Η παρουσίαση φορτώνεται. Παρακαλείστε να περιμένετε

Η παρουσίαση φορτώνεται. Παρακαλείστε να περιμένετε

ΔΗΜΟΚΡΙΤΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΡΑΚΗΣ « Κλιμάκωση Εικόνων (zooming) » ΤΜΗΜΑ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ & ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ τομέας ηλεκτρονικής και τεχνολογίας.

Παρόμοιες παρουσιάσεις


Παρουσίαση με θέμα: "ΔΗΜΟΚΡΙΤΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΡΑΚΗΣ « Κλιμάκωση Εικόνων (zooming) » ΤΜΗΜΑ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ & ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ τομέας ηλεκτρονικής και τεχνολογίας."— Μεταγράφημα παρουσίασης:

1 ΔΗΜΟΚΡΙΤΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΡΑΚΗΣ « Κλιμάκωση Εικόνων (zooming) » ΤΜΗΜΑ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ & ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ τομέας ηλεκτρονικής και τεχνολογίας συστημάτων πληροφορικής

2 Στο πρώτο μέρος θα δούμε γενικά το πρόβλημα της κλιμάκωσης της ψηφιακής εικόνας και πώς αντιμετωπίζεται αυτό. Στη συνέχεια θα παρουσιαστούν τα πιο δημοφιλή υπάρχοντα μοντέλα κλιμάκωσης με τα θετικά και αρνητικά χαρακτηριστικά τους καθώς και μία προσέγγιση που αναπτύχθηκε στο εργαστήριό μας. Στο τέταρτο μέρος θα γίνει αναλυτική περιγραφή της υλοποίησης του μοντέλου του εργαστηρίου, θα επισημανθούν τα σημαντικότερα προβλήματα που αντιμετωπίσαμε με τις λύσεις τους και θα δούμε τα σημαντικότερα χαρακτηριστικά της υλοποίησης. Στο τρίτο μέρος θα δούμε κάποια συγκριτικά τεστ (benchmarks) για τις μεθόδους που παρουσιάσαμε. Στο πέμπτο μέρος θα δούμε μία εφαρμογή κλιμάκωσης video στο Simulink του πακέτου Matlab.

3 Η κλιμάκωση είναι τμήμα του γενικότερου αντικειμένου στην επεξεργασίας εικόνας «image interpolation». Image Interpolation Μετασχηματισμός(transformation) με σκοπό: • • Scaling • • Translation • • Rotation

4 Βασικοί στόχοι των μετασχηματισμών είναι 1.Γρήγοροι 2.Χαμηλό υπολογιστικό κόστος 3.Καλά οπτικά αποτελέσματα •Ακμές ( high frequency ) •Θόλωμα •Φαινόμενο «jaggy»

5 Μεγέθυνση εικόνας Τεχνικές στο πεδίο του χώρου Γραμμικές τεχνικές Μη γραμμικές τεχνικές Τεχνικές στο πεδίο της συχνότητας Τεχνικές με νευρωνικά δίκτυα Τεχνικές με ασαφή λογική Τεχνικές B- Splines Συνδυασμός των παραπάνω

6 Κλιμάκωση Εικόνας Ο κύριος στόχος σε έναν αλγόριθμο μεγέθυνσης/σμίκρυνσης είναι η καλύτερη εύρεση της φωτεινότητας των pixel των οποίων η τιμή δεν είναι άμεσα υπολογίσιμη. Με τον όρο καλύτερη εύρεση ομαδοποιούμε το σύνολο των παραγόντων που περιγράψαμε προηγουμένως Ας δούμε ένα παράδειγμα για να γίνει πιο κατανοητό το πρόβλημα.

7 Κλιμάκωση Εικόνας Η παραπάνω εικόνα είναι μία εικόνα 190x190 pixel, σε μία μεγέθυνσή της κατά ένα scale factor 2 η εικόνα γίνεται (190x2)x(190x2)=380x380 pixel. Με μία πρώτη ματιά καταλαβαίνουμε ότι από τα pixel που είχε αρχικά η εικόνα μας, έχουμε μετά την μεγέθυνση συνολικά pixel.

8 Κλιμάκωση Εικόνας Η Τεχνική nearest neighbor ή pixel repetition Υπάρχοντα Μοντέλα Προσδιορίζουμε τη προβολή (απεικόνιση) του κέντρου του pixel στην αρχική εικόνα Βήμα 1ο: Προσδιορίζουμε τη προβολή (απεικόνιση) του κέντρου του pixel στην αρχική εικόνα Βρίσκουμε το pixel του οποίου το κέντρο βρίσκεται πιο κοντά στο σημείο της προβολής Βήμα 2ο: Βρίσκουμε το pixel του οποίου το κέντρο βρίσκεται πιο κοντά στο σημείο της προβολής Θέτουμε τη φωτεινότητα του ζητούμενου pixel της τελικής εικόνας ίση με τη φωτεινότητα του pixel, από το βήμα 2, της αρχικής εικόνας. Βήμα 3ο: Θέτουμε τη φωτεινότητα του ζητούμενου pixel της τελικής εικόνας ίση με τη φωτεινότητα του pixel, από το βήμα 2, της αρχικής εικόνας.

9 Κλιμάκωση Εικόνας Η Τεχνική nearest neighbor ή pixel repetition Υπάρχοντα Μοντέλα Εφαρμογή της μεθόδου στη “Lena” Μεγέθυνση κατά 4 φορές

10 Κλιμάκωση Εικόνας Η Τεχνική nearest neighbor ή pixel repetition Υπάρχοντα Μοντέλα πλεονεκτήματα •Πολύ απλή τεχνική •Πολύ γρήγορη τεχνική •Εύκολα υλοποιήσιμη σε H/W μειονεκτήματα •Καθόλου καλά οπτικά αποτελέσματα •Εμφάνιση “ψηφιδωτού” (blocky effect)

11 Κλιμάκωση Εικόνας Η Τεχνική bilinear interpolation Υπάρχοντα Μοντέλα Βήμα 1ο : Αρχικά προσδιορίζουμε τη προβολή του κέντρου του στην αρχική εικόνα όπως στην προηγούμενη μέθοδο. Βήμα 2ο :Βρίσκουμε τα τέσσερα pixel των οποίων τα κέντρα βρίσκονται πιο κοντά στο σημείο της προβολής. Tο (i,j) είναι και το πλησιέστερο pixel στην προβολή και ανάλογα σε ποιο τεταρτημόριο του (i,j) βρίσκεται προσδιορίζουμε και τα άλλα τρία pixel. Βήμα 3ο: Προσδιορίζουμε τις οριζόντιες και κάθετες αποστάσεις της προβολής από τα κέντρα των τεσσάρων πλησιέστερων pixel. Υπολογίζουμε την τιμή της φωτεινότητας σύμφωνα με τη σχέση:

12 Κλιμάκωση Εικόνας Η Τεχνική bilinear interpolation Υπάρχοντα Μοντέλα Εφαρμογή της μεθόδου στη “Lena” Μεγέθυνση κατά 4 φορές

13 Κλιμάκωση Εικόνας Η Τεχνική bilinear interpolation Υπάρχοντα Μοντέλα πλεονεκτήματα •Διατηρεί τα χαρακτηριστικ\ά μιας απλής τεχνικής •Σχετικά γρήγορη τεχνική •Εύκολα υλοποιήσιμη σε H/W •Αποτελεί την πλέον χρησιμοποιούμενη μέθοδο μειονεκτήματα •Παρατηρείται ένα «θόλωμα» στην εικόνα

14 Κλιμάκωση Εικόνας Η Τεχνική bicubic interpolation Υπάρχοντα Μοντέλα

15 Κλιμάκωση Εικόνας Η Τεχνική bicubic interpolation Υπάρχοντα Μοντέλα Εφαρμογή της μεθόδου στη “Lena” Μεγέθυνση κατά 4 φορές

16 Κλιμάκωση Εικόνας Η Τεχνική bicubic interpolation Υπάρχοντα Μοντέλα πλεονεκτήματα •Πολύ καλά αποτελέσματα για μικρούς συντελεστές μειονεκτήματα •Το «θόλωμα» στην εικόνα είναι ακόμα περισσότερο •Ιδιαίτερα πολύπλοκος αλγόριθμος •Πολύ δύσκολος στην υλοποίηση με μεγάλο υπολογιστικό κόστος

17 Κλιμάκωση Εικόνας Το ιδιαίτερο χαρακτηριστικό της μεθόδου αυτής είναι ότι εκτός από την πληροφορία του εμβαδού που χρησιμοποιεί για τον τελικό υπολογισμό, όπως θα δούμε αναλυτικά, χρησιμοποιεί για ακόμα καλύτερα αποτελέσματα την διαφορά της φωτεινότητας των pixel που «καλύπτει» η μάσκα. Το επιπλέον αυτό κριτήριο διατηρεί τα επιθυμητά χαρακτηριστικά των αλγορίθμων για γραμμική λύση και υλοποίηση με χαμηλό υπολογιστικό κόστος

18 Κλιμάκωση Εικόνας Βήμα 1ο Τα pixel της τελικής εικόνας σχηματίζονται χωρίς να έχουν τιμή στην φωτεινότητά τους. Ο αριθμός τους βρίσκεται με έναν απλό πολλαπλασιασμό έτσι έχουμε για την αρχική εικόνα 6x6 pixel και για την τελική (6x1,5)x(6x1,5)=9x9 pixel Τα δεδομένα μας είναι η αρχική εικόνα και ο παράγοντας μεγέθυνσης ή σμίκρυνσης. Στο παράδειγμά μας έστω ότι μεγεθύνουμε την αρχική μας εικόνα κατά 1.5 φορές η κατά 150%.

19 Κλιμάκωση Εικόνας Βήμα 2ο Υπολογίζουμε το εμβαδόν της μάσκας η οποία θα εφαρμοστεί στην αρχική μας εικόνα. Το εμβαδόν της ορίζεται ως το πηλίκο του συντελεστή μεγέθυνσης στο τετράγωνο Έτσι για παράδειγμα έστω ότι έχουμε την παραπάνω μεγέθυνση ( 150% ), το εμβαδόν της μάσκας θα ορίζεται ως Έτσι για παράδειγμα έστω ότι έχουμε την παραπάνω μεγέθυνση ( 150% ), το εμβαδόν της μάσκας θα ορίζεται ως

20 Κλιμάκωση Εικόνας Βήμα 3ο Το επόμενο βήμα είναι η εύρεση της προβολής του άγνωστου pixel πάνω στην αρχική μας εικόνα. Αφού βρούμε την προβολή, με κέντρο αυτή, αναπτύσσουμε τη μάσκα με αποτέλεσμα να καλύπτονται ένα, δύο ή τέσσερα pixels της αρχικής εικόνας. Το pixel το οποίο καλύπτεται περισσότερο από τη μάσκα μας το ονομάζουμε κεντρικό pixel και θα παίξει το σημαντικότερο ρόλο στο τελικό αποτέλεσμα

21 Κλιμάκωση Εικόνας Βήμα 3ο

22 Κλιμάκωση Εικόνας Βήμα 3ο

23 Κλιμάκωση Εικόνας Βήμα 3ο Στη συνέχεια βρίσκουμε τα βάρη τα οποία θα χρησιμοποιήσουμε τελικά και τα οποία βρίσκονται με την διαίρεση του τελικού συντελεστή βάρους εμβαδού Αχ΄ ( όπου χ ο αριθμός του pixel ) με το εμβαδόν της μάσκας. Έτσι έχουμε : Στα τελικά βάρη αυτά συμπεριλαμβάνονται τα δύο βασικά κριτήρια της μεθόδου, η διαφορά της φωτεινότητας αλλά και τα εμβαδά που καταλαμβάνει η μάσκα στα pixel

24 Κλιμάκωση Εικόνας Βήμα 4ο Τελικά το τελικό pixel υπολογίζεται από τον παρακάτω τύπο

25 Κλιμάκωση Εικόνας Το προτεινόμενο Μοντέλο Εφαρμογές του αλγόριθμου. Μεγέθυνση κατά 2 ή 200%

26 Κλιμάκωση Εικόνας Εφαρμογές του αλγόριθμου. Σμίκρυνση κατά 2,5 ή 250%

27 Κλιμάκωση Εικόνας Εφαρμογές του αλγόριθμου. Μεγέθυνση έγχρωμης εικόνας κατά 1,5 ή 150%

28 Κλιμάκωση Εικόνας Εφαρμογές του αλγόριθμου. Σμίκρυνση έγχρωμης εικόνας κατά 2,5 ή 250%

29 Κλιμάκωση Εικόνας Εφαρμογές του αλγόριθμου. Μεγέθυνση τμήματος έγχρωμης εικόνας κατά ένα μεγάλο παράγοντα 15 ή 1500%

30 Κλιμάκωση Εικόνας Συγκριτικά Αποτελέσματα - Συμπεράσματα Συγκριτικά Αποτελέσματα ( Βenchmarks ) RMSE Η διαδικασία που ακολουθείται είναι η εξής: Στην αρχή μία εικόνα μεγεθύνεται κατά ένα παράγοντα και στην συνέχεια η μεγενθημένη εικόνα σμικρύνεται κατά τον ίδιο παράγοντα. Έχουμε δηλαδή δύο εικόνες μία την αρχική και μία σε διαστάσεις της αρχικής στην οποία όμως έχει εφαρμοστεί δύο φορές ο εκάστοτε αλγόριθμος Το RMSE ορίζεται με την παρακάτω σχέση

31 Κλιμάκωση Εικόνας Συγκριτικά Αποτελέσματα - Συμπεράσματα RMSE

32 Κλιμάκωση Εικόνας Συγκριτικά Αποτελέσματα - Συμπεράσματα Απόκριση κατωφλίου και συχνότητας Στο συγκριτικό αυτό test έχουμε μία εικόνα της οποίας το ένα τμήμα αποτελείται από φωτεινότητα της τάξεως του 225, ενώ το άλλο της τάξεως του 25. Με μεγέθυνση της εικόνας κατά ένα παράγοντα, π.χ. 3, παρατηρούμε τα αποτελέσματα και την τυχών παραμόρφωση της εικόνας. Έτσι έχουμε : bicubic interpolation bilinear interpolation Ο δικός μας αλγόριθμος

33 Κλιμάκωση Εικόνας Συγκριτικά Αποτελέσματα - Συμπεράσματα Απόκριση κατωφλίου και συχνότητας

34 Κλιμάκωση Εικόνας Συγκριτικά Αποτελέσματα - Συμπεράσματα Οπτικά Αποτελέσματα Nearest Neighbour Interpolation Winscale Interpolation Bilinear Interpolation Bicubic Interpolation (Υλοποίηση του Matlab ) Proposed Interpolation

35 Κλιμάκωση Εικόνας Υλοποίηση του Μοντέλου Υλοποίηση σε υλικό (H/W) του Αλγόριθμου. Η υλοποίηση και προσομοίωση του αλγόριθμου έγινε με τη χρήση του προγράμματος Quartus II της Altera. Το πακέτο αυτό παρέχει μία πλήρη πλατφόρμα περιβάλλοντος το οποίο προσαρμόζεται εύκολα στις απαιτήσεις του σχεδιασμού. Παρέχει λύσεις για όλα τα στάδια της υλοποίησης σε FPGA.

36 Κλιμάκωση Εικόνας Υλοποίηση του Μοντέλου Κάθε υλοποίηση έχει ξεχωριστό τρόπο ανάπτυξης και σχεδιασμού ανάλογα με τις απαιτήσεις και τις ιδιαιτερότητες του αλγορίθμου. Οι ιδιαιτερότητες στον δικό μας αλγόριθμο είναι πολύ σοβαρές και πολύπλοκες. Μία ιδιαιτερότητα είναι ότι ο όλος επεξεργαστής πρέπει να λειτουργεί σε υψηλές συχνότητες λόγω του ότι είναι πολύ πιθανό να έχει εφαρμογή σε real time εφαρμογές και μηχανές. Ο περιορισμός αυτός είναι ένας από τους σημαντικότερους και δυσκολότερους για να επιτευχθεί. Μία άλλη πολύ σημαντική δυσκολία είναι ότι ο επεξεργαστής θα δέχεται, θα επεξεργάζεται και θα δίνει αποτελέσματα σε δεκαδικούς αριθμούς. Όλες οι πράξεις είναι floating point οι οποίες είναι η ουσία του αλγόριθμου όχι μόνο για την ακρίβεια των αποτελεσμάτων αλλά και γιατί οι μάσκες που χρησιμοποιούνται και τα εμβαδά που συνυπολογίζονται είναι μικρότερα της μονάδος. Μία άλλη πολύ σημαντική δυσκολία είναι ότι ο επεξεργαστής θα δέχεται, θα επεξεργάζεται και θα δίνει αποτελέσματα σε δεκαδικούς αριθμούς. Όλες οι πράξεις είναι floating point οι οποίες είναι η ουσία του αλγόριθμου όχι μόνο για την ακρίβεια των αποτελεσμάτων αλλά και γιατί οι μάσκες που χρησιμοποιούνται και τα εμβαδά που συνυπολογίζονται είναι μικρότερα της μονάδος.

37 Κλιμάκωση Εικόνας Υλοποίηση του Μοντέλου Το Πρόβλημα του Χρόνου Η απαίτηση για χρήση και σε real time εφαρμογές και συστήματα κάνουν επιτακτική την γρήγορη χρονική απόκριση. Για παράδειγμα για μία εικόνα 100x100 σε μεγέθυνση κατά 200% πρέπει να υπολογιστούν (100x2) x (100x2) = εικονοστοιχεία. Η τελική εικόνα θα εμφανιστεί στην οθόνη του συστήματος αφότου υπολογιστούν όλα τα pixel. Ο χρόνος τελικά θα υπολογίζεται από τον συνολικό αριθμό των pixel προς υπολογισμό πολλαπλασιασμένο με την καθυστέρηση του επεξεργαστή για τον υπολογισμό ενός pixel. Η χρήση ενός ενιαίου ρολογιού σε όλα τα επιμέρους μέρη του επεξεργαστή είναι απαραίτητη προϋπόθεση για έλεγχο και βελτίωση αυτού του χρόνου. Επίσης έγινε προσπάθεια για την χρήση όσο το δυνατόν λιγότερων και απλούστερων δομικών στοιχείων και έγινε όπου ήταν δυνατόν αποφυγή μεγάλων block συναρτήσεων

38 Κλιμάκωση Εικόνας Υλοποίηση του Μοντέλου Το Πρόβλημα του Χρόνου Μεγάλη δυσκολία υπήρξε στην διαίρεση η οποία υπάρχει στον αλγόριθμό μας, η οποία διαίρεση δεν μπορεί να αποφευχθεί με τίποτα, αφού παίζει πολύ σημαντικό ρόλο στην ιδιαιτερότητα και στα καλά χαρακτηριστικά της μεθόδου αυτής. Η λύση που δόθηκε, μετά από πολλές ανθρωποώρες μελέτης και δοκιμών, είναι η επαναληπτική μέθοδος Newton-Raphson. Η διαίρεση που περιγράφτηκε πριν αντιμετωπίζεται με την παρακάτω διαδικασία. Έστω ότι έχουμε να κάνουμε την διαίρεση, η διαίρεση μπορεί να γίνει πολλαπλασιασμός του Α με τον αντίστροφο του Β δηλαδή. Φυσικά, το, δεν παύει να είναι μία διαίρεση. Η εύρεση όμως αυτού του αντιστρόφου ο οποίος στη μέθοδό μας αντιπροσωπεύει το εμβαδόν της μάσκας μας, είναι ένας σταθερός αριθμός σε όλο τον αλγόριθμο και μπορεί να υπολογιστεί από την αρχή.

39 Κλιμάκωση Εικόνας Υλοποίηση του Μοντέλου Το Πρόβλημα του Χρόνου Έτσι ο αλγόριθμος για να υπολογίσουμε το είναι : όπου Χ1 η αρχική προσεγγιστική τιμή. Και συνεχίζουμε μέχρι την επιθυμητή προσέγγιση που θέλουμε να φτάσουμε

