Обзор методов цифровой обработки изображений 4 страница

Метод эквализации гистограммы применяется для улучшения качества изображения.

Преимущество данного метода заключается в том, что он является полностью автоматическим. Иными словами, получая на вход изображение, процедура эквализации гистограммы сводится к выполнению пре­образования по формуле, параметры которой зависят лишь от информации, которая может быть извлечена непосредственно из обрабатываемого изображения без указания каких-либо дополнительных параметров. Стоит также отметить простоту вычислений, которая требуется для ре­ализации этого метода.

6.1.2 Контрастирование

Контрастирование может использоваться для улучшения изображений. Основное правило для оценки применимости данных видов контрастирования заключается в следующем: монотонно нарастающие характеристики преобразования яркости в основном используются для повышения качества изображений, характеристики с локальным убыванием применяются при улучшении качества изображения. Контрастирование может применяться как для ахроматических, так и для цветных изображений.

Для улучшения качества изображения может использоваться метод адаптивного повышения контрастности с использованием функции протяженности гистограммы. Учитывая характеристики скользящих окрестностей, удается идентифицировать участки изображения по уровню контрастности и соответствующим образом на них реагировать (изменяя размер скользящей окрестности). Благодаря этому достигается более тонкая обработка мелких деталей. Однако изображения должны отвечать двум требованиям. Они не должны содержать большого количества импульсных выбросов и темные или светлые участки большой площади. Ведь в первом случае это может привести к неадекватному вычислению функции протяженности гистограммы, а во втором - к неэффективному усилению контраста. Поэтому, если изображение не отвечает указанным выше требованиям, следует провести его фильтрацию или градационную коррекцию.

6.1.3 Выделение контуров

Высокочастотные фильтры следует применять для улучшения качества (подчеркивание границ, выделение контуров).

Высокочастотные фильтры классифицируются на:

· фильтры класса A, усиливающие высокие частоты, не изменяющие уровня низкочастотных;

· фильтры класса B, ослабляющие относительный уровень НЧ составляющих, т. е. подавляющие фон. Для повышения улучшения качества изображения сохранение только информативных (контурных) деталей изображения может быть осуществлено фильтром, полностью подавляющим фон;

· смешанные (обладающие обоими свойствами), стремящиеся в пределе эквализировать амплитудно-частотную характеристику изображения.

Как и для низкочастотной фильтрации применяется маска с весовыми коэффициентами, только с отрицательными весовыми коэффициентами. Если сумму коэффициентов сделать равной 1, то это будет соответствовать фильтру класса A, который хорошо подойдет для улучшения качества изображения.

Метод нерезкого маскирования (фильтр класса B) следует применять для повышения качества изображения. Для этого нужно чтобы сумма коэффициентов в маске была меньше 1. Степень подчеркивания границ может регулироваться с помощью коэффициента При α = 1 фильтрации нет, при α=0.5 производится полное подавление постоянной составляющей.

Для улучшения качества изображений можно использовать нелинейную обработку спектральных коэффициентов, применив эквализирующие фильтры. Параметр определяет степень эквализации, а именно: при α = 0 спектральная плотность всюду равна единице, что соответствует полной эквализации, характерной для выделения контуров. Улучшение качества изображения (подчеркивание границ) будет происходить при 0 < α < 1 и относительно малой энергии высокочастотных составляющих. Чем ближе α к единице, тем меньше подчеркиваются границы и мелкие детали, чем ближе к нулю - тем это подчеркивание сильнее. Но данный метод достаточно громоздок: для получения результата требуется осуществить прямое и обратное преобразование.

При подчеркивании границ мелкие детали увеличивают свой контраст, границы оконтуриваются, в целом изображение воспринимается более четким и резким. Следовательно, подъем высоких частот может быть эффективным средством для улучшения качества изображений. Необходимость оконтуривания вызвана тем, что человек получает информацию в изображении от перепадов яркости – границ объектов, что позволяет разделить эти объекты в изображении.

Если сигнал, полученный в результате усиления краев, существенно превышает шум, можно сделать вывод о том, принадлежит ли определенная точка краю или нет. Такое решение не является абсолютно надежным, так как добавляемый шум в данной точке может оказаться значительным. Все, что можно сделать, – это уменьшить вероятность подобного события, выбирая порог таким образом, чтобы число ошибочно отнесенных к краю точек лежало в допустимых пределах.

Если порог слишком высок, слабовыраженные края будут пропущены. Таким образом, существует противоречие между двумя видами ошибок. Увеличивая размер участков, по которым производится усреднение, или (что одно и то же) уменьшая частоту, выше которой подавляются частотные компоненты изображения, можно снизить влияние шума и упростить выделение слабовыраженных краев. Однако тут же сталкиваемся с противоположной проблемой, вызванной тем, что с увеличением участков в них могут попасть другие края. Для распознавания коротких краев необходимо, чтобы они были более контрастны.

Изображение с обостренными краями будет иметь большие значения яркости не только в тех пикселях, которые непосредственно расположены на крае, но и в некоторых соседних. Этот эффект особенно ярко проявляется в тех случаях, когда в целях уменьшения шума изображение предварительно сглаживается. Отсюда возникает проблема локализации краев. Если бы не шум, можно надеяться обнаружить максимальные значения яркости непосредственно на крае. Эти экстремальные значения могли бы затем использоваться для подавления соседних больших значений.

Одна из трудностей при разработке вычислительных схем для выделения краев заключается в недостаточно ясной формулировке самого задания. Как нам узнать, был ли край “пропущен” или где-то появился “ложный” край? Ответ на этот вопрос зависит от того, как можно использовать результат.

6.1.4 Подавление шума

Сложность решения данной задачи существенно зависит от характера шумов. В отличие от детерминированных искажений, которые описываются функциональными преобразованиями исходного изображения, для описания случайных воздействий используют модели аддитивного, импульсного и мультипликативного шумов. Для подавления шумов используется низкочастотная противошумовая фильтрация.

Низкочастотные фильтры имеют несколько применений:

1. Подавление шумов (в основном высокочастотных или импульсных).

2. Сокрытие мелких деталей, позволяющих несанкционированно получить дополнительную информацию.

3. Улучшения качества изображения, когда мелкие детали "отвлекают" внимание или маскируют крупный объект.

4. Масштабирование (уменьшение числа отсчетов) изображения, для устранения эффектов перекрытия спектров (aliasing – элайзинг).

5. Снижение утомляемости при работах, связанных с наблюдением или работе на компьютере.

6. Менее заметное ухудшение качества при методах сильного сжатия изображений с потерями. Применяется в видеотелефонии, при мобильной связи.

7. "Омоложение" портретов (устранение морщин, крапинок и других мелкодетальных особенностей лица).

8. Устранение эффекта "коллажа"

9. Имитация глубины резкости объектива (более далекие предметы должны быть "более размытыми", чем ближние, оказавшиеся в фокусе).

Линейная НЧ-фильтрация, как правило, использует симметричные маски, поэтому в зависимости от того, какой шум и как можно его устранить на изображении, будет влиять выбор маски. Например, чем больше вес центрального элемента в маске, тем хуже фильтр подавляет высокие частоты.

Существуют маски служащие для сглаживания изображения. Сглаживание может производиться в локальных участках изображения. Например, если возможно устранить эффект "коллажа" (когда объект, вырезанный из одного изображения, помещается в другое изображения) можно применить низкочастотную фильтрацию с симметричной маской, вдоль границы вырезанного объекта и фона, потому что часто происходит увеличение резкости границы между объектом и фоном. При этом в исходном изображении, из которого происходит вырезание объекта, такой резкости обычно нет.

Если говорить об импульсном шуме на изображении, то для его устранения нужно применить медианную фильтрацию, которая должна стать успешным решением. Кроме того, используя медианную фильтрацию, должны сохраниться важные для последующего распознавания детали на изображении. Тем самым, одновременно решается проблема улучшения качества изображения. Медианная фильтрация изображений наиболее эффективна, если шум на изображении имеет импульсный характер и представляет собой ограниченный набор пиковых значений на фоне нулей. В результате применения медианного фильтра наклонные участки и резкие перепады значений яркости на изображениях не изменяются. Это очень полезное свойство именно для изображений, на которых контуры несут основную информацию. При медианной фильтрации зашумленных изображений степень сглаживания контуров объектов напрямую зависит от размеров апертуры фильтра и формы маски. При малых размерах апертуры лучше сохраняются контрастные детали изображения, но в меньшей степени подавляется импульсные шумы. При больших размерах апертуры наблюдается обратная картина. Оптимальный выбор формы сглаживающей апертуры зависит от специфики решаемой задачи и формы объектов. Особое значение это имеет для задачи сохранения перепадов (резких границ яркости) в изображениях.

Для улучшения качества изображения при наличии импульсных помех следует воспользоваться пороговым фильтром или адаптивным пороговым фильтром, который можно применить для различных областей. Например, шумы на темных деталях заметны сильнее, поэтому порог для них может быть меньше, чем для светлых. Тем самым с помощью данного фильтра можно воздействовать на ту область изображения, которая представляет для нас больший интерес.

Если обрабатываемое изображение имеет четкие границы и резкость, но имеется присутствие шума, то можно воспользоваться фильтром Кувахара, который отлично подойдет не только для улучшения качества изображения. Изменяя размерность маски фильтра, можно достичь необходимого нам результата.

7 экономическАЯ частЬ

7.1 Технико-экономическое обоснование проекта

Основным направлением развития современного, производства является возрастание требований к качеству выпускаемой продукции. Наиболее высокие требования к качеству продукции предъявляются в отделочном производстве. Для этого этапа производства характерны значительные материальные и энергетические затраты. Кроме того, продукция отделочного производства непосредственно оценивается потребителем и поэтому должна быть высокого качества. Естественным путем повышения качества продукции является автоматизация технологического оборудования.

При проведении технологических операций по отделке тканей распространенными дефектами являются перекос уточных нитей и отклонение плотности ткани от заданной. Присутствие этих дефектов существенно снижает качество выпускаемой продукции. На долю перекоса уточных нитей приходится около 30 % от общего количества брака. Не менее важным является поддержание заданной плотности ткани. В связи с этим актуальной является задача исследования и разработки цифровой системы контроля качества текстильного материала. В настоящее время создание таких систем сдерживается недостаточной эффективностью устройств сбора информации о качестве текстильного материала. Это говорит о необходимости поиска новых возможностей совершенствования технических характеристик этих устройств.

7.2 Заключение о рыночном состоянии отрасли и конкуренции.

7.3 Расчет текущих затрат

Для технико-экономического сравнения базового и проектируемого вариантов рассчитываем эксплуатационные расходы (текущие), которые представляются показателями проектной себестоимости. В проектной себестоимости учитываем только изменяющиеся статьи затрат для сопоставляемых вариантов.

В отдельных случаях выявляем связь между капитальными вложениями и эксплуатационными расходами (таблица 7.1).

Таблица 7.1 - Расходы, связанные с внедрением и эксплуатацией информационных систем

К отдельным видам эксплуатационных (текущих) затрат, имеющим место почти в любом проекте внедрения информационных технологий, относятся:

1) заработная плата обслуживающего персонала с отчислениями на

социальные нужды;

2) стоимость потребляемых энергоресурсов;

3) расходы на амортизацию и текущий ремонт оборудования

4) расходные материалы.

Рассмотрим порядок расчета перечисленных элементов текущих затрат.

1) Рассчитываем заработную плату исходя из численности персонала (операторов.), среднечасовой тарифной ставки, времени эксплуатации в часах. Отчисление на социальные нужды установлены в размере 34 % от заработной платы.

В месяц заработная плата обслуживающего персонала, занятого выполнением поставленной задачи составляет:

, (7.1)

где:

ЗП_м - месячная заработная плата обсуживающего персонала, руб.;

О - месячный должностной оклад обслуживающего персонала, руб.;

Д - количество дней за месяц, необходимых для выполнения поставленной задачи, дни;

К - среднее количество рабочих дней в месяце, дн. Для расчетов принимает величина среднего количества рабочих дней за месяц равным 30 дням.

Так как работник занимается выполнением поставленной задачи ежемесячно в равных объемах панируемого времени, то определить годовую заработную плату можно умножением месячного заработка на 12 месяцев, т.е.

ЗПг = ЗПм*12=17866*12=214392. (7.2)

Определим полезный фонд времени работника следующим образом:

- при пятидневной рабочей неделе с двумя выходными днями:

ПФВР = [Dk - (Doo + Dдо + Dв + Dn + Dпроч)] * 8 - 1*Dпп, (7.3)

ПФВР=[365-(28+0+106+12+10)]*8 -1*6=1626,

где:

Dk - количество календарных дней в плановом году (365 дней);

Doo - количество дней основного оплачиваемого отпуска в плановом периоде.

Ежегодный оплачиваемый отпуск предоставляется работникам продолжительностью 28 календарных дней (ст.115 Трудового Кодекса);

Dдо - количество дней дополнительно оплачиваемого отпуска;

Dв - количество выходных дней (еженедельного непрерывного отдыха) в плановом периоде. При пятидневной рабочей неделе работникам предоставляется два дня в неделю, при шестидневной рабочей неделе один выходной (ст. 111 ТК РФ);

Dn - количество нерабочих праздничных дней в плановом периоде согласно ст.112 ТК РФ;

Dпроч - количество неявок по уважительным причинам (нетрудоспособности, исполнения государственных обязанностей и т.п.) в плановом периоде (принимается как средняя величина по данным предприятия за предыдущие периоды времени);

8 и 7 ­- продолжительность ежедневной работы (смены), соответственно, при пятидневной рабочей неделе и шестидневной рабочей неделе (статьи 91,94 ТК РФ), час;

1 - уменьшение продолжительности рабочего дня или смены непосредственно предшествующее нерабочему праздничному дню (ст. 95 ТК РФ), час;

Dпп - количество рабочих дней (смен), непосредственно предшествующих нерабочим праздничным дням, в плановом периоде;

2) Рассчитываем стоимость потребляемых энергоресурсов исходя из потребления электроэнергии за один час эксплуатации оборудования, количества часов эксплуатации в месяц, действующих тарифов на электроэнергию.

Э =12*(а *k *В₁ *Ч₁b*k *В₂ *Ч1), (7.4)

Э =12*(0,2*3,7*20*8+0,01*3,7*20*8)=1491,84,

где:

Э - стоимость потребляемой электроэнергии, руб.;

а - количество энергии, потребляемой компьютером в час (а=0,2), кВт;

b - количество энергии, необходимой для освещения в час (b=0.01), кВт;

k - действующий тариф на электроэнергию, руб/кВт*ч

В₁ - число дней в месяце, необходимых для работы на компьютере, дн;

В₂ - число дней в месяце, в течение которых происходит потребление энергии за счет освещения, дн;

Ч₁ - время работы обслуживающего персонала за компьютером в течение рабочего дня, час;

Ч₂ - количество часов использования освещения в течение рабочего дня, час.

3) Сумма расходов на амортизацию и износ (текущий ремонт) оборудования рассчитаем по следующей формуле:

(7.5)

где Кб - балансовая стоимость машины, учитывающая, кроме стоимости покупки машины, расходы на транспортировку и монтаж;

N - число машин;

α,β - норма отчислений на амортизацию и износ (текущий ремонт) машины соответственно;

ФВПпол - годовой полезный фонд рабочего времени, час.

Норма отчислений на амортизацию определяется посредством разнесение в классификационные амортизационные группы в соответствии с пп. 3 и 4 статьи 258 Налогового Кодекса РФ и Постановлением правительства от 01.01.2002 №1 «О классификации основных средств, включаемых в амортизационные группы».

Так, например, компьютерная техника относится к третьей амортизационной группе, срок полезного использования в которой составляет от трех до пяти лет.

Следовательно, для такого вида оборудования устанавливается норма амортизации равная 0,3 — 0,2 % в год. Норма отчислений на износ можно принять равной 3 %.

7.4 Финансовые показатели результативности

Рассмотрим, как могут измеряться дополнительные финансовые результаты от внедрения создаваемого в рамках дипломного проектирования программного средства. Основными финансовыми результатами, характеризующими любой проект, являются прибыль и уровень рентабельности.

Различают валовую и чистую прибыль.

Валовая прибыль - конечный финансовый результат деятельности, представляющий собой разницу между общей суммой доходов и себестоимостью (текущими затратами).

Чистая прибыль - это часть валовой прибыли, остающаяся в распоряжении предприятия после уплаты налогов.

Размер валовой прибыли (Пвал) определяем как разница между доходами (выручкой - Д) и затратами (полной себестоимостью - З).

Пвал = Д - З = 2500 000 – 1500 000=1000 000. (7.6)

Для определения суммы дополнительной прибыли, получаемой в результате внедрения проектируемых мероприятий за счет сокращения себестоимости, снижения трудоемкости и повышения производительности труда, увеличения объема работ, может использоваться следующая формула:

(7.7)

где Пвал^пр - прибыль предприятия в базовом варианте, Пвал^б - прибыль предприятия в проектируемом варианте.

Для определения размера чистой прибыль предприятия, рассчитаем сумму налога на прибыль, подлежащую уплате в бюджет из прибыли.

Сумма налога на прибыль (Нпр) рассчитывается по ставке 24 % от налогооблагаемой базы:

Нпр = 0,24 * ΔП= 500000*0,24=120000. (7.8)

Далее определяем сумму дополнительной прибыли, оставшейся в распоряжении предприятия (Пч):

Пч = ΔП – Нпр=500000-120000=380000. (7.9)

Уровень рентабельности рассчитываем как отношение валовой или чистой прибыли к сумме затрат, выраженное в процентах:

(7.10)

Если прибыль выражается в абсолютной сумме, то рентабельность - это относительный показатель интенсивности производства, т.к. отражает уровень прибыльности относительно определенной базы. Проект рентабелен, если сумма входящих потоков по проекту достаточна не только для покрытия затрат, но и образования прибыли [12].

7.5 Источники финансовой результативности проекта

Важнейшим и самым проблематичным вопросом в проведении экономического анализа эффективности внедрения программных средств, разрабатываемых в рамках дипломного проектирования, является определение источников финансовой результативности для предприятия, организации или отдельного объекта исследования.

Оценка результативности внедрения программных средств может проводиться с использованием - среднеотраслевых результатов, и именно такие результаты обычно приводятся в маркетинговых материалах и в открытых публикациях. Типичными средними результатами внедрения можно считать такие достижения:

- 15-25 % увеличение производительности;

- 10-20 % уменьшение складских запасов;

- 20-50 % сокращение сроков выполнения заказов.

Эффект от внедрения программных средств по функциональным сферам воздействия представлен в таблице 7.2.

Таблица 7.2 - Потенциальный эффект применения автоматизи-рованных информационных технологий.

На практике может возникнуть ситуация, когда прогнозируемый количественный эффект не достигается. Такая ситуация не исключительная. Причиной возникновения такой ситуации может явиться отсутствие комплексной оценки деятельности предприятия на этапе планирования, всестороннего взгляда на предприятие как на систему внутренних взаимосвязанных процессов и работ, и выявления тех ключевых факторов в работе предприятия, улучшение которых может привести к желаемому результату.

7.6 Оценка экономической эффективности инвестиционного проекта

Благодаря разработанному программному обеспечению значительно снизятся текущие затраты на изготовление продукции, уменьшится себестоимость выпускаемой продукции, следовательно улучшится бизнес предприятия.

В направлении качественного улучшения управления производственным циклом, выделяется сокращение объемов незавершенного производства и снижение производственного брака. Все это выражается сокращением расходов на обслуживание складских хозяйств и прочей инфраструктуры предприятия, задействованной в данных процессах.

7.7 Заключение

На основании проделанных расчетов можно сказать что разрабатываемое программное обеспечение является экономически выгодным, о чем свидетельствуют итоговые результаты подсчета прибыли в базовом варианте (без программного обеспечения) и в проектируемом (с программным обеспечением)

Таким образом, можно с уверенностью сказать, что внедряемая технология повысит прибыль предприятия и даст новый толчок для дальнейшей модернизации предприятия, что в свою очередь позволит занять лидирующие позиции на рынке текстильной продукции.

8 ОХРАНА ТРУДА

8.1 Охрана труда на предприятии

Охрана труда – это система мер по обеспечению безопасности жизни и здоровья работников в процессе трудовой деятельности, включающая в себя правовые, социально-экономические, организационно-технические, санитарно-гигиенические, лечебно-профилактические, реабилитационные и иные мероприятия. Наряду с этим охрана труда является одним из важнейших факторов повышения производительности труда.

За состоянием охраны труда на предприятии осуществляется надзор и контроль двух видов, государственный и общественный.

8.2 Надзор и контроль за состоянием охраны труда на предприятии

Государственный надзор и контроль за соблюдением требований охраны труда осуществляется федеральной инспекцией труда – единой федеральной централизованной системой государственных органов.

Государственные инспекторы труда являются федеральными государственными служащими.

Государственные инспекторы имеют право:

- беспрепятственно, при наличии удостоверения установленного образца, посещать в целях проведения инспекции организации всех организационно - правовых форм;

- запрашивать и безвозмездно получать от руководителей и других должностных лиц объяснения, информацию, все документы, необходимые для выполнения надзорных и контрольных функций;

- изымать для анализа образцы используемых материалов и веществ;

- расследовать в установленном порядке несчастные случаи на производстве;

- предъявлять руководителям и другим должностным лицам организаций обязательные для исполнения предписания об установлении нарушений законодательства об охране труда, о привлечении виновных в указанных нарушениях к дисциплинарной ответственности или об отстранении от должности в установленном порядке;

- приостанавливать работу организаций, отдельных производственных подразделений и оборудования при выявлении нарушений требований охраны труда, которые создают угрозу жизни и здоровью работников, до устранения указанных нарушений;

- отстранять от работы лиц, не прошедших инструктаж по охране труда, стажировку на рабочих местах и проверку знаний требований охраны труда.

Государственный надзор и контроль за соблюдением требований охраны труда наряду с федеральной инспекцией труда осуществляется федеральными органами исполнительной власти, которым предоставлено право осуществлять функции надзора и контроля в пределах своих полномочий.

Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском: