Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Предоплата всего
Подписываем
При получении реалистичного изображения трехмерного объекта учитывается не только свет, но и цвет самого объекта. Цвет имеет психофизиологическую и психофизическую природу. Про особенности восприятия инфрмации глазом человека уже говорилось ранее. Цвет предмета зависит не только от самого предмета, но также и от источника света, освещающего предмет.
Зрительная система человека воспринимает электромагнитную энергию с длинами волн от 400 до 700 нм как видимый свет.
Источник или объект являются ахроматическим, если наблюдаемый свет содержит все видимые длины волн в примерно равных количествах (рис.15.1, а). Ахроматический источник кажется белым, а свет от него — белым, черным или серым. Белыми выглядят объекты, ахроматически отражающие более 80 % света белого источника, а черными — менее 3 %. Промежуточные значения дают различные оттенки серого цвета. Ахроматический свет характеризуется интенсивностью (яркостью).
Свет называется хроматический, если он содержит длины волн в произвольных неравных количествах. Если длины волн сконцентрированы у левого края видимого спектра, то свет кажется красным, если у правого — то синим. Между ними располагаются другие цвета спектра (рис.15.1, б).
а б
Рис. 15.1. Ахроматический и хроматический цвета
Но сама по себе электромагнитная энергия определенной длины волны не имеет никакого цвета. Ощущение цвета возникает в результате преобразования физических явлений в глазу или мозге человека. Объект кажется цветным, если он отражает или пропускает свет лишь в узком диапазоне длин волн и поглощает все остальные.
Цвет характеризуется тремя параметрами. Существуют две системы характеристик цвета – психофизиологическая и физическая. Первая подходит к определению цвета с точки зрения восприятия его человеком, вторая – на базе физических законов.
Психофизиологическое представление света определяется следующими параметрами:
Цветовой тон позволяет различать цвета, то есть человек может отличать красный цвет от зеленого.
Насыщенность определяет степень ослабления (разбавления) данного цвета белым цветом и позволяет различать розовый цвет от красного, голубой от синего. У чистого цвета насыщенность 100 % и уменьшается по мере добавления белого. Насыщенность ахроматического цвета 0 %.
Светлота — это интенсивность, которая не зависит от цветового тона и насыщенности. Ноль определяет черный цвет, более высокие значения характеризуют более яркие значения.
Физические определяющие цвета:
Доминирующая длина волны определяет монохроматический цвет. Так, например, при длине волны () 520 нм (рис. 15.1, б) получается зеленый цвет.
Чистота характеризует насыщенность цвета и определяется соотношением количеств энергии чистого цвета Е2 и белого Е1 (рис.15.2). Если Е1 стремится к 0, то чистота — к 100 %, если Е1 стремится к Е2, то свет — к белому и чистота — к 0.
Рис. 15.2. Определение чистоты света
Яркость пропорциональна энергии света и рассматривается как интенсивность на единицу площади. Для ахроматического света яркость есть интенсивность.
Существует много систем определения цвета. Так, художники используют другие характеристики цвета, учитывающие их опыт работы с красками:
Разбелы получаются при добавлении в чистый цвет белого, оттенки — черного, тона — и черного, и белого (рис.15.3).
Рис. 15.3. Характеристики света
Обычно встречаются не чистые монохроматические цвета, а их сочетания. В основе трехкомпонентной теории света лежит предположение о том, что в сетчатке глаза есть три типа чувствительных к свету колбочек, которые воспринимают соответственно зеленый, красный и синий цвета. Относительная чувствительность глаза максимальна для зеленого цвета и минимальна для синего (рис. 15.4). Если на все три типа колбочек воздействует одинаковый уровень энергетической яркости (энергия в единицу времени), то свет кажется белым.
Рис. 15.4. Относительная чувствительность глаза для трех цветов
В основе получения цветного изображения на компьютере используются три цвета –красный, зеленый и синий. Эти три цвета дают возможность воспроизвести большинство цветов. Большинство, но не все. Цвета, производимые монитором, не являются абсолютно чистыми, поэтому и все производимые ими оттенки не могут быть воспроизведены с точностью (рис.15.5).
Рис. 15.5. RGB-модель
Более того, яркостный диапазон мониторов сильно ограничен. Человеческий глаз в состоянии различать гораздо больше градаций яркости. Максимальная яркость монитора едва ли соответствует и половине максимальной яркости, которую наш глаз способен различить. Это часто может привести к сложностям при отображении сцен из реального мира, которые содержат широкие вариации яркости. Например, фотография пейзажа с фрагментом неба и участками земли находящимися в полной тени.
При моделировании света на компьютере все три цвета обрабатываются отдельно, за исключением каких-либо нестандартных ситуаций, когда цвета не влияют друг на друга. Иногда полноцветные изображения получают путем последовательного просчета красного, зеленого и синего изображений и их дальнейшим комбинированием.
Обычно компьютеры оперируют со светом в виде величин, определяющих количество содержащихся в нем красного, зеленого и синего цветов. Например, белый - это равное количество всех трех, Желтый - равное количество красного и зеленого и полное отсутствие синего. Все цветовые оттенки можно визуально представить в виде куба, где по осям координат будут отложены соответствующие величины трех исходных цветов. Это и есть трехцветная световая модель (RGB). Отражающие же устройства используют другую модель – CMY (рис. 15.6).
Рис. 15.6. CMY-модель
Системы смешивания основных цветов
Существуют 2 системы смешивания цветов:
Рис. 15.7. Аддитивная и субтрактивная системы смешивания
Цвета одной системы являются дополнением к другой. Дополнительный цвет — это разность белого и данного цвета. Так, голубой получается вычитанием красного из белого, пурпурный – зеленого из белого, желтый – синего из белого.
Аддитивная цветовая система удобна для светящихся поверхностей (экраны ЭЛТ, цветовые лампы). Субтрактивная цветовая система используется для отражающих поверхностей (цветные печатные устройства, типографские краски, несветящиеся экраны).
Уравнение монохроматического цвета:
С=rR+gG+bB,
где C — цвет,
R, G, B — 3 потока света,
r, g, b — относительные количества потоков света (от 0 до 1).
Соотношение между двумя цветовыми системами можно выразить математически:
Цветовые пространства RGB и CMY треххмерны и условно их можно изобразить в виде куба (рис.15.8).
Рис. 15.8. Цветовые пространства RGB и CMY
Началом координат в цветном кубе RGB является черный цвет, а в CMY — белый. Ахроматические, т.е. серые цвета, в обеих моделях расположены по диагонали от белого до черного.
Модели RGB и CMY являются аппаратно-ориентированными. Существуют и другие модели, ориентированные на пользователя, в основе которых лежат интуитивно понятные художникам понятия разбела, оттенка, тона.
Цветовая модель HSV
Была предложена модель субъективного восприятия в виде объемного тела HVS, где:
Н — цветовой тон (Hue),
S — насыщенность (Saturation),
V — светлота (Value).
Если цветной куб RGB спроецировать на плоскость вдоль диагонали от белого к черному, получается шестиугольник с основными и дополнительными цветами в вершинах. Интенсивность возрастает от 0 в вершине до 1 на верхней грани. Насыщенность определяется расстоянием от оси, а тон — углом (0 — 360), отсчитываемым от красного цвета. Насыщенность меняется от 0 на оси до 1 на границе шестиугольника, (рис. 15.9).
Рис. 15.9. Цветовая модель HSV
Насыщенность зависит от цветового охвата (расстояние от оси до границы). При S=1 цвета полностью насыщены. Ненулевая линейная комбинация трех основных цветов не может быть полностью насыщена. Если S=0, цветовой тон неопределен, т.е. лежит на центральной оси и является ахроматическим (серым). Чистые цвета у художников имеют насыщенность и светлоту, равными единице. Разбелы — это цвета с увеличенным содержанием белого, то есть с меньшей насыщенностью. Они лежат на плоскости шестиугольника. Оттенки, цвета с уменьшенной светлотой, образуют ребра от вершины. Тон — это цвета с уменьшенной насыщенностью и с уменьшенной светлотой.
Модель HLS
В основе цветной модели HLS, применяемой фирмой Textronix, лежит цветная система Оствальда:
Н — цветовой тон (Hue),
L — светлота (Lightness),
S — насыщенность (Saturation).
Модель представляет собой двойной шестигранный конус. Цветной тон задается углом поворота вокруг вертикальной оси относительно красного цвета. Цвета следуют по периметру, как и в модели HVS. HLS — результат модификации модели HSV за счет вытягивания вверх белого цвета. Дополнение каждого цвета отстоит на 180 от этого цветового тона. Насыщенность измеряется в радиальном направлении от 0 до 1. Светлота измеряется вертикально по оси от 0 (черный) до 1 (белый), (рис. 15.10).
Рис. 15.10. Модель HLS
Для ахроматических цветов насыщенность равна нулю, а максимально насыщенные цветовые тона получаются при насыщенности равной единице и светлоте равной 0,5.
Цилиндрическая цветовая модель
В основе цилиндрической цветовой модели используется цветовая система Манселла, основанная на наборе образцов света. Система Манселла — это стандарт восприятия. Цвет определяется:
Рис. 15.11. Цилиндрическая цветовая модель
На центральной оси значения интенсивности меняются от черного к белому. Цветовой тон определяется углом. Главное преимущество — одинаковые приращения насыщенности, тона и интенсивности вызывают ощущения одинаковых изменений при восприятии.
Цветные дисплеи и устройства получения твердых копий позволяют создавать широкий диапазон цветов. Одни цветовые сочетания хорошо гармонируют друг с другом, другие — взаимно несовместимы. Очень важно правильно подбирать цвета, чтобы они гармонировали друг с другом.
Выбор цветов обычно определяется путем проведения гладкой траектории в цветовом пространстве и/или путем ограничения диапазона используемых цветов в цветовой модели плоскостями (или шестигранными конусами) постоянной насыщенности, использование цветов одного и того же цветового тона, использование двух дополнительных цветов и их смесей, использование цветов постоянной светлоты.
При выборе цветов случайным образом, они будут выглядеть слишком яркими. Если сетку 1616 заполнять цветами случайным образом, она будет иметь мало привлекательный вид.
Если рисунок включает несколько цветов, то в качестве фона надо использовать дополнение к одному из них. Если цветов много, то фон лучше сделать серым. Если два примыкающих друг к другу цвета не гармонируют, их можно разделить черной линией.
С физиологической точки зрения низкая чувствительность глаза к синему цвету означает, что на черном фоне трудно различить синий цвет. Отсюда следует, что желтый цвет (дополнительный к синему) трудно различить на белом (дополнительный к черному).
Стоит начать считывать цветные или полутоновые изображения сканером формата А4 и 100 Мб-ый диск будет заполнен меньше чем за 1 час (размер графического файла от 400 Кб до нескольких Мб). А сравнимый по качеству с телепередачей компьютерный фильм требует хранения данных объемом около 22 Мб/сек. Поэтому на сегодняшний день остро стоит проблема сжатия и восстановления информации. Но сжатие файла сильно зависит от его структуры.
Для хранения графических данных используются разные форматы. В файле растровой графики содержится информация, необходимая компьютеру для воссоздания изображения. Каждый формат предусматривает собственный способ кодирования информации о пикселах и другой присущей компьютерным изображениям информации.
BMP
Формат файла BMP (сокращенно от BitMaP) - это формат растровой графики, используемый для Windows, в котором эта система хранит свои растровые изображения Для файлов в формате BMP чаще всего используется расширение BMP, хотя иногда может быть расширение RLE.
В файлах BMP информация о цвете каждого пиксела кодируется 1, 4, 8, 16 или 24 битами на пиксел. Число бит на пиксел определяет возможное число цветов в изображении. Изображение при глубине 1 бит на пиксел может иметь всего два цвета, а при глубине 24 бит на пиксел - более 16 млн. различных цветов.
Файл состоит из четырех основныых разделов: заголовка файла, информационного заголовка растровых данных, таблицы цветов и собственно растровых данных. Заголовок файла содержит информацию о файле, в том числе адрес, с которого начинается область растровых данных. В информационном заголовоке растровых данных содержатся сведения об изображении, хранящемся в файле, например, его высоте и ширине в пикселах. В таблице цветов хранятся значения основных цветов RGB (красный, зеленый, синий) для использования в дальнейшем в процессе получения большего количества оттенков в рисунке. Если же видеоадаптер не позволяет отображать более 256 цветов, то для точной цветопередачи можно программно устанавливать такие значения RGB в адаптерах таблиц цветов.
TIFF
Формат TIFF (Tagged Image File Format) появился в 1993 году. Он использовался в графического редактора PhotoStyler. Несмотря на то, что эта программа в настоящее время уже не используется, формат TIFF по-прежнему популярен.
В основном он применяется в издательских системах, то есть там, где требуется получать изображения наилучшего качества.
