Технологии цифровой обработки

Министерство  Культуры Российской Федерации

Московский  государственный университет культуры и искусств 
Алтайский филиал 
 
 
 
 
 
 
              
Кафедра: Прикладная информатика 

Реферат на тему:

         Технологии цифровой обработки

 
 
 
 
 
 
 
Выполнила студентка

      группы 1722

                                                                                      Бодрова И.Ю.

                                                                  Проверил:                                               

                                                                                      Торбик ????????????

                                           г. Барнаул, 2010 год 

Содержание

Введение

     Наблюдающееся в настоящее время бурное развитие телекоммуникаций и цифровой фотографии, характеризуется быстро расширяющимся применением цифровых технологий в действующих и перспективных системах связи, радиовещания и фотографии.

     Это связано, прежде всего, с известными преимуществами применения цифровых сигналов: высокой потенциальной помехоустойчивостью, возможностями оптимизации использования частотного спектра, перспективами применения в различных телекоммуникационных и информационных системах универсальных аппаратных и программных решений и т.д. Одним из ключевых факторов развития в этом направлении, безусловно, выступает технологический прогресс.

     Успешное  воплощение перспектив развития инфокоммуникационных технологий во многом базируется на достижениях  цифровой обработки сигналов (ЦОС), которую называют «информатикой реального времени», призванной решать задачи приема, формирования, обработки и передачи информации в реальном масштабе времени, что особенно существенно, а зачастую и совершенно необходимо для цифровых систем связи и радиовещания.

     Осуществление сложных алгоритмов ЦОС в реальном времени требует, в свою очередь, применения эффективных базовых алгоритмов ЦОС (фильтрации, спектрального анализа и синтеза сигналов), экономично использующих соответствующие технические ресурсы.

     Задача  синтеза эффективных алгоритмов и устройств цифровой фильтрации и синтеза сигналов, базирующихся на последних достижениях теории цифровой обработки сигналов, является весьма актуальной, тем более что накопленный опыт разработки и использования цифровых сигнальных процессоров стимулируют создание новых более совершенных и мощных типов этих процессоров, в архитектуре которых должны быть заложены возможности воплощения эффективных алгоритмов ЦОС.

     Ещё в середине XX века обработка изображений была по большей части аналоговой и выполнялась оптическими устройствами. Подобные оптические методы до сих пор важны, в таких областях как, например, голография. Тем не менее, с резким ростом производительности компьютеров, эти методы всё в большей мере вытеснялись методами цифровой обработки изображений.

     Методы  цифровой обработки изображений обычно являются более точными, надёжными, гибкими и простыми в реализации, нежели аналоговые методы. В цифровой обработке изображений широко применяется специализированное оборудование, такое как процессоры с конвейерной обработкой инструкций и многопроцессорные системы. В особенной мере это касается систем обработки видео. Обработка изображений выполняется также с помощью программных средств компьютерной математики, например, MATLAB, Mathcad, Maple, Mathematica и др. Для этого в них используются как базовые средства, так и пакеты расширения Image Processing.

Основные  методы обработки  сигналов

     Цифровая  обработка – обработка, применяемая к данным, представленным в цифровой форме (в частности, если сигнал переводится перед обработкой в цифровую форму).

     На  протяжении многих лет обработка  сигналов остается востребованной задачей. Наиболее часто такого рода операции выполнялись с помощью аналоговой техники. Не являясь относительно новой, цифровая техника в виде цифровой обработки сигналов DSP постепенно замещает аналоговую технику во многих приложениях, таких как мобильные телефоны, цифровое радио и т.д. Сфера измерений не является в этом ряду исключением. Цифровая обработка сигналов применяется в векторных анализаторах цепей и в импульсных рефлектометрах. Хотя техника DSP широко используется и применяется, только недавно она нашла применение в цифровой осциллографии реального времени.

     Большинство методов обработки одномерных сигналов (например, медианный фильтр) применимы и к двухмерным сигналам, которыми являются изображения. Обработка изображений вносит сюда несколько новых понятий, таких как связность и ротационная инвариантность, которые имеют смысл только для двухмерных сигналов. В обработке сигналов широко используются преобразование Фурье, а также вейвлет-преобразование и фильтр Габора.

     Преобразование  Фурье — операция, сопоставляющая функции вещественной переменной другую функцию вещественной переменной. Эта новая функция описывает коэффициенты («амплитуды») при разложении исходной функции на элементарные составляющие — гармонические колебания с разными частотами.

