Chất màu và ảnh bức xạ kế tự quét đa phổ điện.Mô hình và Cách biểu diễn.

Một trong số nhiều khía cạnh cơ bản nhất của xử lý ảnh là trình bày ảnh. Khái niệm cơ bản cơ bản của ảnh là một ma trận của những con số được củng cố bởi hình ảnh hình thành từ thực tế.Việc giải thích vể khái niệm đó lại là vấn đề khác.Nó liên quan đến cảnh hay đối tượng vật lý được ghi ảnh và những kết quả đại diện cho đối tượng đó được hiển thị như thế nào.Cũng như những dữ liệu đang tồn tại từ việc xử lý số. Đó là những mối quan hệ được trình bày ở chương này. Ảnh là kết quả của một phân phối không gian của năng lượng bức xạ.Ảnh thông thường nhất là ảnh hai chiều(2- D).Những ảnh màu được nhìn thấy trên truyền hình,những bức ảnh thường ngày,bao gồm những bức ảnh tạp chí và những bức tranh tờ báo,những màn hình máy tính và những bộ phim y học,giáo dục.Hầu hết những ảnh này đại diện cho những phiên bản hiện thực hay trừu tượng của thế giới thực sự.Ảnh không có tính tương đương trong thế giới vật lý.Vì những hạn chế về không gian, trong chương này, chúng tôi chỉ tập trung vào những ảnh họa báo. Việc thể hiện một bức ảnh vượt ra khỏi chỉ định đơn thuần của riêng từng người và những biến phụ thuộc.Trong đó hạn chế trường hợp chỉ mô tả ảnh bởi một góc độ.

4.6 Chất màu và ảnh bức xạ kế tự quét đa phổ điện.Mô hình và Cách biểu diễn. 1. Lời giới thiệu . 337 2. Những ghi chú sơ bộ trên mô hình của những bứcảnh 338 3. Các ký hiệu và những kiến thức cần biết 340 3.1 Lấy mẫu Thực hành3.2 Biểu diễn Hệ thống một chiều riêng biệt. 3.3 Biểu diễn Hệ thống Nhiều chiều. 4. Những ảnh Tương tự như những chức năng Vật lý 342 5. Đo màu . 342 5.1 Mẫu màu 5.2 Trình bày về sự thích ứng màu 5.3 Những thuộc tính (của) màu phù hợp với các chức năng 5.4 Những ghi chú về việc lấy mẫu và đặt tên màu 5.5 Một chú y về hệ biến dạng phi tuyến cùa mắt 5.6 Những không gian màu đồng dạng 6. Lấy mẫu của những tín hiệu màu và những cảm biến .348 7. Sự Định kích cỡ Thiết bị vào/ra . 350 7.1 Những định nghĩa kích cỡ và Thuật ngữ học 7.2 Kích cỡ CRT 7.3 Bộ quay và bộ quét 7.4 Máy in 8. Tóm lược và phối cảnh Tương lai 352 Chứng thực 353 Tài liệu tham khảo 353 1 Lời giới thiệu Một trong số nhiều khía cạnh cơ bản nhất của xử lý ảnh là trình bày ảnh. Khái niệm cơ bản cơ bản của ảnh là một ma trận của những con số được củng cố bởi hình ảnh hình thành từ thực tế.Việc giải thích vể khái niệm đó lại là vấn đề khác.Nó liên quan đến cảnh hay đối tượng vật lý được ghi ảnh và những kết quả đại diện cho đối tượng đó được hiển thị như thế nào.Cũng như những dữ liệu đang tồn tại từ việc xử lý số. Đó là những mối quan hệ được trình bày ở chương này. Ảnh là kết quả của một phân phối không gian của năng lượng bức xạ.Ảnh thông thường nhất là ảnh hai chiều(2- D).Những ảnh màu được nhìn thấy trên truyền hình,những bức ảnh thường ngày,bao gồm những bức ảnh tạp chí và những bức tranh tờ báo,những màn hình máy tính và những bộ phim y học,giáo dục.Hầu hết những ảnh này đại diện cho những phiên bản hiện thực hay trừu tượng của thế giới thực sự.Ảnh không có tính tương đương trong thế giới vật lý.Vì những hạn chế về không gian, trong chương này, chúng tôi chỉ tập trung vào những ảnh họa báo. Việc thể hiện một bức ảnh vượt ra khỏi chỉ định đơn thuần của riêng từng người và những biến phụ thuộc.Trong đó hạn chế trường hợp chỉ mô tả ảnh bởi một góc độ. F(x,y,,t) (1). Trong đó x,y là những tọa độ không gian ( những tọa độ góc có thể cũng được sử dụng), là bước sóng bức xạ, và t đại diện cho thời gian.Không phải ảnh là những phân phối không gian hai chiều cố hữu.Cao hơn,chức năng của ảnh lả có thể cho ta thấy một không gian rộng vả mở. Những ứng dụng giống như vậy bao gồm CT và MRI, cũng như những sự khảo sát địa chấn.Trong chương này, chúng tôi sẽ tập trung vào những biến không gian và bước sóng liên quan đến ảnh.Tọa độ thời gian sẽ được đề cập trong chương khác. Ngoài việc lưu trữ những giá trị bằng số trong một hệ tọa độ riêng biệt, việc trình bày thông tin nhiều chiều bao gồm mối quan hệ giữa các mẫu và thế giới thực sự.Mối quan hệ này quan trọng trong việc xác định lấy mẫu và hình ảnh phù hợp kế trước khi đề cập đến những nền tảng biểu diễn ảnh,cần thống nhất những ký pháp mà chúng ta sẽ sử dụng và để tổng quan kiến thức trước hết yêu cầu cần hiểu các khái niệm sau đây:1.những quy tắc tổng quát về hình ảnh và những chức năng được giới thiệu trong Mục2,kèm theo sau bởi một tổng quan những chú ý sơ bộ về toán học trong Mục 3. Mục 4 sẽ bao trùm cơ sở vật lý cho sự tạo ảnh nhiều chiều.Những nền tảng của phép đo màu được tổng quan trong Mục 5.Nguyên liệu được yêu cầu để đặt một nền tảng cho một thảo luận về việc lấy mẫu màu.Mục 6 mô tả nhiều chiều việc lấy mẫu với sự tập trung trên việc lấy mẫu màu những tín hiệu dặc biệt.Chúng tôi sẽ bàn luận những sự khác nhau cơ bản giữa việc lấy mẫu bước sóng và những kích thước không gian của tín hiệu nhiều chiều.Cuối cùng, Mục 7 là sự mô tả toán học của dữ liệu nhiều chiều trên màn hình.Phần này thường được bỏ qua bởi nhiều văn bản.Mục sẽ nhấn mạnh những yêu cầu để trình bày dữ liệu trong một kiểu cách mà cả chính xác lẫn có hiệu quả.Mục tóm tắt cuối cùng cho thấy tương lai cần những kiến thức cơ bản này 2 Những ghi chú sơ bộ trên màn hình của ảnh Một sự khác nhau giữa một chiều (1- D) và 2 chiều (2-D) là cách mà họ hiển thị.Những chức năng một chiều dễ dàng hiển thị trong một đồ thị nơi sự chia tỷ lệ là rõ ràng.Người quan sát chỉ khảo sát những số gắn hệ trục để xác định được đồ thị và đưa một bức tranh mang tính chức năng trí tuệ.Với những chức năng được đánh giá bởi lượng vô hướng hai chiều màn hình trở nên phức tạp hơn.Hiển thị chính xác chức năng hai chiều của đại lượng vecto, ví dụ màu vẽ hình, sẽ được bàn luận sau khi dụng cụ cần thiết trên sự lấy mẫu và đo màu được bao trùm. Những chức năng hai chiều có thể hiển thị bằng những cách khác nhau.Thông thường nhất được hỗ trợ bởi MATLAB [1].Ba chức năng thông dụng nhất là kích thước đồ họa,đồ thị thang đo độ xám và đường viền phác họa.Người sử dụng cần phải chọn màn hình đúng cho thông tin sẽ được chuyển. Hãy cho chúng ta xem xét toàn bộ ba cách thức thể hiện.Ví dụ đơn giản, coi hàm hai chiều Gauso có dạng F (m, n) = sinc (m/a + n/b ) ở đây,cho những giá trị a = 1 và b = 2 . Những đường đẳng cự hay đồ thị bề mặt ngoài cho thấy vẻ ngoài của một bản vẽ không gian 3 chiều (3- D).Bề mặt có thể được đại diện như một lưới thép hay như một chất rắn bóng, như trong Hinh 