INF 1040 Farger og fargerom

Størrelse: px
Begynne med side:

Download "INF 1040 Farger og fargerom"

Transkript

1 INF 14 Farger og fargerom Temaer i dag : 1. Fargesyn og deteksjon av farge 2. Digitalisering av fargebilder 3. Fargerom - fargemodeller 4. Overganger mellom fargerom 5. Fremvisning av fargebilder 6. Fargetabeller 7. Utskrift av fargebilder 8. Filformater for digitale bilder 9. Pseudo-farger og falske farger Pensumlitteratur: Læreboka, kapittel 15. INF14-Farger-1

2 Motivasjon Vi kan skille mellom tusenvis av fargenyanser Farger gjør det lett å skille mellom objekter Både visuelt Og ved digital bildeanalyse Vi må Vite hvilket fargerom vi skal bruke til forskjellige oppgaver Kunne transformere fra ett fargerom til et annet Kunne lagre fargebilder rasjonelt og kompakt Kjenne teknikker for utskrift av fargebilder INF14-Farger-2

3 Fargen på lyset Lyset fra Sola kan beskrives ved strålingen fra et svart legeme med T=578 K. I jordatmosfærer absorberes mye stråling i UV og IR det meste av enkle molekyler. Lyset som slipper ned til bakken kan beskrives som hvitt. Figuren viser irradiansen i W/m 2 /µm ved luftmasse=2, dvs sola 3 grader over horisonten. INF14-Farger-3

4 Et prisme kan vise oss fargene i lyset Rød Oransje Gul Grønn Cyan Blå Fiolett ~ nm ~ nm ~ nm ~ nm ~ nm ~ nm ~ nm INF14-Farger-4

5 Fargen på et objekt Objektets farge bestemmes av det lyset som reflekteres. Dermed er fargen avhengig av Spektral-fordelingen til lyset som faller på objektet Spektralfordelingen til refleksjonen Refleksjonsegenskapene bestemmes av Kjemiske pigmenter Fysiske overflate-strukturer Strukturfarger finnes i naturen kommer snart i en nano-butikk nær deg? INF14-Farger-5

6 Fargesyn Retina er følsom for lys mellom 35 og 76 nanometer (nm) Fiolett: µm Blå: µm Grønn: µm Gul: µm Oransje: µm Rød: µm Ved sterk infrarød stråling kan vi oppfatte stråling helt opp til 1-15 nm som lys, selv om dette er varmestråling. Simultane forskjeller ned til 1 nm i blå-grønt og gult kan sees, mens forskjellen må være minst 1 nm i dyp rødt og fiolett. Dette betyr at vi kan skille mellom ca 1 rene farger. INF14-Farger-6

7 Tre-farge syn Tre typer fargefølsomme tapper i retina: S - rundt 42 nm, (2%). Dette er de mest sensitive tappene. L - rundt 564 nm, (65%). M - rundt 534 nm, (33%). Tappene analyserer lyset, og finner den dominerende bølgelengden. Stavene (R) gir gråtone-syn Er ikke sensitive for rødt lys INF14-Farger-7

8 Tristimulus-verdier Fargen reduseres til tre verdier tristimulus-verdier Mengden av alle slike mulige verdier utgjør vårt perseptuelle fargerom Det er noen kombinasjoner av stimuli som ikke er mulige Vi kan ikke stimulere M-tappene uten å få noe respons fra S og L tappene samtidig En liten andel har nedsatt fargesyn eller er fargeblinde Grønnblindhet mer utbredt enn rødblindhet Oppfatter farger ved hjelp av to komponenter INF14-Farger-8

9 INF14-Farger-9 Tre integraler gir RGB Lys fra en kilde med spektralfordeling E(λ) treffer et objekt med spektral refleksjonsfunksjon S(λ). Reflektert lys detekteres av tre typer tapper med spektral lysfølsomhetsfunksjon q i (λ). Tre analoge signaler kommer ut av dette: λ λ λ λ λ λ λ λ λ λ λ λ d q S E B d q S E G d q S E R B G R ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( = = =

10 RGB primærfarger Commision Internationale de l Eclairage, (CIE) (The International Commision of Illumination) har definert primærfargene: Blå: nm Grønn: nm Rød: 7 nm INF14-Farger-1

11 Kromatisitet X,Y,Z gir mengden av R,G og B En farge spesifises med trikromatiske koeffisienter: Ser at x+y+z=1 Den ene parameteren er valgt ekvivalent med luminositet. De to andre gir fargen. X x = X + Y + Z Y y = X + Y + Z Z z = X + Y + Z Alle farger som har samme intensitet kan da gjengis i et 2-D kromatisitetsdiagram INF14-Farger-11

12 Mettede farger langs hestesko CIE kromatisitetsdiagram Mindre mettede inn mot midten. Pastellfarger nede til høyre. Alle blandinger av N farger ligger innenfor N-kant med de N fargene som hjørner. Alle mulige RGB-farger ligger innenfor markert trekant. INF14-Farger-12

13 RGB detektorer Lysfølsomhet for RGB-detektorer: La spektralfordelingen til lyset inn i kamera være C(λ). Tre tall bestemmer fargens posisjon i RGB-rommet: ci = C( λ) ai ( λ) dλ, i = r, g, b INF14-Farger-13

14 RGB-kuben,,1 blå cyan magenta hvit Gråtonebilder: r=g=b,, svart grønn,1, 1,, rød gul Merk: fargene her er normaliserte slik at de ligger mellom og 1 INF14-Farger-14

15 Farger og fargerom Fargekamera: Vi legger et rutenett over bildet, og for hvert piksel måles lysintensitet i tre separate bånd i det elektromagnetiske spekteret. Husk at for hvert bånd (R, G, B) skal vi : 1. beregne gjennomsnittsverdien i hver rute 2. skalere slik at den passer innenfor det tall-området vi skal bruke 3. kvantiserer verdiene til nærmeste heltalls verdi i tallområdet RGB -bilder kan også genereres med et monokromt kamera ved å bruke tre filtre etter hverandre som bare slipper gjennom henholdsvis røde, grønne og blå bølgelengder. (Hvis vi gjør dette, må kameraet stå helt stille!) INF14-Farger-15

16 INF14-Farger-16 Mer om farger r,g,b lagres ofte ved 3x8 bit=24 bit Vi sier at bildet har 3 bånd. Det første båndet representerer styrken/intensiteten til rødt lys, det andre styrken til grønt lys, og det tredje styrken til blått lys. Fargen til et piksel representeres ved talltrippelet (r,g,b) Svart tilsvarer (,,,), og hvit tilsvarer (255,255,255). Gråtoner ligger på diagonalen mellom svart og hvit Merk: her er fargene IKKE normaliserte

17 Eksempel RGB-bilde Bånd 1: R Bånd 2: G Bånd 3: B RGB-bildet vist på skjerm INF14-Farger-17

18 CMYK-fargemodellen CMYK-modellen er subtraktiv (start med hvitt, trekk fra farger). Alternativ til r,g,b som basisfarger er cyan, magenta, yellow (CMY-modeller). C = 1 - R eller R hvis 8-bits ikke-normaliserte bilder M = 1 - G G Y = 1 - B B RGB er vanlig på display, men CMYK er vanlig på fargeprintere (K er ekstra komponent for svart). Egen komponent for svart fordi full verdi av C, M og Y gir mørk brunt og ikke svart. På ulike printere ser også de rene fargene ulike ut når de skrives ut, så fargebilder forvrenges ofte ved utskrift. INF14-Farger-18

19 RGB og CMY RGB og CMY er i prinsippet sekundærfarger for hverandre. INF14-Farger-19

20 YIQ NTSC er standard for TV og video i USA. Bruker fargesystemet YIQ. Y beskriver luminans, I og Q er krominanskomponentene. samme signalet brukes både på farge- og gråtoneskjermer. Overgangen fra RGB til NTSC s YIQ : Luminans-komponenten Hue-komponenten Metnings-komponenten Y=.299*R +.587*G +.114*B I =.596*R.274*G.322*B Q =.211*R.523*B +.312*B RGB svart (,,) gir NTSC Y= RGB hvit (1,1,1) gir NTSC Y=1. RGB grå (g,g,g) gir NTSC I=Q= INF14-Farger-2

