В процессе преобразования растрового графического файла количество цветов уменьшилось с 1024: В процессе преобразования растрового графического файла количество цветов уменьшилось с 1024 до 32 .Во сколько…

Введение

Этот документ должен служить элементарным введением в растровые изображения. как они используются в компьютерной графике.

Определение

Растровые изображения определяются как регулярная прямоугольная сетка ячеек, называемых пикселями, каждая из которых пиксель, содержащий значение цвета. Они характеризуются всего двумя параметрами, количество пикселей и информационное содержание (глубина цвета) на пиксель.

Обратите внимание, что растровые изображения всегда ориентированы горизонтально и вертикально. Пиксели должны считаться квадратными, хотя они могут иметь другие соотношения сторон в упражняться.
В большинстве случаев растровые изображения используются для представления изображений на компьютер. Например, следующее растровое изображение имеет 397 пикселей. по горизонтали, 294 пикселя по вертикали, и каждый пиксель содержит серый значение из возможных 256 различных оттенков серого.

Цвет «глубина»

Каждый пиксель растрового изображения содержит определенную информацию, обычно интерпретируемую как информация о цвете. Информационное содержание всегда одинаково для всех пикселей в конкретном растровом изображении. Количество информации о цвете может быть все, что требует приложение, но есть некоторые стандарты, основные из них описаны ниже.

Это наименьшее возможное информационное содержание, которое может храниться для каждого пиксель. Полученное растровое изображение называется монохромным или черно-белым. пиксели с 0 считаются черными, пиксели с 1 называются белый. Обратите внимание, что хотя возможны только два состояния, их можно интерпретировать как любые два цвета, 0 отображается на один цвет, 1 отображается на другой цвет.

В этом случае каждый пиксель занимает 1 байт (8 бит) памяти, что дает 256 разные состояния. Если эти состояния отображаются на шкале оттенков серого от черного к белый растровое изображение считается изображением в оттенках серого. По соглашению 0 обычно черный и 255 белый. Уровни серого — это числа между ними, для Например, в линейной шкале 127 соответствует уровню серого 50 %.

В любом конкретном приложении диапазон значений серого может быть любым. чаще всего отображают уровни 0-255 на шкале 0-1, но некоторые программы отображают его на шкале 0-65535 (см. систему спецификации цвета Apple как пример).

Это следующий шаг от 8-битного серого, теперь каждому выделено 8 бит. красная, зеленая и синяя составляющие. В каждом компоненте значение 0 означает отсутствие вклад этого цвета, 255 относится к полностью насыщенному вкладу этого цвета. цвет. Поскольку каждый компонент имеет 256 различных состояний, всего 16777216 возможных цветов.

Эта идея цветового пространства RGB является фундаментальной концепцией компьютерной графики. В Пространство RGB любой цвет представлен в виде точки внутри цветового куба с ортогональные оси r,g,b.

Обратите внимание, что значения серого образуют прямую линию от черного к белому вдоль диагональ куба, r = g = b.

Индексированный цвет — это более экономичный способ хранения цветных растровых изображений без использования 3 байта на пиксель. Как и в 8-битных серых растровых изображениях, каждый пиксель имеет один байт. связано с ним только теперь значение в этом байте больше не является значением цвета но индекс в таблице цветов, называемой палитрой или таблицей цветов.

У такой системы индексации цветов есть ряд интересных особенностей. Если в изображении менее 256 цветов, то это растровое изображение будет того же качества, что и 24-битное растровое изображение, но его можно хранить с одной третью данных. Интересных эффектов окраски и анимации можно добиться, просто изменив палитре, это немедленно изменяет внешний вид растрового изображения и с тщательный дизайн может привести к преднамеренным изменениям внешнего вида битовая карта.

Распространенной операцией, уменьшающей размер больших 24-битных растровых изображений, является преобразование их в индексированный цвет с оптимизированной палитрой, то есть палитрой, которая лучше всего представляет цвета, доступные в растровом изображении.

Это идентично 8-битному цвету, за исключением того, что теперь используется только половина байта, 4 бита. для индекса. Это поддерживает таблицу до 16 цветов.

