Поиск :
Личный кабинет :
Электронный каталог: Saukova, Ya.N. - Tensor Calculus in Digital Colorimetry
Saukova, Ya.N. - Tensor Calculus in Digital Colorimetry
Статья
Автор: Saukova, Ya.N.
Приборы и методы измерений: Tensor Calculus in Digital Colorimetry
Тензорное исчисление в цифровой колориметрии
б.г.
ISBN отсутствует
Автор: Saukova, Ya.N.
Приборы и методы измерений: Tensor Calculus in Digital Colorimetry
Тензорное исчисление в цифровой колориметрии
б.г.
ISBN отсутствует
На полку
Статья
Saukova, Ya.N.
Tensor Calculus in Digital Colorimetry = Тензорное исчисление в цифровой колориметрии / Ya. N. Saukova, M. A. Hundzina. – DOI 10.21122/2220-9506-2022-13-3-216-227 // Приборы и методы измерений / гл. ред. Олег Константинович Гусев; учредитель Белорусский национальный технический университет (Минск). – 2022. – Т.13 №3. – P. 216-227. – Режим доступа : https://rep.bntu.by/handle/data/122376. – На англ. яз.
Any object can have many implementations in the form of digital images and any digital image can be processed many times increasing or decreasing accuracy and reliability. Digital colorimetry faces the need to work out issues of ensuring accuracy, metrological traceability and reliability. The purpose of this work was to generalize approaches to the description of multidimensional quantized spaces and show the possibilities of their adaptation to digital colorimetry. This approach will minimize the private and global risks in measurements. For color identification digital colorimetry uses standard color models and spaces. Most of them are empirical and are improved during the transition from standard to real observation conditions taking into account the phenomena of vision and the age of observers. From the point of view of measurement, a digital image can be represented by a combinatorial model of an information and measurement channel with the appearance of the phenomenon of a color covariance hypercube requiring a significant amount of memory for data storage and processing. The transition from the covariance hypercube to high-dimensional matrices and tensors of the first, second and higher ranks provides the prospect of optimizing the color parameters of a digital image by the criterion of information entropy. Tensor calculus provides opportunities for expanding the dynamic range in color measurements describing multidimensional vector fields and quantized spaces with indexing tensors and decomposing them into matrices of low orders. The proposed complex approach based on tensor calculus. According to this approach the color space is a set of directed vector fields undergoing sampling, quantization and coding operations. Also it is a dynamic open system exchanging information with the environment at a given level and to identify color with specified levels of accuracy, reliability, uncertainty and entropy.
Поскольку любой объект может иметь множество реализаций в виде цифровых изображений, а любое цифровое изображение может быть множество раз подвергнуто обработке, повышающей или понижающей точность и достоверность, цифровая колориметрия сталкивается с необходимостью проработки вопросов обеспечения точности, метрологической прослеживаемости и достоверности. Цель данной работы – обобщить подходы к описанию многомерных квантованных пространств и показать возможности их адаптации к цифровой колориметрии, что позволит минимизировать частные и глобальные риски, возникающие в измерениях. Для идентификации цвета цифровая колориметрия использует стандартные цветовые модели и пространства, большинство из которых являются эмпирическими и совершенствуются при переходе от стандартных к реальным условиям наблюдения с учётом феноменов зрения и возраста наблюдателей. Цифровое изображение с точки зрения измерения может быть представлено комбинаторной моделью информационно-измерительного канала с возникновением феномена цветового ковариационного гиперкуба, требующего значительного объёма памяти для хранения и обработки данных. Переход от ковариационного гиперкуба к матрицам высоких размерностей и тензорам первого, второго и более высоких рангов предоставляет перспективу оптимизации цветовых параметров цифрового изображения по критерию информационной энтропии. Тензорное исчисление предоставляет возможности расширения динамического диапазона в измерениях цвета, описания многомерных векторных полей и квантованных пространств с индексацией тензоров и разложением их на матрицы низких порядков. Предложенный комплексный подход, основанный на тензорном исчислении, позволяет рассматривать цветовое пространство как совокупность направленных векторных полей, подвергающихся операциям дискретизации, квантования и кодирования, как динамическую открытую систему, обменивающуюся информацией с окружающей средой с заданным уровнем, и идентифицировать цвет с заданными уровнями точности, достоверности, неопределённости и энтропии.
514.743
общий = БД Труды научных работников БНТУ : 2022г.
труды сотрудников БНТУ = Энергетический факультет : кафедра "Электротехника и электроника"
труды сотрудников БНТУ = Приборостроительный факультет : кафедра "Инженерная математика"
труды сотрудников БНТУ = Метрология. Стандартизация. Сертификация (труды)
общий = ТЕНЗОРНОЕ ИСЧИСЛЕНИЕ
общий = КОЛОРИМЕТРИЯ
общий = ЦИФРОВЫЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ
Saukova, Ya.N.
Tensor Calculus in Digital Colorimetry = Тензорное исчисление в цифровой колориметрии / Ya. N. Saukova, M. A. Hundzina. – DOI 10.21122/2220-9506-2022-13-3-216-227 // Приборы и методы измерений / гл. ред. Олег Константинович Гусев; учредитель Белорусский национальный технический университет (Минск). – 2022. – Т.13 №3. – P. 216-227. – Режим доступа : https://rep.bntu.by/handle/data/122376. – На англ. яз.
Any object can have many implementations in the form of digital images and any digital image can be processed many times increasing or decreasing accuracy and reliability. Digital colorimetry faces the need to work out issues of ensuring accuracy, metrological traceability and reliability. The purpose of this work was to generalize approaches to the description of multidimensional quantized spaces and show the possibilities of their adaptation to digital colorimetry. This approach will minimize the private and global risks in measurements. For color identification digital colorimetry uses standard color models and spaces. Most of them are empirical and are improved during the transition from standard to real observation conditions taking into account the phenomena of vision and the age of observers. From the point of view of measurement, a digital image can be represented by a combinatorial model of an information and measurement channel with the appearance of the phenomenon of a color covariance hypercube requiring a significant amount of memory for data storage and processing. The transition from the covariance hypercube to high-dimensional matrices and tensors of the first, second and higher ranks provides the prospect of optimizing the color parameters of a digital image by the criterion of information entropy. Tensor calculus provides opportunities for expanding the dynamic range in color measurements describing multidimensional vector fields and quantized spaces with indexing tensors and decomposing them into matrices of low orders. The proposed complex approach based on tensor calculus. According to this approach the color space is a set of directed vector fields undergoing sampling, quantization and coding operations. Also it is a dynamic open system exchanging information with the environment at a given level and to identify color with specified levels of accuracy, reliability, uncertainty and entropy.
Поскольку любой объект может иметь множество реализаций в виде цифровых изображений, а любое цифровое изображение может быть множество раз подвергнуто обработке, повышающей или понижающей точность и достоверность, цифровая колориметрия сталкивается с необходимостью проработки вопросов обеспечения точности, метрологической прослеживаемости и достоверности. Цель данной работы – обобщить подходы к описанию многомерных квантованных пространств и показать возможности их адаптации к цифровой колориметрии, что позволит минимизировать частные и глобальные риски, возникающие в измерениях. Для идентификации цвета цифровая колориметрия использует стандартные цветовые модели и пространства, большинство из которых являются эмпирическими и совершенствуются при переходе от стандартных к реальным условиям наблюдения с учётом феноменов зрения и возраста наблюдателей. Цифровое изображение с точки зрения измерения может быть представлено комбинаторной моделью информационно-измерительного канала с возникновением феномена цветового ковариационного гиперкуба, требующего значительного объёма памяти для хранения и обработки данных. Переход от ковариационного гиперкуба к матрицам высоких размерностей и тензорам первого, второго и более высоких рангов предоставляет перспективу оптимизации цветовых параметров цифрового изображения по критерию информационной энтропии. Тензорное исчисление предоставляет возможности расширения динамического диапазона в измерениях цвета, описания многомерных векторных полей и квантованных пространств с индексацией тензоров и разложением их на матрицы низких порядков. Предложенный комплексный подход, основанный на тензорном исчислении, позволяет рассматривать цветовое пространство как совокупность направленных векторных полей, подвергающихся операциям дискретизации, квантования и кодирования, как динамическую открытую систему, обменивающуюся информацией с окружающей средой с заданным уровнем, и идентифицировать цвет с заданными уровнями точности, достоверности, неопределённости и энтропии.
514.743
общий = БД Труды научных работников БНТУ : 2022г.
труды сотрудников БНТУ = Энергетический факультет : кафедра "Электротехника и электроника"
труды сотрудников БНТУ = Приборостроительный факультет : кафедра "Инженерная математика"
труды сотрудников БНТУ = Метрология. Стандартизация. Сертификация (труды)
общий = ТЕНЗОРНОЕ ИСЧИСЛЕНИЕ
общий = КОЛОРИМЕТРИЯ
общий = ЦИФРОВЫЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ
