199131 (588535), страница 3

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 3)

- Возможность достижения более высокого оптического разрешения

Недостатки: Сканеры приходится оснащать сложной оптической системой, чтобы проецировать широкую строку изображения на миниатюрную матрицу ПЗС. Следствием этого являются большие размеры и большое энергопотребление (из-за этого питание, как правило, приходится получать только от сети).

Сканеры с CIS:

Элемент CIS состоит из линейки датчиков, непосредственно воспринимающих световой поток от оригинала, причем линейка имеет ширину, равную ширине рабочей области сканера, а оптическая система – зеркала, призма, обьектив – полностью отсутствует.

Преимущества CIS перед CCD:

- Меньшие размеры и вес из-за отсутствия оптической системы и зеркал

- Меньшая цена, так как CIS-элементы заменяют целый набор компонентов сканера, уменьшая стоимость производства

Краткое резюме:

CCD основан на реальной оптике и дает более высокое качество. CIS является сенсорным датчиком, что делает его более дешевым.

Разрядность цвета или глубина цвета:

Разрядность обработки цвета, еще называемая глубиной цвета (color depth) описывает максимальное количество цветов, которое может воспроизвести сканер. Этот параметр обычно выражается в битах на цвет или в битах на цветовой канал. Стандартом в большинстве компьютерных систем формат TrueColor, в котором каждая точка кодируется тремя байтами или 24 битами (в каждом байте - восемь бит). То есть, на представление каждого основного цвета (R - красный, G - зеленый, B - синий; а вместе - RGB) отводится восемь бит. При этом общее количество цветов, которые можно закодировать, составляет более 16 миллионов. Внутри сканера цвет может кодироваться и большим числом бит. Для непрофессионального пользователя это не так уж важно - на выходе он все равно получит стандартный 24-битный цвет. Но увеличение числа разрядов внутри сканера открывает возможность цветовой коррекции изображения без внесения искажений. Причем коррекция может быть как ручной, так и автоматической.

Вычислить количество воспроизводимых цветов просто - достаточно возвести двойку в степень разрядности цвета сканера, либо, если разрядность представлена в битах на канал, возвести двойку в степень разрядности цвета в канале и полученное значение возвести в куб. Например, количество цветов, воспроизводимых 24х-битным сканером (8 бит на канал) равно 16777216. Иногда цифры спецификации сканер относятся к внутренней разрядности сканера, которая обычно выше выходной для того, чтобы сканер мог отбросить “шумовые” биты, отфильтровав таким образом образующиеся от влияния перекрестных и внешних помех искажения, и выдать на выходе 24х битное изображение с максимально чистыми и точными оттенками. Тип подключения к компьютеру:

Полученное при сканировании изображение нужно передать изображение в компьютер. Для этого сканер снабжён интерфейсом - устройством связи. Различные модели сканеров обладают разными интерфейсами.

Наиболее популярные интерфейсы:

