομία του Οφθαλμού Αμφιβληστροειδής Ο ανιχνευτής φωτός του οφθαλμού Το κατώφλι της όρασης Φαινόμενα περίθλασης

Διαβάστε περισσότερα

ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΠΟΛΥΜΕΣΩΝ ΚΑΙ ΓΡΑΦΙΚΩΝ

ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΠΟΛΥΜΕΣΩΝ ΚΑΙ ΓΡΑΦΙΚΩΝ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΠΟΛΥΜΕΣΩΝ ΚΑΙ ΓΡΑΦΙΚΩΝ Εισαγωγή /4 Το σχήμα και το μέγεθος των δισδιάστατων αντικειμένων περιγράφονται με τις καρτεσιανές συντεταγμένες x, y. Με εφαρμογή γεωμετρικών μετασχηματισμών στο μοντέλο

Διαβάστε περισσότερα

Κεφάλαιο 8. Οπτικοποίηση Απαλοιφή

Κεφάλαιο 8. Οπτικοποίηση Απαλοιφή Κεφάλαιο 8. Οπτικοποίηση Απαλοιφή Oι οπτικές επιδράσεις, που μπορεί να προκαλέσει μια εικόνα στους χρήστες, αποτελούν ένα από τα σπουδαιότερα αποτελέσματα των λειτουργιών γραφικών με Η/Υ. Τον όρο της οπτικοποίησης

Διαβάστε περισσότερα

Κατανοµές. Η κατανοµή (distribution) µιας µεταβλητής (variable) φαίνεται από το σχήµα του ιστογράµµατος (histogram).

Κατανοµές. Η κατανοµή (distribution) µιας µεταβλητής (variable) φαίνεται από το σχήµα του ιστογράµµατος (histogram). Ιωάννης Παραβάντης Επίκουρος Καθηγητής Τµήµα ιεθνών και Ευρωπαϊκών Σπουδών Πανεπιστήµιο Πειραιώς Μάρτιος 2010 Κατανοµές 1. Οµοιόµορφη κατανοµή Η κατανοµή (distribution) µιας µεταβλητής (variable) φαίνεται

Διαβάστε περισσότερα

Ανάκλαση Είδωλα σε κοίλα και κυρτά σφαιρικά κάτοπτρα. Αντώνης Πουλιάσης Φυσικός M.Sc. 12 ο ΓΥΜΝΑΣΙΟ ΠΕΡΙΣΤΕΡΙΟΥ

Ανάκλαση Είδωλα σε κοίλα και κυρτά σφαιρικά κάτοπτρα. Αντώνης Πουλιάσης Φυσικός M.Sc. 12 ο ΓΥΜΝΑΣΙΟ ΠΕΡΙΣΤΕΡΙΟΥ Ανάκλαση Είδωλα σε κοίλα και κυρτά σφαιρικά κάτοπτρα Αντώνης Πουλιάσης Φυσικός M.Sc. 12 ο ΓΥΜΝΑΣΙΟ ΠΕΡΙΣΤΕΡΙΟΥ Πουλιάσης Αντώνης Φυσικός M.Sc. 2 Ανάκλαση Είδωλα σε κοίλα και κυρτά σφαιρικά κάτοπτρα Γεωμετρική

Διαβάστε περισσότερα

Όραση Α. Ιδιότητες των κυµάτων. Ανατοµικάστοιχείαοφθαλµού. Ορατό φως

Όραση Α. Ιδιότητες των κυµάτων. Ανατοµικάστοιχείαοφθαλµού. Ορατό φως Ιδιότητες των κυµάτων Όραση Α Μήκος κύµατος: απόσταση µεταξύ δύο διαδοχικών κυµατικών µορφών Συχνότητα: αριθµός κύκλων ανά δευτερόλεπτα (εξαρτάται από το µήκος κύµατος) Ορατό φως Ανατοµικάστοιχείαοφθαλµού

Διαβάστε περισσότερα

Λειτουργία και Απόδοση του Πρότυπου Ανιχνευτή ΝΕΣΤΩΡ

Λειτουργία και Απόδοση του Πρότυπου Ανιχνευτή ΝΕΣΤΩΡ 12 Λειτουργία και Απόδοση του Πρότυπου Ανιχνευτή ΝΕΣΤΩΡ Εισαγωγή Στο παρόν Κεφάλαιο περιγράφεται η λειτουργία και απόδοση του πρότυπου ανιχνευτή ΝΕΣΤΩΡ κατά τη λειτουργία του στη βαθιά θάλασσα. Συγκεκριμένα

Διαβάστε περισσότερα

Τηλεπισκόπηση - Φωτοερμηνεία

Τηλεπισκόπηση - Φωτοερμηνεία ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΙΑΣ Τηλεπισκόπηση - Φωτοερμηνεία Ενότητα 10: Ραδιομετρική Ενίσχυση Χωρική Επεξεργασία Δορυφορικών Εικόνων. Κωνσταντίνος Περάκης Ιωάννης Φαρασλής Τμήμα Μηχανικών Χωροταξίας, Πολεοδομίας

