Algorytmy graficzne. Marcin Wilczewski Politechnika Gdańska, 2008/091

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Algorytmy graficzne. Marcin Wilczewski Politechnika Gdańska, 2008/091"

Transkrypt

1 Algorytmy graficzne Marcin Wilczewski Politechnika Gdańska, 2008/091

2 Zagadnienia, wykład, laboratorium Wykład: Światło i barwa. Modele barw. Charakterystyki obrazu. Reprezentacja i opis. Obrazy binarne i ich przetwarzanie. Obrazy barwne i ich przetwarzanie. Metody przetwarzania obrazu w dziedzinie przestrzennej i częstotliwościowej. Algorytmy kompresji danych obrazowych. Wykład kończy się pisemnym zaliczeniem (ostatnie zajęcia w semestrze, 20 punktów). Laboratorium: Problemy do rozwiązania omawiane na wykładzie. Czas realizacji od 1 do 4 tygodni. Maksymalnie: 30 punktów. Możliwość zdobycia punktów na wykładzie. Oceny [26,30] 3; [31-35] 3+; [36,40] 4; [41,45] 4+; [46-50] - 5 Literatura: Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods, Digital Image Processing R. Tadeusiewicz, P. Korohoda, Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów 2

3 Obszar zainteresowań wykładu Dziedziny związane z tworzeniem i przetwarzaniem obrazów cyfrowych: grafika komputerowa generowanie obrazów, tworzenie obrazów sztucznych, przetwarzanie obrazów naturalnych. Celem jest stworzenie obrazu, cyfrowe przetwarzanie obrazów celem jest wydobywanie lub podkreślanie istotnych informacji zawartych w obrazie, computer vision (widzenie komputerowe) in/out obraz opis obraz opis przetwarzanie obrazów (image processing) grafika komputerowa computer vision (widzenie komputerowe) sztuczna inteligencja 3

4 Układ wzrokowy człowieka a b Siatkówka. Wyściela dno oka. Uważa się, że stanowi najbardziej wysuniętą na zewnątrz część mózgu. Plamka żółta stanowi centralny obszar siatkówki i wraz dołkiem centralnym (fovea) jest obszarem najostrzejszego widzenia. Jednym z zadań zwężającej się źrenicy jest skupienie strumienia światła na plamce żółtej. Dlaczego nadmiar światła w oku jest niepożądany? Komórkami fotoreceptorowymi oka są pręciki i czopki. Ich położenie oraz proporcje zależne są od konkretnego regionu siatkówki. Czopki dominują w regionach centralnych (plamka żółta i dołek centralny) tworząc obszar widzenia o największej rozdzielczości. Wraz z oddalaniem się od plamki żółtej maleje ilość czopków, przy jednoczesnym wzroście liczby pręcików. Plamka ślepa jest obszarem braku fotoreceptorów. Związkiem absorbującym światło w pręcikach jest rodopsyna o maksimum absorpcji dla fal długości 500nm. Dla czopków istnieją trzy różne związki absorbujące (jodopsyny) o maksimach absorpcji 450nm, 530nm oraz 570nm, przy czym pojedynczy czopek zawiera jeden rodzaj opsyny. Dwa systemy widzenia: pręcikowy (nocny, skotopowy) oraz czopkowy (dzienny, fotopowy). Przełączanie systemów regulowane jest przez natężenie światła docierającego do oka. Proporcje pomiędzy pręcikami i czopkami zależą od trybu życia organizmu (u człowieka stosunek pręcików do czopków wynosi ok.. 120:6). W oku zachodzi silna redukcja (i przekształcanie) informacji nie tylko przez rozpraszanie i absorpcję światła padającego na komórki pigmentowe, ale również przez uśrednianie sygnałów pochodzących z poszczególnych receptorów (pola receptorowe). Absorpcja fotonów i wywołane tym reakcje można uważać za pierwszy etap procesu przetwarzania informacji niesionej przez promieniowanie elektromagnetycznie przez organizm. Rys. (a) schemat ludzkiego oka, (b) schemat budowy pręcika i czopka. 4

5 Cechy detekcji ludzkiego oka a b Rys. (a) Efekt pasm Macha (kontrast graniczny); (b) kontrast powierzchniowy. Ten drugi polega na złudzeniu zwiększenia jasności obiektu w miarę zwiększania kontrastu z tłem. Efekt pasm Macha (efekty graniczne, złudzenie kontrastu brzegowego) tłumaczy się zjawiskiem hamowania obocznego sąsiednich fotoreceptorów lub pól receptorowych. Prowadzi to do odczucia rozjaśnienia części jasnej i przyciemnienia części ciemnej wzdłuż granicy pól. Hamowanie oboczne interpretuje się jako proces wzmacniania poziomu sygnału do szumu (zwiększania kontrastu). Rozdzielczość przestrzenna jest związana z gęstością upakowania fotoreceptorów w siatkówce. W określonych warunkach dwa punkty zewnętrzne emitujące światło są percepowane jako jeden punkt świetlny. Rozdzielczość przestrzenna związana jest z natężeniem sygnału. Spadek natężenie sygnału pociąga za sobą poszerzenie otworu źrenicy, zwiększenie rozpraszania światła w gałce ocznej i zmniejszenie kontrastu (pobudzenie pól receptorowych o mniejszej rozdzielczości w peryferyjnych obszarach siatkówki). Adaptacja do poziomu oświetlenia wiąże się z koniecznością przejścia z systemu czopkowego na pręcikowy lub odwrotnie Efektami adaptacji tego typu są m. in. oślepienie wskutek działania silnego bodźca świetlnego (globalne podwyższenie progu pobudzenia fotoreceptorów), utrzymujące się oślepienie po ustaniu działania bodźca, niższa wrażliwość na ciągłe zmiany jasności (natężenia) niż na zmiany skokowe (nieliniowa wrażliwość na zmiany jasności). Prawo Webera progowa wielkość dostrzegalnej różnicy jasności, ΔI, jest proporcjonalna do wartości bodźca początkowego, I, tzn. ΔI/I 0.02=const. Prawo to nie stosuje się dla skrajnie dużych i małych wartości bodźca. Kontrast równoczesny luminancji Rozdzielczość czasowa (efekt stroboskopowy). 5

6 Złudzenia wieloznaczne (sylwetki alternatywne) a b Rys. Sylwetki alternatywne: twarz i puchar. (a) interpretacja obrazu jest zależna od definicji tła i obiektu. Wieloznaczna interpretacja rysunku (b) nie jest tak oczywista jak rysunku (a) (tzn. widać raczej puchar niż twarze). 6

7 Kontrast równoczesny przykład 1 7 [

8 Kontrast równoczesny przykład 1 [ 8

9 Kontrast równoczesny przykład 2 a b c Rys. Pierścienie Koffka. 9

10 Światło i barwa Długość fali światła [nm] fioletowa Indygo błękitna niebieska Wrażenie barwy przy postrzeganiu w warunkach widzenia fotopowego niebieskozielona skotopowego Elementem koniecznym zjawiska widzenia jest triada optyczna (źródło światła, obiekt, obserwator). Barwa nie jest immanentną cechą obiektów materialnych, ale wypadkową cech obiektu (materiał, geometria), cech padającego światła (skład fizyczny) oraz zjawisk psychologicznych. Czym jest światło? Czym jest barwa? niebieskawozielona zielona żółtozielona nie występuje wrażenie barwy żółta żółtopomarańczowa pomarańczowa pomarańczowoczerwona czerwona 10

11 Czym jest barwa? Barwa (wrażenie barwne) jest wrażeniem wzrokowym powstającym na skutek oddziaływania (w określonych warunkach) fali świetlnej z materią (receptorami). Rodzaj wrażenia barwnego zależy od: cech fizycznych fali świetlnej (właściwości promieniowania), zjawisk fizjologicznych zachodzących pod wpływem światła oraz zjawisk natury psychologicznej. Barwa jest atrybutem każdego wrażenia świetlnego postrzeganego w warunkach widzenia fotopowego i określa jakość tego wrażenia (światła). Do opisu wrażenia wywołanego działaniem każdego bodźca świetlnego używa się wielkości ilościowych (jasność) oraz jakościowych (chromatyczność): jakość (chromatyczność) - odcień oraz nasycenie ilość (jasność) - luminancja Światło odbite od poszczególnych pól powyższej sekwencji i rejestrowane przez ludzkie oko jakościowo identyczne. Różni się jakością. 11

12 Cechy barwy Określenia fizyczne (fizykalne) dominująca długość fali zakres spektralny światła natężenie W zastosowaniach technicznych opis tego typu jest nieefektywny. Określenia percepcyjne odcień barwy (np. czerwony, niebieski, zielony, żółty) nasycenie (np. zielony, seledynowy, oliwkowy, etc.) lub czystość pobudzenia jasność 12

13 Trójpobudzeniowa teoria percepcji barw Zgodnie z teorią trójpobudzeniową wrażenia barwne powstają na skutek działania fali świetlnej na trzy rodzaje receptorów siatkówki oka: czopków S (B-blue, niebieskie), M (G-green, zielone) oraz L (R-ed, czerwone). Każdy z rodzajów czopków posiada szczytową czułość dla różnych zakresów długości fali i jest zdolny pobrać światło tylko z jednego zakresu widma. Przyjmując, że padające na receptory światło opisane jest przez funkcję rozkładu spektralnego E(λ), na wyjściu czopków pojawiają się sygnały: Wrażenie barwne (barwa uświadamiana) jest funkcją stosunku trzech sygnałów: β:γ:δ Suma β+γ+δ wpływa na odczucie jasności (luminancji) bodźca świetlnego. Równocenne pobudzenie trzech receptorów β:γ:δ=1:1:1 prowadzi do wrażenia bieli lub szarości (w zależności od sumy sygnałów). Na gruncie teorii trójpobudzeniowej można wyjaśnić zjawisko metameryzmu: β=const., γ=const., δ=const. Wniosek: oko nie analizuje fizycznego składu spektralnego światła, ale uśrednia (całkuje) docierający sygnał. Całe promieniowane elektromagnetyczne zostaje zredukowane do trzech czynników (silna redukcja informacji). Skoro tak, to w metodach uzyskiwania barwnych obrazów rzeczywistości nie trzeba odtwarzać ich właściwości spektralnych. 13

