Metode rastriranja crno bijele slike

Rastriranje nije jedan, strogo definiran fotomehanički proces nego opisuje dva procesa. U prvom se kontinuirani tonovi pretvaraju u seriju točaka. U drugom se pomoću raznih metoda mehaničkog otiskivanja otiskuju slike koje simuliraju kontinuirani ton. Osnovne metode digitalnog rastriranja slike su: jednotonska segmentacija, tablično rastriranje, rastriranje matricom nivoa i rastriranje difuzijom greške. HVS metode ispitivanja kvalitete slike su objektivne, kvalitativne procjene slike bazirane na ljudskom vizualnom sustavu. Postoji više metoda baziranih na HVS-u. WSNR se primjenjuje na slike na način da se prvo izračuna razlika slike kontinuiranog tona i obrađene slike te se pogreška ponderira s odazivom frekvencije HVS-a danim sa CSF-om. U radu je ispitano 1000 crno-bijelih slika rastriranih koristeći 3 metode: tablično rastriranje, rastriranje matricom nivoa i rastriranje difuzijom greške. Rastriranje je provedeno putem programa MATLAB. Nakon rastriranja ispitana je kvaliteta dobivenih slika putem WSNR-a te su uspoređeni rezultati. Rezultati su pokazali kako metoda difuzije greške daje najbolje rezultate rastriranja, matrično rastriranje daje nešto lošije rezultate, a tablično rastriranje, neovisno o rasporedu rasterskih elemenata daje najlošije rezultate. Također, pokazalo se kako je moguće poboljšati kvalitetu slike rastrirane metodom tabličnog rastriranja promjenom rasporeda rasterskih elemenata

Pretvaranje 2D SVG modela u 3D model

U radu se istražuje pretvaranje SVG 2D modela u 3D model. 2D vektorski model može postati 3D model upotrebom virtualnog izvora svjetlosti ili mijenjanjem projekcije modela tako da model dobiva treću dimenziju u vidu matematičke reprezentacije kolekcije podataka o točkama u 3D prostoru i pripadnih drugih informacija. Eksperimentalni dio je izveden na primjeru 2D modela u SVG formatu koji se pomoću JavaScripta transformira u 3D model. Kako prilikom pretvaranja 2D modela u 3D model nedostaje informacija o trećoj dimenziji potrebno ju je odrediti. Program omogućava unošenje dubine , odnosno iznos proširenja u treću dimenziju. 3D model se prikazuje unutar pretraživača, te se rotira i translatira kako bi se vidjela trodimenzionalnost. Kako bi se 3D model mogao prikazati potrebno je definirati matematičke operacije pomoću kojih računalo izračunava poziciju točaka ovisno o pomaku. Navedeno, računalo izračunava putem matrica transformacije. Svaka točka modela je prikazana u obliku matrice. Sam model se sastoji od vektora. Matematičke operacije koje se koriste su objašnjene u radu

Metode rastriranja crno bijele slike

Rastriranje nije jedan, strogo definiran fotomehanički proces nego opisuje dva procesa. U prvom se kontinuirani tonovi pretvaraju u seriju točaka. U drugom se pomoću raznih metoda mehaničkog otiskivanja otiskuju slike koje simuliraju kontinuirani ton. Osnovne metode digitalnog rastriranja slike su: jednotonska segmentacija, tablično rastriranje, rastriranje matricom nivoa i rastriranje difuzijom greške. HVS metode ispitivanja kvalitete slike su objektivne, kvalitativne procjene slike bazirane na ljudskom vizualnom sustavu. Postoji više metoda baziranih na HVS-u. WSNR se primjenjuje na slike na način da se prvo izračuna razlika slike kontinuiranog tona i obrađene slike te se pogreška ponderira s odazivom frekvencije HVS-a danim sa CSF-om. U radu je ispitano 1000 crno-bijelih slika rastriranih koristeći 3 metode: tablično rastriranje, rastriranje matricom nivoa i rastriranje difuzijom greške. Rastriranje je provedeno putem programa MATLAB. Nakon rastriranja ispitana je kvaliteta dobivenih slika putem WSNR-a te su uspoređeni rezultati. Rezultati su pokazali kako metoda difuzije greške daje najbolje rezultate rastriranja, matrično rastriranje daje nešto lošije rezultate, a tablično rastriranje, neovisno o rasporedu rasterskih elemenata daje najlošije rezultate. Također, pokazalo se kako je moguće poboljšati kvalitetu slike rastrirane metodom tabličnog rastriranja promjenom rasporeda rasterskih elemenata