Διαβάστε περισσότερα

Ραδιοτηλεοπτικά Συστήματα Ενότητα 2: Παραγωγή και Μετάδοση Τηλεοπτικού Σήματος

Ραδιοτηλεοπτικά Συστήματα Ενότητα 2: Παραγωγή και Μετάδοση Τηλεοπτικού Σήματος ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ Ανώτατο Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Πειραιά Τεχνολογικού Τομέα Ραδιοτηλεοπτικά Συστήματα Ενότητα 2: Παραγωγή και Μετάδοση Τηλεοπτικού Σήματος Δρ. Νικόλαος- Αλέξανδρος Τάτλας Τμήμα Ηλεκτρονικών

Διαβάστε περισσότερα

Σηµειώσεις στις σειρές

Σηµειώσεις στις σειρές . ΟΡΙΣΜΟΙ - ΓΕΝΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ Σηµειώσεις στις σειρές Στην Ενότητα αυτή παρουσιάζουµε τις βασικές-απαραίτητες έννοιες για την µελέτη των σειρών πραγµατικών αριθµών και των εφαρµογών τους. Έτσι, δίνονται συστηµατικά

Διαβάστε περισσότερα

ΣΧΕΔΙΑΣΗ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΜΕ ΧΡΗΣΗ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ (E-CAD) ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΟ ΕΤΟΣ

ΣΧΕΔΙΑΣΗ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΜΕ ΧΡΗΣΗ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ (E-CAD) ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΟ ΕΤΟΣ ΣΧΕΔΙΑΣΗ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΜΕ ΧΡΗΣΗ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ (E-CAD) ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΟ ΕΤΟΣ 2014 2015 ΕΡΓΑΣΙΑ ΕΞΑΜΗΝΟΥ Σκοπός της φετινής εργασίας εξαμήνου είναι η σχεδίαση ενός Συστήματος Εισαγωγής & Απεικόνισης Χαρακτήρων (στο

Διαβάστε περισσότερα

Εργαστήριο Τεχνολογίας Πολυμέσων & Γραφικών, Τ.Ε.Π Π.Μ, Μάθημα: Γραφικά με Η/Υ

Εργαστήριο Τεχνολογίας Πολυμέσων & Γραφικών, Τ.Ε.Π Π.Μ, Μάθημα: Γραφικά με Η/Υ ΓΡΑΦΙΚΑ Γέμισμα ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ ΓΕΜΙΣΜΑΤΟΣ Για τις πλεγματικές οθόνες υπάρχουν: Αλγόριθμοι γεμίσματος:, που στηρίζονται στη συνάφεια των pixels του εσωτερικού ενός πολυγώνου Αλγόριθμοι σάρωσης: που στηρίζονται

Διαβάστε περισσότερα

Εισαγωγή στην Ανάλυση Συστηµάτων Αυτοµάτου Ελέγχου: Χρονική Απόκριση και Απόκριση Συχνότητας

Εισαγωγή στην Ανάλυση Συστηµάτων Αυτοµάτου Ελέγχου: Χρονική Απόκριση και Απόκριση Συχνότητας ΚΕΣ Αυτόµατος Έλεγχος Εισαγωγή στην Ανάλυση Συστηµάτων Αυτοµάτου Ελέγχου: Χρονική Απόκριση και Απόκριση Συχνότητας 6 Ncola Tapaoul Βιβλιογραφία Ενότητας Παρασκευόπουλος [5]: Κεφάλαιο 4 Παρασκευόπουλος

Διαβάστε περισσότερα

Επεξεργασία Χαρτογραφικής Εικόνας

Επεξεργασία Χαρτογραφικής Εικόνας Επεξεργασία Χαρτογραφικής Εικόνας ιδάσκων: Αναγνωστόπουλος Χρήστος Βασικά στοιχεία εικονοστοιχείου (pixel) Φυσική λειτουργία όρασης Χηµική και ψηφιακή σύλληψη (Κλασσικές και ψηφιακές φωτογραφικές µηχανές)

Διαβάστε περισσότερα

Τεχνολογία Πολυμέσων. Ενότητα 9: Αναλογικό Βίντεο. Νικολάου Σπύρος Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής ΤΕ

Τεχνολογία Πολυμέσων. Ενότητα 9: Αναλογικό Βίντεο. Νικολάου Σπύρος Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής ΤΕ Τεχνολογία Πολυμέσων Ενότητα 9: Αναλογικό Βίντεο Νικολάου Σπύρος Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής ΤΕ Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης Creative Commons. Για εκπαιδευτικό

Διαβάστε περισσότερα

Εισαγωγή στις Τηλεπικοινωνίες. Δομή της παρουσίασης

Εισαγωγή στις Τηλεπικοινωνίες. Δομή της παρουσίασης ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΙΡΑΙΩΣ ΣΧΟΛΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ & ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΩΝ ΤΜΗΜΑ ΨΗΦΙΑΚΩΝ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΤΗΛΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΑΚΩΝ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ Εισαγωγή στις Τηλεπικοινωνίες Εφαρμογές της Ανάλυσης Fourier Αθανάσιος

Διαβάστε περισσότερα