TIFF имеет еще одно неоспоримое достоинство – он очень удобен при переносе изображений между компьютерами различных типов (например, с PC на Macintosh и обратно).
TIFF – один из самых сложных форматов. В спецификации формата файлов TIFF определено достаточно большое количество разделов. Например, один раздел хранит информацию о ширине изображения в пикселах, другой - информацию о его высоте. В третьем разделе хранится таблица цветов, а в четвертый содержит сами растровые данные. Изображение, представленное в формате TIFF, полностью определяется его разделами, и этот формат файла легко расширяется, поскольку для придания файлу дополнительных свойств достаточно лишь определить дополнительные типы разделов.
Растровые данные файла TIFF могут сжиматься с использованием любого из нескольких методов, поэтому для чтения файлов TIFF должны быть средства распаковки RLE, LZW и несколько других.
И хотя файловый формат TIFF достаточно сложен, он остается одним из лучших для передачи растровых массивов с одной программы на другую благодаря своей универсальности. Он позволяет кодировать в двоичном виде практически любое изображение без потери его визуальных или каких-либо иных атрибутов.
GIF
Формат GIF (Graphics Interchange Format), появивишийся в 1987 году, является очень старым фрматом, но он по-прежнему популярен в сети Интернета. То, что отличает его от других графических форматов – это использование режима индексированных цветов (не более 256). Но это не мешает ему быть любимым форматом Web-мастеров, которые применяют его для создания и оформления Web-страниц. Главной причиной этого является использование небольших по размеру файлов.
начинается с заголовка, содержащего код, говорящий о том, что это именно GIF-файл, далее следует номер версии GIF и другая информация. Если файл хранит одно изображение, то за заголовком обычно располагается общая таблица цветов, определяющая цвета изображения. Если в файле хранится несколько изображений (формат GIF, аналогично TIFF, позволяет в одном файле кодировать два и больше изображений), то вместо общей таблицы цветов каждое изображение сопровождается своей собственной таблицей цветов.
Файл GIF имеет одну особенность — постепенное отображение изображения на экране. В этом случае строки изображения выводятся на экран не подряд, а в определенном порядке: сначала каждая 8-я, затем – 4-я и т.д. Таким образом, полностью изображение показывается в четыре прохода, что позволяет еще до полной загрузки изображения понять его суть и, в случае необходимости, прервать загрузку. Очень популярны анимированные GIF файлы. Например, собачки, смешно машущие ушами, или крокодил, раскрывающий свою зубатую пасть.
Основные достоинства формата GIF заключаются в широком распространении этого формата и его компактности. Но в изображениях, хранящихся в виде GIF-файла, не может быть использовано более 256 цветов.
PSD
Формат PSD является «родным» форматом Adobe Photoshop. Он может хранить информацию по слоям. Этот формат поддерживает глубину цвета вплоть до 16 бит на канал (48 бит на пиксел для цветных изображений и 16-бит на пиксел для черно-белых). Кроме этого храгится информация об альфа-каналах, слоях, контурах, прозрачности, векторных надписях и т.д. Он используется для хранения изображений, содержащих специфические, свойственные только Adobe Photoshop, элементы. Файлы в формате PSD могут просматриваться многими популярными программами просмотра графических файлов.
Формат PDF (Portable Document Format) в свое время был разработан компанией Adobe. Данный формат применяется для описания документов. Для для создания, редактирования и просмотра PDF-файлов используется специальная программа (Acrobat Reader). Этот формат весьма широко применяется в процессе допечатной подготовки.
PDF-формат позволяет выполнять много различных операций. Например, создавать электронные документы обмена данными. На сегодняшний день существует масса приложений, которые «понимают» данные в формате PDF и могут читать PDF-файлы. Кроме этого можно формировать интерактивные документы. Файлы в формате PDF могут применяться для создания электронных форм, данные из которых хранятся в базе данных.
JPEG
Формат JPEG (Joint Photographic Experts Group) является наиболее популярным среди профессионалов и любителей цифровой фотографии. Это легко объяснимо, поскольку именно этот формат обеспечивает минимальные размеры файлов изображений при возможности сохранения 24-битовых полноцветных изображений.
В основе лежит достаточно сложный алгоритм сжатия графических данных, работа которого основана на особенностях человеческого зрения.
