Modalități analogice și discrete de reprezentare a imaginilor și a sunetului. Codificare digitală a imaginilor




  • Imaginile grafice din formă analogică (continuă) în digitală (discretă) sunt convertite prin eșantionare spațială.
  • Discretizarea spațială a unei imagini poate fi comparată cu construirea unei imagini dintr-un mozaic ( un numar mare ochelari mici multicolori).
  • Imaginea este împărțită în elemente mici separate (puncte sau pixeli), iar fiecare element poate avea propria sa culoare (roșu, verde, albastru etc.).



  • Cea mai importantă caracteristică a calității unei imagini raster este rezoluția.
  • Rezoluția unei imagini bitmap este determinată de numărul de puncte atât pe orizontală, cât și pe verticală pe unitatea de lungime a imaginii.
  • Cu cât dimensiunea punctului este mai mică, cu atât rezoluția este mai mare și, în consecință, calitatea imaginii este mai mare.
  • 1 inch = 2,54 cm

  • În timpul procesului de eșantionare, pot fi utilizate diferite palete de culori, adică seturi de culori în care punctele de imagine pot fi pictate.
  • Fiecare culoare poate fi considerată ca o posibilă stare a punctului.
  • Numărul de culori Nîn paletă și cantitatea de informații eu , necesare pentru a codifica culoarea fiecărui punct sunt legate și pot fi calculate prin formula:

2 = 2 i= 2 1 = 2 i = i=1 bit.



Adâncimea culorii, (biți)

Numărul de culori din paletă N

2 24 =16 777 216


  • Calitatea imaginii de pe ecranul monitorului depinde de rezoluția spațială și de adâncimea culorii.
  • Rezoluția spațială a ecranului unui monitor este definită ca produsul dintre numărul de linii de imagine cu numărul de puncte pe linie. Monitorul poate afișa informații cu diferite rezoluții spațiale (800 x 600, 1024 x 768, 1152 x 864 și mai sus).

  • Cu cât rezoluția spațială și adâncimea culorii sunt mai mari, cu atât calitatea imaginii este mai mare.
  • LA sisteme de operare este posibil să se selecteze modul grafic necesar și posibil din punct de vedere tehnic pentru utilizator.

  • Volumul de informații al memoriei video necesară poate fi calculat prin formula:
  • Unde eu- volumul de informații al memoriei video în biți;
  • X y- numărul de puncte din imagine (X - numărul de puncte pe orizontală, Y- pe verticală);
  • eu- adâncimea culorii în biți per punct.

  • Exemplu: cantitatea necesară de memorie video pentru modul grafic cu o rezoluție spațială de 800 x 600 pixeli și o adâncime de culoare de 24 de biți este:
  • 1 P = I*X*Y = 24 de biți x 800 x 600 = 11.520.000 de biți = = 1.440.000 de biți = 1.406,25 KB ~ 1,37 MB.

  • Calitatea informațiilor afișate pe ecranul monitorului depinde de dimensiunea ecranului și de dimensiunea pixelilor. Cunoscând dimensiunea diagonalei ecranului în inci (15", 17", etc.) și dimensiunea pixelilor ecranului (0,28 mm, 0,24 mm sau 0,20 mm), puteți estima rezoluția spațială maximă posibilă a ecranului monitorului.

Problema cardinală a modelării numerice a proceselor de migrare este discretizarea în spațiu și timp. În discretizarea spațială, se folosesc cel mai des metoda diferențelor finite (FDM) și metoda elementelor finite.

Orez. 24. Schema unei celule pătrate a modelului grilă al fluxului de migrație:

■a - parametri de proprietate; b - rezultatele calculului migrației. / - rezultate primare; 2 - interpolare biliniară; 3 până la 4 - noduri de grilă calculate și vecine.

Polițiști (FEM), ale căror principale prevederi sunt descrise, de exemplu, în lucrări. În viitor, vom lua în considerare doar MCS, ceea ce face posibilă reprezentarea mai clară a modelului de diferență al procesului. În acest caz, se folosesc scheme de diferențe conservatoare, care se bazează pe compilarea unui echilibru de materie într-un bloc (celulă) legat de fiecare punct nodal (metoda celulelor compozite).