     Вейвлеты (от англ. wavelet), всплески (написание  вэйвлеты уже почти не употребляется) — это математические функции, позволяющие анализировать различные частотные компоненты данных. Однако это частное определение - в общем случае анализ сигналов производится в плоскости вейвлет-коэффициенты (масштаб) - время - уровень (Scale-Time-Amplitude). Вейвлет-коэффициенты определяются интегральным преобразованием сигнала. Полученные вейвлет-спектрограммы принципиально отличаются от обычных спектров Фурье тем, что дают четкую привязку спектра различных особенностей сигналов ко времени.

     Фильтр  Габора — линейный электронный фильтр, импульсная переходная характеристика которого определяется в виде гармонической функции, помноженной на гауссиан. Из-за свойства соответствия свёртки в частотной области умножению во временной области, преобразование Фурье импульсной передаточной характеристики фильтра Габора является свёрткой преобразований Фурье гармонической функции и гауссиана.

Цифровая  обработка изображений

     Обработка изображений — любая форма  обработки информации, для которой входные данные представлены изображением, например, фотографиями или видеокадрами. Обработка изображений может осуществляться как для получения изображения на выходе (например, подготовка к полиграфическому тиражированию, к телетрансляции и т. д.), так и для получения другой информации (например, распознание текста, подсчёт числа и типа клеток в поле микроскопа и т. д.). Кроме статичных двухмерных изображений, обрабатывать требуется также изображения, изменяющиеся со временем, например видео.

     Цвет и изображение

     Свет, излучаемый или отражаемый объектами  и проецируемый на участок сетчатки нашего глаза имеет сложное спектральное распределение. Сетчатка глаза состоит из рецепторов трёх видов, чувствительных к разным областям видимого света. Поэтому набора из трёх чисел достаточно, чтобы описать цвет. Плоское изображение — это функции зависимости цвета от координат, причём координаты принимают дискретные значения. Известны два основных подхода к формированию и хранению изображений: растровая графика и векторная графика, также существуют их комбинации.

     Источники изображений. Изображение с цифрового фотоаппарата может быть скопировано напрямую в компьютер для редактирования. Преимущества — скорость и оперативность. Недостатки — цифровой шум, высокая стоимость профессиональных решений. Негативные фотоплёнки и слайды после оцифровки с помощью сканера можно обрабатывать на компьютере. Преимуществом такого изображения является широкий динамический диапазон, отсутствие цифрового шума. Недостаток — зернистость плёнки, обычно низкое качество сканирования (получить изображение с плёнки, сопоставимое по качеству с изображением с профессиональной цифровой камеры, можно только на дорогом профессиональном сканере). С широкоформатных негативов и слайдов можно получить изображения очень большого размера и высокого качества. Печатные оригиналы, полиграфические оттиски, напечатанные фотографии после перевода в цифровой вид с помощью сканера, можно обрабатывать на компьютере. Недостатки — малый динамический диапазон, у полиграфических оттисков — растр, который может провоцировать образование муара.

     Виды  и цели редактирования изображений

     Устранение  дефектов изображения:

• шум (случайные погрешности цвета в каждой точке изображения);
• недостаточная или избыточная яркость;
• недостаточная или избыточная контрастность (вуаль или избыточный динамический диапазон изображения);
• неправильный цветовой тон;
• не резкость;
• пыль, царапины, «битые пиксели»;
• устранение дисторсии и виньетирования объектива;

     Структурное редактирование изображений

• кадрирование;
• создание панорам;
• устранение ненужных деталей изображения, изменение композиции;
• фотомонтаж — создание из частей нескольких изображений нового изображения;
• дорисовка, включение в изображение технических чертежей, надписей, символов, указателей и пр. ;
• применение спецэффектов, фильтров, теней, фонов, текстур, подсветки;

     Подготовка  фотографий к публикации в печати, на телевидении, в Интернете.

     У каждого устройства вывода (монитор, принтер, офсетная печатная машина и  т. п.) есть свои возможности по цветовому  охвату (не любой цвет можно воспроизвести). Например, на бумаге соотношение по светлоте между белым и чёрным достигает 40, в то время как у слайда оно более 200. Основной задачей является передать замысел автора с наименьшими потерями. Выполняется преобразование цвета, например, в случае печати на бумажном носителе, определение количества краски для передачи каждого цвета.

     Специалист, подготавливая фотографии к публикации, действуя творчески, как художник, или используя стандартные методы, приводит изображение к виду, соответствующему техническим возможностям репродуцирующего процесса, при максимальном сохранении идеи изображения.

