История развития комп графики

История развития комп графики

Первоначально с пом. ЭВМ можно было получить рисунки в режиме символьной печати с пом. звёздочек, точек, тире и т.д. Пр-р: *

* − *

*

В те времена с пом. ЭВМ печатались только графики, схемы, диаграммы и очень простые иллюстрации. Затем появились специальные устр-ва: графопостроители, перьевые плоттеры (с пом. фломастера). Далее обработка графики происходила с пом. монитора (они формируют рисунок из множ-ва точек, выстроенных в плотные ряды и образующие графическую сетку).

Графическая система ПК.

Монитор, работающий по принципу построчного сканирования изображения наз растром.

Плата ПК, обеспечивающая формирование видеосигнала и тем самым определ-ая изображение наз видеокартой (видеоадаптером, видеоплатой).

Выводимое изображение формир-ся в служебной памяти видеоадаптера. Графический процессор читает содержимое видеопамяти и передает его на монитор, тем самым управляя его работой. К видеопамяти имеют доступ 2 процессора: центральный и графический. Центральный записывает видеоинф-ию, а графический периодически читает её (50-100 раз/с) и передаёт на монитор инф-ю из видеопамяти. Видеокарты могут работать в 2 режимах: 1) текстовом. В текстовом режиме экран монитора условно разбив-ся на отдел знакоместа: 25 строк по 80 символов, в каждой из строк по 256 символов ASCII; 2) графическом. В графич. режиме инф-ия отображ в виде прямоуг-ой сетки точек, цвет каждой из кот-х задаётся программой. Кол-во эл-ов цвета в видеопамяти соответствует кол-ву точек на экране. Ы текстовом кол-во эл-ов в видеопамяти соот-ет кол-ву символов на экране. В текстовом режиме соот-ет: - код символа; - атрибут его изображения. Атрибуты: код цветосимволов, код цветов фонов. Процесс кодир-я графических и символьных изображений производится комп-ром автоматически, т. к. все изображения явл-ся цифровыми.

Особенности комп-го представления графической инф-ии.

Графика - это результат визуального представления реального или воображаемого объекта, полученного традиционными методами: рисованием, печатанием художественных образов.

Под КГ понимается создание изображения, включающее любые данные, предназначенные для отображения на устр-ве вывода. В практике создание графических изображений, выполнение работы иногда отделено от его графического представления. Один из способов завершения комп-ого графич-ого процесса явл. виртуальный вывод. Виртуальный вывод впоследствии м.б. использован для графической работы или для восстановления тех же данных в памяти.

Изображением считается визуальное представление реального объекта, зафиксированное человеком с помощью механического, электронного или фотографического процесса.

В КГ изображением счит-ся объект, воспроизведённый устр-ом вывода.

 

Далее сложный рисунок: перерисуйте из лекций на оборот шпоры!

 

 

Графические форматы.

Графический формат - это формат записи, в котором данные, описывающие графическое изображение записаны в файле. Графические форматы разработаны для эффективной и логичной организации и сохранения графических данных в файл.

 

Графические файлы.

Графические файлы - это файлы, в которых хранятся любые типы графических данных, предназначенные для последующей визуализации. Способы организации этих файлов называются графическими форматами. После записи в файл изображение перестало быть изображением - оно превратилось в графические данные.

Формат графических данных может быть изменен (напр-р, в результате преобразования файла).

 

Графические модели.

3 основных класса графических моделей изображения: 1) векторная модель (объектная); 2) пиксельная (растровая); 3) сетчатая (каркасная);

1) Векторная модель: в ней используются структуры данных, которые соответствуют объектам. В КГ векторную графику используют для построения прямых многоугольников или кривых, либо любых других объектов, которые м.б. созданы на их основе. Векторные данные задаются с помощью определенных в численном виде ключевых точек. С векторными данными всегда связана инф-я об атрибутах (цвет, толщина линий) и набор соглашений, позволяющих программе начертить требуемые объекты. Соглашения м.б. заданы в явном и неявном виде, они программно зависимы. Пример:

линия; прямоугольник; сплайн-объект.

В графике термин «вектор» используется для обозначения части линии и задается конечным набором точек.

