Растры, пиксели, дискретизация, разрешение
Как и все виды информации, изображения в компьютере закодированы в виде двоичных последовательностей. Используют два принципиально разных метода кодирования, каждый из которых имеет свои достоинства и недостатки.
И линия, и область состоят из бесконечного числа точек. Цвет каждой из этих точек нам нужно закодировать. Если их бесконечно много, мы сразу приходим к выводу, что для этого нужно бесконечно много памяти. Поэтому «поточечным» способом изображение закодировать не удастся. Однако, эту все-таки идею можно использовать.
Начнем с черно-белого рисунка. Представим себе, что на изображение ромба наложена сетка, которая разбивает его на квадратики. Такая сетка называется растром. Теперь для каждого квадратика определим цвет (черный или белый). Для тех квадратиков, в которых часть оказалась закрашена черным цветом, а часть белым, выберем цвет в зависимости от того, какая часть (черная или белая) больше.
Рисунок 1.
У нас получился так называемый растровый рисунок, состоящий из квадратиков-пикселей.
Определение 1
Пиксель (англ. pixel = picture element, элемент рисунка) – это наименьший элемент рисунка, для которого можно задать свой цвет. Разбив «обычный» рисунок на квадратики, мы выполнили его дискретизацию – разбили единый объект на отдельные элементы. Действительно, у нас был единый и неделимый рисунок – изображение ромба. В результаты мы получили дискретный объект – набор пикселей.
Двоичный код для черно-белого рисунка, полученного в результате дискретизации можно построить следующим образом:
Пример 1
Покажем это на простом примере:
Рисунок 2.
Ширина этого рисунка – $8$ пикселей, поэтому каждая строчка таблицы состоит из $8$ двоичных разрядов – битов. Чтобы не писать очень длинную цепочку нулей и единиц, удобно использовать шестнадцатеричную систему счисления, закодировав $4$ соседних бита (тетраду) одной шестнадцатеричной цифрой.
Рисунок 3.
Например, для первой строки получаем код $1A_{16}$:
а для всего рисунка: $1A2642FF425A5A7E_{16}$.
Замечание 1
Очень важно понять, что мы приобрели и что потеряли в результате дискретизации. Самое важное – мы смогли закодировать рисунок в двоичном коде. Однако при этом рисунок исказился - вместо ромба мы получили набор квадратиков. Причина искажения в том, что в некоторых квадратиках части исходного рисунка были закрашены разными цветами, а в закодированном изображении каждый пиксель обязательно имеет один цвет. Таким образом, часть исходной информации при кодировании была потеряна. Это проявится, например, при увеличении рисунка - квадратики увеличиваются, и рисунок еще больше искажается. Чтобы уменьшить потери информации, нужно уменьшать размер пикселя, то есть увеличивать разрешение.
Определение 2
Разрешение – это количество пикселей, приходящихся на дюйм размера изображения.
Разрешение обычно измеряется в пикселях на дюйм (используется английское обозначение $ppi$ = pixels per inch). Например, разрешение $254$ $ppi$ означает, что на дюйм ($25,4$ мм) приходится $254$ пикселя, так что каждый пиксель «содержит» квадрат исходного изображения размером $0,1×0,1$ мм. Чем больше разрешение, тем точнее кодируется рисунок (меньше информации теряется), однако одновременно растет и объем файла .
Что делать, если рисунок цветной? В этом случае для кодирования цвета пикселя уже не обойтись одним битом. Например, в показанном на рисунке изображении российского флага $4$ цвета: черный, синий, красный и белый. Для кодирования одного из четырех вариантов нужно $2$ бита, поэтому код каждого цвета (и код каждого пикселя) будет состоять из двух бит. Пусть $00$ обозначает черный цвет, $01$ – красный, $10$ – синий и $11$ – белый. Тогда получаем такую таблицу:
Рисунок 4.
Проблема только в том, что при выводе на экран нужно как-то определить, какой цвет соответствует тому или другому коду. То есть информацию о цвете нужно выразить в виде числа (или набора чисел).
Человек воспринимает свет как множество электромагнитных волн. Определенная длина волны соответствуют некоторому цвету. Например, волны длиной $500-565$ нм – это зеленый цвет. Так называемый «белый» свет на самом деле представляет собой смесь волн, длины которых охватывают весь видимый диапазон.
Согласно современному представлению о цветном зрении (теории Юнга-Гельмгольца), глаз человека содержит чувствительные элементы трех типов. Каждый из них воспринимает весь поток света, но первые наиболее чувствительны в области красного цвета, вторые – области зеленого, а третьи – в области синего цвета. Цвет – это результат возбуждения всех трех типов рецепторов. Поэтому считается, что любой цвет (то есть ощущения человека, воспринимающего волны определенной длины) можно имитировать, используя только три световых луча (красный, зеленый и синий) разной яркости. Следовательно, любой цвет приближенно раскладывается на три составляющих – красную, зеленую и синюю. Меняя силу этих составляющих, можно составить любые цвета. Эта модель цвета получила название RGB по начальным буквам английских слов red (красный), green (зеленый) и blue (синий).
В модели RBG яркость каждой составляющей (или, как говорят, каждого канала) чаще всего кодируется целым числом от $0$ до $255$. При этом код цвета – это тройка чисел (R,G,B), яркости отдельных каналов. Цвет ($0,0,0$) – это черный цвет, а ($255,255,255$) – белый. Если все составляющие имеют равную яркость, получаются оттенки серого цвета, от черного до белого.
Рисунок 5.
Чтобы сделать светло-красный (розовый) цвет, нужно в красном цвете ($255,0,0$) одинаково увеличить яркость зеленого и синего каналов, например, цвет ($255, 150, 150$) – это розовый. Равномерное уменьшение яркости всех каналов делает темный цвет, например, цвет с кодом ($100,0,0$) – тёмно-красный.
Всего есть по $256$ вариантов яркости каждого из трех цветов. Это позволяет закодировать $256^3= 16 777 216$ оттенков, что более чем достаточно для человека. Так как $256 = 2^8$, каждая из трех составляющих занимает в памяти $8$ бит или $1$ байт, а вся информация о каком-то цвете – $24$ бита (или $3$ байта). Эта величина называется глубиной цвета.
Определение 3
Глубина цвета – это количество бит, используемое для кодирования цвета пикселя.
$24$-битное кодирование цвета часто называют режимом истинного цвета (англ. True Color – истинный цвет). Для вычисления объема рисунка в байтах при таком кодировании нужно определить общее количество пикселей (перемножить ширину и высоту) и умножить результат на $3$, так как цвет каждого пикселя кодируется тремя байтами. Например, рисунок размером $20×30$ пикселей, закодированный в режиме истинного цвета, будет занимать $20×30×3 = 1800$ байт.
Кроме режима истинного цвета используется также $16$-битное кодирование (англ. High Color – «высокий» цвет), когда на красную и синюю составляющую отводится по $5$ бит, а на зеленую, к которой человеческий глаз более чувствителен – $6$ бит. В режиме High Color можно закодировать $2^{16} = 65 536$ различных цветов. В мобильных телефонах $12$-битное кодирование цвета ($4$ бита на канал, $4096$ цветов).
Как правило, чем меньше цветов используется, тем больше будет искажаться цветное изображение. Таким образом, при кодировании цвета тоже есть неизбежная потеря информации, которая «добавляется» к потерям, вызванным дискретизацией. Очень часто (например, в схемах, диаграммах и чертежах) количество цветов в изображении невелико (не более $256$). В этом случае применяют кодирование с палитрой.
Определение 4
Цветовая палитра – это таблица, в которой каждому цвету, заданному в виде составляющих в модели RGB, сопоставляется числовой код.
