M O DEL T E K ST O W Y DANYCH G RAFIC ZNYCH I M O ŻLIW O ŚC I JEG O ZASTO SO W A N IA W FO TOGRAM ETR II C Y FR O W EJ

Podobne dokumenty
Formaty plików graficznych - wprowadzenie

Matematyczne Podstawy Informatyki

GRAFIKA RASTROWA. WYKŁAD 1 Wprowadzenie do grafiki rastrowej. Jacek Wiślicki Katedra Informatyki Stosowanej

Wykorzystanie grafiki wektorowej do tworzenia elementów graficznych stron i prezentacji

Modele (graficznej reprezentacji) danych przestrzennych postać danych przestrzennych

dr inż. Piotr Odya dr inż. Piotr Suchomski

EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI 11 MAJA 2018 POZIOM PODSTAWOWY. Godzina rozpoczęcia: 14:00 CZĘŚĆ I WYBRANE: Czas pracy: 75 minut

Bitmapy - format i zastosowanie. Podstawowy format plików bitmapowych, dogodność zastosowania bitmap w prostych animacjach 2D.

Gramatyki, wyprowadzenia, hierarchia Chomsky ego. Gramatyka

Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji Vol. 9,1999, s ISBN UW AGI O M APAC H K O M P U T ER O W YC H

Do obsługi plików BMP należy stworzyć klasę przechowującą zawartość obrazu i udostępniającą następujące metody:

Photoshop. Podstawy budowy obrazu komputerowego

2.2. Gramatyki, wyprowadzenia, hierarchia Chomsky'ego

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

INFORMATYKA WSTĘP DO GRAFIKI RASTROWEJ

Podstawy Informatyki Wykład V

Wykład 13. Systemy Informacji Przestrzennej. Systemy Informacji Przestrzennej 1

Wymagania edukacyjne na ocenę z informatyki klasa 3

Grafika komputerowa. Dla DSI II

Zadanie 1. Suma silni (11 pkt)

Języki formalne i automaty Ćwiczenia 9

Technologie Informacyjne

biegle i poprawnie posługuje się terminologią informatyczną,

KIERUNKOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA DLA KIERUNKU GEODEZJA I KARTOGRAFIA

Symbol, alfabet, łańcuch

Techniki wizualizacji. Ćwiczenie 2. Obraz cyfrowy w komputerze

Hierarchia Chomsky ego Maszyna Turinga

KSZTAŁCENIE KARTOGRAFÓW NA STUDIACH UNIWERSYTECKICH A ZAWODOWE UPRAWNIENIA KARTOGRAFICZNE

Grafika rastrowa (bitmapa)-

Cała prawda o plikach grafiki rastrowej

Państwowa Wyższa Szkoła Techniczno-Ekonomiczna w Jarosławiu

Podstawy grafiki komputerowej. Teoria obrazu.

Wymagania edukacyjne z zajęć komputerowych w klasie 5

1. Synteza automatów Moore a i Mealy realizujących zadane przekształcenie 2. Transformacja automatu Moore a w automat Mealy i odwrotnie

Zamiana reprezentacji wektorowej na rastrową - rasteryzacja

WYMAGANIA EDUKACYJNE NA POSZCZEGÓLNE STOPNIE Z INFORMATYKI W KLASIE 8 opracowane na podstawie podręcznika

Według raportu ISO z 1988 roku algorytm JPEG składa się z następujących kroków: 0.5, = V i, j. /Q i, j

Maszyna Turinga języki

Kodowanie informacji. Przygotował: Ryszard Kijanka

WYMAGANIA EDUKACYJNE NA POSZCZEGÓLNE STOPNIE Z INFORMATYKI W KLASIE 8 opracowane na podstawie podręcznika

KATEDRA INFORMATYKI TECHNICZNEJ. Ćwiczenia laboratoryjne z Logiki Układów Cyfrowych. ćwiczenie 204

Promotor: dr inż. Adam Piórkowski. Jakub Osiadacz Marcin Wróbel

Wymagania edukacyjne na ocenę z informatyki KLASA III

Formaty plików graficznych

Technologie Informacyjne

JAO - Wprowadzenie do Gramatyk bezkontekstowych

Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji Vol. 9,1999, s ISBN

Języki formalne i automaty Ćwiczenia 1

Za pierwszy niebanalny algorytm uważa się algorytm Euklidesa wyszukiwanie NWD dwóch liczb (400 a 300 rok przed narodzeniem Chrystusa).

Tytuł pracy nie dłuższy niż dwulinijkowy

Matematyczna wieża Babel. 4. Ograniczone maszyny Turinga o językach kontekstowych materiały do ćwiczeń

Grafika rastrowa i wektorowa

Witryny i aplikacje internetowe

Wybrane projekty Urzędu Marszałkowskiego Województwa Mazowieckiego w Warszawie Przedsięwzięcia zmierzające do harmonizacji baz danych przestrzennych

Automat ze stosem. Języki formalne i automaty. Dr inż. Janusz Majewski Katedra Informatyki

WYMAGANIA WSTĘPNE W ZAKRESIE WIEDZY UMIEJĘTNOŚCI I INNYCHY KOMPETENCJI

Języki formalne i automaty Ćwiczenia 6

0 + 0 = 0, = 1, = 1, = 0.

3.4. Opis konfiguracji layoutów.

Analiza leksykalna 1. Teoria kompilacji. Dr inż. Janusz Majewski Katedra Informatyki

Matematyczne Podstawy Informatyki

Definicja 2. Twierdzenie 1. Definicja 3

Temat: Algorytm kompresji plików metodą Huffmana

SPIS TREŚCI STRESZCZENIE...8 SUMMARY...9 I. WPROWADZENIE... 10

Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji Vol. 9,1999, s ISBN Streszczenie

Algebra WYKŁAD 3 ALGEBRA 1

16MB - 2GB 2MB - 128MB

Aleksander Żarnowski E-JĘZYK I GENEROWANIE SYMBOLI E-ALFABETU NA PODSTAWIE TRANSFORMACJI TEKST-GRAFIKA

Kodowanie i kompresja Streszczenie Studia dzienne Wykład 9,

Kompresja Kodowanie arytmetyczne. Dariusz Sobczuk

7. Metody pozyskiwania danych

Kształcenie w zakresie kartografii i systemów informacji geograficznej na Wydziale Geodezji i Kartografii Politechniki Warszawskiej

Katalog dobrych praktyk digitalizacyjnych dla obiektów bibliotecznych

Rozpoznawanie obrazu. Teraz opiszemy jak działa robot.

Autor: dr inż. Katarzyna Rudnik

Waldemar Izdebski - Wykłady z przedmiotu SIT / Mapa zasadnicza 30

WIRTUALNE MAPY WEKTOROWO-ORTOFOTOGRAFICZNE DLA PRAC PROJEKTOWYCH

treść mapy zasadniczej (zakres/aktualizacja); zagadnienia dotyczące uzgadniania dokumentacji projektowej;

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

Rozkład materiału realizacji informatyki w szkole podstawowej w wymiarze 2 godzin w cyklu trzyletnim

Publiczne Technikum Informatyczne Computer College w Koszalinie

Projekt 4: Programowanie w logice

złożony ze słów zerojedynkowych o długości co najmniej 3, w których druga i trzecia litera od końca sa

Założenia, problemy interpretacyjne

EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI MAJ 2010 POZIOM ROZSZERZONY CZĘŚĆ I WYBRANE: Czas pracy: 90 minut. Liczba punktów do uzyskania: 20 WPISUJE ZDAJĄCY

WYMAGANIA EDUKACYJNE. Witryny i Aplikacje Internetowe klasa I

Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych. Wykład 5 Kodowanie słownikowe. Przemysław Sękalski.

Zliczanie Podziałów Liczb

Techniki multimedialne

Kryteria ocen zajęcia komputerowe klasa 4

Egzamin / zaliczenie na ocenę*

Instrukcja do ćwiczenia P4 Analiza semantyczna i generowanie kodu Język: Ada

Wprowadzenie do programu Mathcad 15 cz. 1

Temat: Zastosowanie wyrażeń regularnych do syntezy i analizy automatów skończonych

Podstawy przetwarzania obrazów teledetekcyjnych. Format rastrowy

Efektywna analiza składniowa GBK

wykład Organizacja plików Opracował: dr inż. Janusz DUDCZYK

Przykład: Σ = {0, 1} Σ - zbiór wszystkich skończonych ciagów binarnych. L 1 = {0, 00, 000,...,1, 11, 111,... } L 2 = {01, 1010, 001, 11}

Streszczenie Komputery do przechowywania rysunków, zdjęć i innych obrazów używają tylko liczb. Te zajęcia mają ukazać w jaki sposób to robią.

Kodowanie Huffmana. Platforma programistyczna.net; materiały do laboratorium 2014/15 Marcin Wilczewski

Transkrypt:

Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji, vol. 15, Kraków 2004 49 M O DEL T E K ST O W Y DANYCH G RAFIC ZNYCH I M O ŻLIW O ŚC I JEG O ZASTO SO W A N IA W FO TOGRAM ETR II C Y FR O W EJ Aleksander Żarnowski Katedra Fotogrametrii i Teledetekcji Uniwersytet Warmińsko-Mazurski w Olsztynie ul. Prowaszynskiego, l,p. 104 10-719, Olsztyn Aleksander.Zarnowski@ uwm.edu.pl 1. Wprowadzenie Grafika rastrowa, według Słownika Encyklopedycznego Informatyka, jest rodzajem grafiki komputerowej, a obraz jest złożony z wielu małych, jednokolorowych punktów (pikseli), ułożonych w wierszach i kolumnach. W fotogrametrii cyfrowej wykorzystuje się obrazy rastrowe, które nazywamy obrazami cyfrowymi. Wykorzystanie obrazów cyfrowych w nowoczesnych technologiach informatycznych jest jednym z głównych kierunków udoskonalania procesów opracowywania geoinformacji w aplikacjach geodezyjnych, fotogrametrycznych oraz kartograficznych. Konieczność dalszego zwiększenia możliwości zastosowania geoinformacji obrazowej i opracowania nowych technologii z jej wykorzystywaniem uzasadnia opracowanie nowego modelu geoinformacji obrazowej, który może być efektywnie wykorzystywany podobnie jak wcześniej modele wektorowy i rastrowy. Przy opracowywaniu modelu tekstowego wykorzystywano obrazy cyfrowe, które mają cechy, opisane przez Rozenfelda (Rozenfeld 1969). Teoria języków formalnych jest ściśle związana z pracami Noama Homskiego (Horn, Minsky i in. 1975) dotyczącymi opracowania modeli matematycznych gramatyk języków naturalnych. Autor wykorzystał elementy teorii języków formalnych (Tou, Gonzalez 1974) do opracowania metodyki konwersji obrazów cyfrowych do postaci tekstowej. 2. Model tekstowy geoinformacji obrazowej Do konwersji obrazu cyfrowego na obraz tekstowy wykorzystano gramatykę bezkontekstową (context-free grammar) (Płoski 1999). Gramatykę dla celów konwersji obrazu cyfrowego do postaci obrazu tekstowego określimy jako: G = ((F), V, P, S0) ( 1) gdzie: {V) alfabet podstawowy; V alfabet pomocniczy: obraz cyfrowy oraz symbole specjalne; P lista produkcji (reguła podstawiana); So symbol początkowy. Język, określony gramatyką G, oznacza się jako L(G). Niech (V) będzie alfabetem, który można wygenerować np. z symboli dowolnej tablicy kodowej. Można przyjąć wymiar tablicy K równy 8, 16,28, 32,64, 128,256 symboli i na jej podstawie określić zestaw symboli alfabetu i jego wymiar k. W przypadku ogólnym k * K. W konwersji obrazów i przy analizach obiektów na obrazach tekstowych literą (a) jest dowolny symbol alfabetu (F): (a) s (V) (2)

50 tarnow ski A. Model teks to wy danych graficznych. Wprowadzimy sześć dodatkowych symboli specjalnych s : 0 oznaczenie słowa pustego, & koniec słowa, E koniec zdania, identyfikator jbrazu czarno-białego z dwoma poziomami jasności spektralnej, T identyfikator obrazu czarno-białego panchromatycznego z 256 poziomami jasności spektralnej, identyfikator obrazu barwnego panchromatycznego w standardzie RGB. Na podstawie reguł podstawiania, z symboli alfabetu mogą być stworzone słowa: gdzie: S słowo, Si l-ty symbol alfabetu, U zbiór indeksowy: U = {l /= 1,2,3,..., k}; k wymiar alfabetu. S = { s,\ le U} (3) Określimy ZA-<;ramatykę (G 1) nad V i (V) w celu konwersji czarno-białych obrazów cyfrowych do postaci tekstowej. Niech będzie zadany obraz cyfrowy C o rozmiarach: i = 1,2,..., n j = 1,2,...,m gdzie: n liczba wierszy w rastrze, m liczba pikseli w wierszu rastra. Wymiar alfabetu podstawowego k ustalimy jako równy lub mniejszy od nr. k < m. Definicja 1. Jeżeli jest spełniony warunek 2 oraz S * Sn, to S jest słowem w Z,(G'), w przeciwnym razie S = 0 i język będzie pusty. Definicja 2. Dla pierwszego wiersza rastra jako znaczenie początkowe słowa S przyjmujemy identyfikator transformowanego obrazu cyfrowego i słowo puste. Na przykład, dla obrazu cyfrowego pokazanego na rys. la: S = 0 0 (4) Definicja 3. Określimy regułę podstawiania P (regułę formatowania słowa) jako funkcję, która dla każdej części wiersza rastra, długości równej długości wymiaru alfabetu, konsekwentnie formatuje słowo z symboli alfabetu. Numery bieżące symboli są równe indeksom pikseli o kolorze różniącym się od koloru tła: gdzie: S słowo wygenerowane z i-c go wierszu obrazu cyfrowego; C' = / C i j j e U/; Nuli operacja pusta; i = 1,2... n; j = 1,2...k. (5)

Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji, vol. 15, Kraków 2004 51 Gdy k = m, zdanie będzie się składać tylko z jednego słowa, a liczba zdań w tekście będzie równa liczbie wierszy obrazu cyfrowego n. Jeżeli wymiar alfabetu k < m, to z jednego wiersza rastra może być zbudowane zdanie z t słów, gdzie: t = int ((m-k)/k)+\ (6 ) Można udowodnić, że język zbudowany na podstawie ZA-gramatyki zalicza się do klasy ję zyków obrazów określonych przez Rozenfelda (Rozenfeld 1969). Opracowany język charakteryzuje się: wykorzystywaniem obrazu rastrowego jako alfabetu pomocniczego do formatowania słów i zdań, sformułowaniem pewnego jednoznacznego opisu obrazu, możliwością wizualizacji z określoną dokładnością obrazu cyfrowego na podstawie modelu tekstowego, różnorodnością przedstawienia sposobu budowy obrazu z części, ściśle określoną metodą przetworzenia obrazu tekstowego na cele wizualizacji. Opracowanie ZA-gramatyki jest teoretyczną podstawą dla opracowania specjalnego języka zapisywania informacji graficznej w postaci tekstu. Niech będzie zadany czarno-biały obraz cyfrowy (rys. la), gdzie: białemu kolorowi odpowiada poziom szarości jedynka, a czarnemu, odpowiednio, zero (rys. Ib). Kolor tła może być wybrany dowolnie. Jako kolor tła wybierzemy biały: c{ = 1. 3) b) 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 1 0 I 1 0 I 1 0 1 1 1 0 1 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 c 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ł 1 1 ł 1 1 1 1 1 1 ł 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Rys. 1. Cyfrowy obraz czarno-biały w postaci: a obrazu, b macierzy Dla obrazu cyfrowego pokazanego na rys. I określimy alfabet: (V) = {a,b,c,d,ef,g,h,ij} (7) i zbudujemy zdanie dla pierwszego wiersza rastra, zgodne z definicjami 1-3, które będzie łączyć, oczywiście, tylko jedno słowo. I 1101 li 1111 110101 1111 f ł ł <7 b c d e f 8 h i i

52 Żarnowski A. Model tekstowy danych graficznych. S => 0 => Nuli =>Db => Nuli =t>nuli => Nuli => A/i/// =>D/>g => Dbgh => A/m// => Nuli =>Gbgh&. => D/łg/i&S Rys. 2. Schemat formatowania zdania Odpowiednio, obraz cyfrowy pokazany na rys. 1 będzie zapisany w postaci tekstowej jako Obgh&Eabfi&'Ebfi&E bfi&e bfi&eabcgh&h 0 & E 0 & 3 0 & E 0 & H (8) ZA-gramatyka może być wykorzystana również do konwersji czarno-białych i barwnych panchromatycznych obrazów cyfrowych w obrazy tekstowe. Wykorzystywanie ZA-gramatyki do czarno-białych obrazów jest przydatne, kiedy wykonuje się analizę geometryczną obiektów. Do analizy obiektów w celu rozpoznawania interpretacyjnego lub obrazowego potrzebna jest gramatyka drugiego typu, którą nazwano AZ-gramatyką (G2). Dla pokazanego niżej obrazu cyfrowego określimy alfabet, na podstawie tablicy kodowej Windows z numerem 1052. 1 0 2 10S 114 121 10S 10S 109 110 112 10S 105 101 1U 07 99 109 1 1 0 10 s 121 122 10S 104 110 9 S 100 119 104 120 121 121 1 1 0 106 102 122 121 10S 119 120 117 115 112 107 109 122 116 110 120 119 113 114 111 1 1 0 110 115 116 116 120 120 11S 117 Rys. 3. Czarno-biały obraz panchromatyczny Obraz cyfrowy pokazany na rysunku 3 będzie zapisany z wykorzystaniem AZ-gramatyki (G2). w postaci obrazu tekstowego jako: X0/lryllmnpl&Ejeracmnlyz&Elhnbdwhxyy&SnJfzylwxus&Epkmztiixwqr&S/)nnsttxxvu&S (9) 3. Format.bmt pliku graficznego w postaci tekstowej W tabeli 1 opisano strukturę formatu graficznego pliku rastrowego (BMP-format).

Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji, vol. 15, Kraków 2004 53 Tabela 1. Format.bmp graficznego pliku rastrowego Adres stosunkowy Struktura Długość w bajtach 0x00 BITMAPFILEHIDER bmfh 14 0x0E BITMAPINFOHEADER bmih 40 0x36 RGBQUAD acolors[ ] zmienna BYTE abitmapbits[ ] zmienna Struktura BITMAPINFO łączy w sobie dwa elementy BMP-pliku: strukturę nagłówkową (headline) BITMAPINFOHEADER, rekord wartości kolorów RGBQUAD. Format graficznego pliku rastrowego w postaci tekstowej nazwiemy.bm t. Określmy zmiany w formacie.bmp przy dostosowaniu go do formatu.bmt. Struktura RGBQUAD w formacie.bmp nie jest potrzebna i będzie zamieniona na strukturę ABC o zmiennej długości. W strukturze ABC będzie zapisany alfabet wykorzystywany do konwersji obrazu cyfrowego w obraz tekstowy. Zapis format pliku.bmt przedstawia tab. 2. Tabela 2. Format.bmt graficznego pliku tekstowego Adres stosunkowy Struktura Długość w bajtach 0x00 BITMAPFILEHIDER bmfh 14 0x0E BITMAPINFOHEADER bmih 40 0x36 ABC aabc[ ] zmienna BYTE abitm apbits[-] zmienna Strukturę BITMAPFILEHIDER dla formatu.bmp i formatu.bmt pokazano w tabelach 3 i 4. Tabela 3. Struktura BITMAPFILEHIDER (format.bmp) Zmienna Długość w bajtach Specyfikacja bftypc 2 powinno być dwa ASCII-symbolc: "B" i "M" bfsize 4 rozmiar pliku w bajtach, tak jak pokazano w odpowiednim elemencie katalogu dysku bfrescrvcd 1 2 nic udokumentowano i nic wykorzystuje się; powinno być zero bfrescrvcd2 2 nie udokumentowano i nie wykorzystuje się; powinno być zero bfoffbits 4 pokazuje położenie zapisu abitmapbits w pliku Tabela 4. Struktura BITMAPFILEHIDER (format.bmt) Zmienna Długość w bajtach Specyfikacja bftypc 2 powinno być dwa ASCII-symbolc: B" i "M" bfsize 4 rozmiar pliku w bajtach, tak jak pokazano w odpowiednim elemencie katalogu dysku bflabcitcxi 2 powinno być dwa ASCII-symbolc: "R" i "T", co oznacza plik w postaci tekstowej bfsizcabc 2 rozmiar alfabetu, zapisanego w rekordzie ABC struktury BIT-MAPINFO bfoubils 4 pokazuje położenie zapisu abitmapbits w pliku