1.Trong cả hai trường hợp, những phần chức năng sẽ bị mờ tối bởi những phần khác,chẳng hạn, một không thể nhìn xuyên những đường búp sóng.Việc trình bày này hợp lý để quan sát trạng thái của những chức năng toán học, như những chức năng mở rộng, hay lọc trong không gian những miền tần số.Một lợi thế của đồ thị bề mặt là cho một lợi ích chỉ định của những giá trị của chức năng một khi mô hình hiển thị trên hệ trục.Nó hiếm khi có hiệu quả với mô hình của những bức ảnh. Những mô phỏng đường viền tương tự đối với đường viền hay những bản đồ địa hình được sử dụng để mô tả những sự định vị vị trí địa lý.Chức năng sinc được cho thấy sử dụng phương pháp này trong Hình2 Các điểm có giá trị đặc biệt được nối bằng một nét liền.Để một chức năng thực hiện liên tục thì các đường nối phải khép kín. Hình 1: Mặt nổi 4.6 Màu và sự trình bày ảnh Multispectral và Màn hình Hình 2: Mặt đường viền Đồ thị bề mặt ngoài hữu ích trong việc định vị vị trí tọa độ các cực hay các đường trục của ảnh với những chức năng hai chiều.Nó được sử dụng chủ yếu trong phân tích phạm vi và những ứng dụng để nhận dạng.Thật khó để đọc những giá trị từ đồ thị và cần chút ít nỗ lực để xác định được hay không khuynh hướng chức năng lên trên hay xuống.Một đồ thị đầy đủ,sẵn có trong MATLAB,giúp đỡ cho vấn đề này. Đa số những ảnh đơn sắc hiển thị bằng cách sử dụng mức độ đậm nhạt,trong giá trị nào đó một điểm được đại diện cho bởi độ sang tương đối của nó.Từ đó trong đa số những trường hợp, những giá trị cao hiển thị bằng độ sáng và những giá trị thấp hiển thị bằng độ tối,dễ dàng xác định những chức năng khác nhau.Gần như không thể đạt được giá trị thật chính xác.Các bức ảnh,với những chức năng tự nhiên thì màn hình hiển thị chính là tự nhiên;nhưng với những chức năng, mà có những giá trị không tự nhiên thì nó có thể là những bức ảnh nhân tạo Để sử dụng kiểu màn hình với chức năng này,việc trình bày phải được chia tỷ lệ để trùng hợp với phạm vi mức độ “xám” màn hình.Cách này đa số thường sử dụng tỷ lệ bé nhất/lớn nhất,chức năng tuyến tính được vẽ trên bản đồ sao cho giá trị cực tiểu xuất hiện như màu đen và trị số cực đại xuất hiện như màu trắng.Phương pháp này được sử dụng với chức năng sinc được đưa vào hình 3.Những chức năng màn hình,tỷ lệ min/max có thể có hiệu quả để chỉ báo những khuynh hướng trạng thái.Việc chia tỷ lệ ảnh lại là vấn đề khác. Hãy cho chúng ta xem xét một ảnh đơn sắc đã được số hóa bởi thiết bị nào đó, ví dụ một máy quét hay máy quay.Không thể biết những động thái vật lí trong quá trình số hoá,thật không thể nào xác định cách tốt nhất để trình bày ảnh.Màn hình thích hợp của ảnh yêu cầu sự định kích cỡ thiết bị cả đầu vào lẫn đầu ra.Bây giờ,để hợp lý ta đưa ra một số quy tắc chung về màn hình của ảnh đên trắng. 