Несмотря на то, что при сохранении изображений в формате JPEG обеспечивается высокая степень сжатия, при этом имеют место потери данных. И чем сильнее сжимается изображение, тем большими будут потери. Поэтому при использовании данного формата следует идти на компромисс и выбирать такую степень сжатия, при которой потери данных будут практически незаметны для человеческого глаза.
Сжатие информации делится на архивацию и компрессию. Первое происходит без потери качества, второе – с потерями. Разница между этими способами в том, что при втором не происходит полного восстановления исходного сохраненного изображения в полном качестве. Но каким бы не был алгоритм компрессии данных, для работы с ним файл нужно проанализировать и распаковать, т.е. вернуть данные в исходный незапакованный вид для их быстрой обработки (обычно это происходит незаметно для пользователя).
Архивация, или сжатие графических данных, используется как для растровой, так и для векторной графики. При этом способе уменьшения данных, программа анализирует наличие в сжимаемых данных некоторых одинаковых последовательностей данных, и исключает их, записывая вместо повторяющегося фрагмента ссылку на предыдущий такой же (для последующего восстановления). Такими одинаковыми последовательностями являются пикселы одного цвета, повторяющиеся текстовые символы, или некая информация, которая в рамках массива данных повторяется несколько раз. Например, растровый файл, имеющий фон строго одного цвета (например, синий), имеет в своей структуре очень много повторяющихся фрагментов.
Компрессия данных – это способ сохранения данных таким образом, при использовании которого не гарантируется полное восстановление исходных графических данных. При таком способе хранения данных обычно графическая информация немного теряется по сравнению с оригинальной, но этими искажениями вполне можно пренебречь и управлять. Обычно файлы, сохраненные с использованием этого способа хранения, занимают значительно меньше дискового пространства, чем файлы, сохраненные с использованием простой архивации. Суть методов сжатия с потерей качества – используя особенности восприятия графической инфрмации человеком, отбросить часть инфомации безвозвратно. Чем выше степень компрессии, тем больше ущерб качеству. Оптимальное решение выбирается для конкретного случая с учетом применения.
Компрессия нужна не всегда. Уменьшить размер графических данных можно, проанализировав имеющийся файл и удалив из него избыточный размер, цветность или разрешение. Результат тот же - уменьшение размера.
Как известно, любой файл, не взирая на то, какая информация в нем хранится, состоит из символов и, возможно, «невидимых» кодов управления печатью. Каждый символ в кодах ASCII представляется 1 байтом. Ниже рассмотрены несколько алгоритмов архивации.
Алгоритм Хаффмана
Символы заменяются кодовыми последовательностями разной длины. Чем чаще используется символ, тем короче код (например, буквы а, е, и, с — 3 бита, щ, х, э, ю — 8 бит). Могут использоваться готовые кодовые таблицы, или они могут строиться на основе статистического анализа конкретного файла. Гарантируется возможность декодирования, хотя кодовые последовательности имеют разную длину. Сжатие до 50%.
Алгоритм Лемпеля—Зива (LZW)
Алгоритм сжатия данных LZW основан на поиске и замене в исходном файле одинаковых последовательностей данных для их исключения и уменьшения размера исходного файла В отличие от предыдущего рассмотренного метода сжатия, он более разборчиво просматривает сжимаемые данные. Это приводит к лучшему результату.
Данный алгоритм основан на сведении к минимуму избыточности. Вместо кодирования каждого символа кодируются часто встречающие последовательности символов (например, слова «который», «также»). Имена же собственные, встречающиеся один раз не кодируются.
Программа алгоритма просматривает файл с текстом или байтами графической информации и выполняет статистический анализ для построения кодовой таблицы.
Если заменить 60-70% текста символами, длина которых меньше половины от первоначальной, можно добиться сжатия примерно 50%.
При применении этого алгоритма к загрузочным файлам (*.exe, *.com), результат составляет 10-20%, так как избыточность кода, создаваемого компиляторами, меньше избыточности текста на естественном языке.
Файлы баз данных тоже архивируются мало, так как могутт содержать редко повторяющуюся информацию (имена, номера телефонов, адрес).
Графические контурные файлы архивируются хорошо, так как обладают большой избыточностью (фон).
Полутоновые и цветные изображения тоже можно архивировать, но с меньшим успехом.
Данный тип сжатия не вносит искажений в исходный графический файл и подходит для обработки растровых данных любого типа - монохромных, черно-белых или полноцветных. Наилучшие результаты получаются при компрессии изображений с большими областями одинакового цвета или изображений с повторяющимися одинаковыми структурами. Этот метод демонстнрирует самые поразительные результаты степени сжатия (среди других существующих методов сжатия графических данных) при полном отсутствии потерь или искажений в исходных файлах. Используется в файлах формата TIFF, PDF, GIF, PostScript и других.
Алгоритм RLE (Run Length Encoding)
Изображение рассматривается как последовательность байтов. Одинаковые байты кодируются парой, первый байт (count) — счетчик одинаковых байтов, второй — байтом из кодируемой последовательности. Для отличия счетчика 2 его старших бита устанавливаются равными 1. Это позволяет кодировать последовательности длиной не более 63. Байты изображения со значениями больше 191 кодируются 2 байтами.
Достоинствами метода являются простота и скорость декодирования.
Декодирование происходит следующим образом — для очередного байта осуществляется проверка, установлены ли старшие биты не равными 0, если да, то байт является счетчиком, число повторений равно Сount (сбрасывается старшие биты). Следующий байт переписывается в видео память в Count экземплярах. Если старшие биты байта не установлены, то он переписывается в видеопамять без изменения.
CCITT Group 3, CCITT Group 4
Эти два похожие метода сжатия графических данных работают с однобитными изображениями, сохраненными в цветовой модели Bitmap. Основаны на поиске и исключении из исходного изображения дублирующихся последовательностей данных (как и в предыдущем типе сжатия - RLE). Оба ориентированы на упаковку именно растровой графической информации, так как работают с отдельными рядами пикселей в изображении. Изначально алгоритм был разработан для сжатия данных, передаваемых через факсимильные системы связи (CCITT Group 3), а более совершенная разновидность этого метода архивации данных (CCITT Group 4) подходит для записи монохромных изображений с более высокой степенью сжатия. Как и предыдущий алгоритм, он в основном подходит для сжатия изображений с большими одноцветными областями. Его достоинство - скорость выполнения, а недостаток - в ограничениях при компрессии графических данных (не все данные удается эффективно сжать таким образом). Этот метод - для файлов формата PDF, PostScript и других.
Обрезание хвостов
При форматировании жесткий диск разбивается на области (кластеры). Каждый кластер содержит определенное число секторов по 512 байт. В зависимости от НЖМД кластер содержит 7, 8 или 16 секторов (2, 4 или 8 Кб). Операционная система очень неэкономично управляет ресурсами. Она всегда выделяет для файла целое число кластеров. Если надо сохранить файл размером 1 байт, выделяется 1 кластер размером 8 Кб, причем оставшееся место использовано не будет. По теории вероятности на каждый файл теряется в среднем ½ кластера. (Чтобы проверить потерянное место на диске, надо воспользоваться программой FileSize пакета NortonUtilites).
Программы сжатия данных помогают занять практически все свободное пространство диска, упаковывая и размещая больше данных на неиспользованных участках.
Цветные и полутоновые файлы содержат большое количество информации (24 бита на пиксел в цветных и 8 бит на пиксел для черно-белых) и могут весить до нескольких Мб памяти (25 Мб при сканировании цветного изображения (10 т/мм)). Для таких файлов характерно постоянное изменение информации вдоль линии сканирования.
Алгоритмы сжатия с потерями основаны на особенностях цветовой чувствительности человеческого глаза. Глядя на картинку, человек выделяет крупные цветовые пятна, переходы между ними. Но человек может проигнорировать:
Например, глаз человека воспринимает относительную яркость, а не абсолютную. Нточка телевизора не может быть чернее, чем серый цвет выключенного телевизора. Видимый иссиня-черный цвет — не более, чем иллюзия, которая возникает из-за соседства с ним контрастных ярких тонов.
Также можно заметить, что на большой площади изображения изменение цвета и интенсивности часто незначительны (например, для неба). Сжатие по методу RLE позволяет уменьшить размеры файлов в 2-3 раза. Но это не решает полностью проблему, нужны более высокие степени сжатия.
Сжатие изображения по стандарту JPEG
Название алгоритма получило происхождение от английской аббревиатуры «Joint Photografic Experts Group» — «объединенная группа экспертов по обработке фотографий». Данный алгоритм обеспечивает уменьшение размера файла в 25-100 раз. Разработан он Международной организацией по стандартизации (ISO). Такое сжатие достигается за счет сжатия с потерями. Достаточно сложен с вычислительной точки зрения, так как занимает много процессорного времени.
