Субдискретизация компонентов цветности JPEG

↑

⇐ ПредыдущаяСтр 5 из 5

При поступлении несжатых данных в общепринятом формате (разное разрешение для всех каналов) компрессор JPEG должен уменьшить разрешение каналов цветности путем субдискретизации, или усреднения групп пикселей. Стандарт JPEG предлагает несколько различных вариантов определения коэффициентов дискретизации, или относительных размеров каналов субдискретизации. Канал яркости всегда остается с полным разрешением (дискретизация 1:1). Для обоих каналов цветности обычно производится субдискретизация 2:1 в горизонтальном направлении и 1:1 или 2:1 — в вертикальном. При этом подразумевается, что пиксель цветности будет охватывать ту же область, что и блок 2х1 или 2х2 пикселей яркости. Согласно терминологии JPEG, эти процессы называются 2hlv- и 2Ь2у-дискретизацией соответственно.

7.Физические и логические пиксели. В КГ для указания местоположения объекта используется математические координаты, однако, поверхность отображения на устройстве вывода - это реал физический объект. Поэтому существует разница м/у физическими и логическими пикселями. 1) Физические пиксели - это реальные точки, отображаемые на устройстве вывода, т.е. это наименьшие физические элементы поверхности отображения, которые можно обрабатывать аппаратным или программным способами. Устройства отображения формируют отдельный пиксель из нескольких цветовых составляющих, т.е. несколько по-разному окрашенных точек, которые человеческий глаз, находящийся на достаточном от них расстоянии, воспринимает как единый, однородно окрашенный пиксель. Поскольку физические пиксели занимают определённую площадь поверхности отображения, то на расстояние м/у двумя соседними пикселями вводится ограничение. Под разрешением понимается изображение, приходящее на единицу пиксельного изображения. Разрешение по горизонтали и по вертикали м.б. различным. Традиционной единицей измерения изображения является ppi (pixels pur inch), dpi(dots pur inch). Разрешение pps: R_pps=0,4R_ppi. 2) Логические пиксели – подобны математическим точкам, имеют местоположение, но не занимают физического пространства. Поэтому при отображении значения логических пикселей из растровых данных физические пиксели экрана должны учитывать реальные размеры и расположение физических пикселей. Значение разрешения изображения зависит от 2-х факторов: 1) кол-во логических пикселей в строках и столбцах растра; 2) от физического размера этих пикселей. Для расчета размеров пиксельного изображения при выводе на печать используется следующая формула: Lвых=Nгор/Rpps= =600/(0,4*72)=600/28,8=20,8 см. Hвых=Nверт/Rpps=1200/ /(0,4*72)=41,7 см. Lвых - это размер пиксельного изображения после вывода. Nгор – кол-во пикселей по горизонтали; Nверт – кол-во пикселей по вертикали. Rppi=600 ppi; Lвых2=600/(0,4*600)= =2,5 см. Hвых2=1200/(0,4*600)=5 см. Пиксельная глубина – это кол-во битов, используемых для представления пикселей. Чем больше значение пикселей глубины, тем больше кол-во цветов: 000000000000000000000000 – 24 бит. 13.Аддитивные цветовые модели Новые цвета получаются посредством сложения основного цвета + черный, чем больше интенсивность добавляемого цвета, тем ближе результирующий цвет к белому. Смешивание всех основных цветов дает чистый белый цвет, если значение их интенсивностей max и чисто черный, если = 0. Адд. цвет-е среды являютсяся самосветящимися. RGB(red green blue) одна из самых распространенных. Выбор основных цветов обусловлен физиологией человеческого зрения, именно к этим цветам глаз наиболее чувствителен. Для получения нового цвета, разное кол-во R,G,B добавляются к черному. В граф. файлах, представляют пиксели в виде числового триплета, трех числовых величин, соответствующих интенсивности красного, зеленого и синего цветов. Первая колорометрическая система. Для представления модели выбраны след. Излучения. R- λ=700 нм, G- λ=546,1 нм, B- λ=435,8 нм

16.Использование планшетных цветов. Простые или смесаные цвета которые воспроизводятся на бумаге готовыми смесовыми красками. Особенность эти цвета не прозрачны, т.е. отражают свет поверхостным слоем. Это позволяет добиться воспроизведения очень ярких цветов и эффектов металлизации и иризации (голограммы). Планшетные краски используются вместо CMYK красок или в добавлении к ним. 17. Цветовые модели повышенной точности В этих моделях повышена точность воспроизведения цвета за счет увеличения цветового разрешения модели путем введения новых дополнительных цветов. Например: разрешающая способность цветовой модели CMY обычно 32бита на пиксель, м.б. увеличена до 48 бит/пиксель за счет введения доп. 2-х цветов и 8 бит для отображения каждого из них. Цветовая модель: YOMCGK (Pantore Hexacrome). 18.Наложение и прозрачность изображений. Для того чтобы изображение можно было накладывать друг на друга, существует механизм задания прозрачности, на уровне всего изображения, фрагмента или отдельных пикселей. Прозрачность управляется при помощи дополнительной информации, содержащейся в каждом элементе pixel данных. Самый простой – добавление к пиксельным данных оверлейного бита. TGA 16 бит/цвет = 5х3+1 оверлейный бит, 0-прозрач 1- полностью не прозрачный. Используют оверлейный пиксели для того чтобы отключить изображение любой части изображения. Такое вырезание изображения можно использовать при наложении на любое другое и этот процесс называется цветовой рирпроекцией. TGA(32 бита)=8(R)+ 8(G)+ 8(B)+8(прозрачность); 8 бит прозрачности называется α-каналом и в идеале поддерживает 256 уровней прозрачности. 0-полностью прозрачный; 255-полностью не прозрачен. Данные определяющие прозрачность –программно зависимые, т.к. либо они сохраняются в части пиксельных данных, либо в виде 4ой плоскости, или отдельным блоком информации. 26. Организация данных в виде строк развертки. При такой организ-ии пиксел данные в файле, описывающие это изображ-ие,предст собой послед-ти наборов значений, где каждый набор соответ-ет строке изображ-ия. Несколько строк представл-ся несколькими наборами, записанными в файл от начала до конца. Если данные организованные в виде строк развертки, то они м. б. сохранены в файле 3я способами: 1. в виде непрерывных данных 2. В виде полос 3. в виде фрагментов. Непрерывные данные - это простейший способ организ-ии данных, когда данные записыв-ся в файл непрерывно строка за строкой. При воспроизвед-ии данные читаются в том же порядке в кот они были записаны.

Полосы -в файлах, организ-х т.о., изображения хранятся в виде полос,кажд из кот-х сод-т непрерывно записанные строки. Общее изображ предст-ся нескол полосами; каждая полоса может храниться в файле отдельно от других. Полосы разделяют изображ-ие на несколько сегментов, кажд из кот-х всегда имеет ту же ширину, что и оригинальное изображ-ие и высоту, заданную пользователем. Полосы облегчают управление данными на комп-х с огранич памятью, а также используется для обработки информации при предоставлении в интернет.

?// 1280*1024. 1 байт/пиксель≈получим изображ-ие размером 1310720 байт=1280 Кбайт=1,25 Мб. 3 байта/пиксель≈3,75 Мб. Разбиваем изображ-ие на 8 полос по 128 строк в полосе≈1024≈нужно 160 Кб на обработку одной полосы.? Организация данных в виде полос позволяет программе визуализ-ии обработать только 1 полосу за раз. Поэтому и примен-ся на комп-х с ограниченной памятью. Форматы, треб или позвол-ие организацию данных в виде полос, сод-ат в заголовке файла инф-ию о колич-ве полос, о размере и смещении каждой полосы в файле. Фрагменты -подобны полосам, но каждый фрагмент соответствует вертик-ой области изображ-ия. Фрагменты могут им любую ширину, от 1 пикселя до ширины всего изображ-ия. Фрагменты организ т.о., что пиксел данные,соответ-ие одному фрагменты.кратны 16 Кбайтам,а их высота и ширина кратна 16-ти пикселям.(16-ти или 8-ми Кб).Если данные изображ-ия организованы в виде фрагментов,то фрагментируется всё изображение. Все фрагменты им одинак размер,фрагменты не перекрываются. Фрагментация данных позвол оптимизировать степень сжатия путём применения к различн частям изображ-ия различных схем сжатия. Т.к. фрагменты можно раскодировать независимо от др от др, файловые форматы, позволяющие применять фрагменты, содержат в заголовке файла сведения о колич-ве фрагментов, их размере и смещении.

30. Сжатие данных Сжатие данных – процесс, применяемый для уменьшения физич. размера блока инф. Сжатие – один из типов кодирования. Программа-компрессор сжимает, а программа-декомпрессор восстанавливает данные. Декомпрессор может работать единственно на базе алгоритма сжатия. Почти каждый современный растровый формат вкл-ет в себя какой-нибудь метод сжатия. Основные методы сжатия: - RLE – метод группового кодирования; - LZV – метод Лемпела-Зива-Велча; - CCITT – метод, частным случаем которого явл-ся алгоритм Хаффмана; - DCT – метод дискретных косинус-преобразований (применяется при сжатии jpeg); - фрактальное сжатие. Сжатие растровых и векторных данных осуществляется по разному. В растр. файлах обычно сжимаются только данные изображения, заголовок и все остальные структуры типа таблицы цветов, концовка и т.д. остаются несжатыми. Векторные файлы вообще не имеют собственной схемы сжатия, т.к.: данные уже представлены в компактной форме. Вект. изображения читаются с маленькой скоростью, если добавить и распаковку файла, то этот процесс станет еще более медленным; если вект. файлы сжимаются, то сжимается весь файл целиком, включая заголовок (сжатие архиваторами zip, rar и т.д.) Степень сжатия-определяет отношение объема несжатых данных к объему сжатых.

⇐ Предыдущая 1 2 3 45