التحفظ على الصورة. الانتقال من الإشارات والتحويلات المستمرة إلى المنفصلة

يمكن استبدال الصورة المستمرة بصورة منفصلة طرق مختلفة... من الممكن ، على سبيل المثال ، اختيار أي نظام للوظائف المتعامدة ، وبعد حساب معاملات تمثيل الصورة وفقًا لهذا النظام (وفقًا لهذا الأساس) ، استبدل الصورة بها. تنوع القواعد يجعل من الممكن تكوين تمثيلات منفصلة مختلفة لصورة مستمرة. ومع ذلك ، فإن الأكثر شيوعًا هو أخذ العينات الدوري ، على وجه الخصوص ، كما ذكر أعلاه ، أخذ العينات باستخدام خطوط المسح المستطيلة. يمكن اعتبار طريقة أخذ العينات هذه كأحد الخيارات لاستخدام الأساس المتعامد ، والذي يستخدم وظائف β المحولة كعناصره. علاوة على ذلك ، بعد بشكل عام ، سننظر بالتفصيل في السمات الرئيسية لأخذ العينات المستطيلة.

يجب أن تكون صورة مستمرة ، ومنفصلة مقابلة لها ، تم الحصول عليها من صورة مستمرة عن طريق أخذ عينات مستطيلة. وهذا يعني أن العلاقة بينهما تتحدد بالتعبير:

أين هي الخطوات الرأسية والأفقية أو فترات أخذ العينات ، على التوالي. يوضح الشكل 1.1 موقع العينات على مستوى لأخذ عينات مستطيلة.

السؤال الرئيسي الذي يطرح نفسه عند استبدال صورة مستمرة بصورة منفصلة هو تحديد الظروف التي يكون فيها هذا الاستبدال مكتملاً ، أي غير مصحوب بفقدان المعلومات الواردة في الإشارة المستمرة. لا توجد خسائر إذا كان من الممكن ، باستخدام إشارة منفصلة ، استعادة إشارة مستمرة. من وجهة نظر رياضية ، فإن السؤال ، إذن ، هو استعادة إشارة مستمرة في فترات ثنائية الأبعاد بين العقد التي تُعرف فيها قيمها ، أو بعبارة أخرى ، في تنفيذ الاستيفاء ثنائي الأبعاد. يمكن الإجابة على هذا السؤال من خلال تحليل الخصائص الطيفية للصور المستمرة والمنفصلة.

يتم تحديد طيف التردد المستمر ثنائي الأبعاد للإشارة المستمرة من خلال تحويل فورييه الأمامي ثنائي الأبعاد:

والذي يتوافق مع تحويل فورييه المستمر المعكوس ثنائي الأبعاد:

العلاقة الأخيرة صحيحة لأي قيم ، بما في ذلك العقد في شبكة مستطيلة الشكل ... لذلك ، بالنسبة لقيم الإشارة عند العقد ، مع مراعاة (1.1) ، يمكن كتابة العلاقة (1.3) بالشكل:

للإيجاز ، نشير إلى قسم مستطيل في مجال التردد ثنائي الأبعاد. يمكن استبدال حساب التكامل في (1.4) على نطاق التردد بأكمله من خلال الدمج عبر الأقسام الفردية وتلخيص النتائج:

تغيير المتغيرات وفق القاعدة نحقق استقلال منطقة التكامل عن الأرقام و:

يؤخذ في الاعتبار هنا أن لأية قيم عددية و. هذا التعبير قريب جدًا من حيث الشكل من تحويل فورييه المعكوس. الاختلاف الوحيد هو الشكل الخطأ للعامل الأسي. لإعطائها الشكل المطلوب ، نقدم الترددات المعيارية ونغير المتغيرات وفقًا لذلك. نتيجة لذلك ، نحصل على:

الآن التعبير (1.5) له شكل تحويل فورييه المعكوس ؛ لذلك ، الوظيفة تحت علامة التكامل

(1.6)

هو طيف ثنائي الأبعاد لصورة منفصلة. في مستوى الترددات غير الطبيعية ، يكون التعبير (1.6) بالشكل:

(1.7)

من (1.7) يتبع ذلك أن الطيف ثنائي الأبعاد للصورة المنفصلة يكون مستطيلاً دوريًا بفترات وعلى محاور التردد وعلى التوالي. يتكون طيف الصورة المنفصلة نتيجة لتجميع عدد لا حصر له من أطياف الصورة المستمرة ، والتي تختلف عن بعضها البعض في تحولات التردد و. يوضح الشكل 1.2 نوعياً العلاقة بين الأطياف ثنائية الأبعاد للصور المستمرة (الشكل 1.2.a) والمنفصلة (الشكل 1.2.b).

