Prelucrari grafice în Java

Disertație
10/10 (2 voturi)
Conține 1 fișier: doc
Pagini : 86 în total
Cuvinte : 16950
Mărime: 2.62MB (arhivat)
Publicat de: Costin B.
Puncte necesare: 15
Profesor îndrumător / Prezentat Profesorului: Costin Boldea

Cuprins

  1. INTRODUCERE 5
  2. CAPITOLUL I. GENERALITĂȚI 7
  3. 1.1 INTRODUCERE 7
  4. 1.2 COMPONENTELE UNUI SISTEM DE PRELUCRARE AL IMAGINILOR 8
  5. CAPITOLUL II CULOAREA ȘI FORMAREA IMAGINII 10
  6. 2.1 BAZA SPECTRALĂ A CULORILOR 10
  7. 2.2 MODELE DE CULORI 11
  8. 2.2.1 Modelul de culori CIE 11
  9. 2.2.2 Modelul de culori HSV 14
  10. 2.2.3 Modelul de culori RGB 16
  11. 2.2.4 Modelul de culori CMYK 16
  12. 2.3 COMPUNEREA IMAGINILOR 18
  13. 2.4 TRANSFORMARI GEOMETRICE DE BAZA 21
  14. CAPITOLUL III. PRELUCRAREA NUMERICĂ A IMAGINILOR 24
  15. 3.1 PROCESĂRILE PUNCTUALE 24
  16. 3.1.1 Procesări punctuale dependente de poziția în imagine 25
  17. 3.1.2 Procesări punctuale independente de poziția în imagine 26
  18. 3.2 PROCESAREA HISTOGRAMELOR 29
  19. 3.3 REDUCEREA ZGOMOTULUI ÎN IMAGINE 30
  20. 3.3.1 Medierea în timp 31
  21. 3.3.2 Tehnică spațială de reducere a zgomotului 32
  22. 3.4 DETECȚIA CONTURURILOR 34
  23. 3.5 TEHNICI DE SEGMENTARE BAZATE PE DETECȚIA CONTURURILOR 36
  24. 3.5.1 Segmentarea imaginilor prin detecția discontinuităților 36
  25. 3.5.2 Tehnici regionale de segmentare a imaginilor 37
  26. a. Segmentarea histogramelor 37
  27. b. Etichetarea pixelilor 38
  28. c. Tehnici regionale 39
  29. CAPITOLUL IV. IMAGINEA DIGITALĂ 40
  30. 4.1 TIPURI DE IMAGINE ȘI CARACTERISTICILE LOR 40
  31. 4.1.1 Mărimea imaginii 40
  32. 4.1.2 Adâncimea de culoare 41
  33. 4.1.3 Mărimea datelor 42
  34. 4.1.4 Rezoluția 42
  35. 4.2 COMPRESIA CU PIERDERE DE INFORMAȚIE 43
  36. 4.3 OPTIMIZAREA COMPRESIEI: BLOCURI, MĂȘTI ȘI SCANARE 2D A BIȚILOR 44
  37. CAPITOLUL V. TEHNICI DE PRELUCRARE A IMAGINILOR. DESCRIEREA APLICAȚIEI 48
  38. 5.1 MEDIUL DE DEZVOLTARE ȘI INTERFAȚA APLICAȚIEI 48
  39. 5.1.1 Mediul de dezvoltare 48
  40. 5.1.2 Interfața programului 50
  41. 5.2 FUNCȚIONALITATEA APLICAȚIEI 52
  42. 5.2.1 Meniul File 52
  43. 5.2.2 Meniul Edit 55
  44. 5.2.3 Meniul Image 57
  45. 5.2.4 Meniul Effects 63
  46. a. Intensificarea imaginii 63
  47. b. Identificarea muchiilor 64
  48. c. Negativul unei imagini 66
  49. d. Embos 68
  50. e. Grayscale 69
  51. f. Posterize 71
  52. g. Treshold 72
  53. h. Bluring 73
  54. i. Prelucrarea imaginilor prin convoluție 75
  55. j. Modificarea luminozității, a contrastului și a balansilui de culori a imaginii 77
  56. CAPITOLUL VI. CONCLUZII 84
  57. BIBLIOGRAFIE 87

Extras din disertație

Imaginile sunt și un concept cu caracter informațional. Oamenii primesc pe cale vizuală cea mai mare parte din informația pe care sistemul lor senzorial o achiziționează.

Oamenii preistorici au pictat, mult înainte de a scrie, transmițând în acest mod informații selectate. Probabil că am putea identifica aceste picturi din peșteri ca primele imagini artificiale cu aplicabilitate grafică. Multe mii de ani imaginile artificiale au fost create de oameni prin metode grafice ș i au fost interpretate în mod natural tot de către oameni. Apariția și ulterior dezvoltarea calculatoarelor a oferit posibilitatea ca imaginile artificiale să fie create și memorate sub formă numerică . Noul domeniu este grafica pe calculator și el este astăzi foarte cunoscut și utilizat.

Informația, sub formă de imagine de sinteză , furnizată de o aplicație de grafică pe calculator este legată de lumea înconjură toare numai în măsura în care se dorește ca această realitate să fie mai mult sau mai puțin copiată . Decodificarea informației transmise prin aceste imagini este făcută de oamenii care le privesc și care sunt utilizatorii finali ai aplicației. Din acest punct de vedere, imaginile au o rezoluție din ce în ce mai bun ă pentru a putea reprezenta cât mai bine detaliile. Num ă rul de culori este deasemenea din ce în ce mai mare pentru ca fidelitatea reprezentărilor să fie susținută și din acest punct de vedere. Se crează în acest mod o realitate virtuală aflat ă sub controlul total al programatorului care a proiectat-o.

Dezvoltarea tehnicii a creat, chiar înaintea calculatoarelor, senzori care să ofere semnale electrice dependente de interacțiunea dintre luminăși o scenăcuobiecte. A apărut astfel posibilitatea de a produce imagini artificiale care ulterior săfie afișate pe dispozitive speciale și să fie privite de oameni. Conținutul acestorimagini achiziționate este puternic și direct legat de scena pe care o reprezintă.Calitatea imaginilor de acest tip nu este, în majoritatea cazurilor, satisfăcătoare șica urmare semnalele corespunzătoare trebuie prelucrate pentru a elimina zgomotelesau pentru a amplifica alte caracteristici utile, de exemplu contrastul. Cele două etape, achiziția și prelucrarea imaginilor, își păstrează scopurile generale, dar îșiadaptează tehnicile și metodele, și atunci când sistemul este completat cu uncalculator și formatul imaginii este unul numeric. Imaginile achiziționate pot fi afișate, ca și imaginile de sinteză, pentru a fi privite și analizate de un observator uman. Dacăse dorește săs e determine ce conține imaginea achiziționată fără a face apel la un observator uman atunci apare o problemă nouă, interpretarea sau înțelegerea imaginilor folosind tehnici de inteligență artificială. Rezolvarea acesteiprobleme presupune adăugarea unei noi etape după achiziția și prelucrarea imaginii. Noua etapă realizează o decodificare a informației conținute într-o imagine și poate fi asociată termenului generic de recunoaștere a imaginilor.

Acest proiect de diploma are drept scop prezentarea posibilităților care sunt oferite de mediul de programare Java pentru prelucrarea imaginilor, de la prelucrări simple ale caracteristicilor imaginii, pana la extragerea contururilor obiectelor, fără a aborda însă problematica mult mai grea a recunoașterii formelor

Prima parte a acestei lucrări este destinată unei succinte treceri în revistă a domeniului prelucrării imaginilor. Capitolul II, III și IV este o scurtă descriere despre ce inseamnă imaginea in calculator, modul de stocare și reprezentarea ei. Capitolul V conține descrierea si aplicarea unor algoritmi de prelucrare al imaginilor în Java cu exemplificari chiar în programul care a fost executat pentru acest scop. Ultimul capitol este dedicat unor concluzii.

Capitolul I. Generalități

1.1 Introducere

Obiectivul prelucrării imaginilor o constituie facilitatea interpretării informațiilor conținute în imagini. Interpretarea acestora poate fi făcută de către om sau un sistem.

Aplicațiile prelucrării imaginilor cuprind următoarele:

- Tehnici de înbunătățire care sunt utilizate pentru scoaterea in evidență a unor aspecte ale imaginii de interes:în industrie de exemplu se utilizeaza pentru detectarea erorilor de fabricație prin care se înbunățește radical procesul de control al calității;în medicină se aplică cu succes pentru prelucrarea imaginilor rezultate din radiografie, rezonanță magnetică;în industria militară la prelucrarea imaginilor in infraroșu efectuate de sateliți militari;in cercetarea spațiului pentru imagini facute de către radiotelescoape.Desigur nu putem neglija nici aspectul comercial al prelucrării imaginii (media, prelucrarea fotografiilor personale, etc).

- Tehnici de restaurare:reducerea perturbațiilor în imagine datorată unor factori tehnici prin compensarea lor. Printere aplicații putem enumera în medicină, astronomie unde se utilizează pentru compensarea efectelor de deformare al sistemului optic de captare.

- Tehnici de analiza:analiza meteo din sateliți pentru prognoza vremii

- Recunoașterea formelor:își gaseste utilitatea in special în industrie unde este o parte integrată într-un sistem flexibil de fabricație(roboți), programe de recunoaștere a scrisului, a amprentelor in criminalistică;ghidarea automata a vehicolului.

- Tehnici de compresie: are drept scop scăderea volumului de date necesar reprezentării imaginii cu o pierdere cît se poate de mică.

În cele ce urmează vom insista asupra prelucrării numerice al imaginilor.

1.2 Componentele unui sistem de prelucrare al imaginilor

Un sistem de prelucrare numerică al imaginilor este compus din următoarele componente:

- Subsistemul de achiziție

- Subsistem de prelucrare

- Subsistem de stocare

- Subsistem de afișare

Printr-un sistem de prelucrare înțelegem în cele ce urmează un calculator care asigură toate subsistemele de mai sus.

Subsistemul de achiziție conține două elemente: traductorul de imagine si digitizorul. Traductorul de imagine este un dispozitiv care transforma forma de energie luminoasa în curent electric. Sarcina digitizorului este acela de a “traduce” semnalul electric analogic in informații numerice prin eșantionare și cuantizare. Desigur este un important aspect dacă avem in vedere restaurarea imaginilor unde se dorește corectarea distorsiunilor cauzate de factori tehnici.

Subsistemul de stocare conține echipamentul de stocare care poate ridica anumite probleme, doarece o singură imagine poate ocupa un spațiu destul de consideralbil dacă rezoluția este mai mare.

Subsistemul de afișare într-un sistem de calcul este in general monitorul si placa grafică.Foarte important calitatea acestui susbsistem doarece deciziile referitoare la modificarea si editarea imaginilor se iau in funcție de ce afișează monitorul. Printre parametri importanți putem enumera rezoluția, adăncimea de culoare, rata de reîmprospătare.

Subsistemul de prelucrare este un calculator de orice tip care posedă un program care poate prelucra o imagine achiziționată. Desigur există și sisteme de prelucrare a imaginilor dedicate denumite stații grafice, dar în general pentru aplicații fără cerințe exigente un calculator personal este suficient. Calitatea și gama de prelucrări grafice depinde în mare măsură de pachetul de programe care este utilizat pentru prelucrarea imaginilor.

În procesul de prelucrare al imaginii se folosesc următorii termeni:

- Achiziția imaginii poate fii considerată preluarea imaginii direct de la sursă sau dintr o memorie care anterior a fost capturată si depozitată.

- Compresia imaginii este compusă din etapa de achiziție, stocarea, compresia și transmisia informației. Dupa procedeul de decomprimare imaginea va trebui sa aibe modificări nesemnificative față de original, cea ce putem cataloga ca pierdere prin compresie.

- Prin preprocesare ințelegem imbunătățirea imaginilor prin încercarea eliminării perturbărilor din ea.

- Segmentarea denumește operațiunea de prelucrare care extrage secvența de interes dintr-o imagine.

- Analiza imaginii presupune efectuarea unor operații de evaluare calitativă și cantitativă al unor caracteristici al imaginii studiate.

- Recunoașterea formelor înseamnă un proces de comparație pentru evaluarea apartenenței unui obiect reprezentat într-o imagine, într-o clasa de obiecte.