Первоначальное и восстановленное изображения не одно и то же. Но информация усекается не просто так. Некоторую информацию можно исключить, и большинство людей этого не заметят. Кроме того, пользователь может контролировать уровень потерь, указывая степень сжатия в зависимости от того, что для него важнее — качество изображения или экономия памяти.
Кодирование изображения по алгоритму JPEG подразделяется на несколько этапов:
Y-компонента — это цветные изображение, показанное на черно-белом телевизоре.
U-компонента — информация о синем цвете.
V-компонента — информация о красном цвете.
Поэтому Y-компонента будет сжиматься в меньшей степени, чем U и V.
Рис. 16.1. Этапы сжатия
ДКП выполняется отдельно для Y, U и V-компонент. Изображение разбивается на блоки размером 88 пикселов. Такой участок с большой вероятностью содержит пикселы близкого цвета. При ДКП информация о 64 пикселах преобразуется в матрицу из 64 коэффициентов, которые характеризуют «энергию» исходных пикселов. Максимальные значения коэффициентов концентрируются в левом верхнем углу матрицы 88, минимальные — в правом нижнем. Первый коэффициент передает подавляющую часть «энергии», а количество «энергии», представляемой остальными коэффициентами, быстро убывает. Таким образом большая часть информации исходной матрицы 88 пикселов представляется первым элементом матрицы, преобразованной по ДКП. На этом этапе происходит некоторая потеря информации, связанная с принципиальной невозможностью точного обратного преобразования. Однако, она незначительна по сравнению с потерями на следующем этапе.
При восстановлении изображения шаги выполняются в обратном порядке.
Изображения, в которых соседние пикселы мало отличаются друг от друга, лучше поддаются сжатию. Однако чем меньше размер выходного файла, тем меньше степень «аккуратности» при работе программы-конвертора и, соответственно, ниже качество выходного изображения. Обычно в программах, позволяющих сохранять растровые данные, есть возможность некоторого компромисса между объемом выходного файла и качеством изображения (рис. 16.2). При лучшем качестве объем выходного файла в 3-5 раз меньше исходного незапакованного. При качестве похуже – меньше исходника в десятки раз, но, как правило, при этом качество изображения уже не позволяет использовать в ответственных задачах. Данный формат предназначен для хранения в основном фотографических изображений с большим количеством оттенков и цветовых переходов и почти не подходит для хранения однотонных изображений типа кадров из мультфильмов, скриншотов (сжатие будет слишком низким или качество картинки достигнет критической отметки). Этот метод сжатия графических данных используется в файлах формата PDF, PostScript, собственно в JPEG и других.
а
б
Рис. 16.2. Примеры сжатия изображения по по алгоритму JPEG.
Новый стандарт JPEG 2000
В его разработке приняли участие Международная организация по стандартизации (International Organization for Standardization), Международный союз телекоммуникаций (International Telecommunications Union), компании Agfa, Canon, Fujifilm, Hewlett-Packard, Kodak, LuraTech, Motorola, Ricoh, Sony и другие. Позволяет сжимать изображения в 200 раз без заметной для невооруженного глаза потери качества. Основным отличием JPEG2000 от предыдущей версии этого формата является использование алгоритма волнового преобразования (изображение описывается с помощью математических выражений как непрерывный поток) вместо преобразования Фурье, что и предотвращает появление характерных блоков. Умеет также без ущерба модифицировать (масштабировать, редактировать) рисунок, сохраненный в этом формате. Алгоритм волнового преобразования позволяет просматривать и распечатывать одно и то же изображение при различных (заданных пользователем) значениях разрешения и с требуемой степенью детализации. Благодаря этой особенности JPEG2000 быстро найдет свое место в Сети, поскольку обеспечит возможность загружать картинку с разными значениями разрешения в зависимости от пропускной способности конкретного канала связи. Да и тот факт, что пользователи Интернета смогут получать изображения высокого качества, немаловажен. Еще одно значимое преимущество JPEG2000 - возможность управлять 256-цветовыми каналами, а в результате получать качественные цветные изображения. Специалисты обещают, что в общем случае новый формат будет как минимум на 30% эффективнее, чем JPEG. И еще один плюс - новый стандарт является открытым.
