Картинки обработка: Фоторедактор онлайн. Обрезать фото. Рамки, эффекты и фильтры

Пакетная обработка фотографий в FastStone Image Viewer

Нам откроется новое окно, содержащее два раздела с файлами и несколько команд:

В правом столбце с файлами указаны все файлы в текущей папке, в левом — выбранные для пакетной обработки. Вы можете добавить или удалить выбранные файлы с помощью кнопок «Добавить», «Добавить всё», «Удалить», «Очистить»

Слева внизу находятся инструменты для массового переименования и изменения даты создания картинок, работа с ними интуитивно понятна.

В строке «Выходная папка» Вы можете выбрать или создать новую папку для сохранения преобразованных фото.

Для выполнения большинства массовых операций следует поставит галку в чекбоксе «Изменить настройки (размеры…) и нажать на кнопку «Дополнительно»:

Нажатие на кнопку открывает новое окно:

C помощью этого окна мы можем задать один или несколько видов редактирования изображений:

• Изменение размера
• Поворот
• Обрезка
• Изменение размера холста
• Коррекция глубины цвета
• Изменение контрастности, яркости, насыщенности, цветовой гаммы, размытие изображения, конвертирование в негатив, чёрно-белое и сепию
• Разрешение изображение
• Наложение текста
• Наложение водяного знака
• Добавление рамки к фотографиям

Повторяюсь, значимым преимуществом массового редактирования фотографий с помощью FastStone Image Viewer является то, что мы можем применить сразу как один так и несколько видов редактирования.

К примеру, я хочу изменить яркость выбранных фото. Для этого я нажимаю на вкладку «Настройки изображения», ставлю галку в чекбоксе «Изменить яркость, контрастность, гамму, насыщенность» и в окне появляются следующие параметры:

Изменять какие-либо параметры в таком окне не удобно, т.к. мы не видим самого изображения. Поэтому жмём на кнопку «Дизайн и предпросмотр», и нам открывается новое окно, где есть все эти настройки, и самое главное, отображается сама фотография:

Интерфейс этого окна удобен и интуитивно понятен.

Справа, в разделе «Входной список», Вы можете выбрать фото для предварительного просмотра.

Справа вверху находятся кнопки масштабирования: C их помощью Вы можете посмотреть фото в реальном размере, подогнать под размер окна, увеличить или уменьшить масштаб отображения.

Для того, чтобы посмотреть на результат изменений, нажмите кнопку «Предварительный просмотр».

После того, как Вы задали необходимые настройки, нажимаем кнопку «Закрыть», окно закрывается, мы попадаем в предыдущее окно и можем приступить непосредственно к конвертации, нажав ОК либо добавить ещё настройки, выбрав нужную вкладку вверху.

После нажатия ОК окно закрывается, и мы возвращаемся к основному диалоговому окну пакетной конвертации. Нажимаем кнопку «Старт» Запускается процесс пакетного преобразования, при этом отображается состояние процесса:

По завершению, нажмите кнопку ОК. Готово! Обработанные изображения сохранены под старыми именами в указанной папке сохранения, либо, если папка не была указана, то изображения сохранены в исходной папке под старыми именами с добавленными, в зависимости от Ваших настроек, номерами и/или префиксами и/или суффиксами.

Пакетная обработка изображений.

Сегодня мы рассмотрим способ обработать большое количество изображений, затратив на это чуть больше времени, чем на обработку одного.

Как часто мы сталкиваемся с тем, что нам нужно обработать большое количество изображений под один шаблон? Гораздо чаще, чем нам кажется: выложить изображения одинакового размера на веб-сайт, расставить копирайт, выровнять баланс белого на фотографиях с одинаковым освещением и так далее. Делать всё это в ручную — довольно, продолжительный и утомительный процесс. Пакетная обработка изображений позволит вам сэкономить несколько часов времени, которое вы могли провести у экранов своих мониторов, повторяя одни и те же действия.

Лучше создать на компьютере две папки. Одну назвать «Оригиналы» (из личного опыта посоветую сделать её копию — на всякий случай), вторую — «Результаты». В папку «Оригиналы» помещаем все наши фотографии, которые нужно обработать. Если вам требуется вставить фотографию в рамку или поставить копирайт, и важно, какой ориентации фотография (горизонтальная или вертикальная), то вновь разбиваем на две папки: в одну помещаем вертикальные фотографии, в другую горизонтальные. Плюс — первым делом задаём одинаковое разрешение для всех изображений (в случае с рамкой — равное её разрешению).

Открываем в Photoshop любое изображение из папки «Оригиналы»

Далее создаем новый Аction (нажимаем на соответствующую пиктограмму):

Обозначение: Синий — создать новую операцию/create new action. Зеленый — воспроизвести действия, для открытого изображения. Красный — индикатор, при нажатии на который начинается запись, и он загорается красным. Черный — остановка записи.

Сразу после создания Action начинается запись всех действий, которые вы выполняете с открытым изображением, при этом индикатор записи горит красным. Чтобы остановить запись, нужно нажать на пиктограмму

Обрабатываем изображение в зависимости от потребностей (изменение разрешения, цветокорекция, наложение фильтров). После всей нужной обработки сохраняем его в папку «Результаты» с помощью кнопки «Сохранить как» и нажимаем на «Стоп», чтобы остановить запись Action. После этого лучше удалить изображение из папки «Результаты», чтобы не запутаться.

Внимание! Ни в коем случае нельзя выделять какие-то отдельные части изображения и обрабатывать их! В этом случае на всех изображениях выделенная область будет обработана так, как вы это сделали с первым изображением.

Примерно так у вас должно получиться в итоге. В случае чего — любое действие вы можете удалить, просто перетащив его в корзину.

Теперь нужно использовать Action для всех фотографий в папке «Оригиналы». Для этого заходим в меню Файл — Автоматизация — Пакетная обработка (File — Automate — Batch). Выбираем нужные папки и подходящие для вас настройки, нажимаем «Ок» и ждём, когда Photoshop обработает все изображения за вас.

P.S. Не забывайте, что возможности компьютера не безграничны, и если предстоит обработать большее количество фотографий, то лучше разбить их на две части (по нашим наблюдениям — так получится быстрее), и, поскольку большая нагрузка падает на оперативную память вашего компьютера, то для ускорения процесса ускорения (извините за каламбур) стоит закрыть все программы, помимо, собственнно, Photoshop.

P.P.S. Надеюсь, что этот урок сэкономит для вас много времени, всего доброго и удачных снимков!

ScanEx Image Processor® — СКАНЭКС

SIP содержит весь необходимый набор средств для решения наиболее распространенных задач, таких как блочное уравнивание материалов космической съемки (а также возможность обработки в одном блоке данных, полученных различными съемочными системами), создание тонально-сбалансированных мозаик, включая автоматическое создание линий сшивки и выравнивание цветового баланса, улучшение пространственного разрешения (pan-sharpening), геометрическая коррекция и ортотрансформирование, радиометрическая калибровка, фильтрация изображений, удаление дымки, операции с векторными слоями, детектирование изменений на разновременных снимках и многое другое.