2) Растровая модель – в ней изображение описывается попиксельно, а не отдельными объектами. Растровые данные представляют собой набор числовых значений, определяющих цвета отдельных пикселей. Растр – правильная сетка, покрывающая всю поверхность изделия. Пиксели - это цветовые точки, расположенные на правильной сетке и формирующие образ. Хотя мы и говорим, что растр это массив пикселей, технически, растром являются числовые значения, задающие соответствующие цвета отдельных пикселей на устройстве вывода. Для обозначения числового значения в растровых данных соответствующего цвета пикселя в изображении применяется термин пиксельное значение. Пример растровых данных:

чёрный цвет - нулевая интенсивность, белый цвет – максимальная интенсивность.

Раньше для представления числовых значений использовался термин «bitmap», «pixmap». Термин «bitmap» используется для обозначения массивов пикселей, независимо от типа,а термин «битовая глубина» используется для указания размеров этих пикселей, выраженная в битах или байтах. Битовая глубина определяет кол-во возможных цветов пикселя:1 бит=2 цвета(0 или 1),4 бита=16 цветов (0000,0001,...1111), 8, 16, 24, 32, 48 бит/пиксель.

Обе они предназначены для представления в памяти ПК 2-хмерного изображения, поэтому эти 2 изображения считают моделями.

3) Сетчатая модель – 3-хмерная модель. Используется тогда, когда меняется ракурс изображения сцены или взаимное расположение объектов изображения.

Сетчатая модель представляется в памяти ПК не изображение, а 3-хмерные геометрические объекты, при проецировании которых на ту или иную плоскость изображение получается автоматически. В этой модели объекты представлены в виде пустотелых, не имеющих физической толщины оболочек, составленных из многозначных плоских граней (параллелограмм, шар, пирамида – надо эти три фигуры нарисовать). Физическим аналогом является каркас фигуры, отсюда второе название «каркасная», либо – «полигональная». Основными структурными единицами сетчатой модели является вершина, ребра, грани и полигоны.

 

Цвет.

Рецепторы человеческого глаза различает цветовое излучение в диапазоне длины волны от 380 до 770 нм. Волны различной длины воспринимаются человеческим глазом по-разному. Система визуализации восприятия легче различает близко расположенные цвета, особенно, если они разделены видимым объектом. Для восприятия цвета важное значение имеет то, как этот цвет получен. На данный момент не существует идеальной цвет модели для представления цвета из-за разного способа его получения на различных устройствах. Всё множество цветов, которое получится путём смешивания основных цветов, образуют цветовую гамму. В графических файлах для представления цветов используется цветовые модели: аддитивная и субтрактивная и т.д.

Чтобы передать цвет нужно задать нескол значений (обычно3), определить интенсивность каждой из основных цветов, которые смешивают для получения составных цветов.

Наиболее распространенным способом передачи цвета является модель RGB, т.е. переплётом 3-х цветовых компонентов.

0 (0,0,0) – белый

1 (255,255,255) – черный

2 (255,0,0) – красный

3 (0,255,0) – зеленый

4 (0,0,255) – синий

5 (255,255,0) – желтый

6 (0,255,255) – голубой

7 (255,0,255) – фиолетовый

8 (128,0,0) – темно-красный

9 (0,128,0) – темно-зеленый

10 (0,0,128) – темно-синий

11 (128,128,0) – горчичный

12 (0,128,128) – грязно голубой

13 (128,0,128) – темно-фиолетовый

14 (128,128,128) – серый

15 (255,128,128) – коричнево-розовый

Суммарное кол-во двоичных разрядов, которая отводится для представления инф-ии о цвете одного пикселя называют цветовой разрешающей способностью или битовой глубиной. Она измеряется в бит/пиксель (bit per pixel) и количество максимального отображения цвета определяется по формуле 2ⁿ, где n- битовая глубина. # 8 bpp=256 цветов [ 2 ⁸].

 

Цветовые модели.

Для описания цветов применяют несколько различных математических систем, которые называются цветовыми моделями. Выбор подходящей цветовой модели зависит от типа данных, содержащихся в файле. Для однобитовых и полутонных грамотно использовать разные цветовые модели. Цветовые модели бывают: 1) ахроматические; 2) аддитивные; 3) субтрактивные; 4) перцепционные; 5) повышенной точности.