     Редактирование  изображений цифровыми  методами

     Сегодня редактирование изображений проводится в основном на компьютере растровыми редакторами в цифровом виде. Для этого изображение, даже полученное с традиционного носителя (пленки), переводится в цифровой вид — например, при помощи сканера.

     Программы для просмотра и простой обработки  изображений часто поставляются вместе с цифровыми фотоаппаратами и сканерами. Более сложные и  мощные программы (Adobe Photoshop, Corel PHOTO-PAINT, Paint Shop Pro, Microsoft Picture It, Visualizer Photo Studio, Pixel image editor, PixBuilder Photo Editor, Fo2Pix ArtMaster и пр.) нужно доставать отдельно. Исключение составляет GIMP, бесплатно распространяемая программа, возможности которой сравнимы с возможностями Adobe Photoshop.

     Современные редакторы не лишены недостатков, однако грамотное их использование позволяет решить большинство задач, возникающих при редактировании изображений. Они позволяют, в какой-то степени, исправлять технические дефекты, допущенные при проведении фотосъемки.

     Инструменты технического редактирования цифровых изображений

     Для редактирования изображений применяются  различные программы, однако существуют основные возможности и алгоритмы работы программ и оператора. С помощью большинства графических редакторов можно:

• Выделять фрагмент изображения для обработки. В большинстве программ используется метод обработки изображения по частям. Сначала часть изображения выделяется, после чего работа ведется только с ней, не затрагивая остаток изображения. Выделение определенных участков изображения можно реализовать как указание контура (например, инструмент лассо), так и с использованием редактируемых масок. Последний вариант предоставляет больше возможностей. Выделенную часть изображения обычно можно также двигать, вращать, масштабировать, деформировать, дорисовывать и т. п.
• Выделение может быть как временное, так и постоянное — выделенная часть изображения в различных графических редакторах может быть оформлена как постоянный «слой» или «объект». Это позволяет разбивать изображение на фрагменты, которые накладываются друг на друга, и модифицировать каждый из них отдельно.
• Выбирать алгоритм, который программа применит ко всему изображению, группе изображений, выделенному фрагменту или объекту.

     Инструменты структурного редактирования цифровых изображений

• Изменение размера изображения – кадрирование. Размер изображения может быть изменён до необходимого с помощью математических алгоритмов, которые высчитывают цвет пикселей исходя из цвета пикселей оригинала. Следует учитывать, что при увеличении изображений теряется резкость, при уменьшении — детализация.

     Часто композицию изображения можно также  улучшить, удалив лишние области по краям. Это называется кадрированием.

• Коллажирование (монтаж). Создание из частей нескольких изображений нового изображения. Термин «коллаж» в его современном толковании используется также для обозначения приёма создания целого изображения из ряда других изображений или их отдельных фрагментов, как правило, при помощи компьютерных программ, таких как Adobe Photoshop и других графических редакторов. В основе создания цифрового коллажа — работа со слоями. В процессе создания коллажа могут применяться различные типы наложения, смешивания и прозрачности. Несмотря на то, что в большей части случаев термин «фотомонтаж» был бы более уместен, границы этих двух понятий при манипуляции изображениями с помощью компьютерных программ, практически стираются.
• Обтравка. Обтравкой называется процесс выделения какого-то объекта на изображении с целью его отделения от фона.
• Подавление шума. В программах редактирования изображения присутствуют различные алгоритмы для удаления или уменьшения шума. Это в первую очередь цифровой шум матрицы цифровой фотокамеры. В подобной коррекции также могут нуждаться зерно плёнки, артефакты сжатия, пыль и царапины на оригинале.
• Ретушь. В узком смысле ретушь — устранение ненужных деталей изображения, шумов, изменение композиции. Часто к ретуши приходится прибегать для того, чтобы убрать дефекты кожи, пыль на одежде модели.
• Ориентация изображения. Программы редактирования могут поворачивать изображения под любым углом или отражать зеркально.
• Фильтры и спецэффекты. Фильтры и спецэффекты используются для придания изображению необычного вида. С помощью фильтров картинка может быть искажена необычным образом, стилизована, может быть добавлена видимость объемного рельефа, изменены цвета.
• Расширение динамического диапазона изображения. Расширение динамического диапазона изображения путём комбинирования фотографий одного сюжета, полученных с разной экспозицией. Для этого делается несколько кадров с одним положением камеры (желательно со штатива). При обработке, изображения с разной экспозицией объединяются в одно. Это позволяет зафиксировать высококонтрастный сюжет без выбеливания ярко освещённых объектов и без недопустимого зашумления тёмных деталей.
• Цветокоррекция. Цветокоррекция — внесение изменений в цвет оригинала. Многие относят к цветокоррекции те процедуры, которые не связаны с изменением сюжета изображения. В более узком смысле цветокоррекция — это такое преобразование изображения, объекта или фрагмента, когда новый цвет обрабатываемого пикселя зависит от старого значения этого пикселя и не зависит от соседних пикселей.