1. Khi so sánh một chuỗi những ảnh,thì các ảnh đó phải được chia cùng tỉ lệ. Hình 3: Mảnh đất cấp độ Chất xám Thật khó nhấn mạnh quy tắc này một cánh đầy đủ và khó khăn để tiếp tục kết quả sai lầm đã xuất hiện khi nó đã được lờ đi.Sự vi phạm chung nhất của quy tắc này xuất hiện khi so sánh một bản chính và xử lý ảnh.Người sử dụng chia tỷ lệ cả hai ảnh độc lập,sử dụng cách chia tỷ lệ min/ max.Trong nhiều trường hợp việc chia tỷ lệ có thể được coi là một sự nâng cao quan trọng.Những ảnh tương phản thấp nào đó có thể được bị nhầm với những sự cải tiến được sản xuất bởi một giải thuật dưới sự khảo sát.Chẳng hạn, xem xét một giải thuật thiết kế giảm bớt nhiễu.Những bức ảnh nhiễu được modell bởi : g=f+n. Từ nhiễu là cả đại lượng dương lẫn âm,ảnh nhiễu,g,có một phạm vi rộng hơn so với ảnh sạch,f.Gần như bất kỳ phương pháp giảm nhiễu nào đều làm giảm bớt phạm vi xử lý ảnh;Như vậy,ảnh đầu ra trải qua sự nâng cao tương phản bổ sung nếu tỷ lệ min\max được sử dụng.Kết quả là dải rộng hiển nhiên tốt hơn và bức ảnh tốt hơn. Có vài cách để thực hiện quy tắc này.Đa số cách thích hợp sẽ phụ thuộc vào ứng dụng.Sự chia tỷ lệ có thể được sử dụng để chia tỷ lệ min\max của tập hợp ảnh để so sánh.Trong một số trường hợp, nó thích hợp để chia những những giá trị tại giới hạn màn hình,hơn là bắt buộc toàn bộ phạm vi vào trong phạm vi màn hình.Điều này đặc biệt đúng với những ảnh chứa đựng một số sai lệch.Có thể thật ích lợi để giới hạn phạm vi của ảnh tới một phạm vi đặc biệt mà ta quan tâm,thông thường sẽ giảm bớt phạm vi sẽ được sao chép lại. 2. Trình bày một bước chèn,một phần mức xám tuần tự từ những trị số cực tiểu tới cực đại,với ảnh để trình bày những mức xám của ảnh được vẽ bản đồ như thế nào cho độ sang hay mật độ.Điều này cho phép một số ý tưởng của các giá trị lượng được liên kết với các phần tử của ảnh.Điều này thường được thực hiện trên các hình ảnh được sử dụng để phân tích,chẳng hạn như các tấm ảnh kỹ thuật số từ không gian dò. 3. Việc sử dụng một bản đồ chất xám,cho phép một loạt các cấp độ màu xám để phân biệt được hình.Trong phần mềm như MATLAB, người sử dụng có thể kiểm soát việc lập bản đồ liên tục giữa các giá trị của hình ảnh và các giá trị được gửi đến các thiết bị hiển thị.Ví dụ, xem xét các hình CRT giám sát như các thiết bị đầu ra.Những chất lượng hình ảnh của sản phẩm phụ thuộc vào rất nhiều yếu tố, bao gồm cả những phản độ bóng và thiết lập để quan sát,cụ thể chất lân tinh được sử dụng trong quan sát,các mức độ tuyến tính của súng điện tử, và các không gian ánh sáng.việc đó yêu cầu sự điều chỉnh được thực hiện sao cho người sử dụn có thể để phân biệt tất cả các cấp của một bước wedge của mức độ 32 từ tối nhất đển trắng nhất. Hầu hết các hiển thị có vấn đề với cấp độ màu xám ở kết thúc của phạm vi được đồng nhất.Điều này có thể khắc phục bằng cách điều chỉnh phù hợp của các mức độ tương phản và được kiểm soát và lập 1 bản đồ thích hợp để hiển thị hình ảnh với các giá trị.Đối với các thiết bị sao chép cứng,các phương tiện nên được đưa vào tài khoản.Ví dụ, thay đổi trong giấy loại hoặc nhà sản xuất có thể kết quả đáng kể trong các biến thể chất lượng. 3. Ghi chú kiến thức và điều kiện tiên quyết Trong đa số trường hợp, các quá trình xử lí ảnh có thể được đại diện như là một mở rộng của một chiều quá trình.Vì vậy, đó là hợp lý để đề cập đến một chiều, hoạt động có điều kiện tiên quyết để các chương và sẽ tạo thành cơ sở của quá trình xử lí ảnh. 3.1 Lấy mẫu thực tế Phương diện toán học,việc lấy mẫu thực tế thường được đại diện với việc sử dụngmột chức năng suy rộng,hàm số delta Dirac, (t) [2].Toàn bộ quá trình lấy mẫu có thể được đại diện bằng cách sử dụng chức năng comb. Nơi mà các khoảng lấy mẫu là thống nhất.Việc lấy mẫu các tín hiệu thu được là bởi nguyên nhân: Nó được sử dụng phổ biến đối với các chú về {s(n)} hay s(n) để đại diện cho bộ sưu tập các mẫu trong không gian riêng biệt.Các đối số n và t sẽ phục vụ để phân biệt với các không gian liên tục hoặc riêng biệt. Hình ảnh thực tế các thiết bị,chẳng hạn như máy quay phim,thiết bị CCD,và các máy quét, phải sử dụng một giới hạn hữu hạn để lấy mẫu.Chức năng Comb có thể không được thực hiện bởi các thiết bị thực tế.Giới hạn hữu hạn là bắt buộc để có được một năng lượng hữu hạn từ các màn ảnh.Sự cân bằng trong thết kế là kẽ hở lớn nhận được thêm ánh sáng và như vậy,sẽ có tín hiệu cao hơn để tỉ lệ nhiễu(SNRs) nhỏ hơn kẽ hở,trong khi có một kẽ hở phân giải cao hơn những không gian lớn hơn.Điều này là đúng cho kẽ hở lớn hơn trật tự của các sóng dài của ánh sáng.Dưới đây là điểm,giới hạn vấn đề giải quyết nhiễu xạ nhỏ hơn kẽ hở. Góc mở có thể gây ra ánh sáng để cường độ khác nhau trên khu vực hữu hạn của tích hợp. Đối với một mẫu của một tín hiệu một chiều,thời gian,nT,các mẫu giá trị có thể được lấy bằng cách: Trong đó a(t) đại diện cho tốc độ phản ứng (hoặc dao động ánh sáng) của góc mở.Đó là vòng đơn giản.Các mẫu của tín hiệu có thể được đại diện bởi s(n) = [s(t) * a(t)]comb(t/ T), (5) Trong đó dấu hoa thị đại diện cho vòng.Mô hình này là hợp lý,chính xác cho các không gian lấy mẫu của hầu hết các máy ảnh và quét hệ thống.Việc lấy mẫu mô hình có thể được suy rộng để bao gồm các trường hợp mà trong đó mỗi mẫu được thu được với một góc mở khác nhau.Đối với trường hợp này,các mẫu không cần phải được phân phôi bằng nhau, là do: Trong đó các giới hạn của tích phân tương ứng với khu vực hỗ trợ cho góc mở.Trong khi có thể có những trường hợp mà trong đó mẫu này được sử dụng trong không gian lấy mẫu,các chiều hướng chính được sử dụng trong các mẫu sóng dài của các tín hiệu hình ảnh.Mà chủ đề sẽ được diễn tả sau này.Các tín hiệu suy rộng được thể hiện trong phương trình Trong đó hàm tập hợp,{gn (t)} cung cấp các quá trình nội suy từ những không gian rời rạc hoặc liên tục.Dạng chính xác của{gn (t)} phụ thuộc vào dạng{a, (t)}. 3.2 Hệ thống đại diện liên tục một chiều Những phép toán tuyến tính trên các tín hiệu và hình ảnh có thể được đại diện rất đơn giản như ma trận hình ảnh.Trong nội bộ dạng của ma trận có thể phức tạp,nhưng những khái niệm thủ thuật của hình ảnh là rất dễ dàng.Hãy để chúng tôi xem xét các đại diện của một vòng một chiều trước khi đi vào các tuyến đa chiều.Coi như hệ thống thời gian bất biến Vòng giá trị rời rạc tới liên tục là do Trong đó n và k là mẫu đại diện của các tín hiệu analog,ví dụ như, s (n) = s (T n).Vì nó là giả định rằng các tín hiệu theo điều tra có hỗ trợ truyến tính,các tổng là tuyến tính trên một số phương diện.Nếu s(n) có M mẫu khác 0 và h(n) có Lmẫu khác 0, sau đó g(n) có thể có nhiều nhất là N = M + L - 1 nonzero mẫu.