21 YCbCr-modellen Dette er fargemodellen for digital TV og video! Y er luminans (luma) Cb er blå minus luma (B-Y) Cr er rød minus luma (R-Y). YCbCr er kun digital, mens RGB kan være både analog og digital. MPEG-kompresjon (i DVD er, digital-tv og video CD er) er kodet i YCbCr digitale videokameraer (MiniDV, DV, Digital Betacam, osv.) gir et YCbCr signal over en digital link som FireWire eller SDI. Den analoge tvillingen til YCbCr er YPbPr. INF14-Farger-21

22 YUV-modellen Brukes analog TV (NTSC, PAL og SECAM). Y representerer intensitet ( luma ) U og V er fargedifferansene B-Y og R-Y. Et video-kamera konverterer RGB data som er registrert i fokalplanet til enten composite analog (YUV) analog YPbPr digital YCbCr. For framvisning på skjerm må alle disse tre fargerepresentasjonene konverteres tilbake til RGB. INF14-Farger-22

23 Hue, Saturation, Intensity (HSI) hvit Hue: ren farge - gir bølgelengden i det elektromagnetiske spektrum. cyan S grønn gul H rød H er vinkel og ligger mellom og 2π: Rød: H=, grønn: H= 2π/3, blå= 4π/3, gul: H=π/3, cyan= π, magenta= 5π/3, blå magenta I Hvis vi skalerer H-verdiene til 8-bits verdier vil Rød: H=, grønn: H= 85, blå= 17, gul: H=42, cyan= 127, magenta= 213. svart INF14-Farger-23

24 Mer om HSI Saturation: metning hvor mye grått inneholder fargen Hvis S=, blir fargen grå uavhengig av hvilken verdi H har. (det vil si at vi ligger et sted på diagonalen i RGB-kuben) S ligger normalisert mellom og 1, eller mellom og 255 hvis 8-bits unsigned verdier pr. piksel. H og S tilsammen beskriver fargen og kalles kromatisitet I: intensitet, ligger mellom og 1 eller og 255. HSI-modellen egnet til å beskrive farge RGB-modellen egnet til å generere farger Konverering fra HSI til RGB: formler finnes INF14-Farger-24

25 Varianter av HSI Det finnes ulike varianter av HSI: HSB (Hue, Saturation, Brightness) HSV (Hue, Saturation, Value) HSL (Hue, Saturation, Lightness) Forskjellen er stort sett intensitet eller brightness-komponenter. INF14-Farger-25

26 Eksempler på RGB, CMYK, HSI RGB CMYK HSI Rød (255,,) (,255,255) (, 255, 255) Gul (255,255,) (,,255) (42,255,255) Grønn (,255,) (255,,255) (85,255,255) Blå (,,255) (255,255,) (17,255,255) Hvit (255,255,255) (,,) (,,255) Grå (192,192,192) (63,63,63) (,,192) (127,127,127) (128,128,128) (,,127) Svart (,,) (255,255,255) (,,) Merk: hvis S=, spiller det ingen rolle hva H er INF14-Farger-26

27 Men bildet mitt ser ikke likt ut på to skjermer? RGB-farger på en skjerm avhenger av skjermens egenskaper, dvs. det samme bilde vist på to skjermer kan se ulikt ut. Det samme bildet skrevet ut på to fargeprintere kan se HELT forskjellig ut, fargen avhenger av bl.a. skriveren, fargepatronene, papiret, etc. En skjerm kan vise flere farger en en CMYK-printer kan skrive ut (og en CMYK-skriver kan skrive noen farger en RGB-skjerm ikke kan vise). Vi sier at RGB og CMYK er utstyrs-avhengige fargerom. Det finnes internasjonale standarder for fargerom som er utstyrsuavhengige. Et slikt system er CIEs XYZ-fargerom. Antall stabile, gjenkjennbare farger på en skjerm er ganske lite! INF14-Farger-27

28 L*a*b* - modellen En utstyrsuavhengig, absolutt modell som kan brukes som en referanse. Beskriver alle farger som øyet kan oppfatte. L* er luminans a* angir posisjonen mellom rød og grønn den minste verdien gir grønn, b* angir posisjonen mellom grønn og blå den minste verdien av b* gir blå. CIE 1976 L*a*b* lineariserer beskrivelsen av fargepersepsjon. Bør egentlig visualiseres i 3-D skiver med noen L*-verdier rene farger langs randen Mindere metning mot midten. INF14-Farger-28

29 Fargesyn Vi kan skille mellom ca. 1 rene farger (hue). Når fargene også varierer i intensitet, kan vi skille mellom ca. 6 farger (hue+intensity). For hver av disse, kan vi skille mellom ca. 6 ulike metningsgrader (saturation). Vi kan altså skille totalt ca. 36 farger. Dette kan representeres med 19 bit. (2 19 = ). Lagrer R, G, B komponentene som byte-bilder. totalt 24 bit per piksel. INF14-Farger-29

30 Fargebilder og fargetabeller RGB kan lagres med like mange bit for r, g, b, f.eks (8+8+8) Selv =9 bits gir oss 8x8x8=512 kombinasjoner, men bare 8 forskjellige nivåer av rødt, grønt og blått, og dermed også bare 8 forskjellige gråtoner. Det er ikke sikkert at alle de 512 fargene finnes i bildet. Et scene med mange nyanser av en farge vil da se ille ut! Hvorfor? Jo fordi den bare får 8 forskjellige farger! Alternativt kan man bruke 8 bit og fargetabeller. Hver rad i tabellen beskriver en r, g, b-farge med 24 bits, og tabellen inneholder de 256 fargene som best beskriver bildet. I bilde-filen ligger pikselverdiene som tall mellom 1 og 255, men når vi skal vise bildet, slår vi bare opp i samme rad som pikselverdien, og finner r, g, b-verdiene til pikselet. INF14-Farger-3

31 Fargetabell / oppslagstabell (LUT) Gråtone/fargeavbildningen utføres som oppslag i en tabell LUT - Look Up Table Innholdet i bildefilen endres ikke, LUT-operasjonen utføres på datastrømmen mellom hukommelsen (databufferet) og skjermen v out =LUT(v in ) Kontrastendring i bildet: oppdater G verdier i LUT (ikke n x m verdier i bildet) Q: Kan vi lage et negativt fra et positiv på denne måten? Brukes både til gråtoner og farger, også pseudo-farger (tilordning av liksom-farger til gråtoner) og transformasjoner mellom fargerom. INF14-Farger-31

32 Fargetabell Vise RGB-verdier på 8 bits skjerm Pikselverdi Disse verdiene ligger lagret på bildefilen RGB-verdi,, 255,, 255,255,,255, 255,1,...,1, ,255,255 Disse verdiene vises på skjermen Eller vise pseudofarger fra et gråtonebilde Pikselverdiene fra til 255 tilordnes et RGB-triplet Ved framvisning leses pikselverdien, som brukes til å indeksere tabellen for å finne den RGB-fargen som vises. INF14-Farger-32

33 Median-cut algoritmen En tilpasning til de farger som finnes i bildet: 1. Finn den boksen i RGB-rommet som omslutter alle fargene i bildet. 2. Sortér fargene i boksen langs den lengste RGB dimensjonen til boksen. Dette gjøres enklest ved hjelp av et histogram. 3. Del boksen i to ved medianen til den sorterte listen. Dermed blir boksen delt i to nye bokser omtrent like mange piksler tilhørende hver nye boks. 4. Gjenta steg 2 og 3 for alle boksene som nettopp ble dannet. Stopp når du har 256 bokser. 5. For hver boks, la midtpunktets RGB-verdier representere boksen og lag en 256-linjers LUT som inneholder disse midtpunktene. 6. Erstatt hver 3x8 bits pikselverdi med en 8 bits indeks som svarer til det boks-midtpunktet som ligger nærmest 3x8 bits pikselverdien i RGB-rommet. INF14-Farger-33

34 Gamma-korreksjon Pikselverdien gjengis ikke lineært som intensitet på skjermen, men proposjonal med inputsignalet opphøyet i eksponenten γ. γ= 2.2 => Pikselverdi f=.5 gjengis som.21. TV-systemer forhåndskorrigerer bildene før de sendes ut. R = R 1/γ. Lysmengden fra skjermen (R ) γ = R INF14-Farger-34