Кроме того, в программе реализованы более 10 алгоритмов классификации изображений с использованием как неконтролируемого, так и контролируемого методов, а также широкие возможности постобработки результатов, что дает возможность получения высокой точности дешифрирования.

Системные требования:

• Процессор — 4 ядра 2,8 Ггц
• Оперативная память — 12 Гб
• Видеокарта — 512 Мб
• Жесткий Диск — 100 Гб
• Монитор — разрешение 1280 х 1024
• Операционная система — Windows 7 х64 и выше

Фотошоп обработка фото изображений картинок в Челябинске | Услуги

СДЕЛАЮ ФОТОШОП УСЛУГИ ПО ОБРАБОТКЕ ФОТО, ЛЮБОЙ СЛОЖНОСТИ, В ПРОГРАММЕ ФОТОШОП (ADOBE PHOTOSHOP).
Берусь за все сложные заказы! Опыт работы более 7 лет. Ваши фотографии в дальнейшем никуда не выкладываются, а информация с фото никуда не сообщается. Файлы удаляю, конфиденциальность гарантирую!

ЦЕНЫ ОРИЕНТИРОВОЧНО 200Р-1000Р ЗА ФОТО
(зависит от сложности фото, количества, срочности).

МОЖНО ЗАКАЗАТЬ ЛЮБЫЕ УСЛУГИ ФОТОШОПА ПО ОБРАБОТКЕ ФОТО:

— СДЕЛАТЬ ФОТОШОП ФОТО, картинки, файла, рисунка;
— ФОТОМОНТАЖ, монтаж фотографий, сложный монтаж фото, вставить изображение, картинку, заменить любые элементы на фото;
— ПОРТРЕТНАЯ РЕТУШЬ фото разными способами: частотное разложение, штампом и заплатками, сюрфейс блур;
— ЗАМЕНА ЛИЦА без следов фотошопа, замена лиц для шуточных шаржей, для фото в стиле ню;
— ЗАМЕНА ФОНА, заменить фон на фото с людьми, убрать лишних людей на заднем фоне, замена на прозрачный или белый фон;
— ЦВЕТОКОРРЕКЦИЯ, замена цвета, поменять цвет фона, сделать фото ярче, контрастнее;
— УЛУЧШИТЬ КАЧЕСТВО ФОТО на сколько это возможно, увеличение фото, уменьшение фото;
— УДАЛЕНИЕ ОБЪЕКТОВ НА ФОТО, нанесения водяных знаков, замена предметов на фото, удаление предметов, удаление мусора, шумов, дефектов, удаление водяных знаков на фото;
— КОРРЕКЦИЯ ФИГУРЫ на фото, пластика, увеличить грудь, подтянуть попу, уменьшить талию, улучшить девушку или мужчину на фото, обработка фото для сайтов знакомств;
— МАКИЯЖ НА ФОТО, удлинение ресничек, подкрасить брови, глаза, поменять цвет глаз, убрать морщины, синяки под глазами, освежить и сделать красивое лицо на фото, сделать моложе лицо;
— МОНТАЖ ФОТОГРАФИЙ ДЛЯ ПАМЯТНИКОВ, черно-белое фото, улучшение качества, дорисовка частей тела на фото;
— РЕСТАВРАЦИЯ СТАРЫХ ФОТО, удаление царапин, потертостей, дефектов, восстановление фотографии, раскрашивание фото;
— ДИЗАЙН ПОЛИГРАФИИ, баннеры, вывески, картинки, коллажи, посты, рекламные фото, логотипы;
— БАННЕРЫ ДЛЯ ИНСТАГРАМ и других социальных сетей, коллажирование, посты, склейки;
— ОБТРАВКА, обрезка, вырезка предметов или товаров для интернет-магазинов, кадрирование, ретушь товаров, замена фона, удаление фона, белый фон, добавление тени;
— ДРУГИЕ УСЛУГИ ФОТОШОПА, сделать фотошоп, фотошоп фото, обработка фото, фотошоп фотография, обработка, редактирование фото, улучшение фото, фотошоп обработка, фотошоп мастер, фотография ретушь, услуга фотошоп.
ДЕЛАЮ ВСЁ БЕЗ СЛЕДОВ ФОТОШОПА!

ТОЛЬКО ПРОФЕССИОНАЛЬНАЯ ОБРАБОТКА ВАШИХ ФОТОГРАФИЙ!

КАК ПРОИСХОДИТ ЗАКАЗ И ОПЛАТА?
На почту или в вацап, вайбер скидываете фото, обговариваем задание, сроки и цену. Оплатить можно сразу весь заказ, или после выполнения. Если выбираете оплату после выполнения, скидываю фото для правок с водяным значком или в уменьшенном качестве. После 100% оплаты отправляю оригинал. Обработку фото довожу до нужного результата, чтобы все нравилось. Оплату принимаю на телефон МТС, киви, карта ВИЗА или МИР.

ПИШИТЕ В ВАЦАП, ВАЙБЕР, ТЕЛЕГРАМ, СМС НА ТЕЛЕФОН ИЛИ ЗВОНИТЕ В ЛЮБОЕ ВРЕМЯ, ВСЕГДА РАДА ПОМОЧЬ!

Filter — обработка фото в Figma [Плагин]

Figma из коробки не особо заточена на ретушь фотографий. То есть, разумеется, изображение можно обтравить, откропить и настроить его базовые параметры вроде насыщенности, но фильтров как таковых по умолчанию в Фигме нет. В результате Figma не вполне может закрыть все потребности дизайнера, который, возможно, хотел бы уже отказаться от Photoshop. 

Как и всегда, нас выручит плагин — Filter. 

Filter позволяет добавить один или несколько из 33 предустановленных настроек, каждую из которых также можно кастомизировать.

Рассмотрим подробнее возможности этого дополнения

Яркость и контрастность

Фильтр Brightness Contrast позволяет отрегулировать яркость и контрастность изображения. 

Оттенок и насыщенность

Настройка Hue Saturation позволяет настроить оттенок и насыщенность изображения. 

Экспозиция

Настройка Exposure позволит вам настроить экспозицию изображения. 

Сепия

Используйте фильтр Sepia, чтобы стилизовать изображение под старое фото в оттенках коричневого. 

Denoise

Замечательный фильтр, убирающий шумы. На примере видно, что фильтр действует достаточно деликатно. 

Сочность картинки

Параметр Vibrance позволит вам настроить сочность изображения. Схоже с Saturation, но действует несколько иначе. 

Оттенки серого

Чтобы перевести изображение в оттенки серого, используйте Grayscale

Mono

Данный фильтр изменяет палитру изображения

Чернила

Ink стилизует изображение под работу красками

Анимация

Cartoon пытается сделать фото как в мультфильме

Штриховка

Фильтр Crosshatch «заштриховывает» исходное изображение

Увеличение резкости

Unsharp mask позволяет увеличить резкость (четкость) фотографии. Для применения надо настроить радиус и силу эффекта

LSD

Делает картинку кислотной

Найти границы

Фильтр Edge Work выделяет все найденные границы в ЧБ.  

Ксерокопия

BlackWhite делает изображение схожим с ксерокопией. В итоге остаются только полностью черный и полностью белые цвета

По контуру

Outline обводит детали изображения по контуру

Размытие через линзу

Классический блюр

Частичное размытие

Фильтр tilt shift позволяет размыть все, кроме выбранной области. Для управления перемещайте две точки на превью. Для степени размытия измените значение Blur Radius, для более или менее плавного перехода в размытие измените Gradient Radius — чем выше значение, тем плавнее переход. 

Triangle blur

Еще один тип размытия

Размытие в движении

Интересный эффект Zoom Blur, имитирующий размытие в движении. Для управление положением размытия переместите точку на превью. 

Ночное освещение

Фильтр Night создан для получения эффекта скудного освещения

Инверсия цвета

Фильтр Invert Color применяет инверсию к цветам изображения

Прозрачный фон

Фильтр Alpha находит фон и делает его прозрачным

Ломография

Фильтр Lomo стилизует изображение под снимок фотоаппарата Lomo

Ночное видение

Фильтр Night Vision стилизует изображение под вид из прибора ночного видения — в черно-зеленых тонах

Выпуклость

Фильтр Bulge / Pinch делает искажение в виде выпуклости. Для настройки укажите радиус, силу изгиба (по оси Z) и выберите центр с помощью точки на превью 

Водоворот

Фильтр Swirl создает загнутое искажение в виде водоворота

Туннель

Tunnel создает искажение на части изображение, имитирующее движение в туннеле

Соты

Фильтр Hexagonal Pixelate создает мозаику в виде сот 

Квадратная плитка

Фильтр Quadrangular Pixel создает мозаику в виде квадратов

Color halftone

Фильтр создает блики в виде разноцветных кругов

Dot screen

Фильтр создает частичную видимость с «освещением» через точки

Вы можете использовать несколько фильтров сразу

Когда фильтр запущен, вы можете переключаться между изображениями. Плагин старается запомнить, для какого изображения какой фильтр использовался

Вы можете создавать свои пресеты, содержащие сразу несколько фильтров

По умолчанию плагин создает слой заливки для исходного элемента, но вы можете получать и новое изображение, указав Save as new image во вкладке Settings

Как пользоваться 

1. Чтобы добавить фильтр, нажмите + на панели Filters
2. Из выпадающего списка выберите нужный вам фильтр
3. Чтобы отредактировать параметры уже добавленного фильтра, нажмите на иконку слева от названия фильтра

Как установить Filter

Ссылка на плагин:  https://www. figma.com/community/plugin/792025380269016893/Filter

Как устанавливать плагины Figma читайте здесь

Если вы можете более полно и грамотно описать действие фильтра, просим вас сделать это в комментариях. 

Image Processing Toolbox

Выполните обработку изображений, визуализацию и анализ

Image Processing Toolbox™ обеспечивает исчерпывающий набор ссылочно-стандартных алгоритмов и приложений рабочего процесса для обработки изображений, анализа, визуализации и разработки алгоритмов. Можно выполнить сегментацию изображений, повышение качества изображения, шумоподавление, геометрические преобразования, и отобразить регистрацию с помощью глубокого обучения и традиционных методов обработки изображений. Обработка поддержек тулбокса 2D, 3D, и произвольно больших изображений.

Приложения Image Processing Toolbox позволяют вам автоматизировать общие рабочие процессы обработки изображений. Можно в интерактивном режиме сегментировать данные изображения, сравнить регистрационные методы изображений и пакетно обработать большие наборы данных. Функции визуализации и приложения позволяют вам исследовать изображения, 3D объемы и видео; настройте контраст; создайте гистограммы; и управляйте видимыми областями (ROIs).

Можно ускорить алгоритмы путем выполнения их на многоядерных процессорах и графических процессорах. Много функций тулбокса поддерживают генерацию кода C/C++ для развертывания системы компьютерного зрения и анализа прототипа.

Изучите основы Image Processing Toolbox

Импорт и экспорт данных изображения, преобразование типов изображения и классов

Интерактивные инструменты для отображения изображений и исследования

Масштабируйте, вращайте, выполните другие преобразования N-D и выровняйте изображения с помощью корреляции интенсивности, соответствия функции или отображения контрольной точки

Контрастная корректировка, морфологическая фильтрация, deblurring, основанная на ROI обработка

Анализ области, анализ структуры, пиксель и статистика изображений

Выполните задачи обработки изображений, такие как удаление шума изображения и создание изображений с высоким разрешением от изображений низких разрешений, с помощью сверточных нейронных сетей (требует Deep Learning Toolbox™),

Фильтр, сегмент, и выполняют другие операции обработки изображений на 3-D объемных данных

Импортируйте, экспортируйте, обработайте и визуализируйте гиперспектральные данные

Сгенерируйте код С, HDL-код и MEX-функции, и запустите код обработки изображений по графическому процессору (GPU)

Как с картинки: секреты обработки в instagram

Всем нам нужны не только хорошие профессиональные фотографии, но и самые обычные, сделанные  для социальных сетей. Поэтому вот вам наши советы о том, как сделать удачную фотографию, обработать ее и собрать все лайки 🙂 Начнем!

1. Первый совет вам может показаться очевидным, но почему-то многие не пользуются им: обязательно протирайте камеру перед использованием!

2. Свет. Это чрезвычайно важно! Фото, сделанное при плохом освещении, не спасет ни один фильтр. Снимать лучше всего на улице или у окна.

3. Если фото яркое и изначально хорошего качества, то незачем перегружать его фильтрами. Используйте стандартные настройки яркости-контрастности: просто слегка подвиньте “бегунок”.

4. Если вы пользуетесь стандартными фильтрами инстаграм, лучше используйте выбранный фильтр на 60-70%. Для этого просто еще раз нажмите на выбранный фильтр и укажите нужное значение.

5. Включайте функцию HDR при съемке — она поможет правильно распределить свет.

Популярные приложения:

Приложение бесплатное, но доступных фильтров мало. Пакеты нужно докупать. Конечно, можно пользоваться и имеющимися — они неплохие. Но все блогеры рекомендуют не скупиться — у многих из них получаются по-настоящему красивые фотографии.

Рекомендуемые фильтры: A6, Е1

Неплохое приложение, но почему-то многие девушки не умеют им пользоваться правильно. А правильно — это в меру. Там есть хорошие штуки: например, выборочная коррекция (может сделать ярче не весь снимок, а только нужный объект). Хотите добиться эффекта состаренности или пленки? Добавьте немного зернистости. Ключевое слово — немного :)

Приложение платное, но стоящее. Много интересных фильтров и эффектов.Иногда, чтобы сделать фотографию необычной, достаточно просто добавить блик на фото.

Полезное предложение, потому что не всегда сразу удается создать идеальную композицию. Лишние люди в кадре или не заметили мусор в углу фотографии? Приложение как раз поможет убрать ненужные детали.

Вы наверняка знаете про приложения типа Facetune (их стало довольно много), которые помогают нам приукрасить реальность: сделать ноги длиннее, фигуру стройнее, а губы пухлее. Все это, конечно, здорово. Но мало у кого получается сделать это незаметно. Поэтому давайте просто любить себя такими, какие мы есть :)

А чтобы у вас было больше красивых фотографий, бывайте в красивых местах и замечайте красоту вокруг. Успехов! 🙂

Нейрокорреляты эпизодического кодирования картинок и слов

Реферат

Поразительной особенностью человеческой памяти является то, что картинки запоминаются лучше, чем слова. Мы исследовали нейронные корреляты памяти изображений и слов в контексте кодирования эпизодической памяти, чтобы определить специфические для материала различия в моделях активности мозга. Для этого мы использовали позитронно-эмиссионную томографию для картирования областей мозга, активных во время кодирования слов и изображений объектов.Кодирование осуществлялось с использованием трех различных стратегий для изучения возможных взаимодействий между спецификой материала и типами обработки. Кодирование изображений привело к большей активности двусторонней зрительной и медиальной височной коры по сравнению с кодированием слов, тогда как кодирование слов было связано с повышенной активностью в префронтальной и височно-теменной областях, связанной с функцией языка. Каждая стратегия кодирования характеризовалась особым паттерном активности, но эти паттерны были в основном одинаковыми для изображений и слов.Таким образом, улучшенная общая память для изображений может быть опосредована более эффективным и автоматическим задействованием областей, важных для зрительной памяти, включая медиальную височную кору, тогда как механизмы, лежащие в основе конкретных стратегий кодирования, похоже, действуют аналогичным образом с изображениями и словами.

Люди обладают замечательной способностью запоминать картинки. Несколько десятилетий назад было показано, что люди могут запоминать более 2000 изображений с точностью не менее 90% в тестах на распознавание в течение нескольких дней, даже при коротком времени представления во время обучения (1).Эта отличная память на картинки постоянно превосходит нашу способность запоминать слова (2, 3). Кроме того, различные манипуляции, влияющие на производительность памяти, по-разному влияют на изображения и слова. Одна из таких манипуляций — это уровни эффекта обработки, что является преимуществом для последующего извлечения более сложной или семантической обработки стимулов во время кодирования (4, 5). Этот эффект уровней больше для слов, чем для изображений, из-за превосходной памяти изображений даже после неглубокого или несемантического кодирования (6).Одна из теорий механизма, лежащего в основе превосходной памяти изображений, заключается в том, что картинки автоматически включают множественные представления и ассоциации с другими знаниями о мире, тем самым поощряя более сложное кодирование, чем это происходит со словами (2, 5, 7). Эта теория предполагает, что существуют качественные различия между способами обработки слов и изображений во время запоминания.

С эволюционной точки зрения способность запоминать различные аспекты визуальной среды должна быть жизненно важной для выживания, поэтому неудивительно, что память на изобразительный материал особенно хорошо развита.Однако механизмы мозга, лежащие в основе этого феномена, до конца не изучены. Эксперименты по нейровизуализации с использованием вербальных или невербальных материалов в качестве стимулов показали, что существуют различия в областях мозга, участвующих в обработке этих двух видов стимулов. Например, предыдущие эксперименты по нейровизуализации показали медиальную временную активацию во время кодирования лиц и других невербальных зрительных стимулов (8–13), но не постоянно во время кодирования слов (14–16). Напротив, активация медиальных височных областей была обнаружена во время поиска слов (17, 18), но не всегда во время поиска невербального материала (10, 11, 19, 20).При сравнении запоминания слов и изображений не удалось найти никакой разницы между ними, но, поскольку требовалось вспомнить имя, соответствующее картинке, различия между этими двумя условиями могли быть уменьшены (21). Эти результаты предполагают различия между функциональной нейроанатомией памяти слов и картинок, но отсутствуют достаточные прямые сравнения. Мы исследовали нейронные корреляты памяти для изображений и слов в контексте кодирования памяти, чтобы определить, можно ли идентифицировать специфические для материала мозговые сети для памяти.Кроме того, кодирование выполнялось с использованием трех различных наборов инструкций, чтобы увидеть, является ли специфичность материала общим свойством памяти или зависит от того, как материал обрабатывается.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Двенадцать молодых правшей (шесть мужчин, шесть женщин, средний возраст ± стандартное отклонение = 23,0 ± 3,5 года) участвовали в эксперименте. Еще 12 субъектов участвовали в пилотном эксперименте, и их данные были включены в поведенческий анализ.В качестве стимулов в эксперименте использовались конкретные, часто встречающиеся слова или штриховые рисунки знакомых объектов (22). Все стимулы предъявлялись на мониторе компьютера черным цветом на белом фоне. Было три задачи кодирования как для слов, так и для изображений, требующих трех списков изображений и трех списков слов. Все списки были сопоставлены по частоте слов, длине слова, знакомству и сложности изображения, независимо от того, был ли список представлен в виде слов или изображений. Для двух условий кодирования испытуемых просили принять определенные решения относительно стимулов, но не просили их запоминать; поэтому память на предметы, представленные в этих условиях, была случайной.Одно случайное условие включало несемантическую или поверхностную обработку стимулов (размер изображения или регистр букв), а другое требовало семантической или глубокой обработки стимулов (живое / неживое решение). Эти два условия были выбраны, потому что предыдущая работа показала, что информация, которая была обработана во время глубокого кодирования, то есть с большей проработкой или связью ее через семантические ассоциации с другими знаниями, запоминается лучше, чем информация, обработанная поверхностным способом, т.е.г., чисто на основе восприятия (4, 5). Во время третьего условия, преднамеренного обучения, испытуемых проинструктировали запомнить картинки или слова и сказали, что они будут проверяться по этим предметам. После сканирования испытуемые выполнили две задачи на распознавание памяти, одну для стимулов, закодированных в виде слов, и одну для стимулов, закодированных в виде изображений. Эти задачи состояли из 10 целей из каждого из трех условий кодирования для слов или изображений и 30 отвлекающих факторов (то есть всего 60 элементов). Все стимулы в задачах распознавания были представлены в виде слов, независимо от того, были ли они изначально представлены в виде слов или изображений, чтобы предотвратить эффекты потолка для распознавания изображений.

Шесть сканирований позитронно-эмиссионной томографии с инъекциями 40 мКи H ₂ ¹⁵ O каждый и с интервалом 11 минут были выполнены всем испытуемым, когда они кодировали стимулы, описанные выше. Сканирование проводилось на томографе GEMS PC2048–15B с восстановленным разрешением 6,5 мм как в поперечной, так и в аксиальной плоскостях. Этот томограф позволяет снимать одновременно 15 плоскостей, разделенных расстоянием 6,5 мм (от центра к центру). Данные об излучении были скорректированы на ослабление посредством сканирования передачи, полученного на тех же уровнях, что и сканирование излучения.Движение головы во время сканирования было минимизировано за счет использования термопластической маски, которая была прикреплена к голове каждого субъекта и прикреплена к платформе сканера. Каждая задача начиналась за 20 секунд до введения изотопа и продолжалась в течение 1-минутного периода сканирования.

Для шести сканирований три списка были отнесены к трем условиям кодирования в уравновешенной манере, и порядок условий также был уравновешен для разных субъектов. Во время всех сканирований испытуемые нажимали кнопку правым указательным или средним пальцем, чтобы указать свое решение о стимуле или, во время условия преднамеренного обучения, просто произвести двигательную реакцию.

Поведенческие данные были проанализированы с использованием ANOVA с повторными измерениями с типом стимула и условием кодирования в качестве повторных измерений. Сканирование позитронно-эмиссионной томографии регистрировалось с помощью воздуха (23), пространственно нормализовано (в системе координат атласа Талаира и Турну, ссылка 24) и сглажено (до 10 мм) с помощью spm95 (25). Отношения регионального мозгового кровотока (rCBF) к глобальному мозговому кровотоку (CBF) в рамках каждого сканирования для каждого субъекта были вычислены и проанализированы с использованием частичных наименьших квадратов (PLS) (26) для определения пространственно распределенных паттернов мозговой активности, связанных с различными условия задачи.PLS — это многомерный анализ, который работает на ковариации между вокселями мозга и планом эксперимента для определения нового набора переменных (так называемых скрытых переменных или LV), которые оптимально связывают два набора измерений. Мы использовали PLS для анализа ковариации значений вокселей мозга с кодированием ортонормированных контрастов для экспериментального дизайна. Результатом являются наборы взаимно независимых моделей пространственной активности, изображающие области мозга, которые в целом демонстрируют наиболее сильную связь с (т.е., ковариантны) с контрастами. Эти паттерны отображаются в виде отдельных изображений (рис. 1), которые показывают области мозга, которые зависят от контраста или контрастов, которые вносят вклад в каждый LV. Каждый воксель мозга имеет вес, известный как значимость, который пропорционален этим ковариациям, и умножение значения rCBF в каждом вокселе мозга для каждого субъекта на значимость для этого вокселя, а суммирование по всем вокселям дает оценку для каждого субъекта. данный LV. Значимость для каждого LV в целом определялась с помощью перестановочного теста (26, 27).В этом эксперименте были идентифицированы пять LV, все из которых были значимыми с помощью перестановочного теста ( P <0,001). Первые три LV идентифицировали области мозга, связанные с основными эффектами типа стимула и условия кодирования, а четвертый и пятый LV идентифицировали взаимодействия между типом стимула и условием кодирования. Поскольку значимость выводится на одном аналитическом шаге, коррекция множественных сравнений, как при одномерном анализе изображений, не требуется.

Воксели, показанные в цвете, — это те, которые лучше всего характеризуют паттерны активности, идентифицированные LV 1–3 из анализа PLS (см. Материалы и методы ).На стандартном магнитно-резонансном изображении отображаются области от -28 мм до +48 мм относительно линии передняя комиссура-задняя комиссура (AC-PC) (с шагом 4 мм). Цифры, показанные слева, указывают уровень в мм

В дополнение к тесту перестановки, вторым и независимым шагом в анализе PLS является определение стабильности выступов для вокселей мозга, характеризующих каждый паттерн, идентифицированный LV. Для этого все выступы подвергались начальной оценке стандартных ошибок (28, 29).Эта оценка включает случайную повторную выборку субъектов с заменой и вычисление стандартной ошибки значимости после достаточного количества выборок начальной загрузки. Пиковые воксели с отношением заметности / SE ≥ 2,0 считались стабильными. Локальные максимумы для областей мозга со стабильными выступами на каждом LV были определены как воксель с отношением заметности / SE выше, чем у любого другого воксела в 2-сантиметровом кубе с центром в этом вокселе. Расположение этих максимумов указывается в области мозга, или извилины, и в области Бродмана (BA), как определено в атласе Талаирах и Турну.Выбранные локальные максимумы показаны в таблицах 2 и 3 с результатами соответствующих контрастов из SPM95 (то есть, основные эффекты и взаимодействия) в качестве сравнения. Одномерные тесты были выполнены на выбранных максимумах в качестве дополнения к анализу PLS, чтобы помочь в интерпретации эффектов взаимодействия, а не в качестве теста значимости. Логический компонент нашего анализа исходит из теста перестановки и надежности, оцениваемой с помощью оценок бутстрапа.

РЕЗУЛЬТАТЫ

Картинки запоминались лучше, чем слова в целом (таблица 1), и как семантическая обработка, так и намеренное обучение привели к лучшему распознаванию, чем несемантическое кодирование.Кроме того, наблюдалось значительное взаимодействие типа стимула и стратегии кодирования с производительностью распознавания, вызванное большей разницей между памятью для изображений и слов во время несемантического состояния.

Эффективность распознавания изображений и слов, оставляющих большую часть изображения в каждой строке относительно строки AC-PC. Правая часть изображения представляет собой правую часть мозга. ( A ) Области мозга с повышенным rCBF во время кодирования изображений показаны желтым и красным, а области с повышенной активностью во время кодирования слов показаны синим (LV1).( B ) Области мозга с повышенным rCBF во время семантического кодирования по сравнению с двумя другими состояниями (LV2) показаны красным. ( C ) Области мозга с повышенным rCBF во время преднамеренного обучения по сравнению с двумя другими состояниями (LV3) показаны красным. Выбранные максимумы из этих регионов показаны в Таблице 2.

Были идентифицированы три паттерна активности rCBF, преимущественно связанных с основными эффектами типа стимула и условий кодирования. Один паттерн отличал кодирование изображений от кодирования слов, один характеризовал семантическое кодирование от несемантической обработки и преднамеренного обучения, а третий отделял преднамеренное обучение от двух других условий.Была большая активация во время кодирования изображений, по сравнению со словами, в обширной области двусторонней вентральной и дорсальной экстрастриарной коры и в двусторонней медиальной височной коре, особенно в вентральной части (рис. 1 A и таблица 2). В обоих этих регионах увеличение rCBF было более выраженным в правом полушарии. В экстрастриатной коре rCBF увеличивалось во время кодирования изображения по сравнению с кодированием слов одинаково во всех трех условиях стратегии кодирования, тогда как в медиальной височной коре эта специфическая для стимула разница была больше во время несемантической обработки (рис.2 A и C ). С другой стороны, кодирование слов было связано с более высоким rCBF при всех состояниях в двусторонней префронтальной коре и передних частях средней височной коры (рис. 1 A и таблица 2). В отличие от увеличения rCBF во время кодирования изображения, увеличение префронтальной и височной коры во время кодирования слова было более значительным в левом полушарии. Повышенный rCBF также был обнаружен в левой теменной коре при кодировании слов.

Отдельные области коры с различной активностью во время кодирования: основные эффекты

Отношение rCBF к CBF всего мозга в областях мозга, которые показали взаимодействие между типом стимула и условием кодирования. Средние височные области от LV1 ( A, и C , координаты показаны в скобках) показали более высокий rCBF во время кодирования изображения по сравнению с кодированием слова ( P <0,001 для правого полушария и P <0.02 слева). Эти области также имели взаимодействия условие × стимул по одномерному тесту (оба P <0,05), что указывает на большую разницу между картинками и словами в несемантических условиях. B и D показывают медиальные височные области от LV4, которые показали взаимодействия стимула × кодирование, включая несемантические и преднамеренные условия обучения (одномерное взаимодействие для правого полушария P = 0,02; левого полушария P = 0.07). E и F показывают области из LV5 с взаимодействиями «стимул × кодирование», включающими несемантические и семантические условия (одномерное взаимодействие для левой моторной области, P = 0,01; взаимодействие для левой орбитофронтальной области, P = 0,006). Дополнительные области с взаимодействиями «стимул × кодирование» показаны в таблице 3. Несемантическое, несемантическое кодирование; сем, семантическое кодирование; учиться, преднамеренное обучение.

Области мозга с повышенной активностью во время условия семантического кодирования по сравнению с двумя другими состояниями находились в основном в левом полушарии.Эти области включали вентральную и дорсальную части медиальной префронтальной коры, а также область, которая включала как медиальную височную область, так и заднюю часть островка (рис. 1 B и таблица 2). Семантическое кодирование также привело к увеличению rCBF в двусторонней задней экстрастриатной коре. Такая закономерность увеличения rCBF при семантическом кодировании была обнаружена как для изображений, так и для слов. Увеличение rCBF во время преднамеренного обучения по сравнению с обоими случайными условиями кодирования также наблюдалось в левой префронтальной коре, но в левой вентролатеральной префронтальной коре, в отличие от медиальной и передней областей, активируемых во время семантического кодирования (рис.1 C и таблица 2). Кроме того, увеличение rCBF было обнаружено в левой премоторной коре и хвостатом ядре, а также в двусторонней вентральной экстрастриарной коре во время преднамеренного обучения. Как и в случае с семантическим кодированием, паттерн rCBF, наблюдаемый в этих областях во время преднамеренного обучения, характеризует как изображения, так и слова.

Было несколько областей мозга, которые показали взаимодействие между типом стимула и условиями кодирования (таблица 3), особенно медиальные височные области.В дополнение к различию, уже отмеченному в этих областях во время несемантического кодирования, была еще одна область в правой медиальной височной коре, которая показала взаимодействие, включающее несемантические и преднамеренные условия обучения (идентифицированные на LV4). Это взаимодействие было вызвано устойчивой активностью в этой области в условиях кодирования изображения со снижением активности во время преднамеренного заучивания слов по сравнению с несемантическим условием (рис. 2 B ). Также была область в левой медиальной височной коре, которая показывала противоположное взаимодействие, заключающееся в большем увеличении активности во время заучивания слов по сравнению с несемантическим состоянием (рис.2 D ). Наконец, было взаимодействие в левой моторной коре (идентифицированное на LV5), вызванное увеличением активности в семантическом состоянии для изображений по сравнению с несемантическим состоянием, с противоположным паттерном для слов (рис. 2 E ). Напротив, при семантическом кодировании в левой орбитофронтальной коре происходило усиление активности, но только для слов (рис. 2 F ).

Отдельные области коры с различной активностью во время кодирования: взаимодействия

ОБСУЖДЕНИЕ

Результаты этого эксперимента направлены на ответы на три вопроса о нейробиологии памяти, первый из которых — почему картинки запоминаются лучше, чем слова.Поведенческие результаты показали общую разницу в точности распознавания изображений и слов, которая была наибольшей для тех элементов, которые были обработаны с помощью несемантического кодирования. Измерения активности мозга выявили области, которые показали общую картину различий между изображениями и словами, а также области, которые имели различия в основном во время несемантической обработки. Повышенный rCBF в условиях кодирования изображения был обнаружен в двусторонней экстрастриарной и вентральной медиальной височной коре.Экстрастриальная кора головного мозга активируется во время зрительного восприятия как вербального, так и невербального материала (30–33) и, возможно, была более активной во время кодирования изображения, потому что картинки, хотя и простые линейные рисунки, вероятно, были визуально более сложными, чем слова. Эта разница в визуальных характеристиках могла также повлиять на медиальную височную активность. С другой стороны, медиальная височная кора головного мозга давно известна из экспериментов с поражениями как важная для эпизодической памяти (34–38) и может быть особенно важна для кодирования новой информации (39).Большая активность медиальной височной коры во время кодирования изображений по сравнению со словами предполагает, что изображения более непосредственно или эффективно задействуют эти связанные с памятью области мозга, что приводит к более качественному запоминанию этих элементов. Этот эффект может быть частично связан с отличительностью или новизной, которая, как было показано, активирует медиальную височную кору (13), учитывая, что изображения, даже если они были знакомыми объектами, могут быть более новыми, чем знакомые слова. Кроме того, поскольку лучшая память для изображений и активация медиальной височной коры были более очевидны в условиях несемантического кодирования, включение сетей памяти изображениями может быть автоматическим и привести к более прочным следам памяти (40).Следовательно, этот тип информации, по-видимому, лучше представлен и более доступен для механизмов поиска, независимо от предполагаемой задачи кодирования. Слова, с другой стороны, активируют области левого полушария, которые, как ранее было показано, участвуют в речевых задачах, включая левую лобную, височную и теменную области (30, 41, 42). Этот результат подразумевает, что кодирование слов в первую очередь задействует распределенную систему регионов, участвующих в лингвистической обработке, которая менее способна поддерживать последующее извлечение из эпизодической памяти.Также следует отметить, что в дополнение к любым преимуществам, предоставляемым изображениям во время первоначальной обработки, во время поиска, вероятно, также будет обнаружена специфичность материала. То есть в реальных ситуациях отчасти причина превосходной памяти изображения, вероятно, вызвана особенностями соответствия между внутренними представлениями изображения и самим изображением, когда оно встречается повторно и распознается.