Đó là giả định người đọc là quen thuộc với những gì đang có điều kiện cần thiết để chúng tôi có thể đại diện cho hệ thống tự do rời rạc gần đúng. Bằng cách sử dụng định nghĩa của các tín hiệu như là một véc tơ, s = [s(0),s(l), .,S(M - m)], chúng tôi có thể viết các tổng của công thức (8) là g = Hs, (9) Trong đó vectors s và g có chiều dài của M và N tương ứng và các ma trận N x M theo H [3].Thông thường được mong muốn để làm việc với các bảng ma trận vuông.Trong trường hợp này,các yếu tố đầu vào véc tơ có thể được thêm với điểm 0 vào cùng một kích thước như g và ma trận H được sửa đổi để tạo một mẫu Toeplitz N x N.Nó thường hữu ích, bởi vì các hiệu quả của FFT,để trong khoảng Toeplitz bởi một mẫu tuần hoàn ràng buộc bởi yếu tố thích hợp phía trên bên phải của ma trận vuông Toeplitz.Việc lấy xấp xỉ tốt thúc đẩy hoạt động tốt với tín hiệu thu được ngắn và hàm ma trận tương quan với khoảng cách tương quan nhỏ. 3.3 Hệ thống đại diện nhiều chiều Những hình ảnh mà ta quan tâm được mô tả bởi hai tọa độ không gian và một sự điều phối chiều dài bước sóng,f (x, y, h).Hình ảnh liên tục này sẽ được lấy mẫu ở mỗi chiều hướng.Kết quả thu được là một chức năng xác định trên một hệ thông điều phối rời rạc,f (m, n, l).Điều này sẽ thường đòi hỏi phải có một ma trận ba chiều.Tuy nhiên, để cho phép việc sử dụng các tiêu chuẩn đại số ma trận,nó được sử dụng phổ biến đối với ghi chú [3].Mỗi dải,được xác định bởi làn sóng dài λ1, hoặc đơn giản là 1,của hình ảnh là một hình ảnh P x P.Mà không mất tổng quát, chúng ta giả sử 1 bức ảnh vuông cho các ghi chú đơn giản.Hình ảnh này có thể được đại diện như là một P x 1 véc tơ.Dải Q của hình ảnh này có thể được xếp thành chồng trong một hình thức như một vec tơ QP x 1. Sự nhòe quang học được mô tả như vòng xoắn của các hình ảnh không gian.Mỗi chiều dài của sóng hình ảnh có thể được làm nhòe bởi một chức năng trải dài điểm hơi khác nhau (PSF). Đây là đại diện bởi Trong đó ma trận H có dạng: Các ma trận con Hi,j có kích thước P x P và mô tả cho các dải thứ j của đầu vào tới dải thứ i của đầu ra.Kể từ một hệ thống quang học,không có gì thay đổi tần số của một tín hiệu quang học,H sẽ là 1 khối ma trận vuông.Có trường hợp,ví dụ như, hình ảnh sử dụng bộ lọc những mảng màu,trong đó giả định diagonal không cố định. Hàm đại diện sử dụng những ký hiệu xếp chồng cho tín hiệu 2-D là khó khăn hơn để thao tác và hiểu hơn so với các tín hiệu 1-D.Một ví dụ là minh họa bằng cách xem xét sự tự động của hình ảnh đa chiều được sử dụng trong các phương pháp phục hồi multispectral.Việc này dễ dàng được viểt trong giới hạn của việc biểu diễn ma trận được xem lại sớm hơn: Rff =E{ff} , f là một vécto QPx 1.Để đánh giá,chúng ta cần phải có khả năng thao tác ma trận này.Trong khi ma trận PQ x QP dễ dàng tính toán,thì việc tính toán trực tiếp với các ma trận không phải là thực tế cho giá trị thực tế của P và Q,ví dụ như Q = 3, P =256.Đối với thực tế tính toán,ma trận là mẫu đơn giản bằng cách sử dụng các giả định khác nhau,chẳng hạn như phân chia, và sự độc lập của những vân giao thoa.Những giả định kết quả trong khối dữ liệu của ma trận có chiều hướng giảm bớt các tính toán.Một ví dụ được hiển thị trong vấn đề phục hồi đa chiều [4]. 4. Hình ảnh tương tự như chức năng vật lý Hình ảnh mà tồn tại trong thế giới tương tự là một phân phối spatiotemporal của các radiant năng lượng.Như đã nói trước,chương này sẽ không thảo luận về chiều hướng temporal nhưng sẽ tập trung vào các khía cạnh về không gian và chiều dài bước sóng của hình ảnh.Đại diện của chức năng là f (x, y, ).Trong khi thường bị xem nhẹ do quá trình học sinh tìm hiểu về hình ảnh đầu tiên của họ,nó là căn bản để xác định những giá trị của chức năng đại diện.Từ khi chúng tôi đang phân chia năng lượng bức xạ,giá trị của các chức năng đại diện cho năng lượng được đư ra, chính xác như điện lý thuyết.Các đơn vị sẽ là năng lượng trên 1 đơn vị diện tích (hoặc góc độ) trên 1 đơn vị thời gian trên 1 đơn vị chiều dài sóng.Từ những quan điểm về hình ảnh trên,các chức năng được mô tả bởi các không gian phân phối năng lượng ở các cảm biến. Không có vấn đề cho dù các đối tượng trong hình ảnh thuận sáng hay phản ánh sáng. Để có được một mẫu hình ảnh analog,chúng ta phải tích hợp trên không gian, thời gian, và sóng dài để có được một số năng lượng hữu hạn,kể từ khi chúng ta đã loại bỏ thời gian từ việc mô tả,chúng ta có thể có watts trên 1 đơn vị diện tích trên 1 đơn vị chiều dài sóng.Để có được cộng hưởng, hướng sóng dài được tích hợp ra bằng cách sử dụng hiệu quả chức năng phát quang thảo luận trong các phần đo màu ở trên.Công của các đơn vị đang có cường độ ánh sáng lux (lumens/m ) hoặc footcandles.Xem [5] cho một định nghĩa chính xác của số lượng bức xạ kế.Một bảng tiêu biểu về mức độ ánh sáng được ghi trong Bảng 1.Phổ biến nhất cho các công cụ đo cường độ ánh sáng là ánh sáng đo được sử dụng trong nhiếp ảnh chuyên nghiệp và nghiệp dư. Để mẫu một hình ảnh một cách chính xác, chúng ta cần phải có khả năng phân phối chỉ số năng lượng ở mỗi mức độ. Bảng 1 Chất lượng mô tả của thụ cấp Mô tả LUX (cum2) Footcandles Moonless night ~10 -10 Full moon night ~10 -10 Restaurant ~100 -9 Office ~350 -33 Overcast day ~5000 -465 Sunnv dav ~200.000 -18600 Có ít điều để có thể nói về các không gian phân phối của các nguồn năng lượng.Từ kinh nghiệm,chúng ta biết rằng rất nhiều hình ảnh khác nhau trong không gian.Các đối tượng trong một hình ảnh thường có thể xuất hiện tại bất kỳ không gian và địa điểm nào khác.Điều này ngụ [...]... hình ảnh màu của IEEE giao dịch thực hiện trên xử lý ảnh [34].Tuy nhiên, các hiển thị hình ảnh, không có gì không tốt khi so sánh với bản gốc.Ban đầu là một bản sao của hình ảnh đã được quét và thu được bằng cách sử dụng một quét đã được hiệu chỉnh, và sau đó được in bằng cách sử dụng một máy in đã đieuf chỉnh.Kết quả, hiển thị trong Hình. 12,cũng không có gì để so sánh với bản gốc.Ngay cả với màn hình. .. giờ hãy để chúng ta hãy xem xét các mẫu phổ phản chiếu.Kể từ màu sắc được đo cho phổ bức xạ, một phản đối tượng phải được chiếu sáng để được nhìn thấy.Các kết quả phổ bức xạ là sản phẩm của sự chiếu sáng và phản ánh của những đối tượng, Đường chéo L là nơi chứa các ma trận phổ bức xạ có độ phân giải cao được chiếu sáng và các yếu tố phản xạ của các đối tượng cưỡng bức, Để xem xét các yêu cầu hạn chế cho... trạm tiếp nhận truyền hình. Hãy để chúng ta xem xét các sao chép của màu sắc ở các tuyến nhận bởi một sự kết hợp của phổ bức xạ của ba chất huỳnh quang trên màn hình, biểu thức P = [pl, p2, P3] là đại diện cho phổ pk của các màu đỏ, xanh, và màu xanh các chất huỳnh quang.Chúng ta cũng sẽ giả định rằng các tín hiệu điều khiển,hoặc kiểm soát giá trị,cho các chất huỳnh quang để được kết hợp của các giá trị... tượng và hình ảnh ngày nay.Một số quần thể đã được sử dụng cho một nghiên cứu trong một nỗ lực để bao gồm nhiều phổ gặp do máy quét hình ảnh và màu sắc đo lường khiển [20].Các kết quả cho thấy rằng một lần nữa 10nm, lấy mẫu đã được đầy đủ [15] Có ba loại chính đang xem illuminants quan tâm cho hình ảnh: ánh sáng ban ngày, nóng sáng, huỳnh quang.Có nhiều hơn loại illuminants được sử dụng cho máy quét và. .. đều được bình đẳng.Hầu như không thể có hai hình ảnh được thực hiện với những màu nhuộm khác nhau.Các điều kiện cho việc thu thập một kết hợp được thảo luận kế tiếp 5.4 Những chú khi lấy màu răng cưa Việc lấy mẫu của các tín hiệu năng lượng bức xạ liên kết với một hình ảnh màu có thể thực hiện bởi ít nhất hai cách. Nếu mục tiêu của các mẫu là để sao chép các phổ phân phối, sau đó cùng một tiêu chí cho... mô phỏng lại cảm giác của màu sắc và không thật sự màu sắc thể.Cân chỉnh của quá trình ghi hình và các thiết bị hiển thị là bắt buộc đối với đại diện chính xác của hình ảnh. Việc ghi hình và hiển thị nêu trong mục 7 có thể không được nhấn mạnh Mặc dù các cơ bản của hình ảnh và hiển thị được hiểu bởi các chuyên gia trong khu vực đó, chúng ta không được đánh giá cao bởi các hình ảnh xử lý cộng đồng nói... lượng tử đến 8 bit Màu sắc ban đầu của hình ảnh "Lena" có sẵn ở nhiều nơi như là một hình ảnh RGB.Vấn đề là không có tiêu chuẩn mà các kênh RGB tham khảo .Hình ảnh này thường được in với một thiết bị RGB (RGB nhất mà có giá trị như đầu vào) mà không có quá trình chuyển đổi.Một ví dụ về này được hiển thị trong Hình 11 .Hình ảnh này cũng so sánh với các phiên bản in hiện tại của hình ảnh này, ví dụ như,... dung phổ ban đầu Các màu sắc huỳnh quang của một tivi là một ví dụ phổ biến (Hình 5) Một thử nghiệm được tiến hành trong đó có một chủ đề được hiển thị một trong những phổ đơn sắc, ei, trên một nửa của một hình ảnh khác field.On một nửa số hình ảnh trường xuất hiện một sự kết hợp của các tuyến nguồn chính Hình 5: CRT phosphors giám sát Các thử nghiệm cố gắng để phù hợp với một yếu tố đầu vào các phổ. .. đề cập ở trên, rõ ràng là những hình ảnh khác nhau đang có đủ để thực hiện các điểm mà cân chỉnh là cần thiết cho so sánh chính xác của bất kỳ phương pháp chế biến sử dụng hình ảnh màu sắc.Để hoàn thành việc so sánh, RGB những hình ảnh đã được sử dụng để tạo ra những chỉnh sửa hình ảnh hiển thị trong Hình. 12 cũng được in trực tiếp trên máy in RGB.Kết quả, hiển thị trong Hình 13, có thêm chứng minh sự... nghĩa đơn giản của toán học cho phù hợp với màu sắc trong phần cuối cùng,các tiêu chuẩn định nghĩa đếm được do Grassmann đang có một cách dễ dàng bắt nguồn do rất đơn giản ma trận điều khiển[13].Những tính chất là một phần quan trọng trong lấy mẫu và hiển thị màu sắc Đều 1 (phụ thuộc của màu trên A) và hiển thị Hai hình ảnh phổ, e và g, xuất hiện cùng một nếu và chỉ nếu ATF = ATg.Với văn bản toán học . 4.6 Chất màu và ảnh bức xạ kế tự quét đa phổ điện. Mô hình và Cách biểu diễn. 1. Lời giới thiệu .................................................................................... nhìn thấy trên truyền hình, những bức ảnh thường ngày,bao gồm những bức ảnh tạp chí và những bức tranh tờ báo,những màn hình máy tính và những bộ phim y học,giáo