Розробка програми псевдотонування комп'ютерного зображення

Рис. 3.6 Перетворення кольорового зображення на чорно-біле зображення (поріг дорівнює 80)

Це зображення дає багато корисної інформації і дозволяє зрозуміти, що люди остаточно стоять на землі та дивляться на судно, що має щогла, їх видно трошки гірше ніж на попередніх зображеннях, незважаючи на це ми все одно розуміємо сенс зображення, але людину у темному одязі(по центру зображення) все ще видно дуже погано, лише сумку у руках, інших людей видно вже краще, ми можемо фактично їх перелічити, особливо тих, що мають більш-менш світлий одяг.

Подальше зменшення рівню порогу, що наближає нас до значення 65 зробить деякі деталі зображення кращої якості, а деякі гіршої, треба знайти компроміс, між судном та людьми. Отже для цього зображення та розумінню його змісту найкращий поріг був би значенням між 65 та 80. А яке саме число залежить напевно від суб'єктивної думки користувача.

3.5.2 Другий алгоритм являє собою розмиття помилки, що може бути виконане за допомогою матриці розмиття, що може мати розрядність - 4, 8, 16 та 32. У результаті дії алгоритму ми отримаємо зображення, пік селі якого будуть чорними або білими. Спробуємо застосувати всі розрядності матриці та побачимо, що ми здобудемо в результаті:

Рис. 3.7 Перетворення кольорового зображення на чорно-біле зображення (розрядність матриці розмиття дорівнює 4)

Ми отримали зображення, на якому абсолютно нічого не зрозуміло, є якійсь об'єкт, але що це, встановити не вдається. Спробуємо збільшити розрядність матриці розмиття до 8:

Рис. 3.8 Перетворення кольорового зображення на чорно-біле зображення (розрядність матриці розмиття дорівнює 8 та 16 відповідно до розміщення)

Спочатку ми отримали фактично те ж саме зображення, можливо трошки гірше, можливо краще, точно не зрозуміло, при збільшенні розрядності до 16 вже можна відносно добре зрозуміти зміст, а саме людей, що десь стоять та дивляться на судно(бачимо щогла та літери назви судна), але краї зображення фактично не видно, людину по центру зображення ми бачимо добре, також бачимо, що люди стоять на землі.

Спробуємо ще збільшити розрядність матриці до 32:

Рис. 3.9 Перетворення кольорового зображення на чорно-біле зображення (розрядність матриці розмиття дорівнює 32)

Зображення, що отримали дозволяє абсолютно точно зрозуміти зміст, тобто саме судно(щогла видно дуже добре), літери назви, море та всіх людей на землі, яких можна точно перелічити, що дивляться та фотографують його. Якщо порівняти його з попереднім зображенням, то це зображення більш чітко ілюструє всі тонкощі та маленькі деталі. Все вищезазначене означає, що для розуміння змісту цього зображення найбільш підійде матриця розмиття розрядністю 32.

Якщо порівняти два алгоритми взагалі, то різницю між ними можна явно побачити у деталях зображення, а саме у щоглах судна(фортуни, ванти та прямі реї), ногах людей та поверхні ґрунту. Також можна побачити хвилі на воді, що за умови першого алгоритму зробити було неможливо.

Отже алгоритм розмиття помилки дає кращий результат і його використання дає кращий, більш наочний результат.



Рис. 3.10 Порівняння двох алгоритмів перетворення зображення з відтінками сірого на чорно-біле

3.5.3 Третій алгоритм розмиття Флойда-Стейнберга також виконує перевтілення зображення з відтінками сірого у чорно-біле зображення, але використовує окіл пікселю та границі, яку, як і для першого алгоритму слід задати. Візьмемо ті ж самі значення границі та порівняємо результати дії алгоритму:

Рис. 3.11 Перетворення кольорового зображення на чорно-біле зображення (поріг дорівнює 65)

Отримане чорно-біле зображення дозволяє зрозуміти зміст , ми можемо фактично всі деталі: людей(у одязі темного та світлого кольору), що дивляться та фотографують судно та землю, але воду видно погано, до того ж зображення на порядок темніше у порівнянні з усіма вищезазначеними. Підемо у тому ж напрямку, що й при першому алгоритмі, а саме спробуємо збільшити поріг до того ж самого рівня 130(фактично половина абсолютного значення інтенсивності рівню зображення), можливо це дасть певний результат, що дозволить збільшити якість зображення та побачити всі його деталі:

Рис. 3.12 Перетворення кольорового зображення на чорно-біле зображення (поріг дорівнює 130)

У випадку цього перетворення отримане зображення стало ще темнішим аніж попереднє, де значення порогу було 65, зміст зображення можна зрозуміти не дуже чітко: є судно(щогла, фортуни, ванти та прямі реї видно добре), але літер назви не бачимо взагалі, силуети людей (лише у світлому одязі) бачимо погано, місце знаходження також не зрозуміло, де стоїть судно також. Вочевидь подальше збільшення порогу до значень, більших аніж половина абсолютного значення інтенсивності зробить зображення ще темнішим та не зрозумілішим, а деталі напевно зникнуть взагалі, зважаючи на це є сенс шукати поріг між тими ж значеннями порогу, що й у першому алгоритмі, а саме між значеннями 65 та 130, спробуємо середнє значення для 65 та 130 - 97, що трошки більше ніж одна третя від загальної абсолютної інтенсивності:

Рис. 3.13 Перетворення кольорового зображення на чорно-біле зображення (поріг дорівнює 97 та 80 відповідно до розміщення)

Рис. 3.14 Порівняння трьох алгоритмів перетворення зображення з відтінками сірого на чорно-біле

4. ЕКОНОМІЧНИЙ РОЗРАХУНОК ПРОЕКТУ

4.1 Техніко-економічна характеристика проекту й обраного аналога

4.2 Організаційне забезпечення проекту

4.3 Розрахунок показників економічної ефективності проекту

4.3.2 Розрахунок поточних витрат

Витрати на оплату праці персоналу:

а) Річний фонд основної заробітної плати персоналу (робітники-фахівці, електронщики, наладчики):

, (3)

де - чисельність фахівців і-ї категорії, люд.;

- річний фонд оплати праці фахівця і-й категорії, грн.

З_осн = 1* 2000 * 12 = 24000 грн.

б) Річний фонд додаткової заробітної плати:

З_доп = З_осн * К_доп, (4)

де К_доп - коефіцієнт додаткової заробітної плати (у розрахунках можна прийняти К_доп= 0,1);

З_доп = 2400 грн.

З_накл = 19800 * 0,8 = 15840 грн.

Розрахунок інших комерційних витрат.

Інші комерційні витрати становлять 5 % від суми всіх поточних витрат:

З_пр = (З_опл + З_ф+ З_накл)* К_пр ,

де К_пр- коефіцієнт, що визначає величину інших витрат.

З_пр = (18000 + 1800 + 15840) * 0,05 = 1782 грн.

У підсумку можна визначити поточні витрати:

Р_п = З_опл + З_ф+ З_накл + З_пр.

Р_п = 18000 + 1800 + 15840 + 1752 = 37422 грн.

4.3.5 Загальний розрахунок

1) Очікуваний економічний ефект:

Е₀ = Е_річ - Е_н * К_н (13)

де Е_річ - річна економія на поточних витратах, грн;

К_н - одноразові витрати на проект, грн;

Е_н - нормативний коефіцієнт ефективності одноразових витрат

Отже Е₀ = 35186,6 - 0,3 * 22615,6 = 28401,92 грн.

отже

року

4.4 Визначення вихідної ціни товару

Після встановлення зовнішніх факторів, що роблять вплив на ціноутворення (споживачі, ринкова середовище, держава, учасники каналів руху товарів), визначення мети ціноутворення (збут, прибуток, виживаність, якість) провадиться вибір методу (способу) установлення вихідної ціни товару.

4.4.1 Витратний метод

Суть витратного методу полягає в тому, що до підрахованих витрат на виробництво додають фіксований відсоток прибутку.

Даний метод застосовується:

- паралельно з іншими методами;

- при встановленні вихідної ціни на принципово нову продукцію, коли її неможливо зіставити з тією, що випускалася раніше;

- при встановленні цін на продукцію, що виготовляється за разовими замовленнями і на дослідні зразки;

- при визначенні цін на товари, попит на які хронічно перевищує пропозиція.

Для розрахунку ціни застосовуємо витратний метод, відповідно до якого

Ц = К_п * 1,3 = 22615,6 * 1,3 = 29400,28 грн.

5. Обґрунтування показників охорони праці при роботі в приміщенні

5.1 Аналіз ймовірних небезпечних факторів

До факторів, що можуть становити ймовірну небезпеку для користувача проекту, слід відноситися дуже серйозно, тому що їх невиконання може призвести до серйозної небезпеки, яка може бути супроводжена травмами та частковою чи повною втратою працездатності.

Отже проектований проект створює для працівника такі небезпечні фактори, що супроводжуються шумом, достатнім чи недостатнім освітленням, вентиляцією повітря, електромагнітним випромінюванням.

У нашому проекті комп'ютери створюють шум, а саме охолоджувачі пам'яті(вентилятори) та матричні принтери.

Освітлення являє собою дуже необхідний фактор, що впливає на діяльність людини та на можливості чітко, ясно та вчасно оцінювати ситуацію. Проект використовує штучне освітлення, а саме газорозрядні лампи денного світла, у яких E_н > 250 лк.

Вентиляція повітря є незамінним фактом для тих приміщень, де працюють люди. Тут також виникає такий термін як необхідний повітрообмін, що являє собою деяку кількість повітря, що буде достатньою для розбавлення шкідливих речовин(пил).

Електромагнітне випромінювання присутнє у достатній кількості, тому що монітори мають електронно-променеві трубки.

Проект включає комп'ютер, а отже і монітор, що містить електронно-променеву трубку, що потрібна для створення зображення на екрані.

Пожежна безпека становить найголовніший фактор будь-якого підприємства. Отже нам потрібні вогнегасники.

5.2 Розробка заходів для усунення небезпечних факторів

Щодо заходів, направлених на усунення або зниження шкідливого впливу виявлених факторів, то до них слід віднестися з усією увагою

Отже, шум спричиняється функціонуванням електроприладів, що потрібні для роботи комп'ютера у приміщенні та стінами, підлогою і стелею приміщення, що відображають чи поглинають звукові хвилі. Шум можна попередити у джерелі виникнення. Якщо ми взяли не дуже нові моделі комп'ютерів та матричний принтер, то можна сказати, що при великій їх кількості та маленькому розміру приміщення вони спричиняють достатнє багато шуму, тобто обставини на робочому місці починають бути незручними, а то і неможливими для нормальної праці. Висновок - нам потрібні більш сучасні елементи для нашого комп'ютера, а саме нові вентилятори для процесору та блоку живлення, а також, наприклад, лазерний принтер, друк якого є достатньо тихим та комфортним. Якщо рівень шуму не більше ніж 45 Децибел, то це комфортні умови.

Освітлення спричиняє вплив на стан очей людини, при якому вона може іноді не помітити деякі речи, що являють собою крайню необхідність при пошуку, чи дуже серйозну небезпеку при безпосередньому контакті. Візьмемо лампи денного світла, але ввімкнуті у протифазі, що зведе разом моменти потухання однієї лампи та загорання іншої та навпаки.

Достатня чи недостатня вентиляція спричиняє нормальну чи недостатню кількість необхідного для людини кисню чи нормальну чи ненормальну температуру навколишнього середовища. Візьмемо для нашого приміщення кондиціонер марки Toshiba 3,2 - 12. Після цих заходів температура та вологість приміщення буде достатньою для плідної праці.

Електромагнітне випромінювання являє собою той фактор, що людина не в змозі відразу відчути та побачити без спеціалізованих приладів та тривалий вплив може призвести до серйозних захворювань. Якщо наш проект містить електронно-променеву трубку, то вона є найбільшим джерелом небезпечного електромагнітного випромінювання, отже найкраще рішення це заміна монітору на рідкокристалічний монітор, що не має електронно-променевої трубки.

Пожежна безпека це незамінний на кожному підприємстві елемент його господарства. Для нашого приміщення буде достатньо двох вогнегасників марки ОХП-10 чи ОУ-5.

5.3 Розрахунок потрібного повітрообміну у робочому приміщенні

Необхідно розрахувати потрібний повітрообмін (той, що буде достатнім для розбавлення шкідливих речовин) у нашому робочому приміщенні, припускаючи, що з принтера(випаровування краски) чи вулиці надходять шкідливі речовини та пил(вікно погано прикрито).

Повітрообмін для видалення шкідливих речовин:

,

де k = 1- коефіціент неравномірності,

G = 40 000 мг/годин. - кількість шкідливих речовин, що надходить,

С_g= 20 мг / м³ - допустима концентрація,

C₀= 0,2 мг / м³ - концентрація тої ж самої речовини у надходячому повітрі,

L = 2020,2 м³/годин.

Отже кондиціонера Toshiba 3,2 -- 12 (L = 2500 м³ / годин) буде достатньо для нашого приміщення для видалення небажаного пилу.

Додаток А.

Лістинг розробленого програмного забезпечення

import javax.swing.*;

import java.awt.image.BufferedImage;

import java.awt.*;

import java.awt.geom.AffineTransform;

public class ImagePanel extends JPanel {

double xScale = 1;

double yScale = 1;

BufferedImage image;

public ImagePanel() {

super();

this.setBackground(Color.BLACK);

}

private void recalcScale() {

xScale =(double) this.getWidth() / image.getWidth();

yScale =(double) this.getHeight() / image.getHeight();

}

public void setImage(BufferedImage image) {

this.image = image;

repaint();

}

public BufferedImage getImage() {

return image;

}

public int getPixelCount() {

int count = 0;

if (image != null) {

count = image.getWidth() * image.getHeight();

}

return count;

}

public void paint(Graphics g) {

super.paint(g);

double[] temp = new double[6];

if (image != null) {

recalcScale();

Graphics2D g2 = (Graphics2D) g;

AffineTransform af = g2.getTransform();

af.getMatrix(temp);

temp[4] = 0.0;

temp[5] = 0.0;

af.setTransform(temp[0], temp[1], temp[2], temp[3], temp[4], temp[5]);

af.scale(xScale, yScale);

g2.transform(af);

g2.drawImage(image, 0, 0, null);

g2.setTransform(af);

}

Размещено на Allbest.ru