40 Κλιμάκωση Εικόνας Υλοποίηση του Μοντέλου Το Πρόβλημα των Δεκαδικών Αριθμών Η λύση που δόθηκε είναι η χρήση του προτύπου fixed-point. Με βάση το πρότυπο αυτό θεωρούμε από την αρχή έναν συγκεκριμένο αριθμό bit και σε αυτόν υποθέτουμε μία φανταστική υποδιαστολή. Με αυτόν τον τρόπο το ένα μέρος το μεταχειριζόμαστε ως ακέραιο και το άλλο ως δεκαδικό. Το πρότυπο αυτό μας δίνει εμάς τη δυνατότητα να χρησιμοποιήσουμε όσα bit θέλουμε για το δεκαδικό και το ακέραιο μέρος του αριθμού μας. Το παραπάνω σχήμα μας δείχνει έναν αριθμό fixed point όπου S το bit του πρόσημου, Ν τα bit του ακέραιου μέρους και Μ τα bit του φανταστικού μέρους. Το πρότυπο προσαρμόστηκε στις δικές μας απαιτήσεις και έτσι αφαιρέθηκε το bit του πρόσημου, αφού οι αριθμοί που έχουμε είναι όλοι θετικοί. Επίσης επειδή το ακέραιο μέρος εκφράζει φωτεινότητα τη κλίμακας 0 έως 255, 8 bit είναι αρκετά για την απεικόνιση του ακέραιου μέρους, τέλος για πολύ καλή ακρίβεια του δεκαδικού μέρους χρησιμοποιήσαμε 23 bit. Άρα συνολικά τα bit των αριθμών μας είναι 31

41 Κλιμάκωση Εικόνας Υλοποίηση του Μοντέλου Υλοποίηση του μοντέλου Το λειτουργικό block διάγραμμα

42 Κλιμάκωση Εικόνας Υλοποίηση του Μοντέλου Υλοποίηση του μοντέλου

43 Κλιμάκωση Εικόνας Υλοποίηση του Μοντέλου Χρονική Απόκριση του Επεξεργαστή Το κύκλωμα είναι fully pipelined και η συχνότητα του clock μετά την προσομοίωση είναι στα Mhz. Αυτό σημαίνει ότι μόλις «γεμίσει» το pipeline του επεξεργαστή θα έχουμε αποτέλεσμα κάθε nsec. Έτσι για μία εικόνα 120x160 κατά ένα παράγοντα 2 θα πρέπει να υπολογιστούν pixel. Με nsec για ένα pixel έχουμε τελικό χρόνο 1.37 msec, αν η εικόνα είναι έγχρωμη 4.12 msec. Xρόνος πολύ καλός και για real time εφαρμογές και συστήματα αφού μας δίνει συχνότητα 242Hz δηλαδή 242 fps.

44 Κλιμάκωση Εικόνας Υλοποίηση του Μοντέλου Φυσική τοποθέτηση (floorplaning) του Επεξεργαστή Η διαδικασία της φυσικής τοποθέτησης είναι πλήρως αυτοματοποιημένη από το πρόγραμμα με πολύ λίγες δυνατότητες επέμβασης. Έτσι επιλέχθηκε το chip EP2A40F672C7 της οικογένειας APEX II με χρησιμοποιούμενα 179 από τα 492 διαθέσιμα pins.

45 Κλιμάκωση Εικόνας Υλοποίηση του ΜοντέλουΠροσομοίωση Το τελευταίο στάδιο το οποίο είναι πάρα πολύ σημαντικό είναι η προσομοίωση. Σε αυτό το στάδιο πραγματοποιείται ο συνολικός έλεγχος για να διαπιστωθεί αν το κύκλωμα δουλεύει όπως έχει σχεδιαστεί και βγάζει τα αναμενόμενα αποτελέσματα. Οι τιμές που προέκυψαν ήταν οι αναμενόμενες γεγονός που αποδεικνύει ότι η υλοποίηση έγινε σωστά. Η κυματομορφή που ακολουθεί αποδεικνύει το παραπάνω Τα αρχικά Pixel έχουν τιμές 128, 64, 64, 32 με εμβαδόν μάσκας 0,8125 και αρχικά εμβαδά των pixel που καταλαμβάνει η μάσκα 0,5, 0,125, 0,125, 0,0625 αντίστοιχα. Η τελική τιμή του output pixel είναι όπως παρατηρούμε Τα 8 πρώτα μας δίνουν την τιμή 112 και τα υπόλοιπα το δεκαδικό το οποίο είναι 0,5995. Άρα η τελική τιμή του pixel είναι 112,5995 και με ενδεχόμενο κβαντισμό 113.


Κατέβασμα ppt "ΔΗΜΟΚΡΙΤΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΡΑΚΗΣ « Κλιμάκωση Εικόνων (zooming) » ΤΜΗΜΑ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ & ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ τομέας ηλεκτρονικής και τεχνολογίας."

Παρόμοιες παρουσιάσεις


Διαφημίσεις Google