Лекция № 5 Системы цветов и методы сжатия изображений

До сих пор цвет рассматривался в так называемой аддитивной форме как композиция в некоторой пропорции 3 базовых цветов - RGB. Соединение всех трех цветов в равной пропорции образует белый цвет, отсутствие всех цветов - черный (фон). Система RGB естественна для компьютера.

Существует другой подход к формированию цвета - субтрактивный. Он характерен для полиграфии и учитывает поглощение и отражение света от белой поверхности (бумага). Подход основан на вычитании цветов. Здесь белый цвет (фон) - отсутствие всех цветов, черный - соединение в равной пропорции голубого (cyan), пурпурного (magenta) и желтого (yellow). На практике только сочетанием 3 базовых цветов достигается не черный, а темно-коричневый цвет из-за неполного поглощения света типографскими красками. Поэтому для представления истинно черного делают 4-цветную печать с добавлением черного, система цветов называется CMYK (чтобы не путать с Blue - синий, взята последняя буква слова blacK - черный). Происходит как бы вычитание цвета из белого. Данная система была разработана давно и применялась в полиграфии. Для цветоделения (разделения цветов на основные цвета CMYK) применялись фотомеханические методы.

Существует проблема перевода изображений, разработанных в системе RGB, в систему CMYK. Система RGB работает с излучаемым светом, а CMYK - с отраженным. У них разная природа получения цветов и то, что видно на экране монитора, нельзя точно повторить при печати. Преобразование усложняется и тем, что приходится корректировать несовершенство типографских красок подмешиванием черного. Имеются специальные системы предпечатной обработки изображений, которые учитывают не только цвета, но и сорт бумаги и показывают на экране, как будет выглядеть напечатанный рисунок. Существуют программы, которые позволяют создавать рисунок сразу в цветах CMYK. Это учитывается в графических форматах. Но возникают проблемы преобразования файлов, проблемы преобразования и интерпретации цветовых пространств.

Системы цветов RGB и CMYK базируются на ограничениях, накладываемых аппаратурой (дисплей, типографское оборудование), и основаны на смешении красок. Существует другой подход, учитывающий яркость (насыщенность) цветов. Его реализация - системы HSI (HSL) и YcbCr.

Аббревиатура HSI (HSL) означает Hue - цвет, оттенок, Saturation - насыщенность, Intensity или Luminosity - яркость. Насыщенность трактуется как количество белого, подмешанного к основному цвету (темно-синий/голубой), яркость может отражать, например, освещенность (апельсин в солнечном свете или в сумерках). HSI - более интуитивный способ определения цветов, не зависящий от схемы смешения. В этой системе работают некоторые пакеты программ, имеются графические адаптеры, которые “понимают” HSI и преобразуют ее в RGB. HSI больше соответствует природе света.

Аббревиатура YcbCr происходит от Y(luminositY, яркость), Cb (chrominance blue, цветность исходного синего), Cr (chrominance red, цветность исходного красного). Зеленый - комбинация этих трех значений. Отделение яркости от цветности позволяет более эффективное сжимать изображения (см. п. 7.3), т.к. глаз человека больше реагирует на интенсивность, чем на разрешение цвета. Представление YcbCr все шире используется для настольных видеосистем.

Все системы, кроме CMYK, состоят из 3 компонентов, т.е. описывают 3-цветное пространство. Система CMYK описывает 4-цветное пространство. Поэтому преобразование не всегда взаимно однозначно, возникает неточность преобразования и восстановления изображений, искажения. Обычно изображение, полученное программно, корректируется человеком.

Монохромные изображения (градации серого) выводятся на дисплей или принтер. Используются точки одного цвета. Их густота дает оттенок. Изображение называется полутоновым, если обеспечивается непрерывность оттенка. При редактировании на дисплее используют биты интенсивности. При печати это не подходит. Используется добавочный псевдослучайный сигнал, который позволяет регулировать количество черных точек. Он накладывается на основной рисунок, что создает эффект “размытости”. При этом разрешение устройства уменьшается, т.к. часть битов используется для изображения, часть – для дополнительного сигнала. Аналог - увеличение цветности за счет уменьшения разрешения видеоадаптера. Таким образом, печать выполняется с псевдослучайным сигналом, редактирование - с битами интенсивности, т.к. большинство графических приложений не различает точки для основного рисунка и точки для оттенения.

При переносе изображений между носителями возникает также проблема точности цветов и для цветных, и для полутоновых изображений. Например, на разных дисплеях различны оттенки красного, белая точка имеет не совсем белый цвет, хотя значения R, G и B равны. Требуется калибровка входных и выходных устройств, например, цветного сканера и монитора, на который идет изображение. Используют различные колориметрические стандарты. Наиболее известные из них: CIE (Commitee International de l’Eclairage), NTSC (National Television System Commitee), SMPTE (Society of Motion Picture and Television Engineers), ISO (International Standards Organization). В каждом стандарте устанавливается комплект чисел, используемых для определения объективно измеренного цвета. Цвет, который входным и выходным устройством определен как белый, может быть измерен поставщиком устройства и выражен комплектом чисел. Этот результат называется белой точкой устройства. Следовательно, для точной передачи цвета графический файл должен содержать описание в некотором стандарте белой точки передатчика. Пока это реализуется весьма редко, не поддерживается форматами графических файлов. В большинстве устройств также отсутствует автоматическая подстройка цветности.