32 бит RGB

Обычно это то же самое, что и 24-битный цвет, но с известным дополнительным 8-битным растровым изображением. как альфа-канал. Этот канал можно использовать для создания замаскированных областей или представлять прозрачность.

16 бит RGB

Как правило, это прямая система с 5 битами на компонент цвета. и 1-битный альфа-канал.

Разрешение

Разрешение — атрибут растрового изображения, необходимый при визуальном просмотре. или печать растровых изображений, потому что пиксели сами по себе не имеют явных размеров. Разрешение обычно указывается в пикселях на дюйм, но может любая другая единица измерения. Большинство процессов печати сохраняют количество пикселей на дюйм (DPI) по историческим причинам. На устройствах с nn прямоугольными пикселями разрешение может быть указано как два числа, горизонтальное и вертикальное разрешение.

Концепция разрешения не зависит от информационного содержания растровое изображение очень важно, учитывая постоянную глубину цвета, тогда информация содержимое между разными растровыми изображениями связано только с количеством пикселей вертикально и горизонтально. Однако качество при отображении растрового изображения или печатный зависит от разрешения. Поскольку резолюция определяет размер пикселя, его также можно использовать для изменения размера всего изображения.

В качестве примера рассмотрим одно растровое изображение размером 200 пикселей по горизонтали и 100 пикселей. пикселей по вертикали. Если бы это растровое изображение было напечатано с разрешением 100 точек на дюйм, его размер был бы равен 2. дюймов на 1 дюйм. Однако если то же растровое изображение было напечатано с разрешением 200 DPI, то оно будет измерять только 1 дюйм на полдюйма.

Всякий раз, когда растровое изображение отображается на мониторе компьютера, разрешение должно быть обдуманный. Большинство компьютерных мониторов имеют диапазон разрешения от 60 точек на дюйм в низкое разрешение заканчивается 120DPI для дисплеев с высоким разрешением. как с печатным имеет значение, чем выше разрешение, тем менее заметна пиксельная природа изображения. битмап будет.

В качестве еще одного примера следующие два изображения идентичны по информации. контента, однако они имеют разное разрешение и, следовательно, разные пиксели. размеры. Меньшее — 80DPI, большее — 30DPI. пикселей гораздо больше видно в увеличенной версии.

Это еще не все, что касается представления растровых изображений на физическом носителе. устройств, потому что разные устройства имеют разные возможности глубины цвета.

Преобразование глубины цвета.

Очень часто необходимо представить растровое изображение с одной глубиной цвета на устройства с различной глубиной цвета. Конечно, если цель устройство имеет лучший цвет, чем растровое изображение, тогда нет проблем, поскольку растровое изображение может быть точно представлено. В обратной ситуации, когда назначение имеет другие и более низкие возможности, то растровое изображение должно быть преобразуется во что-то, что дает наилучшее возможное представление.

В качестве примера рассмотрим задачу представления изображений в оттенках серого на монохромные (черно-белые) устройства. Это достигается использованием переменной количество черных и белых пикселей для представления уровня серого. К счастью, черно-белое устройство обычно имеет гораздо более высокое разрешение, чем растровое изображение, поэтому есть несколько пикселей, доступных для создания аппроксимации оттенков серого. Рассмотрим растровое изображение в оттенках серого с разрешением 75 точек на дюйм, которое будет отображаться на черно-белом изображении с разрешением 300 точек на дюйм. принтер. Имеется матрица из черно-белых пикселей 4×4, которую можно использовать для представляют каждый пиксель в оттенках серого.

Существует ряд приемов, которые можно использовать для формирования соответствующих расположение черных и белых пикселей, один из методов называется дизерингом. Даже при использовании дизеринга существует множество возможных алгоритмов определения дизеринга. расположение пикселей. Ниже показано изменение уровня серого с соответствующие черно-белые примеры дизеринга (сильно увеличенные) с использованием паттерн и диффузионное сглаживание.

Как уже упоминалось, существуют и другие методы преобразования растровых изображений высокого разрешения. глубины цвета в те, которые имеют меньшую глубину цвета, но более высокое разрешение, на таких Технология, используемая в полиграфии, называется трафаретной печатью. Скрининг не будет обсуждаться здесь, за исключением того, что он аппроксимирует уровни серого различными размер объектов (размер объекта пропорционален уровню серого) объекты располагаются на регулярной матрице, расположенной под некоторым углом к горизонтальный. Наиболее часто используемыми объектами изображения являются точки, линии и прямоугольники. Ниже показано изменение уровня серого с соответствующим значением черного. и примеры с белым экраном (сильно увеличенные) с использованием точечных и линейных экранов.

Приведенное выше обсуждение и примеры преобразования глубины цвета были сделаны по отношению к изображениям в оттенках серого. Преобразование изображений с высокой глубиной цвета в изображения с низкой представление глубины цвета ничем не отличается по концепции, как правило, процесс выполняется три раза, по одному для каждого компонента цвета.

Хранилище растровых изображений

Самый простой способ сохранить растровое изображение — просто перечислить растровое изображение. информация, байт за байтом, строка за строкой. Файлы, сохраненные этим методом, часто называются RAW-файлами. Объем дискового пространства, необходимый для любого растрового изображения, легко определить. рассчитать с учетом размеров растрового изображения (N x M) и глубины цвета в битах (B). Формула для размера файла в килобайтах:

где N и M — количество пикселей по горизонтали и вертикали, B — количество бит на пиксель. В следующей таблице показаны размеры файлов нескольких растровых изображений. типов, если они хранятся в формате RAW.

 размеры изображения глубина цвета размер файла
    128 x 128 1 бит 2 КБ
                          8 бит 16 КБ
                         24 бита 48 КБ
    256 x 256 1 бит 8 КБ
                          8 бит 64 КБ
                         24 бита 192 КБ
     1K x 1K 1 бит 128 КБ
                          8 бит 1 МБ
                         24 бита 3 МБ
 

Как видно из этой таблицы, большие 24-битные изображения приведут к очень большим файлов, поэтому сжатие становится важным. Существует большое количество форматов файлов, используемых для хранения сжатых растровых изображений. от тривиального до очень сложного. Сложные форматы существуют, потому что очень больших растровых файлов, которые существовали бы, если бы не использовалось сжатие. Существует две широкие категории форматов сжатых файлов. без потерь (отлично сохраняют растровые изображения) и с потерями. ниже показана основная иерархия методов сжатия.

Самый грубый способ уменьшить размер растровых файлов — уменьшить цвет. информации, это называется уменьшением битов или квантованием. Например один может преобразовывать 24-битные растровые изображения в 8-битные индексированные растровые изображения, используя дизеринг для имитировать потерянные цвета. На сегодняшний день наиболее распространенным форматом с потерями является JPEG. описание того, как это работает, выходит далеко за рамки этого обсуждения. Его Основным преимуществом является то, что он может предложить значительно лучшую степень сжатия, чем форматы без потерь. Например, рассмотрим следующее растровое изображение оригинала который составляет 500 x 350 пикселей при 24-битном цвете. Используя формулу, приведенную ранее, размер несжатого файла 500 x 350 x 24 / 8 / 1024 = 513 КБ

Сохраненный в оттенках серого (уменьшение битности) файл 171K (в 3 раза меньше), сохранены и сжаты с использованием RLE это 388К (75% от оригинала), сохранено с помощью Сжатие LZW составляет 188K (36% от оригинала), при сохранении в формате JPEG это 30K (а степень сжатия 17:1).
Ниже приводится описание простейшего метода сжатия без потерь. называется кодированием длин серий (RLE), который используется с хорошим эффектом для растровых изображений с всего несколько цветов. Рассмотрим следующее маленькое 8-битное изображение размером 17 x 10 пикселей.

Если бы это было сохранено в форме RAW, потребовалось бы 16 байтов на строку для всех 10 ряды. Однако первые два ряда находятся на одном уровне, поэтому это более эффективно. чтобы просто сохранить количество одинаковых цветов в серии вместе с цветом серии. Первые две строки вместо 16 байтов требуют только 2 байта каждая.

В необработанном формате первые три строки будут

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0
 

Хотя есть больше деталей, связанных с фактической реализацией RLE, чем описанный здесь, это основной принцип кодирования длин серий. Чтобы для RLE для достижения некоторой степени сжатия должны быть прогоны того же цвета, по этой причине он вряд ли будет полезен для сильно окрашенных изображения, такие как 24-битные фотографии.