Тема 5. Форматы данных, доступных в компьютерных сетях (продолжение) [4,5,8,9].

Графические форматы: основы компьютерной графики (растровая графика, векторная графика, разрешающая способность, цвет, принципы редактирования изображений, сжатие), BMP – аппаратно-независимый растровый формат WINDOWS, CGM – метафайл компьютерной графики, EPS – инкапсулированный PostScript, GIF – формат для обмена графикой, JPEG – формат Объединенной группы экспертов по фотографии , WMF – метафайл Windows.

Растровая графика

Растр – растровый массив (Bitmap) – массив битов, расположенных в памяти компьютера, содержащий информацию об изображении, представленном в виде точек на прямоугольном сетчатом поле - канве (т.е. можно представить в виде матрицы). В простейшем случае при выключенном бите мы видим белый цвет, при включенном – черный. Пиксел – основной элемент изображения. Часто под этим понимают отдельную точку экрана, точку изображения на принтере, мы будем понимать под пикселом элемент растрового изображения. Итак: пиксел – это элемент растра, элемент изображения на видеоэкране – видеопиксел, на лазерном принтере – точка.

Коэффициент прямоугольности изображения (размер изображения) – количество пикселов в матрице изображения по горизонтали и вертикали:

640*480; 800*600; 1024*768; 1240* 1024.

Коэффициент прямоугольности видеопиксела: реальный размер видеопиксела, отношение его ширины к высоте.

Битовая глубина: цвет каждого видеопиксела задается в памяти компьютера с помощью комбинации битов. Т.е. для цветного изображения каждый пиксел занимает несколько битов, число которых для одного пиксела и есть битовая глубина. Для черно-белого изображения битовая глубина равна 1, для четырех цветного – двум, для 16 цветов – четырем, для 256 – восьми. Для 16 млн. цветов нужно 24 бита, это – максимальное количество цветов, которое способен различить человеческий глаз, поэтому часто их называют естественными цветами.

Разрешающая способность растра: это – число элементов в заданной области, в нашем случае – количество пикселов в одном дюйме (пиксел / дюйм). Позволяет судить о качестве представления рисунка: чем выше разрешающая способность, тем выше качество.

Размер изображения и расположение пикселов в нем – две основные характеристики, которые файл растрового изображения должен сохранить, чтобы впоследствии можно было воссоздать закодированную в нем картинку. При этом, чтобы определить размер изображения, нужно знать еще размер видеопиксела (пиксел размеров не имеет). Размеры файлов изображений зависят от размера изображения и битовой глубины, не зависят от сложности рисунка.

Положительная сторона растровой графики: фотореализм – человеческий глаз приспособлен для восприятия мира как наборов дискретных элементов, образующих предметы. Отрицательная сторона – значительные затраты памяти, трудность редактирования изображений вследствие их неструктурированности.

Векторная графика

В этом случае изображения строятся с помощью математических описаний составляющих их объектов (окружностей, линий и т.п.). Их основу составляют элементарные объекты – примитивы: точки, отрезки прямых, дуги кривых второго порядка, полигональные области, др. Возможно сохранение растровых объектов внутри векторных изображений в качестве одного из элементарных типов.

Цвет в векторной графике хранится в виде части описания изображения, относится ко всему объекту, не влияет на размер изображения (в отличие от растровой графики).

Положительная сторона – можно изменять размеры рисунка без потери их качества, легко редактировать вследствие струвктурированности изображений.

Отрицательная сторона – некоторая искусственность изображений, но для чертежей, схем, графиков, многих видов рисунков как раз такая искусственность и необходима.

ФОРМИРОВАНИЕ ЦВЕТА ИЗОБРАЖЕНИЯ

Цвет изображения формируется за счет отражения от поверхности рисунка или излучения его элементами лучей света разных цветов. Излучаемый свет – свет, выходящий из активного источника, отраженный – отраженный от поверхности объекта (солнечный свет, лунный свет). В соответствии с этим существует два метода описания цвета: система аддитивных и система субтрактивных цветов.

Первый из них получается при соединении лучей света разных цветов. При отсутствии всех цветов получаем черный цвет, при присутствии всех цветов – белый. Основа – излучаемый свет, что имеет место, в частности, для экрана монитора. Часто нужный цвет формируется на основе трех базовых – красного, зеленого и синего, а сама система формирования цвета таким образом получила название RGB.

Второй (субтрактивный) цвет получается за счет вычитания других цветов из общего луча света. В этом случае при отсутствии всех цветов мы получаем белый цвет, при присутствии всех цветов – черный. При этом цветами, противоположными RGB, являются голубой, пурпурный и желтывй цвета, в соответствии с чем соотвтетсвующая система формирования цвета получила название CMY.

Основные компьютерные устройства представления изображений – монитор и принтер. При использовании первого из них используется система RGB, второго – CMY, что определено природой этих устройств (в случае принтера наличие голубого, пурпурного и желтого цветов в равных пропорциях приводит к получению цвета, близкого к черному, но не черного. Чтобы получить черный цвет, добавляют в этом случае при печати цветного изображения немного черной краски, а соответствующую систему формирования цвета обозначают как CMYK).

ПАЛИТРЫ ЦВЕТОВ

Палитра – набор цветов (из 16, 256 или другого количества), из которых можно выбрать необходимый цвет ни по его содержанию, а по его номеру. При сохранении цвета в файле изображения запоминается его номер, за счет чего можно как сэкономить память, так и обеспечить относительную независимость от возможностей системы воспроизведения цвета. При этом можно использовать все цвета, но из ограниченного набора. Палитры такого рода называют индексированными палитрами.

МАСШТАБИРОВАНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ.

Масштабирование изображения – изменение его пропорций путем изменения горизонтального и (или) вертикального размеров. Масштабирование может быть пропорциональным и непропорциональным. Масштабировать векторные изображения легко – достаточно изменить их описания. Качество рисунка в результате масштабирования при этом не меняется.

С растровыми изображениями дело обстоит сложнее. Существует две возможности выполнить эту операцию: изменить в равной мере размеры всех видеопикселов или выполнить выборку пикселов.

Первый вариант реализуется просто, но меняется качество рисунка. Во втором случае в битовом массиве удаляются или добавляются (путем дублирования) пикселы (отсюда и термин – выборка, т.е. делается выбор, что добавить, что убрать).

При этом применяются методы интерполяции (линейная и кубическая), позволяющие с помощью вычислений определить цвет создаваемого пиксела в зависимости от цвета первоначального пиксела и его окружения.

ПРЕОБРАЗОВАНИЕ ФОРМАТОВ ФАЙЛОВ

Графические редакторы позволяют выполнять преобразования векторных изображений в растровые и наоборот, при этом возможны проблемы:

1. Преобразование «Растровый – Растровый» - возможна потеря цветов, обусловленная различными форматами файлов изображения;

2. Преобразование «Растровый – Векторный» - или придется использовать растровые объекты векторного формата, илди выполнять трассировку растровых изображений с целью поиска в них определенных графических примитивов. Трассировка обычно выполняется следующим образом: ищутся группы пикселов одинакового цвета с целью создания векторных контуров. Выполняется эта операция не всегда хорошо, особенно плохо – на фотографиях.

3. Преобразование «Векторный – Векторный» - проблематично, поскольку разные форматы файлов описывают одни и те же изображения разными способами. Решается эта проблема методами стандартизации, примеры таких стандартов – GKS 7.2 и метафайлы.

4. Преобразование «Векторный – Растровый» - наиболее часто встречаемый вид преобразований, выполняется каждый раз при выводе на устройство векторной картинки. Говорят, что в этом случае выполняется растрирование векторного файла. Особых проблем не наблюдается.

Сжатие

Для хранения даже одного изображения может требоваться внушительное дисковое пространство. Но изображения редко хранятся по одиночке. Каталог продуктов в WORLD WIDE WEB содержит сотни изображений. Чтобы сократить пространство, необходимое для их хранения, до приемлемой величины, был предложен способ сжатия (COMPRESS) изображений.

Нельзя все мерить на один аршин

Так же как и все графические инструменты, для разных видов изображения используются различные типы сжатия. Для двухцветных изображений в основном применяют два метода сжатия. Первый получил название группового кодирования (RUN-LENGTH ENCODING). Так как двухцветные изображения обычно состоят из одноцветных фрагментов, их, как правило, можно описать в виде отрезков (RUNS) одного цвета. Вместо перечисления черных и белых пикселов в строке вы можете сказать "27 белых, 3 черных, 48 белых, 23 черных..." Эта идея была реализована для стандарта GROUP 3 сжатия изображения факс-аппаратами. Другой подход использует контекст (CONTEXT) каждого пиксела. Если вы посмотрите на несколько соседних пикселов, в некоторых случаях вы можете предсказать цвет следующего пиксела. Эта идея используется в современном методе сжатия JBIG.

Метод группового кодирования может эффективно применяться для простых цветных изображений. Но зачастую другие способы дают более высокие результаты. Большинство методов сжатия изображений, содержащих до 256 цветов, берут за основу стандартную технику сжатия и добавляют несколько несложных трюков. Один из них основан на том, что изображение на самом деле двухмерно, в то время как стандартная техника сжатия работает только с одномерным списком пикселов. Многие из методов сжатия не используют преимущества вертикальной избыточности большинства изображений. Чтобы воспользоваться этой избыточностью, необходимо составить список пикселов первой строки изображения, затем список разницы значений этой и последующей строки изображений. Пикселы, повторяющиеся по вертикали, дадут нулевую разницу, а последовательности нулей очень хорошо сжимаются. Такая предварительная обработка часто опирается на прогноз (PREDICTOR). Прогноз - это простая функция, пытающаяся отгадать следующее значение пиксела.

Удачный прогноз в некоторых случаях может сильно увеличить сжатие. Интуитивно понятно, что данные, соответствующие прогнозу, хранить не надо. Для корректного воспроизведения изображения достаточно будет просто использовать тот же прогноз, а также те пикселы, которые не совпали с предсказанными. На практике даже такой простой прогноз, как "каждый пиксел совпадает с предыдущим", может работать на удивление хорошо. Так, контурные изображения состоят из фрагментов одного цвета, в пределах которых этот прогноз будет всегда выполняться. По существу, надо будет хранить лишь границы фрагментов. (Обычно такой прогноз используется при групповом кодировании.)

Комбинируя прогнозы и стандартные методы сжатия, можно получить неплохие результаты и при работе с изображениями фотографического качества. Конечно, при этом используются более сложные прогнозы. Наиболее популярные из них базируются на анализе средней величины нескольких соседних пикселов. Однако такие изображения, полученные с помощью фотоаппарата или других устройств (сканера или видеокамеры), содержат помехи (NOISE). С технической точки зрения помехи - это случайные изменения. Обычно помехи не влияют на качество изображения, более того, часто они невидимы для глаза, однако они усложняют процесс сжатия.