Текстильные волокна
Представление изображения в форматах RGB и HSB
Экономическое обоснование и охрана труда
ФУНКЦИОНАЛЬНОЕ ПРОЕКТИРОВАНИЕ
Преобразование изображения из RGB – представления в HSB
Выделение волокон на исходном изображении
Выбор исходного изображения
Расчет себестоимости и отпускной цены программного средства
Машинное время (Рм)
Выводы по разделу
Особенности функционирования зрительной системы оператора
Воздействие излучений от дисплея
Навигация
Представление изображения в форматах RGB и HSB
Подсистема выделения текстильных волокон в задачах экспертизы
94155
знаков
10
таблиц
7
изображений
1.3 Представление изображения в форматах RGB и HSB
Согласно работе [4] основой теории цветового зрения является тот установленный экспериментально факт, что все цвета могут быть получены путем сложения (смешения) трех световых потоков, например, красного, зеленого и синего с высокой насыщенностью (RGB – представление). Стандартная колориметрическая система RGB была принята для цветовых измерений всеми странами мира в 1931г. В её основу были положены исследования, проведенные английским физиком Д. Максвеллом, который в 1860 г. построил равносторонний цветовой треугольник. Вершины последнего соответственно характеризуют спектральные цвета: красный R (l = 630 нм), зеленый G (l = 528 нм), синий B (l = 457нм), как наиболее равномерно распределенные по спектру: красный – на низких частотах, зеленый – на средних и синий – на высоких частотах.
Экспериментально установлено (закон Грассмана), что количественно и качественно световой поток может быть определен следующим равенством:
F’ = r’R + g’G + b’B = mF,(1.1)
где F’ - заданный или искомый световой поток;
r’, g’, b’ – количества или модули цветов красного R, зеленого G или синего B;
произведения r’R, g’G, b’B называются цветовыми компонентами потока;
m = r’ + g’ + b’ – представляет собой сумму (алгебраическую) количеств (модулей) цветов и называется цветовым модулем;
F – цветность потока F’.
Воспроизведение каждого цвета при установленных основных цветах однозначно, то есть каждому воспроизведенному цвету соответствует только одна комбинация основных цветов. Воспроизведенный цвет определяется количеством основных цветов r’, g’, b’. Однако оперировать этими количествами неудобно и модули принято выражать в количествах единичных цветов. Для этого вводятся относительные величины:
r = r’/(r’+g’+b’); g = g’/(r’+g’+b’); b = b’/(r’+g’+b’),(1.2)
характеризующие цветность и называемые координатами цветности.
Из приведенных выше соотношений следует, что r + g + b=1.
Система RGB удобна тем, что ее параметры можно определять экспериментально, так как основные цвета R, G и B реальны. В частности, в качестве цветов G и B взяты значения, соответствующие ярко видимым линиям паров ртути. Наличие отрицательных ординат для большой группы реальных цветов затрудняет калориметрические расчеты, что является одним из недостатков системы RGB. Вторым недостатком служит то, что для вычисления количественной характеристики яркости цвета необходимо определить все три его компонента.
Исходное 3-х зональное изображение в формате rgb преобразуется в набор скалярных планов. Каждый из планов можно представить как компоненту нового векторного поля [5], которое получено с помощью локальных преобразований исходного. Основные три из таких компонент получаются с помощью нелинейных преобразований цветовых координат rgb->HSB (Hue, Saturation, Brightness). Существует большое число цветовых координат, которые более или менее соответствуют физиологическому восприятию цвета здоровым человеком. Система координат HSB является одной из наиболее производительных среди известных.
Яркость – характеристика удельной интенсивности свечения излучающей или отражающей поверхности. Яркость измеряется силой света, излучаемого единицей поверхности. Сила света характеризует интенсивность излучения света источником в данном направлении. Измеряется плотностью светового потока, излучаемого в молом телесном углу, к величине этого угла.
Насыщенность определяется количеством примеси белого в рассматриваемом цвете. Иначе говоря, насыщенность означает восприятие степени чистоты цвета, то есть степень его свободы от примеси белого цвета. Насыщенность представляет собой число световых порогов, отделяющих данный цвет от белого, равной с ним яркости.
Одним из планов является пространственное распределение насыщенности, определяющее степень окрашенности объекта. В связи с тем, что для слабоокрашенных объектов цветовая компонента вычисляется со значительной погрешностью, снижающей в результате точность цветовой селекции, вводится порог насыщенности, ниже которого цвет объекта считается серым (бесцветным). Цветовая компонента определяется на круге, в то время как остальные – на обычной числовой оси. Серый цвет представлен бинарным планом – маской, которая определяет (не)окрашенные области на изображении, и планом яркости.
1.4 Хранение растровых изображений в формате Bitmap
Формат bitmap изображения может хранить точную информацию о любом возможном изображении, поскольку каждое изображение может быть разбито на сетку, настолько мелкую, насколько это доступно человеческому глазу.
Аппаратно независимый формат хранения изображения Bitmap [6] был разработан фирмой Microsoft и предназначен для хранения и отображения растрового изображения. Файлы аппаратно независимого bitmap могут содержать изображения с 1, 4, 8 или 24 битами на пиксель. 1-, 4- и 8-битные изображения имеют карты цветов, тогда как 24-битные изображения имеют непосредственную цветопередачу.
Похожие работы
... обеспечению развития экономики, а с другой - осуществлению гарантий прав человека в сфере труда. В лаборатории производятся исследования зависимости прочности клеевых соединений от технологических параметров склеивания при изготовлении верхней одежды. При исследовании используются электромеханическое оборудование. По степени опасности поражения людей электрическим током в окружающей среде, ...
... о следах", Л.1986 г. 4. И.Е.Зуева "Обнаружение, фиксация и изъятие следов" М.1969 г. 5. Ю.Торвальд "Сто лет криминалистики" М.1975 г. -------------------------------------------------------¬ ¦ I. История развития криминалистической идентификации.¦ L------------------------------------------------------- Основоположенником криминалистической идентификации является Альфонсо ...
... следствии. Назначая экспертизу, суд решает также вопрос о целесообразности присутствия при проведении экспертизы судей и участников процесса. 3.2. Значение информации о следах применения холодного оружия в судебной практике Рассматривая процессуальные, организационные и методические проблемы судебной экспертизы, нельзя обойти вниманием и такой важный вопрос, как ...
... путем, но и с помощью различных оптических приборов специальной конструкции.19 Такое положение подтверждено практикой и временем. Осуществление криминалистической идентификации с использованием компьютерных технологий предполагает работу не с обычными фотографическими изображениями объектов, а с их электронными копиями, ставя осуществление данных методов на качественно новый уровень. Далее ...
0 комментариев