35 Alpha-kanal En alpha-kanal spesifiserer om fargene er transparente, slik at objektene i bakgrunn synes der alpha-kanalen er satt. Verdien av α fra (helt transparent) til 255 (helt ugjennomsiktig). Hvis vi legger et bilde opp en bakgrunn, blir resultatet (bildefargen x α + (bakgrunnsfargen x (255 - α)) / 255. Bakgrunns RGB = (63, ) og piksel RGBA =(191,63,255,α) resultatet lik bakgrunnen for α = (127,127,191) for α = 127 (191,63,255) for α = 255. INF14-Farger-35

36 Utskrift av gråtonebilder Problem: printere er binære, skriver svart eller ingenting Et piksel Løsning: printeren jobber på et finere grid (bruker halvtoner) Virker fordi: øyet gjør en glatting av intensitetsverdier, slik at et gjennomsnitt vises Utfordring: hvordan lage mønstere av binære piksler som utgjør en gråtone Patterning bruker n 2 +1 verdier fra n x n rutenett Ordnet Dithering terskler med en matrise Error diffusion fordeler feilene ved terskling INF14-Farger-36

37 Dithering Terskler gråtonebildet mot en dither-matrise Dither-matrisen D n inneholder 2 n x 2 n elementer D deler gråtoneskalaen fra til 255 inn i (2 n ) 2 ekvidistante trinn. = Elementene i matrisen fungerer som terskler. Matrisen er en maske over bildet Hver pikselverdi sammenlignes med tilsvarende terskel i matrisen. Hvis pikselverdien > terskelen => hvit, ellers svart. Gir et svart-hvitt bilde med samme størrelse som original-bildet, men detaljer i bildet kan bli borte. For å unngå tap av detaljer kan man forstørre opp bildet først. Bruker vi dither -matrise D n må vi forstørre bildet med en faktor 2 n. INF14-Farger-37

38 Feil-diffusjon Rette opp systematiske feil som innføres ved dither-terskling. En terskel på 128 vil avbilde en gråtonevedi (svart) eller 255 (hvit) OK hvis pikselverdi nær eller 255 hvis pikselverdi nær terskelverdien blir feilen stor. Spre eller diffunder feilen over flere nabopiksler P 7 /16 3/16 5/16 1/16 Kan ikke kan spre feilen utenfor bildets grenser Gråtoner kan ikke ende under eller over 255. INF14-Farger-38

39 Utskrift av fargebilder CMYK-modell brukes Halvtonemønstre i bestemte vinkler (ulik for hver farge) må brukes til å lage fargemønstere Prinsipp: øyet kombinerer de fire fargene slik at ingen brå fargeoverganger ses Hver farge skrives ut i et spesielt symmetrisk mønster INF14-Farger-39

40 Overganger mellom små og store endianere 3*8 biters RGB: (R1G1B1)(R2G2B2) blir til (G1R1R2)(B1B2G2). La en LUT inneholde 256 farger LUT en som inneholder 256 * 3 byte (RGB) vil bli utsatt for effekten ovenfor. to og to piksler i bildefilen vil bytte plass La en LUT inneholde = linjer (farger) a 16 biter. Nå blir ikke lenger to og to piksler i bildefilen byttet om. Men pikselverdien vil peke til feil sted i fargetabellen. Anta 16 biter = 2 byte RGB: biter 5% grå svarer til (16; 32; 16) i en (5+6+5) biters LUT, med bitmønster 111 Bytter vi om på bytene får vi 111 (2; 4; 4) dvs (,625;,625;,125) på en skala fra til 1. 5% grått et blitt til en ganske dunkel blåfarge. INF14-Farger-4

41 Bildeformater Vanligvis: Header kan være både ascii eller binære verdier <magic number> <tittel> <bredde=n> <høyde=h> <#bånd> <bildetype>... Pikselverdier binære verdier (som oftest) x1 x2... xn linje 1 bånd 1.. x1 x2...xn linje h bånd 1 x1 x2...xn linje 1 bånd 2. x1 x2...xn linje h bånd n INF14-Farger-41

42 Formattyper Software-spesifikke XITE BIFF-format, ENVI, MacPaint, Windows BMP, HIPS-format Utvekslingsformater GIF (Graphic Interchange Format) PNG (Portable Network Graphics) JFIF (JPEG File Interchange Format) TIFF (Tagged Image File Format) PGM (Portable Grey Map) FITS (Flexible Image Transport System) MPEG: standard for video (mer om den senere) INF14-Farger-42

43 GIF GIF har mest historisk interesse pga s WWW og HTML. GIF var første bildeformat som kunne håndteres av nettlesere. GIF standard er begrenset til 8 bit fargebilder (LUT) passer best for bilder eller grafikk med få og distinkte farger. GIF finnes I to utgaver: GIF87a, og GIF89a. Den siste gir mulighet for enkel animasjon. GIF bruker LZW-algoritmen for kompresjon (mer om det senere). INF14-Farger-43

44 PNG-formatet Laget pga. patentproblemene med GIF Støtter: gråtonebilder med max 16 bit 8 bits fargebilder med fargetabeller RGB med opptil 16 bit pr. kanal Har kompresjon (koding) Alpha-bånd INF14-Farger-44

45 JPEG JPEG er i dag det mest brukte bildeformatet de facto standard for kompresjon og lagring av komprimerte bilder. Man kan sette enten en kompresjonsfaktor eller en kvalitets-parameter, og så overlate komprimeringen til programvaren. Vi kommer tilbake til JPEG-kompresjon senere. INF14-Farger-45

46 TIFF = Tagged Image File Format Åpner for å hekte på tilleggsinformasjon om bildet - tags hva slags kompresjon som er brukt oppslagstabeller, osv. TIFF kan lagre en rekke forskjellige typer bilder: bitplan gråtonebilder 8 bit fargebilder (med LUT) 24 bit RGB bilder som er komprimert uten informasjonstap og JPEG-bilder komprimert med informasjonstap INF14-Farger-46

47 PBM, PGM, PPM PortableBitMap (binære) binær eller ascii PortableGreyMap (gråtoner) - binær eller ascii PortablePixelMap (RGB) binær eller ascii Eksempel- ascii P2 # A simple PGM image INF14-Farger-47

48 Pseudo-farger Pseudo-fargebilder er egentlig gråtonebilder der man har tilordnet hver gråtone en RGB-farge ved hjelp av en oppslagstabell (LUT). ( Royal Swedish Academy of Sciences). INF14-Farger-48

49 Falske farger NOAA AVHRR kanal 1: nm kanal 2: Kanal nm kanal 4: nm Kanal som RGB Kanal 4 vist som RGB-bilde (Meteorologisk Institutt) kanalene er ikke RGB (7, 546.1, 435.8). Altså falske farger. INF14-Farger-49

50 Digitale bilder på terrengmodell Flerbånds satellittbilder kan gi en fargemessig korrekt gjengivelse av vann, jordbruksområder, skog, snaufjell og snø/is, Resultatet kan legges oppå en terrengmodell som gir høyden til hvert piksel og så gjengis tredimensjonalt. Verdens beste satellittbilde.geodatasenteret AS 25. INF14-Farger-5

Motivasjon. INF 1040 Farger og fargerom. Fargen på lyset. Et prisme kan vise oss fargene i lyset. Vi kan skille mellom tusenvis av fargenyanser

Motivasjon. INF 1040 Farger og fargerom. Fargen på lyset. Et prisme kan vise oss fargene i lyset. Vi kan skille mellom tusenvis av fargenyanser Temaer i dag : INF 4 Farger og fargerom Fargesyn og deteksjon av farge 2 Digitalisering av fargebilder 3 Fargerom - fargemodeller 4 Overganger mellom fargerom 5 Fremvisning av fargebilder 6 Fargetabeller

Detaljer

INF 1040 Farger og fargerom

INF 1040 Farger og fargerom INF 1040 Farger og fargerom Temaer i dag : 1. Fargesyn og deteksjon av farge 2. Digitalisering av fargebilder 3. Fargerom og overganger mellom dem 4. Fremvisning og utskrift av fargebilder 5. Fargetabeller

Detaljer

Motivasjon. INF 1040 Farger og fargerom. Fargen på et objekt. Fargen på lyset. Vi kan skille mellom tusenvis av fargenyanser

Motivasjon. INF 1040 Farger og fargerom. Fargen på et objekt. Fargen på lyset. Vi kan skille mellom tusenvis av fargenyanser Temaer i dag : INF 14 Farger og fargerom 1 Fargesyn og deteksjon av farge 2 Digitalisering av fargebilder 3 Fargerom og overganger mellom dem 4 Fremvisning og utskrift av fargebilder 5 Fargetabeller 6

