Что такое пиксел—ArcGIS Pro | Документация

Основной элемент, составляющий цифровое изображение, называется пикселом, это производное от словосочетания «picture element» (элемент изображения). При работе с цифровыми изображениями в ГИС и дистанционном зондировании важно понимать, как создается пиксел.

Основной формат цифрового изображения

Цифровое изображение составлено из прямоугольной матрицы чисел, которые используются для формирования изображения. Оно имеет как геометрические, так и радиометрические свойства. Каждое число в матрице представляет собой пиксел. Пиксел в его базовой форме — это число в матрице, которое описывает яркость и цвет точки на изображении при ее отображении. Такой формат данных также называется растром или изображением. Физика того, что содержит число в матрице, зависит от геометрии, значения пиксела и цвета, который он представляет, и связана с его радиометрией. Он фиксирует взаимодействие света и окружающей среды в определенном географическом месте.

Цифровой рисунок — это матрица значений, представляющих яркость.

Природа света

Свет ведет себя либо как волновая форма, либо как частица. Свет — это поток частиц, называемых фотонами. Эти частицы исходят от солнца и проходят через атмосферу, где некоторые из них поглощаются, а некоторые рассеиваются, сталкиваясь с частицами воздуха, водяным паром и другими составляющими атмосферы. Этот поток фотонов, как напрямую от солнца, так и не напрямую из атмосферы, называется нисходящим излучением или освещенностью. Затем фотоны попадают на целевой объект на поверхности Земли, где некоторые фотоны поглощаются целью, а некоторые отражаются. Те, что отразились, передаются датчику, некоторые проходят через атмосферу, а некоторые снова поглощаются. Процент, который измеряется датчиком, называется коэффициентом пропускания.

На этой схеме показано упрощенное взаимодействие датчика солнца и цели, наблюдаемое датчиком.

Взаимодействие света с датчиком

Фотоны, достигающие передней части датчика, собираются объективом и фокусируются на фокальной плоскости в задней части корпуса датчика. Фокальная плоскость представляет собой набор физических ячеек, таких как ПЗС-матрица, которые чувствительны к фотонам. Это физические устройства, которые измеряют свет, поступающий на датчик, и выдают число, представляющее пиксел цифрового изображения. Их также называют ямами, поскольку они ведут себя аналогично контейнеру, собирающему фотоны. Фотоны ведут себя как физические частицы, а контейнеры, которые их собирают в датчике, имеют два важных свойства. Первое — это способность улавливать фотон. Оно называется квантовой эффективностью. Если в ячейку падают 100 фотонов, и 40 из них собираются, матрица имеет квантовую эффективность равную 40 процентам. Второе важное свойство — это глубина ямы или емкость контейнера. Контейнер может иметь емкость 60 000 фотонов. Если более 60 000 фотонов попадают в контейнер, остальные «переливаются». Иногда они переливаются и теряются; иногда они перетекают в соседние контейнеры и вызывают состояние, называемое вспышкой. Вспышка приводит к тому, что соседние пикселы становятся чрезмерно яркими; однако в большинстве современных фокальных плоскостей есть механизмы для смягчения этого эффекта. Поскольку солнечный свет проникает внутрь непрерывно, количество фотонов, попадающих на физическую матрицу, контролируется с помощью устройства, называемого затвором. Это физическое устройство, открывающее объектив, чтобы собрать фотоны, или закрывающее, чтобы предотвращать их проникновение. Затвор может быть механическим или электрическим. В обоих вариантах, он позволяет ячейке собирать фотоны в короткий период времени, называемый временем интегрирования или временем экспозиции.

Показана аналогия физического пиксела в фокальной плоскости с фотонным контейнером.

Свет как электромагнитная волна

Видимый свет воспринимается как имеющий цвет. Это свойство света, характеризующееся волновой природой света, электромагнитными волнами. Волны можно описать как имеющие периодичность или частоту, и у них есть длина волны. Разные цвета света имеют различную частоту и длину волны. Скорость света, частота и длина волны связаны математическим отношением, где c — скорость света, f — частота света, а ý — длина волны.

c = fý

Для приложений дистанционного зондирования и ГИС длина волны света является определяющим аспектом его цвета. Например, свет с длиной волны 400-500 нанометров (нм) — это синий цвет, 500-600 нм — зеленый, а 600-700 нм — красный, что называется видимой частью электромагнитного спектра. Электромагнитный спектр обширен и колеблется от высокоэнергетических гамма-лучей до низкоэнергетических радиоволн. Дистанционное зондирование в основном использует видимую и микроволновую части спектра.

Схема электромагнитного спектра показывает цвета видимого света и остального спектра.

Датчики улавливают спектр света

Ячейки или физические пикселы датчика могут быть чувствительными к различным длинам волн света или различным цветам света. Это достигается путем некоторой фильтрации света до того, как он будет обнаружен светочувствительным физическим пикселом. Вся последовательность изображения от источника освещения до пиксела, считываемого с датчика, представляет собой встроенный в датчик фильтр для разделения света в соответствии с длиной волны для разделения цветов.

Изображение состоит из данных одного канала или нескольких каналов. Если это один канал, у него есть диапазон длин волн, который он получил. Если пиксел получил широкую часть видимого спектра, он называется панхроматическим. Если он имеет несколько каналов, обычно три или более, он называется мультиспектральным. Если он имеет много каналов, например, 100 или больше, он называется гиперспектральным. Ширина этих каналов меньше, чем панхроматического, и изолирует определенную часть спектра. Каждый канал представляет отдельную часть спектрального диапазона света, отраженного от цели.

В ArcGIS мультиспектральное изображение отображается при помощи способа RGB Composite, где каждый канал растра соответствует одному из трех цветовых каналов. Для изображений с большим числом каналов, любой из этих трех каналов может быть использован для показа изображения. Три цветовых канала — это красный, синий и зеленый. Можно подставить любой канал растра для каждого из цветовых каналов.

Обычное изображение в естественном цвете состоит из трех каналов, где синий канал показывается как синий цветовой канал, зеленый как зеленый, а красный как красный. Каждый пиксел содержит три значения, связанные с каждым из цветов, приводящие к составному цвету.

Мультиспектральные изображения можно отображать в естественных цветах и как цветные инфракрасные, при наличии каналов.

Пикселы представляют местоположение на поверхности Земли

Кроме своих спектральных характеристик, пиксел представляет местоположение на поверхности Земли. Следующий рисунок показывает отношение между физическим пикселом в датчике и эффективной площадью, которую представляет пиксел, на Земле. Это отношение является функцией геометрии датчика и его геометрических аспектов в тот момент, когда было получено изображение. Размер того, что пиксел представляет на поверхности, называется Средним размером пиксела по земной поверхности (GSD) В датчике границы между пикселами фиксированы и незаметны. Однако пиксел на земле не определен четко, потому что атмосфера и оптика размывают и рассеивают свет. Вместо этого пикселы имеют тенденцию перекрываться на поверхности Земли. Математическая функция, которая описывает, что получается в физическом пикселе датчика, — это функция разброса точек. Если функция разброса точек велика, итоговое изображение будет размытым. Если функция разброса точек мала, изображение будет хорошо определено с четкими гранями.

Показана основная геометрия пиксела в датчике и на поверхности Земли для кадровой камеры.

Хранение значений пиксела

Так как пикселы — это цифровые числа, хранящиеся в памяти компьютера, значения являются отдельными и дискретными. Когда фотоны принимаются, они создают электрический заряд, который представляет собой аналоговый сигнал или непрерывную величину. Когда пиксель считывается с чипа ПЗС-матрицы, он преобразуется в дискретное число с помощью аналого-цифрового преобразователя. При конвертации этих значений им обычно присваиваются значения от 8 до 14 бит информации. Ограничивающим фактором является качество электроники. Это означает, что изображение содержит от 256 до 16 384 значений. Как правило, современные датчики имеют 12-разрядные аналого-цифровые преобразователи, которые выдают 4096 возможных уровней серого.

Этапы в датчике описаны от электрического заряда в пикселе до цифрового значения.

Краткая информация

Физический пиксел на фокальной плоскости датчика собирает фотоны, которые становятся электрическим зарядом. Этот заряд конвертируется в число и размещается в матрице или растровом формате. Поскольку положение и высота датчика в точный момент экспозиции точно известны, точное местоположение пиксела на поверхности Земли также известно.

Для мультиспектральных и гиперспектральных изображений значения пиксела в каждом из каналов составляют спектральный профиль для местоположения на поверхности Земли. Каждый тип материала поверхности, попадающий в изображение, например, тип растительности, почвы или здания, имеет спектральный профиль, называемый также спектральной сигнатурой. Существует множество методов нормализации уровней серого в пикселах изображения для обеспечения согласованности и облегчения анализа объектов и материалов поверхности Земли на основе спектрального анализа.

Значение пиксела — это измерение воспринимаемого излучения, которое связано с определенным местоположением на земле. Дистанционное зондирование использует эту информацию для анализа объекта или явления в этом местоположении. Цифровое изображение — это не только красивая картинка, это радиометрические и фотограмметрические измерения. Возможность анализа пикселов позволяет проводить анализ с помощью дистанционного зондирования для получения важных типов географической информации.

Более подробную информацию смотрите в разделе:

• Основные термины Esri для изображений и растров
• Данные дистанционного зондирования и изображения в ArcGIS

Связанные разделы

---

Отзыв по этому разделу?

Цифровое Изображение Как Объект Судебно -Портретной Экспертизы

Author

Listed:

Registered:

Abstract

Статья посвящена анализу цифрового изображения как объекта судебно-портретной экспертизы, рассматривается его понятие, виды, описывается алгоритм действий эксперта при проведении судебно-портретной экспертизы.

Suggested Citation

• Ефременко А. А., 2013. «Цифровое Изображение Как Объект Судебно -Портретной Экспертизы,» Известия Тульского государственного университета. Экономические и юридические науки, CyberLeninka;Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Тульский государственный университет», issue 4-2, pages 200-208.

Handle: RePEc:scn:013908:15543393

as

HTMLHTML with abstractplain textplain text with abstractBibTeXRIS (EndNote, RefMan, ProCite)ReDIFJSON

Download full text from publisher

File URL: http://cyberleninka.ru/article/n/tsifrovoe-izobrazhenie-kak-obekt-sudebno-portretnoy-ekspertizy
Download Restriction: no
—>

More about this item

Keywords

ОБЪЕКТ СУДЕБНО-ПОРТРЕТНОЙ ЭКСПЕРТИЗЫ; МЕТОДЫ ПРОИЗВОДСТВА СУДЕБНОПОРТРЕТНЫХ ЭКСПЕРТИЗ; ЦИФРОВОЕ ИЗОБРАЖЕНИЕ;
All these keywords.

Statistics

Access and download statistics

Corrections

All material on this site has been provided by the respective publishers and authors. You can help correct errors and omissions. When requesting a correction, please mention this item’s handle: RePEc:scn:013908:15543393. See general information about how to correct material in RePEc.

For technical questions regarding this item, or to correct its authors, title, abstract, bibliographic or download information, contact: . General contact details of provider: http://cyberleninka.ru/ .

If you have authored this item and are not yet registered with RePEc, we encourage you to do it here. This allows to link your profile to this item. It also allows you to accept potential citations to this item that we are uncertain about.

We have no bibliographic references for this item. You can help adding them by using this form .

If you know of missing items citing this one, you can help us creating those links by adding the relevant references in the same way as above, for each refering item. If you are a registered author of this item, you may also want to check the «citations» tab in your RePEc Author Service profile, as there may be some citations waiting for confirmation.

For technical questions regarding this item, or to correct its authors, title, abstract, bibliographic or download information, contact: CyberLeninka (email available below). General contact details of provider: http://cyberleninka.ru/ .

Please note that corrections may take a couple of weeks to filter through the various RePEc services.

О нас | Digital Image

Мы команда высококвалифицированных творцов…

Мы создаем для наших клиентов самые эффективные маркетинговые результаты. Сочетание опыта и навыков наших талантливых сотрудников дает нам беспрецедентную способность вводить новшества и производить выдающуюся работу.

Компания Digital Image проверена временем благодаря более чем 30-летнему опыту работы в рекламе и ноу-хау, направленным на достижение успеха. Запатентованная цифровая 3D-технология и процесс обеспечивают необычайно естественные фотореалистичные изображения, не имеющие себе равных у других компаний.

Наше отличие… Наши люди, одним словом Страсть

Наша культура заключается в том, чтобы ставить потребности наших клиентов на первое место. У нас есть лидеры, которые умеют руководить. Мы заботимся больше. У нас есть упорство. Мы встаем рано. Мы работаем усерднее. Мы думаем глубже. Мы раскрываем ваше уникальное преимущество, создавая более креативные сообщения для продвижения вашего бренда.

