Вінницький національний технічний університет, м. Вінниця Вінницький національний медичний університет ім. М.Пирогова, м. Вінниця Державний університет інфраструктури та технологій, , м. Київ Анотація Робота присвячена практичному підтвердженю доцільність застосування методів корекції яскравості зображення, у випадку його загального затемнення, а також методики нерізкого маскування для підвищення чіткості зображення. Встановлено кращу якість видалення періодичного шуму медіанною фільтрацією порівняно з адаптивною вінерівською фільтрацією. Для виконання фільтрації виконано перетворення, які ґрунтуються на тому, що інтенсивність зображення змінюється в просторових координатах повільніше, ніж функція перешкоди. У методах фільтрації при оцінці реального сигналу в деякій точці кадру беруться до уваги деяку множину сусідніх точок, скориставшись певною схожістю сигналу в даних точках. Практично підтверджено доцільність застосування методів корекції яскравості зображення, у випадку його загального затемнення, а також методики нерізкого маскування для підвищення чіткості зображення. Встановлено кращу якість видалення періодичного шуму медіанною фільтрацією порівняно з адаптивною вінерівською фільтрацією. Практично визначено невелику перевагу у швидкості виконання адаптивної вінерівської фільтрації над медіанною фільтрацією в пакеті MATLAB, тому дану особливість потрібно враховувати при створенні нових методів просторового оброблення зображень, які будуть використовувати вищеназвані фільтри. Ключові слова: корекція яскравості зображення, методика нерізкого маскування, медіанна фільтрація, адаптивна вінерівська фільтрація Аннотация. Работа посвящена практическому подтверждению целесообразности применения методов коррекции яркости изображения, в случае его общего затмения, а также методики нерезкого маскирования для повышения четкости изображения. Установлено лучшее качество удаления периодического шума медианной фильтрацией по сравнению с адаптивной винеровской фильтрацией. Для выполнения фильтрации выполнены преобразования, основанные на том, что интенсивность изображения изменяется в пространственных координатах медленнее, чем функция препятствия. В методах фильтрации при оценке реального сигнала в некоторой точке кадра принимаются во внимание некоторое множество соседних точек, воспользовавшись определенной схожестью сигнала в данных точках. Практически подтверждена целесообразность применения методов коррекции яркости изображения, в случае его общего затмение, а также методики нерезкого маскирования для повышения четкости изображения. Установлено лучшее качество удаления периодического шума медианной фильтрацией по сравнению с адаптивной винеровской фильтрацией. Практически определено небольшое преимущество в скорости выполнения адаптивной винеровской фильтрации над медианной фильтрацией в пакете MATLAB, поэтому данную особенность нужно учитывать при создании новых методов пространственного обработки изображений, которые будут использовать вышеназванные фильтры. Ключевые слова: коррекция яркости изображения, методика не...
Вінницький національний технічний університет, ВінницяАнотація. Текстурування є одним із найскладніших етапів процесу кінцевої візуалізації, оскільки для кожної точки поверхні визначаються координати в дискретному просторі та значення інтенсивності кольору з урахуванням освітлення. Існуючі методи високоточного накладання текстур характеризуються суттєвою обчислювальною складністю, що в значній мірі впливає на час формування графічних зображень. Тому актуальними є питання підвищення продуктивності методів і засобів текстурування. Зменшити кількість операцій ділення при текстуруванні можливо за рахунок растеризації об'єкту в світовій системі координат за умови, що рядки растеризації на кожному етапі розміщено на фіксованій відстані від спостерігача. Неортогональний по відношення до координатних осей напрямок растеризації призведе до артефактів -наявності «просікань» і дублювання точок із-за зміщення по абсцисі початку рядків растеризації. Цього можна уникнути за умови, що провідне ребро трикутника буде паралельним осі ординат, однак це передбачає виконання особливої тріангуляції поверхні та не відповідає вимогам графічних стандартів. Запропоновано растеризувати не трикутник, а прямокутник, у який його віртуально вписано. За пропоновано структурну схему блоку растеризації. Аналіз показав, що для трикутника, який включає T внутрішніх точок, вилучається (T-q) операцій ділення, де q-кількість горизонтальних рядків растеризації трикутника. Ключові слова: тестурування, метод Хесберга, реалістичність, растеризація, перспективно-коректне накладання текстур. Аннотация. Текстурирования является одним из самых сложных этапов процесса конечной визуализации, поскольку для каждой точки поверхности определяются координаты в дискретном пространстве и значения интенсивности цвета с учетом освещения. Существующие методы высокоточного наложения текстур характеризуются существенной вычислительной сложностью, что в значительной степени влияет на время формирования графических изображений. Поэтому актуальными являются вопросы повышения производительности методов и средств текстурирования. Уменьшить количество операций деления при текстурировании возможно за счет растеризации объекта в мировой системе координат при условии, что строки растеризации на каждом этапе размещены на фиксированном расстоянии от наблюдателя. Неортогональное по отношению к координатным осям направление растеризации приведет к артефактамналичия «просечки» и дублирования точек из-за смещения по абсциссе начале строк растеризации. Этого можно избежать при условии, если ведущее ребро треугольника будет параллельным оси ординат, однако это предполагает выполнение особой триангуляции поверхности и не соответствует требованиям графических стандартов. Предложено растрировать не треугольник, а прямоугольник, в который его виртуально размещено. Предложено структурную схему блока растеризации. Анализ показал, что для треугольника, который включает T внутренних точек, исключается (T-q) операций деления, где q-количество горизонтальных строк растеризации треугольника. Ключевые...
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.