14 Metameryzm Bodźce świetlne różniące się rozkładem spektralnym mogą wywoływać to samo wrażenie barwne (wrażenie barwy). Bodźce takie nazywane są metamerami, a zjawisko - metameryzmem. Na podstawie właściwości spektralnych (skład widmowy, skład fizyczny) bodźca świetlnego można określić wrażenie barwne jakie bodziec ten wywoła. Zależność w przeciwną stronę nie jest prawdziwa, tzn. barwa nie implikuje składu widmowego bodźca świetlnego. Czerwone światło żarówki (widmo ciągłe) i czerwone światło lasera (światło monochromatyczne) skład fizyczny świateł różny, a wrażenie barwne może być identyczne. Prosty eksperyment: ta sama fotografia kolorowa oglądana w świetle obu źródeł wygląda inaczej! Jak? Zależność widmo-barwa jest zależnością typu wiele do jednego. Jak wyjaśnić zjawisko metameryzmu na gruncie trójpobudzeniowej teorii widzenia W zastosowaniach technicznych nie odtwarza się składu widmowego światła, ale jedynie składowe β, γ, δ. Światła o czterech podanych wyżej rozkładach widmowych wywołują to samo wrażenie barwne (podane obok). 14

15 Prawa Grassmanna (1853) Trzy prawa addytywnego mieszania bodźców barwowych (Grassmann 1853) Każdy bodziec barwowy (wrażenie dowolnej barwy) może być odtworzony jednoznacznie przez addytywne zmieszanie trzech odpowiednio dobranych bodźców podstawowych (liniowo niezależnych). Należy podkreślić, że taka synteza addytywna nie odtwarza własności fizycznych bodźca, ale jedynie efekt, jaki on wywołuje w układzie widzenia (oku). Jasność bodźca wynikowego jest równa sumie jasności bodźców składowych. Różne bodźce świetlne (różniące się rozkładem spektralnym) wywołujące to samo wrażenie barwy zmieszane w jednakowych stosunkach z innych bodźcem świetlnym dają jednakowe nowe bodźce barwowe, tzn. wywołują jednakowe wrażenia barwne. Wniosek: Wrażenie barwne można odtworzyć bez konieczności rekonstrukcji składu widmowego bodźca. 15

16 Addytywna synteza barw Cechy modelu Określone wrażenie barwne uzyskiwane jest poprzez zmieszanie świateł (barw) podstawowych. Z reguły stosuje się mieszanie świateł: czerwonego (R), zielonego (G) i niebieskiego (B). Teoretycznie można użyć innych świateł (o innych barwach) ale wówczas gama (gamut) barw odtwarzanych jest mniejsza. Jednocześnie podobne efekty można uzyskać przez mieszanie więcej niż trzech świateł. Równocenne połączenie barw podstawowych daje czystą biel. Zerowe składowe każdej z barw podstawowych dają czerń brak barwy. Wrażenie światła białego można też uzyskać przez zmieszanie tylko dwóch świateł. Barwy tych świateł są wówczas nazywane barwami dopełniającymi. Zwykle przyjmuje się, że intensywności barw podstawowych R, G oraz B leżą w zakresie [0,1], a tym samym dostępne barwy opisywane są w sześcianie jednostkowym. Stosuje się do opisu źródeł światła monitory CRT, odbiorniki TV Synteza addytywna zachodzić może przy niejednoczesnym mieszaniu barw (pod pewnymi warunkami. Jakimi?) 16

17 Subtraktywna synteza barw - 1 Cechy modelu Barwami podstawowymi modelu są barwy dopełniające barw podstawowych R, G, B: cyjan (niebiesko-zielona), purpura oraz barwa żółta Model subtraktywny barwy powstają poprzez selektywne usunięcie wybranego zakresu widma światła białego (filtracja, absorpcja) Warunkiem koniecznym syntezy jest obecność światła białego oraz substancji o selektywnej absorpcji promieniowania świetlnego Zastosowanie w poligrafii Łatwość konwersji do barw modelu RGB 17

18 Subtraktywna synteza barw - 2 Filtrowanie światła białego przez barwy podstawowe modelu CMY 18

19 Barwa potrzeba obiektywnego opisu Istnieje potrzeba określania barwy w sposób ścisły obiektywny precyzyjny nadający się do przetwarzania komputerowego bez konieczności korzystania z wzorników. W praktyce powstało wiele sposób obiektywnego i numerycznego opisu barw modele kolorymetryczne: CIE RGB, CIE XYZ, CIE UVW, CIE LUV modele komputerowe i telewizyjne: RGB, HSV, YCbCR, YUV, YIQ. 19

20 Jak opisywać barwy? Istnieją dwie podstawowe metody określania barw: wzorniki i atlasy barw publikowane w postaci tradycyjnej (wzorniki PANTONE, Villalobos, Euroscala, atlasy barw Munsella oraz Ostwalda, etc.). Zawierają próbki numerowane i usystematyzowane według określonych kryteriów. Istnieją rozwiązania elektronicznego pomiaru koloru PANTONE (kolorymetry elektroniczne). Reprodukcja barw z katalogów PANTONE w druku w oparciu o triadę CMYK nie zawsze jest możliwa. Sugeruje się stosowanie innych katalogów, np. Euroscala. Zalety: wygodne i naturalne w użyciu. Wady: nietrwałość wzorców, konieczność uwzględnienia takich parametrów jak rodzaj podłoża. metody kolorymetryczne oparte na trójchromatycznym mechanizmie widzenia człowieka: dowolny bodziec świetlny opisuje się udziałami trzech bodźców podstawowych. patrz: 20

21 System barw Munsella - 1 Koncepcja Newtona okręgu barw pozwala interpretować odcień barwy (hue) jako wielkość przyjmującą wartości z przedziału stopni i odłożoną na obwodzie koła. Nie istnieje więc pojęcie wartości minimalnych i maksymalnych odcienia. Okrąg barw Newtona [ 21

22 System uporządkowania barw Munsella (1905) - 2 System barw Munsella jest jednym z najstarszych i dotychczas powszechnie stosowanym sposobem opisu barw. Parametry modelu: odcień, chroma (nasycenie), wartość (jasność). Na osi wartości (oś z) położone są barwy achromatyczne (czerń, szarości, biel) Wartość (value) leży w przedziale [0,10], nasycenie w przedziale [0,28] w zależności od konkretnej barwy W 1942 ASO rekomendowała model Munsella jako standard oznaczania barwy powierzchni (np. gleby). Stosowany do zastosowań naukowych i przemysłowych, ale nie poligraficznych. Przestrzeń trzech parametrów HVC systemu uporządkowania barw Munsella 22

23 System uporządkowania barw Munsella (1905) - 3 System Munsella: 5 barw głównych: Red, Yellow, Green, Blue, Purple 5 barw rozszerzonych (pośrednich):yr (pomarańczowy), GY (jasnozielony), BG (cyjan), PB (fiolet), RP (róż) Kręgi barw podzielone są na 10 segmentów, których środki odpowiadają barwom głównym Nazewnictwo barw zgodnie z konwencją: H V/C. Przykład: 5RP2/12, 5RP5/26 Porównanie próbki barwy lub światła z wzorcem jest procedurą subiektywną Znacznie ograniczona przestrzeń barw Krąg barw Munsella 23

24 System uporządkowania barw Munsella (1905) - 4 Barwa 5PB w atlasie barw Munsella Reprezentacja przestrzenna modelu barw Munsella 24

25 Eksperyment kolorymetrii trójchromatycznej (idea) Posługiwanie się wzornikami jest wygodne w praktyce, ale nieprecyzyjne (np. określenie barwy zależy od rodzaju podłoża). Kolorymetria dziedzina nauki, która ma na celu liczbowy opis wrażeń barwnych (obiektywny opis chromatyczności bodźców barwowych). Metody kolorymetryczne opierają się na prawach Grassmanna. Eksperyment zrównania (dopasowania, matching) barw. Zrównywanie bodźców odbywa się w odpowiednich warunkach, które mają zapewnić wyeliminowanie czynników psychologicznych i innych, takich jak struktura podłoża. Mieszanie bodźców podstawowych nie odtwarza fizycznie bodźca zadanego, ale jedynie kolorymetrycznie, tzn. odtwarza wrażenie barwne, ale nie skład widmowy światła. 25

26 Równanie barwy Posługując się schematem eksperymentu kolorymetrycznego uzyskuje się tzw. równanie barwy prezentujące fakt zrównania bodźca świetlnego o zadanym rozkładzie spektralnym przez mieszaninę trzech niezależnych bodźców podstawowych Z drugiego prawa Grassmanna wynika, że zachodzi równanie (pod warunkiem, że nastąpiło zrównanie jakości i ilości światła) Równanie barwy ma postać równania wektorowego. Barwa jest punktem (elementem) rzeczywistej trójwymiarowej przestrzeni wektorowej, której bazą są bodźce podstawowe. Równanie barwy można uprościć do postaci: Współczynniki a,b i c nazywane są składowymi trójchromatycznymi, natomiast unormowane a, b i c z przedziału [0,1] współrzędnymi trójchromatycznymi w układzie bodźców podstawowych. Do określenia chromatyczności bodźca (barwy) wystarczy znajomość trzech składowych lub dwóch współrzędnych trójchromatycznych. Metoda matematycznego, numerycznego, obiektywnego opisu barwy. 26

27 Model CIE-RGB 1931 Przykład przedstawiony wcześniej jest czysto teoretyczny i nie specyfikuje barw podstawowych. Najbardziej znanym przykładem przestrzeni (systemu, modelu) barw jest model CIE RGB opracowany przez Commision Internationale de L Eclairage (Międzynarodową Komisję Oświetleniową) w roku Cechy modelu CIE RGB 1931 Barwy powstają jako mieszanina barw podstawowych: λ R =700nm, λ G =546,1nm oraz λ B =435,8nm (dwie ostatnie długości fal to linie widma rtęci). Proporcje dopasowania podawane są w tzw. jednostkach trójchromatycznych, tzn. tak by wrażenie bieli ekwienergetycznej uzyskać przy jednakowej ilości bodźców podstawowych. Użycie jednostek trójchromatycznych wymaga jedynie odpowiedniego przeskalowania. Dzięki temu punkt bieli ekwienergetycznej leży pośrodku trójkąta barw. Dzięki stosowaniu jednostek trójchromatycznych punkt bieli ekwienergetycznej leży pośrodku trójkąta barw. W oparciu o kolorymetr wykorzystujący jako podstawowe barwy świateł monochromatycznych o długości fal podanych wyżej wyznaczono równanie barwy dla wszystkich barw świateł monochromatycznych w widmie światła białego oraz obserwatora normalnego. Wynikiem tego są funkcje dopasowania barw (color matching function). 27

28 Funkcje dopasowania barw modelu CIE RGB 1931 Funkcje dopasowania barw modelu CIE-RGB. Składowa r przyjmuje ujemne wartości w zakresie światła o długości fal pomiędzy długościami fal bodźców B oraz G, natomiast składowa g wartość ujemną przyjmuje dla świateł o długości fali poniżej długości fali bodźca B. Funkcje dopasowania określają proporcje w jakich należy dokonać addytywnej syntezy barw podstawowych modelu aby odtworzyć barwę światła o zadanej długości fali Postać krzywych wyznaczonych na podstawie danych eksperymentalnych (Wright, 1928,1929 oraz Guild, 1931) wskazuje, że nie każdą barwę można dopasować kombinacją barw podstawowych. Przykładem są barwy świateł monochromatycznych o długościach fal poniżej 546,1nm. Oznaczając barwy podstawowe jako R, G, B, każdą barwę widzialną reprezentować można jako wektor w przestrzeni wektorowej, której bazą są wektory R, G oraz B jest to przestrzeń CIE RGB. Posługując się kolorymetrem CIE RGB wyznaczyć można współrzędne trójchromatyczne dla światła o dowolnym rozkładzie spektralnym. Problem: jest to niepraktyczne! Istnieją tablice. Funkcje dopasowania przedstawione na rysunku odpowiadają dopasowaniu barw za pomocą konkretnych użytych w modelu barw podstawowych. Użycie innych barw podstawowych prowadzi do innym krzywych dopasowania. Równania określające współrzędne w przestrzeni CIE-RGB dla koloru określonego rozkładem widmowym P(λ): r = b = dλ P( λ) r( λ), g = dλ P( λ) b ( λ), dλ P( λ) g( λ), 28

29 Pole barw modelu CIE-RGB df Pole wszystkich możliwych barw zawiera również tzw. linię purpur (podstawa podkowy pola barw) Purpura nie jest składową światła białego, jednak jest możliwa do odtworzenia przez zmieszanie świateł o długości fali 380nm oraz 700nm. Lokus widma jest krzywą łączącą punkty odpowiadające barwom świateł monochromatycznych 380nm-780nm (barwy o największym nasyceniu). Krańce lokusu połączone są tzw. odcinkiem purpur. Punkt E odpowiada bieli ekwienergetycznej, (1/3,1/3, 1/3). Wadą modelu CIE RGB jest konieczność posługiwania się ujemnymi wartościami składowych i współrzędnych trójchromatycznych. Wykres chromatyczności (pole możliwych barw) w modelu CIE-RGB. Wykres powstał przez zrzutowanie płaszczyzny (trójkąta) o równaniu r+g+b=1 na płaszczyznę RG. Zwróć uwagę na fakt, że składowa r przyjmuje wartości ujemne. 29

30 Model CIE-XYZ Funkcje dopasowania (funkcje współczynników rozkładu) barw modelu CIE XYZ 1931 Model barw opracowany w 1931 roku przez Międzynarodową Komisję Oświetleniową (CIE) dla rozwiązania problemu ujemnych współrzędnych i składowych trójchromatycznych. Układ XYZ powstaje przez transpozycję układu RGB. Bodźcami podstawowymi stają się bodźce oznaczane jako XYZ leżące poza obszarem barw fizycznie realizowalnych. Bodźce XYZ są więc fikcyjnymi, abstrakcyjnymi bodźcami barwowymi. Tym samym nie jest możliwa konstrukcja kolorymetru wykorzystującego bodźce XYZ. Bodźce XYZ prowadzą do funkcji dopasowania o wartościach dodatnich (patrz rysunek obok). Transformacja składowych trójchromatycznych pomiędzy CIE RGB oraz CIE XYZ opisana jest równaniem Składowe trójchromatyczne dowolnego bodźca świetlnego o zadanym rozkładzie widmowym S(λ) określające położenie dowolnej barwy w przestrzeni barw CIE XYZ określone są równaniami: i można je odnaleźć w odpowiednich tablicach. 30

31 Przestrzeń barw modelu CIEXYZ A B Przestrzeń barw modelu CIE XYZ 1931 jest bryłą o kształcie zbliżonym do stożka i o wierzchołku w początku układu współrzędnych. Bryła składa się z punktów stanowiących współrzędne trójchromatyczne bodźców barwowych możliwych fizycznie do odtworzenia. Ponieważ w modelu CIE XYZ składowe trójchromatyczne przyjmują wartości dodatnie, to bryła barw znajduje się w pierwszym oktancie układu. Posługiwanie się bryłą barw jest niewygodne, dlatego stosuje się wykres chromatyczności (pole barw). Wykres chromatyczności uzyskuje się przez zrzutowanie płaszczyzny x+y+z=1 (równanie dla współrzędnych a nie składowych trójchromatycznych) na płaszczyznę XY. Współrzędne x oraz y jednoznacznie określają położenie punktu barwy na polu chromatyczności w układzie XYZ. Znajomość współrzędnych trójchromatycznych identyfikuje bodziec barwny i pozwala nazwać wrażenie barwne jakie bodziec ten wywoła. Przestrzeń barw modelu CIE XYZ 1931 (A) oraz wykres chromatyczności (B) 31

32 Model CIE-XYZ - cechy Wykres chromatyczności modelu CIE-XYZ Na brzegu obszaru w kształcie podkowy zlokalizowane są barwy nasycone (barwy spektralne, odcień barwy). Wnętrze obszaru wypełniają barwy nienasycone Odcinek łączący barwę z lokusu z punktem bieli odpowiada barwom nienasyconym odcienia barwy z lokusu. Odcień danej barwy można określić przez przedłużenie odcinka przechodzącego przez punkt bieli i punkt danej barwy aż do punktu na lokusie Nasycenie barwy określa stosunek długości odcinka łączącego punkt bieli z punktem barwy do odcinka łączącego punkt bieli z punktem lokusu i przechodzącego przez punkt barwy (barwy na lokusie są maksymalnie nasycone, czyste) Odcinek łączący dwie dowolne barwy zawiera wszystkie barwy jakie można uzyskać przez odpowiednie zmieszanie barw na brzegach odcinka Wykres chromatyczności nie zawiera informacji o jasności (luminancji). Pełną paletę barw tworzy nieskończenie wiele płaszczyzn przecinających bryłę barw. Wniosek: wykres nie zawiera pełnej palety barw. Podstawę podkowy stanowią barwy niespektralne (linia purpury) Reprezentacja gamutów palety barw możliwych do reprezentacji na odpowiednim nośniku 32

33 Gamuty Gamuty urządzeń i nośników 33

34 Gamuty Porównanie gamy barw reprodukowalnych w systemach PANTONE, CMYK oraz standardowego monitora CRT. Żaden z systemów nie daje możliwości odwzorowania pełnego zestawu barw występujących w rzeczywistości (naturze) 34

35 Elipsy Stilesa w modelu CIE-XYZ Obok podanych zalet model CIE XYZ posiada też wady. Podstawową wadą jest fakt percepcyjnej niejednorodności: jednakowym odległościom na wykresie chromatyczności nie odpowiadają jednakowym różnicom w barwach postrzeganych przez normalnego obserwatora. Innymi słowy: odległość pomiędzy barwami nie niesie informacji o stopniu podobieństwa pomiędzy barwami. Punkty odpowiadające bodźcom barwowym nierozróżnialnym przez człowieka tworzą elipsy o różnych wielkościach (barwy o współrzędnych wewnątrz elips są nierozróżnialne). Problem ten ujawnia się w przypadkach, gdy konieczne jest określenie różnicy pomiędzy barwą uzyskaną w drodze reprodukcji a oryginałem. Zwykła odległość euklidesowa nie jest wówczas efektywną miarą zniekształcenia barwy. Elipsy Stilesa w układzie XYZ (elipsy są powiększone ok. 10x) 35

36 Model RGB a b c Model RGB stanowi najpopularniejszą reprezentację barw. Model oparty o trójchromatyczną teorię postrzegania barw, zgodnie z którą wrażenie barwy powstaje wskutek pobudzenia trzech rodzajów czopków o maksimach absorpcji spektralnej dla światła czerwonego, zielonego i niebieskiego. Bryła barw modelu RGB jest sześcianem w wierzchołkach którego znajdują się barwy podstawowe: czerwona, zielona, niebieska, barwy do nich dopełniające: żółty, niebieskozielony (cyjan), purpura (magenta) oraz czerń (0,0,0) i biel (1,1,1). Model addytywny barwy uzyskuje się w drodze mieszania barw podstawowych R, G, B w różnych proporcjach. Brak barw odpowiada czerni. Zalety: wszystkie barwy pośrednie można reprezentować liniową kombinacją barw podstawowych (wygoda i szybkość obliczeń), odpowiada sposobom generowania barw w urządzeniach typu monitor i telewizor Model RGB posiada wady, które powodują, że w wielu zastosowaniach konieczna jest transformacja obrazu RGB do innej przestrzeni barw posiadającej lepsze własności. Podstawowe wady modelu RGB to: percepcyjna niejednorodność, tzn. słabe korelacje pomiędzy postrzeganą różnicą dwóch barw a ich euklidesową odległością w sześcianie RGB, nieintuicyjność posługiwania się składowymi R, G i B w określaniu barwy problem z wizualizacją barwy na podstawie znajomości składowch RGB, korelacje pomiędzy poszczególnymi składowymi. Istnieją szacunki, że dla obrazów naturalnych korelacje pomiędzy składowymi R i B, R i G oraz G i B wynoszą odpowiednio: 0.78, 0.98 oraz Obraz zapisany w formacie RGB jest podatny na kompresję. wrażliwość wartości składowych na zmiany poziomu oświetlenia (iluminacji) sceny, jednoczesne operacje wykonywane na wszystkich składowych mogą prowadzić do przekłamania kolorów (np. rozjaśnianie obrazu RGB wymaga ingerencji we wszystkie składowe obrazu). Rys. (a) sześcian barw modelu RGB; (b) nieintuicyjność modelu RGB. Lewa kolumna odpowiada barwom (R,G,B)=(10,200, ), prawa kolumna barwom (R,G,B)=(100,200, ); (c) dwa przykładowe kolory, dla których odległość euklidesowa w przestrzeni RGB jest identyczna (d=90) z odległością pomiędzy kolorami w dowolnym wierszu na rysunku (b). 36

37 Model rgb (unormowany RGB) Wartości składowych RGB są proporcjonalne do ilości światła padającego na obrazowany obiekt (fragment sceny). Wszystkie lokalne zaburzenia w ilości światła padającego na obiekt spowodowane, dla przykładu zacienieniem, powodują wyraźne zmiany wszystkich składowych obrazu. Jest to niepożądane zjawisko, które może prowadzić do błędów segmentacji prowadzonej na obrazie RGB (lub błędów innego rodzaju). Prostą operacją uniezależniającą składowe barwy od ilości światła jest proces normalizacji składowych postaci: w której rezultacie powstają barwy unormowane r, g oraz b spełniające warunek: r+g+b=1 (znajomość dwóch składowych pozwala wyznaczyć trzecią). Problem osobliwości: R+G+B=0. Składowe rgb w przeciwieństwie do RGB posiadają pożądaną cechę: ich wartości nie zmieniają się pod wpływem zmiany oświetlenia obiektu (sceny) bez zmiany składu spektralnego światła. Czy znajomość składowych r, g oraz b wystarcza do jednoznacznego odtworzenia wartości składowych R, G oraz B? 37