     Основная  причина, по которой приходится выполнять  коррекцию цвета, следующая: человеческий глаз имеет способность адаптироваться к силе и спектральным характеристикам освещения таким образом, что сохраняется восприятие цвета предметов в большинстве случаев независимо от спектрального состава освещения, камера же фиксирует световое излучение без адаптации и, при просмотре в других условиях, фотографии иногда сильно отличаются от того, что мы видели, когда фотографировали. Для устранения этой проблемы в фотографии используются алгоритмы выбора и настройки белого цвета. Эти алгоритмы уже можно назвать цветокоррекцией.

     Другие  причины применения цветокоррекции: недостаточный или избыточный контраст изображения, вуаль, выцветание изображения. Также необходимо отметить цветокоррекцию с целью внесения гармонии между фотоизображениями и дизайном публикации либо содержанием материалов, подобную процессу фотопечати в фотографическом искусстве.

     Как и любой другой метод, цветокоррекцию можно применить как инструмент реализации творческого замысла  или пожеланий заказчика.

     Цифровое  изображение всегда представлено в  какой-то цветовой модели (Red Green Blue, Lab, и др.), подразумевающей несколько (три, как правило) характеристик для каждой точки изображения (пиксела). Характеристики всех точек изображения называют каналами. Например, в модели RGB каждый пиксел характеризуется значением яркости красной, зелёной и синей составляющих его цвета. Соответственно, в изображении можно выделять каналы красного, зелёного и синего цветов. Функции могут быть заданы как независимые для каждого канала, так и более сложные — например, «Смешение каналов» (Channel Mixer).

     Методы  преобразования цвета могут быть самыми разными, однако наиболее часто  используемыми методами цветокоррекции являются следующие:

• Указание аргументов для функций преобразования входных значений в выходные. В программах эти инструменты называются «уровни», «гамма» и т. п. Иногда наборы значений аргументов выбираются из перечня заранее заданных вариантов. К этому виду преобразований можно отнести так же
• Установка баланса белого (учёт освещения) при преобразовании электронного сигнала матрицы в файл изображения или сканировании пленки;
• Преобразования, непосредственно задающие изменения контрастности, яркости, гаммы, тона, светлоты, насыщенности изображения или его частей;

     Непосредственное  задание графиков преобразования значений по каналам. Этот инструмент обычно называется «Кривые» (Curves). Он позволяет выполнить любые преобразования внутри каждого канала путём ручного формирования графика, аналогичного тем, которые вычисляются функциональными алгоритмами по заданным аргументам. При том, что функции типовых преобразований — уровней, контрастности, яркости, гаммы и т. п. — простые и довольно понятные, инструмент «Кривые» способен оказаться гибче и нагляднее отдельных функциональных преобразований.

     Инструменты подготовки изображения к публикации

     Изменение цветовых пространств (цветоделение). Для разных целей (например, отображение на экране компьютера и печать на бумаге) используются разные способы воспроизведения изображений и разные математические модели, описывающие цвет (цветовые пространства) в зависимости от способа воспроизведения. Программы редактирования изображений способны конвертировать изображения из одного цветового пространства в другое.

     Основная  задача подготовки к публикации —  привести изображение к требованиям  технического процесса, максимально сохранив при этом само изображение. Например, при подготовке к офсетной печати необходимо провести цветовое преобразование в цветовое пространство печати (чаще всего — CMYK), обеспечить отсутствие превышения суммарной плотности краски и «белых пятен», то есть участком, где минимальное содержание краски меньше минимально отображаемого данным печатным процессом, скорректировать изображение с тем, чтобы нейтральные цвета были переданы определенным для данного печатного процесса сочетанием красок, упредить снижение резкости в процессе смены растра под новый техпроцесс (например, с использование нерезкого маскирования).

     Теория  обработки изображений

     В широком смысле, обработка изображений  — это любая форма обработки  информации, для которой входом являются изображения, например, фотографии или видеокадры. Поэтому термин «Редактирование изображений» является частным случаем термина «обработка изображений». Редактирование изображений — изменение деталей оригинального изображения (в настоящее время, в основном, цифровыми методами).

     Обработка фотографических изображений широко применяется в космической фоторазведке для распознавания военных объектов и оружия вероятного противника. При распознавании военных объектов и оружия вероятного противника редактирование изображений крайне нежелательно.