Bibliografie

1. Conf. Prof. Dr. Dan Laurențiu Lacrămă - Prelucrarea imaginilor, Curs

2. http://www.prip.tuwien.ac.at/~hanbury/intro_ip/ - Short Introduction to Digital Image Processing

3. http://www.ncsu.edu/scivis/lessons/colormodels/color_models2.html - Color Principles - Hue, Saturation, and Value

4. http://www.ncsu.edu/scivis/lessons/understandingimages/images1.html - Understanding Computer Images

5. http://www.birofineartrestoration.com/image_processing.htm - Image processing

6. http://java.sun.com/docs/books/tutorial/2d/index.html - Trail: 2D Graphics

7. http://www.markschulze.net/java/index.html - Image Processing in Java

8. http://www.ia.hiof.no/~por/imageprocAPI/version1/imageprocclasses.shtml - Java Image Processing API

9. http://www.developer.com/java/other/article.php/3423661 - Processing Image Pixels using Java, Creating a Spotlight

10. http://javaalmanac.com/egs/java.awt.image/pkg.html#Buffered%20Images - The Java Developers Almanac 1.4

11. http://www.particle.kth.se/~lindsey/JavaCourse/Book/Part1/Java/Chapter11/images.html - Learning Java

12. http://www.java2s.com/ExampleCode/2D-GraphicsUI/ImageProcessingBrightnessandContrast - Image Processing: Brightness and Contrast

13. http://www.javareference.com/jrexamples/catindex.jsp?rootcat=1 - Java reference

14. http://www.particle.kth.se/~lindsey/JavaCourse/Book/Part1/Supplements/Chapter11/pixelHandling.html - Pixel handling with Bufferedimage

15. http://java.sun.com/products/java-media/jai/forDevelopers/jai1_0_1guide-unc/ - Programing in Java advanced imaging

16. http://www.developer.com/java/other/article.php/3441391 - Processing Image Pixels Using Java: Controlling Contrast and Brightness

17. http://www.jhlabs.com/ip/ - Java Image Processing

Preview document

Prelucrari grafice în Java - Pagina 1
Prelucrari grafice în Java - Pagina 2
Prelucrari grafice în Java - Pagina 3
Prelucrari grafice în Java - Pagina 4
Prelucrari grafice în Java - Pagina 5
Prelucrari grafice în Java - Pagina 6
Prelucrari grafice în Java - Pagina 7
Prelucrari grafice în Java - Pagina 8
Prelucrari grafice în Java - Pagina 9
Prelucrari grafice în Java - Pagina 10
Prelucrari grafice în Java - Pagina 11
Prelucrari grafice în Java - Pagina 12
Prelucrari grafice în Java - Pagina 13
Prelucrari grafice în Java - Pagina 14
Prelucrari grafice în Java - Pagina 15
Prelucrari grafice în Java - Pagina 16
Prelucrari grafice în Java - Pagina 17
Prelucrari grafice în Java - Pagina 18
Prelucrari grafice în Java - Pagina 19
Prelucrari grafice în Java - Pagina 20
Prelucrari grafice în Java - Pagina 21
Prelucrari grafice în Java - Pagina 22
Prelucrari grafice în Java - Pagina 23
Prelucrari grafice în Java - Pagina 24
Prelucrari grafice în Java - Pagina 25
Prelucrari grafice în Java - Pagina 26
Prelucrari grafice în Java - Pagina 27
Prelucrari grafice în Java - Pagina 28
Prelucrari grafice în Java - Pagina 29
Prelucrari grafice în Java - Pagina 30
Prelucrari grafice în Java - Pagina 31
Prelucrari grafice în Java - Pagina 32
Prelucrari grafice în Java - Pagina 33
Prelucrari grafice în Java - Pagina 34
Prelucrari grafice în Java - Pagina 35
Prelucrari grafice în Java - Pagina 36
Prelucrari grafice în Java - Pagina 37
Prelucrari grafice în Java - Pagina 38
Prelucrari grafice în Java - Pagina 39
Prelucrari grafice în Java - Pagina 40
Prelucrari grafice în Java - Pagina 41
Prelucrari grafice în Java - Pagina 42
Prelucrari grafice în Java - Pagina 43
Prelucrari grafice în Java - Pagina 44
Prelucrari grafice în Java - Pagina 45
Prelucrari grafice în Java - Pagina 46
Prelucrari grafice în Java - Pagina 47
Prelucrari grafice în Java - Pagina 48
Prelucrari grafice în Java - Pagina 49
Prelucrari grafice în Java - Pagina 50
Prelucrari grafice în Java - Pagina 51
Prelucrari grafice în Java - Pagina 52
Prelucrari grafice în Java - Pagina 53
Prelucrari grafice în Java - Pagina 54
Prelucrari grafice în Java - Pagina 55
Prelucrari grafice în Java - Pagina 56
Prelucrari grafice în Java - Pagina 57
Prelucrari grafice în Java - Pagina 58
Prelucrari grafice în Java - Pagina 59
Prelucrari grafice în Java - Pagina 60
Prelucrari grafice în Java - Pagina 61
Prelucrari grafice în Java - Pagina 62
Prelucrari grafice în Java - Pagina 63
Prelucrari grafice în Java - Pagina 64
Prelucrari grafice în Java - Pagina 65
Prelucrari grafice în Java - Pagina 66
Prelucrari grafice în Java - Pagina 67
Prelucrari grafice în Java - Pagina 68
Prelucrari grafice în Java - Pagina 69
Prelucrari grafice în Java - Pagina 70
Prelucrari grafice în Java - Pagina 71
Prelucrari grafice în Java - Pagina 72
Prelucrari grafice în Java - Pagina 73
Prelucrari grafice în Java - Pagina 74
Prelucrari grafice în Java - Pagina 75
Prelucrari grafice în Java - Pagina 76
Prelucrari grafice în Java - Pagina 77
Prelucrari grafice în Java - Pagina 78
Prelucrari grafice în Java - Pagina 79
Prelucrari grafice în Java - Pagina 80
Prelucrari grafice în Java - Pagina 81
Prelucrari grafice în Java - Pagina 82
Prelucrari grafice în Java - Pagina 83
Prelucrari grafice în Java - Pagina 84
Prelucrari grafice în Java - Pagina 85
Prelucrari grafice în Java - Pagina 86

Conținut arhivă zip

  • Prelucrari grafice in Java.doc

Alții au mai descărcat și

Prelucrarea Imaginilor Preluate prin Satelit

1. Introducere Sateliţii artificiali sunt astăzi intens folosiţi în numeroase domenii, dintre care: - telecomunicaţiile - captarea de imagini...

Detectare Contur - Linii - Formarea Imaginii

Cel mai important proces in prelucrare - Este un proces matematic care permite combinarea a doua intrari: - Setul de pixeli din imaginea sursa...

Reprezentarea Mediului Grafic în Autocad - Comenzi de Desenare

CURSUL NR. 1 1.1. PREZENTAREA MEDIULUI GRAFIC AutoCAD Autocad - ansamblu de programe de proiectare asistată cu scop general, având instrumente...

Trasarea Poliliniilor

2.1. TRASAREA POLILINIILOR Polilinia – o succesiune de elemente geometrice simple (segmente,arce) tratate de AUTOCAD ca o entitate. Proprietăţile...

Blocuri

Un bloc este format dintr-un ansamblu de entităţi tratate ca o singură entitate. Un bloc definit, poate fi memorat, apelat, trasferat, şi plasat...

Comenzi de Desenare

COMENZI DE DESENARE Comanda: POLYGON POLYGON - permite desenarea poligoanelor regulate cu 3 1024 laturi; -Meniul: DRAW Polygon -Butonul: (din...

Comenzi de Editare

Bara de meniu MODIFY Comanda: ERASE ERASE - permite ştergerea entităţilor din desen; - Meniul: MODIFY Erase - Butonul: (din bara de instrumente...

Te-ar putea interesa și

Lucru cu Imagini în Java

LUCRUL CU IMAGINI IN JAVA 1.Clasa java.awt.image Pachetul java.awt.image contine 3 interfete cu functii specifice: ImageConsumer, ImageObserver,...

Sistemele Informatice

1.1. Contextul actual La sfârsitul secolului al XX-lea si începutul secolului al XXI-lea, clientii, concurenta si schimbarea au creat o noua lume a...

Software Matematic Curs și Laborator

Cursul 1. Problematica. Ce înseamnă „Software matematic”? Pentru a răspunde unei astfel de întrebare ar fi interesant să facem o incursiune în...

Ai nevoie de altceva?