38 Model rgb (unormowany RGB) - ilustracja 300 b 300 c 300 d a e 300 f 300 g h i Rys. (a) - obraz oryginalny; (b), (c), (d) odpowiednio składowe R, G, B obrazu (a); (e), (f), (g) odpowiednio składowe unormowane r, g, b obrazu (a); (h) oraz (i) wartości pikseli w wierszu 100 dla składowej odpowiednio G oraz g obrazu oryginalnego. Widać stabilność składowych rgb na zmiany poziomu oświetlenia, któremu nie towarzyszy zmiana składu spektralnego światła. 38

39 Model HSV (1) Model HSV (hue, saturation, value) jest modelem, który nawiązuje do naturalnego sposobu interpretacji i opisu barw za pomocą trzech atrybutów: odcienia (hue), nasycenia (saturation) oraz jasności (intensity, brightness, value). Dwa pierwsze atrybuty związane są z cechą jakościową światła (chromatyczność), trzeci parametr, jasność, jest związany z ilością światła. Model HSV pozwala rozłożyć wrażenie barwne na trzy składowe, przy czym tylko dwie dotyczą chromatyczności. Barwy w modelu HSV reprezentowane są jako punkty leżące na oraz w wewnątrz ostrosłupa foremnego o podstawie sześciokąta. Ostrosłup HSV można uzyskać przez transformację sześcianu RGB. Oś V (value, intensity) przyjmuje wartości z przedziału [0,1] i stanowi oś ostrosłupa. Punkty osi V reprezentują barwy achromatyczne (poziomy szarości od czerni do bieli) Nasycenie S (saturation) przyjmuje wartości z przedziału [0,1] i jest mierzona jako odległość punkty barwy od osi V. Barwy o maksymalnym nasyceniu odpowiadają barwom świateł monochromatycznych. Odcień H (hue) przyjmuje wartości z przedziału [0,360] i mierzony jest jako kąt obrotu wokół osi V (przeciwnie do kierunku ruchu wskazówek zegara). Jak zmienia się odcień w przypadku S=0? Analiza ostrosłupa HSV wskazuje, że maksymalne nasycenie barwy jakie można uzyskać zależy od wartości jasności (ilości światła). Podobny efekt jest wbudowany np. w system barw Munsela. Przecięcie sześcianu płaszczyzną prostopadłą do osi V dla ustalonej wartości V daje możliwe barwy dla danego poziomu jasności. Dla płaszczyzny V=0 jedynym wrażeniem jest czerń. Rys. Przestrzeń barw modelu HSV. 39

40 Model HSV (2) Równania opisujące konwersję pomiędzy modelami RGB oraz HSV w sposób przybliżony odpowiadają psychofizycznemu wrażeniu (odcień, nasycenie, jasność) wywołanemu przez kombinację barw RGB. Przy założeniu, że R,G,B=[0,1] konwersja modelu RGB do modelu HSV opisana jest równaniami: Implementując powyższe równania należy zwrócić uwagę na osobliwości! (np. dla barw achromatycznych) oraz na fakt, że zmienna θ jest wartością kątową wyrażoną w stopniach (nie radianach). Zaproponowano wiele wersji powyższych równań o znacznie mniejszej złożoności obliczeniowej. Przykładem jest równanie na składową H, które nie zawiera funkcji trygonometrycznych: 40

41 Model HSV (3) - ilustracja a b Rys. (a) sześcian RGB; obrazy (b), (c) i (d) to obrazy odpowiednio H, S oraz V obrazu oryginalnego wyrażonego w modelu HSV. Obraz (e) jest obrazem składowej H obrazu oryginalnego (a) silnie skompresowanego algorytmem JPEG c 250 d 250 e

42 Obraz w składowych RGB a b c d Rys. Obraz RGB. Na następnym slajdzie przedstawiona jest wersja HSV obrazu. 42

43 Model HSV (4) - ilustracja a b Rys. (a) obraz oryginalny oraz odpowiednio jego składowe H, S, V w modelu HSV. Obraz (e) stanowi pokolorowaną wersję obrazu składowej H (obrazu (b)). Obrazy (b) oraz (e) wskazują na wyraźne rozseparowanie obszarów o różnym odcieniu co podkreśla istnienie obiektów na jednolitym tle. c d e 43

44 Model HSV (5) przykład segmentacji a b Rys. Przykład segmentacji przez kwantyzację składowej H obrazu w modelu HSV. (a) obraz oryginalny; (b)-(d) obrazy powstałe po kwantyzacji odcienia do odpowiednio 6, 4 oraz 3 poziomów. c d 44

45 Model HSV (6) Zalety modelu HSV: Naturalność i zgodność ze sposobem opisu barw przez człowieka. Separacja wielkości opisujących wrażenia chromatyczne od achromatycznych (HS oraz V). Dla przykładu, wykonanie operacji rozjaśnienia obrazu RGB wymaga modyfikacji wszystkich trzech składowych. Ta sama operacja w obrazie po konwersji do przestrzeni HSV wymaga modyfikacji tylko składowej V. Podobnie w przypadku modyfikacji nasycenia i odcienia. Możliwość opisu barwy poprzez tylko dwie składowe: H oraz S. Ta cecha pozwala wykorzystywać model HSV w zastosowaniach do rozpoznawania obiektów na podstawie koloru (barwy) niezależnie od zmian jasności (podobnie jak model rgb). Pozwala zdefiniować efektywne miary w przestrzeni obrazu. Przykładem miar może być liczba unikalnych kolorów mierzonych jako liczba odcieni, nasycenie pikseli (pixel saturation) jako stosunek liczby pikseli o maksymalnym nasyceniu do liczby pikseli nienasyconych oraz często stosowana miara odległości na histogramach HSV. Wady modelu HSV: Istnienie osobliwości w równaniach konwersji RGB do HSV: osobliwość H dla wszystkich barw achromatycznych oraz osobliwość S dla czerni (R=G=B=0), Percepcyjna niejednorodność pomimo zorientowania modelu na intuicyjność. Przykłady wykorzystania modelu HSV w przemyśle i technice: identyfikacja obiektów kodowanych barwą, sortowanie i klasyfikacja owoców i warzyw rozpoznawanie znaków drogowych. 45

46 Modele barw YUV oraz YIQ Jednakowe traktowanie składowych R, G i B prowadzi do nieefektywnego opisu barwy. Z jednej strony ludzkie oko jest najbardziej wrażliwe na zieleń, mniej na czerwień oraz barwę niebieską. Z drugiej strony, bardziej czułe na zmiany luminancji niż chrominancji. Obie te cechy zostają wykorzystane w konstrukcji modeli YUV oraz YIQ. Modele YUV (Europa) oraz YIQ (USA, Kanada, Japonia) niezależnie opisują składowe luminancji oraz chrominancji barwy: reprezentacja barwy w formacie: chrominancja luminancja. Modele YUV oraz YIQ wykorzystuje się do kodowania barw w transmisji sygnału TV (analogowy kompozyt) w systemach kodowania PAL, SECAM oraz NTSC. Składowa Y obu modeli jest identyczna i odpowiada luminancji (luma). Składowa Y stanowi czarno-białą treść obrazu kolorowego. Pozostałe składowe, UV oraz IQ są tzw. sygnałami różnicowymi (patrz równania) i niosą informacje o barwie (chrominancja). Równania konwersji pomiędzy modelem RGB oraz YUV i YIQ są potaci: Składowe modelu YUV w systemie PAL Składowe modelu YIQ Modele YUV i YIQ wykorzystują własności ludzkiego widzenia (np. wagi składowych R, G, B w równaniu na luminancję Y odpowiadają wrażliwości oka na barwy podstawowe) Składowe U, V oraz I, Q mogą przyjmować wartości ujemne. 46

47 Modele barw YUV oraz YIQ Rys. Przykładowy obraz oraz jego składowe Y, I oraz Q. 47

48 Model YCbCr Model YCbCr stanowi przesuniętą (offset) oraz przeskalowaną wersję systemu YUV. Barwa reprezentowana jest przez składową luminancyjną (Y) oraz dwie składowe chrominancji Cb oraz Cr. YCbCr dopuszcza kilka formatów kodowania barwy różniących się częstością próbkowania składowych. Stosowanie różnych formatów jest oparte o własność ludzkiego oka polegającą na mniejsze wrażliwości na zmiany barwy niż zmiany luminancji. Format 4:4:4 odpowiada jednakowej częstości próbkowania składowych Y oraz Cb i Cr. Dla formatu 4:2:2 składowe Cb oraz Cr są w poziomie próbkowane z częstością dwukrotnie mniejszą niż składowa Y. W przypadku formatu 4:2:0 częstość próbkowania jest zmniejszana dwukrotnie zarówno w pionie, jak i w poziomie. Rys. Formaty modelu YCbCR. Format 4:4:4, 4:2:2 oraz 4:2:0. Model Ohta I 1 I 2 I 3. Model w którym stopień korelacji pomiędzy składowymi jest bliski wartości osiąganej przez transformację Karhunena-Loeve go. Model PhotoYCC opracowany przez firmę Kodak w 1992 jako format archiwizacji obrazów na płytach Photo CD. Model CMY(K). Modele CIELUV oraz CIELAB. 48

Marcin Wilczewski Politechnika Gdańska, 2013/14

Marcin Wilczewski Politechnika Gdańska, 2013/14 Algorytmy graficzne Marcin Wilczewski Politechnika Gdańska, 213/14 1 Zagadnienia, wykład, laboratorium Wykład: Światło i barwa. Modele barw. Charakterystyki obrazu. Reprezentacja i opis. Kwantyzacja skalarna

Bardziej szczegółowo

Przetwarzanie obrazów Grafika komputerowa. dr inż. Marcin Wilczewski 2016/2017

Przetwarzanie obrazów Grafika komputerowa. dr inż. Marcin Wilczewski 2016/2017 Przetwarzanie obrazów Grafika komputerowa dr inż. Marcin Wilczewski 216/217 1 Zagadnienia, wykład, laboratorium Wykład: Reprezentacja danych multimedialnych na przykładzie obrazów cyfrowych oraz wideo.

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY BARWY, PIGMENTY CERAMICZNE

PODSTAWY BARWY, PIGMENTY CERAMICZNE PODSTAWY BARWY, PIGMENTY CERAMICZNE Barwa Barwą nazywamy rodzaj określonego ilościowo i jakościowo (długość fali, energia) promieniowania świetlnego. Głównym i podstawowym źródłem doznań barwnych jest

Bardziej szczegółowo

Teoria światła i barwy

Teoria światła i barwy Teoria światła i barwy Powstanie wrażenia barwy Światło może docierać do oka bezpośrednio ze źródła światła lub po odbiciu od obiektu. Z oka do mózgu Na siatkówce tworzony pomniejszony i odwrócony obraz

Bardziej szczegółowo

Janusz Ganczarski CIE XYZ

Janusz Ganczarski CIE XYZ Janusz Ganczarski CIE XYZ Spis treści Spis treści..................................... 1 1. CIE XYZ................................... 1 1.1. Współrzędne trójchromatyczne..................... 1 1.2. Wykres

Bardziej szczegółowo

WYKŁAD 14 PODSTAWY TEORII BARW. Plan wykładu: 1. Wrażenie widzenia barwy. Wrażenie widzenia barwy Modele liczbowe barw

WYKŁAD 14 PODSTAWY TEORII BARW. Plan wykładu: 1. Wrażenie widzenia barwy. Wrażenie widzenia barwy Modele liczbowe barw WYKŁAD 14 1. Wrażenie widzenia barwy Co jest potrzebne aby zobaczyć barwę? PODSTAWY TEOII AW Światło Przedmiot (materia) Organ wzrokowy człowieka Plan wykładu: Wrażenie widzenia barwy Modele liczbowe barw

Bardziej szczegółowo

WYKŁAD 11. Kolor. fiolet, indygo, niebieski, zielony, żółty, pomarańczowy, czerwony

WYKŁAD 11. Kolor. fiolet, indygo, niebieski, zielony, żółty, pomarańczowy, czerwony WYKŁAD 11 Modelowanie koloru Kolor Światło widzialne fiolet, indygo, niebieski, zielony, żółty, pomarańczowy, czerwony ~400nm ~700nm Rozróżnialność barw (przeciętna): 150 czystych barw Wrażenie koloru-trzy

Bardziej szczegółowo

Pojęcie Barwy. Grafika Komputerowa modele kolorów. Terminologia BARWY W GRAFICE KOMPUTEROWEJ. Marek Pudełko

Pojęcie Barwy. Grafika Komputerowa modele kolorów. Terminologia BARWY W GRAFICE KOMPUTEROWEJ. Marek Pudełko Grafika Komputerowa modele kolorów Marek Pudełko Pojęcie Barwy Barwa to wrażenie psychiczne wywoływane w mózgu człowieka i zwierząt, gdy oko odbiera promieniowanie elektromagnetyczne z zakresu światła

Bardziej szczegółowo

Akwizycja obrazów. Zagadnienia wstępne

Akwizycja obrazów. Zagadnienia wstępne Akwizycja obrazów. Zagadnienia wstępne Wykorzystane materiały: R. Tadeusiewicz, P. Korohoda, Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, Wyd. FPT, Kraków, 1997 A. Przelaskowski, Techniki Multimedialne,

Bardziej szczegółowo

Fotometria i kolorymetria

Fotometria i kolorymetria 12. (współrzędne i składowe trójchromatyczne promieniowania monochromatycznego; układ bodźców fizycznych RGB; krzywa barw widmowych; układ barw CIE 1931 (XYZ); alychne; układy CMY i CMYK). http://www.if.pwr.wroc.pl/~wozniak/

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY TEORII BARW

PODSTAWY TEORII BARW WYKŁAD 12 PODSTAWY TEORII BARW Plan wykładu: Wrażenie widzenia barwy Modele liczbowe barw 1. Wrażenie widzenia barwy Co jest potrzebne aby zobaczyć barwę? Światło Przedmiot (materia) Organ wzrokowy człowieka

Bardziej szczegółowo

Fotometria i kolorymetria

Fotometria i kolorymetria 13. (współrzędne i składowe trójchromatyczne promieniowania monochromatycznego; układ bodźców fizycznych RGB; krzywa barw widmowych; układ barw CIE 1931 (XYZ); alychne; układy CMY i CMYK) http://www.if.pwr.wroc.pl/~wozniak/

Bardziej szczegółowo

Do opisu kolorów używanych w grafice cyfrowej śluzą modele barw.

Do opisu kolorów używanych w grafice cyfrowej śluzą modele barw. Modele barw Do opisu kolorów używanych w grafice cyfrowej śluzą modele barw. Każdy model barw ma własna przestrzeo kolorów, a co za tym idzie- własny zakres kolorów możliwych do uzyskania oraz własny sposób

Bardziej szczegółowo

MODELE KOLORÓW. Przygotował: Robert Bednarz

MODELE KOLORÓW. Przygotował: Robert Bednarz MODELE KOLORÓW O czym mowa? Modele kolorów,, zwane inaczej systemami zapisu kolorów,, są różnorodnymi sposobami definiowania kolorów oglądanych na ekranie, na monitorze lub na wydruku. Model RGB nazwa

Bardziej szczegółowo

Fotometria i kolorymetria

Fotometria i kolorymetria 9. (rodzaje receptorów; teoria Younga-Helmholtza i Heringa; kontrast chromatyczny i achromatyczny; dwu- i trzywariantowy system widzenia ssaków; kontrast równoczesny). http://www.if.pwr.wroc.pl/~wozniak/

Bardziej szczegółowo

Modele i przestrzenie koloru

Modele i przestrzenie koloru Modele i przestrzenie koloru Pantone - międzynarodowy standard identyfikacji kolorów do celów przemysłowych (w tym poligraficznych) opracowany i aktualizowany przez amerykańską firmę Pantone Inc. System

Bardziej szczegółowo

Zmysły. Wzrok 250 000 000. Węch 40 000 000. Dotyk 2 500 000. Smak 1 000 000. Słuch 25 000. Równowaga?

Zmysły. Wzrok 250 000 000. Węch 40 000 000. Dotyk 2 500 000. Smak 1 000 000. Słuch 25 000. Równowaga? Zmysły Rodzaj zmysłu Liczba receptorów Wzrok 250 000 000 Węch 40 000 000 Dotyk 2 500 000 Smak 1 000 000 Słuch 25 000 Równowaga? Fale elektromagnetyczne Wzrok Informacje kształt zbliżony do podstawowych

Bardziej szczegółowo

Fotometria i kolorymetria

Fotometria i kolorymetria 11. Mieszanie barw (addytywne równoczesne i następcze; subtraktywne); metameryzm; prawa rassmanna. Jednostka trójchromatyczna; równanie trójchromatyczne; przestrzeń i płaszczyzna barw; przekształcenie

Bardziej szczegółowo

Kolor w grafice komputerowej. Światło i barwa

Kolor w grafice komputerowej. Światło i barwa Kolor w grafice komputerowej Światło i barwa Światło Spektrum światła białego: 400nm 700nm fiolet - niebieski - cyan - zielony - żółty - pomarańczowy - czerwony Światło białe składa się ze wszystkich długości

Bardziej szczegółowo

Luminancja jako jednostka udziału barwy składowej w mierzonej:

Luminancja jako jednostka udziału barwy składowej w mierzonej: Luminancja jako jednostka udziału barwy składowej w mierzonej: L : L : L 1,0000: 4,5907 :0,0601 L L : L 98,9%:1,1 % WNIOSEK: Trzeba wprowadzić skalę, w której luminancja trzech bodźców byłaby oceniana

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do technologii HDR

Wprowadzenie do technologii HDR Wprowadzenie do technologii HDR Konwersatorium 2 - inspiracje biologiczne mgr inż. Krzysztof Szwarc krzysztof@szwarc.net.pl Sosnowiec, 5 marca 2018 1 / 26 mgr inż. Krzysztof Szwarc Wprowadzenie do technologii

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do cyfrowego przetwarzania obrazów

Wprowadzenie do cyfrowego przetwarzania obrazów Cyfrowe przetwarzanie obrazów I Wprowadzenie do cyfrowego przetwarzania obrazów dr. inż Robert Kazała Barwa Z fizycznego punktu widzenia światło jest promieniowaniem elektromagnetycznym, które wyróżnia

Bardziej szczegółowo

Kolorymetria. Wykład opracowany m.in. dzięki materiałom dra W.A. Woźniaka, za jego zgodą.

Kolorymetria. Wykład opracowany m.in. dzięki materiałom dra W.A. Woźniaka, za jego zgodą. Kolorymetria Wykład opracowany m.in. dzięki materiałom dra W.A. Woźniaka, za jego zgodą. Widmo światła białego 400-450 nm - fiolet 450-500 nm - niebieski 500-560 nm - zielony 560-590 nm - żółty 590-630

Bardziej szczegółowo

Laboratorium Grafiki Komputerowej Przekształcenia na modelach barw

Laboratorium Grafiki Komputerowej Przekształcenia na modelach barw Laboratorium rafiki Komputerowej Przekształcenia na modelach barw mgr inż. Piotr Stera Politechnika Śląska liwice 2004 Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia jest zapoznanie się z podstawowymi modelami barw stosowanymi

Bardziej szczegółowo

Kurs grafiki komputerowej Lekcja 2. Barwa i kolor

Kurs grafiki komputerowej Lekcja 2. Barwa i kolor Barwa i kolor Barwa to zjawisko, które zachodzi w trójkącie: źródło światła, przedmiot i obserwator. Zjawisko barwy jest wrażeniem powstałym u obserwatora, wywołanym przez odpowiednie długości fal świetlnych,

Bardziej szczegółowo

Przetwarzanie obrazów wykład 1. Adam Wojciechowski

Przetwarzanie obrazów wykład 1. Adam Wojciechowski Przetwarzanie obrazów wykład 1 Adam Wojciechowski Teoria światła i barwy Światło Spektrum światła białego: 400nm 700nm fiolet - niebieski - cyan - zielony - żółty - pomarańczowy - czerwony Światło białe

Bardziej szczegółowo

GRAFIKA RASTROWA GRAFIKA RASTROWA

GRAFIKA RASTROWA GRAFIKA RASTROWA GRAFIKA KOMPUTEROWA GRAFIKA RASTROWA GRAFIKA RASTROWA (raster graphic) grafika bitmapowa: prezentacja obrazu za pomocą pionowo-poziomej siatki odpowiednio kolorowanych pikseli na monitorze komputera, drukarce

Bardziej szczegółowo

Percepcja obrazu Podstawy grafiki komputerowej

Percepcja obrazu Podstawy grafiki komputerowej Percepcja obrazu Podstawy grafiki komputerowej Światło widzialne wycinek szerokiego widma fal elektromagnetycznych 1 Narząd wzroku Narząd wzroku jest wysoko zorganizowanym analizatorem zmysłowym, którego

Bardziej szczegółowo

Adam Korzeniewski p Katedra Systemów Multimedialnych

Adam Korzeniewski p Katedra Systemów Multimedialnych Adam Korzeniewski adamkorz@sound.eti.pg.gda.pl p. 732 - Katedra Systemów Multimedialnych Zastosowania grafiki komputerowej Światło widzialne Fizjologia narządu wzroku Metody powstawania barw Modele barw

Bardziej szczegółowo

Komunikacja Człowiek-Komputer

Komunikacja Człowiek-Komputer Komunikacja Człowiek-Komputer Kolory Wojciech Jaśkowski Instytut Informatyki Politechnika Poznańska Wersja: 4 listopada 2013 Światło Źródło: Practical Colour management R. Griffith Postrzegany kolor zależy

Bardziej szczegółowo

Fotometria i kolorymetria

Fotometria i kolorymetria 10. Opis barwy; cechy psychofizyczne barwy; indukcja przestrzenna i czasowa; widmo bodźca a wrażenie barwne; wady postrzegania barw; testy Ishihary. http://www.if.pwr.wroc.pl/~wozniak/ Miejsce i termin

Bardziej szczegółowo

Chemia Procesu Widzenia

Chemia Procesu Widzenia Chemia Procesu Widzenia barwy H.P. Janecki Miłe spotkanie...wykład 11 Spis treści Światło Powstawanie wrażenia barwy Barwa Modele barw 1. Model barw HSV 2. Model barw RGB 3. Sprzętowa reprezentacja barwy

Bardziej szczegółowo

BARWA. Barwa postrzegana opisanie cech charakteryzujących wrażenie, jakie powstaje w umyśle;

BARWA. Barwa postrzegana opisanie cech charakteryzujących wrażenie, jakie powstaje w umyśle; BARWA Barwa postrzegana opisanie cech charakteryzujących wrażenie, jakie powstaje w umyśle; Barwa psychofizyczna scharakteryzowanie bodźców świetlnych, wywołujących wrażenie barwy; ODRÓŻNIENIE BARW KOLORYMETR

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do grafiki maszynowej. Wprowadzenie do percepcji wizualnej i modeli barw

Wprowadzenie do grafiki maszynowej. Wprowadzenie do percepcji wizualnej i modeli barw Wprowadzenie do grafiki maszynowej. Wprowadzenie do percepcji i modeli barw Aleksander Denisiuk Uniwersytet Warmińsko-Mazurski Olsztyn, ul. Słoneczna 54 denisjuk@matman.uwm.edu.pl 1 / 38 Wprowadzenie do

Bardziej szczegółowo

Dzień dobry. Miejsce: IFE - Centrum Kształcenia Międzynarodowego PŁ, ul. Żwirki 36, sala nr 7

Dzień dobry. Miejsce: IFE - Centrum Kształcenia Międzynarodowego PŁ, ul. Żwirki 36, sala nr 7 Dzień dobry BARWA ŚWIATŁA Przemysław Tabaka e-mail: przemyslaw.tabaka@.tabaka@wp.plpl POLITECHNIKA ŁÓDZKA Instytut Elektroenergetyki Co to jest światło? Światło to promieniowanie elektromagnetyczne w zakresie

Bardziej szczegółowo

Grafika Komputerowa. Percepcja wizualna i modele barw

Grafika Komputerowa. Percepcja wizualna i modele barw Grafika Komputerowa. Percepcja wizualna i modele barw Aleksander Denisiuk Polsko-Japońska Akademia Technik Komputerowych Wydział Informatyki w Gdańsku ul. Brzegi 55 80-045 Gdańsk denisjuk@pja.edu.pl 1

Bardziej szczegółowo

TEORIA BARW (elementy) 1. Podstawowe wiadomości o barwach

TEORIA BARW (elementy) 1. Podstawowe wiadomości o barwach TEORIA BARW (elementy) 1. Podstawowe wiadomości o barwach definicja barwy (fizjologiczna) wrażenie wzrokowe powstałe w mózgu na skutek działającego na oko promieniowania 1 maszyny nie posiadają tak doskonałego

Bardziej szczegółowo

K O L O R Y M E T R I A

K O L O R Y M E T R I A Elektrotechnika Studia niestacjonarne K O L O R Y M E T R I A Rys. 1. Układ optyczny oka z zaznaczoną osią optyczną. Rogówka Źrenica Soczewka Jest soczewką wypukło-wklęsłą i ma kształt czaszy sferycznej.

Bardziej szczegółowo

Grafika komputerowa Wykład 11 Barwa czy kolor?

Grafika komputerowa Wykład 11 Barwa czy kolor? Grafika komputerowa Wykład 11 czy kolor? Instytut Informatyki i Automatyki Państwowa Wyższa Szkoła Informatyki i Przedsiębiorczości w Łomży 2 0 0 9 Spis treści Spis treści 1 2 3 Mieszanie addytywne barw

Bardziej szczegółowo

Jaki kolor widzisz? Doświadczenie pokazuje zjawisko męczenia się receptorów w oku oraz istnienie barw dopełniających. Zastosowanie/Słowa kluczowe

Jaki kolor widzisz? Doświadczenie pokazuje zjawisko męczenia się receptorów w oku oraz istnienie barw dopełniających. Zastosowanie/Słowa kluczowe 1 Jaki kolor widzisz? Abstrakt Doświadczenie pokazuje zjawisko męczenia się receptorów w oku oraz istnienie barw Zastosowanie/Słowa kluczowe wzrok, zmysły, barwy, czopki, pręciki, barwy dopełniające, światło

Bardziej szczegółowo

Teoria koloru Co to jest?

Teoria koloru Co to jest? Teoria koloru Teoria koloru Co to jest? Dział wiedzy zajmujący się powstawaniem u człowieka wrażeń barwnych oraz teoretycznymi i praktycznymi aspektami czynników zewnętrznych biorących udział w procesie

Bardziej szczegółowo

Grafika komputerowa. Dla DSI II

Grafika komputerowa. Dla DSI II Grafika komputerowa Dla DSI II Rodzaje grafiki Tradycyjny podział grafiki oznacza wyróżnienie jej dwóch rodzajów: grafiki rastrowej oraz wektorowej. Różnica pomiędzy nimi polega na innej interpretacji

Bardziej szczegółowo

Komunikacja Człowiek-Komputer

Komunikacja Człowiek-Komputer Komunikacja Człowiek-Komputer Kolory Wojciech Jaśkowski Instytut Informatyki Politechnika Poznańska Wersja: 10 sierpnia 2016 Światło Źródło: Practical Colour management R. Griffith Postrzegany kolor zależy

Bardziej szczegółowo

Dr inż. Krzysztof Petelczyc Optyka Widzenia

Dr inż. Krzysztof Petelczyc Optyka Widzenia Literatura: Dr inż. Krzysztof Petelczyc Optyka Widzenia http://webvision.med.utah.edu/book A. Valberg Light Vision Color D. Atchison, G. Smith Optics of Human eye M. Zając Optyka okularowa Plan wykładu

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do cyfrowego przetwarzania obrazów medycznych.

Wprowadzenie do cyfrowego przetwarzania obrazów medycznych. Przetwarzanie obrazów medycznych Wprowadzenie do cyfrowego przetwarzania obrazów medycznych. dr. inż Robert Kazała Diagnostyka obrazowa Diagnostyka obrazowa (obrazowanie medyczne) grupa badań wykorzystująca

Bardziej szczegółowo

Cyfrowe przetwarzanie obrazów i sygnałów Wykład 1 AiR III

Cyfrowe przetwarzanie obrazów i sygnałów Wykład 1 AiR III 1 Niniejszy dokument zawiera materiały do wykładu z przedmiotu Cyfrowe Przetwarzanie Obrazów i Sygnałów. Jest on udostępniony pod warunkiem wykorzystania wyłącznie do własnych, prywatnych potrzeb i może

Bardziej szczegółowo

Współrzędne trójchromatyczne x,y określają chromatyczność barwy, składowa Y wyznacza od razu jasność barwy.

Współrzędne trójchromatyczne x,y określają chromatyczność barwy, składowa Y wyznacza od razu jasność barwy. Współrzędne trójchromatyczne x,y określają chromatyczność barwy, składowa Y wyznacza od razu jasność barwy. Barwa achromatyczna (biała) ma w tej skali jasność Y=100, gdy zakres promieniowania obejmuje

Bardziej szczegółowo

Grafika komputerowa. Oko posiada pręciki (100 mln) dla detekcji składowych luminancji i 3 rodzaje czopków (9 mln) do detekcji koloru Żółty

Grafika komputerowa. Oko posiada pręciki (100 mln) dla detekcji składowych luminancji i 3 rodzaje czopków (9 mln) do detekcji koloru Żółty Grafika komputerowa Opracowali: dr inż. Piotr Suchomski dr inż. Piotr Odya Oko posiada pręciki (100 mln) dla detekcji składowych luminancji i 3 rodzaje czopków (9 mln) do detekcji koloru Czerwony czopek

Bardziej szczegółowo

Cyfrowe Przetwarzanie Obrazów. Karol Czapnik

Cyfrowe Przetwarzanie Obrazów. Karol Czapnik Cyfrowe Przetwarzanie Obrazów Karol Czapnik Podstawowe zastosowania (1) automatyka laboratoria badawcze medycyna kryminalistyka metrologia geodezja i kartografia 2/21 Podstawowe zastosowania (2) komunikacja

Bardziej szczegółowo

Grafika komputerowa. Adam Wojciechowski

Grafika komputerowa. Adam Wojciechowski Grafika komputerowa Adam Wojciechowski Grafika komputerowa Grafika komputerowa podstawowe pojęcia i zastosowania Grafika komputerowa - definicja Grafika komputerowa -dział informatyki zajmujący się wykorzystaniem

Bardziej szczegółowo

Przetwarzanie obrazów i systemy wizyjne

Przetwarzanie obrazów i systemy wizyjne Przetwarzanie obrazów i systemy wizyjne dr inż. Marcin Kiełczewski Katedra Sterowania i Inżynierii Systemów p. 420(EL) tel. 665 2848 marcin.kielczewski@put.poznan.pl www.put.poznan.pl/~marcin.kielczewski

Bardziej szczegółowo

Kolorymetria. Akademia Sztuk Pięknych Gdańsk październik Dr inŝ. Paweł Baranowski

Kolorymetria. Akademia Sztuk Pięknych Gdańsk październik Dr inŝ. Paweł Baranowski Kolorymetria Akademia Sztuk Pięknych Gdańsk październik 2004 Dr inŝ. Paweł Baranowski Eksperymenty Newtona Angielski fizyk Isaac Newton (1643-1727) odkrył w 1704 roku podczas badań, ze światło słoneczne,

Bardziej szczegółowo

Reprezentacje danych multimedialnych - kolory. 1. Natura wiatła 2. Widzenie barwne 3. Diagram chromatycznoci 4. Modele koloru

Reprezentacje danych multimedialnych - kolory. 1. Natura wiatła 2. Widzenie barwne 3. Diagram chromatycznoci 4. Modele koloru Reprezentacje danych multimedialnych - kolory 1. Natura wiatła 2. Widzenie barwne 3. Diagram chromatycznoci 4. Modele koloru Natura wiatła, spektra wiatło fala elektromagnetyczna z zakresu 400 nm 700 nm

Bardziej szczegółowo

dr inż. Piotr Odya dr inż. Piotr Suchomski

dr inż. Piotr Odya dr inż. Piotr Suchomski dr inż. Piotr Odya dr inż. Piotr Suchomski Podział grafiki wektorowa; matematyczny opis rysunku; małe wymagania pamięciowe (i obliczeniowe); rasteryzacja konwersja do postaci rastrowej; rastrowa; tablica

Bardziej szczegółowo

0. OpenGL ma układ współrzędnych taki, że oś y jest skierowana (względem monitora) a) w dół b) w górę c) w lewo d) w prawo e) w kierunku do

0. OpenGL ma układ współrzędnych taki, że oś y jest skierowana (względem monitora) a) w dół b) w górę c) w lewo d) w prawo e) w kierunku do 0. OpenGL ma układ współrzędnych taki, że oś y jest skierowana (względem monitora) a) w dół b) w górę c) w lewo d) w prawo e) w kierunku do obserwatora f) w kierunku od obserwatora 1. Obrót dookoła osi

Bardziej szczegółowo

Wykład 2. Fotometria i kolorymetria

Wykład 2. Fotometria i kolorymetria Wykład 2 Fotometria i kolorymetria Fala elektromagnetyczna Fala elektromagnetyczna Światło widzialne Gwiazdy Temperatura barwowa Światło widzialne Pomiar światła - fotometria 1729 Pierre Bouger Essai

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie nr 1. Temat: BADANIE OSTROŚCI WIDZENIA W RÓŻNYCH WARUNKACH OŚWIETLENIOWYCH

Ćwiczenie nr 1. Temat: BADANIE OSTROŚCI WIDZENIA W RÓŻNYCH WARUNKACH OŚWIETLENIOWYCH Grupa: Elektrotechnika, sem 3., wersja z dn. 03.10.2011 Podstawy Techniki Świetlnej Laboratorium Ćwiczenie nr 1. Temat: BADANIE OSTROŚCI WIDZENIA W RÓŻNYCH WARUNKACH OŚWIETLENIOWYCH Opracowanie wykonano

Bardziej szczegółowo

WSTĘP DO GRAFIKI KOMPUTEROWEJ

WSTĘP DO GRAFIKI KOMPUTEROWEJ WSTĘP DO GRAFIKI KOMPUTEROWEJ Miłosz Michalski Institute of Physics Nicolaus Copernicus University Październik 2015 1 / 44 Plan wykładu Światło, kolor, zmysł wzroku Obraz: fotgrafia, poligrafia, grafika

Bardziej szczegółowo

Technologie Informacyjne

Technologie Informacyjne Grafika komputerowa Szkoła Główna Służby Pożarniczej Zakład Informatyki i Łączności December 12, 2016 1 Wprowadzenie 2 Optyka 3 Geometria 4 Grafika rastrowa i wektorowa 5 Kompresja danych Wprowadzenie

Bardziej szczegółowo

Przetwarzanie obrazów i systemy wizyjne

Przetwarzanie obrazów i systemy wizyjne Przetwarzanie obrazów i systemy wizyjne dr inż. Marcin Kiełczewski Instytut Automatyki i Robotyki p. 420(EL) tel. 665 2848 marcin.kielczewski@put.poznan.pl http://marcin.kielczewski.pracownik.put.poznan.pl/

Bardziej szczegółowo

Przewodnik po soczewkach

Przewodnik po soczewkach Przewodnik po soczewkach 1. Wchodzimy w program Corel Draw 11 następnie klikamy Plik /Nowy => Nowy Rysunek. Następnie wchodzi w Okno/Okno dokowane /Teczka podręczna/ Przeglądaj/i wybieramy plik w którym

Bardziej szczegółowo

WYMAGANIA WSTĘPNE W ZAKRESIE WIEDZY, UMIEJĘTNOŚCI I INNYCH KOMPETENCJI

WYMAGANIA WSTĘPNE W ZAKRESIE WIEDZY, UMIEJĘTNOŚCI I INNYCH KOMPETENCJI WYDZIAŁ Podstawowych Problemów Techniki Zał. nr 4 do ZW 33/01 KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim..fotometria i kolorymetria. Nazwa w języku angielskim.photometry and colorimetry. Kierunek studiów

Bardziej szczegółowo

Wykład II. Reprezentacja danych w technice cyfrowej. Studia Podyplomowe INFORMATYKA Podstawy Informatyki

Wykład II. Reprezentacja danych w technice cyfrowej. Studia Podyplomowe INFORMATYKA Podstawy Informatyki Studia Podyplomowe INFORMATYKA Podstawy Informatyki Wykład II Reprezentacja danych w technice cyfrowej 1 III. Reprezentacja danych w komputerze Rodzaje danych w technice cyfrowej 010010101010 001010111010

Bardziej szczegółowo

OCENA PRZYDATNOŚCI FARBY PRZEWIDZIANEJ DO POMALOWANIA WNĘTRZA KULI ULBRICHTA

OCENA PRZYDATNOŚCI FARBY PRZEWIDZIANEJ DO POMALOWANIA WNĘTRZA KULI ULBRICHTA OCENA PRZYDATNOŚCI FARBY PRZEWIDZIANEJ DO POMALOWANIA WNĘTRZA KULI ULBRICHTA Przemysław Tabaka e-mail: przemyslaw.tabaka@.tabaka@wp.plpl POLITECHNIKA ŁÓDZKA Instytut Elektroenergetyki WPROWADZENIE Całkowity

Bardziej szczegółowo

PROBLEMATYKA DOBORU KOLORÓW

PROBLEMATYKA DOBORU KOLORÓW PROBLEMATYKA DOBORU KOLORÓW DO CELÓW DIAGNOZOWANIA ZABURZEŃ WIDZENIA BARW MACIEJ LASKOWSKI M.LASKOWSKI@POLLUB.PL LABORATORIUM AKWIZYCJI RUCHU I ERGONOMII INTERFEJSÓW INSTYTUT INFORMATYKI POLITECHNIKA LUBELSKA

Bardziej szczegółowo

Fotometria i kolorymetria

Fotometria i kolorymetria 1. Wprowadzenie (treść wykładu, literatura, warunki zaliczenia) Zadania radio- i fotometrii Podstawy fizjologiczne fotometrii (budowa oka ludzkiego; prawa fizjologiczne ważne dla fotometrii) http://www.if.pwr.wroc.pl/~wozniak/

Bardziej szczegółowo

Przestrzenie barw. 1. Model RGB

Przestrzenie barw. 1. Model RGB Przestrzenie barw Przeciętny człowiek, nie posiadający zaburzeń wzorku, potrafi dostrzec i opisać otaczające go barwy. Co prawda ilość rozpoznawanych odcieni kolorów bywa różna (wiek, płeć, indywidualne

Bardziej szczegółowo

Temat: Kolorowanie i przedstawianie zespolonej funkcji falowej w przestrzeni RGB

Temat: Kolorowanie i przedstawianie zespolonej funkcji falowej w przestrzeni RGB Spis treści 1 Model przestrzeni kolorów RGB 1 1.1 Rzutowanie z R 2 na przestrzeń RGB................ 2 Temat: Kolorowanie i przedstawianie zespolonej funkcji falowej w przestrzeni RGB Podstawa: Folley

Bardziej szczegółowo

Co to jest współczynnik oddawania barw?

Co to jest współczynnik oddawania barw? Co to jest współczynnik oddawania barw? Światło i kolor Kolory są wynikiem oddziaływania oświetlenia z przedmiotami. Różne źródła światła mają różną zdolność do wiernego oddawania barw przedmiotów Oddawanie

Bardziej szczegółowo

KOREKTA ROZKŁADU JASNOŚCI (obrazy monochromatyczne i barwne)

KOREKTA ROZKŁADU JASNOŚCI (obrazy monochromatyczne i barwne) Ćwiczenia z grafiki komputerowej 1 KOREKTA ROZKŁADU JASNOŚCI (obrazy monochromatyczne i barwne) Miłosz Michalski Institute of Physics Nicolaus Copernicus University Październik 2015 1 / 19 Korekta rozkładu

Bardziej szczegółowo

Zarządzanie barwą w fotografii

Zarządzanie barwą w fotografii 1 z 6 2010-10-12 19:45 14 czerwca 2010, 07:00 Autor: Szymon Aksienionek czytano: 2689 razy Zarządzanie barwą w fotografii Mamy możliwość używania cyfrowych aparatów fotograficznych, skanerów, monitorów,

Bardziej szczegółowo

INFORMATYKA WSTĘP DO GRAFIKI RASTROWEJ

INFORMATYKA WSTĘP DO GRAFIKI RASTROWEJ INFORMATYKA WSTĘP DO GRAFIKI RASTROWEJ Przygotowała mgr Joanna Guździoł e-mail: jguzdziol@wszop.edu.pl WYŻSZA SZKOŁA ZARZĄDZANIA OCHRONĄ PRACY W KATOWICACH 1. Pojęcie grafiki komputerowej Grafika komputerowa

Bardziej szczegółowo

OP6 WIDZENIE BARWNE I FIZYCZNE POCHODZENIE BARW W PRZYRODZIE

OP6 WIDZENIE BARWNE I FIZYCZNE POCHODZENIE BARW W PRZYRODZIE OP6 WIDZENIE BARWNE I FIZYCZNE POCHODZENIE BARW W PRZYRODZIE I. Wymagania do kolokwium: 1. Fizyczne pojęcie barwy. Widmo elektromagnetyczne. Związek między widmem światła i wrażeniem barwnym jakie ono

Bardziej szczegółowo

Tajemnice koloru, część 1

Tajemnice koloru, część 1 Artykuł pobrano ze strony eioba.pl Tajemnice koloru, część 1 Jak działa pryzmat? Dlaczego kolory na monitorze są inne niż atramenty w drukarce? Możemy na to odpowiedzieć, uświadamiając sobie, że kolory

Bardziej szczegółowo

Jan Drzymała ANALIZA INSTRUMENTALNA SPEKTROSKOPIA W ŚWIETLE WIDZIALNYM I PODCZERWONYM

Jan Drzymała ANALIZA INSTRUMENTALNA SPEKTROSKOPIA W ŚWIETLE WIDZIALNYM I PODCZERWONYM Jan Drzymała ANALIZA INSTRUMENTALNA SPEKTROSKOPIA W ŚWIETLE WIDZIALNYM I PODCZERWONYM Światło słoneczne jest mieszaniną fal o różnej długości i różnego natężenia. Tylko część promieniowania elektromagnetycznego

Bardziej szczegółowo

Obraz jako funkcja Przekształcenia geometryczne

Obraz jako funkcja Przekształcenia geometryczne Cyfrowe przetwarzanie obrazów I Obraz jako funkcja Przekształcenia geometryczne dr. inż Robert Kazała Definicja obrazu Obraz dwuwymiarowa funkcja intensywności światła f(x,y); wartość f w przestrzennych

Bardziej szczegółowo

Laboratorium. Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. Ćwiczenie 9. Przetwarzanie sygnałów wizyjnych. Politechnika Świętokrzyska.