Дополнительно: (этого вопроса нет в списке, может пригодится): Ахроматичекие модели – модели, не включающие цвета. Представляет штриховое и монохромное изображение. Штриховое изображение – точеное изображение, каждое из пикселей которого может быть только из 1 или 2-х цветов. Один из этих цветов является фоновым, другой это цвет переднего плана. Для описания каждого пикселя используется только один бит. Самая компактная модель для представления графиков, чертежей, схем, штриховых рисунков. Монохромное изображение – отличаются от штрихового тем, что составляющая пикселя м.б. одного из оттенков, составленная из смеси двух базовых цветов. В зависимости от технологии последнего восприятия, монохромная модель может иметь 100 оттенков, если она задана в процентах и 256, если задана в значениях. Для описания одного пикселя потребуется 1 байт инф-ии. Получим изображение в 8 раз больше, чем предыдущее. Монохромное изображение распространено в полиграфии. Также используется при цветной печати, когда происходит цветоделение: исходное изображение делится на несколько монохромных, которые при печати накладываются др. на др.

 

 

11.Аддитивные цветовые модели

Новые цвета получаются посредством сложения основного цвета + черный, чем больше интенсивность добавляемого цвета, тем ближе результирующий цвет к белому. Смешивание всех основных цветов дает чистый белый цвет, если значение их интенсивностей max и чисто черный, если = 0.

Адд. цвет-е среды являютсяся самосветящимися.

RGB(red green blue) одна из самых распространенных. Выбор основных цветов обусловлен физиологией человеческого зрения, именно к этим цветам глаз наиболее чувствителен. Для получения нового цвета, разное кол-во R,G,B добавляются к черному. В граф. файлах, представляют пиксели в виде числового триплета, трех числовых величин, соответствующих интенсивности красного, зеленого и синего цветов.

Первая колорометрическая система. Для представления модели выбраны след. Излучения. R- λ=700 нм, G- λ=546,1 нм, B- λ=435,8 нм

 

 

 

Векторные файлы

Векторные файлы -те файлы, в которых содержаться математические описание отдельных элементов изображений, используемых программой визуализации для конструирования конечного изображения. Векторные файлы строятся не из пиксельного описания значений, а из описания элементов изображения или объектов. Векторные данные включают данные о типе линий и её атрибутах. Линии используются для построения геометрических фигур, которые в свою очередь м.б. использованы для создания объёмных 3D-фигур. Векторные данные представляют собой список операций черчения и в математическом описании элементы изображения записываются в файл в той последовательности, в которой они создавались. Простейшие векторные форматы используются текстовыми редакторами и электронными таблицами. Но большинство векторных форматов разрабатывается для хранения и создания рисунков программами САПР.

 

Структура векторных файлов.

Осн-ми комп-ми явл-ся: заголовок,

палитра,

данные изображения,

концовка.

Заголовок включает: ID номер версии, м.б. информацию об атрибутах по умолчанию, цветовая информация. Заголовок векторных файлов не всегда имеют определенную длину, поэтому векторный файл всегда должен считываться последовательно. Также могут содержаться сведенья о высоте и ширине изображения, его позиции на устройстве вывода и кол-во слоев изображения. Данные изображения- состоят из элементов, являются наименьшими частями изображения. Объем данных зависит от сложности изобр-я и тех возможностей по уменьшению размеров файла, которых содержит данный формат.

Любой эл-т векторных данных связан либо с инф-ей задающей его координаты, цвет, форму. Применяются аббревиатуры. Вект. файлы могут содержать палитры. Вектор. файлы не имеют стандартных схем сжатия. Замкнутые эл-ты вект дан. м.б. спроектированы с учетом заполнения их изнутри. Любой элемент м.б. связан с двумя или более цветами. Замкнутые эл-ты могут содержать как чистый цвет либо штриховку или др эл-ты заполнения. Форматы не поддерживающие шаблоны заполнения должны представляться как отдельный элемент. За данными изобр-я обычно следует концовка. В самом простом слычае она содержит дополнительные сведения о времени и дате создания, кол-ве объектов и т.д. Векторные файлы не ограничивают размеры изображения. Если не принимать в расчет палитру и инф-ю об атрибутах, то размер избр-я, прямо пропорционален кол-ву объектов в нем.

Сохранение символьной строки в вект.формате возможно одним из 2- способов:

1.Сохр-е текста в виде ASCII строк, сопровожд.инф-ей о шрифте, позиции абтриб.