În același timp, pentru fiecare celulă, intrările și ieșirile convective ale migranților sunt determinate folosind interpolarea liniară între nodurile învecinate (care corespunde diferenței principale a MKR) sau valoarea concentrației din nodul din care provine migrantul (care corespunde faţă de diferenţa inversă a MKR). Pentru a determina fluxul și ieșirea unui migrant din cauza dispersiei, primele derivate parțiale ale concentrației c sunt, de asemenea, utilizate perpendicular și paralel cu limitele celulei, care pot fi stabilite biliniar din valorile învecinate.

Să luăm în considerare principalele puncte ale rezolvării problemei de discretizare aplicată unui flux bidimensional convectiv-dispersiv într-un mediu omogen, ținând cont de procesele de dezintegrare conform ecuației (3.8) la Kos-R și de acțiunea surselor de migrare- se scufundă cu intensitatea w. În acest caz, ecuația diferențială pentru transferul convectiv-difuzie al unui migrant neutru într-un flux bidimensional (cu coordonatele xt la xx=x și x2-y) are forma

TOC \o "1-3" \h \z d / r\ ds \ , de i, ds,

ID,------ І + ^i------------ ac 4- w = n0 -- . (7,1)

Dacă semnul lui q este dezvăluit doar ca rezultat al calculului, atunci, în general, relația

2qmkc _ (gtnk _J_ gmk) ck _J_ (qtnk _ [qmk I)

Astfel, se obține un sistem liniar de ecuații cu n ecuații (n este numărul de celule cu valorile definite ale lui c), a cărui matrice asimetrică de coeficienți indică fiecare patru codiagonale superioare și inferioare ocupate împreună cu diagonalele principale. Modelele computaționale de migrare descrise în acest fel sunt aproximativ echivalente cu modelele (ecuații matriceale) formulate folosind MCS normal, precum și modelele MC. E cu ajutorul aproximării liniare a funcțiilor. Avantajul unui astfel de sistem este că garantează vizibilitatea maximă a descrierii matematice a procesului.

În prezent, modelarea numerică a migrației folosește aproape exclusiv o diferență parțială de ordinul întâi pentru derivata de timp și construiește modelul de migrare ținând cont de importanța celor două niveluri de timp. Atunci ecuația (7.1) pentru modelul de migrare are forma

Implicit (vezi Fig. 25, b); y \u003d \ / 2 - Manivela - Nicholson (a se vedea Fig. 25, c); 7 \u003d 2/3 - Galerkin (a se vedea Fig. 25, c).

Pentru Ve (0; 2/3; 1) se dovedește ordinea de aproximare 0 (Д0 și pentru y=: 1/2-0 (Дt) , Din extinderea funcțiilor într-o serie Taylor rezultă că dispersia numerică este numit ca

Necesită eșantionare fină. Chiar oferind posibilitatea corectării coeficientului de dispersie DKop conform expresiei

TOC \o "1-3" \h \z Acor = D - [ I * I D*/2 + A^2/(2n0)] > 0 (7:6)

Nu exclude costurile semnificative de discretizare Pentru a caracteriza discretizarea proceselor de migrare se folosesc numerele adimensionale obtinute din ecuatia (7.3):

0 I v I Ah Ah Dtv* At I v I Redx = --! W și Di

Și pentru a caracteriza oscilațiile - caracteristici derivate

ReLd: P0 Ax Ax P0 Ax2

Din ecuație rezultă că costurile semnificative pentru discretizarea spațială a proceselor de migrare sunt justificate doar atunci când eroarea de discretizare temporală are și ea același ordin de mărime. Prin urmare, schema Cryik-Nicolson cu o eroare de ordinul At2 este adesea folosită în simulări, în ciuda preocupărilor asociate de stabilitate. Creșterea acestuia se realizează folosind metoda predictor-corector G10]. În același timp, conform schemei de soluție implicită (Y=1), jumătatea de pas At/2 este calculată cu poziția inițială a tuturor parametrilor până la momentul t, iar valorile c*+L(12) sunt determinat.Atunci, conform schemei Craik-Nicolson (y= 1/2), intregul pas este implementat At, iar toti parametrii de migrare, termenii surse-puine, schimb si inlocuire, precum si termenul de convectie sunt stabilită la momentul t + At / 2. Astfel, modelul de calcul al ecuației (7.2) cu pas complet se obține sub această formă (vezi Fig. .25):

Mai mult, pentru dc/dt este necesar să se înlocuiască ecuația diferențială inițială uni, bidimensională sau tridimensională, iar pentru d2c/dt2 derivata acesteia. În cele din urmă, se obține o acuratețe de aproximare foarte semnificativă datorită faptului că derivata timpului este luată în considerare nu numai în punctul n (aceasta este în vedere generala se aplică și membrilor sink ic și da), dar și nodurilor învecinate. În forma sa cea mai simplă, această înlocuire se realizează după regula lui Simpson: dc/dt-(1/6) [(dc/dt)a-.i+4(dc/dt)n+(dc/di)n-1 ].