- LPT

- USB

- SCSI

- нестандартные интерфейсы

Лишь SCSI и USB из перечисленных следует считать современными и уместными в сканерах новых моделей. Интерфейс LPT, популярный в недорогих сканерах прошлых лет, неудобен в применении (он изначально рассчитан на подключение лишь принтера, причём в гордом одиночестве) и не поддерживает должным образом возможности plug and play. На данный момент сканеры c LPT уже отсутствуют в продаже.USB=Universal Serial Bus (универсальная последовательная шина). Появление этого стандарта объясняется тем, что возможности обычных портов компьютера (последовательного и параллельного), по мнению этих самых разработчиков, подошли к своему пределу. USB предназначена для подключения практически любой периферии: модемов, принтеров, джойстиков, мышей, сканеров и мониторов, а также телефонов и цифровых камер. На компьютере будет только одно гнездо USB. К нему можно будет подключить одно внешнее устройство или концентратор (hub) USB. Другие устройства будут подключаться либо к концентратору, либо к USB-разъему на первом устройстве. Таким образом, можно будет создать цепочку, включающую в себя до 127 внешних устройств. Причем, подключение новых устройств (и отключение старых) можно производить при работающем компьютере, а их конфигурирование будет производиться автоматически (plug and play) и даже не потребует перезагрузки системы. SCSI (Small Computer Systems Interface) - интерфейс, разработанный для объединения на одной шине различных по своему назначению устройств, таких как жесткие диски, накопители на магнитооптических дисках, стримеры, сканеры и т.д. Применяется в различных архитектурах компьютерных систем, а не только в PC. Стандарт определяет не только физический интерфейс, но и систему команд, управляющих устройствами SCSI. За время своего существования стандарт активно развивался и к настоящему времени существуют следующие варианты Нестандартные интерфейсы, часто применявшиеся в так называемых ручных сканерах, плохи тем, что требуют установки в компьютер дополнительной интерфейсной карты, а значит - разбора компьютера. Сегодняшние профессиональные сканеры снабжаются интерфейсом SCSI, а бытовые - USB.Сравнение SCSI и USB Профессиональные сканеры обладают более высоким разрешением и реально чаще используются в режиме высокого разрешения. Следовательно, им требуется передавать в компьютер больший объём информации. Для этого требуется высокопроизводительный интерфейс SCSI - чтобы не заставлять пользователя ждать слишком много. Недостатки SCSI: обходится дорого, требует от пользователя определённых навыков в эксплуатации. USB же при скорости передачи данных, приемлемой для домашних применений, крайне прост в эксплуатации, дёшев и является стандартным для всех выпускаемых сегодня компьютеров.

II ОБЗОР И СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ПРОГРАММ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ ACROBAT READER И ASDSee

2.1 Программы распознавания образов

В последние годы распознавание образов находит все большее применение в повседневной жизни. Распознавание речи и рукописного текста значительно упрощает взаимодействие человека с компьютером, распознавание печатного текста используется для перевода документов в электронную форму. Популярно мнение, что распознавание, как и прочие алгоритмы искусственного интеллекта, есть черная магия, недоступная простым смертным. На самом же деле алгоритмы, лежащие в основе распознавания, довольно очевидны, нужно лишь зайти чуть издалека и определиться с терминами.

Базовым является неопределимое понятие множества. В компьютере множество представляется набором неповторяющихся однотипных элементов. Слово "неповторяющихся" означает, что какой-то элемент в множестве либо есть, либо его там нет. Универсальное множество включает все возможные для решаемой задачи элементы, пустое не содержит ни одного.

В классической постановке задачи распознавания (странно называть классической науку, которой от силы несколько десятилетий универсальное множество разбивается на части-образы). Образ какого-либо объекта задается набором его частных проявлений. В случае с распознаванием текста в универсальное множество войдут все возможные знаки, в образ "Ы" - все возможные начертания этой буквы, а программа распознавания занимается тем, что на основе небольшого набора примеров начертаний каждой буквы (обучающей выборки) определяет, какую из них символизирует введенный символ.

Методика отнесения элемента к какому-либо образу называется решающим правилом. Еще одно важное понятие - метрика, способ определения расстояния между элементами универсального множества. Чем меньше это расстояние, тем более похожими являются символы, звуки - то, что мы распознаем. Обычно элементы задаются в виде набора чисел (а как еще?), а метрика - в виде функции. От выбора представления образов и реализации метрики зависит эффективность программы, один алгоритм распознавания с разными метриками будет ошибаться с разной частотой (право на ошибку для программ распознавания так же характерно, как и для людей).

Хорошо показывает принцип работы распознавания образов элементарный алгоритм на основе метода множества эталонов. На входе его имеется обучающая выборка - набор примеров A'ij для каждого образа Ai, метрика d и сам распознаваемый объект x. С помощью метрики вычисляем расстояние от x до каждого элемента обучающей выборки d(x, aij) и находим условное расстояние d(x, Ai) как расстояние от x до ближайшего элемента из Ai. Элемент x относится к образу, который окажется ближе всех.

Практически тут требуется найти минимум расстояния по каждому классу и еще раз взять минимум. Любители трогать руками могут взять в качестве представления элемента пару координат, в качестве метрики - расстояние по теореме Пифагора, и набросать программку, которая будет выполнять описанную операцию над массивом точек двухмерного пространства и отображать это в графике.

