INF 1040 høsten 2008: Oppgavesett 11 Farger (kapittel 15)

Like dokumenter
INF 1040 høsten 2009: Oppgavesett 11 Farger (kapittel 15) Løsningsforslag Flervalgsoppgaver

Løsningsforslag til kapittel 15 Fargerom og fargebilder

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

Løsning av øvingsoppgaver, INF2310, 2005, kompresjon og koding

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO

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

Fargebilder. Lars Vidar Magnusson. March 12, 2018

Midtveiseksamen Løsningsforslag

Repetisjon av histogrammer

INF 1040 Farger og fargerom

Motivasjon. INF 1040 Farger og fargerom. Fargen på et objekt. Fargen på lyset. 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

INF 2310 Digital bildebehandling

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

UNIVERSITETET I OSLO

Midtveiseksamen. INF Digital Bildebehandling

UNIVERSITETET I OSLO

INF 1040 Farger og fargerom

INF 2310 Farger og fargerom. Motivasjon. 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. 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

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

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

INF 1040 høsten 2008: Oppgavesett 9 Sampling og kvantisering av lyd (kapittel 11)

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

Eksamen i INF 1040, 5. desember Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet. Ditt kandidatnr: DETTE ER ET LØSNINGSFORSLAG

INF1040-Farger-2. Vite hvilket fargerom vi skal bruke til forskjellige oppgaver

INF1040 Digital representasjon Oppsummering 2008 del II

INF1040 Digital representasjon Oppsummering 2008 del II

UNIVERSITETET I OSLO. Dette er et løsningsforslag

INF 1040 Farger og fargerom

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

INF 1040 Farger og fargerom

UNIVERSITETET I OSLO

Kantdeteksjon og Fargebilder

INF 1040 høsten 2008: Oppgavesett 10 Digitale bilder (kapittel 12,13,14)

UNIVERSITETET I OSLO

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

INF 1040 høsten 2009: Oppgavesett 8 Introduksjon til lyd (kapittel 9 og 10)

Hovedsakelig fra kap. 3.3 i DIP

UNIVERSITETET I OSLO

INF1040 Oppgavesett 7: Tall og geometrier

INF 1040 løsningsforslag til kapittel 17

INF1040 Oppgavesett 6: Lagring og overføring av data

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

INF Stikkord over pensum til midtveis 2017 Kristine Baluka Hein

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

UNIVERSITETET I OSLO

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

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

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

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO

INF1040 Oppgavesett 1: Tallsystemer og binærtall

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

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO

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

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

UNIVERSITETET I OSLO

INF januar 2017 Ukens temaer (Kap med drypp fra kap. 4. i DIP)

UNIVERSITETET I OSLO

Farger. Introduksjon. Skrevet av: Sigmund Hansen

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

Oppsummering, mai 2014: Sampling og kvantisering Geometriske operasjoner Gåt Gråtone- og histogramoperasjoner F4,5. Segmentering ved terskling

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

Prøve- EKSAMEN med løsningsforslag

UNIVERSITETET I OSLO

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

UNIVERSITETET I OSLO

INF 2310 Digital bildebehandling

TDT4105/TDT4110 Informasjonsteknologi grunnkurs:

INF 2310 Digital bildebehandling

INF 2310 Digital bildebehandling

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

UNIVERSITETET I OSLO

Tenk deg at du skal lage figurer av blå og hvite ruter som vist ovenfor.

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

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO

Objekt-bilde relasjonen. Vinkeloppløsnings-kriterier. Forstørrelse. INF 2310 Digital bildebehandling

Høgskoleni østfold EKSAMEN. ITD33506 Bildebehandling og monstergjenkjenning. Dato: Eksamenstid: kl 9.00 til kl 12.00

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO

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

Raster VS Vektor. Stian Larsen Raster

UNIVERSITETET I OSLO

INF1040 Oppgavesett 14: Kryptering og steganografi

UNIVERSITETET I OSLO

Kengurukonkurransen 2019

INF 1040 høsten 2009: Oppgavesett 13 Kompresjon og koding (kapittel 18)

INF 2310 Digital bildebehandling

UNIVERSITETET I OSLO

Kartografisk formidling. Fargar og Visuelle variablar

HØGSKOLEN I BERGEN Avdeling for ingeniørutdanning

UNIVERSITETET I OSLO

Transkript:

INF 1040 høsten 2008: Oppgavesett 11 Farger (kapittel 15) Fasitoppgaver Denne seksjonen inneholder innledende oppgaver hvor det finnes en enkel fasit bakerst i oppgavesettet. Det er ikke nødvendigvis meningen at du skal gjøre alle disse oppgavene. Gjør gjerne noen oppgaver av hver type, og gå videre hvis du synes det går greit. Gjør flere oppgaver av samme type hvis du synes det er vanskelig og ønsker mer trening. 1. Hvilken av fargene rød, cyan, grønn, magenta og blå tilsvarer lys med kortest bølgelengde? 2. Vi legger RGB primærfargene rød, grønn og blå oppå hverandre. Hvilken farge får vi da, og hvilken intensitet på en 8 biters skala? 3. Vi har en rad piksler i et RGB-bilde som framstiller en gråtoneskala, med RGB-verdier fra (0,0,0) til (255,255,255). Så transformerer vi fra RGB til CMY. Hva blir CMY-verdiene for denne raden? 4. Hvor stor plass tar en RGB fargetabell (LUT) for et 8 biters bilde hvis vi bruker 5 biter til R, 6 biter til G og 5 biter til B? 5. Hvor stor plass tar bildet og LUT en tilsammen, uttrykt i MiB, hvis bildet har 2 20 piksler med 8 biters ordlengde, og ordlengden i LUT en er 3 byte? 6. Hvor mye plass SPARER vi på å bruke en slik LUT sammen med bildet, istedenfor 3 byte per piksel i bildet, for et 3 byte 1024 x 1024 piksels bilde? 7. Kan et 3 x 8 bits RGB-bilde som representeres med en 256 linjers LUT, sammen med LUT en, ta mindre plass enn et tilsvarende stort 8 bits gråtonebilde? 1

Flervalgsoppgaver I disse oppgavene er det oppgitt fem svaralternativer der bare ett svar er riktig. 8. Fargerommet som brukes i NTSC-systemet kalles YIQ, der Y er luminans, mens I og Q er de to krominanskomponentene. Hva er verdien av krominanskomponentene for en vilkårlig RGB gråtone? a) I Q = 128 b) I = Q = 0 c) I + Q = 128 d) I * Q = 1/3 e) I +Q = R+G+B 9. Vi lar (1; 0; 0) svare til rødt i IHS (Intensity, Hue, Saturation), der I ligger mellom 0 og 1, H mellom 0 og 2π, og S mellom 0 og 1. Hva er da mettet gul med halv intensitet? a) IHS = (0.5;π/3,1.0) b) IHS = (0.5;2π/3;1.0) c) IHS = (0.5; π/2;0.5) d) IHS = (1.0;2π/3;0.5) e) IHS = (1.0;π/2;0.5) 10. Et RGB-kamera skal brukes til en sorteringsoppgave på en industriell produksjonslinje, der produkter skal sorteres basert på fargen. Men noen har byttet om ledningene for den røde og den grønne komponenten fra kameraet. Hvilke produkter vil fortsatt ha samme farge? a) De oransje-fargede b) De gul-fargede c) De cyan-fargede d) De magenta-fargede e) Ingen av dem 11. Alfakanal eller alfabånd brukes til å a) Lagre alfanumerisk informasjon i et bilde b) Spesifisere at fargene i et piksel er helt eller delvis transparente c) Lagre en vektorrepresentasjon av et rasterbilde d) Spesifisere hvordan et fargebilde skal skrives ut e) Lagre informasjon om hva som er gjort med et bilde før det ble lagret 2

