Реферат: Цифровая обработка графики

РЕФЕРАТ.

Кодирование изображений.

Садыков М.Р.

27 июля 1997 года.

1.Цвет

Человеческийглаз состоит примерно из 7 млн.колбочеки 120 млн. палочек.Функция палочек заключается в «ночномзрении» — светочувствительностии приспособлении к окружающей яркости. Функция колбочек — «дневное зрение» — восприятие цвета, формыи деталей предмета. В них заложены три типа воспринимающихэлементов, каждое изкоторых воспринимает световое излучение только определенной длины волн, соответствующих одному из трех основных цветов: красному, зеленому и синему. Остальные цвета и оттенки получаютсясмешением этих трех.

Человеческийглаз воспринимает цветовую информацию в диапазоне волн примерно от 380 нм (синий цвет) до 770 нм (красный цвет). Причем наилучшую чувствительностьимеет в районе 520 нм (зеленыйцвет).

Нарисунке показана чувствительностьглаза в зависимости от длины принимаемойволны. Область частот, левее синей — ультрафиолетовые волны, правее красной — инфракрасные волны.

Грассманпривел законы природы цвета:

1.: красный, зеленый и синийцвета;цветовой тон (доминирующаядлина волны), насыщенность (чистоту) и яркость (светлость).

2.,то есть <img src="/cache/referats/3080/image002.gif" v:shapes="_x0000_i1025">, где <img src="/cache/referats/3080/image004.gif" v:shapes="_x0000_i1026">. Длясмеси двух цветов <img src="/cache/referats/3080/image006.gif" v:shapes="_x0000_i1027"> и <img src="/cache/referats/3080/image008.gif" v:shapes="_x0000_i1028"> имеет место равенство: <img src="/cache/referats/3080/image010.gif" v:shapes="_x0000_i1029">Если цвет <img src="/cache/referats/3080/image012.gif" v:shapes="_x0000_i1030"> равен цвету <img src="/cache/referats/3080/image014.gif" v:shapes="_x0000_i1031"> и цвет <img src="/cache/referats/3080/image016.gif" v:shapes="_x0000_i1032"> тоже равен цвету <img src="/cache/referats/3080/image014.gif" v:shapes="_x0000_i1033"><img src="/cache/referats/3080/image018.gif" v:shapes="_x0000_i1034"><img src="/cache/referats/3080/image012.gif" v:shapes="_x0000_i1035"> равен цвету <img src="/cache/referats/3080/image016.gif" v:shapes="_x0000_i1036"> независимо отструктуры спектров энергии <img src="/cache/referats/3080/image020.gif" v:shapes="_x0000_i1037">

3., а другие остаютсяпостоянными, то цветсмеси будет меняться непрерывно.

Рассмотримосновные цветовые модели:

RGB.

Данная модель построена на основестроения глаза. Онаидеально удобна для светящихсяповерхностей(мониторы, телевизоры, цветные лампы и т.п.). В основе ее лежат три цвета: Red- красный,Green- зеленый иBlue — синий. Еще Ломоносов заметил,что с помощью этих трех основных цветовможно получить почти весь видимый спектр. Например, желтыйцвет- это сложение красного и зеленого. Поэтому RGB называютаддитивной системой смешения цветов.

Чаще всего данную модельпредставляют в виде единичного куба с ортами: (1;0;0) — красный, (0;1;0)- зеленый, (0;0;1)- синий и началом (0;0;0)- черный. На рисунке показан куб итакже распределение цветов вдоль указанных векторов.

CMY.

Данная модель применяется дляотражающих поверхностей(типографскихи принтерных красок, пленоки т.п.). Ее основныецвета: Cyan — голубой,Magenta — пурпурный иYellow — желтый являютсядополнительными к основным цветам RGB. Дополнительный цвет — разность между белым и данным, например, желтый = белый — синий.

Поэтому CMY называют субтрактивной системойсмешения цветов. Например,при пропускании света пурпурный объект поглощается зеленая часть спектра, если далее пропустить черезжелтый объект, топоглотится синяя часть спектра и останется лишь красный цвет. Данный принцип используют светофильтры. На верхнем рисунке в кругах- основные цвета системы RGB,на пересечениях — их смешения. Аналогичным образомработают с красками художники,формируя необходимую палитру. Нанижнем рисунке в кругах — основные цвета CMY, на пересечениях — смешения. Связь между RGBи CMY можно выразить через следующую формулу:

Наряду ссистемой CMY такжечасто применяют и ее расширение CMYK.Дополнительный канал K(от английского blacK) — черный. Он применяется для получения более «чистых» оттенков черного. В цветных принтерах чаще всего используетсячетыре красителя.Данная система широко применяется в полиграфии.

CIE.

Если имеется один контрольныйцвет, то с помощью негоможно получить некоторые цвета,варьируя данный контрольный по светлоте (при условии, что не используется цветовой тон инасыщенность). Даннаяпроцедура называется фотометрией и используется при создании монохроматическихрепродукций цветных изображений.

С помощью двухконтрольных цветов можно получить гораздо больше цветов, но не все. Для получения видимогонабора цветов используют три контрольных цвета, соблюдая условие, что они находятся в разных областяхспектра. Рассмотримследующий базис цветов:

1.Red- красный; лежит в области длинныхвидимых волн (`700 нм).

2.Green — зеленый; лежит в области среднихвидимых волн (`546 нм).

3.Blue- синий; лежит в области среднихкоротких волн (`436нм).

Рассмотрим цвет C:

r, g, b- относительные количествапотоков базовых цветов, входящиев интервал [0; 1]. Но данным сложением можно уравнять невсе цвета. Например, для получения сине-зеленогоцвета объединяем синий и зеленый потоки цвета, но их сумма выглядит светлее, чем необходимый. Если попытатьсясделать его темнее с помощью красного, то получим еще более светлыйрезультирующий цвет, так как световые энергии складываются. То есть мы можем добавлять красный, для получения болеесветлого образца. Математически добавление красного цвета к поучаемому цвету соответствуетвычитанию его из двух оставшихся базовых потоков (физически это невозможно, так как отрицательнойинтенсивности света не существует). Запишем уравнение следующим образом:

<img src="/cache/referats/3080/image026.gif" v:shapes="_x0000_i1040"> .

На рисунке показаны функции r, g, b уравнения по цветудля монохроматических потоков цвета с длинами волн 436, 546, 770 нм. С ихпомощью можно уравнять все длины волн видимого спектра. На графике присутствует отрицательнаяобласть. Значения вданной области соответствуют «добавлению» инструментального цвета ксинтезируемому. Изучением данных функций занимается колориметрия. Замечено, что один и тот же цветможно получить разными наборами базисныхцветов (r1, g1, b1)и (r2, g2, b2). То есть цвет можно уравнять различными составнымиисточниками с неодинаковым спектральным распределением. (r1, g1, b1)и (r2, g2, b2)-метамеры.

Представим цвет С как вектор с составляющими rR, gG, bB. Пересечениевектора C с единичнойплоскостью R+G+B=1 даетотносительные веса его красной, зеленой и синей составляющих. Их также называютзначениями или координатами цветности:

Заметим, <img src="/cache/referats/3080/image030.gif" v:shapes="_x0000_i1042">: <img src="/cache/referats/3080/image032.gif" v:shapes="_x0000_i1043"> Если функции уравнивания по цвету перенести в трехмерноепространство, то результат не будет целиком лежать в положительном октанте.

