CC BY
26
Евразийский Союз Ученых (ЕСУ) # 6 (15), 2015 | ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
121
объемом до 100-200 символов мало зависит от техниче- становиться существенно меньше при использовании бо-ских характеристик компьютера. В дальнейшем, с увели- лее мощного процессора. чением объема текста, время выполнения шифрования
Рисунок 2. Интерфейс разработанной программы для реализации шифра Цезаря на языке С++
Технические характеристики тестируемых компьютеров
№ ПК Техничеекие характеристнки ПК
1 Процессор: Уст впоалснидд гчмлть (ОЗУ* Intel(TQ Core(TM) i7 -4700MQ CPU О 2^0GHz MOGHz 8.00 ГБ
2'.; Процессор: Установленная память (ОЗУ): lntel(R) Core(TM) J5-3230M CPU <S> 2.60GHz 2.60 GHz 4,00 ГБ (3,82 ГБ доступно)
' ~ Процессор: Установленная память (ОЗУ): Intel(R) CorefTM) i5*3337U CPU © 1.80GHz 1.80 GHz 6,00 ГБ (5,89 ГБ доступно)
4. Процессор: Установленная память (ОЗУ): Intel(R) Core(TM) i5-2430M CPU © 2.40GHz 2.40 GHz 6,00 ГБ
5: Процессор: Установленная память (ОЗУ): AMD E1-2500 APU with Radeon(TM) HD Graphics 1.40 GHz 4,00 ГБ (3,44 ГБ доступно)
Таблица 1
Рисунок 3. Время выполнения шифрования на персональных компьютерах, имеющих разные технические
характеристики
Список литературы
1. М. А. Иванов. Криптография. Криптографические методы защиты информации в компьютерных системах и сетях: учеб. пособие. М.: Кудиц - Образ,
2001. — 363 с.
2. Мао Венбо. Современная криптография: теория и практика.: Пер. с англ. — М.: Издательский дом «Вильямс», 2005. — 768 с
ИССЛЕДОВАНИЕ И МОДИФИКАЦИЯ АЛГОРИТМА ВУ ДЛЯ РЕШЕНИЯ
ЗАДАЧИ РАСТЕРИЗАЦИИ
Лебедев Виктор Михайлович
Доцент, канд. техн. наук, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, г. Москва
Кольцов Андрей Владимирович Магистрант, Институт математики и информационных технологий, г Омск
122
Евразийский Союз Ученых (ЕСУ) # 6 (15), 2015 | ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
АННОТАЦИЯ
Рассматриваются вопросы исследования и модификации алгоритма Ву для использования в автоматизированных системах визуализации изображений при совмещении графических объектов разных форматов. Проводится сравнительный анализ скорости и качества растеризации стандартного и модифицированного алгоритмов Ву. ABSTRACT
Questions of research and modification of Wu’s algorithm for use in automated systems, imaging when combining graphical objects of different formats. Comparative analysis of the rasterization speed and quality of the standard and modified Wu’s algorithms.
Ключевые слова: алгоритм Ву, растеризация, коэффициент искажения, векторный графический формат, растровые изображения
Keywords: Wu’s algorithm, rasterization, distortion factor, vector-based format, raster image
Для многих крупных архитектурных и строительных компаний важной проблемой является автоматизация визуализации расположения в окружающем ландшафте их будущих построек. Многие используемые системы автоматизированного проектирования, такие как AutoCAD и IntelliCAD, сохраняют результаты своей работы в виде документов векторного формата DWG или DXF. В этих форматах изображения хранятся в виде геометрических примитивов, таких как точки, линии, сплайны и многоугольники. Большинство же доступных снимков или карт ландшафтов представлены в растровых форматах.
Для совмещения графических изображений разных форматов часто возникает необходимость в преобразовании векторного изображения в растровое. Процесс преобразования изображений из векторного формата в растровый будем называть растеризацией.
В данной работе рассматриваются вопросы анализа и модификации алгоритма Ву [2] с точки зрения его использования в автоматизированных системах визуализации изображений для совмещения графических изображений разных форматов.
1. Алгоритм Ву для растеризации отрезка В настоящее время задача растеризации решается с помощью алгоритмов Брезенхема и Ву [1-4]. Алгоритмы Брезенхема генерации 4-х связной и 8-ми связной развер-
ток отрезка [1] обладают общим недостатком, который заключается в том, что они «рисуют» отрезки с неровными, резкими краями.
Для преодоления указанного несовершенства Wu Xiaolin создал алгоритм, рисующий "сглаженный" отрезок [2]. Это достигается за счет закрашивания разных участков отрезка в разные цвета, что позволяет "сглаживать" неровности. Алгоритм Wu (алгоритм Ву) является одним из методов антиалиасинга [3-4]. В дальнейшем этот алгоритм будем еще называть стандартным алгоритмом Ву.
Для того чтобы определить, какие пикселы двумерного растра необходимо отнести к изображению отрезка, требуется анализировать их расположение относительно этого отрезка. Основная идея алгоритма состоит в том, что работа осуществляется с парами пикселей, между центрами которых проходит отрезок. Здесь пиксели - это квадраты со стороной 1 и центрами, расположенными в узлах целочисленной решетки. Говоря "пиксель с координатами (x, y)", имеют в виду, что его центр расположен в этой точке.
На рисунках 1 и 2 показано как выбираются закрашиваемые пары из множества пикселей. В данном случае, прямая лежит ближе к оси OX, чем к OY, поэтому пары состоят из соседних по вертикали элементов. Если бы прямая была ближе к оси OY, то пары бы выбирались из соседей по горизонтали.
pixej раЕ
Рисунок 1. Пиксели, выбираемые алгоритмом Ву для закрашивания
Рисунок 2. Пиксели, закрашиваемые алгоритмом Ву
Суммарная яркость пары пикселей, соединенных красными линиями (рисунок 1), равна единице. Пропорция, в которой эта яркость распределяется внутри пары, зависит от близости отрезка к центру пикселя (рисунок 2).
При всей своей простоте метод Ву быстр и позволяет строить очень качественно сглаженные отрезки [2].
При изменении координат отрезок, нарисованный по алгоритму Ву, будет перемещаться непрерывно. За счет этого можно обеспечивать плавную анимацию при рисовании движущихся изображений.
2. Модифицированный алгоритм Ву Проведенный авторами анализ показал, что стандартный алгоритм Ву дает плохое качество растеризованных изображений для карт мелкого и очень мелкого масштаба. Поэтому возникает необходимость в разработке нового алгоритма или модификации существующего.
За основу нового алгоритма был взят стандартный алгоритм Ву, который работает на первом этапе растеризации. На втором этапе производится его искажение с учетом угла фотографирования. Это «искажение» достигается с помощью алгоритма перспективной транс -формации, который можно формализовать следующим образом.
Евразийский Союз Ученых (ЕСУ) # 6 (15), 2015 | ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
123
Пусть:
Л 0 0 x
O — (0 1 0 y
(0 0 1 z
0 0 0 1
- матрица, описывающая исходный объект;
Rox -
Roy -
Roz -
10 0 0
0 cosa -sina 0
0 sina cosa 0
00 0 1
' cosp 0 sinp 0
0 1 0 0
-sinp 0 cosp 0
0 0 0 1
cosy -siny 0 0
siny cosy 0 0
0 0 1 0
0 0 0 1
- матрица вращения объекта вокруг оси OX;
■ матрица вращения объекта вокруг оси OY;
■ матрица вращения объекта вокруг оси OZ.
Тогда Ot — O • Ro -
Пусть:
1 0 0 -x
n II О 1 0 -y
0 0 1 -z
0 0 0 1
матрица преобразования исходного объекта, где R o — R,
■ матрица положения камеры;
R ■ R
ox oy oz
Rcx —
Rcy —
1 0 0 0
0 cosa sina 0
0 -sina cosa 0
0 0 0 1
cosp 0- -sinp 0
0 1 0 0
sinp 0 cosp 0
0 0 0 1
cosy siny 0 0
-siny cosy 0 0
0 0 1 0
0 0 0 1
матрица вращения камеры вокруг оси OX;
- матрица вращения камеры вокруг оси OY;
- матрица вращения камеры вокруг оси OZ.
Тогда Ct — C • Rc - матрица преобразования камеры, где
R с — Rcx
Пусть P —
Rcy /— О N 0 0
' tan^ 0 1 0 0
0 tanv 0 B + F -2BF
00 0 B-F 1 CD О 1 "4
матрица перспективного преобразования,
R
CZ
где
ц - угол между линией, указывающей из камеры в направлении оси z и плоскости, проходящей через камеру, и правым краем экрана;
v - угол между той же линией и плоскости, проходящей через камеру и верхним краем экрана;
F - положительное число, представляющее расстояние от наблюдателя до передней плоскости отсечения объекта при его перспективной проекции на экран;
B - положительное число, представляющее расстояние до задней плоскости отсечения объекта. При этом значение величины B может быть бесконечным. Тогда при B ^ го выполняются следующие условия:
(B + F) / (B - F) = 1; (-2BF)/(B - F) — -2F.
