Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Предоплата всего
Подписываем
Билет 29
1. Планирование в системах пакетной обработки.
При многозадачном режиме активными могут быть несколько процессов, желающие получить доступ к процессору. Отвечающая за это часть ОС называется планировщиком, а используемый алгоритм – алгоритмом планирования.
В обязанности планировщика кроме правильного выбора следующего процесса входит оптимальное переключение между процессами, сохранение состояния текущего процесса, сохранение карты памяти, после чего выбирается следующий процесс при помощи алгоритма планирования.
Основным вопросом планирования является выбор момента принятия решений. Существует множество ситуаций, в которых необходимо планирование:
Алгоритм планирования делится на 2 категории:
В различных средах требуются различные алгоритмы планирования. Обычно выделяют 3 среды:
1) системы пакетной обработки данных;
2) интерактивная система;
3) система реального времени.
Так, в системах пакетной обработки приемлемы алгоритмы без переключений и с переключениями, в интерактивных системах необходимы алгоритмы планирования с переключениями, а в системах реального времени обязательна приоритетность.
Для всех систем общими задачами являются: справедливость, принудительное применение политики, баланс.
В системах пакетной обработки основными являются 3 показателя, позволяющие оценить эффективность планирования системы:
Примерами алгоритмов, используемых в системах пакетной обработки являются:
Кроме того, алгоритмы планирования, используемые в интерактивных системах могут использоваться и в системах пакетной обработки, среди них:
Планирование в системах реального времени
В системах реального времени, в которых главным критерием эффективности является обеспечение временных характеристик вычислительного процесса, планирование имеет особое значение. Любая система реального времени должна реагировать на сигналы управляемого объекта в течение заданных временных ограничений.
Планирование в интерактивных системах.
При многозадачном режиме активными могут быть несколько процессов, желающие получить доступ к процессору. Отвечающая за это часть ОС называется планировщиком, а используемый алгоритм – алгоритмом планирования.
В обязанности планировщика кроме правильного выбора следующего процесса входит оптимальное переключение между процессами, сохранение состояния текущего процесса, сохранение карты памяти, после чего выбирается следующий процесс при помощи алгоритма планирования.
Основным вопросом планирования является выбор момента принятия решений. Существует множество ситуаций, в которых необходимо планирование:
Алгоритм планирования делится на 2 категории:
В различных средах требуются различные алгоритмы планирования. Обычно выделяют 3 среды:
1) системы пакетной обработки данных;
2) интерактивная система;
3) система реального времени.
В системах пакетной обработки приемлемы алгоритмы без переключений и с переключениями, в интерактивных системах необходимы алгоритмы планирования с переключениями, а в системах реального времени обязательна приоритетность.
Для всех систем общими задачами являются: справедливость, принудительное применение политики, баланс, но для интерактивных систем (работающих в режиме разделения времени) самой важной задачей является минимизация времени отклика (временем между введением команды и получением результата) и соразмерности.
Среди примеров алгоритмов, используемых в интерактивных системах можно привести следующие:
2.Обработка растровых изображений. Понятие о растровых изображениях, их типы.
Обработка изображений.
Обработка изображений – это область компьютерной графики, связанная с изображениями и данными изображений. Она охватывает большой спектр методов, которые име ют очень широкое применение. Обработка изображения является специальной формой двумерной обработки сигнала, используемой для извлечения информа ции об изображении. В общем случае методы обработки изображения применимы к данным изображений, когда:
Необходимо повышение качества изображения или модификация для то го, чтобы выделить некоторые аспекты информации, содержащиеся в изо бражении.
Необходимо классифицировать, сравнить или измерить элементы в изо бражении.
Необходимо скомбинировать части изображений или реорганизовать эле менты изображения.
Методы обработки изображения можно применить к данным, даже если они представлены в беззнаковой форме. Манипуляции с данными видимых изобра жений – это одно из основных применений обработки изображений, вероятно, даже самое основное. Обработка изображения может быть использована для того, чтобы получить видимое изображение цифровых данных, усиленных опре деленным образом для выделения некоторых аспектов данных. Такие типы об работки изображения используются, например, в медицинском оборудовании, гидролокаторах, радарах, ультразвуковом оборудовании, теплочувствительном оборудовании и т. д.
Применение алгоритма обработки к изображению не всегда делает хорошим его внешний вид. Но не только эстетика является критерием, по которому мож но судить об эффективности трансформации. Если трансформация приносит до полнительную информацию и/или детали, невидимые в исходном изображении, результат может считаться успешным, даже если он выглядит не очень красиво.
Существуют 4 различных класса алгоритмов обработки изобра жений:
Точечные процессы. Эти процессы изменяют значения элементов в изо бражении, основываясь на исходных значениях элементов и возможную их позицию в изображении.
Пространственные процессы. Эти процессы изменяют значения элементов изображения, основываясь на исходных значениях элементов и элементов вокруг него.
Покадровые процессы. Эти процессы изменяют значение элементов в изо бражении, основываясь на значениях элементов, присутствующих в одном или более дополнительных изображениях.
Геометрические процессы. Эти процессы изменяют расположение или ме стонахождение элементов в изображении, основываясь на некоторых гео метрических преобразованиях.
Растровое изображение. Растровое изображение представляет собой двумерную матрицу, каждый элемент которой содержит информацию о цвете. Один элемент такой матрицы называется пикселем. Важнейшими свойствами растрового изображения являются пространственная разрешающая способность, пространственная частота и яркостное разрешение.
Пространственная разрешающая способность – это число выборок, использу емых для определения изображения. Чем выше пространственная разрешающая способность, тем выше качество изображения. Под пространственной разреша ющей способностью обычно понимают двумерную величину, организованную в колонки и ряды. Пересечения каждой колонки и ряда содержит вычисленный образец, взятый из изображения.
Пространственная частота – это ско рость изменения интенсивности элементов изображения. Ее представляют дву мерной величиной, так как интенсивность элементов изображения меняется од новременно как в горизонтальном, так и в вертикальном направлениях. Части изображения, которые имеют постоянные значения интенсивности элементов, имеют низкое содержание пространственной частоты. Части со значениями ин тенсивных элементов, подверженных сильной флуктуации, имеют высокое со держание пространственной частоты.
Яркостное разрешение – это общее число значений, используемых для того, чтобы выразить значение интенсивности элементов в изображении. Яркостное разрешение связано с числом бит, используемых для хранения каждого элемента изображения.
Существуют два способа представления информации о цвете элементом изображения: палитровый и непалитровый.
В палитровых изображениях значение пикселя хранит информацию об индексе в специальной таблице, называемой палитрой, в которой уже хранится значение цвета, представленное некоторой цветовой моделью (например, RGB). Для таких изображениях помимо изображения необходимо хранить также палитру. Количество цветов в палитровых изображениях обычно не превышает 256.
В непалитровых изображениях каждый пиксель является непосредственно значением цвета, представленного некоторой цветовой моделью. Обычно применяются изображения, глубина пикселя (яркостное разрешение) пикселя которых равно 15, 16, 24 и 32.
Арифметика с насыщением и арифметика с переносом. При обработке растровых изображений часто прибегают к альтернативной арифметике, называе мой арифметикой с насыщением (Saturation arithmetic). Проти вопоставим ее арифметике с циклическим переносом (Wraparound arithmetic).
В режиме циклического переноса в случае переполнения ре зультат обрезается и возвращаются только младшие биты ре зультата.
В режиме насыщения результат операции, который выходит за границу размера данных, насыщается до предельно возмож ного значения для используемого типа данных.
|
Арифметика с переносом (n = 8 разрядов) |
Арифметика с насыщением (n = 8 разрядов) |
|
130 + 20 = 150 |
130 + 20 = 150 |
|
130 + 130 = 4 |
130 + 130 = 255 |
|
120 – 20 = 100 |
120 – 120 = 100 |
|
120 – 130 = 246 |
120 – 130 = 0 |
Такой подход актуален при расчете итогового цвета после преобразований, что гарантирует корректное получение значение интенсивности, даже если оно больше, чем можно представить в заданном диапазоне двоичных разрядов.
Точечные процессы. Алгоритмы точечных процессов сканируют изображение элемент за элементом, осуществляя преобра зование элементов изображения. Если преобразование зависит только от исход ного значения элемента изображения, этот процесс может быть осуществлен с помощью таблиц преобразований. Если преобразование в точечных процессах также учитывает и рас положение элементов изображения, то для преобразования значений элементов изображения используется формула или формула в сочетании с таблицей пре образований. В общем случае точечные процессы не изменяют пространственные соотношения в пределах изображения. Поэтому точечные процессы не могут мо дифицировать детали, содержащиеся в изображении.
Применение алгоритмов точечных процессов к изображениям имеет смысл только для полутонового изображения, значения яркости которого представляются значениями элементов изображения. Для ма нипулирования цветными изображениями необходимо применить алгоритмы к каждому цвету отдельно, вместо того чтобы применять их прямо к значениям элементов изображения..
Здесь рассматриваются следующие точечные процессы:
Просветление. Иногда изображение может быть улучшено с помощью регулировки яркости. Просветление – это точечный процесс, который прибавляет (или вычитает) по стоянные значения к (или от) элементам в изображении.
Негативные изображения. Негативные изображения, напоминающие негативные фотоснимки, можно легко получать с помощью точечных преобразований. Идея заключается в том, чтобы сделать часть изображения, которая была светлой, темной, а то, что было тем ным – светлым. Негативное изображение создается путем вычитания значения элемента изображения из максимально возможного значения. Соответственно белые элементы изображения преобразуются в черные.
Пороговые изображения. Пороговые изображения – это метод превращения полутонового изображения в черное или белое изображение. Значения элементов изображения ниже опре деленного значения порога, превращаются в черные, в то время как значения элементов изображения, большие или равные значению порога, превращаются в белые.
Преобразование цветного изображения в черно-белое. Также распространенной задачей является получение черно-белого изображения (полутонового или изображения в оттенках серого – grayscale) по исходному цветному.
Пространственные процессы. Они используют группы элементов изображения для извлечения ин формации об изображении. Этим пространственные процессы отличаются от то чечных, которые используют информацию только одного элемента для осуще ствления точечного процесса. Группа элементов изображения, используемых в пространственных процессах, называется областью примыкания. Область при мыкания – двумерная матрица значений элементов изображения, каждое из мерение которого имеет нечетное число элементов. Преобразуемые точки (точ ки, старое значение которых заменено на новое как результат алгоритмиче ских вычислений) расположены в центре области примыкания. Рассмотрение набора точек в непосредственной близости от преобразуемой точки дает инфор мацию о распределении яркости (в двух направлениях), которая использует ся большинством пространственных процессов. Пространственная частота определяется как скорость изменения яркости элементов изображения или интенсивности, деленная на расстояние, на котором происходит это изменение. Пространственная частота имеет компоненты как го ризонтального, так и вертикального направлений в изображении. Изображение с высокой пространственной частотой содержит резкие близкорасположенные из менения в значениях соседних элементов. Изображение черно-белой шахматной доски является примером изображения с высокой пространственной частотой. Чем меньше квадраты этой доски, тем больше будет значение частоты. Изобра жения с низкой пространственной частотой содержат большие области постоян ных или медленно изменяющихся значений элементов изображения. Изображе ния облаков обычно содержат низкую пространственную частоту.
Информация о пространственной частоте позволяет использовать простран ственные процессы в качестве фильтров путем удаления или усиления ком понентов определенной частоты, обнаруженных в изображении. Таким обра зом, многие пространственные процессы попадают в категорию пространствен ных фильтров. Подобно электрическим фильтрам, пространственные филь тры описываются математическими формулами.
Пространственная фильтрация находит широкое применение в обработке изо бражений. Например, ее можно использовать для выделения некоторых призна ков изображения (усиление границ и их определение), для увеличения резко сти, сглаживания, размытия изображения и снятия случайных помех в изобра жении. Эти аспекты пространственной фильтрации будут продемонстрированы ниже для того, чтобы показать эффект различных пространственных процессов в действии.
Здесь приведены три алгоритма пространственных процессов: свертка, усредненное фильтрование (медианная фильтрация) и определение краев по Собелю. Алгоритм усредненного фильтрования имеет лишь одно применение, а ал горитм свертки, более общий по природе, имеет много применений. Работа ка ждого из этих алгоритмов похожа на работу алгоритмов, используемых в точеч ных процессах.
Различие между точечным и пространственным процессами отражено в п. 2. При точечном процессе используется только значение (и иногда ячейка) входных элементов при создании выходного элемента.
Из приведенного обсуждения становится очевидно, что в пространствен ном процессе в преобразование вовлечено больше элементов, чем в точечном процессе. При использовании окрестности трансформируемого элемента раз мером 33 с общим числом элементов 9 следует ожидать, что время об работки примерно в 9 раз больше, чем в точечном процессе. В действитель ности, как мы ниже увидим, время обработки гораздо больше. В результате пространственные процессы длятся достаточно долго и время сильно возра стает с увеличением размера области примыкания преобразуемого элемента. Пространственные процессы, включающие цифры с плавающей запятой, мо гут занимать еще больше времени
Рассматриваемый подход является развитием спиральной модели Боэма. В этом случае процесс разработки программной системы организуется в виде эволюционно-инкрементного жизненного цикла. Эволюционная составляющая цикла основывается на доопределении требований в ходе работы, инкрементная составляющая — на планомерном приращении реализации требований.
В этом цикле разработка представляется как серия итераций, результаты которых развиваются от начального макета до конечной системы. Каждая итерация включает сбор требований, анализ, проектирование, реализацию и тестирование. Предполагается, что вначале известны не все требования, их дополнение и изменение осуществляется на всех итерациях жизненного цикла. Структура типовой итерации показана на рисунке.
Видно, что критерием управления этим жизненным циклом является уменьшение риска. Работа начинается с оценки начального риска. В ходе выполнения каждой итерации риск пересматривается. Риск связывается с каждой итерацией так, что ее успешное завершение уменьшает риск. План последовательности реализаций гарантирует, что наибольший риск устраняется в первую очередь.
Такая методика построения системы нацелена на выявление и уменьшение риска в самом начале жизненного цикла. В итоге минимизируются затраты на уменьшение риска.
Рис. 15.2. Два измерения унифицированного процесса разработки
Как показано на рис. 15.2, в структуре унифицированного процесса разработки выделяют два измерения:
Первое измерение задает динамический аспект развития процесса в терминах циклов, этапов, итераций и контрольных вех. Второе измерение задает статический аспект процесса в терминах компонентов процесса, рабочих потоков, приводящих к выработке искусственных объектов (артефактов), и участников.
По времени в жизненном цикле процесса выделяют четыре этапа:
Каждый этап процесса разделяется на итерации. Итерация — это полный цикл разработки, вырабатывающий промежуточный продукт. По мере перехода от итерации к итерации промежуточный продукт инкрементно усложняется, постепенно превращаясь в конечную систему. В состав каждой итерации входят все рабочие потоки — от сбора требований до тестирования. От итерации к итерации меняется лишь удельный вес каждого рабочего потока — он зависит от этапа. На этапе Начало основное внимание уделяется сбору требований, на этапе Развитие — анализу и проектированию, на этапе Конструирование — реализации, на этапе Переход — тестированию. Каждый этап и итерация уменьшают некоторый риск и завершается контрольной вехой. К вехе привязывается техническая проверка степени достижения ключевых целей. По результатам проверки возможна модификация дальнейших действий.