Detaljer

INF 2310 Farger og fargerom. Motivasjon. Fargen på lyset. Fargen på lyset. m cos( Zenit-distansen, z, er gitt ved

INF 2310 Farger og fargerom. Motivasjon. Fargen på lyset. Fargen på lyset. m cos( Zenit-distansen, z, er gitt ved Temaer i dag : INF 310 Farger og fargerom 1 Farge, fargesyn og deteksjon av farge Fargerom - fargemodeller 3 Overganger mellom fargerom 4 Fremvisning av fargebilder 5 Fargetabeller 6 Utskrift av fargebilder

Detaljer

INF 1040 Farger og fargerom. Motivasjon. Litt fysikk om lyskilder. Fargen på lyset. Vi oppfatter bare ca 50 gråtoner samtidig

INF 1040 Farger og fargerom. Motivasjon. Litt fysikk om lyskilder. Fargen på lyset. Vi oppfatter bare ca 50 gråtoner samtidig INF 4 Farger og fargerom Temaer i dag : Fargesyn og deteksjon av farge 2 Digitalisering av fargebilder 3 Fargerom - fargemodeller 4 Overganger mellom fargerom (se kompendiet) 5 Fremvisning av fargebilder

Detaljer

Bilder del 2. Farger og fargesyn. Tre-farge syn. Farger og fargerom. Cyganski, kapittel 5. Fargesyn og fargerom. Fargetabeller

Bilder del 2. Farger og fargesyn. Tre-farge syn. Farger og fargerom. Cyganski, kapittel 5. Fargesyn og fargerom. Fargetabeller Litteratur : Tema i dag: Neste uke : Bilder del 2 Cyganski, kapittel 5 Fargesyn og fargerom Fargetabeller Endre kontrasten i et bilde Histogrammer Terskling Video og grafikk, litt enkel bildebehandling

Detaljer

INF 1040 Farger og fargerom

INF 1040 Farger og fargerom INF 1040 Farger og fargerom Temaer i dag : 1. Fargesyn og deteksjon av farge 2. Digitalisering av fargebilder 3. Fargerom og overganger mellom dem 4. Fremvisning og utskrift av fargebilder 5. Fargetabeller

Detaljer

INF 2310 Farger og fargerom. Motivasjon. Fargen på lyset. Fargen på lyset fra sola. Vi kan skille mellom tusenvis av fargenyanser

INF 2310 Farger og fargerom. Motivasjon. Fargen på lyset. Fargen på lyset fra sola. Vi kan skille mellom tusenvis av fargenyanser INF 2310 Farger og fargerom Temaer i dag (Kapittel 6: Hovedfokus på 6.1 og 6.2): 1. Litt fysikk: sollys og reflektivitet 2. Farge, fargesyn og deteksjon av farge 3. Fargerom - fargemodeller 4. Overganger

Detaljer

Motivasjon. INF 2310 Farger og fargerom. Fargen på lyset. Spredning, absorbsjon, transmisjon. Vi kan skille mellom tusenvis av fargenyanser

Motivasjon. INF 2310 Farger og fargerom. Fargen på lyset. Spredning, absorbsjon, transmisjon. Vi kan skille mellom tusenvis av fargenyanser Temaer i dag : INF 310 Farger og fargerom 1. Farge, fargesyn og deteksjon av farge. Fargerom - fargemodeller 3. Overganger mellom fargerom 4. Fremvisning av fargebilder 5. Fargetabeller 6. Utskrift av

Detaljer

Motivasjon. INF 2310 Farger og fargerom. Fargen på lyset. Fargen på lyset. Vi kan skille mellom tusenvis av fargenyanser

Motivasjon. INF 2310 Farger og fargerom. Fargen på lyset. Fargen på lyset. Vi kan skille mellom tusenvis av fargenyanser Temaer i dag : INF 310 Farger og fargerom 1. Farge, fargesyn og deteksjon av farge. Fargerom - fargemodeller 3. Overganger mellom fargerom 4. Fremvisning av fargebilder 5. Fargetabeller 6. Utskrift av

Detaljer

Motivasjon. INF 2310 Farger og fargerom. Fargen på lyset. Fargen på lyset fra sola. Vi kan skille mellom tusenvis av fargenyanser

Motivasjon. INF 2310 Farger og fargerom. Fargen på lyset. Fargen på lyset fra sola. Vi kan skille mellom tusenvis av fargenyanser INF 310 Farger og fargerom Temaer i dag (Hovedfokus på 6.1 og 6.: 1. Farge, fargesyn og deteksjon av farge. Fargerom - fargemodeller 3. Overganger mellom fargerom 4. Fremvisning av fargebilder 5. Fargetabeller

Detaljer

INF 2310 Digital it bildebehandling

INF 2310 Digital it bildebehandling INF 2310 Digital it bildebehandling b dli FARGER OG FARGEROM Temaer i dag : 1. Farge, fargesyn og deteksjon av farge 2. Fargerom - fargemodeller 3. Overganger mellom fargerom 4. Fremvisning av fargebilder

Detaljer

INF 2310 Digital it bildebehandling. Spredning, absorbsjon, transmisjon FARGER OG FARGEROM

INF 2310 Digital it bildebehandling. Spredning, absorbsjon, transmisjon FARGER OG FARGEROM INF 310 Digital it bildebehandling b dli FARGER OG FARGEROM Temaer i dag : 1. Farge, fargesyn og deteksjon av farge. Fargerom - fargemodeller 3. Overganger mellom fargerom 4. Fremvisning av fargebilder

Detaljer

Viktige begreper. Viktige begreper, illustrasjon. Matematisk representasjon av digitale bilder. INF Introduksjon og Kap.

Viktige begreper. Viktige begreper, illustrasjon. Matematisk representasjon av digitale bilder. INF Introduksjon og Kap. Viktige begreper INF 23. 25 Introduksjon og Kap. 2 Introduksjon - hva er et digitalt bilde Avbildning Det elektromagnetiske spekteret Litt om bildeformater Kamera og optikk Øyet og egenskaper ved synet

Detaljer

Løsningsforslag til kapittel 15 Fargerom og fargebilder

Løsningsforslag til kapittel 15 Fargerom og fargebilder Løsningsforslag til kapittel 15 Fargerom og fargebilder Oppgave 1: Representasjon av et bilde Under har vi gitt et lite binært bilde, der svart er 0 og hvit er 1. a) Kan du skrive ned på et ark binærrepresentasjonen

Detaljer

Repetisjon av histogrammer

Repetisjon av histogrammer Repetisjon av histogrammer INF 231 Hovedsakelig fra kap. 3.3 i DIP Histogramtransformasjoner Histogramutjevning Histogramtilpasning Standardisering av histogram for billedserier Litt om histogramtransformasjoner

Detaljer

Gråtonehistogrammer. Histogrammer. Hvordan endre kontrasten i et bilde? INF Hovedsakelig fra kap. 6.3 til 6.6

Gråtonehistogrammer. Histogrammer. Hvordan endre kontrasten i et bilde? INF Hovedsakelig fra kap. 6.3 til 6.6 Hvordan endre kontrasten i et bilde? INF 230 Hovedsakelig fra kap. 6.3 til 6.6 Histogrammer Histogramtransformasjoner Histogramutjevning Histogramtilpasning Histogrammer i flere dimensjoner Matematisk

Detaljer

Kantdeteksjon og Fargebilder

Kantdeteksjon og Fargebilder Kantdeteksjon og Fargebilder Lars Vidar Magnusson April 25, 2017 Delkapittel 10.2.6 More Advanced Techniques for Edge Detection Delkapittel 6.1 Color Fundamentals Delkapittel 6.2 Color Models Marr-Hildreth

Detaljer

INF1040 Digital representasjon Oppsummering 2008 del II

INF1040 Digital representasjon Oppsummering 2008 del II INF igital representasjon Oppsummering 8 del II Lydintensitet Vi kan høre lyder over et stort omfang av intensiteter: fra høreterskelen, I - W/m,tilSmerteterskelen, W/m Oftest angir vi ikke absolutt lydintensitet

Detaljer

INF1040 Digital representasjon Oppsummering 2008 del II

INF1040 Digital representasjon Oppsummering 2008 del II INF040 Digital representasjon Oppsummering 2008 del II Fritz Albregtsen INF040-Oppsum-FA- Lydintensitet Vi kan høre lyder over et stort omfang av intensiteter: fra høreterskelen, I 0 = 0-2 W/m 2,tilSmerteterskelen,0

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i : INF2310 Digital bildebehandling Eksamensdag : Tirsdag 4. juni 2013 Tid for eksamen : 09:00 13:00 Oppgavesettet er på : 7 sider

Detaljer

INF 1040 løsningsforslag til kapittel 17

INF 1040 løsningsforslag til kapittel 17 INF 1040 løsningsforslag til kapittel 17 Oppgave 1: Bilder og histogrammer Her ser du pikselverdiene i et lite bilde. Kan du regne ut histogrammet til bildet, dvs. lage en tabell over hvor mange piksler

Detaljer

Ulike bildeformater og komprimering. Ferdighet 7. trinn Produsere og bearbeide

Ulike bildeformater og komprimering. Ferdighet 7. trinn Produsere og bearbeide Ulike bildeformater og komprimering Ferdighet 7. trinn Produsere og bearbeide I korte trekk Det finnes mange ulike typer bildeformater, og man må kjenne til noen av dem for å gjøre gode valg når man skal

Detaljer

Skanning og avfotografering v/jim-arne Hansen. Grand Nordic Hotell, Tromsø 14. mai 2009

Skanning og avfotografering v/jim-arne Hansen. Grand Nordic Hotell, Tromsø 14. mai 2009 v/jim-arne Hansen Grand Nordic Hotell, Tromsø 14. mai 2009 Innhold: Innledning Tekniske begreper og faguttrykk Formater krav til formater Skanneteknologi: Flatbedskanner Trommelskanner Filmskanner Digitaliseringsbord

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i: INF2310 Digital bildebehandling Eksamensdag: Onsdag 28. mai 2014 Tid for eksamen: 09:00 13:00 Oppgavesettet er på: 6 sider Vedlegg:

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO. Dette er et løsningsforslag

UNIVERSITETET I OSLO. Dette er et løsningsforslag Bokmål UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i : INF231 Digital bildebehandling Eksamensdag : Onsdag 3. juni 29 Tid for eksamen : 14:3 17:3 Løsningsforslaget er på :

Detaljer

RF5100 Lineær algebra Leksjon 10

RF5100 Lineær algebra Leksjon 10 RF5100 Lineær algebra Leksjon 10 Lars Sydnes, NITH 11. november 2013 I. LITT OM LYS OG FARGER GRUNNLEGGENDE FORUTSETNINGER Vi ser objekter fordi de reflekterer lys. Lys kan betraktes som bølger / forstyrrelser

Detaljer

DIGITALISERING Et bilde er en reell funksjon av to (eller flere) reelle variable. IN 106, V-2001 BILDE-DANNING. SAMPLING og KVANTISERING

DIGITALISERING Et bilde er en reell funksjon av to (eller flere) reelle variable. IN 106, V-2001 BILDE-DANNING. SAMPLING og KVANTISERING IN 06, V-200 DIGITALISERING Et bilde er en reell funksjon av to (eller flere) reelle variable. BILDE-DANNING SAMPLING og KVANTISERING BILDE-FORBEDRING I BILDE-DOMENET 2/3 200 Fritz Albregtsen. Trinn: Legg

Detaljer

Digitale bilder. Det er i hovedsak to måter å representere digitale bilder på: rastergrafkk (punkter) og vektorgrafkk (linjer og fater).

Digitale bilder. Det er i hovedsak to måter å representere digitale bilder på: rastergrafkk (punkter) og vektorgrafkk (linjer og fater). Høgskolen i Østfold Digital Medieproduksjon Oppgave T4/Digitale bilder Uke 38/23.09.10 Jahnne Feldt Hansen Digitale bilder Det er i hovedsak to måter å representere digitale bilder på: rastergrafkk (punkter)

Detaljer

TDT4105/TDT4110 Informasjonsteknologi grunnkurs:

TDT4105/TDT4110 Informasjonsteknologi grunnkurs: 1 TDT4105/TDT4110 Informasjonsteknologi grunnkurs: Uke 38 Digital representasjon, del 2 - Representasjon av lyd og bilder - Komprimering av data Rune Sætre satre@idi.ntnu.no 2 Digitalisering av lyd Et

Detaljer

Temaer i dag. Repetisjon av histogrammer II. Repetisjon av histogrammer I. INF 2310 Digital bildebehandling FORELESNING 5.

Temaer i dag. Repetisjon av histogrammer II. Repetisjon av histogrammer I. INF 2310 Digital bildebehandling FORELESNING 5. Temaer i dag INF 231 Digital bildebehandling FORELESNING 5 HISTOGRAM-TRANSFORMASJONER Fritz Albregtsen Histogramtransformasjoner Histogramutjevning Histogramtilpasning Standardisering av histogram for

Detaljer

INF 1040 høsten 2009: Oppgavesett 12 Digital video og digital bildeanalyse (løsningsforslag) (kapittel 16 og 17) 13. Lagring av video på DVD

INF 1040 høsten 2009: Oppgavesett 12 Digital video og digital bildeanalyse (løsningsforslag) (kapittel 16 og 17) 13. Lagring av video på DVD INF 040 høsten 2009: Oppgavesett 2 Digital video og digital bildeanalyse (løsningsforslag) (kapittel 6 og 7) 3. Lagring av video på DVD a) Med en bitrate på 250 Mbit/s, hvor lang tidssekvens av en digital

Detaljer

INF1040 Digital representasjon

INF1040 Digital representasjon INF1040 Digital representasjon av tekster, tall, former, lyd, bilder og video Forelesere: Gerhard Skagestein Fritz Albregtsen Første forelesning: Onsdag 23. august 12:15 14:00, Sophus Lies Auditorium.

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO Løsningsforslag UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i: INF2310 Digital bildebehandling Eksamensdag: Onsdag 1. juni 2015 Tid for eksamen: 14:30 18:30 Løsningsforslaget

Detaljer

Fargetyper. Forstå farger. Skrive ut. Bruke farger. Papirhåndtering. Vedlikehold. Problemløsing. Administrasjon. Stikkordregister

Fargetyper. Forstå farger. Skrive ut. Bruke farger. Papirhåndtering. Vedlikehold. Problemløsing. Administrasjon. Stikkordregister Skriveren gir deg mulighet til å kommunisere i farger. Farger tiltrekker seg oppmerksomhet og gir trykt materiale og informasjon større verdi. Bruk av farger øker lesbarheten, og dokumenter med farger

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i : INF2310 Digital bildebehandling Eksamensdag : Tirsdag 25. mars 2014 Tid for eksamen : 15:00 19:00 Oppgavesettett er på : 6 sider

Detaljer

SCANNING OG REPARASJON AV GAMLE BILDER Jessheim bibliotek 21. august 2007. Minikurs. Adobe Photoshop Elements. v/ Randi Lersveen - Krem reklame

SCANNING OG REPARASJON AV GAMLE BILDER Jessheim bibliotek 21. august 2007. Minikurs. Adobe Photoshop Elements. v/ Randi Lersveen - Krem reklame 1 Minikurs v/ Randi Lersveen - Krem reklame Adobe Photoshop Elements Viktige begrep for digitale bilder 2 FARGER (mode) Bitmap: Grayscale: RGB-color: CMYK: Bildet inneholder kun sorte og hvite punkter

Detaljer

INF 2310 Digital bildebehandling FORELESNING 5. Fritz Albregtsen. Pensum: Hovedsakelig 3.3 i DIP HISTOGRAM-TRANSFORMASJONER

INF 2310 Digital bildebehandling FORELESNING 5. Fritz Albregtsen. Pensum: Hovedsakelig 3.3 i DIP HISTOGRAM-TRANSFORMASJONER Temaer i dag INF 231 Digital bildebehandling FORELESNING 5 HISTOGRAM-TRANSFORMASJONER Fritz Albregtsen Histogramtransformasjoner Histogramutjevning Histogramtilpasning Standardisering av histogram for

Detaljer

1.Raster(bitmap) versus vektorer

1.Raster(bitmap) versus vektorer 1.Raster(bitmap) versus vektorer Raster er oftest brukt ved fotografier. Det er et rutenett bestående av små ruter, pixler, hvor hver pixel består av en fargekode. Når man forstørrer et bitmap bilde vil

Detaljer

INF februar 2017 Ukens temaer (Hovedsakelig fra kap. 3.1 og 3.2 i DIP) (Histogrammer omtales i kap. 3.3)

INF februar 2017 Ukens temaer (Hovedsakelig fra kap. 3.1 og 3.2 i DIP) (Histogrammer omtales i kap. 3.3) 8. februar 2017 Ukens temaer (Hovedsakelig fra kap. 3.1 og 3.2 i DIP) (Histogrammer omtales i kap. 3.3) Histogrammer Lineære gråtonetransformer Standardisering av bilder med lineær transform Ikke-lineære,

Detaljer

2) Redegjør for de mest brukte filformater for digitale fotografier. Diskuter fordeler, ulemper og bruksområder for de ulike formatene.

2) Redegjør for de mest brukte filformater for digitale fotografier. Diskuter fordeler, ulemper og bruksområder for de ulike formatene. Magnus Over-Rein / 28.09.2010 T4: Digitale bilder 1) Det er i hovedsak to måter å representere digitale bilder, raster (punkter) og vektorer (linjer og flater). Redegjør for disse to typene, diskuter fordeler

Detaljer

Oppgave T4 Digitale Bilder

Oppgave T4 Digitale Bilder Oppgave T4 Digitale Bilder 1) Det er i hovedsak to måter å representere digitale bilder, raster (punkter) og vektorer (linjer og flater). Redegjør for disse to typene, diskuter fordeler og ulemper. Rastergrafikk:

Detaljer

Temaer i dag. Mer om romlig oppløsning. Optisk avbildning. INF 2310 Digital bildebehandling

Temaer i dag. Mer om romlig oppløsning. Optisk avbildning. INF 2310 Digital bildebehandling Temaer i dag INF 2310 Digital bildebehandling Forelesning II Sampling og kvantisering Fritz Albregtsen Romlig oppløsning i bilder Sampling av bilder Kvantisering i bilder Avstandsmål i bilder Pensum: Kap.

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO Løsningsforslag UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i: INF210 Digital bildebehandling Eksamensdag: Onsdag 28. mai 2014 Tid for eksamen: 09:00 1:00 Løsningsforslaget

Detaljer

Modul 12 - Photoshop

Modul 12 - Photoshop Modul 12 - Photoshop Når man vil benytte Photoshop som verktøy i en arbeidsprosess som skal resultere i trykksaker eller nettsider må man ha kunnskap innen følgende temaer: farger/fargerom, størrelse/oppløsning,

Detaljer

Triangle Colorscale. Created for design CMYK GUIDE. Intuitiv, nøyaktig og praktisk

Triangle Colorscale. Created for design CMYK GUIDE. Intuitiv, nøyaktig og praktisk Created for design CMYK GUIDE Intuitiv, nøyaktig og praktisk «Det er lett å finne en farge i CMYK GUIDE. Og den fargen du velger, blir nøyaktig lik på trykk!» INTUITIV Et hurtig verktøy for designere CMYK

Detaljer

Løsningsforslag, Ukeoppgaver 9 INF2310, våren kompresjon og koding del I

Løsningsforslag, Ukeoppgaver 9 INF2310, våren kompresjon og koding del I Løsningsforslag, Ukeoppgaver 9 INF2310, våren 2009 6. Vi har gitt følgende bilde: kompresjon og koding del I 1 0 1 2 2 2 3 3 3 1 1 1 2 1 1 3 3 3 1 0 1 1 2 2 2 3 3 2 1 2 2 3 2 3 4 4 2 1 2 3 2 2 3 4 4 2

Detaljer

Sampling av bilder. Romlig oppløsning, eksempler. INF Ukens temaer. Hovedsakelig fra kap. 2.4 i DIP

Sampling av bilder. Romlig oppløsning, eksempler. INF Ukens temaer. Hovedsakelig fra kap. 2.4 i DIP INF 2310 22.01.2008 Ukens temaer Hovedsakelig fra kap. 2.4 i DIP Romlig oppløsning og sampling av bilder Kvantisering Introduksjon til pikselmanipulasjon i Matlab (i morgen på onsdagstimen) Naturen er

Detaljer

PhotoShop Grunnleggende ferdigheter

PhotoShop Grunnleggende ferdigheter PhotoShop Grunnleggende ferdigheter Kurs for ansatte DMMH februar/mars 2009 Versjon 2 Svein Sando Åpne og lagre Åpne: to varianter File Open Ctrl+O Lagre: to varianter File Save Ctrl+S Lagre som: to varianter

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO Eksamen i UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet INF 160 Digital bildebehandling Eksamensdag: Mandag 12. mai - mandag 26. mai 2003 Tid for eksamen: 12. mai 2003 kl 09:00 26. mai

Detaljer

Dette er vakre farger du aldri får se på mobilen

Dette er vakre farger du aldri får se på mobilen Viten BLI ABONNENT LOGG INN ANNONSE Dette er vakre farger du aldri får se på mobilen ARNT INGE VISTNES FØRSTEAMANUENSIS, FYSISK INSTITUTT, UNIVERSITETET I OSLO OPPDATERT: 23.NOV. 2015 15:28 PUBLISERT:

Detaljer

Olaf Christensen 27.09.2010. Digitale Bilder

Olaf Christensen 27.09.2010. Digitale Bilder Olaf Christensen Digitale Bilder 27.09.2010 1) Vi har to måter å fremstille grafikk på. Den ene er ved hjelp av rastergrafikk (bildepunkter). Den andre er ved hjelp av vektorgrafikk (koordinater). Disse

Detaljer

INF 1040 høsten 2009: Oppgavesett 12 Digital video og digital bildeanalyse (kapittel 16 og 17)

INF 1040 høsten 2009: Oppgavesett 12 Digital video og digital bildeanalyse (kapittel 16 og 17) Fasitoppgaver INF 1040 høsten 2009: Oppgavesett 12 Digital video og digital bildeanalyse (kapittel 16 og 17) Denne seksjonen inneholder innledende oppgaver hvor det finnes en enkel fasit bakerst i oppgavesettet.

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i : INF2310 Digital bildebehandling Eksamensdag : Onsdag 4. juni 2008 Tid for eksamen : 14:30 17:30 (3 timer) Oppgavesettet er på

Detaljer

Malin Milder 06hbmeda Fargestyring våren 2008. Fargestyring. Malin Milder 06hbmeda Våren 2008

Malin Milder 06hbmeda Fargestyring våren 2008. Fargestyring. Malin Milder 06hbmeda Våren 2008 Fargestyring 1 Malin Milder 06hbmeda Våren 2008 Fargestyring Innledning Fargestyring er et viktig tema som lett blir glemt. De fleste har nok opplevde at de sitter bak skjermen og er veldig fornøyd med

Detaljer

HØGSKOLEN I BERGEN Avdeling for ingeniørutdanning

HØGSKOLEN I BERGEN Avdeling for ingeniørutdanning HØGSKOLEN I BERGEN Avdeling for ingeniørutdanning Eksamen i SOD 165 Grafiske metoder Klasse : 3D Dato : 15. august 2000 Antall oppgaver : 4 Antall sider : 4 Vedlegg : Utdrag fra OpenGL Reference Manual

Detaljer

Grafisk pakke dataseminar ARK6 12.feb 2008

Grafisk pakke dataseminar ARK6 12.feb 2008 Farger Fonter Raster og vektor Filtyper Komprimering Programmer FARGER : RGB-SKJERM - additiv fargemodell beregnet for bruk i skjerm, scanner og digitalkamera - Ulikt forhold mellom Rød, Grønn og Blå skaper

Detaljer

Farger Introduksjon Processing PDF

Farger Introduksjon Processing PDF Farger Introduksjon Processing PDF Introduksjon På skolen lærer man om farger og hvordan man kan blande dem for å få andre farger. Slik er det med farger i datamaskinen også; vi blander primærfarger og

Detaljer

Løsningsforslag, Ukeoppgaver 10 INF2310, våren 2011 kompresjon og koding del II

Løsningsforslag, Ukeoppgaver 10 INF2310, våren 2011 kompresjon og koding del II Løsningsforslag, Ukeoppgaver 10 INF2310, våren 2011 kompresjon og koding del II 1. En fax-oppgave: a. Et ark med tekst og enkle strektegninger skal sendes pr digital fax over en modemlinje med kapasitet

Detaljer

Veiledning om fargekvalitet

Veiledning om fargekvalitet Side 1 av 6 Veiledning om fargekvalitet Veiledningen om fargekvalitet hjelper brukerne med å forstå hvordan funksjoner som er tilgjengelige på skriveren, kan brukes til å justere og tilpasse fargene på

Detaljer

AST1010 En kosmisk reise. De viktigste punktene i dag: Elektromagnetisk bølge 1/23/2017. Forelesning 4: Elektromagnetisk stråling

AST1010 En kosmisk reise. De viktigste punktene i dag: Elektromagnetisk bølge 1/23/2017. Forelesning 4: Elektromagnetisk stråling AST1010 En kosmisk reise Forelesning 4: Elektromagnetisk stråling De viktigste punktene i dag: Sorte legemer og sort stråling. Emisjons- og absorpsjonslinjer. Kirchhoffs lover. Synkrotronstråling Bohrs

Detaljer

Komponenter til Fargestyring

Komponenter til Fargestyring Fargestyring Profiler - oppskrift PCS - referansfargerommet Fargetilpasningsmetode (rendering intents) CMM - fargekalkulator Utgangspunktet er den kjensgjerning at menneskets hjerne kan oppfatte ca. 160

Detaljer

21.09.2015. Mer enn bare et kamera (Publisert versjon, inneholder bare FFIs egne bilder.) Bilder kommer fra mange kilder

21.09.2015. Mer enn bare et kamera (Publisert versjon, inneholder bare FFIs egne bilder.) Bilder kommer fra mange kilder Bilder kommer fra mange kilder Mer enn bare et kamera (Publisert versjon, inneholder bare FFIs egne bilder.) Torbjørn Skauli og Trym Haavardsholm Optisk avbildning - et felt i forandring Hva kan et kamera

Detaljer

INF 1040 Digital representasjon 2006 Utkast til - Obligatorisk oppgave nr 3

INF 1040 Digital representasjon 2006 Utkast til - Obligatorisk oppgave nr 3 INF 1040 Digital representasjon 2006 Utkast til - Obligatorisk oppgave nr 3 Utlevering: fredag 3. november 2006, kl. 12:00 Innlevering: fredag 17. november 2006, kl. 23:59:59 Formaliteter Besvarelsen skal

Detaljer

Innføring i bildebehandling

Innføring i bildebehandling Høgskolen i Østfold Avdeling for informasjonsteknologi Fag IAD33506 Bildebehandling og mønstergjenkjenning Laboppgave nr 1 Innføring i bildebehandling Halden 27.08.2013 20.08.13 Revidert Log GKS 22.08.12

Detaljer

Primus Brukerveiledning for masseimport av bilder. Primus 5.6.5

Primus Brukerveiledning for masseimport av bilder. Primus 5.6.5 Primus Brukerveiledning for masseimport av bilder Primus 5.6.5 Primus Brukerveiledning for masseimport av bilder 2 Innholdsfortegnelse Innholdsfortegnelse... 2 Brukerveiledning for masseimport av bilder

Detaljer

www.ir.hiof.no/~eb/viz.htm Side 1 av 12

www.ir.hiof.no/~eb/viz.htm Side 1 av 12 VIZhtm Side 1 av 12 Innhold Side MÅL 1 OPPGAVE / RESULTAT 1 BESKRIVELSE ØVING 6A 2 BESKRIVELSE ØVING 6B 9 BESKRIVELSE ØVING 6C 12 MÅL Når du har utført denne øvingen, skal du kunne: Benytte et kamera som

Detaljer

INF 2310 Digital bildebehandling

INF 2310 Digital bildebehandling INF 2310 Digital bildebehandling FORELESNING 5 HISTOGRAM-TRANSFORMASJONER Fritz Albregtsen Temaer i dag Histogramtransformasjoner Histogramutjevning Histogramtilpasning Standardisering av histogram for

Detaljer

Neste to forelesninger. Bildefiler - bildeformater De aller fleste bildeformater 3/18/2009. Digitale bilder med spesielt fokus på medisinske bilder

Neste to forelesninger. Bildefiler - bildeformater De aller fleste bildeformater 3/18/2009. Digitale bilder med spesielt fokus på medisinske bilder 3/8/29 Digitale bilder med spesielt fokus på medisinske bilder Karsten Eilertsen Radiumhospitalet Neste to forelesninger Torsdag 29/: Enkel innføring i digitale bilder Eksempler på noen enkle metoder for

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO Eksamen i UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet INF 2310 Digital bildebehandling Eksamensdag: Tirsdag 18. mai - tirsdag 1. juni 2004 Tid for eksamen: 18. mai 2004 kl 09:00 1.

Detaljer

Interaksjon mellom farger, lys og materialer

Interaksjon mellom farger, lys og materialer Interaksjon mellom farger, lys og materialer Etterutdanningskurs 2015. Lys, syn og farger - Kine Angelo Fakultet for arkitektur og billedkunst. Institutt for byggekunst, form og farge. Vi ser på grunn

Detaljer

Innføring i bildebehandling

Innføring i bildebehandling Høgskolen i Østfold Avdeling for informasjonsteknologi Fag IAD33506 Bildebehandling og mønstergjenkjenning Laboppgave nr 1 Innføring i bildebehandling Halden 24.08.2010 23.08.10 Revidert Log GKS 20.08.09

Detaljer

PRAKTISK FARGESTYRING

PRAKTISK FARGESTYRING PRAKTISK FARGESTYRING Rapport 2 Malin Milder Mediedesign Vår 2008 1 Praktisk fargestyring Fargestyring er et viktig aspekt når det kommer til design, og noe som alle burde benytte seg av for å få best

Detaljer

Temaer i dag. Repetisjon av histogrammer I. Gjennomgang av eksempler. INF2310 Digital bildebehandling. Forelesning 5. Pensum: Hovedsakelig 3.

Temaer i dag. Repetisjon av histogrammer I. Gjennomgang av eksempler. INF2310 Digital bildebehandling. Forelesning 5. Pensum: Hovedsakelig 3. emaer i dag Digital bildebehandling Forelesning 5 Histogram-transformasjoner Ole Marius Hoel Rindal omrindal@ifi.uio.no Etter orginale foiler av Fritz Albregtsen. Histogramtransformasjoner Histogramutjevning

Detaljer

DV - CODEC. Introduksjon

DV - CODEC. Introduksjon DV - CODEC EN KORT PRESENTASJON I INF 5080 VED RICHARD MAGNOR STENBRO EMAIL: rms@stenbro.net 21. April 2004 Introduksjon Dv-codecen ble utviklet spesielt for bruk i både profesjonelle og konsumer kamera.

Detaljer

Hva er farger? A B C FARGELÆRE

Hva er farger? A B C FARGELÆRE 1. Fargelære FARGELÆRE Hva er farger? Figur 1.1 Eplet reflekterer rødt lys til øyet. Øyet omformer det innfallende lyset til signaler som går til hjernens synssenter og vi oppfatter at eplet er rødt. UV

Detaljer

Inf109 Programmering for realister Uke 5. I denne leksjonen skal vi se på hvordan vi kan lage våre egne vinduer og hvordan vi bruker disse.

Inf109 Programmering for realister Uke 5. I denne leksjonen skal vi se på hvordan vi kan lage våre egne vinduer og hvordan vi bruker disse. Inf109 Programmering for realister Uke 5 I denne leksjonen skal vi se på hvordan vi kan lage våre egne vinduer og hvordan vi bruker disse. Før du starter må du kopiere filen graphics.py fra http://www.ii.uib.no/~matthew/inf1092014

Detaljer

Valg av PC-skjerm til fotobruk

Valg av PC-skjerm til fotobruk Valg av PC-skjerm til fotobruk De fleste har nok skiftet ut de svære kassene som CRT-skjermene var med flatskjermer av LCD-typen. Så jeg tenkte kjapt i gå igjennom litt om de ulike teknologiene som brukes

Detaljer

EUROPEAN COMPUTER DRIVING LICENCE BILDEBEHANDLING FAGPLAN VERSJON 2.0

EUROPEAN COMPUTER DRIVING LICENCE BILDEBEHANDLING FAGPLAN VERSJON 2.0 EUROPEAN COMPUTER DRIVING LICENCE BILDEBEHANDLING FAGPLAN VERSJON 2.0 Copyright 2009 The European Computer Driving Licence Foundation Ldt Dette dokumentet er en norsk oversettelse av den europeiske fagplan

Detaljer

Grunnleggende om Digitale Bilder (ITD33515)

Grunnleggende om Digitale Bilder (ITD33515) Grunnleggende om Digitale Bilder (ITD33515) Lars Vidar Magnusson January 13, 2017 Delkapittel 2.2, 2.3, 2.4 og 2.5 Lys og det Elektromagnetiske Spektrum Bølgelengde, Frekvens og Energi Bølgelengde λ og

Detaljer

Lempel-Ziv-koding. Lempel-Ziv-koding. Eksempel på Lempel-Ziv. INF 2310 Digital bildebehandling. Kompresjon og koding Del II

Lempel-Ziv-koding. Lempel-Ziv-koding. Eksempel på Lempel-Ziv. INF 2310 Digital bildebehandling. Kompresjon og koding Del II Lempel-Ziv-koding INF 2310 Digital bildebehandling Kompresjon og koding Del II LZW-koding Aritmetisk koding JPEG-kompresjon av gråtonebilder JPEG-kompresjon av fargebilder Rekonstruksjonsfeil i bilder

Detaljer

Geometra. Brukermanual. Telefon: 64831920

Geometra. Brukermanual. Telefon: 64831920 Geometra Brukermanual Telefon: 64831920 Innhold GENERELT...3 Hva er Geometra?...3 Om PDF tegninger...3 KOM I GANG!...5 Start programvaren og logg inn...5 Grunnleggende funksjoner:...6 Lag et prosjekt,

Detaljer

Eksamen i INF 1040, 5. desember Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet

Eksamen i INF 1040, 5. desember Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Bokmål UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i : INF1040 Digital representasjon Eksamensdag : Fredag 5. desember 2008 Tid for eksamen : 09.00 12.00 Oppgavesettet er på

Detaljer

EKSAMEN I EMNE TDT4230 VISUALISERING FREDAG 10. DESEMBER 2010 KL LØSNINGSFORSLAG

EKSAMEN I EMNE TDT4230 VISUALISERING FREDAG 10. DESEMBER 2010 KL LØSNINGSFORSLAG Side 1 av 11 EKSAMEN I EMNE TDT4230 VISUALISERING FREDAG 10. DESEMBER 2010 KL. 09.00 13.00 LØSNINGSFORSLAG OPPGAVE 1 Kubiske Bézier-kurver og flater a) Sammenhengen mellom vektoren av blandefunksjoner

Detaljer

LØSNINGSFORSLAG, KAPITTEL 3

LØSNINGSFORSLAG, KAPITTEL 3 LØSNINGSFORSLAG, KAPITTEL 3 REVIEW QUESTIONS: 1 Hvordan påvirker absorpsjon og spredning i atmosfæren hvor mye sollys som når ned til bakken? Når solstråling treffer et molekyl eller en partikkel skjer

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO Bokmål UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i : INF1040 Digital representasjon Eksamensdag : Fredag 7. desember 2007 Tid for eksamen : 09.00 12.00 Oppgavesettet er på

Detaljer

KUBEKURS: HVORDAN LØSE RUBIKS KUBE? By Norges Kubeforbund / Marie Lilleborge

KUBEKURS: HVORDAN LØSE RUBIKS KUBE? By Norges Kubeforbund / Marie Lilleborge KUBEKURS: HVORDAN LØSE RUBIKS KUBE? By Norges Kubeforbund / Marie Lilleborge Hællæ! Og god påske og happy TG! Dette heftet er laget til kubekurs på TG påsken 2014. Det beskriver en begynnermetode for å

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i : INF2310 Digital bildebehandling Eksamensdag : Onsdag 4. juni 2008 Tid for eksamen : 14:30 17:30 (3 timer) Oppgavesettet er på

Detaljer

Denne veiledningen hjelper deg med å forstå hvordan du kan bruke skriverens funksjoner til å justere og tilpasse fargene på utskriftene.

Denne veiledningen hjelper deg med å forstå hvordan du kan bruke skriverens funksjoner til å justere og tilpasse fargene på utskriftene. Side 1 av 5 Fargekvalitet Denne veiledningen hjelper deg med å forstå hvordan du kan bruke skriverens funksjoner til å justere og tilpasse fargene på utskriftene. Quality (Kvalitet), meny Print Mode (Utskriftsmodus)

Detaljer

INF 1040 Digital video digital bildeanalyse

INF 1040 Digital video digital bildeanalyse INF 1040 Digital video digital bildeanalyse Tema i dag : 1. Fra stillbilder til videosekvenser 2. Digital video 3. Hvorfor kan video komprimeres? 4. Digitale videostandarder, lagring på DVD 5. Digital

Detaljer

Digitale verktøy Mina Gulla 28/09/10. Grafikk og bilder. Oppgave T4: Digitale bilder

Digitale verktøy Mina Gulla 28/09/10. Grafikk og bilder. Oppgave T4: Digitale bilder Digitale verktøy Mina Gulla 28/09/10 Grafikk og bilder. Oppgave T4: Digitale bilder 1) Det er i hovedsak to måter å representere digitale bilder, raster (punkter) og vektorer (linjer og flater). Redegjør

Detaljer

Fra bilder til video. INF 1040 Digital video digital bildeanalyse. Fra Lumiere og Edison til moderne kino. Luminans-variasjon

Fra bilder til video. INF 1040 Digital video digital bildeanalyse. Fra Lumiere og Edison til moderne kino. Luminans-variasjon INF 1040 Digital video digital bildeanalyse Tema i dag : 1. Fra stillbilder til videosekvenser 2. Digital video 3. Hvorfor kan video komprimeres? 4. Digitale videostandarder, lagring på DVD 5. Digital

Detaljer

da INF 2310 Digital bildebehandling

da INF 2310 Digital bildebehandling Ulike typer redundans da INF 2310 Digital bildebehandling Kompresjon og koding Del II LZW-koding Aritmetisk koding JPEG-kompresjon av gråtonebilder JPEG-kompresjon av fargebilder Rekonstruksjonsfeil i

Detaljer

Innføring i bildebehandling

Innføring i bildebehandling Høgskolen i Østfold Avdeling for informasjonsteknologi Fag IAD33505 Bildebehandling og mønstergjenkjenning Laboppgave nr 1 Innføring i bildebehandling Sarpsborg 13.01.2005 12.01.05 Ny oppgave Log LMN Log,

Detaljer

INF 1040 Digital video digital bildeanalyse. Fra bilder til video. Fra Lumiere og Edison til moderne kino. Digital Light Processing og DMD

INF 1040 Digital video digital bildeanalyse. Fra bilder til video. Fra Lumiere og Edison til moderne kino. Digital Light Processing og DMD INF 040 Digital video digital bildeanalyse Tema i dag :. Fra stillbilder til videosekvenser 2. Digital video 3. Hvorfor kan video komprimeres? 4. Digitale videostandarder, lagring på DVD 5. Digital bildebehandling

Detaljer

INF 1040 Kompresjon og koding

INF 1040 Kompresjon og koding INF 1040 Kompresjon og koding Tema i dag : 1. Noen begreper 2. Redundans 3. Differanse- og løpelengdetransformer 4. Gray kode 5. Entropi 6. Shannon-Fano og Huffman koding 7. Lempel-Ziv koding 8. JPEG koding

Detaljer

Løse tråder W EBTILLEGG. 24. Arbeide med tekst. Problematisk redigering. Tekst som grafikk

Løse tråder W EBTILLEGG. 24. Arbeide med tekst. Problematisk redigering. Tekst som grafikk W EBTILLEGG Løse tråder I dette tillegget til heftet «Webgrafikk lær det selv» finner du en håndfull mer løsrevne artikler av litt teknisk karakter. Her er artikler om to viktige områder innenfor grafisk

Detaljer

INF1040 Oppgavesett 7: Tall og geometrier

INF1040 Oppgavesett 7: Tall og geometrier INF1040 Oppgavesett 7: Tall og geometrier (Kapittel 7.1, 7.4-7.8, 8 + Appendiks B) Husk: De viktigste oppgavetypene i oppgavesettet er Tenk selv -oppgavene. Fasitoppgaver Denne seksjonen inneholder innledende

Detaljer

Følgende «tommelfinger-regler» bør (må) følges:

Følgende «tommelfinger-regler» bør (må) følges: Notat Denne «oppskriften» er basert på erfaringer om hva som går bra når en benytter Word til å lage navigasjonsdiagrammer. Det finnes sikkert andre måter som også gir et brukbart resultat. Det er bare

Detaljer