Marcin Wilczewski Politechnika Gdańska, 2013/14

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Marcin Wilczewski Politechnika Gdańska, 2013/14"

Transkrypt

1 Algorytmy graficzne Marcin Wilczewski Politechnika Gdańska, 213/14 1

2 Zagadnienia, wykład, laboratorium Wykład: Światło i barwa. Modele barw. Charakterystyki obrazu. Reprezentacja i opis. Kwantyzacja skalarna i wektorowa obrazów cyfrowych. Wyszukiwanie obrazów cyfrowych ze względu na treść. Obrazy binarne i ich przetwarzanie. Obrazy barwne i ich przetwarzanie. Metody przetwarzania obrazu w dziedzinie przestrzennej. Algorytmy kompresji danych obrazowych. Wykład kończy się pisemnym zaliczeniem (ostatnie zajęcia w semestrze, 2 punktów). Laboratorium: Problemy do rozwiązania omawiane na wykładzie. Czas realizacji od 1 do 4 tygodni. Maksymalnie: 3 punktów. Możliwość zdobycia punktów na wykładzie. Oceny Zaliczenie pisemne: >1 punktów oraz [26,3] 3;[31-35] 3+;[36,4] 4;[41,45] 4+;[46-]-5 Literatura: Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods, Digital Image Processing 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 przetwarzanie obrazów (image processing) computer vision (widzenie komputerowe) opis grafika komputerowa sztuczna inteligencja 3

4 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. 4

5 Cechy barwy Określenia fizyczne (fizykalne) dominująca długość fali zakres spektralny światła natężenie W zastosowaniach technicznych opis tego typu jest nieefektywny. Dlaczego? Określenia percepcyjne odcień barwy (np. czerwony, niebieski, zielony, żółty) nasycenie (np. zielony, seledynowy, oliwkowy, etc.) lub czystość pobudzenia jasność 5

6 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 (,,) 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, nieintuicyjnośćposługiwania 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:.78,.98 oraz.94. 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)=(1,,1..), prawa kolumna barwom (R,G,B)=(,,1..); (c) dwa przykładowe kolory, dla których odległość euklidesowa w przestrzeni RGB jest identyczna (d=9) z odległością pomiędzy kolorami w dowolnym wierszu na rysunku (b). 6

7 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=. 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? 7

8 Model rgb (unormowany RGB) - ilustracja 3 b 3 c 3 d a e 3 f 3 g h.7 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 dla składowej odpowiednio G oraz g obrazu oryginalnego. Widać stabilność składowych rgb na zmianypoziomu oświetlenia, któremu nie towarzyszy zmiana składu spektralnego światła. 8

9 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 [,1]i stanowi oś ostrosłupa. Punkty osi V reprezentują barwy achromatyczne (poziomy szarości od czerni do bieli) Nasycenie S (saturation) przyjmuje wartości z przedziału [,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 [,36]i mierzony jest jako kąt obrotu wokół osi V (przeciwnie do kierunku ruchu wskazówek zegara). Jak zmienia się odcień w przypadku S=? 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= jedynym wrażeniem jest czerń. Rys. Przestrzeń barw modelu HSV. 9

10 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=[,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: 1

11 Model HSV (3) - ilustracja a 2 b 2 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 2 d 2 e

12 Obraz w składowych RGB a b c d Rys. Obraz RGB. Na następnym slajdzie przedstawiona jest wersja HSV obrazu. 12

13 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 13

14 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 14

15 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=), 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. 15

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

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

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

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

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

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

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

Algorytmy graficzne. Marcin Wilczewski Politechnika Gdańska, 2008/091

Algorytmy graficzne. Marcin Wilczewski Politechnika Gdańska, 2008/091 Algorytmy graficzne Marcin Wilczewski Politechnika Gdańska, 2008/091 Zagadnienia, wykład, laboratorium Wykład: Światło i barwa. Modele barw. Charakterystyki obrazu. Reprezentacja i opis. Obrazy binarne

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

EKSPLORACJA ZASOBÓW INTERNETU LABORATORIUM VIII WYSZUKIWANIE OBRAZÓW

EKSPLORACJA ZASOBÓW INTERNETU LABORATORIUM VIII WYSZUKIWANIE OBRAZÓW EKSPLORACJA ZASOBÓW INTERNETU LABORATORIUM VIII WYSZUKIWANIE OBRAZÓW 1. Motywacja Strony internetowe zawierają 70% multimediów Tradycyjne wyszukiwarki wspierają wyszukiwanie tekstu Kolekcje obrazów: Dwie

Bardziej szczegółowo

Założenia i obszar zastosowań. JPEG - algorytm kodowania obrazu. Geneza algorytmu KOMPRESJA OBRAZÓW STATYCZNYCH - ALGORYTM JPEG

Założenia i obszar zastosowań. JPEG - algorytm kodowania obrazu. Geneza algorytmu KOMPRESJA OBRAZÓW STATYCZNYCH - ALGORYTM JPEG Założenia i obszar zastosowań KOMPRESJA OBRAZÓW STATYCZNYCH - ALGORYTM JPEG Plan wykładu: Geneza algorytmu Założenia i obszar zastosowań JPEG kroki algorytmu kodowania obrazu Założenia: Obraz monochromatyczny

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Zasady używania elementów systemu identyfikacji Ministerstwa Środowiska

Zasady używania elementów systemu identyfikacji Ministerstwa Środowiska Zasady używania elementów systemu identyfikacji Ministerstwa Środowiska EWOLUCJA LOGO Paleta kolorów PALETA GLÓWNA / System identyfikacji wizualnej Ministerstwa Środowiska został oparty na trzy-elementowej

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

Grafika na stronie www

Grafika na stronie www Grafika na stronie www Grafika wektorowa (obiektowa) To grafika której obraz jest tworzony z obiektów podstawowych najczęściej lini, figur geomtrycznych obrazy są całkowicie skalowalne Popularne programy

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

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

Grafika komputerowa. mgr inż. Remigiusz Pokrzywiński

Grafika komputerowa. mgr inż. Remigiusz Pokrzywiński Grafika komputerowa mgr inż. Remigiusz Pokrzywiński Spis treści Grafika komputerowa Grafika wektorowa Grafika rastrowa Format graficzny, piksel, raster Rozdzielczość, głębia koloru Barwa Modele barw Kompresja

Bardziej szczegółowo

Przedmowa 11 Ważniejsze oznaczenia 14 Spis skrótów i akronimów 15 Wstęp 21 W.1. Obraz naturalny i cyfrowe przetwarzanie obrazów 21 W.2.

Przedmowa 11 Ważniejsze oznaczenia 14 Spis skrótów i akronimów 15 Wstęp 21 W.1. Obraz naturalny i cyfrowe przetwarzanie obrazów 21 W.2. Przedmowa 11 Ważniejsze oznaczenia 14 Spis skrótów i akronimów 15 Wstęp 21 W.1. Obraz naturalny i cyfrowe przetwarzanie obrazów 21 W.2. Technika obrazu 24 W.3. Normalizacja w zakresie obrazu cyfrowego

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

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

Kolor, mat. pomoc. dla technologia inf. (c) M. Żabka (12 listopada 2007) str. 1

Kolor, mat. pomoc. dla technologia inf. (c) M. Żabka (12 listopada 2007) str. 1 Kolor, mat. pomoc. dla technologia inf. (c) M. Żabka (12 listopada 2007) str. 1 Kolor (barwa) 1 Modele RBG i CMY(K) Kolor każdego punktu, linii lub powierzchni (oraz inne cechy wyglądu) jest wyznaczony

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

Gimp Grafika rastrowa (konwersatorium)

Gimp Grafika rastrowa (konwersatorium) GIMP Grafika rastrowa Zjazd 1 Prowadzący: mgr Agnieszka Paradzińska 17 listopad 2013 Gimp Grafika rastrowa (konwersatorium) Przed przystąpieniem do omawiania cyfrowego przetwarzania obrazów niezbędne jest

Bardziej szczegółowo

Wyszukiwanie obrazów 1

Wyszukiwanie obrazów 1 Wyszukiwanie obrazów 1 Wyszukiwanie według zawartości Wyszukiwanie wg zawartości jest procesem wyszukiwania w bazach danych (zbiorach dokumentów ) obiektów o treści najbardziej zbliżonej do zadanego wzorca.

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

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

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

GRAFIKA KOMPUTEROWA podstawy matematyczne. dr inż. Hojny Marcin pokój 406, pawilon B5 E-mail: mhojny@metal.agh.edu.pl Tel.

GRAFIKA KOMPUTEROWA podstawy matematyczne. dr inż. Hojny Marcin pokój 406, pawilon B5 E-mail: mhojny@metal.agh.edu.pl Tel. GRAFIKA KOMPUTEROWA podstawy matematyczne dr inż. Hojny Marcin pokój 406, pawilon B5 E-mail: mhojny@metal.agh.edu.pl Tel. (12) 617 46 37 Plan wykładu 1/4 ZACZNIEMY OD PRZYKŁADOWYCH PROCEDUR i PRZYKŁADÓW

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

BADANIE INTERFEROMETRU YOUNGA

BADANIE INTERFEROMETRU YOUNGA Celem ćwiczenia jest: BADANIE INTERFEROMETRU YOUNGA 1. poznanie podstawowych właściwości interferometru z podziałem czoła fali w oświetleniu monochromatycznym i świetle białym, 2. demonstracja możliwości

Bardziej szczegółowo

Multimedia i grafika komputerowa

Multimedia i grafika komputerowa Część pierwsza Grafika komputerowa wprowadzenie Autor Roman Simiński Kontakt siminski@us.edu.pl www.us.edu.pl/~siminski Niniejsze opracowanie zawiera skrót treści wykładu, lektura tych materiałów nie zastąpi

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

Przetwarzanie obrazu

Przetwarzanie obrazu Przetwarzanie obrazu Przegląd z uwzględnieniem obrazowej bazy danych Tatiana Jaworska Jaworska@ibspan.waw.pl www.ibspan.waw.pl/~jaworska Umiejscowienie przetwarzania obrazu Plan prezentacji Pojęcia podstawowe

Bardziej szczegółowo

GRAFIKA. Rodzaje grafiki i odpowiadające im edytory

GRAFIKA. Rodzaje grafiki i odpowiadające im edytory GRAFIKA Rodzaje grafiki i odpowiadające im edytory Obraz graficzny w komputerze Może być: utworzony automatycznie przez wybrany program (np. jako wykres w arkuszu kalkulacyjnym) lub urządzenie (np. zdjęcie

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie 2. Przetwarzanie graficzne plików. Wprowadzenie teoretyczne

Ćwiczenie 2. Przetwarzanie graficzne plików. Wprowadzenie teoretyczne Ćwiczenie Przetwarzanie graficzne plików Wprowadzenie teoretyczne ddytywne składanie kolorów (podstawowe barwy R, G, ) arwy składane addytywnie wykorzystywane są najczęściej w wyświetlaczach, czyli stosuje

Bardziej szczegółowo

WYKŁAD 12. Analiza obrazu Wyznaczanie parametrów ruchu obiektów

WYKŁAD 12. Analiza obrazu Wyznaczanie parametrów ruchu obiektów WYKŁAD 1 Analiza obrazu Wyznaczanie parametrów ruchu obiektów Cel analizy obrazu: przedstawienie każdego z poszczególnych obiektów danego obrazu w postaci wektora cech dla przeprowadzenia procesu rozpoznania

Bardziej szczegółowo

Sprzężenie wizyjne w robotyce

Sprzężenie wizyjne w robotyce Sprzężenie wizyjne w robotyce 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 Literatura

Bardziej szczegółowo

Grafika 2D. Pojęcia podstawowe. opracowanie: Jacek Kęsik

Grafika 2D. Pojęcia podstawowe. opracowanie: Jacek Kęsik Grafika 2D Pojęcia podstawowe opracowanie: Jacek Kęsik Obraz - przedmiot, przeważnie płaski, na którym za pomocą plam barwnych i kreski, przy zastosowaniu różnych technik malarskich i graficznych autor

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

Algorytmy graficzne. Charakterystyki oraz wyszukiwanie obrazów cyfrowych

Algorytmy graficzne. Charakterystyki oraz wyszukiwanie obrazów cyfrowych Algorytmy graficzne Charakterystyki oraz wyszukiwanie obrazów cyfrowych 1 Pojęcie i reprezentacje obrazu Obraz cyfrowy, I, definiuje się jako odwzorowanie z przestrzeni pikseli P do przestrzeni kolorów

Bardziej szczegółowo

Diagnostyka obrazowa

Diagnostyka obrazowa Diagnostyka obrazowa Ćwiczenie drugie Podstawowe przekształcenia obrazu 1 Cel ćwiczenia Ćwiczenie ma na celu zapoznanie uczestników kursu Diagnostyka obrazowa z podstawowymi przekształceniami obrazu wykonywanymi

Bardziej szczegółowo

LEKCJA 3 Jak powstają kolory diody LED RGB

LEKCJA 3 Jak powstają kolory diody LED RGB LEKCJA 3 Jak powstają kolory diody LED RGB Przedmiot: Informatyka Etap: klasa I-III, klasa IV-VI, klasa VII-VIII Czas na realizację: 45min. Autor: Grzegorz Troszyński Redakcja: Joanna Skalska Krótki opis

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

Obliczenie punktu przecięcia półprostej i płaszczyzny w przestrzeni 3-D wymaga rozwiązania równania liniowego.

Obliczenie punktu przecięcia półprostej i płaszczyzny w przestrzeni 3-D wymaga rozwiązania równania liniowego. RÓWNANIA, PRAWA, WZORY Obliczenie punktu przecięcia półprostej i płaszczyzny w przestrzeni 3-D wymaga rozwiązania równania liniowego. Znalezienie punktu przecięcia powierzchni kwadryki i półprostej wymaga

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

Obliczenia Naukowe. Wykład 12: Zagadnienia na egzamin. Bartek Wilczyński

Obliczenia Naukowe. Wykład 12: Zagadnienia na egzamin. Bartek Wilczyński Obliczenia Naukowe Wykład 12: Zagadnienia na egzamin Bartek Wilczyński 6.6.2016 Tematy do powtórki Arytmetyka komputerów Jak wygląda reprezentacja liczb w arytmetyce komputerowej w zapisie cecha+mantysa

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

Zamiana reprezentacji wektorowej na rastrową - rasteryzacja

Zamiana reprezentacji wektorowej na rastrową - rasteryzacja MODEL RASTROWY Siatka kwadratów lub prostokątów stanowi elementy rastra. Piksel - pojedynczy element jest najmniejszą rozróŝnialną jednostką powierzchniową, której własności są opisane atrybutami. Model

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

Photoshop. Podstawy budowy obrazu komputerowego

Photoshop. Podstawy budowy obrazu komputerowego Photoshop Podstawy budowy obrazu komputerowego Wykład 1 Autor: Elżbieta Fedko O czym dzisiaj będziemy mówić? Co to jest grafika komputerowa? Budowa obrazu w grafice wektorowej i rastrowej. Zastosowanie

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

Transformata Fouriera

Transformata Fouriera Transformata Fouriera Program wykładu 1. Wprowadzenie teoretyczne 2. Algorytm FFT 3. Zastosowanie analizy Fouriera 4. Przykłady programów Wprowadzenie teoretyczne Zespolona transformata Fouriera Jeżeli

Bardziej szczegółowo

Oświetlenie obiektów 3D

Oświetlenie obiektów 3D Synteza i obróbka obrazu Oświetlenie obiektów 3D Opracowanie: dr inż. Grzegorz Szwoch Politechnika Gdańska Katedra Systemów Multimedialnych Rasteryzacja Spłaszczony po rzutowaniu obraz siatek wielokątowych

Bardziej szczegółowo

Automatyczne tworzenie trójwymiarowego planu pomieszczenia z zastosowaniem metod stereowizyjnych

Automatyczne tworzenie trójwymiarowego planu pomieszczenia z zastosowaniem metod stereowizyjnych Automatyczne tworzenie trójwymiarowego planu pomieszczenia z zastosowaniem metod stereowizyjnych autor: Robert Drab opiekun naukowy: dr inż. Paweł Rotter 1. Wstęp Zagadnienie generowania trójwymiarowego

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

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

Elektronika i Telekomunikacja I stopień (I stopień / II stopień) ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny)

Elektronika i Telekomunikacja I stopień (I stopień / II stopień) ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny) Załącznik nr 7 do Zarządzenia Rektora nr 10/12 z dnia 21 lutego 2012r. KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013

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

Język JAVA podstawy. Wykład 5, część 3. Jacek Rumiński. Politechnika Gdańska, Inżynieria Biomedyczna

Język JAVA podstawy. Wykład 5, część 3. Jacek Rumiński. Politechnika Gdańska, Inżynieria Biomedyczna Język JAVA podstawy Wykład 5, część 3 1 Język JAVA podstawy Plan wykładu: 1. Wprowadzenie do grafiki w Javie 2. Budowa GUI: komponenty, kontenery i układanie komponentów 3. Budowa GUI: obsługa zdarzeń

Bardziej szczegółowo

Inżynieria obrazów cyfrowych. Ćwiczenie 3. Wybrane modele kolorów i ich zastosowania

Inżynieria obrazów cyfrowych. Ćwiczenie 3. Wybrane modele kolorów i ich zastosowania Doc. dr inż. Jacek Jarnicki Instytut Informatyki, Automatyki i Robotyki Politechniki Wrocławskiej jacek.jarnicki@pwr.wroc.pl Inżynieria obrazów cyfrowych Ćwiczenie 3 Wybrane modele kolorów i ich zastosowania

Bardziej szczegółowo

WOJSKOWA AKADEMIA TECHNICZNA

WOJSKOWA AKADEMIA TECHNICZNA WOJSKOWA AKADEMIA TECHNICZNA INSTYTUT OPTOELEKTRONIKI LABORATORIUM DETEKCJI SYGNAŁÓW OPTYCZNYCH GRUPA:.. Skład podgrupy nr... PROTOKÓŁ DO ĆWICZENIA nr.. Temat ćwiczenia: Badanie czujnika koloru 1. 2..

Bardziej szczegółowo

Wizualizacja 3D obiektów i systemów biomedycznych

Wizualizacja 3D obiektów i systemów biomedycznych Wizualizacja 3D obiektów i systemów biomedycznych Krzysztof Gdawiec Instytut Informatyki Uniwersytet Śląski Co to jest wizualizacja danych? Wizualizacja danych jest rozległym obszarem nauki znajdującym

Bardziej szczegółowo

Pomiar drogi koherencji wybranych źródeł światła

Pomiar drogi koherencji wybranych źródeł światła Politechnika Gdańska WYDZIAŁ ELEKTRONIKI TELEKOMUNIKACJI I INFORMATYKI Katedra Optoelektroniki i Systemów Elektronicznych Pomiar drogi koherencji wybranych źródeł światła Instrukcja do ćwiczenia laboratoryjnego

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

Zygmunt Wróbel i Robert Koprowski. Praktyka przetwarzania obrazów w programie Matlab

Zygmunt Wróbel i Robert Koprowski. Praktyka przetwarzania obrazów w programie Matlab Zygmunt Wróbel i Robert Koprowski Praktyka przetwarzania obrazów w programie Matlab EXIT 2004 Wstęp 7 CZĘŚĆ I 9 OBRAZ ORAZ JEGO DYSKRETNA STRUKTURA 9 1. Obraz w programie Matlab 11 1.1. Reprezentacja obrazu

Bardziej szczegółowo

Spośród licznych filtrów nieliniowych najlepszymi właściwościami odznacza się filtr medianowy prosty i skuteczny.

Spośród licznych filtrów nieliniowych najlepszymi właściwościami odznacza się filtr medianowy prosty i skuteczny. Filtracja nieliniowa może być bardzo skuteczną metodą polepszania jakości obrazów Filtry nieliniowe Filtr medianowy Spośród licznych filtrów nieliniowych najlepszymi właściwościami odznacza się filtr medianowy

Bardziej szczegółowo