Тон компании исходит сверху. Когда лидерство такое же глобальное и дальновидное, как у нас, это означает атмосферу сотрудничества и творчества, которая пронизывает каждую команду.

Дэвид Хелли

Главный исполнительный директор

Основатель, владелец и генеральный директор Digital Image с более чем сорокалетним опытом работы в области маркетинга. Страсть Дэвида к ориентации на клиента, прочным отношениям, культуре, качественным результатам, технологиям и командной работе имеет первостепенное значение для достижения постоянного успеха компании. После создания компании в 1990 году Дэвид работал исполнительным директором, способствуя отраслевому пониманию, целеустремленности и практическому стилю руководства, который продолжает опираться на уникальные предложения команды как одного из самых эффективных и передовых маркетинговых ресурсов Среднего Запада.

Мэтт Мели

Президент

Более 35 лет опыта работы в рекламной индустрии, успешного создания брендов и достижения результатов в продажах. Динамичный лидер. Стратегический мыслитель. Креативный новатор. Агент роста. Умеет вдохновлять людей мыслить масштабно, действовать смело и сотрудничать, чтобы превзойти ожидания клиентов. Яростно сосредоточен на построении командной культуры, которая уважает творческие инновации и обеспечивает максимальную рентабельность инвестиций для клиентов.

Пустая вкладка

Маркетинг | Creative Services

• Полный пакет услуг
• Цифровые носители
• Традиционные СМИ
• Внутренние услуги и производство
• Учетные записи

Узнать больше

3D | Компьютерная графика | спецэффекты | Анимация | АР | VR

• Компьютерная графика Визуальные эффекты
• 3D/2D анимация
• Дизайн продукта | Визуализация
• Расширенное 3D-моделирование
• Интерактивная анимация
• Дополненный | Виртуальная реальность

Подробнее

От редакции | Производство видео

• Креативный монтаж
• Рекламные ролики
• Социальный | Корпоративный | Обучающие видео
• Анимационная графика | Композитинг
• Написание сценариев | Раскадровка
• Управление активами
• Полные производственные услуги

Подробнее

Интернет | Дизайн | Креативное развитие

• Креативный стиль | Брендинг
• Адаптивный веб-дизайн
• Печать | Мультимедийный дизайн
• Мобильный | Веб-приложения
• Электронная коммерция
• Системы управления контентом

Узнать больше

Аудиопродукция

• Музыка на заказ
• Смешивание | Редактирование
• Mix-to-Picture
• Голос за кадром
• Звуковой дизайн
• Поиск музыки | Лицензирование
• Подключение к источнику
• Иностранные переводы

Узнать больше

Услуги | Поддержка

• Полный пакет внутренних услуг
• Производство, Освещение | Звуковая сцена
• Большие удобные монтажные комнаты
• Просторные конференц-залы
• Служба поддержки клиентов | Услуги поддержки

Узнать больше

цифровых изображений | Encyclopedia.

com

Цифровое изображение представляет собой представление реального изображения в виде набора чисел, которые могут храниться и обрабатываться цифровым компьютером. Чтобы перевести изображение на числа, оно разделено на небольшие области, называемые

пикселей (элементы изображения). Для каждого пикселя устройство обработки изображений записывает число или небольшой набор чисел, которые описывают некоторые свойства этого пикселя, такие как его яркость (интенсивность света) или его цвет. Числа располагаются в массиве строк и столбцов, соответствующих вертикальному и горизонтальному положению пикселей в изображении.

Цифровые изображения имеют несколько основных характеристик. Одним из них является тип изображения. Например, черно-белое изображение записывает только интенсивность света, падающего на пиксели. Цветное изображение может иметь три цвета, обычно RGB (красный, зеленый, синий) или четыре цвета CMYK (голубой, пурпурный, желтый, черный). Изображения RGB обычно используются в компьютерных мониторах и сканерах, а изображения CMYK используются в цветных принтерах.

Существуют также неоптические изображения, такие как ультразвук или рентген, в которых записывается интенсивность звука или рентгеновского излучения. В изображениях дальности записывается расстояние пикселя от наблюдателя. Разрешение выражается в количестве пикселей на дюйм (ppi). Более высокое разрешение дает более детальное изображение. Компьютерный монитор обычно имеет разрешение 100 пикселей на дюйм, а принтер имеет разрешение в диапазоне от 300 ppi до более чем 1440 ppi. Вот почему изображение на печати выглядит намного лучше, чем на мониторе.

Глубина цвета (цветного изображения) или «бит на пиксель» — это количество бит в числах, описывающих яркость или цвет. Больше битов позволяет записывать больше оттенков серого или больше цветов. Например, изображение RGB с 8 битами на цвет имеет всего 24 бита на пиксель («истинный цвет»). Каждый бит может представлять два возможных цвета, поэтому всего мы получаем 16 777 216 возможных цветов. типичный

GIF-изображение на веб-странице имеет 8 бит для всех цветов, объединенных в общей сложности 256 цветов. Однако это изображение намного меньше, чем 24-битное, поэтому оно загружается быстрее. Изображение факса имеет только один бит или два «цвета», черный и белый. Формат изображения дает более подробную информацию о том, как числа расположены в файле изображения, включая тип сжатия, если таковой имеется. Среди самых популярных из десятков доступных форматов — TIFF, GIF, JPEG, PNG и Post-Script.

Цифровые изображения имеют тенденцию создавать большие файлы и часто сжимаются, чтобы сделать файлы меньше. Сжатие использует тот факт, что многие близлежащие пиксели изображения имеют схожие цвета или яркость. Вместо того, чтобы записывать каждый пиксель отдельно, можно записать, например, что «100 пикселей вокруг определенной позиции все белые». Методы сжатия различаются по своей эффективности и скорости. Метод GIF имеет хорошее сжатие для 8-битных изображений, в то время как

JPEG — это с потерями , т. е. вызывает некоторую деградацию изображения. Преимуществом JPEG является скорость, поэтому он подходит для движущихся изображений.

Одним из преимуществ цифровых изображений по сравнению с традиционными является возможность практически мгновенно передавать их в электронном виде и легко преобразовывать с одного носителя на другой, например, с веб-страницы на экран компьютера или на принтер. Большим преимуществом является возможность изменять их в соответствии со своими потребностями. В настоящее время доступно несколько программ, которые дают пользователю возможность сделать это, включая Photoshop, Photopaint и Gimp. С помощью такой программы пользователь может изменять цвета и яркость изображения, удалять ненужные видимые объекты, перемещать другие и объединять объекты из нескольких изображений, а также многие другие операции. Таким образом пользователь может ретушировать семейные фотографии или даже создавать новые изображения. Другое программное обеспечение, такое как текстовые процессоры и настольные издательские программы, может легко комбинировать цифровые изображения с текстом для создания книг или журналов гораздо более эффективно, чем с помощью традиционных методов.

Очень многообещающим применением цифровых изображений является автоматическое распознавание объектов. В этом приложении компьютер может автоматически распознавать объект, показанный на изображении, и идентифицировать его по имени. Одним из наиболее важных применений этого является

робототехника . Робот может быть оснащен цифровыми камерами, которые могут служить его «глазами» и создавать изображения. Если бы робот мог распознать объект на этих изображениях, он мог бы его использовать. Например, в заводских условиях робот может использовать отвертку при сборке изделий. Для этой задачи он должен распознавать как отвертку, так и различные части продукта. Дома робот может распознавать объекты, которые нужно очистить. Другие перспективные применения есть в медицине, например, при поиске опухолей на рентгеновских снимках. Охранное оборудование могло распознавать лица людей, приближающихся к зданию. Автоматизированные водители могут управлять автомобилем без вмешательства человека или управлять транспортным средством в суровых условиях, например, на планете Марс или на поле боя.

Чтобы распознать объект, компьютер должен сравнить изображение с базой данных объектов в своей памяти. Это простая задача для человека, но оказалось, что ее очень сложно выполнить автоматически. Одна из причин заключается в том, что объект редко создает один и тот же образ самого себя. Объект можно увидеть с разных точек зрения и при различных условиях освещения, и каждое такое изменение будет давать изображение, которое будет выглядеть по-разному для компьютера. Сам объект также может измениться; например, улыбающееся лицо выглядит иначе, чем серьезное лицо того же человека. Из-за этих трудностей исследования в этой области идут довольно медленно, но уже есть успехи в ограниченных областях, таких как проверка продуктов на сборочных линиях, идентификация отпечатков пальцев ФБР и оптическое распознавание символов (OCR). OCR теперь используется Почтовой службой США для чтения печатных адресов и автоматического направления писем по назначению, а также для сканирования программного обеспечения для преобразования печатного текста в текст, читаемый компьютером.

No related posts.