Dites et montrez Pascal comme exemple : 1) Qu'est-ce qui est absolu et à quoi ça sert ? 2) Qu'est-ce que asm et à quoi ça sert ? 3) Qu'est-ce que

constructeur et destructeur et à quoi ça sert?

4) Qu'est-ce que la mise en œuvre et à quoi sert-elle ?

5) Nommez les modules Pascal (dans la ligne Uses, par exemple crt) et quelles fonctionnalités apporte ce module ?

6) Quel est le type de variable : pointeur (Pointer)

7) Et enfin : que signifie le symbole @ , #, $ , ^ ?

1. Qu'est-ce qu'un objet ?2. Qu'est-ce qu'un système ?3. Quel est le nom commun d'un objet ? Donnez un exemple.4. Qu'est-ce qu'un nom d'objet unique ? Donnez un exemple.5.

Donnez un exemple de système naturel.6. Donnez un exemple de système technique.7. Donnez un exemple de système mixte.8. Donnez un exemple de système immatériel.9. Qu'est-ce qu'un classement ?10. Qu'est-ce qu'une classe d'objets ?

1. Question 23 - énumérez les modes de fonctionnement du sous-réseau d'accès :

Création d'un tableau en mode design ;
- créer une table à l'aide de l'assistant ;
- créer un tableau en saisissant des données.

2. qu'est-ce que le format vectoriel ?

3. Les éléments suivants peuvent-ils être attribués aux programmes de service :
a) programmes de maintenance de disque (copie, durcissement, formatage, etc.)
b) compression de fichiers sur disques (archiveurs)
c) lutter contre les virus informatiques et bien plus encore.
Je pense moi-même qu'ici la réponse est B - n'est-ce pas ou pas ?

4. Qu'est-ce qui fait référence aux propriétés de l'algorithme (a. discrétion, b. efficacité, c. caractère de masse, d. certitude, d. faisabilité et intelligibilité) - ici, je pense que toutes les options sont correctes. Vrai ou pas?

testez 7 questions faciles à choix multiples

13. La vitesse d'horloge du processeur est :

Un numéro opérations binaires effectuée par le processeur par unité de temps

B. le nombre d'impulsions générées par seconde qui synchronisent le fonctionnement des nœuds informatiques

C. le nombre d'appels possibles du processeur à mémoire vive par unité de temps

D. vitesse d'échange d'informations entre le processeur et les périphériques d'entrée / sortie

14. Spécifiez l'ensemble minimum requis de périphériques conçus pour faire fonctionner l'ordinateur :

Une imprimante, unité système, clavier

B. processeur, RAM, moniteur, clavier

C. processeur, streamer, disque dur

D. moniteur, unité centrale, clavier

15. Qu'est-ce qu'un microprocesseur ?

A. un circuit intégré qui exécute les commandes reçues à son entrée et contrôle

Travail sur ordinateur

B. un dispositif pour stocker les données souvent utilisées au travail

C. dispositif d'affichage d'informations textuelles ou graphiques

D. périphérique de sortie alphanumérique

16. L'interaction de l'utilisateur avec l'environnement logiciel s'effectue à l'aide :

A. système d'exploitation

B. système de fichiers

C. Candidatures

d. gestionnaire de fichiers

17. Contrôle direct outils logiciels l'utilisateur peut effectuer

Aider:

A. système d'exploitation

B. IUG

C. Interface utilisateur

d. gestionnaire de fichiers

18. Les modalités de stockage des données sur un support physique déterminent :

A. système d'exploitation

B. logiciel d'application

C. système de fichiers

d. gestionnaire de fichiers

19. Environnement graphique qui affiche des objets et des contrôles Systèmes Windows,

Conçu pour le confort d'utilisation :

A. interface matérielle

b. interface utilisateur

C. bureau

D. interface logicielle

20. La vitesse de l'ordinateur dépend de :

A. Vitesse d'horloge du processeur

B. Si une imprimante est connectée ou non

C. organisation de l'interface du système d'exploitation

D. espace de stockage externe

Les signaux entrent dans le système de traitement de l'information, en règle générale, sous une forme continue. Pour le traitement informatique des signaux continus, il faut tout d'abord les convertir en signaux numériques. Pour cela, les opérations de discrétisation et de quantification sont effectuées.

