Цифровая обработка изображений

Фильтр-пробка с двойным Т-мостом.

Разное

SF Filter

Wilson Luber-Finer

Perkins Donaldson

Цена опт 350 000 руб. Ликвидация склада. Распродажа!!! Консультация и доставка [phone]

Perkins

Baldwin Donaldson Fleetguard Luber-Finer

ФИЛЬТРЫ: ТОПЛИВНЫЕ, МАСЛЕНЫЕ, СИСТЕМЫ ОХЛАЖДЕНИЯ

Donaldson Wilson Perkins

ФИЛЬТРЫ: ВОЗДУШНЫЕ

Цена опт 350 000 руб. Ликвидация склада. Распродажа!!! Консультация и доставка [phone]

* для получения более подробного списка фильтров отправляйте запрос на e-mail: [email protected] возможны дополнительные скидки

P777279 - 39 - 1250 b 901-019 - 1 - 750 26510353 - 9 - 1000(750) c

P537876 - 81 - 1250 b 901-034 - 13 - 1250 b 135326205 - 15 - 400

P781098 - 3 – 2000 901-047 - 2 - 1000 26510342 - 4 - 500

P772578 - 6 - 500 901-046 - 1 - 500 CH11217+КОРПУС - 10 - 5000 c

P181046 - 7 – 1000 941-365 - 1 - 500 CV20948 - 2 - 1250

P780006 - 1 - 2500 901-054 - 5 - 750 Fleetguard

P772580 - 1 - 500 901-048 - 2 - 500 AH1135M - 6 - 5000

P777638 - 2 - 750 с 915-671 - 6 - 2000 AF25708M - 9 - 2500 а

P783730 - 5 - 500 Caterpillar Baldwin

P171046 - 6 - 10000 6I2509 - 3 - 1500 RS5332 - 1 - 1000

P778336 - 1 - 1250 6I2508 - 1 - 1000 RS3982 - 1 - 5000

Volvo Luber-Finer RS4993 - 2 - 2500 а

21186955 - 2 - 1000 LAF6769 - 2 - 1000

BF7681 - 132 – 500 P551604 - 1 – 500 LF9024 - 4 – 2000 LFF202 - 4 - 500

BF7681D - 36 – 500 P554075 - 1 – 400 LF777 - 2 – 500 LFF2749 - 2 - 500

BF7674D - 24 – 500 P551670 - 2 – 500 WGW2073 - 1 – 500 LFP777B - 4 - 250

BD103 - 2 – 500 Caterpillar FF4036 - 21 – 500 LFP911 - 1 - 500

BD7176 - 2 – 500 1R0716 - 1 – 500 FF5319 - 4 – 500 L296F - 5 - 100

B7142 - 9 – 400 8N0205 - 1 – 1000 L3101F - 4 - 500

26550001 - 2 – 1000 2654403 - 1 – 175 2656F843 - 1 - 750

Внимание: По минимальным розничным ценам* товара на сумму: 454 000 руб.

* для получения более подробного списка фильтров отправляйте запрос на e-mail: [email protected] возможны дополнительные скидки

26550001 -1шт; Р780006 -2шт;

СН10929(996-452)-7шт; Р181046 -2шт.

SEV551/4 -1шт; P551329-42шт.

SE429B/4 -3шт; P550588-40шт.

OD19596 -8шт; P554071-36шт.

CV2473 -27шт; P550779-2шт.

923-645 -28шт; LAF4544 -1шт.

901-201 -30шт; Topran

901-102 -10шт; 101460756 – 1 шт.

923-204 -57шт; Autox

995-690 - 5шт

901-001 -2шт.

SK3360(11110474) – 4 шт.

SK3321- 5 шт + fsf1441 – 2шт. +Volvo 20998367 – 1 шт.

ATF40441/WK723 – 4шт.

17210-ze3-010-8шт.

АН-1135-Е-091 -1шт.

HI3.05986 – 30 шт.

С помощью этого фильтра можно не только ослаблять выбранную частот, но и регулировать степень её ослабления переменным резистором R4. Формула расчета номиналов такая же, как и в предыдущем случае.

Конспект лекций

Фильтры повышения резкости

Екатеринбург

Содержание

Введение. 3

1. Основы пространственной фильтрации. 5

2. Пространственные фильтры повышения резкости. 8

3. Улучшение изображений с использованием вторых производных – лапласиан. 11

4. Улучшение изображения при использовании составной маски лапласиан. 14

5. Нерезкое маскирование и фильтрация с подъемом высоких частот. 15

6. Улучшение изображений с использованием первых производных: градиент. 18

7. Способы повышения резкости для цифровых изображений в Adobe Photoshop. 21

8. Краткое описание основных альтернативных процедур. 22

8.1. Сравнение различных процедур на основе тест-изображения. 23

8.2. Сравнение различных процедур на основе реального фотоизображения. 24

9. Заключение. 27

Список литературы.. 27

Введение

Главная цель улучшения заключается в такой обработке изображения, чтобы результат оказался более подходящим с точки зрения конкретного применения. Слово конкретное является здесь важным, поскольку оно с самого начала устанавливает, что методы, обсуждаемые в докладе, в значительной степени проблемно ориентированы. Так, например, метод, являющийся весьма полезным для улучшения рентгеновских изображений, не обязательно окажется наилучшим для обработки снимков Марса, переданных космическим аппаратом. Однако, безотносительно к применяемым методам, улучшение изображений является одной из наиболее интересных и привлекательных с позиции визуального анализа областей обработки изображений.

Множество подходов к улучшению изображений распадается на две большие категории: методы обработки в пространственной области (пространственные методы) и методы обработки в частотной области (частотные методы). Термин пространственная область относится к плоскости изображения как таковой, и данная категория объединяет подходы, основанные на прямом манипулировании пикселями изображения. Методы обработки в частотной области основываются на модификации сигнала, формируемого путем применения к изображению преобразования Фурье.

Общей теории улучшения изображений не существует. Когда изображение обрабатывается для визуальной интерпретации, наблюдатель является окончательным судьей того, насколько хорошо действует конкретный метод. Визуальное оценивание качества изображения есть крайне субъективный процесс, делающий тем самым понятие «хорошего изображения» некоторым неуловимым эталоном, с помощью которого необходимо сравнивать эффективность алгоритма. Когда целью является обработка изображения для машинного восприятия, задача оценивания несколько проще. Например, в задаче распознавания символов наилучшим (оставляя в стороне другие вопросы, такие как вычислительные требования) будет тот метод обработки изображений, который дает более точные результаты машинного распознавания. Тем не менее, даже в ситуации, когда проблема позволяет установить четкие критерии качества, обычно требуется определенное количество попыток тестирования, пока будет выбран конкретный подход к улучшению изображений.

В растровой графике нет понятия объекта (человека, дерева и т.п.). В цифровом изображения есть только прямоугольная матрица пикселей, которые принимают определенные значения. Объекты возникают в голове у зрителя. Работая с растровой графикой, мы должны явно указывать компьютеру с какими именно пикселями нужно совершать то или иное преобразование. Для этого существует понятие "выделенная область".

Выделенная область представляет собой помеченное множество пикселей изображения. Она не обязательно должна быть связной в теоретико-множественном смысле. Более того, пиксели могут быть "выделены частично", т.е. преобразование будет действовать на них лишь частично. Например, у области выделения могут быть "растушеванные" края. Производя, например, осветление выделенных пикселей, краевые пиксели будут осветляться только частично по сравнению с центральными.

Рассматривая преобразования цифровых изображений, будем говорить о преобразовании всего изображения.

Как указано выше, термин пространственная область относится к множеству пикселей, составляющих изображение. Пространственные методы суть процедуры, оперирующие непосредственно значениями этих пикселей. Процессы пространственной обработки описываются уравнением

g(x,y) = T[f(x,y)], (1)

где f(х, у) - входное изображение, g(x, у) - обработанное изображение, а Т - оператор над f, определенный в некоторой окрестности точки (х, у).

Рис. 1 Окрестность 3х3 вокруг точки (х,у) изображения.

Главный подход в определении окрестности вокруг точки (х, у) заключается в использовании квадратной или прямоугольной области — подмножества изображения, центрированного в точке (х, у), как показано на Рис.1. Центр данного подмножества передвигается от пикселя к пикселю, начиная, скажем, с верхнего левого угла. Оператор T выполняется в каждой точке (х, у), давая в результате выходное значение g для данной точки. Процесс использует только пиксели внутри области изображения, ограниченной некоторой окрестностью. Квадратные или прямоугольные массивы являются, безусловно, наиболее распространенными из-за простоты их реализации, хотя иногда применяются окрестности другой формы, например, приближающиеся к кругу.

Простейшая форма оператора T достигается в случае, когда окрестность имеет размеры 1x1 (т.е. один пиксель). В этом случае g зависит только от значения f в точке (х, у), и T становится функцией градационного преобразования (также называемой функцией преобразования интенсивностей или функцией отображения) вида:

s = T(r), (2)

где, для простоты обозначения, rи s суть переменные, обозначающие, соответственно, значения яркостей изображений f(х, у) и g(x, у) в каждой точке (х, у).

Увеличение размеров окрестности приводит к значительно большей гибкости. Принцип заключается в том, что для нахождения значения g в некоторой точке (х, у) используются значения функции f внутри некоторой окрестности заранее заданной формы, окружающей точку (х, у). Один из основных подходов в такой постановке базируется на использовании так называемых масок (также упоминаемых как фильтры, ядра, шаблоны или окна). Чаще всего маска представляет собой небольшой (скажем, 3х3 элемента) двумерный массив, подобный представленному на Рис.1, значения коэффициентов маски внутри которого определяют существо процесса, например, повышение резкости изображения. Методы улучшения, базирующиеся на таком подходе, часто относят к обработке по маске или фильтрации по маске.

Дата добавления: 2015-07-02