Research of images filtration methods in computer systems
Вантажиться...
Дата
2021
DOI
doi.org/10.20998/2522-9052.2021.1.13
Науковий ступінь
Рівень дисертації
Шифр та назва спеціальності
Рада захисту
Установа захисту
Науковий керівник
Члени комітету
Видавець
Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут"
Анотація
It is known that human eyes are less sensitive to color, than to their brightness. In the RGB color space, all three components are considered equally important, and they are usually stored with the same resolution. However, you can display a color image more efficiently, separating the brightness from color information and presenting it with a higher resolution than color. RGB space is well suited for computer graphics, because it uses these three components for color formation. However, RGB space is not very effective when it comes to real images. The fact is that to save the color of an image, you need to know and store all three components of the RGB, and if one of them is missing, it will greatly distort the visual image representation. Also, when processing images in RGB space, it is not always convenient to perform any pixel conversion, because, in this case, it will be necessary to list all three values of the RGB component and write back. This greatly reduces the performance of various image processing algorithms. For these and other reasons, many video standards use brightness and two signals that carry information about the red and blue components of the signal, as a color model other than RGB. The most famous among such spaces is YCbCr.
У статті вказується, що людські очі менш чутливі до кольору, ніж до їх яскравості. У кольоровому просторі RGB усі три компоненти вважаються однаково важливими, і зазвичай вони зберігаються з однаковою роздільною здатністю. Однак можливо ефективніше відображати кольорове зображення, відокремлюючи яскравість від кольорової інформації та представляючи його з вищою роздільною здатністю. Простір RGB добре підходить для комп'ютерної графіки, оскільки він використовує ці три компоненти для формування кольорів. Однак простір RGB не дуже ефективний, коли справа стосується реальних зображень. Справа в тому, що для збереження кольору зображення потрібно знати та зберігати всі три компоненти RGB, і якщо один із них відсутній, це сильно спотворить візуальне зображення. Крім того, при обробці зображень у просторі RGB не завжди зручно виконувати будь-яке перетворення пікселів, оскільки в цьому випадку буде потрібно перерахувати всі три значення компонента RGB і зробити зворотний запис. Це значно знижує продуктивність різних алгоритмів обробки зображень. З цих та інших причин багато стандартів відео використовують яскравість та два сигнали, що передають інформацію про червоний та синій компоненти сигналу, як кольорову модель, відмінну від RGB. Найвідоміший серед таких просторів – YCbCr. Було виявлено, що для досягнення найкращих результатів доцільно використовувати для кожного типу зображення розмір шаблону, а також його тип. Для зображення першого типу краще вибрати фільтр розміром 5 пікселів. Для всіх типів зображень, незалежно від розміру фільтра, найкращий результат можна отримати, використовуючи шаблон "сніжинка". Збільшення розміру фільтра неможливо, оскільки це призводить до збільшення часу роботи алгоритму та "фальсифікації" зображення.
У статті вказується, що людські очі менш чутливі до кольору, ніж до їх яскравості. У кольоровому просторі RGB усі три компоненти вважаються однаково важливими, і зазвичай вони зберігаються з однаковою роздільною здатністю. Однак можливо ефективніше відображати кольорове зображення, відокремлюючи яскравість від кольорової інформації та представляючи його з вищою роздільною здатністю. Простір RGB добре підходить для комп'ютерної графіки, оскільки він використовує ці три компоненти для формування кольорів. Однак простір RGB не дуже ефективний, коли справа стосується реальних зображень. Справа в тому, що для збереження кольору зображення потрібно знати та зберігати всі три компоненти RGB, і якщо один із них відсутній, це сильно спотворить візуальне зображення. Крім того, при обробці зображень у просторі RGB не завжди зручно виконувати будь-яке перетворення пікселів, оскільки в цьому випадку буде потрібно перерахувати всі три значення компонента RGB і зробити зворотний запис. Це значно знижує продуктивність різних алгоритмів обробки зображень. З цих та інших причин багато стандартів відео використовують яскравість та два сигнали, що передають інформацію про червоний та синій компоненти сигналу, як кольорову модель, відмінну від RGB. Найвідоміший серед таких просторів – YCbCr. Було виявлено, що для досягнення найкращих результатів доцільно використовувати для кожного типу зображення розмір шаблону, а також його тип. Для зображення першого типу краще вибрати фільтр розміром 5 пікселів. Для всіх типів зображень, незалежно від розміру фільтра, найкращий результат можна отримати, використовуючи шаблон "сніжинка". Збільшення розміру фільтра неможливо, оскільки це призводить до збільшення часу роботи алгоритму та "фальсифікації" зображення.
Опис
Ключові слова
component, algorithm, standard, компонент, алгоритм, стандарт
Бібліографічний опис
Research of images filtration methods in computer systems / Oleksandr Tymochko [et al.] // Сучасні інформаційні системи = Advanced Information Systems. – 2021. – Т. 5, № 1. – С. 93-99.