Дискретное изображение. Что такое дискретное изображение? и что такое аппаратное разрешение? Ограничение размеров изображения

Аналоговое и дискретное изображение. Графическая информация может быть представлена в аналоговой или дискретной форме. Примером аналогового изображения может служить живописное полотно, цвет которого изменяется непрерывно, а примером дискретного изображения, напечатанный с помощью струйного принтера рисунок, состоящий из отдельных точек разного цвета. Аналоговое (картина маслом). Дискретное.

Слайд 11 из презентации «Кодирование и обработка информации» . Размер архива с презентацией 445 КБ.

Информатика 9 класс

краткое содержание других презентаций

«Алгоритмы разветвляющейся структуры» - ЕСЛИ условие, ТО действие. Что мы знаем. Структура урока. Разветвляющийся алгоритм. Выполните алгоритм и заполните таблицу. Во второй тур конкурса проходит обучающийся, набравший от 85 до 100 баллов включительно. Ввести количество баллов и определить, прошел ли он во второй тур. Найти наибольшее число между а и b. Составить программу на языке программирования. Разветвляющийся алгоритм – это алгоритм, в котором в зависимости от условия выполняется либо одна, либо другая последовательность действий.

«Создание искусственного интеллекта» - Имитационный подход. Подходы к построению систем искусственного интеллекта. Эволюционный подход. Искусственный интеллект. Может сожительствовать со многими людьми, помогая справляться с личными проблемами. Структурный подход. Логический подход. Проблемы при разработке. Перспективы развития и области применения.

«Циклические программы» - Цифра. Цикл с предусловием. Найти сумму. Цикл с постусловием. Цикл с параметром. Алгоритм Евклида. Циклические программы. Найти сумму натуральных чисел. Понятие цикла. Первоначальный взнос. Табулирование функции. Вычислить. Пример. Делители. Информатика. Найти количество чисел. Найти. Найти количество трехзначных натуральных чисел. Трехзначные числа. Найти множество значений функции. Таблица перевода долларов.

«Что такое электронная почта» - Отправитель. Адрес электронной почты. История электронной почты. Вопрос появления электронной почты. Структура письма. Маршутизация почты. Письмо. Электронное письмо. Копия. Дата. X-mailer. Электронная почта. Как работает электронная почта.

«Работа с электронной почтой» - Адрес электронной почты. Почтовый ящик. Протокол электронной почты. Файлообменная сеть. Разделение адресов. Преимущества электронной почты. Почтовые клиенты. Изобретатель электронной почты. Адрес. Электронная почта. ПО для работы с электронной почтой. Как работает электронная почта. Телеконференция. Почтовый сервер. Обмен файлами.

«Обработка в Photoshop» - Крутые ребята. Как отличить подделку. Растровые и векторные изображения. Введение. Призовые места. Программа Adobe Photoshop. Ретуширование. Конкурсы по работе с «фотошопом». Корректирование яркости. Мои друзья. Практическая часть. Похожие программы. Основная часть. Дизайн. Необычные животные. Монтаж нескольких изображений.

Замену непрерывного изображения дискретным можно выполнить различными способами. Можно, например, выбрать какую-либо систему ортогональных функций и, вычислив коэффициенты представления изображения по этой системе (по этому базису), заменить ими изображение. Многообразие базисов дает возможность образования различных дискретных представлений непрерывного изображения. Однако наиболее употребительной является периодическая дискретизация, в частности, как упоминалось выше, дискретизация с прямоугольным растром. Такой способ дискретизации может рассматриваться как один из вариантов применения ортогонального базиса, использующего в качестве своих элементов сдвинутые -функции. Далее, следуя, в основном, , подробно рассмотрим основные особенности прямоугольной дискретизации.

Пусть - непрерывное изображение, а - соответствующее ему дискретное, полученное из непрерывного путем прямоугольной дискретизации. Это означает, что связь между ними определяется выражением:

где - соответственно вертикальный и горизонтальный шаги или интервалы дискретизации. Рис.1.1 иллюстрирует расположение отсчетов на плоскости при прямоугольной дискретизации.