Pe fig. 25f prezintă, de asemenea, o schemă de diferențe finite pentru procesele de migrare unidimensională propusă de G. Stoyan. Această schemă face posibilă controlul calculului tuturor derivatelor parțiale și obținerea de soluții numerice stabile și precise, în special pentru cazurile de dispersie pură sau convecție pură.

Metoda numerică aleasă este potrivită numai în acele cazuri când soluția numerică tinde spre cea exactă cu lățime descrescătoare. pas, adică atunci când această metodă este convergentă.

Dispersia numerică este cauzată în primul rând de caracterul discret al termenilor: convecție și capacitate (acumulare), adică primele derivate ale variabilelor dependente. Acest lucru poate duce la erori semnificative în modelarea proceselor de migrare cu? un mic coeficient de dispersie ε>, a cărui valoare pentru diverse modele numerice de migrare se obține în funcție de Pe^nr și de numărul Di sau Cr. Datorită introducerii lui< ленных. коэффициентов дисперсии [см., например, уравнение (7.6)] значительно уменьшаются погрешности и в простых дискретных схемах. (Стабильные обратные разности членов конвекции и акку­муляции, а также МК. Э с линейными пространственными и вре­менными начальными функциями приводят к значительной числен­ной дисперсии или требуют очень тонкой локальной и временной дискретизации.

Oscilațiile numerice apar în anumite condiții și, de regulă, sunt determinate prin comparație cu soluțiile analitice corespunzătoare. Pericolul fluctuațiilor apare mai ales în procesele cu convecție dominantă. Schema Crank-Nicolson, principala diferență a termenilor de convecție sau acumulare și formularea FEM sunt supuse în special oscilațiilor.
conform schemei Galerkin cu funcții liniare. În același timp, schema implicită, diferențele inverse ale termenilor de convecție și acumulare, precum și formularea MC. E după Ritz și după Galerkin cu alocație multiplă sunt în mare parte lipsite de oscilații. În același timp, cu cât schema numerică este mai „neutră”, cu atât este mai precisă și mai sensibilă la încălcări. Prin urmare, schema numerică folosită în practică este întotdeauna un compromis între ambele tendințe.

Alături de erorile de discretitate, sunt importante și erorile de stabilitate rezultate dintr-un număr limitat de calcule numerice. Un model de migrare numerică este considerat necondiționat stabil dacă eroarea numerică (rotunjire) scade de la un pas de timp la altul și stabil condiționat - dacă aceasta are loc numai în anumite condiții. Aceste condiții pentru cazuri speciale sunt prezentate analitic în . Astfel, prin compararea cu soluțiile analitice, se fixează condiția de stabilitate pentru o discretizare spațială dată prin stabilirea valorii critice a pasului de timp prin numerele critice Di sau Cr. Necondiționat stabilă este schema de soluție implicită cu y-1, iar pe măsură ce y scade, tendința de instabilitate crește. Rezolvarea numerică a sistemului de ecuații compilat (ecuația matriceală) este, de asemenea, plină de posibilitatea de erori. Erorile foarte mari, care se răspândesc puternic cu metoda stabilă condiționată, pot fi cauzate de rezolvarea unui sistem de ecuații cu condiții slab exprimate, în care elementele diagonalelor principale ale matricei coeficienților nu predomină suficient în comparație cu diagonalele principale ale codiagonale.

Erorile semnificative în rezolvarea ecuațiilor pot fi cauzate de rezolvarea întregului sistem de ecuații folosind o anumită metodă de pas (de exemplu, metoda implicită a alternării direcțiilor) și transferarea elementelor matricei coeficienților în partea dreaptă a ecuațiilor prin înmulțire cu timp. sau variabile dependente iterativ cu datare inversă pentru a crea matrici de bandă cu o lățime de bandă mică (predominant matrici de coeficienți tridiagonale) Din acest motiv, programele de calculator pentru simularea numerică a migrației ar trebui verificate și controlate cu atenție, în special prin comparație cu soluțiile analitice.