     Большинство методов обработки изображений  представляют изображения как двумерные сигналы, применяя к ним стандартные методы обработки сигналов.

     До  широкого распространения компьютеров  обработка изображений выполнялась с помощью специальных химикатов, оптических приборов и т. д., причем большинство доступных сейчас методов обработки также было доступно. Конечно, в те времена обработка была более сложной, менее гибкой и стоила гораздо дороже, в связи, с чем выполнялась, в основном, профессионалами в коммерческих целях.

     Ретуширование изображений выполняли вручную, прорисовкой карандашами или  специальными красками, выскабливанием отдельных участков или химической обработкой (травлением эмульсии фотографического слоя). Резкость повышалась классической технологией нерезкого маскирования.

     Техническую ретушь применяли для устранения случайных, характерных только для  химической фотографии, дефектов (точки, пятна, царапины и т. п.) и градации плотности — усиления или ослабления отдельных участков полутонового изображения (с помощью подбора контраста на печати, а также с использованием масок).

     Структурную ретушь тоже выполняли вручную —  вырезали из негативов нужные части  и склеивали их или склеивали  готовые фотографии, переснимали или перепечатывали снимки с изменением экспозиции, используя светофильтры.

     Подобные оптические методы до сих пор важны в таких  областях как, например, голография. Тем  не менее, с резким ростом производительности компьютеров эти методы всё в  большей мере вытесняются методами цифровой обработки изображений. Методы цифровой обработки изображений являются более точными, надёжными, гибкими и простыми в реализации, нежели обычные методы. В цифровой обработке и редактировании изображений широко применяется специализированное оборудование, такое как процессоры с конвейерной обработкой инструкций и многопроцессорные системы. В особенной мере это касается систем обработки видео. Тем не менее, стандартные задачи редактирования изображений чаще всего могут быть решены и на персональном компьютере. 
Цифровая обработка сигналов

      Цифровая обработка сигналов (ЦОС, DSP - англ. digital signal processing) — преобразование сигналов, представленных в цифровой форме.

     Любой непрерывный сигнал может быть подвергнут дискретизации по времени и квантованию по уровню (оцифровке), то есть представлен в цифровой форме. Процесс преобразования сигналов называется фильтрацией, а устройство, выполняющее фильтрацию, называется фильтр. Поскольку отсчёты сигналов поступают с постоянной скоростью Fd, фильтр должен успевать обрабатывать текущий отсчет до поступления следующего (чаще - до поступления следующих n отсчётов, где n - задержка фильтра), то есть обрабатывать сигнал в реальном времени.

     Для обработки сигналов (фильтрации) в реальном времени применяют специальные вычислительные устройства — цифровые сигнальные процессоры.

     Цифровой  сигнальный процессор (англ. Digital signal processor, DSP; сигнальный микропроцессор, СМП; процессор цифровых сигналов, ПЦС) — специализированный микропроцессор, предназначенный для цифровой обработки сигналов.

     Архитектура сигнальных процессоров, по сравнению  с микропроцессорами настольных компьютеров, имеет некоторые особенности:

• гарвардская архитектура (разделение памяти команд и данных), как правило модифицированная;
• большинство сигнальных процессоров имеют встроенную оперативную память, из которой может осуществляться выборка нескольких машинных слов одновременно. Нередко встроено сразу несколько видов оперативной памяти, например, в силу Гарвардской архитектуры бывает отдельная память для инструкций и отдельная - для данных.
• некоторые сигнальные процессоры обладают одним или даже несколькими встроенными постоянными запоминающими устройствами с наиболее употребительными подпрограммами, таблицами и т.п..
• аппаратное ускорение сложных вычислительных инструкций, то есть быстрое выполнение операций, характерных для цифровой обработки сигналов, например, операция «умножение с накоплением» (MAC) (Y := X + A × B) обычно исполняется за один такт.
• «бесплатные» по времени циклы с заранее известной длиной. Поддержка векторно-конвейерной обработки с помощью генераторов адресных последовательностей.
• детерминированная работа с известными временами выполнения команд, что позволяет выполнять планирование работы в реальном времени.
• сравнительно небольшая длина конвейера, так что незапланированные условные переходы могут занимать меньшее время, чем в универсальных процессорах.
• экзотический набор регистров и инструкций, часто сложных для компиляторов. Некоторые архитектуры используют VLIW.
• по сравнению с микроконтроллерами, ограниченный набор периферийных устройств — впрочем, существуют «переходные» чипы, сочетающие в себе свойства DSP и широкую периферию микроконтроллеров.