Основной вопрос, который возникает при замене непрерывного изображения дискретным, состоит в определении условий, при которых такая замена является полноценной, т.е. не сопровождается потерей информации, содержащейся в непрерывном сигнале. Потери отсутствуют, если, располагая дискретным сигналом, можно восстановить непрерывный. С математической точки зрения вопрос, таким образом, заключается в восстановлении непрерывного сигнала в двумерных промежутках между узлами, в которых его значения известны или, иными словами, в осуществлении двумерной интерполяции. Ответить на этот вопрос можно, анализируя спектральные свойства непрерывного и дискретного изображений.

Двумерный непрерывный частотный спектр непрерывного сигнала определяется двумерным прямым преобразованием Фурье:

которому отвечает двумерное обратное непрерывное преобразование Фурье:

Последнее соотношение верно при любых значениях , в том числе и в узлах прямоугольной решетки . Поэтому для значений сигнала в узлах, учитывая (1.1), соотношение (1.3) можно записать в виде:

Обозначим для краткости через прямоугольный участок в двумерной частотной области . Вычисление интеграла в (1.4) по всей частотной области можно заменить интегрированием по отдельным участкам и суммированием результатов:

Выполняя замену переменных по правилу , добиваемся независимости области интегрирования от номеров и :

Здесь учтено, что при любых целых значениях и . Данное выражение по своей форме очень близко к обратному преобразованию Фурье. Отличие состоит лишь в неправильном виде экспоненциального множителя. Для придания ему необходимого вида введем нормированные частоты и выполним в соответствии с этим замену переменных. В результате получим:

Теперь выражение (1.5) имеет форму обратного преобразования Фурье, следовательно, стоящая под знаком интеграла функция

(1.6)

является двумерным спектром дискретного изображения. В плоскости ненормированных частот выражение (1.6) имеет вид:

(1.7)

Из (1.7) следует, что двумерный спектр дискретного изображения является прямоугольно периодическим с периодами и по осям частот и соответственно. Спектр дискретного изображения образуется в результате суммирования бесконечного количества спектров непрерывного изображения, отличающихся друг от друга частотными сдвигами и . Рис.1.2 качественно показывает соотношение между двумерными спектрами непрерывного (рис.1.2.а) и дискретного (рис.1.2.б) изображений.

Рис. 1.2. Частотные спектры непрерывного и дискретного изображений

Сам результат суммирования существенно зависит от значений этих частотных сдвигов, или, иными словами, от выбора интервалов дискретизации . Допустим, что спектр непрерывного изображения отличен от нуля в некоторой двумерной области в окрестности нулевой частоты, т. е. описывается двумерной финитной функцией. Если при этом интервалы дискретизации выбраны так, что при , , то наложения отдельных ветвей при формировании суммы (1.7) происходить не будет. Следовательно, в пределах каждого прямоугольного участка от нуля будет отличаться лишь одно слагаемое. В частности, при имеем:

при , . (1.8)

Таким образом, в пределах частотной области спектры непрерывного и дискретного изображений с точностью до постоянного множителя совпадают. При этом спектр дискретного изображения в этой частотной области содержит полную информацию о спектре непрерывного изображения. Подчеркнем, что данное совпадение имеет место лишь при оговоренных условиях, определяемых удачным выбором интервалов дискретизации. Отметим, что выполнение этих условий, согласно (1.8), достигается при достаточно малых значениях интервалов дискретизации , которые должны удовлетворять требованиям:

в которых - граничные частоты двумерного спектра.

Соотношение (1.8) определяет способ получения непрерывного изображения из дискретного . Для этого достаточно выполнить двумерную фильтрацию дискретного изображения низкочастотным фильтром с частотной характеристикой

Спектр изображения на его выходе содержит ненулевые компоненты лишь в частотной области и равняется, согласно (1.8), спектру непрерывного изображения . Это означает, что изображение на выходе идеального фильтра низких частот совпадает с .

Таким образом, идеальное интерполяционное восстановление непрерывного изображения выполняется при помощи двумерного фильтра с прямоугольной частотной характеристикой (1.10). Нетрудно записать в явном виде алгоритм восстановления непрерывного изображения. Двумерная импульсная характеристика восстанавливающего фильтра, которую легко получить при помощи обратного преобразования Фурье от (1.10), имеет вид:

.

Продукт фильтрации может быть определен при помощи двумерной свертки входного изображения и данной импульсной характеристики. Представив входное изображение в виде двумерной последовательности -функций

после выполнения свертки находим:

Полученное соотношение указывает способ точного интерполяционного восстановления непрерывного изображения по известной последовательности его двумерных отсчетов. Согласно этому выражению для точного восстановления в роли интерполирующих функций должны использоваться двумерные функции вида . Соотношение (1.11) представляет собой двумерный вариант теоремы Котельникова-Найквиста.

Подчеркнем еще раз, что эти результаты справедливы, если двумерный спектр сигнала является финитным, а интервалы дискретизации достаточно малы. Справедливость сделанных выводов нарушается, если хотя бы одно из этих условий не выполняется. Реальные изображения редко имеют спектры с ярко выраженными граничными частотами. Одной из причин, приводящих к неограниченности спектра, является ограниченность размеров изображения. Из-за этого при суммировании в (1.7) в каждой из зон проявляется действие слагаемых из соседних спектральных зон. При этом точное восстановление непрерывного изображения становится вообще невозможным. В частности, не приводит к точному восстановлению и использование фильтра с прямоугольной частотной характеристикой.

Особенностью оптимального восстановления изображения в промежутках между отсчетами является использование всех отсчетов дискретного изображения, как это предписывается процедурой (1.11). Это не всегда удобно, часто требуется восстанавливать сигнал в локальной области, опираясь на некоторое небольшое количество имеющихся дискретных значений. В этих случаях целесообразно применять квазиоптимальное восстановление при помощи различных интерполирующих функций. Такого рода задача возникает, например, при решении проблемы привязки двух изображений, когда из-за геометрических расстроек этих изображений имеющиеся отсчеты одного из них могут соответствовать некоторым точкам, находящимся в промежутках между узлами другого. Решение этой задачи более подробно обсуждается в последующих разделах данного пособия.

Рис. 1.3. Влияние интервала дискретизации на восстановление изображения «Отпечаток пальца»

Рис. 1.3 иллюстрирует влияние интервалов дискретизации на восстановление изображений. Исходное изображение, представляющее собой отпечаток пальца, приведено на рис. 1.3, а, а одно из сечений его нормированного спектра - на рис. 1.3, б. Данное изображение является дискретным, а в качестве граничной частоты использовано значение . Как следует из рис. 1.3, б, значение спектра на этой частоте пренебрежимо мало, что гарантирует качественное восстановление. По сути дела, наблюдаемая на рис. 1.3.а картина и является результатом восстановления непрерывного изображения, а роль восстанавливающего фильтра выполняет устройство визуализации - монитор или принтер. В этом смысле изображение рис. 1.3.а может рассматриваться как непрерывное.

Рис. 1.3, в, г показывают последствия от неправильного выбора интервалов дискретизации. При их получении осуществлялась “дискретизация непрерывного” изображения рис. 1.3.а путем прореживания его отсчетов. Рис. 1.3, в соответствует увеличению шага дискретизации по каждой координате в три, а рис. 1.3, г - в четыре раза. Это было бы допустимо, если бы значения граничных частот были ниже в такое же число раз. В действительности, как видно из рис. 1.3, б, происходит нарушение требований (1.9), особенно грубое при четырехкратном прореживании отсчетов. Поэтому восстановленные при помощи алгоритма (1.11) изображения оказываются не только расфокусированными, но и сильно искажают текстуру отпечатка.

Рис. 1.4. Влияние интервала дискретизации на восстановление изображения «Портрет»

На рис. 1.4 приведена аналогичная серия результатов, полученных для изображения типа “портрет”. Последствия более сильного прореживания (в четыре раза на рис. 1.4.в и в шесть раз на рис. 1.4.г) проявляются в основном в потере четкости. Субъективно потери качества представляются менее значительными, чем на рис. 1.3. Это находит свое объяснение в значительно меньшей ширине спектра, чем у изображения отпечатка пальца. Дискретизация исходного изображения соответствует граничной частоте . Как видно из рис. 1.4.б, это значение намного превышает истинное значение . Поэтому увеличение интервала дискретизации, иллюстрируемое рис. 1.3, в, г, хотя и ухудшает картину, все же не приводит к таким разрушительным последствиям, как в предыдущем примере.

Изображения, состоящие из дискретных элементов, каждый из которых может принимать лишь конечное число различимых значений, изменяющихся за конечное время, называют дискретными. Следует подчеркнуть, что элементы дискретного изображения, вообще говоря, могут иметь неравную площадь и каждый из них может иметь неодинаковое число различимых градаций.

Как было показано в первой главе, сетчатка передает в высшие отделы зрительного анализатора дискретные изображения.

Их кажущаяся непрерывность - лишь одна из иллюзий зрения. Это «квантование» первоначально непрерывных изображений определяется не теми ограничениями, которые связаны с разрешающей способностью оптической системы глаза и даже не морфологическими структурными элементами зрительной системы, а функциональной организацией нервных сетей.

Изображение разбивается на дискретные элементы рецептивными полями, объединяющими то или иное число фоторецепторов. Рецептивные поля производят первичное выделение полезного светового сигнала путем пространственной и временной суммации.

Центральная часть сетчатки (фовеа) занята только колбочками, на периферии вне фовеа имеются как колбочки, так и палочки. В условиях ночного зрения колбочковые поля в центральной части сетчатки имеют приблизительно одинаковую величину (порядка 5" в угловой мере). Число таких полей в фовеа, угловые размеры которой порядка 90", около 200. Основную роль в условиях ночного зрения играют палочковые поля, занимающие всю остальную поверхность сетчатки. Они имеют угловой размер порядка 1° по всей поверхности сетчатки. Число таких полей в сетчатке около 3 тыс. Не только обнаружение, но и рассматривание слабо освещенных объектов в этих условиях производится периферийными участками сетчатки.

При увеличении освещенности основную роль начинает играть другая система накопительных ячеек - колбочковые рецептивные поля. В фовеа увеличение освещенности вызывает постепенное уменьшение эффективной величины поля, пока при яркости порядка 100 асб оно не сократится до одной колбочки. На периферии с увеличением освещенности постепенно выключаются (затормаживаются) палочковые поля и вступают в действие колбочковые. Колбочковые поля на периферии подобно фовеальным обладают способностью уменьшаться в зависимости от падающей на них световой энергии. Наибольшее количество колбочек, которое могут иметь колбочковые рецептивные поля с увеличением освещенности, растет от центра к краям сетчатки и на угловом расстоянии 50-60° от центра достигает приблизительно 90.

Можно подсчитать, что в условиях хорошего дневного освещения число рецептивных полей достигает порядка 800 тыс. Эта величина примерно соответствует числу волокон в зрительном нерве человека. Различение (разрешение) объектов при дневном зрении осуществляется главным образом фовеа, где рецептивное поле может сократиться до одной колбочки, а сами колбочки расположены наиболее плотно.

Если число накопительных ячеек сетчатки может быть определено в удовлетворительном приближении, то для определения числа возможных состояний рецептивных полей еще нет достаточных данных. Могут быть сделаны лишь некоторые-оценки на основе изучения дифференциальных порогов рецептивных полей. Пороговый контраст в фовеальных рецептивных полях в определенном рабочем диапазоне освещенности имеет порядок 1. При этом число различимых градаций невелико. Во всем диапазоне перестройки колбочкового фовеального рецептивного поля различается 8-9 градаций.

Период накопления в рецептивном поле - так называемая критическая длительность - определяется в среднем величиной порядка 0.1 сек., но при высоких уровнях освещения может, по-видимому, значительно уменьшаться.

В действительности модель, описывающая дискретную структуру передаваемых изображений, должна быть еще сложнее. Следовало бы учесть взаимосвязь между размерами рецептивного поля, порогами и критической длительностью, а также статистический характер зрительных порогов. Но пока что в этом нет необходимости. Достаточно представить в качестве модели изображения совокупность одинаковых по площади элементов, угловые размеры которых меньше, чем угловые размеры наименьшей разрешаемой глазом детали, число различимых состояний которых больше, чем максимальное число различаемых градаций яркости, а время дискретного изменения которых меньше, чем период мельканий при критической частоте слияния мельканий.

Если заменить изображения реальных непрерывных объектов внешнего мира такими дискретными изображениями, глаз не заметит подмены.* Следовательно, дискретные изображения такого рода содержат по крайней мере не меньше информации, чем воспринимает зрительная система. **

* Цветовые и объемные изображения также можно заменить дискретной моделью.
** Проблема замены непрерывных изображений дискретными имеет важное значение для техники кино и телевидения. Временное квантование лежит в основе этой техники. В импульсно-кодовых телевизионных системах изображение, кроме того, разбивают на дискретные элементы и квантуют по яркости.

Аналоговое и дискретное предоставление графической информации Человек способен воспринимать и хранить информацию в форме образов (зрительных, звуковых, осязательных, вкусовых и обонятельных). Зрительные образы могут быть сохранены в виде изображений (рисунков, фотографий и так далее), а звуковые - зафиксированы на пластинках, магнитных лентах, лазерных дисках и так далее.

Информация, в том числе графическая и звуковая, может быть представлена в аналоговой или дискретной форме. При аналоговом представлении физическая величина принимает бесконечное множество значений, причем ее значения изменяются непрерывно. При дискретном представлении физическая величина принимает конечное множество значений, причем ее величина изменяется скачкообразно.

Приведем пример аналогового и дискретного представления информации. Положение тела на наклонной плоскости и на лестнице задается значениями координат X и Y. При движении тела по наклонной плоскости его координаты могут принимать бесконечное множество непрерывно изменяющихся значений из определенного диапазона, а при движении по лестнице - только определенный набор значений, причем меняющихся скачкообразно

Примером аналогового представления графической информации может служить, например, живописное полотно, цвет которого изменяется непрерывно, а дискретного - изображение, напечатанное с помощью струйного принтера и состоящее из отдельных точек разного цвета. Примером аналогового хранения звуковой информации является виниловая пластинка (звуковая дорожка изменяет свою форму непрерывно), а дискретного - аудиокомпакт-диск (звуковая дорожка которого содержит участки с различной отражающей способностью).

Преобразование графической и звуковой информации из аналоговой формы в дискретную производится путем дискретизации, то есть разбиения непрерывного графического изображения и непрерывного (аналогового) звукового сигнала на отдельные элементы. В процессе дискретизации производится кодирование, то есть присвоение каждому элементу конкретного значения в форме кода.

Дискретизация - это преобразование непрерывных изображений и звука в набор дискретных значений в форме кодов.

Звук в памяти компьютера

Основные понятия: аудиоадаптер, частота дискретизации, разрядность регистра, звуковой файл.

Физическая природа звука – колебания в определенном диапазоне частот, передаваемые звуковой волной через воздух (или другую упругую среду). Процесс преобразования звуковых волн в двоичный код в памяти компьютера: звуковая волна -> микрофон -> переменный электрический ток -> аудиоадаптер -> двоичный код-> память ЭВМ .

Процесс воспроизведения звуковой информации, сохраненной в памяти ЭВМ:
память ЭВМ -> двоичный код -> аудиоадаптер -> переменный электрический ток -> динамик -> звуковая волна.

Аудиоадаптер (звуковая плата) – специальное устройство, подключаемое к компьютеру, предназначенное для преобразования электрических колебаний звуковой частоты в числовой двоичный код при вводе звука и для обратного преобразования (из числового кода в электрические колебания) при воспроизведении звука.

В процессе записи звука аудиоадаптер с определенным периодом измеряет амплитуду электрического тока и заносит в регистр двоичный код полученной величины. Затем полученный код из регистра переписывается в оперативную память компьютера. Качество компьютерного звука определяется характеристиками аудиоадаптера: частотой дискретизации и разрядностью.

Частота дискретизации – это количество измерений входного сигнала за 1 секунду. Частота измеряется в герцах (Гц). Одно измерение за одну секунду соответствует частоте 1 Гц. 1000 измерений за одну секунду -1 килогерц (кГц). Характерные частоты дискетизации аудиоадаптеров: 11 кГц, 22 кГц, 44,1 кГц и др.

Разрядность регистра – число бит в регистре аудиоадаптера. Разрядность определяет точность измерения входного сигнала. Чем больше разрядность, тем меньше погрешность каждого отдельного преобразования величины электрического сигнала в число и обратно. Если разрядность равна 8(16), то при измерении входного сигнала может быть получено 2 8 =256 (2 16 =65536) различных значений. Очевидно, 16-разрядный аудиоадаптер точнее кодирует и воспроизводит звук, чем 8-разрядный.

Звуковой файл – файл, хранящий звуковую информацию в числовой двоичной форме. Как правило, информация в звуковых файлах подвергается сжатию.

Примеры решенных задач.

Пример №1.
Определить размер (в байтах) цифрового аудиофайла, время звучания которого составляет 10 секунд при частоте дискретизации 22,05 кГц и разрешении 8 бит. Файл сжатию не подвержен.

Решение.
Формула для расчета размера (в байтах) цифрового аудиофайла (монофоническое звучание): (частота дискретизации в Гц)*(время записи в секундах)*(разрешение в битах)/8.

Таким образом файл вычисляется так: 22050*10*8/8 = 220500 байт.

Задания для самостоятельной работы

№1. Определить объем памяти для хранения цифрового аудиофайла, время звучания которого составляет две минуты при частоте дискретизации 44,1 кГц и разрешении 16 бит.

№2. В распоряжении пользователя имеется память объемом 2,6 Мб. Необходимо записать цифровой аудиофайл с длительностью звучания 1 минута. Какой должна быть частота дискретизации и разрядность?

№3. Объем свободной памяти на диске – 5,25 Мб, разрядность звучания платы – 16. Какова длительность звучания цифрового аудиофайла, записанного с частотой дискретизации 22,05 кГц?

№4. Одна минута цифрового аудиофайла занимает на диске 1,3 Мб, разрядность звуковой платы – 8. С какой частотой дискретизации записан звук?

№5. Две минуты записи цифрового аудиофайла занимает на диске 5,1 Мб. Частота дискретизации – 22050 Гц. Какова разрядность аудиоадаптера? №6. Объем свободой памяти на диске – 0,01 Гб, разрядность звуковой платы – 16. Какова длительность звучания цифрового аудиофайла, записанного с частотой дискретизации 44100 Гц?

Представление графической информации.

Растровое представление.

Основные понятия: Компьютерная графика, пиксель, растр, разрешающая способность экрана, видеоинформация, видеопамять, графический файл, битовая глубина, страница видеопамяти, код цвета пикселя, графический примитив, система графических координат.

Компьютерная графика – раздел информатики, предметом которого является работа на компьютере с графическими изображениями (рисунками, чертежами, фотографиями, видеокадрами и пр.).

Пиксель – наименьший элемент изображения на экране (точка на экране).

Растр – прямоугольная сетка пикселей на экране.

Разрешающая способность экрана – размер сетки растра, задаваемого в виде произведения M*N, где M – число точек по горизонтали, N – число точек по вертикали (число строк).

Видеоинформация – информация об изображении, воспроизводимом на экране компьютера, хранящаяся в компьютерной памяти.

Видеопамять – оперативная память, хранящая видеоинформацию во время ее воспроизведения в изображение на экране.

Графический файл – файл, хранящий информацию о графическом изображении.

Число цветов, воспроизводимых на экране дисплея (K), и число бит, отводимых в видеопамяти под каждый пиксель (N), связаны формулой: K=2 N

Величину N называют битовой глубиной .

Страница – раздел видеопамяти, вмещающий информацию об одном образе экрана (одной «картинке» на экране). В видеопамяти могут размещаться одновременно несколько страниц.

Все многообразие красок на экране получается путем смешивания трех базовых цветов: красного, синего и зеленого. Каждый пиксель на экране состоит из трех близко расположенных элементов, светящихся этими цветами. Цветные дисплеи, использующие такой принцип, называются RGB (Red-Green-Blue)-мониторами.

Код цвета пикселя содержит информацию о доле каждого базового цвета.
Если все три составляющие имеют одинаковую интенсивность (яркость), то из их сочетаний можно получить 8 различных цветов (2 3). Следующая таблица показывает кодировку 8-цветной палитры с помощью трехразрядного двоичного кода. В ней наличие базового цвета обозначено единицей, а отсутствие нулем.

Двоичный код

К	З	С	Цвет
0	0	0	Черный
0	0	1	Синий
0	1	0	Зеленый
0	1	1	Голубой
1	0	0	Красный
1	0	1	Розовый
1	1	0	Коричневый
1	1	1	Белый

Шестнадцатицветная палитра получается при использовании 4-разрядной кодировки пикселя: к трем битам базовых цветов добавляется один бит интенсивности. Этот бит управляет яркостью всех трех цветов одновременно. Например, если в 8-цветной палитре код 100 обозначает красный цвет, то в 16-цветной палитре: 0100 – красный, 1100 – ярко-красный цвет; 0110 – коричневый, 1110 – ярко-коричневый (желтый).

Большое количество цветов получается при раздельном управлении интенсивностью базовых цветов. Причем интенсивность может иметь более двух уровней, если для кодирования каждого из базовых цветов выделять более одного бита.

При использовании битовой глубины 8 бит/пиксель количество цветов: 2 8 =256. Биты такого кода распределены следующим образом: КККЗЗСС.

Это значит, что под красную и зеленую компоненты выделяется по 3 бита, под синюю – 2 бита. Следовательно, красная и зеленая компоненты имеют по 2 3 =8 уровней яркости, а синяя – 4 уровня.

Векторное представление.

При векторном подходе изображение рассматривается как совокупность простых элементов: прямых линий, дуг, окружностей, эллипсов, прямоугольников, закрасок и пр., которые называются графическими примитивами . Графическая информация – это данные, однозначно определяющие все графические примитивы, составляющие рисунок.

Положение и форма графических примитивов задаются в системе графических координат , связанных с экраном. Обычно начало координат расположено в верхнем левом углу экрана. Сетка пикселей совпадает с координатной сеткой. Горизонтальная ось X направлена слева направо; вертикальная ось Y – сверху вниз.

Отрезок прямой линии однозначно определяется указанием координат его концов; окружность – координатами центра и радиусом; многогранник – координатами его углов, закрашенная область – граничной линией и цветом закраски и пр.

Команда	Действие
Линия к X1,Y1	Нарисовать линию от текущей позиции в позицию (X1, Y1).
Линия X1, Y1, X2, Y2	Нарисовать линию с координатами начала X1, Y1 и координатами конца X2, Y2. Текущая позиция не устанавливается.
Окружность X, Y, R	Нарисовать окружность: X, Y – координаты центра, R – длина радиуса в шагах растровой сетки.
Эллипс X1, Y1, X2, Y2	Нарисовать эллипс, ограниченный прямоугольником; (X1, Y1) – координаты левого верхнего, а (X2, Y2) – правого нижнего угла этого прямоугольника.
Прямоугольник X1, Y1, X2, Y2	Нарисовать прямоугольник; (X1, Y1) – координаты левого верхнего угла, а (X2, Y2) – правого нижнего угла этого прямоугольника.
Цвет рисования ЦВЕТ	Установить текущий цвет рисования.
Цвет закраски ЦВЕТ	Установить текущий цвет закраски.
Закрасить X, Y, ЦВЕТ ГРАНИЦЫ	Закрасить произвольную замкнутую фигуру; X, Y – координаты любой точки внутри замкнутой фигуры, ЦВЕТ ГРАНИЦЫ – цвет граничной линии.