12. Vi lar (1; 0; 0) svare til rødt i IHS (Intensity, Hue, Saturation), der I ligger mellom 0 og 1, H mellom 0 og 2π, og S mellom 0 og 1. Hva er da mettet gul med halv intensitet? a) IHS = (0.5,π/3,1.0) b) IHS = (0.5,2π/3,1.0) c) IHS = (0.5, π/2,0.5) d) IHS = (1.0,π/3,0.5) e) IHS = (1.0,π/2,0.5) 13. Røde epler, gule bananer, grønne epler og magenta druer passerer under et RGB-kamera, og skal sorteres bare ved hjelp av fargen. Vi antar at fargene til de fire fruktene svarer til fire av hjørnene i RGB-kuben. Men så har vi bare en gråtone-skjerm til rådighet. Hvilke frukter får da samme gråtone? a) Gule bananer og grønne epler b) Gule bananer og magenta druer c) Røde epler og magenta druer d) Magenta druer og grønne epler e) Gule bananer og røde epler Tenk selv -oppgaver 14. 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 av dette bildet, som en 2-dimensjonal tabell over pikselverdier? b) Hvis du skulle lage et lite filhode som inneholder bildets type og størrelse, hva burde da stå i filhodet? c) Hvis bildet lagres som et 8-biters bilde, hvor mange biter trenger vi for å lagre selve bildet (uten filhodet)? d) Hvis bildet lagres som et RGB-bilde, hvor mange biter trenger vi for å lagre selve bildet (uten filhodet)? 3

15. Plassbehov et ¼ MiPiksels RGB-bilde a) Vi skal lagre et RGB-bilde på 512 x 512 piksler. Anta at bildet lagres med 8 biter pr. farge. Hvor mange KiB trenger vi for å lagre en rad av dette bildet? b) Hvor mange KiB trenger vi for å lagre hele bildet? c) Anta at vi har tatt 1024 slike bilder, og har angitt plassbehovet i MiB. Noen misforstår, og tror at vi snakker om MB. Hvor stor blir den prosentvise feilen? 16. Overgang mellom RGB og YIQ National Television System Committee (NTSC) har definert den standarden som brukes for fjernsynsoverføring i USA. Her brukes fargesystemet YIQ. Y beskriver luminans, mens I og Q er de to krominanskomponentene. Overgangen fra RGB er gitt ved enkle uttrykk der man bare kan sette inn RGB-verdier og få ut NTSC s YIQ-verdier. Luminans-komponenten (Y) er gitt ved Hue-komponenten (I) er gitt ved Metnings-komponenten (Q) er gitt ved Y= 0.299*R + 0.587*G + 0.114*B I = 0.596*R 0.274*G 0.322*B Q = 0.211*R 0.523*G + 0.312*B a) Hva er NTSC luminansverdien (Y) for RGB svart (0,0,0) og RGB hvit (1,1,1)? b) Hva blir verdien av NTSC I og Q for en vilkårlig RGB gråtone? 17. Vektorbilde av et flagg og et sjakkbrett Det norske flagget består av fargene rødt, hvitt og blått, og kan geometrisk beskrives ved tallene (6,1,2,1,12) horisontalt fra flaggstanga og utover, og (6,1,2,1,6) vertikalt. Tallene angir bredden av fargene rødt, hvitt, blått, hvitt, rødt langs kanten av flagget, med bredden av de hvite stripene som enhet. a) Hvor mange biter trenger du for å representere et bilde av et slikt flagg av vilkårlig størrelse, plassert på et vilkårlig sted i planet, og med en vilkårlig rotasjonsvinkel, hvis dette skal vises fram på en skjerm med oppløsning på 1280 * 1024 piksler? Anta at vi bruker RGB-farger. b) Du skal representere et bilde av et sjakkbrett med 8 x 8 felter som er vekselvis svarte og hvite. Bildet er ikke rotert i forhold til skjermen., men størrelsen og plasseringen kan variere. Hvor mange biter trenger du? 4

18. RGB og IHS og et ganske spesielt stakitt Anta at vi bruker et digitalt mobilkamera til å avbilde et stakitt med vertikale sprosser som er 9 cm brede, og at mellomrommene er 3 cm. Kameraet har et synsfelt på 32*24 grader (horisontalt * vertikalt), og det er 320 * 240 detektorer i bildeplanet. Anta at vi skal oversample bildet i fokalplanet med en faktor 4 i forhold til perioden i stakittet. a) I hvilken avstand A (angitt i meter) fra stakittet bør vi da plassere kameralinsen? (Hint: tangens til en vinkel er brukt i avsnitt 13.2.5, og beskrevet i Appendiks A.7.) b) Det bor en eksentrisk professor bak stakittet, så sprossene kan ha mange forskjellige farger. Den vanstelte hagen som synes i mellomrommene kan også ha mange nyanser. Hvor mange KiB vil vi få per bilde fra et 24 biters RGB kamera med det angitte antall piksler, uten noen form for kompresjon av bildet? c) Vi vil overføre og lagre disse bildene ved å transformere dem fra RGB til fargerommet IHS, og lagre kromatisitets-komponentene med halv geometrisk oppløsning ved at man tar gjennomsnittet av to og to pikselverdier i horisontal og vertikal retning (tilsvarende 4:2:0 subsampling som du finner i figuren nederst til høyre på side 246 i læreboka). Dette er vanlig for digitale kameraer. Forklar hvordan dette vil påvirke lagringsbehovet for hver av IHSkomponentene i forhold til RGB-komponentene i det originale bildet. d) Angi hvor mye lagringsbehovet blir redusert i forhold til det originale RGB-bildet.. e) Stakittbildet kan bare inneholde et endelig antall sprosser, og selv om proffen er sprø i sitt fargevalg, så har han bare en farge per sprosse i stakittet. Det kan altså ikke være 16 777 216 farger på stakittsprossene. Dessuten er vegetasjonen bak blitt klipt, så der er det en ensfarget grønn plen. Da er det sløsing med lagerplassen å bruke 24 biter per piksel. Forklar hvordan du kan bruke 3 bytes fargetabeller for IHS (uten redusert oppløsning i H og S) til å redusere lagringsbehovet for hvert bilde. (Vi antar at hver detektor ser enten grønt eller en stakittfarge.) f) Hvor stor er reduksjonen i forhold til det du fant i spørsmål b, hvis du ser bort fra den plassen fargetabellen tar? g) Hvor stor plass tar fargetabellen i forhold til bildet som bruker fargetabellen? 5

19. Et trekanals fargebilde eller enkanals bilde + LUT RGB-bilder kan enten lagres som et trekanals bilde med et gitt antall biter for hver fargekomponent i hvert piksel, eller som et enkanals bilde der pikselverdiene refererer til en linje i en fargetabell (LUT), der fargerepresentasjonen for pikselverdiene finnes. a) Anta at RGB-bildet er kvadratisk, med M M piksler, og at vi bruker 6 biter til hver av fargekomponentene R, G og B. Hvor stort må bildet være for at det skal lønne seg å lagre bildet med 9 biter per piksel pluss en 512 linjers fargetabell med (6+6+6) biter per linje istedenfor den opprinnelige (6 + 6 + 6) biter per piksel representasjonen av bildet? b) Et annet alternativ er å transformere bildet fra (6+6+6) biters RGB til (6+6+6) biters YcbCr og så gjøre en 4:2:0 subsampling slik at de to kromatisitetskomponentene lagres med halvert geometrisk oppløsning. Hvorfor vil en slik transformasjon alltid gi større kompresjonsrate enn teknikken i oppgave a, uansett størrelsen på bildet? Prøv selv -oppgaver 20. For de farge-interesserte: Søk på "color space" på internett og les mer om ulike fargemodeller, som RGB, IHS, CMYK, HSV, XYZ osv. For den som har lyst til å lære mer om trykking og ulike standarder for farger, søk på "color management". Programmeringsoppgaver 21. RGB og HSI: Hvis RGB-komponentene er normaliserte slik at de ligger mellom 0 og 1, så blir omregningen fra RGB til HSI slik (når vinkelen θ er gitt i grader): 1 θ B G 1 H = cos 2 θ = 360 2 θ bb > G 3min( R, G, B) R + G + B S = 1 I = R + G + B 3 Merk at H er udefinert når r=g=b, S er udefinert når I=0. [( R G) + ( G B) ] ( R G) + ( R B)( G B) Lag for eksempel et Excel regneark som gjør denne omregningen. Vis for deg selv at resultatene stemmer for primærfargene og sekundærfargene. 6

Rød: RGB = (255,0,0) gir HSI = (0, 255, 85) Grønn: RGB = (0,255,0) gir HSI = (85, 255, 85) Blå: RGB = (0,0,255) gir HSI = (170, 255, 85) Gul RGB = (255,255,0) gir HSI = ( 43,255,170) Cyan RGB = (0,255,255) gir HSI = (128, 255, 170) Magenta RGB = (255,0,255) gir HSI = (213, 255, 170) 22. Hvordan lager man en farge-lut: Lag et java-program som produserer en 24 biters farge-lut for 256 farger i et vilkårlig bilde. Oppskriften finner du i avsnitt 15.7.2.1 i læreboka ( mediancut -algoritmen). Fasit til fasitoppgaver og flervalgsoppgaver Hvis du finner feil i denne fasiten er det fint om du gir beskjed om dette ved å sende en mail til fritz@ifi.uio.no. Fasitoppgavene: 1: blå 2: Hvit, med intensitet 255. Vi vet at gråtoneskalaen ligger som en hoveddiagonal i RGB-kuben. Summen av rød (255,0,0), grønn (0, 255,0) og blå (0,0,255) er (255,255,255) ligger i det hvite hjørnet av RGB-kuben, som også er den hvite enden av gråtoneskalen. Vi kan også beregne I i HSI: I =(r+g+b)/3 = 255. 3: Fra (255,255,255) til (0,0,0). Fordi C=255-R, M=255-G, Y=255-B. 4: 512 byte. 8 biters ordlengde i bildet gir 256 mulige pikselverdier. Fargetabellen må da ha 256 linjer, og i hver linje er RGB-verdien gitt ved 5+6+5=16 biter = 2 byte. Altså tar tabellen 256 * 2 byte = 512 byte. 5: Ca 1.00073 MiB. Bildet har 2 20 piksler a 8 biter, dvs 1 MiB. Siden ordlengden i bildet er 8 biter, må LUT en ha 256 linjer. Ordlengden i LUT en er 3 byte. Altså er LUT en 768 byte, eller 0.75 KiB. Til sammen litt over 1.00073 MiB. 6: Ca 2 MiB. Et 1024 x 1024 piksels bilde med 3 byte per piksel tar 3 MiB, mens løsningen ovenfor tar ca 1 MiB. Vi sparer altså nesten 2 MiB eller 2/3 av plassen. 7. Nei. Vi har ikke angitt hvor stort bildet er. Siden det er en 256 linjers LUT er det 256 forskjellige farger i bildet; altså en ordlengde på 8 bit. Bildet tar altså like stor plass som et like stort 8 bits gråtonebilde uansett hvor mange piksler det er i bildet. Og så kommer plassen til LUT en i tillegg. Flervalgsoppgavene: 8: (b), 9: (a), 10: (b), 11: (b), 12: (a), 13: ( b). 7