54 Żarnowski A. Model tekstowy danych g raficznych. Struktura BITMAPINFOHEADER opisuje obraz cyfrowy, zapisany jako plik formatu.bmp. Zwykle stosuje się ją do różnego rodzaju opracowań z wykorzystaniem obrazu, dekompresji i kompresji obrazu. Przy zapisywaniu obrazu tekstowego w formacie.bmt struktura BITMAPINFOHEADER nie wymaga zmian. Zmiany dotyczą interpretacji wykorzystywania niektórych zmiennych tej struktury: 1. Zmienna bisize, która określa rozmiar struktury BITMAPINFOHEADER w bajtach, powinna być wykorzystywana do pozyskiwania pierwszego symbolu alfabetu rekordu ABC struktury BITMAPINFO. 2. Zmienna bicompression jest wskaźnikiem kompresji pliku i jej sposobu. Można przyjąć następujące wartości zmiennej bicompression: BI ABC dla nie skompresowanego tekstu, BI GSK przy kodowaniu grupowym symboli, BI MAB przy kodowaniu z wykorzystaniem metaalfabetu. Podsumowanie i wnioski Badania przedstawione w artykule koncentrowały się na poszukiwaniu metod i technologii, które mogliby zwiększyć ekonomiczno-techniczną efektywność prac i zautomatyzować pracochłonne procesy przy wykonywaniu następujących zadań: rozpoznawaniu zmian przebiegu granic obiektów na podstawie istniejących map i obrazów cyfrowych przy aktualizacji map topograficznych, katastralnych oraz tematycznych; opracowaniach fotointerpretacyjnych analiz geometrycznych cech obiektów i relacji między nimi bez konieczności wykonania wektoryzacji. Na podstawie wykonanych badań opracowano gramatyki bezkontekstowe umożliwiające powstanie nowego modelu danych przestrzennych i zdefiniowanie specjalnego języka do konwersji obrazów cyfrowych na obrazy tekstowe. Nowym ujęciem w stosunku do wcześniej opracowanych metod analizy obrazów jest założenie, że uzyskany obraz tekstowy jest siecią semantyczną, podobnie jak dowolny uporządkowany zbiór, wygenerowany na podstawie określonego alfabetu i danej gramatyki. Oznacza to, że do analizy obiektów zarejestrowanych na obrazach cyfrowych mogą być wykorzystane metody lingwistyki matematycznej: analizy semantyczne, leksykograficzne i leksykologicznc. Streszczenie W wyniku badań prowadzonych w latach 60-90 XX wieku opracowano rastrowy i wektorowy model danych graficznych, które najczęściej są wykorzystywane w grafice komputerowej, kartografii, fotogrametrii cyfrowej oraz SIP. Wady i zalety każdego z tych modeli są znane i opisane w wielu publikacjach, również jako możliwości ich wykorzystywania w technologiach cyfrowych zastosowanych w kartografii, SIP i fotogrametrii. Analizując nowoczesne technologie cyfrowe w geodezji, kartografii, fotogrametrii i SIP można stwierdzić, że procesy pozyskiwania, zapisywania, przechowywania, transferu, analiz i wykorzystania danych graficznych są nadal skomplikowane i pracochłonne. W artykule opisano wyniki badań prowadzonych przez autora, które dotyczą: modelu tekstowego obrazu graficznego, formatu zapisywania obrazu tekstowego. Słowa kluczowe: fotogrametria cyfrowa, obraz cyfrowy, model tekstowy, alfabet, gramatyka, format

Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji, vol. 15, Kraków 2004 55 Literatura 1. Horn B., Minsky M., Shirai Y, Waltz D., Winston P.H. ( ed.)., 1975, The Psychology o f Computer Vision. McCraw-Hill Book Company, New York 2. Płoski Z., 1999, Słownik Encyklopedyczny Informatyka, Wydawnictwo Europa, ISBN 83-87977-16-0, Warszawa 3. Rozenfeld A., 1969, Picture Processing by Computer. Academic Press. New York-Londyn 4. Tou J.T., Gonzalez R.C., 1974, Pattern Recognition Principles. Addison-Wesley Publishing Company, Advanced Book Program Reading, Massachusetts Recenzował: dr hab. inż. Jerzy Butowtt

ł :.VVWiW. ' r s,,'i%v«v/.0 : ' " rth-m UjoiM jlonś.vtv.;qjflo i ;v. iuf? is l śni.dcii ;b :iswo$r93oj!,< w. - K kvm - be iai oj U., - i t A y b *. A» M M < lz c t t > r t t w ła W C b ó <. > - i K > X X v 'V r... v >w,i h u -. v! Jjn,. V.fu. )-(! - >. AJfSftCfi wr-m pafetmwęjaefi, równ i jakt* raciłiwoia kh wyjkowystyvw* Amłiwj<*t agiioeaisps'.wcknológh: cytirowe w goods yi. tafctgr -.. ' -. i * : - ; \ r ), >.