Еще один элементарный алгоритм - метод k-ближайших соседей. Как следует из названия, в нем вводится дополнительный входной параметр, целое число «k». Тут все еще проще - берется «k» ближайших к «x» элементов обучающей выборки и подсчитывается, сколько из них принадлежит к какому образу. К какому образу принадлежит больше, к тому относится и «x».

В обоих алгоритмах может возникнуть неопределенная ситуация - когда «x» будет находиться на одинаковом расстоянии от нескольких образов. В таком случае программа должна либо спросить у пользователя, к какому образу относить элемент, либо тихо бросить жребий. Это зависит от требований к точности с одной стороны, и удобству использования с другой, лучше всего реализовать оба варианта.

Несмотря на чрезвычайную простоту, описанные алгоритмы вполне применимы на практике. Существует множество других методов, более сложных, и теоретические работы по данной теме могут повергнуть в трепет своей монументальностью (кроме того, большая их часть написана на английском), но и программы на элементарных алгоритмах, толково реализованные, могут выдавать неплохие практические результаты.

2.2 Программа распознавания образов ASDSee, ее характеристика и системные требования

ACDSee – это, самая известная программа для просмотра и одна из самых мощных, позволяющих, кроме непосредственно просмотра, осуществлять и простейшие операции над изображениями - поворот, тоновую и цветовую коррекцию, кадрирование, преобразование изображения в другой формат. Переименование и конвертирование изображения возможно осуществлять сразу над несколькими изображениями.

Количество поддерживаемых форматов - одно из самых больших (более 40, включая такие относительно новые форматы, как LWF и DjVu). Причем реализован очень интересный механизм с использованием плагинов, позволяющий легко расширять возможности программы. Можно расширить как набор поддерживаемых форматов, так и дополнительных команд. Таким образом, реализована поддержка большинства графических форматов, а также расширений, подобных генерации листа миниатюр или галереи в формате HTML. Интерфейс программы классический, т.е. а-ля проводник, но, в отличие от Multimedia Xplorer, можете расположить все панели как заблагорассудится.

Одна из самых удобных и полезных характеристик программы - это генерация миниатюр. Причем есть возможность как генерировать их на лету - при каждом открытии папки с изображениями, так и кэшировать просмотренные миниатюры в собственной базе данных. Миниатюры - это очень удобно, буквально одного взгляда бывает достаточно, чтобы сориентироваться и найти необходимую фотографию.

ACD Systems - представляет собой универсальный «комбайн», который может не только упорядочить коллекцию фотографий, но и преобразовать их в другие форматы, создать веб-галерею и записать CD-диск.

ACDSee Photo Editor 2008 – это оптимальное решение для работы с цифровыми изображениями. Пользователь получает возможность превратить набор обычных семейных фотографий во что-то креативное и экстраординарное.

Также существует опция создания фотографий специально для открыток, календарей и альбомов. Photo Editor обучает пользователя, как сделать то, что ему хочется, без потери качества, как добавить такие эффекты как Lens Flare, Glowing Edges, Oil Paint.

ACDSee Pro 2008 Beta (5.0.244)

Программа для работы с цифровыми фотографиями, которая обладает расширенным набором функций, рассчитанных на профессиональных фотографов. Программа позволяет работать с RAW-изображениями, автоматически сортировать фотографии по параметрам, полученным из цифровых фотокамер, содержит эффективный визуальный метод добавления к изображениям метатегов и быструю пакетную обработку большого количества картинок, в том числе и в RAW формате. Кроме того, здесь присутствуют инструменты для независимого регулирования цветовых каналов, исправления артефактов фотографий, появляющихся из-за погрешностей оптики, добавления "водяных знаков", работы с IPTC-метаданными, имеется возможность архивирования графических коллекций в ZIP-файлы, запись на CD или DVD и многое другое.

Рисунок 2.1 – Рабочее окно программы

Характеристики

Список файлов ВКР