Pe baza soluției numerice se face determinarea primară a numărului de puncte de referință din grila spațiu-timp. Numărul de puncte de referință în timp sau în dimensiunea pasului iterativ într-o soluție neliniară indică numărul de valori determinate local discret ale variabilelor dependente (R sau uneori vx, vy, c) și astfel afectează numărul de ecuații ale sistemului . Timpul petrecut pentru o soluție unică a acestui sistem de ecuații este principala valoare pentru estimarea costurilor; ele depind de tipul calculatorului, de metoda folosită pentru rezolvarea sistemului 124 de ecuaţii şi de calitatea programului de calculator generat. Dacă aceste costuri sunt înmulțite cu numărul de timp sau de pași de iterație necesari modelării și la aceasta adăugăm timpul petrecut cu corectarea matricelor de coeficienți și partea dreaptă a ecuațiilor, atunci obținem timpul necesar pentru modelarea matematică pe computer. . Nevoia de spațiu de stocare pentru modelarea matematică a proceselor de migrare multidimensională este determinată în primul rând de necesitatea unui spațiu de stocare a subprogramelor pentru rezolvarea unui sistem de ecuații.

Prelucrarea informațiilor grafice

Codarea și prelucrarea informațiilor grafice și multimedia

Discretizarea spațială

Informațiile grafice pot fi prezentate în analogicși discret forme. Un exemplu de reprezentare analogică a informațiilor grafice este o pânză de pictură, a cărei culoare se schimbă continuu, iar una discretă este o imagine imprimată cu o imprimantă cu jet de cerneală și constând din puncte separate de diferite culori.

Imaginile grafice din formă analogică (continuă) în formă digitală (discretă) sunt convertite prin discretizare spațială. Discretizarea spațială a unei imagini poate fi comparată cu construcția unei imagini dintr-un mozaic (un număr mare de ochelari mici multicolori). Imaginea este împărțită în elemente mici separate (puncte sau pixeli), iar fiecare element poate avea propria sa culoare (roșu, verde, albastru etc.).

Pixel- zona minimă a imaginii pentru care puteți seta independent culoarea.

Ca rezultat al discretizării spațiale, informațiile grafice sunt prezentate sub formă bitmap, care se formează dintr-un anumit număr de linii conţinând, la rândul lor, un anumit număr de puncte (Fig. 1.1).

Rezoluţie. Cea mai importantă caracteristică a calității unei imagini raster este rezoluția.

Rezoluţiebitmap este definit de numărul de puncte atât pe orizontală, cât și pe verticală pe unitatea de lungime a imaginii.

Cu cât dimensiunea punctului este mai mică, cu atât rezoluția este mai mare (mai multe linii raster și puncte pe linie) și, în consecință, cu atât calitatea imaginii este mai mare. Valoarea rezoluției este de obicei exprimată în termeni de dpi(punct pe inch - puncte pe inch), adică în numărul de puncte dintr-o bandă de imagine lungă de un inch (1 inch = 2,54 cm)

Discretizarea spațială a imaginilor continue stocate pe hârtie, fotografie și film se poate face prin scanare. În prezent, camerele digitale foto și video sunt tot mai răspândite, care captează imagini imediat într-o formă discretă.

Calitatea bitmaps-urilor rezultate în urma scanării depinde de rezoluția scanerului, pe care producătorii o indică cu două numere (de exemplu, 1200 x 2400 dpi)

Scanarea se realizează prin deplasarea unei benzi de elemente fotosensibile de-a lungul imaginii. Primul număr este rezoluție optică scanerului și este determinată de numărul de elemente fotosensibile de pe un inch al benzii. Al doilea număr este rezoluție hardware; este determinată de numărul de „microspași” pe care le poate face banda de elemente fotosensibile, mișcându-se cu un centimetru de-a lungul imaginii.

Adâncimea culorii. Procesul de eșantionare poate folosi diferite palete de culori, adică seturi de culori în care punctele de imagine pot fi pictate. Fiecare culoare poate fi considerată ca o posibilă stare a punctului. Numărul de culori N din paletă și cantitatea de informații necesare pentru a codifica culoarea fiecărui punct sunt legate și pot fi calculate prin formula:

În cel mai simplu caz (imagine alb-negru fără tonuri de gri), paleta de culori este formată din doar două culori (alb-negru). Fiecare punct al ecranului poate avea una dintre cele două stări - „negru” sau „alb”, prin urmare, prin formula (1.1) este posibil să se calculeze câte informații sunt necesare pentru a codifica culoarea fiecărui punct.

sau de ce rezoluția fișierului trebuie să fie de cel puțin două ori liniatura rasterului

O trăsătură caracteristică modernului sisteme de imprimare prelucrarea originalelor semitonuri este că atât discretizarea spațială a imaginii, cât și cuantizarea tonului acesteia după nivel sunt efectuate în ele de cel puțin două ori. Discretizarea spațială este înlocuirea unei imagini al cărei ton se schimbă arbitrar în coordonatele X și Y cu o imagine compusă din secțiuni separate - zone în care se face media acestui parametru. În cazul general, așa cum sa menționat deja, frecvența de eșantionare ar trebui să fie de cel puțin două ori mai mare decât frecvența componentei armonice a imaginii originale care trebuie reprodusă pe copie. Această poziție este ilustrată schematic în Fig. 1 (a), la poziția a) al cărui mesaj continuu inițial este o oscilație sinusoidală u(t) cu perioada T. Spectrul unui astfel de semnal este format dintr-o componentă constantă și prima armonică:

u \u003d U 0 + U l sin (27tt / T)

Orez. unu.

Semnalul original (a), valorile sale de eșantionare și adâncimea de modulație (%) la zero (b), faza opusă (c) și intermediară (d) a ratei de eșantionare.

La faza zero a citirilor discrete U D perioadă T/2 adâncimea modulării lor de către prima armonică a semnalului original este zero, iar informațiile despre frecvență se pierd complet. Se transmite doar valoarea medie U 0 semnalul original (vezi Fig. 1, b). Odată cu o modificare a fazei numărătorilor cu jumătate din perioada lor, adâncimea modulației se dovedește a fi egală cu 100% (vezi Fig. 1, c). Intermediare între fazele luate în considerare ale citirilor sunt însoțite de distorsiuni în amplitudinea și faza primei armonice, deși, după cum este graficul din Fig. 1(d), informațiile despre frecvența acesteia sunt păstrate. Discretizarea cel puțin unidimensională (într-una dintre coordonate) a imaginilor însoțește procesul de analiză electro-optică. În sistemele de reproducere analogică și în televiziune, un parametru optic, care este o funcție de coordonatele scenei originale sau transmise, este convertit în amplitudinea unui semnal electric care se modifică la ieșirea celulei fotoelectrice în timp în timpul citirii progresive. (scanare). Spectrul de frecvențe spațiale ale imaginii în direcția transversală pe direcția de scanare orizontală este limitat de frecvența de descompunere în linii. Datorită dimensiunilor finite ale punctului de scanare (apertura), acest spectru este, de asemenea, limitat de-a lungul liniilor de o frecvență reciprocă a acestui punct. Al doilea motiv pentru limitarea spectrului de frecvență și eșantionarea imaginii de-a lungul liniei este modularea semnalului video a amplitudinilor, fazelor sau frecvențelor unei unde electromagnetice suplimentare - frecvența purtătoare necesară pentru transmiterea semnalului, de exemplu, în televiziune sau în telecomandă analogică. (folosind canale electrice de comunicare) reproducere. Eșantionarea și cuantizarea bidimensionale (în ambele coordonate) au loc în timpul așa-numitei conversii analog-digitale a semnalului video, ca urmare a căreia setul de mostre spațiale ale valorii tonului poate fi reprezentat printr-o serie de numere scrise, de exemplu, în cod binar. Această reprezentare vă permite să faceți abstracție din timpul real de scanare și să efectuați transformări funcționale de ton, culoare, detalii mici, contururi și alt conținut de imagine ca operații asupra numerelor acestei matrice. În astfel de scopuri, PC-urile sunt acum utilizate eficient.
Discretizarea spațială însoțește și rasterizarea - reprezentarea unei imagini sub forma unui set de elemente sigilate și goale, a căror zonă relativă este determinată de tonul sau culoarea secțiunilor corespunzătoare ale originalului. În acest caz, așa cum s-a menționat deja, frecvența primei eșantionări asociată cu analiza electro-optică și conversia analog-digitală este luată, de regulă, în de două ori depășirea liniaturii rasterului poligrafic, sau mai bine zis, a frecvenței funcției raster, în perioada căreia se formează unul sau altul număr de puncte și spații raster. Dacă această condiție este îndeplinită, atunci când se reproduce un sistem de curse periodice dintr-o fază spațială arbitrară, dimensiunile punctelor învecinate vor diferi cel puțin ușor unele de altele în toate cazurile, cu excepția unuia: atunci când liniile în sine sunt deplasate cu exact jumătate de perioada relativă la elementul de descompunere 1 și celula raster. Pe imprimare, în loc de linii, se formează un câmp uniform de puncte raster identice cu o zonă relativă de 50% (a se vedea Fig. 2, d), deoarece reflectanța originalului, mediată pe suprafața punct de lectură I, are aceeași valoare (intermediară) pentru toate elementele rasterului. În zona de referință 7, de fiecare dată există jumătate de cursă și jumătate de spațiu (vezi Fig. 2, c). Acest caz este similar cu cel prezentat în Fig. 1(b).

Orez. 2.
Cursele frecvenței 0,51 în rețeaua raster a liniaturii L la aceleași faze (a) și opuse (b); copiile lor raster: b, d - cu elementul de citire 1 egal cu pasul de liniatură; e - la citiri de 2 pași raster de două ori mai mici.

În toate celelalte faze spațiale, contrastul cursei este activat reproducerea se dovedește a fi mai mare, deoarece valorile citirilor învecinate și dimensiunile punctelor raster formate în conformitate cu acestea diferă. Diferența maximă apare în cazul extrem opus, când, așa cum se arată în fig. 2 (a, b), cursele de frecvență 0,51 coincid în fază cu grătarul raster. Aici există o analogie cu cazul ilustrat în Fig. 1 (a, c). Ele sunt transmise într-un raster de două ori liniatura, egală cu L linii/cm, fără pierderea contrastului. Garanția transmiterii loviturilor cu contrast total, indiferent de faza lor spațială, este oferită de o frecvență de descompunere care este de două ori liniatura rasterului, așa cum este Fig. 2 (e). Deoarece cel puțin două discretizări spațiale ale imaginii au loc în reproducerea poligrafică, din exemplul simplificat de mai sus rezultă că o marjă de frecvență de descompunere de două ori trebuie furnizată de două ori. Prima dată când trebuie să faceți acest lucru este atunci când alegeți linia ecranului, dacă sarcina este să reproduceți anumite frecvențe spațiale ale originalului pe imprimare. O a doua marjă de 2, de data aceasta în raport cu valoarea de liniatură selectată, este setată pentru rata de scanare a originalului. De exemplu, pentru a reproduce liniile care au o frecvență de 4 linii / mm pe original, este necesară o linie de imprimare de 80 de linii / cm (~ 200 dpi) (precum și netezimea hârtiei corespunzătoare și alți parametri de imprimare). Este necesar să citiți un astfel de original atunci când scanați la o frecvență de 16 linii / mm (~ 400ppi). Gradul de distrugere a contururilor și a detaliilor fine în procesul raster este oarecum redus dacă frecvența de eșantionare, în conformitate cu prevederile teoriei eșantionării, este de două ori mai mare decât liniatura rasterului (vezi Fig. 3, e, f).

Orez. 3.
« Distribuția pâlnie (a) și aleatorie (b) a valorilor de greutate; imagini ale conturului 1, împărțind zonele originale cu absorbție 0,94 și 0,04, pe baza unei citiri (c, d), patru (e, f) și 64 (g, h) pe perioadă raster;
2 - zona de referinta de analiza

Secțiunea originalului intersectată de contur este reprezentată în acest caz de patru numărări de valori diferite. Patru fragmente din secțiunea corespunzătoare a copiei sunt formate în funcție de diferite semne ale „alfabetului” de puncte. Forma zonei imprimate în interiorul zonei este modulată de geometria conturului, iar acesta din urmă este redat cu o mai mare acuratețe grafică și claritate. Acest efect este ilustrat clar de modelul din fig. 4 (d) în comparație cu cele prezentate în fig. 4(b,c).