أرز. 1.2 أطياف التردد للصور المستمرة والمنفصلة

تعتمد نتيجة الجمع بشكل أساسي على قيم تحولات التردد هذه ، أو بعبارة أخرى ، على اختيار فترات أخذ العينات. لنفترض أن طيف الصورة المستمرة غير صفري في منطقة ثنائية الأبعاد بالقرب من التردد الصفري ، أي أنه موصوف بوظيفة محدودة ثنائية الأبعاد. إذا ، في هذه الحالة ، تم اختيار فترات أخذ العينات بحيث ل ، ثم لن يحدث تراكب الفروع الفردية أثناء تكوين المجموع (1.7). لذلك ، داخل كل قسم مستطيل ، سيختلف مصطلح واحد فقط عن الصفر. على وجه الخصوص ، لدينا:

في ، . (1.8)

وهكذا ، ضمن مجال التردد ، تتطابق أطياف الصور المستمرة والمنفصلة مع عامل ثابت. في هذه الحالة ، يحتوي طيف الصورة المنفصلة في مجال التردد هذا معلومات كاملةحول طيف الصورة المستمرة. نؤكد أن هذه المصادفة تحدث فقط في ظل الشروط المنصوص عليها التي يحددها الاختيار الناجح لفترات أخذ العينات. لاحظ أن استيفاء هذه الشروط ، وفقًا لـ (1.8) ، يتم تحقيقه بقيم صغيرة بدرجة كافية لفترات أخذ العينات ، والتي يجب أن تستوفي المتطلبات:

أين ترددات القطع للطيف ثنائي الأبعاد.

تحدد العلاقة (1.8) طريقة للحصول على صورة متصلة من صورة منفصلة. للقيام بذلك ، يكفي إجراء ترشيح ثنائي الأبعاد لصورة منفصلة باستخدام مرشح تمرير منخفض استجابة التردد

يحتوي طيف الصورة عند إخراجها على مكونات غير صفرية فقط في مجال التردد ويساوي ، وفقًا لـ (1.8) ، طيف الصورة المستمرة. هذا يعني أن الصورة عند إخراج مرشح تمرير منخفض مثالي هي نفسها.

وبالتالي ، يتم إجراء إعادة بناء استيفاء مثالية لصورة مستمرة باستخدام مرشح ثنائي الأبعاد مع استجابة تردد مستطيلة (1.10). ليس من الصعب تدوين الخوارزمية بشكل صريح لاستعادة صورة مستمرة. الاستجابة النبضية ثنائية الأبعاد لمرشح إعادة الإعمار ، والتي يمكن الحصول عليها بسهولة باستخدام محول فورييه العكسي (1.10) ، لها الشكل:

.

يمكن تحديد منتج المرشح باستخدام التفاف ثنائي الأبعاد لصورة الإدخال واستجابة نبضية معينة. من خلال تمثيل صورة الإدخال كتسلسل ثنائي الأبعاد للوظائف

بعد عمل الالتفاف نجد:

تشير العلاقة الناتجة إلى طريقة لإعادة الاستيفاء الدقيق لصورة مستمرة من تسلسل معروف لعيناتها ثنائية الأبعاد. وفقًا لهذا التعبير ، من أجل إعادة البناء الدقيقة في دور وظائف الاستيفاء ، يجب استخدام وظائف ثنائية الأبعاد للنموذج. العلاقة (1.11) هي نسخة ثنائية الأبعاد من نظرية Kotelnikov-Nyquist.

دعونا نؤكد مرة أخرى أن هذه النتائج صحيحة إذا كان الطيف ثنائي الأبعاد للإشارة محدودًا وفترات أخذ العينات صغيرة بدرجة كافية. يتم انتهاك صحة الاستنتاجات المستخلصة إذا لم يتم استيفاء أحد هذه الشروط على الأقل. نادرًا ما تحتوي الصور الحقيقية على أطياف ذات ترددات قطع واضحة. أحد الأسباب التي تؤدي إلى عدم حدود الطيف هو الحجم المحدود للصورة. لهذا السبب ، عند الجمع في (1.7) ، يتجلى عمل المصطلحات من النطاقات الطيفية المجاورة في كل من النطاقات. في هذه الحالة ، تصبح إعادة البناء الدقيقة لصورة مستمرة أمرًا مستحيلًا بشكل عام. على وجه الخصوص ، لا يؤدي استخدام مرشح مستطيل إلى إعادة بناء دقيقة.

تتمثل إحدى ميزات إعادة بناء الصورة المثلى في الفترات الفاصلة بين العينات في استخدام جميع عينات الصورة المنفصلة ، على النحو المنصوص عليه في الإجراء (1.11). هذا ليس مناسبًا دائمًا ؛ غالبًا ما يكون مطلوبًا لإعادة بناء الإشارة في المنطقة المحلية ، بالاعتماد على عدد صغير من القيم المنفصلة المتاحة. في هذه الحالات ، من المستحسن تطبيق الاسترداد شبه الأمثل باستخدام وظائف الاستيفاء المختلفة. ينشأ هذا النوع من المشاكل ، على سبيل المثال ، عند حل مشكلة ربط صورتين ، عندما ، بسبب الانحرافات الهندسية لهذه الصور ، قد تتوافق القراءات المتاحة لإحداهما مع بعض النقاط الموجودة في الفواصل الزمنية بين عقد آخر. تمت مناقشة حل هذه المشكلة بمزيد من التفصيل في الأقسام التالية من هذا الدليل.

أرز. 1.3 تأثير الفاصل الزمني لأخذ العينات على إعادة بناء الصورة "بصمة"

أرز. يوضح الشكل 1.3 تأثير فترات أخذ العينات على إعادة بناء الصورة. الصورة الأصلية ، وهي بصمة الإصبع ، موضحة في الشكل. 1.3 ، أ ، وأحد أقسام طيفها الطبيعي في الشكل. 1.3 ، ب. هذه الصورة منفصلة ، ويتم استخدام القيمة كتكرار القطع. على النحو التالي من التين. 1.3 ، ب ، قيمة الطيف عند هذا التردد لا تذكر ، مما يضمن استعادة عالية الجودة. في واقع الأمر ، لوحظ في الشكل. 1.3 الصورة هي نتيجة استعادة صورة مستمرة ، ويتم لعب دور مرشح الاستعادة بواسطة جهاز تصور - شاشة أو طابعة. بهذا المعنى ، فإن صورة التين. 1.3.a يمكن اعتباره مستمرًا.

أرز. يوضح 1.3 ، c ، d عواقب الاختيار الخاطئ لفترات أخذ العينات. عندما تم الحصول عليها ، تم إجراء تقدير الصورة "المستمر" في الشكل. 1.3.a عن طريق التخفيف من عيناتها. أرز. 1.3 ، c يتوافق مع زيادة في خطوة أخذ العينات لكل إحداثي بمقدار ثلاثة ، والشكل. 1.3 ، د - أربع مرات. سيكون هذا مقبولاً إذا كانت قيم ترددات القطع أقل بنفس عدد المرات. في الواقع ، كما يتضح من الشكل. 1.3 ، ب ، هناك انتهاك للمتطلبات (1.9) ، خاصة الإجمالي مع هلاك أربعة أضعاف للعينات. لذلك ، فإن الصور التي أعيد بناؤها باستخدام الخوارزمية (1.11) لم يتم إلغاء تركيزها فقط ، ولكنها أيضًا تشوه نسيج الطباعة بشدة.

أرز. 1.4 تأثير الفاصل الزمني لأخذ العينات على استعادة الصورة "الرأسية"

في التين. 1.4 يعرض سلسلة مماثلة من النتائج التي تم الحصول عليها لصورة من النوع "عمودي". تتجلى عواقب الهلاك الأقوى (أربع مرات في الشكل 1.4.c وست مرات في الشكل 1.4.d) بشكل أساسي في فقدان التعريف. بشكل ذاتي ، يبدو أن خسائر الجودة أقل أهمية مما في الشكل. 1.3 يمكن تفسير ذلك من خلال عرض الطيف الأصغر بكثير من صورة بصمة الإصبع. أخذ عينات من الصورة الأصلية يتوافق مع تردد القطع. كما يتضح من الشكل. 1.4.b ، هذه القيمة أعلى بكثير من القيمة الحقيقية. لذلك ، هناك زيادة في الفاصل الزمني لأخذ العينات ، كما هو موضح في الشكل. 1.3 ، c ، d ، على الرغم من أنها تزيد من سوء الصورة ، إلا أنها لا تؤدي إلى مثل هذه النتائج المدمرة كما في المثال السابق.