Сжатие изображений основано на общих принципах сжатия данных. Устраняется избыточность - вместо группы пикселов одного цвета хранятся данные о цвете и количестве повторений. Используется также кодирование. Но плата за это - несовместимость форматов файлов, риск, что некоторые программы не смогут прочитать рисунок. Имеются также саморазвертывающиеся файлы, в которых используется так называемое внутреннее сжатие, т.е. программа развертки встроена в структуру файла.

Один из самых простых методов сжатия - групповое кодирование или групповое сжатие. Другое название - "сжатие методом RLE" (run-length encoding). Идея состоит в том, что вместо повторяющихся пикселов хранится информация о цвете точки и количестве повторений. Представление данных имеет варианты: может сначала идти запись о цвете, потом о количестве, может - наоборот. Это порождает проблемы воспроизведения. Для большинства растровых файлов, особенно для фотореалистических сжатие RLE не эффективно, т.к. количество повторяющихся пикселов мало. Возникает даже лишняя трата ресурсов.

Кодирование методом Хаффмана (Huffman) - общая схема сжатия. Подход создан в 1952 г. для текстовых файлов. Имеется множество вариантов. Основная идея - присвоение двоичного кода каждому уникальному элементу, причем длина этих кодов различна. Для наиболее часто повторяющихся элементов используются более короткие коды. Присвоения хранятся в таблице перекодировки, которая загружается в декодирующую программу перед самими кодами. Существуют различные алгоритмы построения кодов. Степень сжатия оценивается как 8: 1. Для файлов с длинными последовательностями схема Хаффмана работает не очень хорошо. Здесь лучше групповое сжатие. Т.к. для построения кодов нужна статистика, обычно используют 2 прохода. Сначала создается статистическая модель, затем выполняется собственно сжатие (кодирование). Т.к. работа с кодами переменной длины требует много времени, кодирование и декодирование длительны.

Метод назван по первым буквам фамилий разработчиков: Lempel, Ziv, Welch. Разработка 1984 г. Сначала метод предназначался для аппаратной реализации. Как и алгоритм Хаффмана, алгоритм LZW имеет несколько вариантов. Идея - поиск повторяющихся пиксельных узоров и их кодирование. Кодовая таблица создается не перед кодированием, а в процессе кодирования, что делает алгоритм адаптивным. Рассмотрим последовательность "ababaaacaaaad". Пусть каждая буква кодируется в изображении 2-битной величиной. Начальная кодовая таблица кодирует каждый атомарный объект: a - 00, b - 01, c - 10, d - 11. Затем алгоритм переходит к поиску последовательностей. Он может распознать только 1-буквенные последовательности. Первая 2-буквенной последовательности не распознается и подлежит кодированию. Т.к. длина кода исчерпана, ее увеличивают на 1: a - 000, b - 001, c - 010, d - 011, ab - 100. Следующее 2-буквенное сочетание распознается. Для каждой буквы было 2-битное описание. На последовательность требуется 2 * 2 = 4 бита. При замене последовательности 3-битным кодом экономим 1 бит на каждом появлении последовательности. Типичный коэффициент сжатия для метода 3: 1. Изображения с повторяющимися цветными узорами сжимаются до 10: 1. Отсканированные фотографии и изображения, не содержащие узоров, сжимаются плохо.

Подобно алгоритму Хаффмана при арифметическом сжатии используются короткие коды для часто повторяющихся участков, более длинные коды - для редко повторяющихся. Подобно LZW сжимаются последовательности. Идея: состоит в том, что каждая последовательность пикселов отображается в диапазон чисел между 0 и 1. Эта область затем представляется как двоичная дробь переменной точности. Учитываются вероятностные характеристики изображения. Существует несколько алгоритмов арифметического сжатия. В зависимости от характеристик исходного файла и точности используемой статистической модели можно достичь сжатия 100:1.

Сжатие с потерями используется в телевизионной рекламе, компьютерных играх, анимации. Здесь некоторый аспект исходных данных теряется (отбрасывается). Отбрасывается то, что, например, по телевидению не воспринимается глазом. В основном отбрасывается информация о цветовых оттенках. В критичных приложениях, например, в медицине, метод не используется. Наиболее распространен алгоритм сжатия JPEG. Этот формат придуман Объединенной группой экспертов по фотографии (Joint Photographic Experts Group), файлы обычно имеют расширение .jpg. Метод лучше всего работает с изображениями фотографического качества. Алгоритм начинается с разделения информации на цвет и яркость. Анализируются группы пикселов (например, квадраты 9х9 пикселов) и определяется разница между ними. Фиксируется информация не о пикселах как единицах изображения, а о динамике изменения их цвета и яркости. Для получения этой информации используется специальный математический аппарат. Сжатие с потерями приводит к тому, что резкие линии выглядят слегка размытыми, в областях однотонной окраски появляются переливы. Т.к. эти эффекты присутствуют и на реальных фотографиях, указанный эффект не заметен. Размеры сжатого файла могут составлять менее 5% исходного.

Система охраняемых территорий в США Изучение особо охраняемых природных территорий(ООПТ) США представляет особый интерес по многим причинам...

Что вызывает тренды на фондовых и товарных рынках Объяснение теории грузового поезда Первые 17 лет моих рыночных исследований сводились к попыткам вычислить, когда этот...

Конфликты в семейной жизни. Как это изменить? Редкий брак и взаимоотношения существуют без конфликтов и напряженности. Через это проходят все...

ЧТО ТАКОЕ УВЕРЕННОЕ ПОВЕДЕНИЕ В МЕЖЛИЧНОСТНЫХ ОТНОШЕНИЯХ? Исторически существует три основных модели различий, существующих между...

Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском гугл на сайте: