Преимущества и недостатки векторных файлов.

↑

▷ Содержание

Стр 1 из 5Следующая ⇒

Преимущества и недостатки векторных файлов.

Преимущества:

1.векторные файлы наиболее удобны для хранения изображений, которые могут быть разложены на простейшие геометрические объекты.

2.векторные данные легко масштабируются и поддаются любым манипуляциям, позволяющим адаптировать их к различным устройствам вывода.

3.текст представлен отдельной категорией объектов,что позволяет изменять тексты и пар-ры его отображения на любой стадии работы

4.для размещения вект.файла в памяти компа не требуется много места.Цвет.хар-ки вект.файла не влияют на размеры вект файла.

5.вект.изображения м.б. разложены на объекты с помощью произвольной степени детализации,т.к. любому объекту изобр-ия м.б. поставлен в соотв-ии отд-ый объект или группа объектов

Недостатки:

1.векторные файлы неудобно применять для хранения сложных изображений, как фотография.

2.внешнее представление векторных изображений может изменяться в зависимости от отображающей их программы

3.векторные данные плохо отображаются на растровых устройствах вывода.

4.визуализация векторных данных может потребовать значительно больше времени, чем визуализация растровых данных равной сложности.

Растровые файлы и их структура.

Основными компонентами растр файла является заголовок и растровые данные.

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

С применением палитры

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

RLE схема битового, байтового и пиксельного уровней.

Различие между этими способами кодирования заключается в формировании пакетов, соответствующих группам символов.

Большинство форматов графических файлов в зависимости от уровня обрабатываемых данных выделяют 3 класса RLE схем.

RLE-схемы битового уровня

Кодируют в группы биты строк развертки, игнорируя при этом границы байтов и слов. Используются только для обработки монохромных, т.е. однобитовых изображений, содержащих достаточное количество битовых групп.

RLE схемы битового уровня кодируют в группу от 1 до 128 битов, создавая из них однобайтовые пакеты. 7 младших битов этого байта – это счетчик группы, старший бит содержит значение группы.

7 – ой бит – (0/1), значение группы

6-0 – ой биты – счетчик группы (0-127)

RLE-схемы байтового уровня

Кодируют в группы одинаковые байтовые значения, игнорируя отдельные биты и слова.

Используются для изображений, в которых каждый пиксель содержит 8 бит информации.

RLE кодирует группы байтов в 2-х байтовые пакеты

1-ый байт – счетчик группы(0-255)

2-ой байт – значение группы (0-255)

Существует схема 2-х байтового кодирования, позволяющая хранить в потоке закодированных данных – литералы – незакодированные группы байтов.

В такой схеме 7 младших битов 1-го байта пакета содержат счетчик группы, а старший бит 1-го байта – тип группы:

1 – закодированная группа

0 – литеральная группа, т. е следующие байты должны читаться напрямую из закодированных данных изображения в количестве, указанном счетчиком группы +1.

1-ый байт 1-127 – счетчик

2-ой байт 0-255 – значение группы

RLE-схемы пиксельного уровня

Применяется, когда для хранения одного пиксельного значения используется два или более смежных байтов изображения.

На пиксельном уровне биты игнорируются, а байты принимаются во внимание только для идентификации цветового канала. Размер закодированного пакета зависит от размера пиксельных значений, подлежащих кодированию.

1-ый байт – счетчик (0-255)

2-ой байт – пиксель 1-го канала (0-255)

3-ий байт – пиксель 2-го канала (0-255)

4-ый байт – пиксель 3-го канала (0-255)

Сведения о количестве битов или байтов в пикселе записаны в заголовке файла изображения, там же сведения о схеме кодирования.

В RLE схемах пиксельного уровня счетчик содержит сведения о количестве пикселей, а не о количестве байтов.

Варианты группового кодирования.

Обычно данные изобр. кодируются последовательно начиная с 1-го левого угла последовательно к линиям разрыва до правого нижнего угла (т.е. кодирование осуществляется по оси X).

Есть альтернативная кодирование, когда оно осуществляется по оси Y.

Так же существует кодирование методом RLE, по фрагментам.

Есть так же кодирование «зигзагом».

Есть один вариант группового кодирования, это RLE с потерями(редкое использование). При таком кодир. используется выпадение 1 или 2 младших битов.

RLE кодирование должно всегда останавливаться в каждой строке развертки, т.о. предотвращается проблема «перекрестного кодирования».

«перекрестное кодирование»-это слияние строк развертки, происходящая из-за того, что в процессе кодир. различия между ними теряется.

Этапы сжатия JPEG

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

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

Из RGB в YUV:

Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B

U = -0.169R – 0.331G + 0.5B + 128

V = 0.5R – 0.419G – 0.081B + 128

(в лекции не было, на всякий случай):

Обратное преобразование:

YUV – RGB:

R = Y + 1.402(Cr - 128)

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

B = Y + 1.772(Cb - 128)

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

3). Дискретные косинус- преобразования (ДКП):

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

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

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

MPEG сжатие

Стандарт MPEG (Moving Picture Expert Group) начал разрабатываться в 1988г. Комитеты ISO MPEG и JPEG начинали свою работу как одна группа, ориентированная на две различные цели. Затем JPEG сконцентрировала свои усилия на сжатии неподвижных изображений, a MPEG — на кодировании и синхронизации аудио- и видеосигналов в едином потоке данных. Эти стандарты различны и предназначены для разных целей, хотя MPEG и использует метод покадрового сжатия данных, подобный тому, который применяет JPEG. Первоочередным направлением в построении алгоритмов всех стандартов MPEG является отыскание и устранение информации, избыточной с точки зрении субъективного восприятия человеком.

В MPEG применяется метод асимметричного сжатия, при котором процесс сжатия более сложен, чем распаковка. Формат особенно удобен при использовании приложениями, которые записывают данные лишь однажды, а читают их по многу раз.

В MPEG при обработке видеоданных применяются два типа сжатия: внутрикадровое и межкадровое кодирование.

Видеоизображений.

Ширикое использование получила программа Pinnacle Studio для обработки видеоизображений. Она может захватывать видео с источника и передавать на ПК. Затем с этими данными можно делать работать(вставить различные эффекты, обрезать видео, работа со звуком и т.п.). Далее можно сохранить получившееся видео в различных форматах.

(Остальные программы описывать не буду если нужно напишите сами).

В больших и сложных изображениях косвенное сохранение цветов с использованием палитры экономит память за счет сокращения объема данных.

Если объем растровых данных в файле невелик или используется больше 255 цветов, то включение в файл палитры может привести к обратному результату, т.е. требуемый объем памяти возрастет. Косвенное задание цветов имеет некоторые преимущества:

1. Всегда можно узнать, сколько цветов содержит изображение;

2. Очень удобно менять цвета изображения, для этого достаточно изменить в палитре значение одного цвета на значение другого.

К недостаткам относится то, что палитру неэффективно применять для полноцветного изображения.

10. Цветовые пространства.

Чтобы передать цвет, нужно задать несколько значений, определяющих интенсивность цветовых каналов //каждого из основных цветов, которые смешивают для получения составных цветов//. Составной цвет задаётся упорядоченным набором значений различной интенсивности цветовых каналов. Цвет задается посредством цветового триплета. Порядок следования цветовых составляющих может быть произвольным, а порядок и обработка цветовых составляющих в пиксельном значении – разные в отдельных форматах. Этот порядок следования наиболее предпочтителен, т.к. он соответствует порядку следования электромагнитных частот в спектре.

Наиболее распространенным способом передачи цвета является модель RGB. В модели RGB –(0,0,0)-черный,

(255,255,255)-белый.

11. Цвет

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

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

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

12. Цветовые модели

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

Заголовок растрового файла.

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

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

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

кол-во pix в строке -ширина изобр-я;

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

кол-во цв.плоскотей -обычно =1

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

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

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

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

Растровые данные.

Тот факт что пиксели выводятся в виде строк развертки по всей ширине поверхности отображения определяет порядок данных в растровом файле.

Т.к. строки развертки объединяют пиксели то это позволяет рассматривать местоположение каждого пикселя в заданных логических координатах.

Растровые данные могут быть образованны одним из 2-х способов:

1) В виде строк развертки.

2) В виде плоскостей.

Продолжение вопроса 36.

При перекрестном кодир. выигрывается несколько байтов при сжатие данных, но усложняется процесс декодирования и нарушается осн. принцип организации растрового изображения в виде строк развертки.

Поэтому прог-а кодировщик помещает в закодир. данные маркер конца строки развертки(EOL).

Этот маркер представляет собой уникальный пакет точно опр-ый в сертификации RLE используемый в конкретном формате.

Др. способом опр-ия начальной точки любой строки развертки, создание таблиц строк развертки, которые содержат по одному элементу в каждой строке.

Инф-ия о том какой из способов кодир. применяется, помещается в заголовок вместе со всей служебной инф-ией.

Сжатие методом LZW

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

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

Словарь при LWZ

Алгоритм LZW относится к методу адаптивного кодирования. Этот алгоритм из данных входного потока строит словарь. Образцы данных, поступающих для кодирования идентифицируются и сопоставляются с записями словаря. Если подстрока не представлена в словаре, то создается и записывается в словарь кодовая фраза. Затем эта фраза записывается в выходной поток сжатых данных.

Для LZW необязательно сохранять словарь для последующего декодирования входных потоков данных. Декодирование данных осуществляется в порядке, обратном кодированию. Декомпрессор читает из потока закодированных данных код. Если его еще нет в словаре, добавляет его туда. Затем этот код переводится в строку и записывается в выходной поток несжатых данных.

При сжатии текстовых файлов LZW инициализирует первые 256 записей словаря 8-ибитовых символов ASCII. Эти фразы представляют все возможные значения, которые могут встретиться в потоке данных. Из этих же данных строятся все подстроки.

Т.к. LZW кодировщик и декодер начинают с инициализации словаря, то декодеру не нужен оригинальный словарь, он строит словарь-дубликат в процессе кодирования.

Фрактальная графика

Фрактал – это объект, отдельные элементы которого наследуют свойства родительских структур.

Фрактальными свойствами обладают многие природные объекты, такие как снежинка, кристаллы, растения.

Таким образом можно получить объекты любого уровня сложности по простому алгоритму, и вся информация, необходимая для восприятия этого рисунка будет занимать 10-ки байт.

Сейчас исследование фракталов развивается по 2-м направлениям:

Фрактал – наилучшее направление живой природы

Фрактал как способ сжатия информации

Фрактальная геометрия появилась в конце 70-х годов.

Слово фрактал образовано от латинского fractus – состоящий из фрагментов. Термин фрактал предложил Бенуа Мандельброт. По его определению фракталом называется структура, состоящая из частей, которые в каком-то смысле подобны целому.

В 1977г. Мандельброт издал книгу «Фрактальная геометрия в природе». Это и считается началом фрактальной графики и геометрии. В любом фрактале найдется такая часть, которая содержит информацию о всем фрактале.

Построение геометрического фрактала

Фракталы в 2-хмерном случае получают с помощью некоторой ломанной. В 3-хмерном случае некоторой поверхностью, называемой генератором.

За один шаг алгоритма каждый из отрезков, составляющих ломанную, заменяется на ломанную- генератор в соответствующем масштабе. В результате такой замены получается следующее поколение элементов.

Для снежинки Кох в 1-ом поколении каждый отрезок заменяется на 4 звена каждое по 1/3 отрезка.

Для получения следующего поколения каждое звено нового элемента заменяется на уменьшенный образующий элемент, так называемый ломанной-генератор.

Кривая n-го поколения при любом конечном n называется предфракталом. При n → ∞ получится фрактал.

Построение графического фрактала

Выбирается точка на комплексной плоскости.

Действуем на нее отображением х → х² + с, в результате чего точка перемещается на плоскость. На полученную точку повторно действуем отображением.

Если в результате точка убегает на бесконечность, красим ее в один цвет, если прыгает вокруг исходного положения, то красим ее в черный цвет. Эти действия повторяем для всех точек плоскости. Таким образом получаем 2-хцветный фрактал – он называется множеством Жулиа. Форма множества Жулиа меняется в зависимости от коэффициента с.

Многоцветный фрактал получают таким образом. Точки не убегающие на бесконечность красят в один цвет, убегающие за одну итерацию – во второй цвет и т.д.

Преимущества и недостатки векторных файлов.

Преимущества:

1.векторные файлы наиболее удобны для хранения изображений, которые могут быть разложены на простейшие геометрические объекты.

2.векторные данные легко масштабируются и поддаются любым манипуляциям, позволяющим адаптировать их к различным устройствам вывода.

3.текст представлен отдельной категорией объектов,что позволяет изменять тексты и пар-ры его отображения на любой стадии работы

4.для размещения вект.файла в памяти компа не требуется много места.Цвет.хар-ки вект.файла не влияют на размеры вект файла.

5.вект.изображения м.б. разложены на объекты с помощью произвольной степени детализации,т.к. любому объекту изобр-ия м.б. поставлен в соотв-ии отд-ый объект или группа объектов

Недостатки:

1.векторные файлы неудобно применять для хранения сложных изображений, как фотография.

2.внешнее представление векторных изображений может изменяться в зависимости от отображающей их программы

3.векторные данные плохо отображаются на растровых устройствах вывода.

4.визуализация векторных данных может потребовать значительно больше времени, чем визуализация растровых данных равной сложности.

Познавательные статьи:



Где возникла философия и почему?

Относительная высота сжатой зоны бетона

Сущность проекции Гаусса-Крюгера и использование ее в геодезии

Тарифы на перевозку пассажиров