slide1 n.
Download
Skip this Video
Loading SlideShow in 5 Seconds..
Цифровая обработка сигналов PowerPoint Presentation
Download Presentation
Цифровая обработка сигналов

Loading in 2 Seconds...

play fullscreen
1 / 60

Цифровая обработка сигналов - PowerPoint PPT Presentation


  • 252 Views
  • Uploaded on

Цифровая обработка сигналов. Астана. Лекция 4. На прошлой лекции. Квантование изображений применяется, в частности, для уменьшения глубины цвета. Псевдотонирование позволяет уменьшить ошибку квантования за счет ее распределения в пространстве. Числовой анализ. Теория принятия решений.

loader
I am the owner, or an agent authorized to act on behalf of the owner, of the copyrighted work described.
capcha
Download Presentation

PowerPoint Slideshow about 'Цифровая обработка сигналов' - nanda


An Image/Link below is provided (as is) to download presentation

Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Presentation Transcript
slide2
На прошлой лекции
  • Квантование изображений применяется, в частности, для уменьшения глубины цвета.
  • Псевдотонирование позволяет уменьшить ошибку квантования за счет ее распределения в пространстве
slide3

Числовой анализ

Теория принятия решений

Теория коммуникации

Обработка аналоговых сигналов

Цифровая электроника

Аналоговая электроника

Междисциплинарность

Цифровая обработка сигналов

slide4

x(t)

t

Сигналы и системы
  • Сигнал – зависимость одной величины от другой (функция)
    • Давление воздуха от времени (звук)
    • Напряжение в проводнике от времени
    • Яркость от точки (изображение)
slide6
Системы
  • Система – преобразование сигнала
  • Инвариантность к сдвигу

Система

x(t)

y(t)

slide7
Линейные системы
  • y(t) = L{x(t)}
  • Линейная система
    • L{af + bg} = aL{f} + bL{g}
  • Свойства линейный систем
    • Константный сигнал переводится в константный сигнал
    • Синусоида остается синусоидой (меняется лишь амплитуда и фаза)
slide8
Дискретные и непрерывные сигналы
  • Оцифровка сигнала необходима для обработки на компьютере
  • Дискретизация сигнала – процесс замера величины сигнала через равные промежутки времени
    • АЧП (аналогово-цифровой преобразователь)
  • Происходит потеря информации

x[t]

x(t)

slide9
Дискретные системы
  • Преобразуют дискретный сигнал в дискретный сигнал
  • Будем рассматривать
    • Дискретные системы
    • Линейные системы
    • Инвариантные к сдвигу
slide11
Дельта-функция и импульсная характеристика системы
  • Дельта-функция
  • Отклик системы на дельта-функцию называется импульсной характеристикой системы h[n]

1

-3 -2 -1 0 1 2 3

slide12

Ядро свертки

Свертка
  • Зная импульсную характеристику системы, можно найти отклик на любой сигнал
  • Называется сверткой y[n]=x[n]*h[n]
  • Любая линейная система осуществляет свертку
slide15
Вычисление свертки
  • Каждая точка сигнала превращается в функцию h ( в нужную точку и умноженную на величину данной точки сигнала ), а потом все эти функции складываются.
  • Вычисляется значение каждой точки в результирующем сигнале как взвешенная сумма некоторого множества соседних точек исходного сигнала. Коэффициенты этой суммы совпадают с импульсной характеристикой линейной системы, развернутой относительно точки 0.
slide16

+

+

+

+

+

Машинасвертки

Ядро отражено относительно нуля!

slide17
Свертка в 2D
  • Аналогично 1D:
  • Применение к изображениям!
slide19
Преобразование Фурье
  • Сигналы удобно анализировать, раскладывая на синусоиды (гармоники)
    • Человек может различать высокие и низкие частоты => требуется обработка сигналов с учетом этого
  • Преобразование Фурье – это разложение функции на синусоиды
slide23
Фильтрация
  • Фильтрация — выделение (или подавление) частотных составляющих сигнала.
  • Фильтр — функция, осуществляющая фильтрацию (свертку).
  • Высоко-инизкочастотные фильтры. (High-pass and low-pass filters)
slide32
Изображение и его спектр

Изображение

Спектр 2D-сигнала

slide39
Тиснение

+ сдвиг яркости

slide40

Примеры фильтров

  • Размытие (blur)
slide41

Примеры фильтров

  • Повышение четкости (sharpen)
slide42

Примеры фильтров

  • Нахождение границ (edges)
slide43

Примеры фильтров

  • Тиснение (embossing)
slide57
ПсевдокодВычисление значения пикселаk в целевом изображении
  • function h-hat(int k, float a){ //returns float
      • float sum = 0, weights_sum = 0;
      • int left, right;
      • if (a > 1){
      • left = ceil(k/a - 1.0);
      • right = floor(k/a + 1.0);
      • } else {
      • left = ceil(k/a - 1.0/a);
      • right = floor(k/a + 1.0/a);
      • }
      • for (int i = left; i <= right, i++){
      • sum += g(i - k/a, a) * orig_image.Pi;
      • weights_sum += g(i - k/a, a);
      • }
      • result = sum/weights_sum;
  • }
slide60
Материалы для чтения

Задание №2. Цифровая обработка сигналов.

http://graphics.cs.msu.su/courses/cg02b/

assigns/hw-2/hw2.html

А. Лукин«Введение в цифровую обработку сигналов»

http://graphics.cs.msu.su/courses/cg02b/

library/dspcourse.pdf