درسنا في الفصل السابق الأنظمة الخطية الثابتة المكاني في مجال ثنائي الأبعاد مستمر. من الناحية العملية ، نحن نتعامل مع صور ذات أحجام محدودة وفي نفس الوقت يتم عدها في مجموعة منفصلة من النقاط. لذلك ، فإن الأساليب التي تم تطويرها حتى الآن تحتاج إلى تكييف وتوسيع وتعديل بحيث يمكن تطبيقها في هذا المجال أيضًا. تظهر العديد من النقاط الجديدة التي تتطلب دراسة متأنية.

تنص نظرية أخذ العينات تحت أي ظروف يمكن إعادة بناء الصورة المستمرة بدقة من مجموعة منفصلة من القيم. سوف نتعلم أيضًا ما يحدث عندما لا يتم استيفاء شروط تطبيقه. كل هذا له علاقة كبيرة بتطوير الأنظمة المرئية.

أصبحت الطرق التي تتطلب الانتقال إلى مجال التردد شائعة جزئيًا بسبب خوارزميات الحساب السريع. تحول منفصلفورييه. ومع ذلك ، يجب توخي الحذر ، حيث تفترض هذه الطرق وجود إشارة دورية. سنناقش كيف يمكن تلبية هذا المطلب وما الذي يؤدي إليه الانتهاك.

7.1 الحد من أحجام الصور

في الممارسة العملية ، الصور دائمًا لها أبعاد محدودة. خذ بعين الاعتبار صورة مستطيلة بالعرض والارتفاع 1. الآن ليست هناك حاجة لأخذ التكاملات في تحويل فورييه في حدود لا نهائية:

من الغريب أنه من أجل استعادة الوظيفة ، لا نحتاج إلى معرفة جميع الترددات. مع العلم أن متى يكون قيدا صعبا. بمعنى آخر ، الوظيفة غير الصفرية فقط في منطقة محدودة من مستوى الصورة تحتوي على معلومات أقل بكثير من الوظيفة التي لا تحتوي على هذه الخاصية.

للتحقق من ذلك ، تخيل أن مستوى الشاشة مغطى بنسخ من صورة معينة. بمعنى آخر ، نقوم بتوسيع صورتنا إلى وظيفة دورية في كلا الاتجاهين

هذا هو أكبر عدد صحيح لا يتجاوز x. تحويل فورييه لمثل هذه الصورة المضاعفة له الشكل

استخدام عوامل التقارب المختارة بشكل مناسب في التمرين. 7.1 ثبت أن

بالتالي،

من أين نرى أنها تساوي صفرًا في كل مكان ، باستثناء مجموعة منفصلة من الترددات. ومع ذلك ، يتم الحصول على الوظيفة من قطع بسيط للمنطقة التي. لذلك ، من أجل استعادته ، يكفي أن نعرف فقط للجميع ، هذه مجموعة قابلة للعد من الأرقام.

لاحظ أن تحول الوظيفة الدورية تبين أنه منفصل. يمكن تمثيل التحويل العكسي كسلسلة ، منذ ذلك الحين

هناك طريقة أخرى للتحقق من ذلك وهي اعتبار الوظيفة كوظيفة يتم الحصول عليها عن طريق قطع بعض الوظائف التي من أجلها داخل النافذة. بمعنى آخر ، حيث يتم تعريف وظيفة اختيار النافذة على النحو التالي.

عرض تناظري ومنفصل للصور والصوت

الشخص قادر على إدراك وتخزين المعلومات في شكل صور (بصرية ، صوتية ، عن طريق اللمس ، تذوق حاسة الشم). يمكن حفظ الصور المرئية على شكل صور (رسومات ، صور فوتوغرافية ، إلخ) ، ويمكن تسجيل الصور الصوتية على السجلات ، والأشرطة المغناطيسية ، وأقراص الليزر ، وما إلى ذلك.