В 1931 былпринят стандарт CIE (Commission International del’Eclairage — Международная комиссия по освещению), в качестве основы которого был выбрандвумерный цветовой график и набор из трех функций реакции глаза, исключающийотрицательной области и удобный для обработки. Гипотетические цвета CIE — X, Y и Z.Треугольник XYZ задантак, что в него входитвидимый спектр. Координаты цветности CIE(x, y, z) задаются следующим образом:

и<img src="/cache/referats/3080/image040.gif" v:shapes="_x0000_i1047">. При проецировании треугольникаXYZ на плоскость (x, y) получаем цветовойграфик CIE. Координаты x и y — относительные количества трех основныхцветов XYZ, требуемыхдля составления нужного цвета.Яркость определяется величиной Y, а X и Y подбираются всоответствующем масштабе. Таким образом, триада (x, y, Y) задает цвет. Обратное преобразование имеет вид:

Комиссия решила ориентироватьтреугольник XYZ такимобразом, что равные количествагипотетических основных цветов XYZдавали в сумме белый. Нарисунке изображен цветовой график. Область на графике — видимое множество цветов. На контуре проставлены значениясоответствующих длин волн в нм, соответствующие чистым, не разбавленным цветам. В центре области находитсяопорный белый цвет — точка равных энергий, с координатами x=y=0.33(3).Часто применяют следующие источники CIE:

Название

Температура

Лампа с вольфрамовой нитью накаливания.

2856К

0.448

0.408

Солнечный свет в полдень.

5600К

0.349

0.352

Полуденное освещение при сплошной облачности.

6300К

0.310

0.316

Опорный белый стандарт для мониторов и NTSC.

6400К

0.313

0.329

Система (x, y, Y)подчиняется законам Грассмана. На рисунке показана цветоваяобласть графика CIE.Как видно, наибольшуюплощадь занимают цвета с преобладанием зеленого, что согласуется с чувствительной избирательностьючеловеческого глаза.

На цветовомграфике CIE удобнодемонстрировать цветовой охват различных систем и оборудования: телевидения, типографской печати,фотопленок и т.п. Цветовой обхват для аддитивных систем — треугольник свершинами, соответствующими основным цветам RGB. Цвет, который можно получить в данной цветовой модели лежитвнутри треугольника, цвета,лежащие вне — получить невозможно. Примеры цветовых обхватов для некоторыхмоделей можно увидеть на рисунке. Заметим, что для цветной пленки обхват естькриволинейный треугольник. Причина этого заключается в нелинейном (в данномслучае логарифмическом) законе создания цветного изображения с помощью цветнойпленки. Ниже приведена таблица основных цветов моделей в координатах цветовогографика CIE:

Модель

Цвет

CIE XYZ.

Красный

Зеленый

Синий

0.735

0.274

0.167

0.265

0.717

0.009

Стандарт NTSC.

Красный

Зеленый

Синий

0.670

0.210

0.140

0.330

0.710

0.080

Цветной монитор.

Красный

Зеленый

Синий

0.628

0.268

0.150

0.346

0.588

0.070

Координатыцветности CIE представляютточный стандарт определения цвета. Координаты цветности CIE полезны при передаче цветовойинформации из одной цветовой модели в другую. Поэтому необходимо знать преобразованиекоординат CIE в другиецветовые модели, а также и обратно. Например, преобразование RGB — CIE XYZ задается следующейформулой:

<img src="/cache/referats/3080/image044.gif" v:shapes="_x0000_i1049">где <img src="/cache/referats/3080/image046.gif" v:shapes="_x0000_i1050">R, аналогично и для G и B. Если известны координаты цветности CIE x и y для основных цветов RGB, то:

<img src="/cache/referats/3080/image048.gif" v:shapes="_x0000_i1051">где:

<img src="/cache/referats/3080/image050.gif" v:shapes="_x0000_i1052"> — данные величины необходимы для полного преобразованиямежду системами основных цветов, <img src="/cache/referats/3080/image052.gif" v:shapes="_x0000_i1053">также можно получить и следующим образом:

1.

<img src="/cache/referats/3080/image054.gif" v:shapes="_x0000_i1054">:

<img src="/cache/referats/3080/image056.gif" v:shapes="_x0000_i1055">.

2.

<img src="/cache/referats/3080/image058.gif" v:shapes="_x0000_i1056"> — координаты цветности опорного белого иего яркость:

Обратное преобразование CIE XYZ в RGB задается как:

<img src="/cache/referats/3080/image062.gif" v:shapes="_x0000_i1058">где <img src="/cache/referats/3080/image064.gif" v:shapes="_x0000_i1059">c элементами:

YIQ.

Для цветного телевидения стандарта NTSC было предъявлено два основных требования:

1.

2.

В 1953 была разработана система YIQ:

Канал

Название

Занимаемый диапазон

яркость

4 МГц

синфазный

1.4 МГц

интегрированный

0.6 МГц

В канале Y яркость подобрана так, что онасоответствует цветовой чувствительности глаза. Канал Y соответствует цветам от голубого дооранжевого (теплым тонам). Канал Q — от зеленого до пурпурного. В качестве опорного белого былвзят источник с температурой 6500К. Преобразования между цветовыми системами RGB и YIQ:

RGB в YIQ:

YIQ в RGB:

Помимо YIQ встречаются и другие цветовые моделив формате Яркость, 1-ыйцветовой канал, 2-ойцветовой канал. Например, при цветовой коррекции используют формат LAB, в котором:

L(ightness) — яркость,

A- цветовой канал несущий цвета отзеленого до красного,

B- , отвечающий за цвета в сине-желтом диапазоне.

HLSи HSB

Рассмотрим другой подход приописании цвета. В цветеможно выделить его тон - преобладающийосновной цвет (длину волны, преобладающей в излучении). Также рассмотримнасыщенность цвета — чем она больше, тем «чище»цвет (то есть ближе к тоновой волне), например, у белого цвета — насыщенность=0, так как невозможно выделить его цветовой тон. Введем, наконец, длязавершения яркость (у черного цвета= 0, у белого=1). Таким образом, мы построилитрехмерное цветовое пространство HSV — Hue, Saturation, Volume (Тон, Насыщенностьи Яркость). Обычно его представляют в виде конуса, изображенного на рисунке. Начало координат — вершинаконуса — черный цвет. Высота, направленнаяк основанию — яркость. Точка пересечения высоты с основанием — белый цвет. Навысоте находятся оттенки серого цвета от черного (вершина конуса) к белому. На окружности, ограничивающейоснование конуса, находятся чистые цветовые тона: от красного (<img src="/cache/referats/3080/image076.gif" v:shapes="_x0000_i1065">через зеленый(<img src="/cache/referats/3080/image078.gif" v:shapes="_x0000_i1066"><img src="/cache/referats/3080/image080.gif" v:shapes="_x0000_i1067">, его оттенок с помощью черной и тон,комбинируя с основными цветами. HSVчасто представляют и в виде шестигранного конуса, у которого в основаниилежит правильный шестиугольник с вершинами, соответствующими следующим цветам: красный — желтый — зеленый — голубой- синий — пурпурный.

Приведем формулы связи RGB и HSV, представленного в видешестигранного конуса:HSV вRGB:

RGB в HSV:

RGB в HLS:

HLS в RGB:

Пример перевода RGB в HSB. В данном формате RGB имеет на каждую из компонент R, G, B по 8 бит (256 уровней градации)- True Color. HSB представлентремя плоскостями, соответствующими H, S, B, в виде черно/белых изображений с 256 уровнями градации серого.

Каналы: Н — тон, S — насыщенность, B — яркость.

Некоторые примечания к цветовым моделям

При цветовыхпреобразованиях необходимо также помнить, что между цветовыми моделями CIE, CMY, RGB, YIQ существуют аффинные преобразования, тогда, как между HLS и HSV-нет. Данноеобстоятельство будет заметно, если изображение, содержащее непрерывные цветовыепереходы, переводить,например, из HLS в RGB (на изображениях можетпоявиться разрыв непрерывности).

2.Общаясхема цифровой обработки изображений

Рассмотримпроцесс обработки изображений в виде следующей последовательности:

1., «сырого» изображения.

6., содержащейсяв блоках.

Данное деление не претендует наполноту, но дает общую картину процесса обработки. Некоторые этапы, например,5, 7 или 8 можно пропустить. Перед каждым этапом, возможно, будет необходимаспециальная фильтрация. Этап 3 мы рассмотрели в предыдущей части. Другие этапымы будем рассматривать не по порядку следования, а по возрастанию сложности,чтобы как можно реже ссылаться на материал последующих разделов.

Получениеисходного, «сырого»изображения.

Изображения для обработки условноможно разбить на четыре класса:

1., захвата теле или видеокадра, съемкой цифровойаппаратурой.

3.:CAD’ы(AutoCAD, ArchiCAD ...), 3D генераторы(3D Studio, LightWave ...) и т.п.

4. — визуализация данных, полученных как результатнекоторого эксперимента, опыта, измерения (энцефалограмма, сейсмографическаякарта ...).

Естественные изображения имеютнекомпьютерное происхождение. В них почти нет резких цветовых переходов.Компьютерные рисунки, как в прочем и любые другие, подразделяются на два типа: растровые и векторные. В первомизображение хранится как прямоугольная матрица с элементами, характеризующимицветовые составляющие. В векторных изображение — последовательность команд дляего построения. Пример команды — круг с центром в точке (100,100) и радиусом50, текстурированный материалом под дерево. Преимущество растровых — простотавоспроизведения и реалистичность, недостаток — большой занимаемый объем, проблемыс масштабированием. У векторных наоборот, преимущество — небольшой занимаемыйобъем, легкость масштабирования, недостаток — необходимость предварительнойобработки перед воспроизведением и трудность создания реалистичных изображений.Трехмерные сцены вынесены в отдельный класс, так как в процессе их создания(например, прямой или обратной трассировкой луча, методом излучательности)можно получить дополнительные данные (характеристики прямого и диффузного отражениясвета, преломления… объектов сцены) и использовать их при дальнейшейобработке. Изображения, как результат опыта и т.п. необходимо обработать, сцелью выявить его особые характеристики, например, выделить часть изображениялежащую в заданном спектре и т.п. В дальнейшем мы будем рассматривать восновном растровые изображения.

Форматирование и индексирование изображения.

В данном разделе будемрассматривать изображение как прямоугольную матрицу A={ai,j} с N столбцами и M строками, где N — ширина изображения в пикселях, M — высота изображения в пикселях.Рассмотрим основные форматы, применяемые в компьютерной обработке изображений:

Черно-белый. Каждыйэлемент матрицы представлен одним битом. Если он равен единице, то онотождествляется с черным цветом, если равен нулю — с белым. Это самый простойформат, он применяется при печати газет, распознавании текстов и подписей.

Grayscale(градации серого).Отличие данного формата от предыдущегов том, что для каждого элемента матрицы отводится 8 битов (байт). Это позволитнам использовать 28=256 уровней серого цвета. Если ai,j=0, то имеем белый цвет,с возрастанием до 255 мы будем терять яркость и при ai,j=255 получим черный цвет.В промежутке от 0 до 255 будут располагаться серые цвета по правилу: чем ближе значение к 255,тем чернее будет серый. Данный формат позволяет получать довольно качественныечерно-белые изображения. Значения ai,j содержат обратную яркость, т.е. значение (1 — L)*255, где L — яркость, которая может быть получена, напримериз RGB цветовыхизображений по формуле:

L = aR + bG + cG,

где R,G,B лежат в интервале [0;1], а веса a,b,c в сумме дают единицу.

Иногда, для хранения grayscale изображенийиспользуют на точку 4-7 и 16 битов. В таком случае мы имеем 16-128 или 65536оттенков серого цвета.

Многоканальные.В данном случае ai,j представлен в видевектора с координатами используемой цветовой модели. Обычно вектор трехмерный,так как природа глаза реагирует на три различных цветовых составляющих. Каждыйкомпонент вектора чаще всего занимает байт. Рассмотрим наиболеераспространенные многоканальные форматы:

Название

Соотношение бит

1-ый компонент

2-ой компонент

3-ий компонент

RGB — Truecolor

8:8:8

Красный0-255

Зеленый0..255

Синий0-255

RGB — Highcolor

5:6:5/5:5:5

Красный0-4095/0-65535

Зеленый0-4095/0-65535

Синий0-4095 /0-65535

CMY

8:8:8

Голубой0-255

Пурпур0-255

Желтый0-255

LAB

8:8:8

Яркость0-255

Канал A 0-100%

Канал B 0-100%

YIQ

8:8:8

Яркость0-255

Синфазный 0-255

Интегрированный 0-255

HLS

8:8:8

Тон 0-3600

Яркость0-100%

Насыщенность 0-100%

HSB

8:8:8

Тон 0-3600

Насыщенность 0-100%

Яркость0-100%

Встречаются четырех и болеемерные вектора, например, модель CMYK, она применяется, когда имеются четыре основных цветовыхкрасителя. Двумерные модели называют дуплексами. Их применяют в полиграфии,например, при печати стандартного grayscale изображения, реально в промышленности оно будетвыполнено лишь в ~50градациях серого, и для повышения числа градаций вводят вторую краску.

Индексированный. Дляуменьшения объемов изображения или для использования определенных цветовиспользуют данный формат. Элемент матрицы ai,j является указателем на таблицу цветов. Числоиспользуемых цветов равно 2K,где K - количество бит,используемый для хранения элемента матрицы. Цвета в указываемой таблице могуткодироваться другим числом бит.Например,в 256 цветовых режимах видеоадаптеров выбирается 256 цветов из 262144возможных, так как выбираемые цвета представляются в RGB формате и для каждой цветовойкомпоненты кодируется 6-ю битами. Существует много методов преобразованиямногоканальных изображения в индексированные (Error diffusion, ближайшего цвета ...).

Фильтрация изображения.

Понятие фильтрации в данномслучае весьма обширно, и включает в себя любое преобразование графической информации.Фильтрация может быть задана не только ввиде формулы, но и в виде алгоритма, его реализующая. Человек запоминаетграфическую информацию, в основном, в виде трех ее составляющих

1.

2.

3.

Будемрассматривать фильтры в виде квадратной матрицы A. Пусть исходное изображение X, а получаемое как результатфильтрации -Y. Дляпростоты будем использовать матрицы 3x3:

Рекурсивнымифильтрами первого рода будут такие фильтры, выход Y которых формируется перемножениемвесовых множителей A сэлементами изображения X.Для примера рассмотрим фильтры низких частот:

Фильтром низких частот пользуютсячасто для того, чтобы подавить шум в изображении, сделать его менее резким.Используя фильтр A3, будем получать изображение Yследующим образом:

<img src="/cache/referats/3080/image094.gif" v:shapes="_x0000_i1074">B:

Для простоты рассмотримодномерный фильтр вида:<img src="/cache/referats/3080/image098.gif" v:shapes="_x0000_i1076">

<img src="/cache/referats/3080/image100.gif" v:shapes="_x0000_i1077">Рассмотрим и другие фильтры:

1.

2.

3.

4.

<img src="/cache/referats/3080/image108.gif" v:shapes="_x0000_i1081">, где

<img src="/cache/referats/3080/image110.gif" v:shapes="_x0000_i1082">, еслиони равны единице, то фильтр будет эквивалентен лапласиану. При обработкеизображений очень часто используют последовательность фильтров: низкочастотный + Лапласа. Частоиспользуют и нелинейную фильтрацию. Для контрастирования перепадов изображенияиспользуют градиентный фильтр:

<img src="/cache/referats/3080/image112.gif" v:shapes="_x0000_i1083">или его упрощенный вид:

<img src="/cache/referats/3080/image114.gif" v:shapes="_x0000_i1084">.

Еще один часто используемыйнелинейный фильтр — Собела:

A0 … A7 — входы,yi,j — результатфильтрации.

Рекурсивная версия :

<img src="/cache/referats/3080/image120.gif" v:shapes="_x0000_i1087">где B0… B7 — выход отфильтрованного изображения.

Нелинейная фильтрация — достаточно загадочная область цифровой обработки сигналов, многое еще в нейпока не изучено. Важность же ее не вызывает сомнений, потому, что окружающийнас мир по своей сути не так линеен, как порою хочется его наминтерпретировать.

3.Сжатие.

Изображения, вмашинном представлении, — двумерная матрица N на M, гдеN — его ширина, M — высота. Присканировании обычно используют разрешение от 72 до 2400 dpi (dots per inch — точек на дюйм). Наиболее часто — 300dpi. Если взять лист бумаги 21/29 см с изображениемиотсканировать его в RGBTruecolor, то несжатое изображение будет занимать ~27300000 байтов или 26 Мбайт. Обычно вбазах данных применяют изображения порядка от 320x240 до 640x480. Но и они занимают 76 до 900Кбайт. А что, если таких изображений сотни, тысячи?В данном разделе рассмотрим методы сжатия. Они применительны длялюбых массивов данных, а не только для изображений. О методах сжатия,характерных только для изображений узнаем немного позже. Будем рассматриватьстатическое сжатие, то есть массив данных для сжатия целиком сформирован.Методы сжатия статического часто подразделяют на последовательное иэнтропийное. Последовательное сжатие использует в работе наличие повторяющихсяучастков. Энтропийное используется с целью сокращения к минимуму избыточностиинформации. Последовательное применение этих методов позволяет получить хорошийрезультат.

Последовательное сжатие.

Наиболее частоприменяют метод RLE, сутькоторого рассмотрим на изображении. Почти в любом изображении,особенно в компьютерных рисунках, встречаются последовательности одинаковыхбайтов. Например, в участке изображения, в котором нарисована часть неба, идутподряд несколько значений голубого цвета. Для участка вида: ККККККККЗЗЗЗСЗССССССССС , где К- красный, З — зеленый,С — синий цвета, будет закодирован как (8, К),(4, З), С, З,(10, С). В скобках — парыколичество повторений, значение байта. Вот как данный метод применяется вформате PCX. Декодирование: если код принадлежитмножеству[192..255],то вычитаем из него 192 и получаем количество повторений следующего байта. Еслиже он меньше 192, то помещаем его вдекодируемый поток без изменений. Оригинально кодируются единичные байты вдиапазоне [192..255] — двумя байтами, например,чтобы закодировать 210 необходимо, представить его как (193, 210). Данный методдает выигрыш в среднем в 2 раза. Однако для отсканированных изображений,содержащих плавные цветовые переходы (то есть повторяющиеся цепочки почти невстречаются), данный метод может преподнести сюрприз — размер массива сзакодированным изображением будет больше исходного.

Наиболеераспространены в настоящее времямодификацииалгоритма LZ (по имениих авторов — Лемпела и Зива).По сравнению с RLE сделаншаг вперед — будем искать в исходном материале не последовательности одинаковыхвидов, а повторяющихся цепочек символов. Повторяющие цепочки в кодированном сообщениихранятся как ссылка

еще рефераты

Еще работы по программированию, базе данных

Реферат по программированию, базе данных

Программа и План - сопоставительный анализ

29 Августа 2013

Реферат по программированию, базе данных

Редактор

29 Августа 2013

Реферат по программированию, базе данных

Масштабирование. Геометрическое моделирование

29 Августа 2013

Реферат по программированию, базе данных

Кадрирование, диаграмма и график. Геометрическое моделирование

29 Августа 2013