Просторова дискретизація. Обробка графічної інформації

В ті часи, коли ще комп'ютери не мали настільки могутніми можливостями, як зараз, ні про яке перетворення зображень на папері або плівці не могло бути й мови. Зараз прийнято вважати, що таким об'єктам відповідає аналогова форма. З появою нових технологій стало можливим проводити оцифровку (наприклад, за допомогою сканерів). Завдяки цьому з'явилася так звана дискретна форма зображень. Але яким же чином проводиться переклад графіки з однієї форми в іншу? Коротко про суть таких методів і далі буде розказано максимально докладно і просто, щоб кожен користувач зрозумів, про що йде мова.

Що таке просторова дискретизація в інформатиці?

Для початку розглянемо загальне поняття, пояснивши його найпростішим мовою. З однієї форми в іншу графічне зображення перетвориться шляхом просторової дискретизації. Щоб зрозуміти, що це таке, розглянемо простий приклад.


Якщо взяти яку-небудь картину, написану акварельними фарбами, неважко помітити, що всі переходи є плавними (безперервними). А ось на відсканованому зображенні, яке було надруковане на струменевому принтері, таких переходів немає, оскільки воно складається з безлічі дрібних точок, званих пікселями. Виходить, що піксель – це свого роду будівельний цеглинка, яка володіє певними властивостями (наприклад, має свій колір або відтінок). З таких цеглинок і складається повне зображення.

У чому полягає суть методу просторової дискретизації?

Якщо говорити про суть самого методу перетворення графіки за допомогою таких технологій, можна навести ще один приклад, який допоможе зрозуміти, як це все працює. Оцифровані зображення, що при скануванні, що при виведенні на екран комп'ютерного монітора, що при друку, можна порівняти ще й якоюсь подобою мозаїки. Тільки тут в якості одного шматочки мозаїки виступає піксель. Це є одна з основних характеристик всіх сучасних пристроїв. Як вже можна було здогадатися, чим більше таких точок, і чим менше розмір кожної з них, тим більш плавними будуть переходи. В кінцевому рахунку саме їх кількість для кожного конкретного пристрою визначає його роздільну здатність. В інформатиці для такої характеристики прийнято розраховувати кількість пікселів (точок) на дюйм (dpi – dot per inch), причому і вертикальному, і в горизонтальному напрямку.

Таким чином, створюється двовимірна просторова сітка, чимось нагадує звичайну систему координат. Для кожної точки в такій системі можна задавати власні параметри, які будуть відрізнятися від сусідніх точок.

Фактори, що впливають на якість кодування

Але не тільки наведені вище приклади повною мірою відображають те, як працює просторова дискретизація. Кодування графічної інформації враховує ще кілька важливих параметрів, від яких залежить якість оцифрованого зображення. Вони застосовуються не тільки до самих зображень, але і до відтворюючих пристроїв графіку. В першу чергу, сюди відносять наступні характеристики: частота дискретизації; роздільна здатність; глибина кольору.

Частота дискретизації

Під частотою дискретизації розуміється розмір фрагментів, з яких складається зображення. Цей параметр в рівній мірі можна зустріти в характеристиках оцифрованих зображень, сканерів, принтерів, моніторів і графічних карт. Правда, тут є одна заковика. Справа в тому, що при підвищенні загального числа точок можна отримати більш високу частоту. Але ж при цьому відповідно в більшу сторону змінюється і розмір файлу зберігається вихідного об'єкта. Щоб уникнути цього, в даний час застосовується штучне підтримання розміру на одному постійному рівні.

Поняття роздільної здатності

Про це параметрі вже було згадано. Однак якщо подивитися на пристрої виводу зображень, тут картина дещо інша. В якості приклад параметрів, які використовують просторова дискретизація, розглянемо сканери. Так, наприклад, в характеристиках пристрою вказано дозвіл 1200 х 1400 точок на дюйм. Сканування проводиться шляхом переміщення смуги світлочутливих елементів вздовж сканованого зображення. Але от перше число позначає оптичне дозвіл самого пристрою (кількість скануючих елементів в одному дюймі смуги), а друге відноситься до апаратного дозволу і визначає кількість «мікропереміщень» смуги з скануючи елементами по зображенню при проходженні одного дюйма картинки.

Глибина кольору

Перед нами ще один важливий параметр, без урахування якого зрозуміти повною мірою, що таке просторова дискретизація. Глибина кольору (або глибина кодування) зазвичай виражається в бітах (те ж саме, до речі, можна віднести й до глибини звуку) і визначає кількість кольорів, які були задіяні при побудові зображення, але в кінцевому підсумку ставиться до палитрам (наборів кольорів). Наприклад, якщо розглянути чорно-білу палітру, в якій міститься всього два кольори (без урахування градації відтінків сірого), кількість інформації при кодуванні кожної точки можна обчислити за наведеною формулою, враховуючи, що N – загальна кількість кольорів (в нашому випадку N=2), а I – кількість станів, які може приймати кожна точка (в нашому випадку I=1 оскільки варіантів може тільки два: або чорний, або білий колір). Таким чином, N I =2 1 =1 біт.

Квантування

Просторова дискретизація також може враховувати і параметр, що називається квантуванням. Що це таке? У чомусь це нагадує методику інтерполювання. Суть процесу полягає в тому, що величина відліку сигналу замінюється найближчим сусіднім значенням з фіксованого набору, який представляє собою список рівнів квантування. Щоб краще розібратися, як перетворюється графічна інформація, подивіться на зображення вище. На ньому представлена графіка вихідної (аналоговій формі), зображення з застосування квантування і побічні спотворення, що називаються шумами. На другому фото зверху можна побачити своєрідні переходи. Вони носять назву шкали квантування. Якщо всі переходи однакові, шкала називається рівномірною.

Цифрове кодування

При перетворенні графічної інформації слід врахувати, що, на відміну від аналогового сигналу, квантовий сигнал може приймати тільки абсолютно певну фіксовану кількість значень. Це дозволяє перетворити їх у набір символів і знаків, послідовність яких називають кодом. Фінальна послідовність називається кодовим словом. Кожне кодове слово відповідає одному інтервалу квантування, а для кодування використовується двійковий код. При цьому іноді слід ще враховувати і швидкість передачі даних, яка являє собою добуток частоти дискретизації на довжину кодового слова і виражається в бітах в секунду (bps). Грубо кажучи, це не що інше, як максимально можливу кількість переданих двійкових символів в одиницю часу.

Приклад розрахунку відеопам'яті для відображення на моніторі растрового зображення

Нарешті, ще один важливий аспект, пов'язаний з тим, що являє собою просторова дискретизація. Растрові зображення на екрані монітора відтворюються за певними правилами і вимагають витрат пам'яті. Наприклад, на моніторі встановлений графічний режим з дозволом 800 х 600 точок на дюйм і глибиною кольору 24 біт. Загальна кількість точок буде дорівнює 800 х 600 х 24 біт = 11520000 біт, що відповідає або 1440000 байт, або 140625 Кб, або 137 Мб.