يمكن تقديم المعلومات ، بما في ذلك الرسومات والصوت ، بتنسيق التناظريةأو منفصلهشكل. مع التمثيل التمثيلي ، تأخذ الكمية المادية مجموعة لا نهائية من القيم ، وتتغير قيمها باستمرار. في التمثيل المنفصل ، تأخذ الكمية المادية مجموعة محدودة من القيم ، وتتغير قيمتها فجأة.

دعنا نعطي مثالا على التناظرية و تمثيل منفصلمعلومة. يتم تعيين موضع الجسم على مستوى مائل وعلى الدرج بواسطة قيم إحداثيات X و Y. عندما يتحرك الجسم على طول مستوى مائل ، يمكن أن تأخذ إحداثياته ​​مجموعة لا نهائية من القيم المتغيرة باستمرار من نطاق معين ، وعند التحرك على طول سلم ، فقط مجموعة معينة من القيم ، وتتغير فجأة (الشكل. 1.6).

مثال على التمثيل التناظري للمعلومات الرسومية يمكن أن يكون ، على سبيل المثال ، لوحة قماشية ، يتغير لونها باستمرار ، ومنفصلة - صورة مطبوعة باستخدام طابعة نافثة للحبروتتكون من نقاط منفصلة بألوان مختلفة. مثال على التخزين التناظري المعلومات الصوتيةهو سجل الفينيل(مسار الصوت يغير شكله باستمرار) ، والمقطع المنفصل عبارة عن قرص صوتي مضغوط (يحتوي مسار الصوت على أقسام ذات انعكاسات مختلفة).

يتم تنفيذ تحويل المعلومات الرسومية والصوتية من الشكل التناظري إلى الشكل المنفصل بواسطة أخذ العينات، أي تقسيم صورة بيانية مستمرة وصورة مستمرة (تمثيلية) إشارة صوتيةتشغيل العناصر الفردية... في عملية أخذ العينات ، يتم إجراء التشفير ، أي تخصيص كل عنصر لقيمة محددة في شكل رمز.

أخذ العيناتهو تحويل الصور المستمرة والصوت إلى مجموعة من القيم المنفصلة على شكل أكواد.

أسئلة يجب التفكير فيها

1. أعط أمثلة على الطرق التناظرية والمنفصلة لتقديم المعلومات الرسومية والصوتية.

2. ما هو جوهر عملية أخذ العينات؟

الصور التي تتكون من عناصر منفصلة ، كل منها يمكن أن يأخذ فقط عددًا محدودًا من القيم المميزة التي تتغير خلال فترة زمنية محددة ، تسمى منفصلة. يجب التأكيد على أن عناصر الصورة المنفصلة ، بشكل عام ، يمكن أن تحتوي على منطقة غير متكافئة ويمكن أن يكون لكل منها عدد غير متساوٍ من التدرجات اللونية المميزة.

كما هو موضح في الفصل الأول ، تنقل شبكية العين صورًا منفصلة إلى الأجزاء العليا من المحلل البصري.

استمراريتهم الظاهرة ليست سوى واحدة من أوهام البصر. لا يتم تحديد "تكميم" الصور المستمرة في البداية من خلال القيود المرتبطة بقوة حل النظام البصري للعين ولا حتى من خلال العناصر الهيكلية المورفولوجية للنظام البصري ، ولكن من خلال التنظيم الوظيفي للشبكات العصبية.

يتم تقسيم الصورة إلى عناصر منفصلة عن طريق الحقول المستقبلة التي تجمع بين عدد أو آخر من المستقبلات الضوئية. تنتج الحقول المستقبلة العزلة الأولية لإشارة الضوء المفيدة عن طريق الجمع المكاني والزماني.

الجزء المركزي من الشبكية (النقرة) مشغول فقط بالمخاريط ؛ على الأطراف ، خارج النقرة ، توجد كل من المخاريط والقضبان. في ظل ظروف الرؤية الليلية ، يكون للحقول المخروطية في الجزء المركزي من الشبكية نفس الحجم تقريبًا (حوالي 5 بوصات في القياس الزاوي). ويبلغ عدد هذه الحقول في النقرة ، التي تبلغ أبعادها الزاوية حوالي 90 بوصة ، حوالي 200. الدور الرئيسي في ظروف الرؤية الليلية تلعبه الحقول العصوية التي تحتل بقية شبكية العين. حجم الزاوي لديهم حوالي 1 درجة على كامل سطح الشبكية. يبلغ عدد هذه الحقول في شبكية العين حوالي 3 آلاف حقل ، ولا يقتصر الأمر على الكشف عن الأجسام ذات الإضاءة السيئة في ظل هذه الظروف فحسب ، بل يتم أيضًا فحصها بواسطة المناطق الطرفية للشبكية.

مع زيادة الإضاءة ، يبدأ نظام آخر من خلايا التخزين ، الحقول المخروطية المستقبلة ، في لعب الدور الرئيسي. في النقرة ، تؤدي الزيادة في الإضاءة إلى انخفاض تدريجي في قيمة المجال الفعال حتى ، عند درجة سطوع تبلغ حوالي 100 asb ، تنخفض إلى مخروط واحد. في المحيط ، مع زيادة الإضاءة ، يتم إيقاف تشغيل حقول القضيب تدريجيًا (تثبيط) وتدخل الحقول المخروطية حيز التنفيذ. الحقول المخروطية في الأطراف ، مثل الحقول النقرة ، لديها القدرة على التناقص اعتمادًا على الطاقة الضوئية التي تسقط عليها. أكبر عدد من المخاريط ، التي يمكن أن تحتوي على حقول مخروطية مع إضاءة متزايدة ، ينمو من المركز إلى حواف شبكية العين وعلى مسافة زاوية 50-60 درجة من المركز يصل إلى 90 تقريبًا.

ويمكن حساب ذلك في ظروف جيدة ضوء النهاريصل عدد الحقول المستقبلة إلى حوالي 800 ألف ، وتقابل هذه القيمة تقريبًا عدد الألياف في العصب البصري البشري. يتم تنفيذ التمييز (الدقة) للأشياء في الرؤية النهارية بشكل أساسي بواسطة النقرة ، حيث يمكن تقليل المجال الاستقبالي إلى مخروط واحد ، وتكون الأقماع نفسها أكثر كثافة.

إذا كان من الممكن تحديد عدد خلايا التخزين في شبكية العين بتقريب مُرضٍ ، فلا تزال هناك بيانات غير كافية لتحديد عدد الحالات المحتملة للحقول المستقبلة. يمكن إجراء بعض التقديرات فقط بناءً على دراسة العتبات التفاضلية للحقول المستقبلة. يكون تباين العتبة في الحقول المستقبلة النقرة في نطاق تشغيل معين للإضاءة من رتبة 1. عدد التدرجات اللونية المميزة صغيرة. في النطاق الكامل لإعادة هيكلة المجال المستقبلي النقري المخروطي ، تختلف التدرجات من 8 إلى 9.

يتم تحديد فترة التراكم في المجال الاستقبالي - ما يسمى بالمدة الحرجة - في المتوسط ​​بنحو 0.1 ثانية ، ولكن عند مستويات الإضاءة العالية يمكن أن تنخفض بشكل ملحوظ على ما يبدو.

في الواقع ، يجب أن يكون النموذج الذي يصف الهيكل المنفصل للصور المرسلة أكثر تعقيدًا. يجب أن تؤخذ في الاعتبار العلاقة بين حجم المجال الاستقبالي والعتبات والمدة الحرجة ، وكذلك الطبيعة الإحصائية للعتبات البصرية. لكن في الوقت الحالي ، هذا ليس ضروريًا. يكفي أن نمثل كنموذج صورة مجموعة من العناصر من نفس المنطقة ، تكون أبعادها الزاويّة أقل من الأبعاد الزاويّة لأصغر التفاصيل التي تحلها العين ، وعدد الحالات التي يمكن تمييزها أكبر من الحد الأقصى عدد تدرجات السطوع التي يمكن تمييزها ، ووقت التغيير المنفصل الذي يكون أقل من فترة الوميض عند تردد اندماج الوميض الحرج.

