Принципы представления изображения в памяти компьютера

Ахроматические модели

Имея представление о природе цвета, можно понять, что белый цвет соответствует равномерной смеси частот электромагнитных колебаний оптического диапазона, а черный — отсутствию света. Для описания изображений, содержащих пиксели только этих двух цветов, а также промежуточных оттенков серого цвета используют две ахроматические (не включающие цвета) модели. Их важность в компьютерной графике обусловлена тем, что ахроматические изображения очень распространены и с ними приходится работать довольно часто. Ахроматическими называются монохромные и полутоновые изображения.

 

Монохромные изображения

Монохромное (или штриховое) изображение представляет собой изображение, каждый пиксель которого может быть только одного из двух цветов: основного (чаще черного) или фонового (чаще белого). Промежуточные варианты исключены. Для представления цвета такого изображения используют единственный монохромный канал.

Монохромные изображения могут использоваться для хранения штриховой графики, например рисунков тушью или гравюр.

Для записи растрового изображения в памяти компьютера необходимо сохранить информацию о цвете каждого пикселя изображения.

Рис. 8. В Photoshop открыто монохромное изображение

 

Информация о цвете пикселя должна помещаться в ячейки памяти компьютера, который работает с цифровой информацией в двоичной системе счисления. Двоичный разряд может иметь два значения: единицу и ноль. В нашем случае при записи пикселей монохромного изображения, если пиксель окрашен в белый цвет, это означает, что точка люминофора экрана, отвечающая за отображение цвета данного пикселя, должна будет светиться (состояние — 1); если же пиксель окрашен в черный цвет, значит соответствующая точка экрана светиться не должна (состояние — 0).

Таким образом, чтобы «запомнить» цвет одного пикселя монохромного изображения, в памяти компьютера будет занята 1 ячейка (1 бит) памяти (состояние 1 или 0). На рис. 3.7 показано монохромное изображение в Photoshop.

Количество бит памяти, которое требуется для хранения информации о цвете одного пикселя изображения, называется глубиной цвета. Глубина цвета — один из важнейших параметров растрового изображения.

Глубина цвета монохромного изображения — 1 бит, поэтому такой тип изображений иногда называют однобитным или битовым.

Если монохромное изображение будет иметь размеры 100 * 100 пикселей, то для его хранения потребуется 100 пикселей х 100 пикселей х 1бит = 10000 бит = 1250 байт = 1,22 Кбайт памяти.

 

Полутоновые изображения

Полутоновое изображение отличается от монохромного тем, что составляющие его пиксели могут быть любого из оттенков, составленных смешением двух базовых цветов. Оттенком называется смесь базовых цветов модели в фиксированной пропорции. Таким образом, оттенки отличаются друг от друга процентным содержанием в них базового цвета.

Полутоновые изображения используются для хранения чернобелых фотографий, карандашных иллюстраций, а также в других случаях, когда без цвета можно обойтись.

На рис. 9 показано полутоновое изображение в Photoshop.

Рис. 9. В Photoshop открыто полутоновое изображение

 

Чтобы однозначно определить цвет пикселя полутонового изображения, условно все оттенки серого цвета, полученные в результате плавного перехода от черного к белому, разбили на 256 частей. Такое количество градаций яркости оказалось вполне достаточным, чтобы корректно отобразить, например, черно-белое фото.

Шкалу, содержащую 256 градаций яркости, где нулевое значение соответствует черному цвету (яркость — 0), а 255 — белому (максимальная яркость), называют серой шкалой (рис. 3.9).

Рис. 10. Серая шкала. Оттенки серого цвета появляются в процессе плавного перехода от черного цвета к белому

Для записи цвета пикселя полутонового изображения нужно указать номер цвета из оттенков серой шкалы (т.е. один из 256 возможных вариантов). Чтобы записать максимальное значение — 255 в двоичном коде, потребуется восьмизначное двоичное число, для хранения которого нужно 8 ячеек памяти (2⁸=256). Таким образом, глубина цвета полутонового изображения — 8 бит.

Если полутоновое изображение будет иметь размеры 100 х 100 пикселей, то для его хранения потребуется 100 пикселей х 100 пикселей х х 8 бит = 80 000 бит =10 000 байт = 9,76 Кбайт памяти.

Итак, для представления цвета полутонового изображения используется один полутоновый канал, содержащий 256 оттенков серого цвета. В связи с этим полутоновое изображение, имеющее те же физические размеры, что и монохромное (при одинаковом разрешении), займет в памяти компьютера в 8 раз больше места.

 

Хроматические модели

В отличие от точек ахроматических моделей точки изображений в хроматических моделях могут иметь оттенок любого цвета (отсюда название — полноцветные модели). Цвета в таких изображениях получаются также путем сложения базовых компонентов в различных пропорциях.

Существует много различных типов полноцветных моделей, но в графических редакторах, как правило, применяется не более четырех. Эти модели известны под названиями RGB, CMYK, Lab и HSB.

 

Изображения в модели Lab

Изображения каждого из цветовых каналов в моделях RGB и CMYK имеют разную яркость. При одинаковой интенсивности свечения наиболее ярким глаз человека воспринимает зеленый цвет, чуть менее ярким — красный и совсем темным — синий цвет. Таким образом, яркость является характеристикой восприятия, а не самого цвета.

В моделях RGB и CMYK яркость и цвет пикселей связаны между собой, поэтому при изменении одного параметра изменяется и другой. В модели Lab характеристика яркости отделена от параметров цвета. Информацию о яркости изображения несет отдельный канал L (яркость), а в каналах а и b хранятся значения составляющих цвета.

Модель Lab состоит из трех каналов:

· 1) L (Luminosity) — канал яркости;

· 2) а — цветовой канал, определяющий соотношение зеленой и красной составляющих;

· 3) b — цветовой канал, определяющий соотношение синей и желтой составляющих.

Поскольку канал яркости и цветовые каналы по сути являются полутоновыми, то для описания цвета одного пикселя изображения в модели Lab требуется 8 бит х 3 = 24 бита памяти, т.е. глубина цвета Lab-изображения равна 24 битам.

Изображения в данной модели будут иметь тот же объем файла, что и изображения в модели RGB.

Благодаря корректности описания цветов с помощью Lab, эту модель называют лабораторной и используют для калибровки цветопередающих устройств. Изображение в модели Lab представлено на рис. 16.

Рис. 16. Полноцветное изображение в модели Lab и его представление в цветовых каналах

 

Изображения в модели HSB

Модель HSB представлена в большинстве современных графических пакетов. Из всех используемых в настоящее время моделей эта модель наиболее точно соответствует способу восприятия цветов человеческим глазом. Она позволяет описывать цвета интуитивно понятным способом.

В модели HSB все цвета определяются с помощью комбинации трех базовых параметров:

Н (Hue) — цветовой тон,

S (Saturation) — насыщенность,

В (Brightness) — яркость.

Под цветовым тоном (Н) понимается свет с доминирующей длиной волны (оттенок). Обычно для описания цветового тона (оттенка) используется название цвета, например красный, оранжевый, зеленый или синий.

Однако для однозначного определения цвета недостаточно знать лишь его цветовой тон. Не случайно в названиях цвета часто встречаются дополнения: бледно-зеленый, ярко-красный и т.п. Этими дополнительными компонентами являются насыщенность и яркость.

Насыщенность (S) характеризует чистоту цвета. Изменение насыщенности цвета от нулевого до максимального значения соответствует видимому изменению цвета от нейтрально-серого до яркого спектрального. Можно сказать, насыщенность отражает, насколько далеко отстоит данный цвет от равного с ним по яркости белого цвета. В этом случае насыщенность можно измерять числом едва заметных переходов (градаций), лежащих между данным цветом и белым.

Яркость (В) характеризует интенсивность, с которой энергия света воздействует на рецепторы нашего глаза. Ее можно интерпретировать как относительную освещенность или затемненность цвета (светлоту цвета). Любые цвета и оттенки независимо от их цветового тона можно сравнить по яркости, т.е. определить, какой из них темнее, а какой светлее. Яркость не влияет на цветность, но от нее зависит то, насколько сильно цвет будет восприниматься глазом.

Когда говорят о яркости как атрибуте цвета, то под белым цветом понимают абсолютную (максимальную) яркость, а под черным цветом — полное отсутствие яркости. Серый цвет характеризует промежуточное значение яркости.

Модель HSB в отличие от RGB и CMYK носит абстрактный характер. Это связано с тем, что насыщенность и цветовой тон нельзя измерить непосредственно. Любая форма ввода цветовой информации начинается с определения красной, зеленой и синей составляющих, на базе которых затем с помощью математического пересчета получают компоненты HSB-модели. В результате эта цветовая модель имеет то же цветовое пространство, что и RGB.

Итак, знакомство с наиболее распространенными цветовыми моделями, применяемыми в компьютерной графике, показало разницу в методах представления цветовой информации в памяти компьютера и выявило необходимость задавать при создании графического документа подходящий тип цветовой модели с учетом прикладной функции и способа вывода изображения.

 

Вывод на печать

Как уже отмечалось выше, при выводе изображения на печать с помощью устройств, в которых применяются полиграфические растры, определяющим параметром печати является значение линиатуры. При выводе на печать полиграфический растр разворачивается под углом к горизонтали, поэтому пиксели изображения не совпадают с ячейками растра. Преобразование исходного растра в полиграфический называется растрированием и выполняется программными средствами. Такие средства могут быть автономными или встроенными в растровые графические программы. Процедура растрирования безусловно влияет на качество изображения, поэтому в практике электронной печати сложилось эмпирическое правило: для корректного вывода растрового изображения на устройство печати разрешение изображения должно превышать линиатуру в полтора-два раза. Эту, полученную опытным путем величину, назвали коэффициентом перехода от пикселей изображения к элементам растра.

Таким образом, растровое изображение, предназначенное для вывода на печать с линиатурой 150 lpi, должно создаваться или сканироваться с разрешением от 225 до 300 ppi. Но такое соотношение параметров справедливо лишь в случаях, когда изображение при выводе не будет масштабировано. Если при выводе требуется увеличить изображение, то программе придется увеличивать размер каждого пикселя, чтобы разместить то же их число на большем пространстве. При этом может исчезнуть эффект смыкания, что плохо повлияет на внешний вид отпечатка. Чтобы компенсировать подобное снижение качества изображения, которое в дальнейшем предполагается увеличивать, следует создавать или сканировать с повышенным разрешением. Значение этого разрешения можно рассчитать по формуле:

где Rj — разрешение, с которым следует создавать (сканировать) изображение; s_pr — вертикальный или горизонтальный размер отпечатка (после вывода); L — линиатура растра, lpi; к — коэффициент перехода от пикселей к элементам растра (1,5 2); — вертикальный или горизонтальный размер изображения.

Рассмотрим пример расчета. Пусть изображение с фотографии 10 х 15 см предполагается после сканирования увеличить до размеров постера (1,5 х 1 м) и вывести на печать с линиатурой 120 lpi. Определим оптимальное разрешение сканирования.

В нашем случае горизонтальный размер будущего отпечатка s_pr = = 1 м = 100 см, горизонтальный размер существующего изображения (который сохранится при сканировании) $,• = 10 см, линиатура растра (L) 120 lpi. Подставив все известные значения в формулу, получаем: 100×120×2/10 = 2400.

Учитывая, что величину коэффициента можно варьировать в пределах от 1,5 до 2, искомым значением приемлемого разрешения будет значение разрешения сканирования в диапазоне от 1800 до 2400 spi. В данном случае из множества значений разрешения сканирования выбран вариант 2400 spi, так как это значение больше соответствует оптическому разрешению сканера.

 

Принципы представления изображения в памяти компьютера

 

Изображения растровой, векторной и фрактальной графики имеют свои характерные особенности и внешне легко отличаются друг от друга. Но прежде всего они различаются способом представления изображения в памяти компьютера.

Как вы уже знаете, документы фрактальной графики не хранят в памяти компьютера информацию об отдельных элементах изображения, а значит и не нуждаются в специальном ее представлении. Фрактальная картинка выстраивается по сохраненной в документе формуле. Таким образом, уместно говорить, что в компьютерной графике существуют два подхода к представлению (кодированию) графической информации — растровый и векторный.

Можно рассмотреть разницу в кодировании графической информации на примере представления одного и того же фрагмента изображения в растровом или векторном виде.

Пусть для изображения буквы К используется маленький монитор с растровой сеткой размером 10x10 и черно-белым изображением (рис. 6).

Рис. 6. Имитация изображения буквы на экране, где каждая клетка соответствует одному пикселю

 

Представим этот код в виде битовой матрицы, в которой строки и столбцы соответствуют строкам и столбцам растровой сетки. Пусть 1 обозначает черный пиксель, а 0 — белый. В итоге матрица изображения будет выглядеть следующим образом:

Поскольку первым элементом матрицы обычно считается элемент первой строки первого столбца, то положение пикселей всех растровых изображений (в том числе и на экране монитора) задается в системе графических координат, где начало координат расположено в верхнем левом углу экрана, горизонтальная ось X направлена слева направо, а вертикальная ось Y — сверху вниз.

В отличие от пиксельной модели в векторной модели структуры данных соответствуют не пикселям, а более крупным и семантически нагруженным объектам изображения. В векторном представлении буква К — это три линии. Всякая прямая линия описывается указанием координат ее концов в таком виде:

ПРЯМАЯ ЛИНИЯ (XI, Yl,X2, Y2).

Таким образом, изображение буквы К можно описать так:

При выполнении построений в программах векторной графики положение и форма графических примитивов задаются в системе графических координат, где, как правило, начало координат находится в нижнем левом углу изображения, горизонтальная ось X направлена слева направо, а вертикальная ось Y — снизу вверх.

Безусловно, при создании изображений в программах растровой или векторной графики пользователь не составляет никаких матриц и уравнений, графические редакторы автоматически преобразовывают созданное пользователем изображение в соответствующую форму для обработки и хранения в памяти компьютера. Совокупность значений параметров, фиксирующих цвет пиксела или свойства векторного объекта составляют дескриптор. Совокупность дескрипторов, соответствующих всем элементам изображения, приведенных в фиксированной последовательности, образует информационную модель изображения. Объем и количество дескрипторов, содержащих полную информацию об изображении, в конечном итоге и определяют размер файла графического документа.

В построении информационной модели растрового изображения решающую роль играет выбор цветовой модели, соответствующей типу изображения. Именно ее выбор в значительной степени определяет внешний вид документа и влияет на размер файла изображения.

Дескрипторы объектов, составляющих векторную модель, так же неодинаковы — их структура и размеры зависят от типа объекта, которому соответствует дескриптор, и значений его атрибутов. Например, описание контура, проходящего через три точки, займет в памяти меньше места, чем описание контура, проходящего через триста точек. Для назначения цвета векторным объектам используются те же принципы представления цвета, что и для растровой модели, но цветовые характеристики изображения практически не оказывают влияния на размер его векторной модели.