Способи стиснення відеоінформації

Технологія просторової дискретизації, як вже зрозуміло, застосовна не тільки до графіку, але і до видеоизображениям, які в певному сенсі теж можна віднести до графічної (візуальної) інформації. Правда, оцифровка такого матеріалу до деяких пір проводилася з обмеженими можливостями, оскільки кінцеві файли виявлялися такими величезними, що тримати їх на комп'ютерному диску було недоцільно (згадайте хоча б вихідний формат AVI, свого часу розроблений фахівцями компанії Microsoft). З появою алгоритмів M-JPEG, MPEG-4 і H. 64 стало можливо зменшувати кінцеві файли з коефіцієнтом зменшення розміру в 10-400 раз. Багато хто може заперечити з приводу того, що стислий відеозображення буде мати більш низьку якість в порівнянні з оригіналом. В певному сенсі так воно і є. Однак у таких технологіях зменшення розміру можна робити і з втратами і без втрат. Розрізняють два основних методи, за якими проводиться стиск: внутрикадровое і межкадровое. Обидва варіанти засновані на виключенні з зображення повторюваних елементів, однак не зачіпають, наприклад, зміни яскравості, кольору і т. д. Що в першому, що у другому випадку, різниця між сценами в одному кадрі або між двома сусідніми є незначною, тому різниця на око особливо не помітна. Зате при видаленні файлу вищевказаних елементів, різниця в розмірі між вихідним і кінцевим зображенням вельми істотна. Одним з найбільш цікавих, хоча і досить складних методів, які використовує просторова дискретизація для стиснення зображень, є технологія, що отримала назву дискретного косинусного перетворення, запропонована Ст. Ченом в 1981 році. Заснована вона на матриці, в якій, на відміну від вихідної, що описує тільки величини відліків, представлені значення швидкості їх зміни. Таким чином, її можна розглядати, як якусь сітку зміни швидкостей у вертикальному і горизонтальному напрямках. Розмір кожного блоку визначається технологією JPEG і має розмір 8 х 8 пікселів. А ось стиснення застосовується до кожного окремо взятого блоку, а не до цілого зображення. Таким чином, різниця між вихідним і кінцевим матеріалом стає ще менш помітною. Іноді в комп'ютерній термінології таку методику називають ще субдискретизацией. Далі для яскравості і кольоровості може застосовуватися описане вище квантування, при якому кожна величина косинусного перетворення ділиться на коефіцієнт квантування, який можна знайти в спеціальних таблицях, отриманих на основі так званих психофізичних тестів. Самі ж таблиці відповідають певним класам блоків, згрупованих по активності (рівномірне зображення, неструктуроване зображення, горизонтальний або вертикальний градієнт і т. д.). Іншими словами, для кожного блоку встановлюються свої власні значення, які незастосовні до сусідніх або тим, що відрізняються класом. Нарешті, після квантування на основі коду Хаффмана проводиться видалення надлишкових коефіцієнтів (скорочення надмірності), що дозволяє отримати для подальшого кодування кодове слово з довжиною менше одного біта для кожного коефіцієнта (VLC). Далі формується лінійна послідовність, для якої застосовується метод зигзагоподібного зчитування, що групує значення кінцевої матриці у вигляді числових величин та послідовностей нулів. А от саме їх і можна прибрати. Інші комбінації стискуються стандартним способом. А взагалі, фахівці особливо не рекомендують проводити кодування графічної інформації з використанням технологій JPEG, оскільки вони мають ряд недоліків. По-перше, багаторазове пересохранение файлів незмінно призводить до погіршення якості. По-друге, із-за того, що об'єкти, закодовані за допомогою JPEG, не можуть містити прозорих областей, застосовувати такі методи до графічних зображень або об'єкту сканування зразків художньої графіки можна тільки в тому разі, якщо вони по вертикалі і горизонталі не перевищують розмір у 200 пікселів. В іншому випадку погіршення якості кінцевого зображення буде виражена дуже яскраво. Правда, алгоритми JPEG стали основою для технологій стиснення MPEG, а також для безлічі стандартів конференц-зв'язку зразок H. 26X і H32X.

Замість післямови

Ось коротко і все, що стосується розуміння питань, пов'язаних перетворення аналогової форми графіки і відео в дискретну (за аналогією такі методики використовуються і для звуку). Описані технології досить складні для розуміння пересічним користувачем, однак деякі важливі складові основних методик зрозуміти все-таки можна. Тут не розглядалися питання налаштування моніторів для отримання максимально якісної картинки. Однак з цікавого для нас питання можна відзначити, що встановлювати максимально можливий дозвіл варто не завжди, оскільки завищені параметри можуть привести до непрацездатності пристрою. Те ж саме стосується і частоти оновлення екрану. Краще використовувати рекомендовані виробником значення або ті, які операційна система після встановлення відповідних драйверів і керуючого програмного забезпечення пропонує використовувати за промовчанням. Що ж стосується самостійного сканування або перекодування інформації з одного формату в іншій, слід використовувати спеціальні програми і конвертери, проте для того, щоб уникнути зниження якості, максимально можливим стисненням з метою зменшення розмірів кінцевих файлів, краще не захоплюватися. Такі методи можна застосовувати тільки для тих випадків, коли інформацію потрібно зберегти на носіях з обмеженим об'ємом (наприклад, CD/DVD-диски). Але у разі наявності достатнього місця на вінчестері, або створити презентацію для трансляції на великому екрані або роздрукувати фотографії на сучасному обладнанні (фотопринтери не в рахунок), якістю краще не нехтувати.