إذا قمت باستبدال الصور الحقيقية للأشياء المستمرة العالم الخارجيمثل هذه الصور المنفصلة ، لن تلاحظ العين الاستبدال. * وبالتالي ، تحتوي الصور المنفصلة من هذا النوع على الأقل على معلومات لا تقل عما يدركه النظام البصري. **

* يمكن أيضًا استبدال الصور الملونة والحجمية بنموذج منفصل.
** مشكلة استبدال الصور المستمرة بالصور المنفصلة ذات أهمية كبيرة لتكنولوجيا السينما والتلفزيون. يعتبر تكميم الوقت في صميم هذه التقنية. في أنظمة التلفزيون ذات الشفرة النبضية ، يتم أيضًا تقسيم الصورة إلى عناصر منفصلة ومحددة من حيث السطوع.

صورة تناظرية ومنفصلة. معلومات بيانيةيمكن تقديمها في شكل تناظري أو منفصل. مثال على الصورة التناظرية هو لوحة قماشية ، يتغير لونها باستمرار ، ومثال لصورة منفصلة ، رسم مطبوع باستخدام طابعة نافثة للحبر ، يتكون من نقاط منفصلة بألوان مختلفة. التناظرية (لوحة زيتية). منفصله.

شريحة 11من العرض "ترميز المعلومات ومعالجتها"... حجم الأرشيف مع العرض 445 كيلو بايت.

المعلوماتية الصف 9

ملخصات العروض التقديمية الأخرى

Forking Algorithms - IF الشرط ، ثم العمل. ما الذي نعرفه. هيكل الدرس. خوارزمية الشوكة. اتبع الخوارزمية واملأ الجدول. ينتقل الطالب الذي أحرز من 85 إلى 100 نقطة شاملة إلى الدور الثاني من المسابقة. أدخل عدد النقاط وحدد ما إذا كان قد وصل إلى الجولة الثانية. أوجد أكبر عدد بين أ وب. اكتب برنامجًا بلغة برمجة. الخوارزمية المتفرعة هي خوارزمية يتم فيها ، حسب الشرط ، تنفيذ تسلسل واحد أو آخر من الإجراءات.

"خلق الذكاء الاصطناعي" - نهج المحاكاة. مناهج بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي. نهج تطوري. الذكاء الاصطناعي. يمكنه التعايش مع العديد من الأشخاص ، مما يساعد في التغلب على المشكلات الشخصية. النهج الهيكلي. نهج منطقي. مشاكل التنمية. آفاق التنمية ومجالات التطبيق.

البرامج الدورية - Digit. حلقة مع شرط مسبق. أوجد المبلغ. حلقة مع حالة لاحقة. حلقة مع المعلمة. خوارزمية إقليدس. برامج دورية. أوجد مجموع الأعداد الطبيعية. مفهوم الدورة. رسم مبدئي. وظيفة الجدولة. احسب. مثال. المقسمات. علوم الكمبيوتر. أوجد عدد الأرقام. تجد. أوجد عدد الأعداد الطبيعية المكونة من ثلاثة أرقام. ثلاثة أرقام. أوجد مجموعة قيم الدالة. جدول تحويل الدولار.

"ما هو البريد الإلكتروني" - المرسل. عنوان البريد الإلكتروني. سجل البريد الإلكتروني. مسألة ظهور البريد الإلكتروني. هيكل الرسالة. توجيه البريد. رسالة. بريد الالكتروني... ينسخ. تاريخ. X- الارسال. بريد الالكتروني. كيف يعمل بريد الالكتروني.

"التعامل مع البريد الإلكتروني" - عنوان البريد الإلكتروني. صندوق بريد... بروتوكول البريد الإلكتروني. شبكة مشاركة الملفات. فصل العناوين. فوائد البريد الإلكتروني. عملاء البريد... مخترع البريد الإلكتروني. عنوان. بريد الالكتروني. برنامج للعمل مع البريد الإلكتروني. كيف يعمل البريد الإلكتروني. مؤتمر عبر الهاتف. خادم البريد... تبادل الملفات.

"المعالجة في Photoshop" - رائع يا رفاق. كيفية التمييز بين المزيف. الصور النقطية والمتجهة. مقدمة. أفضل الأماكن. برنامج أدوبي فوتوشوب... تنميق. مسابقات فوتوشوب. تصحيح السطوع. اصدقائي. الجزء العملي. برامج مماثلة. الجزء الرئيسي. تصميم. حيوانات غير عادية. مونتاج من عدة صور.