Способ преобразования и обработки цифрового изображения на основе многоцентричной развертки

Изобретение относится к средствам обработки цифровых изображений. Техническим результатом является повышение степени сжатия изображения без потерь. В способе начальную ячейку многоцентричной развертки (МЦР) представляют дискретным квадратом из девяти клеток, развертку начальной ячейки выполняют от центра к краю квадрата и далее с обходом остальных ячеек по кругу, приоритетным является путь с направлением обхода влево от центра квадрата и далее по часовой стрелке, формируемая конструкция является фасетом (pFas), где p - шаг рекурсии, при p=1 имеют описанную выше начальную ячейку; для построения дальнейших направлений рекурсий различают четыре типа обхода: обход w1 как начальный (1Fas1), обход w2 как зеркальный от 1Fas1 в левую сторону (1Fas2), обход w3 как зеркальный от 1Fas2 в верхнюю сторону (1Fas3), обход w4 как зеркальный от 1Fas3 в правую сторону, выполняют обход в последовательности с начальным движением в квадрат влево от 1Fas и далее по часовой стрелке вокруг 1Fas. 4 ил.

 

Область техники

Способ преобразования и обработки цифрового изображения на основе многоцентричной развертки (МЦР) относится к области обработки изображений. Способ предназначен для преобразования строчного (растрового) представления изображения в самоподобные квадраты согласно отображениям типа кривой заполняющей плоскость (КЗП).

Применение МЦР позволяет в несколько раз поднять эффективность реализации процедур по существующим классам системы обработки изображений (СОИ), а именно: анализ, преобразование, синтез, передача.

Эффективность задается тройкой параметров:

- быстродействие,

- простота аппаратной реализации,

- повышение степени релевантности (т.е. по информационной ценности для наблюдателя) на начальном уровне представления изображения.

Последний компонент тройки ориентирован на выделения семантических зон интересов в изображении без предварительных обработок.

Быстродействие достигается за счет увеличения размера окрестности исследуемой точки изображения (пиксела) по площади сходимости.

Простота аппаратной реализации достигается декларированием процедуры отображения плоскости в отрезок. Условия повышения уровня релевантности заложены в пирамидальном представлении цифрового изображения в памяти процессора деревом с основанием 9, листья которого размещены на разных уровнях, то есть применяется неравномерное дерево.

Аналоги и их недостатки

В работах [1, 2] показаны и исследованы более 10 существующие КЗП разверток и их приложений для СОИ. Известные КЗП Пеано, Гильберта, Мура, Серпинского и др. Эти КЗП, являясь самоподобными (это преимущество), обладают общим недостатком, а именно сходимостью к точке интереса, которая заявлена как 4p, где p - мера сходимости как вложенность квадратов. Кроме того, в этих КЗП отсутствует режим развертки от центра изображения (наиболее информативного) и низкая сходимость как на этапе отображения изображения из двухмерного в одномерное, так и на этапе адресации к памяти процессора для СОИ.

Прототипы

Наиболее широко применяемой является КЗП Гильберта. Это базис для всех на сегодня существующих КЗП - в силу наличия предельного индекса окрестности (Jp=4.6) ее элемента [1. стр.10]. Такая КЗП, в отличие от других, проработана вплоть до ее аппаратной реализации [2. стр.233]. Достоинство КЗП Гильберта в форме согласованности с двоичным форматом организации памяти для работы вычислителя, то есть 4p или вычислитель работает с блоками типа байт, слово и так далее. КЗП Гильберта - четная КЗП. Недостаток четных КЗП указан выше в предыдущем разделе. Кроме того, эталонная ячейка этой КЗП (2×2) не позволяет строить геометрические примитивы, то есть создавать семантические базисы, например, в виде отрезка прямой.

Уровень техники

Изобретение относится к области обработки изображений. Его применение - преобразование строчной развертки изображения в самоподобные квадраты, со стороной размером 3p, где p - степень сходимости, p=0…10.