Второй вопрос: приводят ли разные стратегии кодирования к участию разных областей мозга.Результаты тестов на распознавание показали, что память изображений и слов практически эквивалентна после семантической обработки или преднамеренного обучения. Однако паттерны мозговой активности во время этих двух состояний были совершенно разными, показывая различную активность в основном в префронтальной и экстрастриарной области коры. Предыдущие эксперименты по нейровизуализации показали активацию левой префронтальной области как во время семантической обработки, так и во время преднамеренного обучения, которая отличается от правой префронтальной активации во время восстановления памяти, что привело к развитию HERA или модели асимметрии полушарного кодирования / извлечения (43, 44).В нашем эксперименте семантическая обработка сопровождалась повышенной активностью в вентромедиальной и дорсомедиальной областях левой префронтальной коры, которые показали повышенную активность во время семантической или языковой обработки в других экспериментах (45–49). Преднамеренное обучение показало увеличение rCBF в различных частях левой префронтальной коры, в первую очередь в вентролатеральных областях, которые ранее были активными во время преднамеренного обучения (15, 16) и эпизодического поиска (13, 50). Таким образом, хотя и семантическая обработка, и преднамеренное обучение, несомненно, включают в себя некую детальную обработку, которая преимущественно задействует левую префронтальную кору, наши результаты показывают, что существует диссоциация между частями левой префронтальной коры, которые участвуют в этих двух стратегиях.Экстрастриатная кора также проявляла различную активность при семантическом и намеренном кодировании. Семантическое кодирование активировало задние экстрастриальные области, аналогичные областям, активированным во время беззвучного называния стимулов, подобных тем, которые используются здесь (51). Напротив, преднамеренное обучение активировало больше вентральных частей экстрастриарной коры, аналогично исследованию, в котором сообщалось об активации левой вентральной затылочно-височной коры во время преднамеренного обучения лиц (10). Таким образом, в настоящее время существуют сходные доказательства в поддержку дифференциальной реакции как префронтальной, так и экстрастриарной коры во время кодирования, в зависимости от конкретной стратегии кодирования, которая используется.Этот результат, вместе с поведенческими данными, показывает, что разные механизмы мозга, лежащие в основе разных стратегий кодирования, могут обеспечивать одинаково эффективную поддержку обработки памяти.

Последний вопрос, решаемый в этом эксперименте, заключается в том, существует ли взаимодействие между типом кодируемого стимула и стратегией, используемой для кодирования, т.е. являются ли области мозга, активные в различных условиях кодирования, одинаковыми или разными для изображений и слов? Поведенческие результаты показывают четкое взаимодействие, поскольку наибольшие различия в производительности проявляются во время несемантической обработки.Паттерны мозговой активности демонстрируют что-то от этого взаимодействия, потому что есть вентральные медиальные височные области, где разница rCBF также наибольшая во время несемантического состояния (обсуждалось выше). Однако во время семантического кодирования и преднамеренного обучения многие области мозга демонстрируют аналогичное изменение активности, связанное с кодированием, для изображений и слов, что указывает на то, что в этих областях эти два механизма кодирования могут работать одинаково независимо от природы поступающих стимул.Этот паттерн активности мозга отражается в результатах распознавания, которые аналогичны для изображений и слов во время семантического кодирования и преднамеренного обучения. Тем не менее, шаблоны не идентичны. Активность медиальной височной коры особенно чувствительна как к типу стимула, так и к условию кодирования. Правое полушарие показало устойчивую активность в отношении изображений и более разнообразную активность в отношении слов (в зависимости от условий кодирования), тогда как левое полушарие продемонстрировало возрастающую активность с более глубокой обработкой слов и более изменчивым шаблоном для кодирования изображений.Эта асимметрия согласуется с описанием различных эффектов поражения правого и левого полушария в медиальной височной коре на невербальную и вербальную память соответственно (например, ссылки 52 и 53). Это также согласуется с активацией левых медиальных височных структур во время семантического кодирования слов (14, 54) или извлечением семантически закодированных слов (17) и активацией правой медиальной височной коры во время кодирования лиц (10). Кроме того, хотя левая медиальная префронтальная кора активна во время семантической обработки как изображений, так и слов, вентральная часть этой области в большей степени участвует во время кодирования слов.Этот вывод подтверждает другие исследования, в которых сообщалось об участии левой вентральной префронтальной коры в обработке речи (42) и вербальном поиске (50).

Наша способность запоминать картинки лучше, чем слова, особенно в ситуациях, которые не обеспечивают адекватной поддержки для последующего извлечения, таким образом, оказывается опосредованной медиальной височной и экстрастриальной корой, которые имеют сильные взаимосвязи друг с другом (55, 56). Неясно, какую именно пользу дает изображениям активация областей зрительной памяти.Вышеупомянутая теория предполагает, что изображения вызывают более сложное или ассоциативное кодирование, чем это происходит со словами. Если предположить, что этот процесс создания ассоциаций в определенном контексте осуществляется медиальной височной корой (57, 58), то наши результаты подтвердят эту гипотезу. Независимо от конкретного механизма, наши результаты показывают, какие области мозга могут иметь решающее значение для превосходной памяти изображений, и дают направление для будущих исследований в отношении того, какой аспект изображений необходим и достаточен для преимущественного использования этих областей, связанных с памятью.

Благодарности

Мы благодарим сотрудников центра ПЭТ при Институте психиатрии Кларка за их техническую помощь в проведении этого эксперимента. Работа поддержана грантом Фонда психического здоровья Онтарио.

СОКРАЩЕНИЯ

rCBF,

регионарный церебральный кровоток;

CBF,

мозговой кровоток;

PLS,

частичные наименьшие квадраты;

LV,

скрытая переменная

• Поступила 15 августа 1997 г.
• Принято 8 декабря 1997 г.

• Авторские права © 1998, Национальная академия наук

Обработка изображений — обзор

XI.D Обработка изображений

Обработка изображений пытается извлечь или изменить информацию, содержащуюся в изображении -зависимое сигнальное пространство. Военные — давние пользователи и пропагандисты теории, практики и оборудования в области обработки изображений. В медицине многие диагностические инструменты в значительной степени полагаются на процессоры изображений или обеспечивают быстрый анализ графической базы данных.Другие приложения для обработки изображений — это промышленность бытовой электроники, правоохранительные органы, геофизика, прогнозирование погоды, а также сжатие, передача и реконструкция телевизионных сигналов. В развивающейся области робототехники компьютерное зрение будет играть важную роль.

Обработка изображений может быть разделена на четыре подчиненные области, известные как восстановление изображения, улучшение, кодирование и анализ. Если предположить, что качество изображения ухудшилось из-за шума передачи, плохой оптики, геометрического искажения, движения и т. Д., Используются методы восстановления, чтобы исправить как можно больше повреждений.

могут преобразовывать оптические данные, обнаруженные в плоскости изображения, в электронный формат, который затем оцифровывается. Функция рассеяния точки моделирует оптическое искажение в плоскости изображения и может быть представлена ​​как передаточная функция. Функция разброса точки показывает, какая часть информации на объекте изображения «распространяется» на соседние области в плоскости изображения. Записывающее устройство также может вносить искажения и добавлять шумы в каналы связи.

Базовая задача восстановления изображения — удаление размытия.Инвертирующий фильтр используется для уменьшения эффекта шума и получения факсимиле источника. Сложная проблема восстановления без размытия — это проблема деконволюции, которая пытается восстановить изображение из набора проекций. Часто, как в случае медицинских рентгеновских аппаратов, электромагнитных помех (EMI) и аналогичных сканеров, сигнал представляет собой количество энергии, обнаруженное в плоскости изображения более низкого измерения. Восстановление трехмерного или двухмерного изображения аналогично рисованию человеческого лица по его тени.Энергия в двумерной или одномерной плоскости, полученная при освещении поглощающего трехмерного или двумерного объекта, представляет собой проекцию, которая может быть выражена в терминах ее спектральной характеристики. Чтобы восстановить изображение с некоторой степенью четкости, требуется несколько проекций. Теорема о проекционном срезе утверждает, что путем сбора группы одномерных проекций под разными углами может быть построено двухмерное изображение, а из срезов двухмерных изображений могут быть сформированы трехмерные изображения и так далее.Фурье и другие типы быстрых преобразований обычно используются для анализа данных из-за огромного количества данных, которые необходимо ассимилировать, чтобы восстановить изображение из его проекций.

Улучшение используется для улучшения способности интерпретировать базу данных изображений. Часто это субъективная оценка, основанная на человеческом восприятии. Он отличается от восстановления тем, что восстановление направлено на восстановление исходного изображения из его искаженного изображения, а при улучшении — на улучшение исходного изображения.Часто из-за ограничений полосы пропускания изображение может частично терять свою четкость. Когда необходимо сделать предположения о форме объекта, методы улучшения возвращают часть исходного качества изображения.

Кодирование изображения используется для сжатия представления изображения до минимально возможного количества битов при сохранении определенной степени разборчивости изображения. Например, простое изображение 1024 × 1024, разрешенное до 16 бит, требует 2 ²⁴ -битного поля данных. Такие цифры могут перегрузить практический канал связи или вызвать переполнение буфера памяти при обработке больших или множественных изображений.Поэтому сжатию данных изображения уделяется большое внимание. К счастью, типичное изображение содержит большое количество избыточной или коррелированной информации. Избыточные данные могут быть устранены с помощью одного из ряда методов, которые пытаются найти компромисс между скоростью обработки, требованиями к памяти и возможностями сжатия. Например, если большая часть изображения остается неизменной от кадра к кадру, статистические методы предполагают, что скорость передачи данных может быть снижена в среднем до 1 бит / пиксель.Кроме того, обычно существует значительная корреляция между соседними пикселями (или элементами изображения), которые также могут быть сжаты из базы данных. В системе DPCM сигнал заменяется оценкой его постепенного изменения. Поэтому медленно изменяющиеся сигналы сжимаются до небольшого динамического диапазона. Используя этот метод, 8-битное закодированное изображение часто можно заменить 3-битным эквивалентом DPCM без субъективной потери качества. Однако, если изображение состоит из резких высококонтрастных краев, DPCM будет работать плохо.

Были разработаны более математически интенсивные методы сжатия изображений в области преобразования, которые более непосредственно работают с вопросом корреляции. Однако они могут потребовать больших вычислительных ресурсов и могут ухудшить качество изображения, если их неправильно применить.

Обработка изображений — подготовка изображения к печати

Etch-A-Sketch — это очень простой 2D-плоттер, который ограничен рисованием одной непрерывной линии, одной толщины и цвета, который составляет темного на экране серебристого .Чтобы иметь возможность нанести фотографию на Etch-A-Sketch , нам нужно преобразовать изображение так, чтобы —

1. разрешение имеет смысл для движений по экрану
2. это 1 бит, только вкл / выкл (здесь нет оттенков серого)
3. его можно нарисовать одной сплошной линией

Разрешение экрана

После того, как я разобрался с базовым управлением шаговыми двигателями, первым шагом было определение разрешения путем рисования на экране последовательностей шаблонов вверх-вправо-вниз-вправо-вверх-вправо-вниз-вправо.Увеличивая и уменьшая длину правых частей , я нашел размер шага, который при рисовании рисовал то, что выглядело как две соседние линии.

Получившийся масштаб плоттера был 25 — то есть, чтобы сделать шаг вправо на один пиксель, нам нужно повернуть колесо на 25 шагов ^{. При рисовании экрана было рассчитано максимальное разрешение (240×144) для этого масштаба.}

Экран имеет соотношение 5: 3, поэтому любое другое разрешение с аналогичным масштабированием также будет работать.В некоторых нижеприведенных примерах используется более низкое разрешение 100×60.

Размер входного изображения изменяется путем масштабирования размера (ширина / высота), который ближе всего к целевому размеру, гарантируя, что мы не сжимаем изображение меньше целевого ни в одном из измерений. Полученное изображение затем обрезается до нужного размера.

  из изображения импорта PIL

t_width, t_height = (240, 144)
c_width, c_height = image.size

wr, hr = t_width / c_width, t_height / c_height

# Масштабируйте размер, ближайший к цели.ratio = wr, если wr> hr else hr
target = int (c_width * ratio), int (c_height * ratio)

image_r = image.resize (цель, Image.ANTIALIAS)

c_width, c_height = image_r.size

# Вырезать прямоугольную область из этого изображения.
# Блок представляет собой 4-кортеж, определяющий координату левого, верхнего, правого и нижнего пикселей.
hw, hh = c_width // 2, c_height // 2
x, y = t_width // 2, t_height // 2

image_r = image_r.crop ((hw - x, hh -y, hw + x, hh + y))
  

  из PIL import ImageOps
импорт cv2
импортировать numpy как np

серый = image_r.convert ('L')

ocv = np.array (серый)
порог1 = 200
threshold2 = 50
edgec = cv2.Canny (ocv, порог1, порог2)
edgec = Image.fromarray (edgec)
edgec = ImageOps.invert (edgec)
Edgec
  

  fill_patterns = [
    нп.массив ([[1]]),
    1-н.п. глаз (16),
    1-нп. Глаз (8),
    1-нп. Глаз (4),
]
  

  def line_fill (img, mask_expand = 0):
    data = np.array (img) # "data" - это массив высотой x шириной x 4 numpy
    вывод = данные.копия ()

    ширина, высота = data.shape

    для n шаблон в перечислении (fill_patterns):

        p_width, p_height = pattern.shape

        fill_image = np.tile (шаблон * 255, (ширина // p_width + 1, высота // p_height + 1))
        fill_image = fill_image [: width,: height] # Опускаемся до размеров изображения, чтобы мы отображали прямо.
        вывод [маска] = fill_image [данные == n]

    вернуть Image.fromarray (вывод)
  

  из PIL import ImageFilter

def expand_mask (данные, итеры):
    yd, xd = данные.форма
    output = data.copy ()

    для _ в диапазоне (iters):
        для y в диапазоне (ярд):
            для x в диапазоне (xd):
                если (
                    (y> 0 и данные [y-1, x]) или
                    (y  0 и данные [y, x-1]) или
                    (x