Orez. 4.
Elementele de linie (a) ale unui original cu semitonuri și copiile lor bitmap folosind:

  • una (b, c, e) și patru (d, f) eșantioane în perioada funcției raster;
  • mascarea neclară a unui tablou numeric (c);
  • deplasări ale punctelor raster (e) și fragmentele acestora (e) pe contururi.

Precizia transferului complet al conturului de contrast crește în continuare odată cu creșterea frecvenței de citire a originalului și se dovedește a fi la nivelul rezoluției dispozitivului de ieșire, atunci când fiecare element de sinteză din matricea video originală corespunde unui multinivel independent. citire (vezi Fig. 3, g, h). Zonele de referință, de regulă, sunt aproape cu un ordin de mărime mai mari decât dimensiunile elementelor de sinteză și nu pot fi reduse semnificativ. În caz contrar, excesiv, în medie cu două ordine de mărime, crește volumele deja mari de fișiere ilustrative, în valoare de zeci și sute de megaocteți. În consecință, crește capacitatea dispozitivelor de stocare, timpul de procesare și schimb de informații video între diverse module și stații de lucru ale sistemelor de pre-presare, timpul de transmisie sau lățimea de bandă ocupată pentru reproducerea de la distanță. În practică, acestea sunt limitate doar la un exces de două ori al ratei de eșantionare față de liniatură, ceea ce corespunde exemplelor din Fig. 3 (e, f) și fig. 4(d). Astfel de moduri și sisteme de reproducere sunt denumite în mod condiționat sisteme de scanare grosieră / imprimare fină (citire grosieră / imprimare clară). Numărul de citiri egal cu numărul de subelemente de sinteză, adică modurile de scanare fină / imprimare fină, se găsesc numai în dispozitivele de ieșire cu ton continuu sau imprimare digitală cu jet de cerneală cu formate de imagine relativ mici, rezoluții de intrare/ieșire scăzute (aproximativ 12-24 de linii / mm (300-600dpi)) și în acest sens, linii joase.

slide 1

slide 2

Imagine grafică Analog (continuu) Vizual, perceput de ochiul uman. Exemplu, pictura Discret (digital) Spasmodic, perceput tehnologia calculatoarelor. Exemplu, imagine creată imprimanta cu jet de cerneala imprimantă Transformată prin eșantionare spațială

slide 3

Discretizarea spațială este o modalitate de a converti o formă analogică de informație în digitală (discretă). Imaginea grafică este convertită într-o imagine raster (constă dintr-un anumit număr de puncte și linii). Mecanism: imaginea este împărțită în fragmente separate (puncte sau pixeli), iar fiecare fragment are propria sa culoare.

slide 4

Pixel - zona minimă a imaginii pentru care culoarea este setată independent

slide 5

Rezoluție - determină numărul de puncte orizontale și verticale pe unitatea de lungime a imaginii. Unitate de lungime 1 inch = 2,54 cm Unitatea de măsură pentru rezoluția unei imagini raster este dpi

slide 6

Discretizare spatiala - In practica se realizeaza: Camere foto si video digitale; Scanare.

Slide 7

Tehnologia de scanare O bandă de element sensibil la lumină se deplasează de-a lungul suprafeței imaginii. Calitatea imaginii depinde însă de rezoluția scanerului. De exemplu, 1200x2400 dpi rezoluție optică, numărul de elemente fotosensibile pe 1 inch al benzii Rezoluție hardware, numărul de „microspași” pe care banda de elemente fotosensibile le face atunci când se deplasează cu 1 inch de-a lungul imaginii

Slide 8

Paleta de culori Un set de culori care pot lua pixeli dintr-o imagine. La eșantionare, fiecare zonă minimă a imaginii (punct sau pixel) primește o anumită culoare din paleta de culori utilizată.

Slide 9

Culoarea unui punct este starea lui posibilă. N - numărul de culori din paletă J - cantitatea de informații necesare pentru a codifica culoarea punctului. Exemplu, imagine alb-negru, N=2, i.e. doar una dintre cele două stări posibile - alb sau negru. J = 1 bit Cantitatea de informații care este necesară pentru a codifica culoarea unui punct de imagine, numită adâncimea culorii (J)

slide 10

Adâncimea culorii și numărul de culori din paletă Adâncimea culorii, J (biți) Numărul de culori din paletă, N 8 2^8=256 16 2^16=65 536 24 2^24=16 777 216