2. сохр-е отд. символов в виде набора контуров, созд. из простейших вектор. эл-тов.

Применение контурных шрифтов увеличивает размер файлов, т.к. буквы сохр-ся аналогично др. эл-там но оправдывается возможностями по трансформации.

 

Растровые файлы, структура.

Основными компонентами растр файла является заголовок и растровые данные.

Заголовок

Растр данные

Концовка

Дополнительная информация, которая не помещается в заголовок, добавляют в конец.

 

Заголовок

Палитра

Растр данные

Концовка

С применением палитры

Если файл. формат позволяет хран. нескольких изображений, то после заголовка разм-ся каталог изобр-я или индексов. В нем содер-ся инф-я о смещ-им неч-ых позиций всех изоб-й в файле. Если формат позв. изобр-ю иметь свою собственную палитру, то она сохр-ся непосред-но перед данными того изображения с которыми связан. Палитра - м.б. после заголовка, в таком случае на месте растроых данных будет сохр запись. Концовка дополняет заголовок и располагается в конце файла. Дополняют в тех случаях, когда файловый формат модифицируется, концовка никогда не имеет постоянного смещения от конца файла. Смещение концовки задается относительно конца файла, имеет постоянную длину и указывается в заголовке, иначе концовка должна ID.

 

 

Заголовок растрового файла

Заголовок - раздел двоичных или символьных данных котор. располагаются в начале файла и хранят общую инф-ю о растр. данных, кот. в этом файле сод-ся. Все структурируемые растровые файлы имеют заголовки. Заголовок растр файла состоит из фиксиров-х полей. Ни одна из них не явл-ся обяз-м, но есть типичный для большинства форматов набор полей.

Идентификатор файла

Версия файла

Кол-во строк в изображении

Кол-во пикселей в строке

Кол-во битов в пикселе

Кол-во цветовых плоскостей

Тип сжатия

Х-координаты начала изобр-я

Y-координаты начала изобр-я

Текстовые описания

Зарезервир-е простр-во

Идентификатор файла - уникальное значение, которое позволяет программе опр-ть файловый формат с которым она работает. В качестве идеен-ра можно использовать либо послед-ть символов ASCII.Иден. м.б. уникальным даже для форматов, исп-ых на разл-х платформах. Если зн-е прочит-е из опред-ого места в файле.

Версия файла - распол-ся сразу после ID и исп-ся, чтобы опр-ть, сможет ли программа обраб-ть инф-цию, содер-юся в данном файле. Версия одного и того же размера могут иметь разные хар-ки. Информация описания изображения
кол-во строк в изобр - высота изобр-я или кол-во строк развертки опр-ет кол-во строк содер-ся в изобр;

кол-во pix в строке-ширина изобр-я;

кол-во битов на pix –размер данных необходимых для описания каждого пикселя- пикселя глубины.

кол-во цв.плоскотей-обычно =1

Тип сжатия - инф. о методе кодирования, с пом-ю к-ого закодир-ны растровые данные. Некоторые форматы поддержив несколько алгоритмов. Модификация форматов- это в основном доп-е или изм-е имеющихся схем сжатия.

Корд. изоб-я - опред-ют коор-ты точки начала изобр. на уст-ве вывода.

Текст опис-е растра - комментарий, соде-й произв символы ASCII(имя файла, имя автора)

зарезервированное пространство в конце заголовка м.б. зарезер-е поле, которое не содержит данных, не опис-ся и не структур-ся. Если возник. необх-ть расширения формат, то сведен-я для новых данных занос-ся в зарезер-е пр-во. Т.о. сохр-ся совместимость с пр-мами, поддерж старые версии этого формата.

Растровые данные.

В большинстве форматов располагаются непосредственно после заголовка, но могут быть и в любом др.месте растрового файла. Т.к. после заголовка в файле могут быть палитра или какие-нибудь др.данные. Тогда в заголовке в поле смещения данных изображения или в поле каталог изображений указывается место положения начала данных изображения в файле. Растровые данные, состоящие из пиксельных значений, обычно выводятся на устр-во в виде строк развертки по всей ширине поверхности изображения. Строки развертки объединяют пиксельные данные в двумерную сетку. Но иногда растр.данные записаны в файле в виде плоскостей.

 

Сжатие данных.

Сжатие данных – процесс, применяемый для уменьшения физич. размера блока инф. Сжатие – один из типов кодирования.

Программа-компрессор сжимает, а программа-декомпрессор восстанавливает данные. Декомпрессор может работать единственно на базе алгоритма сжатия. Почти каждый современный растровый формат вкл-ет в себя какой-нибудь метод сжатия.

Основные методы сжатия:

- RLE – метод группового кодирования;

- LZV – метод Лемпела-Зива-Велча;

- CCITT – метод, частным случаем которого явл-ся алгоритм Хаффмана;

- DCT – метод дискретных косинус-преобразований (применяется при сжатии jpeg);

- фрактальное сжатие.

Сжатие растровых и векторных данных осуществляется по разному. В растр. файлах обычно сжимаются только данные изображения, заголовок и все остальные структуры типа таблицы цветов, концовка и т.д. остаются несжатыми. Векторные файлы вообще не имеют собственной схемы сжатия, т.к.: данные уже представлены в компактной форме. Вект. изображения читаются с маленькой скоростью, если добавить и распаковку файла, то этот процесс станет еще более медленным; если вект. файлы сжимаются, то сжимается весь файл целиком, включая заголовок (сжатие архиваторами zip, rar и т.д.)

Степень сжатия- определяет отношение объема несжатых данных к объему сжатых.

 

RLE-схема битового уровня

Битового уровня – кодируют в группы биты строк развертки, игнорируя при этом границы байтов и слов. Используются только при обработке монохромных изображений, которые содержат достаточное количество битовых групп. RLE-схемы битового уровня кодируют в группы только до 128 одинаковых битов, создавая из них однобайтовый пакет. 7 младших битов этого байта содержат счетчик группы, самый старший бит – значения группы (0 или 1). РИС.

 

RLE-схема байтового уровня

Байтового уровня – эти схемы кодируют в группы одинаковые байтовые знчения, игнорируя при этом отдельные биты и границы слов. RLE-сх байтового ур кодируют в 2-х байтовый пакет: 1-ый байт – счетчик группы(0-255)

2-ой байт – значение группы (0-255). Используемая схема 2х байтового кодирования, позволяет хранить в потоке данных как закодированные, так и не закодированные группы. Незакодированные группы – литералы. В этом случае 1-7 бит 1- го байта пакета содержит счетчик группы, а самый старший бит 1-го байта – тип группы: 1- закодированная группа, она декодируется путем чтения значений группы и повторений столько раз, сколько указано в счетчике (+1).

 

0 – литеральная группа, т. е следующие байты должны читаться на прямую из закодированных данных изображения в количестве, указанном счетчиком группы (+1). РИС

 

 

Группа- указывает, сколько пикселей подряд будут считаны. RLE-сх байтового ур эффективны для данных изображения, кот хран-ся в виде 1 байта на пиксель.

РИС

Сжатие методом LZW

Это метод сжатия без потерь,примен в разл форматах файла изобр. Включен в стандарт сжатия модемов и исп. в языке Post Script.

В 1977 был разработан и был назван LZ-77. Использ алгоритм для сжатия текстов,стал основой таких програм как PKZIP,PKUNZIP,ARJ. В1978 алгоритм был модифицир и стал применяться для сжатия двоичных данных. В 1984 был модиф компрессор и алгоритм получил наз-е LZW. Алгоритм LZW позволяет работать с любым типом данных, обеспечивает быстрое сжатие и распаковку. Этот алгоритм основан на поиске шаблонов в изображении и сохранении их. Программа считывает значения пикселей и строит таблицы кодов, которые представляют повторяющиеся пиксельные узоры, найденные этой программой. Степень сжатия достигается 3:1 или 4:1. Хорошо сжимаются насыщенные узорами изображения, содержащие большие блоки однотонной окраски или повторяющиеся одинаковые значения цветовых элементов. Этот алгоритм, как и RLE, не является форматом – он лишь включен в различные другие форматы файлов. LZW является полуадаптивным, т.к. строит словарь данных из входного потока, образцы данных идентифицируются в потоке данных и сопоставляются с записями из словаря. Если данные не представлены в словаре, то создается кодовая фраза, которая записывается как в словарь, так и в выходной поток сжатых данных. Если эта подстрока встречается повторно во входном потоке, то кодовая фраза соответствующая ей читается из словаря и записывается в выходной поток. Т.к. фразы имеют меньший физический размер, чем исходные данные, то LZW считается сжатием. Декомпрессор работает в порядке, обратном кодированию. Преимущество LZW в том, что для него необязательно сохранять словарь для последующего декодирования. При сжатии текстовых файлов LZW инициализирует первые 256 записей символами ASCII как фразами, а затем ищет их повторения.

 

Алгоритм LZW кодирования

С начала LZW проверяет является ли фраза(подстрока) уже известной. Если подстрока уже встречалась, то кодировщик выводит из словаря ее код, а в словарь записывает код для подстроки +след. символ

#Предположим встретилась строка:

/WED/WE/WEE/WEB/WET/

 

Словарь Выходной поток

/W-256 /

WE-257 W

ED-258 E

D/-259 D

/WE-260 256

E/-261 E

/WEE-262 260

E/W-263 261

WEB-264 257

B/-265 B

WET/-266 260

T

На первом шаге алгоритм выполняет проверку на наличие подстроки, состоящих из 2-х первых символов послед-ти в словаре (/W).Когда алгоритм не находит эту подстроку, то в выходн. поток он записывает ASCII код для одинакового символа ‘/’ и добаыляет в словарь ‘/W’ Т.к. 256 символов уже определены для ASCII одинак. символов(0-255) то 1-й подстр. м.б. поставлен в соответствии код 256. После того кодировщик читает след. символ, добавляет 2-ю подстроку WE в словарь, а выход. поток выводит ASCII символ ‘W’. Этот процесс повторяется до тех пор пока прочитанная подстрока не сопоставится со зн-ем из словаря. В этом случае система выведет в выход. поток код из словаря, а в словарь добавит уже 3х символьную подстроку Этот процесс продолжается до тех пор пока не исчерпается вход поток. Словарь очень быстро заполняется, т.к. нов. строка добавляется в таблицу каждый раз,как генерируется код. Если использовать токлько 9-ти битные коды, то в предложенном примере то 19-ти байтная символьная стр-ра будет преобразована в 13.5 битную. Это демонстративный пример,в действительности сжатие не начинается до тех пор, пока не будет построен примитивные словарь на 100 вых-х байт.

 

Алгоритм LZW декодирования

Алгоритму сжатия соответствует свойствам распаковки. Он получает выходной поток кодов от алгоритма сжатия и использует его для восстановления выходного потока. Одна из причин эф-ти явл-ся то,что он не хранит словарь кодов, он его воссоздает в точности при распаковке. Это возможно из-за того, что словарь строится раньше, чем зап-ся выходной поток.

#Выход поток

/WED256E266261257B260T/

Словаря нет.По выходному потоку строи словарь.

вых. поток словарь вых. поток

/ /W-256 /

W WE-257 W

E ED-258 E

256 /WE-260 /W

E E/-261 E

260 /WEE-262 /WE

261 E/W-263 E/

257 WEB-26 WE

B B/-265 B

260 /WET-260 /WE

T

Алгоритм распаковки работает только на основе алгоритма сжатия и заканчивает свою работу и формирует словарь за столько же шагов как и алгоритм сжатия. Выходной поток алгоритма сжатия является исходным для работы алгоритма распаковки и в алг. распаковки 1-е 256 кодов также исп-ся для односимвольных данных.

Сжатие с потерями JPEG

В настоящее время JPEG- стандартный формат файлов, а на основе метода сжатия JPEG создает новые и модифицированные существующие файловые форматы. JPEG не является просто алгоритмом – это целый набор методов сжатия, включенные в различные форматы. Более серьёзное кодирование элементов цветности, но не яркости. JPEG-сжатие сопровождается потерями. В процессе кодир-ния отбрасываются ненужные или невидимые человеком данные. Т.к. глазом человека плохо распознаются незначительные изменения цвета, а незначительные изменения яркости – гораздо лучше, то JPEG как раз использует эту способность цвето восприятия человеческого глаза, он бережно обращается с яркостью сост. изображения, но удал. измен. цвет. гамму. Схема JPEG специально разработана для сжатия цветных и полутоновых многоцветных изображений, т.е. фотографий, телевизионных заставок и т.п. Схема JPEG используется также для сжатия видеоизображений в стандарте MPEG.

Объем сжатых данных зависит от содержания исходного изображения и степень сжатия составляет 20:1 или 25:1 без заметной потери качества. JPEG используется только для изображений, имеющих пиксел-ую глубину более 5 – 6 битов на цветовой канал 68 тыс цветов. Пользователь может отрегулировать качество кодировщика JPEG, используя параметр Q-фактор – установка качества, кот измен от 1 до 100. Если Q = 1, создается сжатое изображение самого маленького размера и самого плохого качества. При Q =100 – размер сжатого JPEG – файла – максимальный и качество максимальное. Но JPEG не всегда является лучшей схемой сжатия, т. к. 1)не используется для черно- белых изобр 2)плохо сжимаются большие области одного цвета 3)схему JPEG реализовывать самостоятельно очень сложно.

JPEG основан на схеме кодирования, базирующейся на дискретных косинус преобразованиях (DCT).Стандарт: 8 бит/пиксель- min. Данные с меньшей глубиной, образуется путем масштабирования до 8 бит/пиксель. Эти преобразования всегда выполн с потерями, но обеспечив высокую степень сжатия при минимальных потерях данных. JPEG эффективнее всего применять к многоцветным изображениям, в которых различие между соседними пикселями незначительное.

Алгоритм сжатия JPEG

JPEG основан на схеме кодирования, базирующейся на дискретных косинус преобразованиях (ДКП). Эти преобразования всегда выполн с потерями, но обеспечив высокую степень сжатия при минимальных потерях данных. JPEG эффективнее всего применять к многоцветным изображениям, в которых различие между соседними пикселями незначительное.

1). ПРЕОБРАЗОВАНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ В ОПТИМАЛЬНОЕ ЦВЕТОВОЕ ПРОСТР-ВО: JPEG преобразовывает каждый компонент цветовой модели отдельно и обеспечивает полную независимость преобразования от модели цветового пространства. Причем преобразуются они в модель YUV или YCbCr, где Y – компонент яркости, а U(Cb) и V(Cr) – компоненты цветности.

Из RGB в YUV:

Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B

U = -0.169R – 0.331G + 0.5B + 128

V = 0.5R – 0.419G – 0.081B + 128

(в лекции не было, на всякий случай):

Обратное преобразование:

YUV – RGB:

R = Y + 1.402(Cr - 128)

G = Y – 0.34414(Cb - 128) – 0.71414(Cr - 128)

B = Y + 1.772(Cb - 128)

2). СУБДИСКРЕТИЗАЦИЯ КОМП-ОВ ЦВЕТА субдискретизация осуществляется за счет уменьшения количества пикселей для каналов цветности. Для этого каждый пиксель яркости представляется в исходном виде, а для каждого пикселя цветности выбирается область 2:2 пикселя яркости. Для сохранения информации о четырех пикселях потратятся всего 6 пикселей значений вместо 12ти. 1)4 пикселя для яркости 2)по одному для каждого из 2х каналов цветности. Уменьшение объема изображения на 50 на качестве большинства изображений почти не сказывается. Стандарт JPEG предполагает несколько различных вариантов определения коэффициентов дискретизации. Канал яркости всегда остается с коэффициентом 1:1, для обоих каналов цветности производится субдискретизация 2:1 в горизонтальном направлении и 1:1 или 2:1 в вертикальном. Пиксель цветности после субдискрет-ии охватывает ту же область, что и блок 2:1 или 2:2 пикселей яркости. Эти процессы соответственно наз для 2*1- 2h1v -дискретизацией (4:2:2) или для 2*2- 2h2v – дискретизацией (4:2:0).

3). Дискретные косинус- преобразования (ДКП):

Данные делятся на блоки размером 8*8 пикселей. Каждый цветовой компонент образуется независимо. ДКП применяются к каждому 8*8 пикселей и преобразуют каждое простое изображение в спектральное. После того, как получено спектральное представление можно воздействовать на него, балансируя между качеством изображения и размером сжатия. После этапа ДКП информация изображения разделена высокочастотную и низкочастотную. Теперь высокочастотную можно отбросить без потери низкочастотной инф-ии, т.к. именно высокочастот инф-ия практически не восприним человеч глазом. На этапе ДКП не происходит потерь, за исключением ошибок округления. Потери начнутся на следующим этапе.

4). КВАНТОВАНИЕ кажд блока коэф-ов ДКП: прежде, чем отбросить определенный объем информации, компрессор делит каждое выходное значение ДКП на коэффициент квантования, округляя полученный результат до целого. Каждый из 64х позиций ДКП имеет свой коэффициент квантования. Коэффициент квантования – величина, обратная Q-фактору. Чем больше коэффициент квантования, тем больше данных теряется, т. к. реальные значения ДКП представляются менее точными. На этом этапе большинство JPEG компрессоров управляется установкой качества(Q- фактора). Компрессор имеет встроенную таблицу, насчитывающую на среднее качество и наращивание или уменьшение значения каждого элемента обратно пропорционально заданному Q-фактору.

5). КОДИРОВАНИЕ РЕЗУЛЬТИР-Х КОЭФФ-ОВ с применением алг Хаффмана: т.к. результирующие коэффициенты содержат значительный объем избыточных данных, сжатие по алгоритму Хаффмана позволяет без потерь удалить избыточность информации, уменьшив объем данных.

 

Фрактальная графика.

Этот способ воспроизведения графических изображений, отличен как от векторной, так и от растровой графики и основан на получении изображения по его алгоритмическому образу, записанному в виде некоторой программы. Фрактал состоит из подобных форм и рисунков, встречающихся во множестве различных размеров в одном изображении. Термин фрактал впервые ввел Бенуа Мандельброт в 1975 году для описания повторяющихся самоподобных структур.

Построение фрактала- это итерационный алгоритм, который определяет самоподобие фрактала – отдельные части похожи по форме на весь фрактал в целом. #“папоротник Барнсли”. Фракталы делятся на: геометрические, алгебраические и стохастические.

Геометрические фракталы являются самыми наглядными. Их получают с помощью некоторой ломаной (в трехмерном случае поверхности), называемой генератором. За один шаг алгоритма каждый из отрезков, составляющих ломаную, заменяется на ломаную- генератор в соответствующем масштабе. В результате бесконечного повторения этой процедуры получается геометрический фрактал. #Рассмотрим один из таких фрактальных объектов- триадную кривую Коха. Построение кривой начинается с отрезка единичной длины- это нулевое поколение кривой Кох. Далее каждое звено (в нулевом поколении единственное) заменяется на образующий элемент n=1, который состоит из 4 звеньев, каждое длиной по 1/3.Для получения следующего поколения каждое прямолинейное звено опять заменяется на уменьшенный образующий элемент, т.е. для получения каждого последующего поколения все звенья предыдущего поколения необходимо заменить уменьшенным образующим элементом. Кривая n-го поколения при любом конечном n называется предфракталом. При n стремящимся к бесконечности кривая Коха становится фракталом.

Алгебраические фракталы можно построить даже по алгебраической формуле y = x² + C. #Для построения такого фрактала выбирается точка x = a + bi на комплексной плоскости. На эту точку действуют отображением x₁ à x² + C, в результате чего точка перемещается на плоскости. На полученную точку повторно действуют отображением, и так несколько раз (несколько итераций. Если в результате этого точка «убегает» на бесконечность, то она красится в один (допустим белый) цвет, если «прыгает» вокруг исходного положения- красим в другой цвет (допустим черный). Такие действия повторяются для всех точек плоскости. Т. о. получается двухцветная картина, где черная фигура- это множество Жюлиа. Его форма меняется в зависимости от коэффициента С. Так же можно получить и многоцветный фрактал: точки не «убегающие» на бесконечность красим в цвет №1, «убегающие» за одну итерацию - в цвет №2, за две - в цвет №3 и т.д. По аналогичному алгоритму получается другой фрактал – множество Мандельброта. Но здесь каждая точка получается подстановкой в отображение x₁ à x² + C комплексного числа, как значения коэффициента С. Для того, чтобы построить фракталы по этому алгоритму можно воспользоваться программным продуктом Fractint.

Стохастические фракталы - это фракталы при построении которых в итерационном процессе случайным образом изменяют какие либо параметры. При этом получаются объекты очень похожие на природные- несимметричные деревья, изрезанные береговые линии. Эти фракталы используются при моделировании рельефов местности, поверхности морей и процесса электролиза.

Фрактальная графика, как и векторная – вычисляемая, но отличается от нее тем, что никакие объекты (файлы с созданными изображениями) в памяти компьютера не хранятся. Изображение строится по уравнению (или по