Следовательно, итоговое преобразование координат пикселя можно записать в следующем виде:
Q' — P • Ct • Ot •Q,
где
x-
Q—
1
- вектор столбец исходных координат пикселя,
124
Евразийский Союз Ученых (ЕСУ) # 6 (15), 2015 | ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
x
Q' =
i
пикселя.
- вектор столбец преобразованных координат
Описанный алгоритм будем в дальнейшем называть модифицированным алгоритмом Ву.
3. Сравнение модифицированного и стандартного алгоритмов Ву
Рассмотрим использование стандартного и модифицированного алгоритмов Ву для решения задачи растеризации векторных изображений. Анализ их характеристик проведем для нормальных изображений по двум критериям (показателям): скорость и качество растеризации.
3.1. Анализ «скорости» алгоритмов
Скорость растеризации можно оценивать разными способами, например, по времени или количестве итера-
ций, необходимых для получения растеризованного изображения. В качестве меры скорости выберем количество итераций.
Заметим, что самым «сложным» для растеризации является рисование отрезка под углом 45 градусов. Тогда оценку обоих алгоритмов Ву по скорости будем осуществлять при рисовании отрезка с координатами ({0;0};{n;n}).
Рассматриваемые алгоритмы линейные, т.е. скорость зависит от количества растеризуемых точек. В стандартном алгоритме Ву для рисования указанного отрезка потребуется n итераций. В модифицированном алгоритме Ву для отрисовки каждой точки отрезка используется два прогона. Поэтому для рисования отрезка с координатами ({0;0};{n;n}) потребуется 2n итераций. Результаты анализа приведены в таблице 1. Здесь под сложностью итерации понимается как количество операций на закрашивание одного пикселя, так и расчет яркости на один пиксель.
Таблица1
Скорость и трудоемкость алгоритмов растеризации Ву (Wu)
Название алгоритма Количество итераций Сложность итерации
стандартный алгоритм Ву n 2 + o(2)
модифицированный алгоритм 2n 2 + о(2)
Из таблицы 1 видно, что алгоритм Ву является довольно быстрым, а модернизированный алгоритм Ву проигрывает оригиналу в скорости.
3.2. Анализ показателя «качество»
Под качеством алгоритма, в данном случае, будем понимать степень совпадения изображения на фотографии и полученного растеризованного изображения. Для количественной оценки качества алгоритма введем понятие коэффициента искажения, который показывает, насколько полученное изображение не соответствует ожидаемому.
Коэффициент искажения вычисляется как отношение несовпадающих пикселей к общему количеству пикселей и измеряется в процентах (0% - полное совпадение, 100% - полное не совпадение).
Приведем пример вычисления коэффициента искажения. Пусть ожидается изображение, приведенное на рисунке 3, а получается изображение, приведенное на рисунке 4. Коэффициент искажения в данном случае равен 30% (3 пикселя из 10 имеют полное несовпадение).
Рисунок 3. Ожидаемое растеризованное изображение
Рисунок 4. Полученное растеризованное изображение
Введем понятие ошибок первого и второго рода. Под ошибкой первого рода будем понимать следующее: линия должна быть, а ее нет. Под ошибкой второго рода понимается то, что линия есть, а ее быть не должно.
Проведем анализ стандартного алгоритма Ву по качеству растеризации. Заметим, что наихудшее качество достигается при рисовании отрезков под углом 45 граду-
Рисунок 5. Идеальное растеризованное изображение
сов. На рисунке 5 приведено ожидаемое идеальное растеризованное изображение, а на рисунке 6 растеризованное изображение, полученное с помощью стандартного алгоритма Ву. В результате работы алгоритма Ву получается отрезок со сглаженными краями (рисунок 6), коэффициент искажения не превосходит 25%. Присутствуют ошибки первого и второго рода.
Рисунок 6. Растеризованное изображение, полученное алгоритмом Ву
К сожалению, стандартный алгоритм Ву не дает удовлетворительного качества при наложении растеризованных изображений на электронные карты. Это происходит потому, что большинство фотографий сделано не вертикально, а под углом. Поэтому стандартный алгоритм Ву рекомендуется использовать для растеризации изображений в случае их большого и среднего масштабов, где важна скорость отображения.