Échantillonnage d'images

Échantillonnage- c'est la transformation d'un signal continu en une séquence de nombres (comptes), c'est-à-dire la représentation de ce signal selon une base de dimension finie. Cette représentation consiste à projeter un signal sur une base donnée.

Le plus pratique du point de vue de l'organisation du traitement et de la voie naturelle de discrétisation est la représentation des signaux sous la forme d'un échantillon de leurs valeurs (échantillons) en des points séparés et régulièrement espacés. Cette méthode s'appelle dépistage, et la séquence de nœuds dans lesquels les échantillons sont prélevés - raster. L'intervalle sur lequel les valeurs d'un signal continu sont prises est appelé étape d'échantillonnage. L'inverse du pas s'appelle taux d'échantillonnage,

Une question essentielle qui se pose au cours de l'échantillonnage est : à quelle fréquence faut-il prélever les échantillons du signal pour pouvoir le reconstruire inversement à partir de ces échantillons ? Évidemment, si les échantillons sont prélevés trop rarement, ils ne contiendront pas d'informations sur un signal changeant rapidement. Le taux de changement de signal est caractérisé par fréquence supérieure son spectre. Ainsi, la largeur d'intervalle d'échantillonnage minimale admissible est liée à la fréquence la plus élevée du spectre du signal (inversement proportionnelle à celle-ci).

Dans le cas de la discrétisation uniforme, Théorème de Kotelnikov, publié en 1933 dans l'ouvrage « On bande passante l'éther et le fil dans les télécommunications ». Il dit: si un signal continu a un spectre limité par la fréquence , alors il peut être complètement et uniquement reconstruit à partir de ses échantillons discrets pris avec une période , c'est-à-dire avec fréquence.

La récupération du signal s'effectue à l'aide de la fonction . Kotelnikov a prouvé qu'un signal continu qui satisfait les critères ci-dessus peut être représenté comme une série :

.

Ce théorème est aussi appelé théorème d'échantillonnage. La fonction est aussi appelée fonction de comptage ou Kotelnikov, bien qu'une série d'interpolations de ce type ait été étudiée par Whitaker en 1915. La fonction de comptage a une longueur infinie dans le temps et atteint sa valeur maximale, égale à l'unité, au point , par rapport auquel elle est symétrique.

Chacune de ces fonctions peut être considérée comme la réponse d'un idéal filtre passe bas(LPF) à l'impulsion delta qui est arrivée au moment . Ainsi, pour restituer un signal continu à partir de ses échantillons discrets, il faut les faire passer dans le filtre passe-bas correspondant. Il convient de noter qu'un tel filtre est non causal et physiquement irréalisable.

Le rapport ci-dessus signifie la possibilité d'une reconstruction précise de signaux à spectre limité à partir de la séquence de leurs lectures. Signaux à spectre limité sont des signaux dont le spectre de Fourier n'est non nul que dans une zone limitée du domaine de définition. Les signaux optiques peuvent leur être attribués, car. Le spectre de Fourier des images obtenues dans les systèmes optiques est limité en raison de la taille limitée de leurs éléments. La fréquence est appelée Fréquence de Nyquist. Il s'agit de la fréquence de coupure au-dessus de laquelle il ne doit y avoir aucune composante spectrale dans le signal d'entrée.

Quantification d'image

En imagerie numérique, une gamme dynamique continue de valeurs de luminance est divisée en un certain nombre de niveaux discrets. Cette procédure est appelée quantification. Son essence réside dans la transformation d'une variable continue en une variable discrète qui prend un ensemble fini de valeurs. Ces valeurs sont appelées niveaux de quantification. Dans le cas général, la transformation est exprimée par une fonction en escalier (Fig. 1). Si l'intensité de l'échantillon d'image appartient à l'intervalle (c'est-à-dire lorsque ) , alors l' échantillon d' origine est remplacé par le niveau de quantification , où – seuils de quantification. On suppose que la plage dynamique des valeurs de luminosité est limitée et égale à .

Riz. 1. Fonction décrivant la quantification

La tâche principale dans ce cas est de déterminer les valeurs des seuils et des niveaux de quantification. La manière la plus simple La solution à ce problème consiste à diviser la plage dynamique en intervalles égaux. Cependant, cette solution n'est pas la meilleure. Si les valeurs d'intensité de la plupart des échantillons d'image sont regroupées, par exemple, dans une région "sombre" et que le nombre de niveaux est limité, il est alors conseillé de quantifier de manière non uniforme. Dans la région "sombre", il devrait être quantifié plus souvent, et moins fréquemment dans la région "claire". Cela réduira l'erreur de quantification.

Dans les systèmes de traitement d'images numériques, ils tendent à réduire le nombre de niveaux et de seuils de quantification, puisque la quantité d'informations nécessaires au codage des images dépend de leur nombre. Cependant, avec un nombre de niveaux relativement faible, de faux contours peuvent apparaître dans l'image quantifiée. Ils surviennent à la suite d'un changement brusque de la luminosité de l'image quantifiée et sont particulièrement visibles dans les zones plates de son changement. Les faux contours dégradent considérablement la qualité visuelle de l'image, car la vision humaine est particulièrement sensible aux contours. Pour une quantification uniforme d'images typiques, au moins 64 niveaux sont nécessaires.

Dans le chapitre précédent, nous avons étudié des systèmes linéaires spatialement invariants dans un domaine bidimensionnel continu. En pratique, on a affaire à des images qui ont des dimensions limitées et qui sont en même temps comptées dans un ensemble discret de points. Par conséquent, les méthodes développées jusqu'à présent doivent être adaptées, étendues et modifiées afin qu'elles puissent être appliquées dans ce domaine. Il y a aussi plusieurs nouveaux points qui nécessitent une attention particulière.

Le théorème d'échantillonnage indique dans quelles conditions une image continue peut être restaurée avec précision à partir d'un ensemble discret de valeurs. Nous apprendrons également ce qui se passe lorsque les conditions de son applicabilité ne sont pas remplies. Tout cela est directement lié au développement des systèmes visuels.

Les techniques qui nécessitent d'aller dans le domaine fréquentiel sont devenues populaires en partie grâce aux algorithmes de calcul rapide de la transformée de Fourier discrète. Cependant, il faut être prudent car ces méthodes impliquent signal périodique. Nous discuterons de la manière dont cette exigence peut être satisfaite et des conséquences de sa violation.

7.1. Limite de taille d'image

En pratique, les images ont toujours des dimensions finies. Considérons une image rectangulaire de largeur et de hauteur R. Maintenant, il n'est plus nécessaire de prendre des intégrales dans la transformée de Fourier dans des limites infinies :

Curieusement, pour restaurer la fonction, nous n'avons pas besoin de connaître toutes les fréquences. Savoir quoi est une contrainte dure. En d'autres termes, une fonction non nulle uniquement dans une région limitée du plan image contient beaucoup moins d'informations qu'une fonction qui n'a pas cette propriété.

Pour vérifier cela, imaginez que le plan de l'écran est recouvert de copies image donnée. En d'autres termes, nous élargissons notre image à une fonction périodique dans les deux sens

Ici, est le plus grand entier inférieur à x. La transformée de Fourier d'une telle image multipliée a la forme

A l'aide de facteurs de convergence convenablement choisis dans ex. 7.1 il est prouvé que

Par conséquent,

d'où l'on voit qu'il est égal à zéro partout sauf pour un ensemble discret de fréquences.Ainsi, pour le trouver, il nous suffit de savoir en ces points. Cependant, la fonction est obtenue à partir d'un simple découpage de la section pour laquelle . Par conséquent, pour restaurer, il nous suffit de connaître seulement pour tout le monde, c'est un ensemble dénombrable de nombres.

Notez que la transformation de la fonction périodique s'avère être discrète. La transformation inverse peut être représentée comme une série, car

Une autre façon de voir cela est de considérer une fonction comme une fonction obtenue en supprimant une fonction pour laquelle à l'intérieur de la fenêtre. En d'autres termes, où la fonction de sélection de fenêtre est définie comme suit.

Considérons une image continue - une fonction de deux variables spatiales X 1 et X 2 F(X 1 , X 2) sur une zone rectangulaire limitée (Figure 3.1).

Figure 3.1 - Passage d'une image continue à une image discrète

Introduisons la notion de pas de discrétisation Δ 1 par rapport à la variable d'espace X 1 et Δ 2 par variable X 2. Par exemple, on peut imaginer qu'aux points distants les uns des autres d'une distance Δ 1 le long de l'axe X Des capteurs vidéo à 1 point sont situés. Si de tels capteurs vidéo sont installés sur toute la zone rectangulaire, l'image sera donnée sur un réseau bidimensionnel

Pour raccourcir la notation, on note

Fonction F(n 1 , n 2) est une fonction de deux variables discrètes et est appelée une séquence bidimensionnelle. C'est-à-dire que la discrétisation de l'image en termes de variables spatiales la traduit en un tableau de valeurs d'échantillon. La dimension du tableau (le nombre de lignes et de colonnes) est déterminée par les dimensions géométriques de la zone rectangulaire d'origine et le choix du pas de discrétisation selon la formule

Où les crochets [...] désignent la partie entière du nombre.

Si le domaine de l'image continue est un carré L 1 = L 2 = L et le pas d'échantillonnage est choisi pour être le même le long des axes X 1 et X 2 (Δ 1 = Δ 2 = Δ), alors

et la dimension de la table est N 2 .

Un élément d'un tableau obtenu en échantillonnant une image est appelé " pixels" ou " Compte à rebours". Considérez un pixel F(n 1 , n 2). Ce nombre prend des valeurs continues. La mémoire de l'ordinateur ne peut stocker que des nombres discrets. Ainsi, pour une entrée en mémoire, une valeur continue F doit être soumis à une conversion analogique-numérique avec l'étape D F(voir figure 3.2).

Figure 3.2 - Quantification d'une grandeur continue

L'opération de conversion analogique-numérique (discrétisation d'une valeur continue par niveau) est souvent appelée quantification. Le nombre de niveaux de quantification, à condition que les valeurs de la fonction de luminosité se situent dans l'intervalle _____ _ ____ ___, est égal à

Dans les problèmes pratiques de traitement d'image, la valeur Q varie beaucoup de Q= 2 (images "binaires" ou "noir et blanc") à Q= 210 ou plus (valeurs de luminosité pratiquement continues). Le plus souvent choisi Q= 28, tandis que le pixel de l'image est codé avec un octet de données numériques. De tout ce qui précède, nous concluons que les pixels stockés dans la mémoire de l'ordinateur sont le résultat de la discrétisation de l'image continue d'origine en termes d'arguments (coordonnées ?) et de niveaux. (Où et combien, et tout est discret) Il est clair que les pas de discrétisation Δ 1 , Δ 2 doit être choisi suffisamment petit pour que l'erreur d'échantillonnage soit négligeable et que la représentation numérique conserve les informations de base sur l'image.

En même temps, il faut se rappeler que plus le pas d'échantillonnage et de quantification est petit, plus la quantité de données d'image qui doit être enregistrée dans la mémoire de l'ordinateur est grande. Pour illustrer cette affirmation, considérons une image sur une lame de 50 × 50 mm, qui est entrée en mémoire à l'aide d'un densimètre optique numérique (microdensitomètre). Si, à l'entrée, la résolution linéaire du microdensitomètre (pas d'échantillonnage pour les variables spatiales) est de 100 microns, alors un réseau bidimensionnel de pixels de dimension N 2 = 500×500 = 25∙10 4 . Si le pas est réduit à 25 microns, la taille du réseau augmentera de 16 fois et sera N 2 = 2000×2000 = 4∙10 6 . En utilisant la quantification par 256 niveaux, c'est-à-dire en encodant le pixel trouvé par un octet, nous obtenons que dans le premier cas, 0,25 mégaoctet de mémoire est nécessaire pour l'enregistrement, et dans le second cas, 4 mégaoctets.

Analogique et image discrète. Les informations graphiques peuvent être présentées sous forme analogique ou discrète. Un exemple d'image analogique est une peinture, dont la couleur change continuellement, et un exemple d'image discrète, imprimée avec imprimante à jet d'encre un motif composé de points individuels de différentes couleurs. Analogique (peinture à l'huile). Discret.

diapositive 11 de la présentation « Codage et traitement de l'information ». La taille de l'archive avec la présentation est de 445 Ko.

Informatique 9e année

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