Кодирование с палитрой выполняется следующим образом:
Цвет каждого пикселя кодируется не в виде значений RGB-составляющих, а как номер цвета в палитре. Например, при кодировании изображения российского флага (см. выше) были выбраны $4$ цвета:
Поэтому палитра, которая обычно записывается в специальную служебную область в начале файла (ее называют заголовком файла), представляет собой четыре трехбайтных блока:
Рисунок 6.
Код каждого пикселя занимает всего два бита.
Палитры с количеством цветом более $256$ на практике не используются.
Растровое кодирование имеет достоинства :
И недостатки :
Как правило, растровые рисунки имеют большой объем.
Растровая графика
Растровая графика, общие сведения. Растровые представления изображений. Виды растров. Факторы, влияющие на количество памяти, занимаемой растровым изображением. Достоинства и недостатки растровой графики. Геометрические характеристики растра (разрешающая способность, размер растра, форма пикселов). Количество цветов растрового изображения. Средства для работы с растровой графикой.
Растровая графика, общие сведения
Компьютерное растровое изображение представляется в виде прямоугольной матрицы, каждая ячейка которой представлена цветной точкой.
Основой растрового представления графики является пиксель (точка) с указанием ее цвета. При описании, например, красного эллипса на белом фоне необходимо указать цвет каждой точки эллипса и фона. Изображение представляется в виде большого количества точек – чем их больше, тем визуально качественнее изображение и больше размер файла. Т.е. одна и даже картинка может быть представлена с лучшим или худшим качеством в соответствии с количеством точек на единицу длины – разрешением (обычно, точек на дюйм – dpi или пикселей на дюйм – ppi).
Растровые изображения напоминают лист клетчатой бумаги, на котором любая клетка закрашена либо черным, либо белым цветом, образуя в совокупности рисунок. Пиксел – основной элемент растровых изображений. Именно из таких элементов состоит растровое изображение, т.е. растровая графика описывает изображения с использованием цветных точек (пиксели) , расположенных на сетке.
При редактировании растровой графики Вы редактируете пиксели , а не линии . Растровая графика зависит от разрешения, поскольку информация, описывающая изображение, прикреплена к сетке определенного размера. При редактировании растровой графики, качество ее представления может измениться. В частности, изменение размеров растровой графики может привести к «разлохмачиванию» краев изображения, поскольку пиксели будут перераспределяться на сетке. Вывод растровой графики на устройства с более низким разрешением, чем разрешение самого изображения, понизит его качество.
Кроме того, качество характеризуется еще и количеством цветов и оттенков, которые может принимать каждая точка изображения. Чем большим количеством оттенков характеризуется изображения, тем большее количество разрядов требуется для их описания. Красный может быть цветом номер 001, а может и – 00000001. Таким образом, чем качественнее изображение, тем больше размер файла.
Растровое представление обычно используют для изображений фотографического типа с большим количеством деталей или оттенков. К сожалению, масштабирование таких картинок в любую сторону обычно ухудшает качество. При уменьшении количества точек теряются мелкие детали и деформируются надписи (правда, это может быть не так заметно при уменьшении визуальных размеров самой картинки – т.е. сохранении разрешения). Добавление пикселей приводит к ухудшению резкости и яркости изображения, т.к. новым точкам приходится давать оттенки, средние между двумя и более граничащими цветами.
С помощью растровой графики можно отразить и передать всю гамму оттенков и тонких эффектов, присущих реальному изображению. Растровое изображение ближе к фотографии, оно позволяет более точно воспроизводить основные характеристики фотографии: освещенность, прозрачность и глубину резкости.
Чаще всего растровые изображения получают с помощью сканирования фотографий и других изображений, с помощью цифровой фотокамеры или путем "захвата" кадра видеосъемки. Растровые изображения можно получить и непосредственно в программах растровой или векторной графики путем преобразовании векторных изображений.
Распространены форматы .tif, .gif, .jpg, .png, .bmp, .pcx и др.
Растровые представления изображений
Пиксел – основной элемент растровых изображений. Именно из таких элементов состоит растровое изображение.
Цифровое изображение – это совокупность пикселей. Каждый пиксел растрового изображения характеризуется координатами x и y и яркостью V(x,y) (для черно–белых изображений). Поскольку пикселы имеют дискретный характер, то их координаты – это дискретные величины, обычно целые или рациональные числа. В случае цветного изображения, каждый пиксел характеризуется координатами x и y, и тремя яркостями: яркостью красного, яркостью синего и яркостью зеленого цветов (V R , V B , V G). Комбинируя данные три цвета можно получить большое количество различных оттенков.
Заметим, что в случае, если хотя бы одна из характеристик изображения не является числом, то изображение относится к виду аналоговых . Примерами аналоговых изображений могут служить галограмы и фотографии. Для работы с такими изображениями существуют специальные методы, в частности, оптические преобразования. В ряде случаев аналоговые изображения переводят в цифровой вид. Эту задачу осуществляет Image Processing.
Цвет любого пиксела растрового изображения запоминается с помощью комбинации битов. Чем больше битов для этого используется, тем больше оттенков цветов можно получить. Под градацию яркости обычно отводится 1 байт (256 градаций), причем 0 – черный цвет, а 255 – белый (максимальная интенсивность). В случае цветного изображения отводится по байту на градации яркостей всех трех цветов. Возможно кодирование градаций яркости другим количеством битов (4 или 12), но человеческий глаз способен различать только 8 бит градаций на каждый цвет, хотя специальная аппаратура может потребовать и более точную передачу цветов. Цвета, описываемые 24 битами, обеспечивают более 16 миллионов доступных цветов и их часто называют естественными цветами.
В цветовых палитрах каждый пиксел описан кодом. Поддерживается связь этого кода с таблицей цветов, состоящей из 256 ячеек. Разрядность каждой ячейки– 24 разряда. На выходе каждой ячейки по 8 разрядов для красного, зеленого и синего цветов.
Цветовое пространство, образуемое интенсивностями красного, зеленого и синего, представляют в виде цветового куба (см. рис. 1.).
Рис. 1. Цветовой Куб
Вершины куба A, B, C являются максимальными интенсивностями зеленого, синего и красного соответственно, а треугольник, которые они образуют, называется треугольником Паскаля . Периметр этого треугольника соответствует максимально насыщенным цветам. Цвет максимальной насыщенности содержит всегда только две компоненты. На отрезке OD находятся оттенки серого, причем тока O соответствует черному, а точка D белому цвету.
Виды растров
Растр – это порядок расположения точек (растровых элементов). На рис. 2. изображен растр, элементами которого являются квадраты, такой растр называется прямоугольным , именно такие растры наиболее часто используются.
Хотя возможно использование в качестве растрового элемента фигуры другой формы: треугольника, шестиугольника; соответствующего следующим требованиям:
все фигуры должны быть одинаковые;
должны полностью покрывать плоскость без наезжания и дырок.
Так в качестве растрового элемента возможно использование равностороннего треугольника рис. 3, правильного шестиугольника (гексаэдра) рис. 4. Можно строить растры, используя неправильные многоугольники, но практический смысл в подобных растрах отсутствует.
Рис. 3. Треугольный растр
Рассмотрим способы построения линий в прямоугольном и гексагональном растре.
Рис. 4. «Гексагональный растр»
В прямоугольном растре построение линии осуществляется двумя способами:
Результат – восьмисвязная линия. Соседние пиксели линии могут находится в одном из восьми возможных (см. рис. 5а) положениях. Недостаток – слишком тонкая линия при угле 45°.
Результат – четырехсвязная линия. Соседние пиксели линии могут находится в одном из четырех возможных (см. рис. 5б) положениях. Недостаток – избыточно толстая линия при угле 45°.
Рис. 5. Построение линии в прямоугольном растре
В гексагональном растре линии шестисвязные (см. рис. 6) такие линии более стабильны по ширине, т.е. дисперсия ширины линии меньше, чем в квадратном растре.
Рис. 6. Построение линии в гексагональном растре
Одним из способов оценки растра является передача по каналу связи кодированного, с учетом используемого растра, изображения с последующим восстановлением и визуальным анализом достигнутого качества. Экспериментально и математически доказано, что гексагональный растр лучше, т.к. обеспечивает наименьшее отклонение от оригинала. Но разница не велика.
Моделирование гексагонального растра. Возможно построение гексагонального растра на основе квадратного. Для этого гексаугольник представляют в виде прямоугольника.
Факторы, влияющие на количество памяти, занимаемой растровым изображением
Файлы растровой графики занимают большое количество памяти компьютера. Некоторые картинки занимают большой объем памяти из–за большого количества пикселов, любой из которых занимает некоторую часть памяти. Наибольшее влияние на количество памяти занимаемой растровым изображением оказывают три факта:
размер изображения;
битовая глубина цвета;
формат файла, используемого для хранения изображения.
Существует прямая зависимость размера файла растрового изображения. Чем больше в изображении пикселов, тем больше размер файла. Разрешающая способность изображения на величину файла никак не влияет. Разрешающая способность оказывает эффект на размер файла только при сканировании или редактировании изображений.
Связь между битовой глубиной и размером файла непосредственная. Чем больше битов используется в пикселе, тем больше будет файл. Размер файла растровой графики сильно зависит от формата выбранного для хранения изображения. При прочих равных условиях, таких как размеры изображения и битовая глубина существенное значение имеет схема сжатия изображения. Например, BMP файл имеет, как правило, большие размеры, по сравнению с файлами PCX и GIF, которые в свою очередь больше JPEG файла.
Многие файлы изображений обладают собственными схемами сжатия, также могут содержать дополнительные данные краткого описания изображения для предварительного просмотра.
Достоинства:
Растровая графика эффективно представляет реальные образы. Реальный мир состоит из миллиардов мельчайших объектов и человеческий глаз как раз приспособлен для восприятия огромного набора дискретных элементов, образующих предметы. На своем высшем уровне качества – изображение выглядят вполне реально подобно тому, как выглядят фотографии в сравнении с рисунками. Это верно только для очень детализированных изображений, обычно получаемых сканированием фотографий. Помимо естественного вида растровые изображения имеют другие преимущества. Устройства вывода, такие как лазерные принтеры, для создания изображений используют наборы точек. Растровые изображения могут быть очень легко распечатаны на таких принтерах, потому что компьютерам легко управлять устройством вывода для представления отдельных пикселов с помощью точек.
Растровые изображения занимают большое количество памяти. Существует так же проблема редактирования растровых изображений, так как большие растровые изображения занимают значительные массивы памяти, то для обеспечения работы функций редактирования таких изображений потребляются так же значительные массивы памяти и другие ресурсы компьютера.
Иногда характеристики растрового изображения записывают в такой форме: 1024x768x24. Это означает, что ширина изображения равна 1024 пикселям, высота – 768 и глубина цвета равна 24. 1024x768 – рабочее разрешение для 15 – 17 дюймовых мониторов. Несложно догадаться, что размер несжатого изображения с такими параметрами будет равен 1024*768*24 = 18874368 байт. Это более 18 мегабайт – слишком много для одной картинки, особенно если требуется хранить несколько тысяч таких картинок – это не так уж много по компьютерным меркам. Вот почему компьютерную графику используют почти всегда в сжатом виде.
RLE (Run Length Encoding) – метод сжатия, заключающийся в поиске последовательностей одинаковых пикселей в сточках растрового изображения («красный, красный, ..., красный» записывается как «N красных»).
LZW (Lempel–Ziv–Welch) – более сложный метод, ищет повторяющиеся фразы – одинаковые последовательности пикселей разного цвета. Каждой фразе ставится в соответствие некоторый код, при расшифровке файла код замещается исходной фразой.
При сжатии файлов формата JPEG (с потерей качества) изображение разбивается на участки 8x8 пикселей, и в каждом участке их значение усредняется. Усреднённое значение располагается в левом верхнем углу блока, остальное место занимается меньшими по яркости пикселями. Затем большинство пикселей обнуляются. При расшифровке нулевые пиксели получают одинаковый цвет. Затем к изображению применяется алгоритм Хаффмана.
Алгоритм Хаффмана основан на теории вероятности. Сначала элементы изображения (пиксели) сортируются по частоте встречаемости. Затем из них строится кодовое дерево Хаффмана. Каждому элементу сопоставляется кодовое слово. При стремлении размера изображения к бесконечности достигается максимальность сжатия. Этот алгоритм также используется в архиваторах.
Сжатие применяется и для векторной графики, но здесь уже нет таких простых закономерностей, так как форматы векторных файлов достаточно сильно различаются по содержанию.
Для растровых изображений, состоящих из точек, особую важность имеет понятие разрешения, выражающее количество точек, приходящихся на единицу длины. При этом следует различать:
разрешение оригинала;
разрешение экранного изображения;
разрешение печатного изображения.
Разрешение оригинала. Разрешение оригинала измеряется в точках на дюйм (dots per inch – dpi ) и зависит от требований к качеству изображения и размеру файла, способу оцифровки и создания исходной иллюстрации, избранному формату файла и другим параметрам. В общем случае действует правило: чем выше требование к качеству, тем выше должно быть разрешение оригинала.
Разрешение экранного изображения. Для экранных копий изображения элементарную точку растра принято называть пикселом. Размер пиксела варьируется в зависимости от выбранного экранного разрешения (из диапазона стандартных значений), разрешение оригинала и масштаб отображения.
Мониторы для обработки изображений с диагональю 20–21 дюйм (профессионального класса), как правило, обеспечивают стандартные экранные разрешения 640х480, 800х600, 1024х768,1280х1024,1600х1200,1600х1280, 1920х1200, 1920х1600 точек. Расстояние между соседними точками люминофора у качественного монитора составляет 0,22–0,25 мм.
Для экранной копии достаточно разрешения 72 dpi, для распечатки на цветном или лазерном принтере 150–200 dpi, для вывода на фотоэкспонирующем устройстве 200–300 dpi. Установлено эмпирическое правило, что при распечатке величина разрешения оригинала должна быть в 1,5 раза больше, чем линиатура растра устройства вывода. В случае, если твердая копия будет увеличена по сравнению с оригиналом, эти величины следует умножить на коэффициент масштабирования.
Разрешение печатного изображения и понятие линиатуры. Размер точки растрового изображения как на твердой копии (бумага, пленка и т. д.), так и на экране зависит от примененного метода и параметров растрирования оригинала. При растрировании на оригинал как бы накладывается сетка линий, ячейки которой образуют элемент растра. Частота сетки растра измеряется числом линий на дюйм (lines per inch – Ipi) и называется линиатурой.
Размер точки растра рассчитывается для каждого элемента и зависит от интенсивности тона в данной ячейке. Чем больше интенсивность, тем плотнее заполняется элемент растра. То есть, если в ячейку попал абсолютно черный цвет, размер точки растра совпадет с размером элемента растра. В этом случае говорят о 100% заполняемости. Для абсолютно белого цвета значение заполняемости составит 0%. На практике заполняемость элемента на отпечатке обычно составляет от 3 до 98%. При этом все точки растра имеют одинаковую оптическую плотность, в идеале приближающуюся к абсолютно черному цвету. Иллюзия более темного тона создается за счет увеличения размеров точек и, как следствие, сокращения пробельного поля между ними при одинаковом расстоянии между центрами элементов растра. Такой метод называют растрированием с амплитудной модуляцией (AM).
Таким образом, разрешающая способность характеризует расстояние между соседними пикселами (рис. 1.). Разрешающую способность измеряют количеством пикселов на единицу длины. Наиболее популярной единицей измерения является dpi (dots per inch) – количество пикселов в одном дюйме длины (2.54 см). Не следует отождествлять шаг с размерами пикселов – размер пикселов может быть равен шагу, а может быть как меньше, так и больше, чем шаг.
Рис. 1. Растр.
Размер растра обычно измеряется количеством пикселов по горизонтали и вертикали. Можно сказать, что для компьютерной графики зачастую наиболее удобен растр с одинаковым шагом для обеих осей, то есть dpiХ = dpiУ. Это удобно для многих алгоритмов вывода графических объектов. Иначе – проблемы. Например, при рисовании окружности на экране дисплея EGA (устаревшая модель компьютерной видеосистемы, ее растр– прямоугольный, пикселы растянуты по высоте, поэтому для изображения окружности необходимо генерировать эллипс).
Форма пикселов растра определяется особенностями устройства графического вывода (рис. 1.2). Например, пикселы могут иметь форму прямоугольника или квадрата, которые по размерам равны шагу растра (дисплей на жидких кристаллах); пикселы круглой формы, которые по размерам могут и не равняться шагу растра (принтеры).
Рис. 2. примеры показа одного и того же изображения на различных растрах
Интенсивность тона (так называемую светлоту) принято подразделять на 256 уровней. Большее число градаций не воспринимается зрением человека и является избыточным. Меньшее число ухудшает восприятие изображения (минимально допустимым для качественной полутоновой иллюстрации принято значение 150 уровней). Нетрудно подсчитать, что для воспроизведения 256 уровней тона достаточно иметь размер ячейки растра 256 = 16 х 16 точек.
При выводе копии изображения на принтере или полиграфическом оборудовании линиатуру растра выбирают, исходя из компромисса между требуемым качеством, возможностями аппаратуры и параметрами печатных материалов. Для лазерных принтеров рекомендуемая линиатура составляет 65–100 dpi, для газетного производства – 65–85 dpi, для книжно–журнального – 85–133 dpi, для художественных и рекламных работ – 133–300 dpi.
Динамический диапазон. Качество воспроизведения тоновых изображений принято оценивать динамическим диапазоном (D). Это оптическая плотность, численно равная десятичному логарифму величины, обратной коэффициенту пропускания (для оригиналов, рассматриваемых “на просвет”, например слайдов) или коэффициенту отражения (для прочих оригиналов, например полиграфических отпечатков).
Для оптических сред, пропускающих свет, динамический диапазон лежит в пределах от 0 до 4. Для поверхностей, отражающих свет, значение динамического диапазона составляет от 0 до 2. Чем выше динамический диапазон, тем большее число полутонов присутствует в изображении и тем лучше качество его восприятия.
В цифровом мире компьютерных изображений термином пиксел обозначают несколько разных понятий. Это может быть отдельная точка экрана компьютера, отдельная точка напечатанная на лазерном принтере или отдельный элемент растрового изображения. Эти понятия не одно и тоже, поэтому чтобы избежать путаницы следует называть их следующим образом: видео пиксел при ссылке на изображение экрана компьютера; точка при ссылке на отдельную точку, создаваемую лазерным принтером. Существует коэффициент прямоугольности изображения, который введен специально для изображения количества пикселов матрицы рисунка по горизонтали и по вертикали.
Возвращаясь к аналогии с листом бумаги можно заметить, что любой растровый рисунок имеет определенное количество пикселов в горизонтальных и вертикальных рядах. Существуют следующие коэффициенты прямоугольности для экранов: 320х200, 320х240, 600х400, 640х480, 800х600 и др. Этот коэффициент часто называют размером изображения. Произведение этих двух чисел дает общее количество пикселов изображения.
Существует также такое понятие как коэффициент прямоугольности пикселов. В отличие от коэффициента прямоугольности изображения он относится к реальным размерам видео пиксела и является отношением реальной ширины к реальной высоте. Данный коэффициент зависит от размера дисплея и текущего разрешения, и поэтому на разных компьютерных системах принимает различные значения. Цвет любого пиксела растрового изображения запоминается в компьютере с помощью комбинации битов. Чем больше битов для этого используется, тем больше оттенков цветов можно получить. Число битов, используемых компьютером для любого пиксела, называется битовой глубиной пиксела. Наиболее простое растровое изображение состоит из пикселов имеющих только два возможных цвета черный и белый, и поэтому изображения, состоящие из пикселов этого вида, называются однобитовыми изображениями. Число доступных цветов или градаций серого цвета равно 2 в степени равной количеству битов в пикселе.
Цвета, описываемые 24 битами, обеспечивают более 16 миллионов доступных цветов и их часто называют естественными цветами. Растровые изображения обладают множеством характеристик, которые должны быть организованы и фиксированы компьютером.
Размеры изображения и расположение пикселов в нем это две основных характеристики, которые файл растровых изображений должен сохранить, чтобы создать картинку. Даже если испорчена информация о цвете любого пиксела и любых других характеристиках компьютер все равно сможет воссоздать версию рисунка, если будет знать, как расположены все его пикселы. Пиксел сам по себе не обладает никаким размером, он всего лишь область памяти компьютера, хранящая информацию о цвете, поэтому коэффициент прямоугольности изображения не соответствует никакой реальной размерности. Зная только коэффициент прямоугольности изображения с некоторой разрешающей способностью можно определить настоящие размеры рисунка. Поскольку размеры изображения хранятся отдельно, пикселы запоминаются один за другим, как обычный блок данных. Компьютеру не приходится сохранять отдельные позиции, он всего лишь создает сетку по размерам заданным коэффициентом прямоугольности изображения, а затем заполняет ее пиксел за пикселом.
Количество цветов (глубина цвета) – также одна из важнейших характеристик растра. Количество цветов является важной характеристикой для любого изображения, а не только растрового.
Классифицируем изображения следующим образом:
Двухцветные (бинарные) – 1 бит на пиксел. Среди двухцветных чаще всего встречаются черно–белые изображения.
Полутоновые – градации серого или иного цвета. Например, 256 градаций (1 байт на пиксел).
Цветные изображения . От 2 бит на пиксел и выше. Глубина цвета 16 бит на пиксел (65 536 цветов) получила название High Со1ог, 24 бит на пиксел (16,7 млн цветов) – True Со1ог. В компьютерных графических системах используют и большую глубину цвета – 32, 48 и более бит на пиксел.
GIF – формат, использующий алгоритм сжатия без потерь информации LZW. Максимальная глубина цвета – 8 бит (256 цветов). В нём также есть возможность записи анимации. Поддерживает прозрачность пикселей (двухуровневая – полная прозрачность, либо полная непрозрачность). Данный формат широко применяется при создании Web–страниц. GIF–формат позволяет записывать изображение «через строчку», благодаря чему, имея только часть файла, можно увидеть изображение целиком, но с меньшим разрешением. Его выгодно применять для изображений с малым количеством цветов и резкими границами (например, для текстовых изображений).
JPEG (JPG) – формат, использующий алгоритм сжатия с потерями информации, который позволяет уменьшить размер файла в сотни раз. Глубина цвета – 24 бит. Не поддерживается прозрачность пикселей. При сильном сжатии в области резких границ появляются дефекты. Формат JPEG хорошо применять для сжатия полноцветных фотографий. Учитывая то, что при повторном сжатии происходит дальнейшее ухудшение качества, рекомендуется сохранять в JPEG только конечный результат работы. JPEG широко применяется при создании Web–страниц, а также для хранения больших коллекций фотографий.
Сравнение GIF и JPEG
GIF – формат удобен при работе с рисованными картинками;
JPEG – формат лучше использовать для хранения фотографий и изображений с большим количеством цветов;
для создания анимации и изображений с прозрачным фоном применяется GIF–формат.
BMP – это формат графического редактора Paint. В нём не применяется сжатие. Он хорошо подходит для хранения очень маленьких изображений – таких как иконки на рабочем столе. Большие же файлы в этом формате занимают слишком много места.
PNG – разработан с целью заменить формат GIF. Использует алгоритм сжатия Deflate без потерь информации (усовершенствованный LZW). Максимальная глубина цвета – 48 бит. Поддерживает каналы градиентных масок прозрачности (256 уровней прозрачности). PNG – относительно новый формат, и поэтому ещё не очень распространён. В основном используется в Web–дизайне. К сожалению, даже в некоторых современных браузерах (таких, как Internet Explorer 6) отсутствует поддержка прозрачности PNG и поэтому не рекомендуется использовать прозрачные PNG изображения на Web–страницах.
TIFF – формат, специально разработанный для сканированных изображений. Может использовать алгоритм сжатия без потерь информации LZW. Позволяет сохранять информацию о слоях, цветовых профилях(ICC–профилях) и каналах масок. Поддерживает все цветовые модели. Аппаратно независим. Используется в издательских системах, а также для переноса графической информации между различными платформами.
PSD – формат графического редактора Adobe Photoshop. Использует алгоритм сжатия без потерь информации RLE. Позволяет сохранять всю информацию, создаваемую в этой программе. Кроме этого, в связи с популярностью Photoshop, данный формат поддерживается практически всеми современными редакторами компьютерной графики. Его удобно использовать для сохранения промежуточного результата при работе в Photoshop и других растровых редакторах.
RIFF – формат графического редактора Corel Painter. Позволяет сохранять всю информацию, создаваемую в этой программе. Его следует использовать для сохранения промежуточного результата при работе в Painter.
|
Формат |
Макс. число бит/пиксел |
Макс. число цветов |
Макс. размер изображения, пиксел |
Методы сжатия |
Кодирование нескольких изображений |
|
281 474 976 710 656 |
2 147 483 647 x 2 147 483 647 |
Deflation (вариант LZ77) |
|||
|
всего 4 294 967 295 |
LZW, RLE и другие |
Средства для работы с растровой графикой
В обширном классе программ для обработки растровой графики особое место занимает пакет Photoshop компании Adobe. Сегодня он является стандартом в компьютерной графике, и все другие программы неизменно сравнивают именно с ним.
Главные элементы управления программы Adobe Photoshop сосредоточены в строке меню и панели инструментов. Особую группу составляют диалоговые окна – инструментальные палитры:
Палитра Кисти управляет настройкой параметров инструментов редактирования. В режим редактирования кисти входят после двойного щелчка на ее изображении в палитре. Щелчок при нажатой клавише CTRL уничтожает кисть. Двойным щелчком на свободном поле палитры открывают диалоговое окно формирования новой кисти, которая автоматически добавляется в палитру.
Палитра Параметры служит для редактирования свойств текущего инструмента. Открыть ее можно не только из строки меню, но и двойным щелчком на значке инструмента в панели инструментов. Состав элементов управления палитры зависит от выбранного инструмента.
Палитра Инфо обеспечивает информационную поддержку средств отображения. На ней представлены: текущие координаты указателя мыши, размер текущей выделенной области, цветовые параметры элемента изображения и другие данные.
Палитра Навигатор позволяет просмотреть различные фрагменты изображения и изменить масштаб просмотра. В окне палитры помещена миниатюра изображения с выделенной областью просмотра.
Палитра Синтез отображает цветовые значения текущих цветов переднего плана и фона. Ползунки на цветовой линейке соответствующей цветовой системы позволяют редактировать эти параметры.
Палитра Каталог содержит набор доступных цветов. Такой набор можно загрузить и отредактировать, добавляя и удаляя цвета. Цветовой тон переднего плана и фона выбирают из состава набора. В стандартном комплекте поставки программы предусмотрено несколько цветовых наборов, в основном компании Pantone.
Палитра Слои служит для управления отображением всех слоев изображения, начиная с самого верхнего. Возможно определение параметров слоев, изменение их порядка, операции со слоями с применением разных методов.
Палитру Каналы используют для выделения, создания, дублирования и удаления каналов, определения их параметров, изменения порядка, преобразования каналов в самостоятельные объекты и формирования совмещенных изображений из нескольких каналов.
Палитра Контуры содержит список всех созданных контуров. При преобразовании контура в выделенную область его используют для формирования обтравочного контура.
графики Векторная графика Фрактальная графика Растровое изображение... третьего порядка. В общем случае уравнение кривой... в формате TIFF можно хранить сведения о масках (контурах) изображений. ...
... графики . Обще известно, что векторная графика занимает меньше места, чем раннее использовавшейся растровая графика ... но и растровые изображения. При использовании растровой графики изображение описывается... данном случае HTML-код сведен к минимуму за счет...
Поэтому часто встречаются термины "ВЕКТОРНАЯ ГРАФИКА" и "РАСТРОВАЯ ГРАФИКА" . В первом случае выполняется кусочно-линейная... математических моделей элементов с целью минимизации общего объема сведений в математической модели объекта М. Таким...
Технологии обработки графической информации.
Компьютерная графика представляет собой одну из современных технологий создания различных изображений с помощью аппаратных и программных средств компьютера, отображения их на экране монитора и затем сохранения в файле или печати на принтере..
Существует два способа представления графических изображений : растровый и векторный. Соответственно различают растровый и векторный форматы графических файлов, содержащих информацию графического изображения.
Растровые форматы хорошо подходят для изображений со сложными гаммами цветов, оттенков и форм. Это такие изображения, как фотографии, рисунки, отсканированные данные.
Векторные форматы хорошо применимы для чертежей и изображений с простыми формами, тенями и окраской.
Растровая графика . Наиболее просто реализовать растровое представление изображения. Растр , или растровый массив (bitmap), представляет совокупность битов, расположенных на сетчатом поле-канве. Бит может быть включен (единичное состояние) или выключен (нулевое состояние). Состояния битов можно использовать для представления черного или белого цветов, так что, соединив на канве несколько битов, можно создать изображение из черных и белых точек.
Растровое изображение напоминает лист клетчатой бумаги, на котором каждая клеточка закрашена черным или белым цветом, в совокупности формируя рисунок.
Основным элементом растрового изображения является пиксел (рixel ). Под этим термином часто понимают несколько различных понятий: отдельный элемент растрового изображения, отдельная точка на экране монитора, отдельная точка на изображении, напечатанном принтером. Поэтому на практике эти понятия часто обозначают так:
пиксел - отдельный элемент растрового изображения;
видеопиксел - элемент изображения на экране монитора;
точка - отдельная точка, создаваемая принтером или фотонаборным автоматом. Цвет каждого пиксела растрового изображения - черный, белый, серый или любой из спектра - запоминается с помощью комбинации битов. Чем больше битов используется для этого, тем большее количество оттенков цветов для каждого пиксела можно получить. Число битов, используемых компьютером для хранения информации о каждом пикселе, называется битовой глубиной или глубиной цвета.
Наиболее простой тип растрового изображения состоит из пикселов, имеющих два возможных цвета - черный и белый . Для хранения такого типа пикселов требуется один бит в памяти компьютера, поэтому изображения, состоящие из пикселов такого вида, называются 1-битовыми изображениями. Для отображения большего количества цветов используется больше битов информации. Число возможных и доступных цветов или градаций серого цвета каждого пиксела равно двум в степени, равной количеству битов, отводимых для каждого пиксела. 24 бита обеспечивают более 16 миллионов цветов. О 24-битовых изображениях часто говорят как об изображениях с естественными цветами, так как такого количества цветов более чем достаточно, чтобы отобразить всевозможные цвета, которые способен различать человеческий глаз.
Основной недостаток растровой графики состоит в том, что каждое изображение для своего хранения требует большое количество памяти. Простые растровые картинки, такие как копии экрана компьютера или черно-белые изображения, занимают до нескольких сотен килобайтов памяти. Детализированные высококачественные рисунки, например, сделанные с помощью сканеров с высокой разрешающей способностью, занимают уже десятки мегабайтов.
Для разрешения проблемы обработки объемных (в смысле затрат памяти) изображений используются два основных способа:
1. увеличение памяти компьютера;
2. сжатие изображений.
Другим недостатком растрового представления изображений является снижение качества изображений при масштабировании.
Векторная графика . Векторное представление, в отличие от растровой графики, определяет описание изображения в виде линий и фигур, возможно, с закрашенными областями, заполняемыми сплошным или градиентным цветом. Хотя это может показаться более сложным, чем использование растровых массивов, но для многих видов изображений использование математических описаний является более простым способом.
В векторной графике для описания объектов используются комбинации компьютерных команд и математических формул для описания объектов. Это позволяет различным устройствам компьютера, таким как монитор и принтер, при рисовании этих объектов вычислять, где необходимо помещать реальные точки.
Векторную графику часто называют объектно-ориентированной или чертежной графикой. Имеется ряд простейших объектов, или примитивов, например: эллипс, прямоугольник, линия. Эти примитивы и их комбинации используются для создания более сложных изображений. Если посмотреть содержание файла векторной графики, обнаруживается сходство с программой. Он может содержать команды, похожие на слова, и данные в коде АЗСИ, поэтому векторный файл можно отредактировать с помощью текстового редактора. Приведем в условном упрощенном виде команды, описывающие окружность:
объект - окружность;
центр - 50, 70; радиус - 40;
линия: цвет - черный, толщина - 0.50;
заливка - нет.
Данный пример показывает основное достоинство векторной графики - описание объекта является простым и занимает мало памяти. Для описания этой же окружности средствами растровой графики потребовалось бы запомнить каждую отдельную точку изображения, что заняло бы гораздо больше памяти.
Кроме того, векторная графика в сравнении с растровой имеет следующие преимущества:
§ простота масштабирования изображения без ухудшения его качества;
§ независимость объема памяти, требуемой для хранения изображения, от выбранной цветовой модели.
Недостатком векторных изображений является их некоторая искусственность, заключающаяся в том, что любое изображение необходимо разбить на конечное множество составляющих его примитивов.
Растровая и векторная графика существуют не обособлено друг от друга. Так, векторные рисунки могут включать в себя и растровые изображения. Кроме того, векторные и растровые изображения могут быть преобразованы друг в друга - в этом случае говорят о конвертации графических файлов в другие форматы. Достаточно просто выполняется преобразование векторных изображений в растровые. Не всегда осуществимо преобразование растровой графики в векторную, так как для этого растровая картинка должна содержать линии, которые могут быть идентифицированы программой конвертации (типа СоrеlТrасе в составе пакета СоrеlDrаw) как векторные примитивы. Это касается, например, высококачественных фотографий, когда каждый пиксел отличается от соседних.
Разрешающая способность - это количество элементов в заданной области. Этот термин применим ко многим понятиям, например, таким как:
§ разрешающая способность графического изображения;
§ разрешающая способность принтера как устройства вывода;
§ разрешающая способность мыши как устройства ввода.
Например, разрешающая способность лазерного принтера может быть задана 300 dpi (dot per inche - точек на дюйм}, что означает способность принтера напечатать на отрезке в один дюйм 300 отдельных точек. В этом случае элементами изображения являются лазерные точки, а размер изображения измеряется в дюймах.
Разрешающая способность графического изображения измеряется в пикселах на дюйм. Отметим, что пиксел в компьютерном файле не имеет определенного размера, так как храпит лишь информацию о своем цвете. Физический размер пиксел приобретает при отображении на конкретном устройстве вывода, например, на мониторе или принтере.
Разрешающая способность технических устройств по-разному влияет на вывод векторной и растровой графики.
Так, при выводе векторного рисунка используется максимальное разрешение устройства вывода. При этом команды, описывающие изображение, сообщают устройству вывода положение и размеры какого-либо объекта, а устройство для его прорисовки использует максимально возможное количество точек. Таким образом, векторный объект, например, окружность, распечатанная на принтерах разного качества, имеет на листе бумаги одинаковые положение и размеры. Однако более гладко окружность выглядит при печати на принтере с большей разрешающей способностью, так как состоит из большего количества точек принтера.
Значительно большее влияние разрешающая способность устройства вывода оказывает на вывод растрового рисунка. Если в файле растрового изображения не определено, сколько пикселов на дюйм должно создавать устройство вывода, то по умолчанию для каждого пиксела используется минимальный размер. В случае лазерного принтера минимальным элементом служит лазерная точка, в мониторе - видеопиксел. Так как устройства вывода отличаются размерами минимального элемента, который может быть ими создан, то размер растрового изображения при выводе на различных устройствах также будет неодинаков.
Цвета Некоторые предметы видимы потому, что излучают свет, а другие - потому, что его отражают. Когда предметы излучают свет, они приобретают в нашем восприятии от цвет, который видит глаз человека. Когда предметы отражают свет, то их цвет определяется цветом падающего на них света и цветом, который эти объекты отражают. Излучаемый свет выходит из активного источника, например, экрана монитора. Отраженный свет отражается от поверхности объекта, например, листа бумаги.
Существуют два метода описания цвета : система аддитивных и субтрактивных цветов .
Система аддитивных цветов работает с излучаемым светом. Аддитивный цвет получается при объединении разноцветных лучей света. В системе используются три основных цвета: красный, зеленый и синий (Rеd, Grееn, Вlue - RGB ). При смешивании их в разных пропорциях получается соответствующий цвет. Отсутствие этих цветов представляет в системе черный цвет. Схематично смешение цветов показано на рисунке 1.
а) Аддитивный цвет б) Субтрактивный цвет
Рисунок 7 - Система смешения цветов
В системе субтрактивных цветов происходит обратный процесс: какой-либо цвет получается вычитанием других цветов из общего луча света. При этом белый цвет получается в результате отсутствия всех цветов, а присутствие всех цветов дает черный цвет. Система субтрактивных цветов работает с отраженным цветом, например, от листа бумаги. Белая бумага отражает все цвета,-окрашенная - некоторые поглощает, остальные отражает.
В системе субтрактивных цветов основными являются голубой, пурпурный и желтый цвета (Суаn, Маgеnta, Уеllow - СМY) - дополнительные красному, зеленому и синему. Когда эти цвета смешивают на бумаге в равной пропорции, получается черный цвет. Этот процесс проиллюстрирован на рисунке б. В связи с тем, что типографские краски не полностью поглощают свет, комбинация трех основных цветов выглядит темно-коричневой. Поэтому для корректировки тонов и получения истинно черного цвета в принтеры добавляют немного черной краски. Системы цветов, основанные на таком принципе четырехцветной печати, обозначают аббревиатурой СМУК (Суаn, Маgеnta, Уеllow, blасК).
Существуют и другие системы кодирования цветов, например, представление его в виде тона, насыщенности и яркости (Нuе, Sаturation, Вrightness - НSВ ).
Тон представляет собой конкретный оттенок цвета, отличный от других: красный, голубой, зеленый и т. п. Насыщенность характеризует относительную интенсивность цвета.
При уменьшении, например, насыщенности красного цвета, он делается более пастельным или блеклым. Яркость (или освещенность) цвета показывает величину черного оттенка, добавляемого к цвету, что делает его более темным. Система НSВ хорошо согласуется с моделью восприятия цвета человеком. Тон является эквивалентом длины волны света, насыщенность - интенсивности волны, а яркость - общего количества света. Недостатком этой системы является необходимость преобразования ее в другие системы: RGВ - при выводе изображения на монитор; СМУК - при выводе на четырехцветный принтер.
Другое обозначение системы НSВ - НSL- (Нue, Sаturation, Light - тон, насыщенность и освещенность).
Рассмотренные системы работают со всем спектром цветов - миллионами возможных оттенков. Однако пользователю часто достаточно не более нескольких сотен цветов. В этом случае удобно использовать индексированные палитры - наборы цветов, содержащие фиксированное количество цветов, например, 16 или 256, из которых можно выбрать необходимый цвет. Преимуществом таких палитр является то, что они занимают гораздо меньше памяти, чем полные системы RGВ и СМУК.
При работе с изображением компьютер создает палитру и присваивает каждому цвету номер, затем при указании цвета отдельного пиксела или объекта просто запоминается номер, который имеет данный цвет в палитре. Для запоминания числа от 1 до 16 необходимо 4 бита памяти, а от 1 до 256 - 8 битов, поэтому изображения, имеющие 16 цветов называют 4-битовыми, а 256 цветов - 8-битовыми. При сравнении с 24 битами, необходимыми для хранения полного цвета в системе RGВ, или с 32 битами - в системе СМУК, экономия памяти очевидна.
При работе с палитрой можно применять любые цвета, например, системы RGВ, но ограниченное их количество. Так, при использовании 256-цветовой палитры в процессе ее создания и нумерации каждый цвет в палитре описывается как обычный 24-битовый цвет системы RGВ. А при ссылке на какой-либо цвет уже указывается его номер, а не конкретные данные системы ВОВ, описывающие этот цвет.
Масштабирование изображений . Масштабирование заключается в изменении вертикального и горизонтального размеров изображения. Масштабирование может быть пропорциональным - в этом случае соотношение между высотой и шириной рисунка не изменяется, а меняется общий размер, и непропорциональным - в этом случае оба измерения изменяются по-разному.
Масштабирование векторных рисунков выполняется просто и без потери качества. Так как объекты векторной графики создаются по их описаниям, то для изменения масштаба векторного объекта, достаточно изменить его описание. Например, чтобы увеличить в два раза векторный объект, следует удвоить значение, описывающее его размер.
Масштабирование растровых рисунков является намного более сложным процессом, чем для векторной графики, и часто сопровождается потерей качества. При изменении размеров растрового изображения выполняется одно из следующих действий:
§ одновременное изменение размеров всех пикселов (в большую или меньшую сторону);
§ добавление или убавление пикселов из рисунка для отражения производимых в нем изменений, называемое выборкой пикселов в изображении.
Простейший способ изменения масштаба растрового рисунка состоит в изменении размера всех его пикселов. Так как внутри самого рисунка пикселы не имеют размера и приобретают его уже при выводе на внешнее устройство, то изменениеразмера пикселов растра в сильной степени похоже на масштабирование векторных объектов - необходимо сменить только описание пиксела, а остальное выполнит устройство вывода.
Устройство вывода для создания пиксела определенного физического размера использует столько своих минимальных элементов (лазерных точек - для лазерного принтера, видеопикселов - для монитора), сколько сможет. При масштабировании изображения количество входящих в него пикселов не меняется, а изменяется количество создаваемых устройством вывода элементов, идущих на построение отдельного пиксела изображения. На рисунке 8 показан пример масштабирования растрового изображения - увеличения его в два раза по каждому измерению.
Рисунок 8 - Масштабирование растрового изображения
Выборка растрового рисунка может быть сделана двумя различными способами.
1) По первому способу просто дублируется или удаляется необходимое количество пикселов. При этом в результате масштабирования, как правило, ухудшается качество изображения. Например, при увеличении размера рисунка возрастают его зернистость и дискретность. При уменьшении размера рисунка потери в качестве не столь заметны, однако при последующем восстановлении уменьшенного рисунка до прежнего размера опять возрастают зернистость и дискретность. Это связано с тем, что при уменьшении размера рисунка часть пикселов была удалена из исходного изображения и потеряна безвозвратно, а при последующем восстановлении размеров рисунка недостающие пикселы дублировались из соседних.
2) По второму способу с помощью определенных вычислений можно создать пикселы другого цвета, определяемого цветами первоначального пиксела и его окружения. Этот метод называется интерполяцией и является более сложным, чем простое дублирование. При интерполяции кроме дублируемых пикселов, отбираются и соседние с ними, с помощью которых вновь создаваемые пикселы получают от существующих усредненный цвет или оттенок серого. В результате переходы между пикселами становятся более плавными, что позволяет убрать или уменьшить эффект «пилообразности» изображения.
Сжатие изображений . Как и многая информация, графика может быть сжата. Это выгодно с точки зрения экономии памяти компьютера, так как, например, высококачественные изображения, как уже говорилось, имеют размеры до нескольких десятков мегабайтов. Для файлов графических изображений разработаны множество схем и алгоритмов сжатия, основными из которых являются следующие:
1. групповое сжатие;
2. кодирование методом Хаффмана;
3. сжатие по схеме LZW;
4. арифметическое сжатие;
5. сжатие с потерями,
6. преобразование цветов RGB в цвета УUV.
В основе большинства схем сжатия лежит использование одного из следующих свойств графических данных: избыточность, предсказуемость и необязательность. В частности, групповое кодирование (RLE) основано на использовании первого свойства. Кодирование по методу Хаффмана и арифметическое кодирование, основанные на статистической модели, используют предсказуемость, предлагая более короткие коды для более часто встречающихся пикселов. Алгоритмы сжатия с потерями основаны на избыточности данных.
Следует учесть, что алгоритм, обеспечивающий большую степень сжатия, обычно более сложный и поэтому требует для распаковки данных больше процессорного времени.
Рассмотрим подробнее несколько алгоритмов сжатия.
Групповое сжатие . Групповое сжатие представляет собой одну самых простых схем сжатия файлов. Суть его заключается в том, что серия повторяющихся величин заменяется единственной величиной и ее количеством. На примере можно заметить выгоду в длине между «ааbbbbbbbсdddeeeeaaa» и «2а7b1сЗd4еЗа». Данный алгоритм прост в реализации и хорошо сжимает графические файлы с большими однотонными областями. Групповое кодирование используется во многих форматах растровых файлов, таких как ТIFF, РСХ и т. д.
Кодирование методом Хаффмана . Смысл метода Хаффмана заключается в замене данных более эффективными кодами. Более короткие коды используются для замены более часто появляющихся величин. Например в выражении аbbbcccddeeeeeeeeef есть шесть уникальных величин, с частотами появления: а:1, b:3, с:3, d:2, е:9, f:1. Для образования минимального кода используется двоичное дерево. Алгоритм объединяет в пары элементы, появляющиеся наименее часто, затем пара объединяется в один элемент, а их частоты объединяются. Это действие повторяется до тех пор, пока элементы не объединятся в пары. В данном примере надо объединить а и f - это первая пара, а присваивается нулевая ветвь, а f - 1-я. Это означает, что 0 и 1 будут младшими битами кодов для а и 7 соответственно. Более старшие биты будут получены из дерева по мере его построения.
Суммирование частот дает в итоге 2. Теперь самая низкая частота -2, поэтому пара а и f объединяется с d (которая тоже имеет частоту 2). Исходной паре присваивается нулевая ветвь, а d - ветвь 1. Таким образом, код для а заканчивается на 00; для f на 01,d заканчивается на 1 и будет на один бит короче по сравнению с кодами для а и f.
Дерево продолжает строиться подобным образом так, что наименее распространенные величины описываются более длинными кодами. Данное кодирование нуждается в точной статистике, выражающейся в том, как часто каждая величина появляется в файле. Следовательно, для работы по схеме Хаффмана необходимо два этапа: на первом этапе создается статистическая модель, на втором кодируются данные. Следует отметить, что компрессия и декомпрессия, по Хаффману, - достаточно медленный процесс.
Таблица 8 - Типы графических файлов
В этом материале мы рассмотрим основные отличия растровых и векторных изображений. Узнаем все преимущества векторной и растровой графики, а также где такую графику лучше использовать для своих целей. Итак, вы, наверное, не раз задавали себе такой вопрос: «Из чего же состоит картинка, которая отображается на экране моего компьютера?» Может быть, вы удивитесь, но на самом деле фото как такового не существует!
В действительности, мы видим всего лишь электронную версию картинки на мониторе. Если говорить про растровое изображение , то оно храниться в памяти компьютера в виде цифр и символов. Они уже с определенной последовательностью описывают какую-то отдельную область (элемент) самого изображения. Этот элемент отображен в виде пикселя (ячейки определенного цвета) . Давайте посмотрим, что это за пиксель такой.
Для этого можно просто взять фото и увеличить его. Вы заметите, что появились специальные квадратики (рисунок ниже) . Изображение стало разбиваться на квадраты разного цвета. Вот эти квадратики и есть пиксели.
Таким вот оказывается любое растровое изображение, полученное с фотокамеры, с камеры мобильного телефона или скачанное с Интернета. Каждый пиксель, как я говорил, описан определенной последовательностью цифр и символов. Как узнать, что это за последовательность? Да очень просто! Выбираете инструмент «Пипетка » (в любом графическом редакторе он есть) и наводите на нужный пиксель. Если проверяете в фотошопе, то вам дополнительно нужно будет зайти в палитру цветов.
Итак, что следует из того, что мы с вами рассмотрели выше. Если пиксели представлены в виде последовательности чисел и букв, то их можно без труда изменять. Изменяя числа и буквы каждого пикселя, мы можем изменять его цвет, то есть редактировать сам пиксель. При выполнении какой-либо глобальной операции коррекции (например, регулируем яркость) изменяется числовое значение нескольких тысяч пикселей изображения.
Теперь давайте познакомимся с понятием векторного изображения . Чтобы продемонстрировать наглядный пример, в я попробую создать новый документ. Перейдем в меню «Файл » —> «Создать «. Давайте , с помощью которого можно будет создавать векторную графику. К примеру, я возьму инструмент «Перо » (2) . Обязательно нужно, чтобы стояла настройка «Слой-фигура » (3) . После этого я расставляю точки в нужных местах (4) . В результате получается определенная фигура. Вы ее можете сделать по своему усмотрению.
После того, как мы соединили все точки, образуется фигура и к слою прикрепляется миниатюрная векторная маска (5)
. Это свидетельствует о том, что это векторная фигура, а не растровая.
Ее можно увеличивать и уменьшать много раз и при этом качество никак не пострадает. Естественно к данному слою можно применять различные эффекты свечения, обводки и так далее.
Так в чем же отличия растрового от векторного изображения? Векторные изображения в отличие от растровых описываются математическими формулами, а не латинскими символами. Поэтому их можно увеличивать либо уменьшать без потери качества. Формула остается той же, меняется только масштаб. Формула, как правило, описывает плавную кривую и при любом значении эта кривая так и останется плавной.
Если вы попробуете увеличить картинку с векторной графикой, то вы заметите, что пиксели практически незаметны, то есть качество осталось на прежнем уровне. Если увеличивать изображение с растровой графикой, то оно заметно потеряет в качестве.
Таким образом, векторные изображения можно увеличивать без потери качества. В любом размере они описываются математическими формулами. Растровое изображение — это последовательность пикселей. При увеличении какого-то фрагмента, начинают наблюдаться потери качества. Также потеря может наблюдаться и при уменьшении картинки.
Векторные изображения хорошо использовать там, где требуется большое увеличение картинки без потери качества. Например, в это могут быть различные визитки, логотипы, баннеры на сайте и много другое. Программа Adobe Photoshop хоть и позволяет работать с векторными картинками, но все же она является растровым редактором. Для работы с векторными изображениями гораздо лучше подходят программы CorelDraw или Adobe Illustrator.
Итак, мы с вами познакомились с понятием растрового и векторного изображения. Как я говорил, основное отличие: векторное изображение описывается математическими формулами и его можно увеличивать сколько угодно без потери качества, что не скажешь уже про растровое.
Хотя, не смотря на это, многие веб-дизайнеры, да и не только они часто используют на своих сайтах растровую графику. Оно и понятно, ведь такая графика смотрится куда привлекательнее. Однако есть классные примеры и векторной графики. К тому же такие работы весят намного меньше. В общем, изучайте и внедряйте!
Известно, что на компьютере изображения представляются в цифровом виде. Цифровое – значит, описано посредством чисел. Это позволяет хранить, просматривать и обрабатывать изображение в графических редакторах.
Принцип формирования изображения в растровом и векторных редакторах кардинально отличаются друг от друга.
В растровом редакторе (Gimp, Adobe Photoshop, Paint) изображение разбивается на квадратные элементы одинакового размера и каждый такой элемент описывается отдельно. Этот квадратный графический элемент называют пикселом (picture element, pixel).
Пиксель – наименьшая составляющая растровой графики. Один пиксель содержит в себе информацию о расположении по оси Х и Y , а так же информацию о цвете и прозрачности (альфа-канал).
Изображения, представленные посредством пикселей, называют растровыми, то есть разложенные на элементы.
Растровое изображение - это файл данных или структура, представляющая собой сетку пикселей на компьютерном мониторе или цветовых точек на бумаге и материалах.
Важными характеристиками для таких изображений являются:
Разрешение - определяет количество единичных элементов растровой карты, приходящихся на единицу длины изображения.
Наиболее распространенная единица измерения – dpi – количество пикселов на одном дюйме длины (1 дюйм = 2,54 см).
Но что да ет разрешение?
1 дюйм практически совпадает с 5ю клетками в тетради и если обвести их и закрасить одну клетку, то разрешение нашего «рисунка» будет 5 dpi .
Теперь уменьшим размер клетки-пикселя в 4 раза, закрасим только четверть клетки, в этом случае разрешение увеличится только в 2 раза, ведь на одну длину теперь приходится 10 клеток-пикселей
Теперь видно, что чем выше разрешение, тем точнее будет воспроизведено изображение, его цветовые переходы и оттенки, ну соответственно, чем больше разрешение, тем больше разме р файла.
 |
|
| разрешение 300 dpi | разрешение 72 dpi |
Количество цветов
Глубина цвета - набор цветов, используемый для отображения изображения.
двухцветные – 1 бит на пиксель. Как правило, это черно-белые изображения;
полутоновые – 1 байт на пиксель (256 градаций). Это градации серого или другого цвета;