Практические исследования показали, что модифицированный алгоритм Ву превосходит оригинал по качеству в случаях, когда фотографии географических карт сделаны под большим углом отклонения от нормали. Данные результаты приведены на рисунке 7.
Апробация модифицированного алгоритма Ву при растеризации векторных изображений строительных объектов также показала, что коэффициент искажения изображений лежит в диапазоне от 3% до 17%, что по экспертным оценкам является хорошим результатом.
Евразийский Союз Ученых (ЕСУ) # 6 (15), 2015 | ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
125
□ Модернизированный агоритм Ву
ПАлгоритм Ву
угол фотографирования
Рисунок 7. Диаграмма сравнения качества модернизированного и стандартного алгоритмов Ву
Список литературы
1. Bresenham J. E. Algorithm for computer control of a digital plotter // IBM Systems Journal. - 1965. - V. 4. - P. 25-30.
2. Y. Wu, "Raster, Vector, and Automated Raster-to-Vector Conversion", inMoving Theory into Practice: Digital Imaging for Libraries and Archives, Book Eds. by A.R. Kenney and O.Y. Rieger, 2000, Research Libraries Group
3. Иванов Д., Карпов А., Кузьмин Е. Алгоритмические основы растровой графики [Электронный ресурс] // Официальный сайт Интернет университета информационных технологий (www.intuit.ru). 23.04.2007. URL: http://www.intuit.ru/studies/ courses /993/163/info, свободный. - Загл. с экрана. - Яз. Рус.
4. Роджерс Д. Алгоритмические основы машинной графики. — М.: Мир, 1989. — 512 с.
БАЛАНС ТЕОРИИ И ПРАКТИКИ В КОМПЕТЕНТНОСТНОМ ПОДХОДЕ
В СУДОВОЖДЕНИИ
Леонов Валерий Евгеньевич,
д-р техн.наук, профессор, кафедра Судовождения, охраны труда и окружающей среды, Херсонская
государственная морская академия, г. Херсон, Украина;
Гуров Анатолий Андреевич,
кап.дальн.плаван., доцент кафедры Судовождения, охраны труда и окружающей среды, Херсонская
государственная морская академия, г. Херсон, Украина;
АННОТАЦИЯ
В данной статье авторы сконцентрировали внимание на связи теории и практики в обучении специалистов морского флота уровня «бакалавр», «специалист», «магистр» с учетом компетентностного подхода в образовании. Обращено внимание на превалирующую роль практики перед теорией, а также специализации перед универсальностью в процессе обучения курсантов мореходных учебных заведений. Приведены примеры вероятного развития ситуации в случае недостаточной квалификации судоводителя либо действия «человеческого фактора» в определенных случаях. Предложен план учебной нагрузки и даже процент количества учебных часов на теоретические и практические занятия по специальным и общеобразовательным дисциплинам, а также по факультативным и обязательным занятиям с акцентом на проведении практических занятий с использованием тренажеров. Сделан вывод о важности такого распределения и о влиянии компетентностного подхода на безопасность мореплавания. Ключевые слова: компетент-ностный подход, теория, практика, образовательный процесс, базопасность мореплавания, знания.
THE BALANCE OF THEORY AND PRACTICE IN THE COMPETENCE APPROACH IN NAVIGATION.
ABSTRACT
In this article, the authors focused on the relationship between theory and practice in the training of specialists of maritime institutes by level "bachelor", "specialist", "master" with the competence approach in education. Attention is paid to the prevailing role ofpractice against of the theory, as well as specialization against of the universality of specialization in the learning process of students ofmaritime institutes.. The examples of the probable development of the situation in the case of lack of qualifications or action of "human factor" in certain cases. Proposed the plan of study load and even the percentage of the number of hours of lessons on the theoretical and practical training in special and general education disciplines, as well as optional and mandatory lessons with an emphasis on practical training using simulators. It is concluded about the importance of this distribution and the impact of the competency approach to the safety of navigation. Key words: competence approach, theory, practice, the educational process, safety of navigation, knowledge.
«Великая цель образования - это не знания, а действия.» высокие требования к квалификации экипажей судов, что
Герберт Спенсер [7, с.17-25]. в свою очередь требует внедрения компетентностного
подхода в подготовке морских специалистов. Суть компе-Введение. Конкуренция на рынке труда морского тентностного подхода состоит в том, что в процессе обра-транспорта обостряется и, соответственно, предъявляются