Главным недостатком компрессии с частичной потерей качества является то, что эти потери, выражающиеся в искажении цветового тона или появлении характерной кубической структуры в контрастных участках изображения, возникают каждый раз при сохранении изображения и накладываются друг на друга при многократном сохранении файла в этом формате. Поэтому рекомендуется использовать форматы с частичной потерей качества только для хранения окончательных результатов работы, а не для промежуточных рабочих файлов.
Фрактальное сжатие изображений
Революция в обработке изображений реального мира произошла с выходом книги Мандельброта «Фрактальная геометрия природы». Фрактал — это структура, обладающая схожими формами разных размеров. Эти структуры могут имитировать с помощью рекурсивных функций. Фракталы не зависят от разрешения устройства. Это масштабированные картинки, которые можно описать небольшим конечным набором инструкций, с помощью компьютерной программы.
Проесс сжатия изображения подразделяется на следующие этапы:
Восстановление изображения:
Создание двух изображений одинакового размера, А и Б. Размер изображений может быть не равен размеру исходного изображения. Начальный рисунок областей А и Б не имеет значения. Это могут быть случайные данные, белое или черное.
Преобразование данных из области А в область Б. Для этого сначала делится изображение Б на домены так же, как и на первой стадии процесса сжатия (расположение доменов описано в заголовке файла). Теперь для каждого домена области Б проведится соответствующее аффинное преобразование ранговых областей изображения А, описанное коэффициентами из сжатого файла, и результат помещается в область Б. На этой стадии создается совершенно новое изображение.
Преобразование данных из области Б в область А. Этот шаг идентичен предыдущему, только изображения Б и А поменялись местами, т.е. теперь разделяется на блоки область А и отображаются на эти блоки ранговые области изображения Б.
Многократно повторяются второй и третий шаги процедуры восстановления данных до тех пор, пока изображения А и Б не станут неразличимыми.
Обманчиво простой процесс попеременного отображения двух изображений друг на друга приводит к созданию репродукции исходной картинки. Точность соответствия зависит от точности аффинного преобразования, коэффициенты которого вычисляются в процессе сжатия.
Алгоритмы сжатия и восстановления информации используют целочисленную арифметику и специальные методы уменьшения накапливающихся ошибок округления. В отличие от распространенных в настоящее время методов сжатия/восстановления графических изображений, фрактальное преобразование асимметрично: процесс восстановления нельзя провести путем простой инверсии процедуры сжатия. Сжатие требует гораздо большего количества вычислений, чем восстановление.
В процессе фрактального преобразования получается набор цифр, который в очень сжатой форме описывает изображение. Достигаемый при этом большой коэффициент сжатия позволяет хранить и передавать высококачественные изображения. При высоком разрешении исходного изображения фрактальное отображение гораздо более эффективно с точки зрения снижения объема сжатой информации.
Роджерс Д. Алгоритмические основы машинной графики.- М.: Мир, 1989.
И.Гардан. М.Люка. Машинная графика и автоматизация конструирования.- М.:Мир,1987.
Дж.Фолли. А Вэн Дэм. Основы интерактивной машинной графики. - М.: Мир, 1989.
И.Энджел. Практическое введение в машинную графику. - М.: Радио и связь, 1984.
Г.Эндерле, К.Кэнси. Программные средства машинной графики. Международный стандарт GKS. - М.: Радио и связь, 1988.
Л.Аммерал. Машинная графика на персональных компьютерах.- М.: Сол систем, 1992.
Л.Аммерал. Принципы программирования в машинной графике.- М.: Сол систем, 1992.
Роджерс Д. Математические основы машинной графики.- М.: Мир, 2003.
Тихомиров Ю. Программирование трехмерной графики. - С-Пет., 1998
Абраш Майкл Программирование графики. Таинства. – Киев: ЕвроСИБ, 1996.
Шикин Е.В., Боресков А.В. Компьютерная графика. Динамика, реалистические изображения. М.: "ДИАЛОГ-МИФИ", 1995. 228 с.
Donald Hearn, M. Pauline Baker. Computer Graphics. Prentice Hall, 1994. 652 p.
http://www.graphicon.ru/
http://algolist.manual.ru/
http://www.ict.edu.ru/
http://www.ixbt.com/
http://graphics.cs.msu.ru/library/
http://www.compress.ru/
http://3drazer.com/
http:// www.render.ru