В специальных приложениях допускается, например, при 100-кратном увеличении исходного изображения (задача построения баннера), применяется p<0. Такой принцип обеспечивает независимую центровку квадрата с наличием прямого доступа к его краю. Отображение этих квадратов в памяти процессора выполняется по правилам кривой заполняющей плоскость (КЗП), или отрезками длиной 9p, а наличие центра обеспечивает параллельный доступ к этим отрезкам. Отсюда и название - многоцентричная развертка.

При этом центр изображения (монохромного, полутонового, цветного) задан в памяти первым номером первого отрезка. Предлагаемая развертка элементов (пикселов) изображения позволяет (за счет организации памяти и сверх параллельного доступа) в десятки раз увеличить скорость обработки изображения по всем его классам процедур.

Раскрытие изобретения

Изобретение относится к области обработки изображений и создано для

преобразования изображения из растра в квадрат, с помощью самоподобных отображений от центра квадрата - многоцентричная развертка по правилам Кривой Заполняющей Плоскость (КЗП).

Технический результат изобретения в следующем:

- повышение степени сжатия изображения без потерь;

- повышение скорости сжатия и обработки цифрового изображения в преобразованном сжатом виде по всем классам процедур (анализ, преобразование, синтез, передача), что достигается, в том числе, посредством организации независимого (сверхпараллельного) доступа процедур обработки изображения к памяти вычислителя;

- возможность эффективной работы с оцифрованными сигналами любого частотного диапазона и полученных любым типом сенсоров, например оптических, ультразвуковых, рентгеновских, радиоволновых, магниторезонансных, инфракрасных, или их комбинаций, др., задающих многозональный спектр.

Заявленный способ отличается тем, что выполняют управляемую перестановку пикселов из строчной развертки в квадратную, сторона которого равна 3p, где p - степень приближения области реального изображения к зоне точки интереса заказчика или это управляемый уровень сходимости для точки Q x y p , где эта точка задана фасетом - квадратом, со стороной p, имеющего свой центр (xy), а также свою площадь 9p и свои пронумерованные грани (периметр квадрата) в виде целых чисел.

Способ преобразования и обработки изображения на основе многоцентричной развертки (МЦР), построенной по правилам кривой заполняющей плоскость (КЗП), с установкой начала и направления рекурсии, определяют тем, что начальную ячейку МЦР (начало рекурсии) задают как дискретный квадрат, состоящий из девяти клеток (3×3=9), имеющий свой центр и свои четыре грани (стороны); развертка начальной ячейки МЦР (направление рекурсии) стартует от центра к краю квадрата и далее с обходом остальных ячеек по кругу (таким образом, возможны 16 путей обхода из учета 8 граничных клеток и двух вариантов обхода - по и против часовой стрелки).

Приоритетным, в т.ч. для сканирования и визуализации изображений, является путь с обходом влево от центра и далее по кругу по часовой стрелке (фиг.1).

Такую конструкция представляет собой фасет pFas, где p - шаг рекурсии, при р=1 имеем описанную выше начальную ячейку (3×3=9).

Для формирования направления рекурсии будем различать четыре типа обхода (фиг.2) необходимые для описания 2Fas:

- описанный ранее обход w1 как начальный (1Fas1);

- обход w2 как зеркальный от 1Fas1 в левую сторону (1Fas2),

- обход w3 как зеркальный от 1Fas2 в верхнюю сторону (1Fas3),

- обход w4 как зеркальный от 1Fas3 в правую сторону.

Для получения рекурсий МЦР выполняют 2Fas (фиг.3) (р=2, со стороной 9 клеток, 9×9=81), где исходной служит начальная 1Fas, которая (на основе выше указанных вращений w), выполняема в последовательности с начальным движением в квадрат влево от 1Fas и далее по часовой вокруг 1Fas: w1 w2 w3 w4 w3 w2 w3 w4 w3. Собственно это и порождает направление рекурсий.

Каждая последующая рекурсия pFas (p>2) строится на основе 1Fas и 2Fas. Пример для 3Fas дан на фиг.4.

Включение рекурсии МЦР на основе 1Fas и 2Fas (р>2) позволяет плоскость представить в координатах вращения (w), носителем которых является pFas, причем точкой этой плоскости, далее Q x y p , является квадрат со стороной 3p, где р=0…N, где N - наперед заданный этот квадрат, в который вложим габарит исходного изображения. При р=0 (0Fas) или точка Q x y 0 вырождается в пиксел, при р>0, на котором действует МЦР, плоскость разбивается на Q x y p 1 независимых точек (квадратов). Параметры xy для Q - это его центр на плоскости.

Таким образом МЦР создает многокоординатное пространство точки Q:

- две координаты декартового измерения (x,y координаты),

- координата измерения вращения (w),

- координата измерения вложенности точки в дерево Q,

- координата измерения размера граней фасета pFas,

- координата измерения вложений обрабатываемой точки из Оp-1 в Qp,

- координата измерения номера хранения Q x y p в памяти вычислителя Fp.

Причем эти координаты измерений свободно комбинируют в зависимости от поставленных задач.

Общим для координат является отображение декартовой плоскости в память при взаимно однозначном отображении точки Q x y p в Fp или формально: Q x y p <--->Fp при р=0, Qxy--->Pxy; где Pxy-пиксел с декартовыми координатами, a Fp - отрезок в целых числах как fa…fa+p, для Q x y p в памяти вычислителя, fa - номер Q x y p или его номер центра на плоскости.

Важным преимуществом представляемого способа является то, что в изображении, представленном МЦР, выделение площади сегмента изображения по заданному критерию релевантности (т.е. по информационной ценности для наблюдателя) в плоскости изображения (для выделения линий прямых, областей постоянной яркости или цветности, хаотичных скоплений пикселей и др.), выполняют в форме управляемых вложений pFas по параметру p=1…10 в точку зоны интереса релеванта, с точностью p, с помощью представления точки интереса в изображении на основании таблиц преобразования, получаемых, как описано выше (1Fas или 2Fas или pFas). И все это не требует применения уравнений местонахождения точки на физическом уровне представления изображения через его габариты.

Следующим преимуществом представляемого способа является то, что в изображении, представленном в памяти в форме МЦР, т.е. представленном в форме графа типа «лес», с учетом ранее представленных процедур вложенности, выполняют выделение графа типа «дерево» из «леса», при том, что "дерево" есть pFas (где p=1…10, в зависимости от содержимого изображения).

Тем самым выполняют прямой доступ (в т.ч. несколькими процессорами независимо) к точке интереса или группам точек интереса изображения по схеме 9p; где каждый процессор отрабатывает свое «дерево» из вышеуказанного «леса», при этом доступ выполняется минимальной шириной захвата пикселей 91 или в зависимости от параметра p=1…10. При этом процессоры однородны, и их количество зависит от габарита входного изображения.

В представляемом способе эффективно определяют восьмисвязную окрестность любой точки зоны интереса на изображении путем использования таблиц преобразований (без средств маскирования): эта восьмисвязная окрестность определяется, для Q x y p . При p=0 она превращается в точку, а при p>0 она превращается в окрестность квадрата со стороной 3p. Причем окрестность представлена гранями квадрата на основе таблиц преобразования 1Fas и 2Fas, без учета габаритов изображения.

Представляемый способ, по умолчанию, также выполняет сжатие изображения без потерь. Путь (трек) развертки задан от его (квадрата) центра по правилам кривых заполняющих плоскость (КЗП); при p=1 (форма КЗП) изображение, независимо от своих габаритов (w, h), сегментируется на 9 квадратов, каждый из которых сегментируется снова на 9 квадратов или p=2 (направление КЗП). Остальные КЗП (p>2) строятся рекурсивно на длине p=0…10. При p=10 габарит изображения или w, h равны по 59049 пикселов. Формально, многоцентричная развертка (МЦР) выполняет взаимно однозначное отображение xi, yj в rj, где пара xi, yj - декартовые координаты пиксела или Pxy, rj - номер из натурального ряда чисел отрезком 1…59049×59049.

Представим алгоритм преобразования растра в МЦР.

Исходные данные:

1. Исходный BMP-файл шириной w и высотой h пикселей (w - длина по x, h -длина по y); w,h>=243;

2. Таблицы развертки TN (N от 1 до 4), TN=(tn0, tn1, …tnj, …tn59048), где tnj=(xnj,ynj) - декартова координата точки;

3. Таблица вращений R=(r0,…) - определяет номер N используемой таблицы развертки для каждой обрабатываемой области 243×243 точки. Элемент таблицы (rt) задается как rt=(y1jmod2)+(x1jmod2)+1, где mod - операция взятия целочисленного остатка от деления.

Этапы алгоритма:

Шаг 1. Определяется минимальное целое p, такое что H=3p<=max(w,h) (исходный растр изображения вложим в квадрат со стороной H);

Шаг 2. Определяются смещения левого верхнего угла исходного растра относительно левого верхнего угла растра со стороной H:

смещение по оси абсцисс xoffset=(H-w)/2,

смещение по оси ординат yoffset=(H-h)/2,

здесь и далее «/» означает операцию целочисленного деления;

Шаг 3. Последовательно выполняются выбор и представление одномерной формой H2/59049 областей размером 243×243 точки, каждой из которых присваивается последовательный номер t от 0 до Н2/59049-1.

Алгоритм выполнения итерации следующий:

Шаг 3.1. По таблице R определяется текущая таблица развертки Tr=rt;

Шаг 3.2. Определяются смещения верхнего левого угла текущей области (xoffset2, yoffset2) относительно верхнего левого угла растра со стороной Н:

xoffset2=x1t*243;

yoffset2=y1t*243;

Шаг 3.3. Определяется область покрытия исходным растром текущей области 243×243 точки (если w,h<>Н, то граница исходного растра может не совпадать с границей области 243×243 точки) как прямоугольный фрагмент, лежащий по ширине - от xStart до xEnd, по высоте - от yStart до yEnd. А также определяются промежуточные переменные xFileOffset, yFileOffset, используемые для вычисления смещения позиции файлового указателя (курсора), относительно начала файла, по которому будет позиционироваться «окно» доступа к области файла.

Шаг 3.3.1. Если xoffset2>=xoffset, то: xStart=0; xFileOffset=xoffset2-xoffset; иначе: xStart=xoffset-xoffset2; xFileOffset=0;

Шаг 3.3.2. Если yoffset2>=yoffse, то: yStart=0; yFileOffset=yoffset2-yoffset; иначе: yStart=yoffset-yoffset2; yFileOffset=0;

Шаг 3.3.3. Если xFileOffset+243<=w, то: xEnd=242; иначе: xEnd=w -xoffset2;

Шаг 3.3.4. Если yFileOffset+243<=h, то yEnd=242; иначе: yEnd=h-yoffset2;

Шаг 3.4. Определяется позиция M (смещение относительно начала файла до байта) и размер S (число последовательных байтов файла) «окна», по которому осуществляется доступ к области файла на данной итерации с использованием механизма «отображения файлов в память» (File Mapping). При этом учитывается «перевернутое» хранения растра изображения в bmp-файле, для чего вводится вспомогательная переменная yFileOffset2:

Шаг 3.4.1. yFileOffset=h-yFileOffset-243;

Шаг 3.4.2. Если yFileOffset<0, то yFileOffset2=-yFileOffset-1; yFileOffset=0;

иначе: yFileOffset2=0;

Шаг 3.4.3. М=54+(3*xFileOffset)+(L*yFileOffset), где 54 - фрейм bmp-файла;

L - число байтов на одну горизонтальную строку исходного растра,

определяется следующим образом:

если (h*3)mod4=0, то L=h*3, иначе: L=h*3+4-((h*3)mod3);

Шаг 3.4.4. S=243*L;

Шаг 3.5. Строится функция F, выполняющая частичное отображение байтового массива P в три матрицы субпикселей MR, MG, MB (красная, зеленая и синяя компонента соответственно) размером 243×243 точки каждая. Здесь P - одномерный байтовый массив длины S, представляющий собой «окно» доступа к последовательной области файла, полученное в пункте 3.4. Функция F описывается следующим образом:

Шаг 3.5.1. r(x,y)=p((x-xStart)*3+(242-y-yFileOffset2)*L), где r(x,y) - элемент матрицы MR с заданными индексами x, y; p(Z) - элемент массива p с индексом, заданным выражением Z;

Шаг 3.5.2. g(x,y)=p((x-xStart)*3+(242-y-yFileOffset2)*L+1), где g(x,y) - элемент матрицы MG с заданными индексами x, y;

Шаг 3.5.3. b(x,y)=p((x-xStart)*3+(242-y-yFileOffset2)*L+2), где b(x,y) - элемент матрицы MB с заданными индексами x, y.

Далее, полученная в пункте 3.5 область размером 243×243 точек обрабатывается по таблице развертки, рассчитанной в пункте 3.1.

Особенностью реализации механизма отображения последовательной области файла в память (параметры которого рассчитываются в пункте 3.4), характерного для ОС Windows, является то, что позиция М и размер S «окна» должны быть кратны 64 килобайтам. В этом случае вводится поправочный коэффициент А=М mod 65036. Тогда параметры MW, SW, PW «окна», с учетом особенностей Windows, будут скорректированы следующим образом:

MW=M-A; SW=S+A; PW:pW(Z)=p(Z+А).

Краткое описание чертежей

На Фиг.1 показана начальная ячейка МЦР, названная 1Fas, которая представляет собой дискретный квадрат, состоящий из девяти клеток (3×3=9), имеющий свой центр и свои четыре грани (стороны); развертка МЦР начальной ячейки стартует от центра с обходом влево от центра и далее по кругу по часовой стрелке.

На Фиг.2 показаны четыре типа обхода квадрата, состоящего из девяти клеток (3×3=9): обход w1, описанный как начальный (1Fas1); обход w2 - как зеркальный от 1Fas1 в левую сторону (1Fas2), обход w3 - как зеркальный от 1Fas2 в верхнюю сторону (1Fas3), обход w4 - как зеркальный от 1Fas3 в правую сторону; эти типы обхода необходимы для получения направления рекурсии МЦР для 2Fas.

На Фиг.3 показано направление рекурсии МЦР для 2Fas (p=2, со стороной 9 клеток, 9×9=81), где исходной служит начальная 1Fas, на основе выше указанных вращений w в последовательности с движением в квадрат влево от 1Fas и далее по часовой вокруг 1Fas: w1 w2 w3 w4 w3 w2 w3 w4 w3.

На Фиг.4 показана рекурсия МЦР для 3Fas (p=3, со стороной 27 клеток).

Промышленная применимость

МЦР обеспечивает прямой доступ к блокам изображения, лежащим в оперативной памяти, в зависимости от их информационной ценности (релевантности).

МЦР позволяет упорядочить содержимое изображения по его релевантам.

МЦР минимизирует число обращений к внешней памяти, хранящей сотни миллионов изображений.

МЦР в состоянии формировать в изображении семантические единицы, состоящие из сотен и выше пикселов, отражающих смысловой запрос, пусть через сканер пользователя.

МЦР обемпечивает повышение степени сжатия изображения без потерь и повышение скорости обработки цифрового изображения в преобразованном сжатом виде по всем классам процедур (анализ, преобразование, синтез, передача).

Возможна эффективная работы с оцифрованными сигналами любого частотного диапазона и полученных любым типом сенсоров, например оптических, ультразвуковых, рентгеновских, радиоволновых, магниторезонансных, инфракрасных или их комбинаций, др., задающих многозональный спектр.

Способ имеет аппаратную и программно-аппаратную реализации.

Источники информации

1. Н.Д. Горский, С.Н. Мысько, В.П. Сухаричев. Сравнительное исследование некоторых характеристик двумерных разверток. Препринт ЛНИВЦ АН СССР, №44, Л., 1982.

2. Генри Уоррен, мл. Алгоритмические трюки для программистов. "Вильямс", Москва, 2004.

3. Александров В.В., Горский Н.Д., Поляков А.О. Рекурсивные алгоритмы представления и обработки данных. - В кн.: Алгоритмы и системы автоматизации исследований и проектирования. - М.: Наука, 1980.

4. Александров В.В., Горский Н.Д. Структуризация иерархических систем. - В кн.: Алгоритмические модели в автоматизации исследований. - М.: Наука, 1980.

5. Р.М. Кроновер. Фракталы и хаос в динамических системах. Основы теории. - М.: Постмаркет, 2000.

6. Федер Е. Фракталы. - М.: Мир, 1991.

7. Орловский В.А. Передача факсимильных изображений. - М.: Связь, 1980.

Способ преобразования и обработки цифрового изображения на основе многоцентричной развертки, построенной по правилам кривой заполняющей плоскость (КЗП), отличающийся тем, что начальную ячейку многоцентричной развертки (МЦР) представляют дискретным квадратом, состоящим из девяти клеток (3×3=9), имеющим свой центр и свои четыре грани (стороны); развертку начальной ячейки МЦР выполняют от центра к краю квадрата и далее с обходом остальных ячеек по кругу; приоритетным является путь с направлением обхода влево от центра квадрата и далее по часовой стрелке; формируемая конструкция является фасетом (pFas), где p - шаг рекурсии, при p=1 имеют описанную выше начальную ячейку (3×3=9); для построения дальнейших направлений рекурсий различают четыре типа обхода: описанный выше обход w1 как начальный (1Fas1), обход w2 как зеркальный от 1Fas1 в левую сторону (1Fas2), обход w3 как зеркальный от 1Fas2 в верхнюю сторону (1Fas3), обход w4 как зеркальный от 1Fas3 в правую сторону; для получения направления рекурсий МЦР применяют 2Fas (p=2, со стороной в 9 клеток, 9×9=81), где центром задают 1Fas; на основе вышеуказанных вращений w выполняют обход в последовательности с начальным движением в квадрат влево от 1Fas и далее по часовой стрелке вокруг 1Fas: w1 w2 w3 w4 w3 w2 w3 w4 w3; далее запускают рекурсию МЦР на основе 1Fas и 2Fas (p>2), представляя плоскость в координатах вращения (w), носителем которых является pFas, а точкой этой плоскости, Q x y p , есть квадрат со стороной 3p, где p=0…N, при этом N задает сторону квадрата, в который вкладывают габарит исходного изображения; при p=0 (0Fas) точка Q x y 0 вырождается в пиксел; при p>0 МЦР разбивает плоскость на Q x y p 1 независимых точек (квадратов); параметры x, y для Q - это его центр на плоскости; в результате образуют многокоординатное пространство точки Q: две координаты декартового измерения (x, y), координата измерения вращения (w), координата измерения размера граней фасета pFas, координата измерения номера хранения Q x y p в памяти вычислителя Fp; причем эти координаты измерений комбинируют в зависимости от поставленных задач; общим для этих координат является отображение декартовой плоскости в память при взаимно однозначном и непрерывном отображении точки Q x y p в память вычислителя Fp.



 

Похожие патенты:

Изобретение относится к средствам оцифровки изображения кадра. Техническим результатом является выполнение оцифровывания кадра не тремя преобразователями в каждом элементе матрицы, а одним преобразователем в каждом элементе матрицы, выполняющем за период кадра параллельно и синхронно три последовательных преобразования цветов R, G, В по 15 бит каждое, и оцифровывание изображения заканчивается с окончанием периода кадра.

Изобретение относится к телевизионной технике и преимущественно может быть использовано для анализа интерферограмм по методу рекурсивной фильтрации сигнала изображения в телевизионных системах, в телекамерах которых в качестве датчиков видеосигнала применены матрицы приборов с зарядовой связью (матрицы ПЗС).

Изобретение относится к устройству передачи данных динамического изображения. .

Изобретение относится к технике радиосвязи и может быть использовано для цифрового телевещания одного стереоканала или двух моноканалов на одной несущей частоте. .

Изобретение относится к технике радиосвязи и может быть использовано для цифрового телевещания одного стереоканала или двух моноканалов на одной несущей. .

Изобретение относится к устройству освещения, включающему в себя множество плоских источников света, устройству отображения и телевизионному приемнику. .

Изобретение относится к системам связи, предназначено для ретрансляции радиотелевизионных сигналов и может быть использовано для расширения зоны обслуживания в районах, где отсутствует или наблюдается неустойчивый прием радиотелевизионного сигнала.

Изобретение относится к устройству подсветки, устройству отображения и телевизионному приемнику. .

Изобретение относится к осветительному устройству, устройству отображения и телевизионному приемнику. .

Изобретение относится к осветительному устройству, устройству отображения и телевизионному приемнику. .

Изобретение относится к области обработки изображений для получения изображения с более высоким разрешением (ВР) во встроенном устройстве с использованием технологии сверхразрешения (СР).

Изобретение относится к средствам обработки цифровых изображений. Техническим результатом является повышение качества цифровых изображений за счет повышения глобального и локального контраста без формирования нежелательных артефактов и искажений.

Изобретение относится к области вычислительной техники, а именно к автоматическому ретушированию снимков. Технический результат - автоматический поиск эталона для обрабатываемого снимка путем создания кодовых признаков каждого эталона, находящегося в базе эталонов, и последующей автоматической фотометрической коррекции обрабатываемого снимка по маске текстуры эталона, хранящейся в базе эталонов.

Изобретение относится к средствам моделирования трехмерного видеоизображения. Техническим результатом является повышение четкости вокруг контуров предметов при отображении объемного реконструированного изображения.

Изобретение относится к обработке видеоизображения. .

Изобретение относится к устройству/способу обработки изображения и устройству кодирования изображений, которые выполнены с возможностью улучшения качества изображения.

Изобретение относится к средствам записи и обработки видеоизображения. .

Изобретение относится к обработке изображений в устройстве отображения изображений. .

Изобретение относится к области цифровой обработки изображений и может быть использовано для улучшения цифрового цветного или полутонового изображения. .

Изобретение относится к обработке изображений. Техническим результатом является то, что устройство обработки изображения может выполнять соответствующую обработку изображения, одновременно предотвращая увеличение емкости памяти для хранения множества фрагментов данных изображения разных частотных диапазонов. Результат достигается тем, что устройство обработки изображений сохраняет в памяти первые данные изображения, обладающие наибольшей частотой среди множества фрагментов данных изображения разных частотных диапазонов в состоянии, в котором каждый пиксель первых данных изображения включает в себя сигнал цветовой компоненты любого из множества цветов, и дополнительно сохраняет в памяти вторые данные изображения и третьи данные изображения, частотные диапазоны которых ниже, чем у первых данных изображения, в состоянии, в котором часть или все пиксели вторых и третьих данных изображения обладают сигналами цветовых компонент множества цветов. 3 н. и 5 з.п. ф-лы, 6 ил.

Изобретение относится к средствам обработки цифровых изображений. Техническим результатом является повышение степени сжатия изображения без потерь. В способе начальную ячейку многоцентричной развертки представляют дискретным квадратом из девяти клеток, развертку начальной ячейки выполняют от центра к краю квадрата и далее с обходом остальных ячеек по кругу, приоритетным является путь с направлением обхода влево от центра квадрата и далее по часовой стрелке, формируемая конструкция является фасетом, где p - шаг рекурсии, при p1 имеют описанную выше начальную ячейку; для построения дальнейших направлений рекурсий различают четыре типа обхода: обход w1 как начальный, обход w2 как зеркальный от 1Fas1 в левую сторону, обход w3 как зеркальный от 1Fas2 в верхнюю сторону, обход w4 как зеркальный от 1Fas3 в правую сторону, выполняют обход в последовательности с начальным движением в квадрат влево от 1Fas и далее по часовой стрелке вокруг 1Fas. 4 ил.

Наверх