Laboratorium. Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. Ćwiczenie 9. Przetwarzanie sygnałów wizyjnych. Politechnika Świętokrzyska. Politechnika Świętokrzyska Laboratorium Cyfrowe przetwarzanie sygnałów Ćwiczenie 9 Przetwarzanie sygnałów wizyjnych. Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia jest zapoznanie studentów z funkcjami pozwalającymi na

Bardziej szczegółowo

3. ZJAWISKO BARWY W SZKŁACH. Rodzaje POSTRZEGANIA

3. ZJAWISKO BARWY W SZKŁACH. Rodzaje POSTRZEGANIA 3. ZJAWISKO BARWY W SZKŁACH Rodzaje POSTRZEGANIA Wyróżniamy trzy rodzaje POSTRZEGANIA: a) Skotopowe opiera się na czynności samych pręcików; duża czułośd na kontrast; brak widzenia barw; dostrzegane kontury

Bardziej szczegółowo

Elementy grafiki komputerowej. Percepcja wizualna i modele barw

Elementy grafiki komputerowej. Percepcja wizualna i modele barw Elementy grafiki komputerowej. Percepcja wizualna i modele barw Aleksander Denisiuk Uniwersytet Warmińsko-Mazurski Olsztyn, ul. Słoneczna 54 denisjuk@matman.uwm.edu.pl 1 / 36 Percepcja wizualna i modele

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie 6. Transformacje skali szarości obrazów

Ćwiczenie 6. Transformacje skali szarości obrazów Politechnika Wrocławska Wydział Elektroniki Mikrosystemów i Fotoniki Przetwarzanie sygnałów laboratorium ETD5067L Ćwiczenie 6. Transformacje skali szarości obrazów 1. Obraz cyfrowy Obraz w postaci cyfrowej

Bardziej szczegółowo

Polecenie ŚWIATPUNKT - ŚWIATŁO PUNKTOWE

Polecenie ŚWIATPUNKT - ŚWIATŁO PUNKTOWE Polecenie ŚWIATPUNKT - ŚWIATŁO PUNKTOWE Tworzy światło punktowe emitujące światło we wszystkich kierunkach. Lista monitów Wyświetlane są następujące monity. Określ położenie źródłowe : Podaj wartości

Bardziej szczegółowo

K O L O R Y M E T R I A

K O L O R Y M E T R I A K O L O R Y M E T R I A dr inż. Krzysztof Wandachowicz, / studenci/pomoce.html pok. 807, tel. 6652585, 0602 655505, Literatura: 1. Żagan W.: Podstawy techniki świetlnej. Oficyna Wydawnicza Politechniki

Bardziej szczegółowo

5. ZJAWISKO BARWY PERCEPCJA (WRAŻENIE) BARWY

5. ZJAWISKO BARWY PERCEPCJA (WRAŻENIE) BARWY 5. ZJAWISKO BARWY Barwa pochodzi od światła. Światło jest przenoszone przez fale elektromagnetyczne o określonych długościach. Widzialne długości fal można zaobserwować pomiędzy 380 a 780 nm. (1 nanometr

Bardziej szczegółowo

Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej i Zarządzania

Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej i Zarządzania Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej i Zarządzania WIT Grupa IZ06TC01, Zespół 3 PRZETWARZANIE OBRAZÓW Sprawozdanie z ćwiczeń laboratoryjnych Ćwiczenie nr 5 Temat: Modelowanie koloru, kompresja obrazów,

Bardziej szczegółowo

Spis treści Spis treści 1. Model CMYK Literatura

Spis treści Spis treści 1. Model CMYK Literatura Spis treści Spis treści...................................... Model CMYK.................................. Sześcian CMY...............................2. Konwersje RGB, CMY i CMYK.................... 2.2..

Bardziej szczegółowo

STEREOMETRIA CZYLI GEOMETRIA W 3 WYMIARACH

STEREOMETRIA CZYLI GEOMETRIA W 3 WYMIARACH STEREOMETRIA CZYLI GEOMETRIA W 3 WYMIARACH Stereometria jest działem geometrii, którego przedmiotem badań są bryły przestrzenne oraz ich właściwości. WZAJEMNE POŁOŻENIE PROSTYCH W PRZESTRZENI 2 proste

Bardziej szczegółowo

Anna Barwaniec Justyna Rejek

Anna Barwaniec Justyna Rejek CMYK Anna Barwaniec Justyna Rejek Wstęp, czyli czym jest tryb koloru? Tryb koloru wyznacza metodę wyświetlania i drukowania kolorów danego obrazu pozwala zmieniać paletę barw zastosowaną do tworzenia danego

Bardziej szczegółowo

1.2 Logo Sonel podstawowe załoŝenia

1.2 Logo Sonel podstawowe załoŝenia 1.2 Logo Sonel podstawowe załoŝenia Logo czyli graficzna forma przedstawienia symbolu i nazwy firmy. Terminu logo uŝywamy dla całego znaku, składającego się z sygnetu (symbolu graficznego) i logotypu (tekstowego

Bardziej szczegółowo

Dostosowuje wygląd kolorów na wydruku. Uwagi:

Dostosowuje wygląd kolorów na wydruku. Uwagi: Strona 1 z 7 Jakość koloru Wskazówki dotyczące jakości kolorów informują o sposobach wykorzystania funkcji drukarki w celu zmiany ustawień wydruków kolorowych i dostosowania ich według potrzeby. Menu jakości

Bardziej szczegółowo

Fotometria i kolorymetria

Fotometria i kolorymetria 13. x,y,y. Jednowymiarowe skale barw (długość fali dominującej i czystość bodźca; temperatura barwowa). Iluminanty i źródła normalne CIE. Układ CIE 1960 (u,v). Przestrzeń barw CIE 1964 (UVW). Układ CIE

Bardziej szczegółowo

Makijaż zasady ogólne

Makijaż zasady ogólne Makijaż Makijaż zasady ogólne -relatywizm barw, -światłocień, -perspektywa barwna, -podział kolorów, -technika monochromatyczna, -zasada kontrastu (kolory dopełniające się). relatywizm barw relatywizm

Bardziej szczegółowo

I. PROMIENIOWANIE CIEPLNE

I. PROMIENIOWANIE CIEPLNE I. PROMIENIOWANIE CIEPLNE - lata '90 XIX wieku WSTĘP Widmo promieniowania elektromagnetycznego zakres "pokrycia" różnymi rodzajami fal elektromagnetycznych promieniowania zawartego w danej wiązce. rys.i.1.

Bardziej szczegółowo

Fizyczne Metody Badań Materiałów 2

Fizyczne Metody Badań Materiałów 2 Fizyczne Metody Badań Materiałów 2 Dr inż. Marek Chmielewski G.G. np.p.7-8 www.mif.pg.gda.pl/homepages/bzyk Publikacja współfinansowana ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego

Bardziej szczegółowo

Dane obrazowe. R. Robert Gajewski omklnx.il.pw.edu.pl/~rgajewski

Dane obrazowe. R. Robert Gajewski omklnx.il.pw.edu.pl/~rgajewski Dane obrazowe R. Robert Gajewski omklnx.il.pw.edu.pl/~rgajewski www.il.pw.edu.pl/~rg s-rg@siwy.il.pw.edu.pl Przetwarzanie danych obrazowych! Przetwarzanie danych obrazowych przyjmuje trzy formy:! Grafikę

Bardziej szczegółowo

LASERY I ICH ZASTOSOWANIE

LASERY I ICH ZASTOSOWANIE LASERY I ICH ZASTOSOWANIE Laboratorium Instrukcja do ćwiczenia nr 3 Temat: Efekt magnetooptyczny 5.1. Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia jest zapoznanie się z metodą modulowania zmiany polaryzacji światła oraz

Bardziej szczegółowo

Prawo Bragga. Różnica dróg promieni 1 i 2 wynosi: s = CB + BD: CB = BD = d sinθ

Prawo Bragga. Różnica dróg promieni 1 i 2 wynosi: s = CB + BD: CB = BD = d sinθ Prawo Bragga Prawo Bragga Prawo Bragga Różnica dróg promieni 1 i 2 wynosi: s = CB + BD: CB = BD = d sinθ d - odległość najbliższych płaszczyzn, w których są ułożone atomy, równoległych do powierzchni kryształu,

Bardziej szczegółowo

GRAFIKA RASTROWA. WYKŁAD 3 Podstawy optyki i barwy. Jacek Wiślicki Katedra Informatyki Stosowanej

GRAFIKA RASTROWA. WYKŁAD 3 Podstawy optyki i barwy. Jacek Wiślicki Katedra Informatyki Stosowanej GRAFIKA RASTROWA WYKŁAD 3 Podstawy optyki i barwy Jacek Wiślicki Katedra Informatyki Stosowanej Światło widzialne Przez światło widzialne rozumie się zakres falelektromagnetycnych od długościach od ok.

Bardziej szczegółowo

Złudzenia optyczne. . Złudzenia optyczne dzieli się na cztery kategorie:

Złudzenia optyczne. . Złudzenia optyczne dzieli się na cztery kategorie: ZŁUDZENIA OPTYCZNE Złudzenia optyczne Złudzenie optyczne - błędna interpretacja obrazu przez mózg pod wpływem kontrastu, cieni, użycia kolorów, które automatycznie wprowadzają mózg w błędny tok myślenia.

Bardziej szczegółowo

Laboratorium systemów wizualizacji informacji. Pomiary charakterystyk spektralnych elementów modułu displeja. Kolorymetria.

Laboratorium systemów wizualizacji informacji. Pomiary charakterystyk spektralnych elementów modułu displeja. Kolorymetria. Laboratorium systemów wizualizacji informacji Pomiary charakterystyk spektralnych elementów modułu displeja. Kolorymetria. Katedra Optoelektroniki i Systemów Elektronicznych, WETI, Politechnika Gdaoska

Bardziej szczegółowo