Примеры решенных задач.

Пример №1.
Для формирования цвета используются 256 оттенков красного, 256 оттенков зеленого и 256 оттенков синего. Какое количество цветов может быть отображено на экране в этом случае?

Решение:
256*256*256=16777216.

Пример №2.
На экране с разрешающей способностью 640*200 высвечиваются только двухцветные изображения. Какой минимальный объем видеопамяти необходим для хранения изображения?

Решение.
Так как битовая глубина двухцветного изображения равна 1, а видеопамять, как минимум, должна вмещать одну страницу изображения, то объем видеопамяти равен: 640*200*1=128000 бит =16000 байт.

Пример №3.
Какой объем видеопамяти необходимы для хранения четырех страниц изображения, если битовая глубина равна 24, а разрешающая способность дисплея – 800*600 пикселей?

Решение.
Для хранения одной страницы необходимо

800*600*24 = 11 520 000 бит = 1 440 000 байт. Для 4 соответственно 1 440 000 * 4 = 5 760 000 байт.

Пример №4.
Битовая глубин равна 24. Сколько различных оттенков серого цвета может быть отображено на экране?
Замечание: Оттенок серого цвета получается при равных значениях уровней яркости всех трех составляющих. Если все три составляющие имеют максимальный уровень яркости, то получается белый цвет; отсутствие всех трех составляющих представляет черный цвет.

Решение.
Так как для получения серых оттенков составляющие RGB одинаковы, то глубина равна 24/3=8. Получаем количество цветов 2 8 =256.

Пример №5.
Дана растровая сетка 10*10. Описать буку «К» последовательностью векторных команд.

Решение:
В векторном представлении буква «К» - это три линии. Всякая линия описывается указанием координат ее концов в виде: ЛИНИЯ (X1,Y1,X2,Y2). Изображение буквы «К» будет описываться следующим образом:

ЛИНИЯ (4,2,4,8)
ЛИНИЯ (5,5,8,2)
ЛИНИЯ (5,5,8,8)

Задачи для самостоятельной работы.

№1. Какой объем видеопамяти необходим для хранения двух страниц изображения при условии, что разрешающая способность дисплея равна 640*350 пикселей, а количество используемых цветов – 16?

№2. Объем видеопамяти равен 1 Мб. Разрешающая способность дисплея – 800*600. Какое максимальное количество цветов можно использовать при условии, что видеопамять делится на две страницы?

№3. Битовая глубина равна 24. Опишите несколько вариантов двоичного представления светло-серых и темно-серых оттенков.

№4. На экране компьютера необходимо получить 1024 оттенка серого цвета. Какой должна быть битовая глубина?

№5. Для изображения десятичных цифр в стандарте почтового индекса (как пишут на конвертах) получить векторное и растровое представление. Размер растровой сетки выбрать самостоятельно.

№6. Воспроизвести на бумаге рисунки, используя векторные команды. Разрешающая способность 64*48.

А)
Цвет рисования Красный
Цвет закраски Желтый
Окружность 16, 10, 2
Закрасить 16, 10, Красный
Установить 16, 12
Линия к 16, 23
Линия к 19, 29
Линия к 21, 29
Линия 16, 23, 13, 29
Линия 13, 29, 11, 29
Линия 16, 16, 11, 12
Линия 16, 16, 21, 12

Б)
Цвет рисования Красный
Цвет закраски Красный
Окружность 20, 10, 5
Окружность 20, 10, 10
Закрасить 25, 15, Красный
Окружность 20, 30, 5
Окружность 20, 30, 10
Закрасить 28, 32, Красный