Формат графического файла способ представления и расположения графических данных на внешнем носителе
 Скачать 156.83 Kb.
|
|
Формат PDF позволяет внедрять необходимые шрифты (построчный текст), векторные и растровые изображения, формы и мультимедиа-вставки. Поддерживает RGB Преимущество формата PDF в том, что он позволяет «сжимать» информацию. Тем самым возможно хранение с большим объемом информации. Все документы с легкостью просматриваются. Это имеет большое значение при архивации и осуществлении допечатной подготовки.(от фр. deja vu - «уже виденное») - технология сжатия изображений с потерями Однако, при этом не стоит забывать, что в DjVu используется сжатие данных с потерями Формат DjVu предусматривает наличие текстового слоя, который содержит текст со страницы. (Используется для лёгкого копирования текста из документа при работе с ним). В случае, если текстовый слой недоступен, единственный метод получения текста - выполнение оптического распознавания Глава 3. Методы сжатия графических данных Архивация, или сжатие графических данных, возможно как для растровой, так и для векторной графики. При этом способе уменьшения данных, программа анализирует наличие в сжимаемых данных некоторых одинаковых последовательностей данных, и исключает их, записывая вместо повторяющегося фрагмента ссылку на предыдущий такой же (для последующего восстановления). Такими одинаковыми последовательностями могут быть пикселы одного цвета, повторяющиеся текстовые данные, или некая избыточная информация, которая в рамках данного массива данных повторяется несколько раз. Например, растровый файл, состоящий из подложки строго одного цвета (например, серого), имеет в своей структуре очень много повторяющихся фрагментов. Компрессия (конвертирование) данных - это способ сохранения данных таким образом, при использовании которого не гарантируется (хотя иногда возможно) полное восстановление исходных графических данных. При таком способе хранения данных обычно графическая информация немного "портится" по сравнению с оригинальной, но этими искажениями можно управлять, и при их небольшом значении ими вполне можно пренебречь. Обычно файлы, сохраненные с использованием этого способа хранения, занимают значительно меньше дискового пространства, чем файлы, сохраненные с использованием простой архивации (сжатия). Сильная степень компрессии при использовании второго способа сжатия и дает этому способу хранения данных право на существование (в противном случае, все поголовно использовали бы сжатие без потерь). Как правило, при сохранении данных с использованием компрессии, имеется возможность компромисса между размером выходного файла и его качеством. Понятно, что возможна оптимизация только по одному параметру (чем меньше качество, тем меньше объем выходного файла, и наоборот). Вот несколько алгоритмов сжатия данных, которые не вносят изменения в исходные файлы и гарантируют полное восстановление данных. Метод RLE (Run Length Encoding - кодирование с переменной длиной строки). Действие метода RLE заключается в поиске одинаковых пикселов в одной строке. Если в строке, допустим, имеется 3 пиксела белого цвета, 21 - черного, затем 14 - белого, то применение RLE дает возможность не запоминать каждый из них (38 пикселов), а записать как 3 белых, 21 черный и 14 белых в первой строке. В основном, этот тип сжатия применим для монохромных изображениях, сохраненных в цветовой модели Bitmap, где при сжатии данных с его использованием можно добиться наилучших результатов. Для сжатия других типов данных (в том числе, и не графических) алгоритм применим, но малоэффективен, так как сжимаемые данные должны иметь простую повторяющуюся структуру). Этот алгоритм имеет еще одно важное преимущество, заключающееся в его относительной простоте, что позволяет быстро производить распаковку из этого формата и упаковку в этот формат. В принципе, на основе этого несложного алгоритма, работают более совершенные и более сложные (а также менее быстрые) методы упаковки графических данных, которые мы рассмотрим ниже. Этот метод сжатия графических данных используется в файлах формата PSD, BMP и других. Метод CCITTGroup 3, CCITT Group 4 - Два похожих метода упаковки графических данных, работающие с однобитными изображениями, сохраненными в цветовой модели Bitmap. Основаны на поиске и исключении из исходного изображения дублирующихся последовательностей данных (как в предыдущем типе сжатия, RLE). Различием является лишь то, что эти алгоритмы ориентированы на упаковку именно растровой графической информации, так как работают с отдельными рядами пикселов в изображении. Изначально алгоритм был разработан для сжатия данных, передаваемых через факсимильные системы связи (CCITT Group 3), а более совершенная разновидность этого метода архивации данных (CCITT Group 4) подходит для записи монохромных изображений с высокой степенью сжатия. Как и предыдущий алгоритм, он, в основном, подходит для сжатия изображений с большими одноцветными областями. Его достоинством является скорость выполнения, а недостатком - ограниченность применения для компрессии графических данных (не все данные удается таким образом эффективно упаковать). Этот метод сжатия графических данных используется в файлах формата PDF, PostScript и других. Метод LZW Метод сжатия LZW (Lempel-Ziv-Welch) разработан в 1978 году Лемпелом и Зивом, и доработан позднее в США. Сжимает данные путем поиска одинаковых последовательностей (они называются фразы) во всем файле. Выявленные последовательности сохраняются в таблице, им присваиваются более короткие маркеры (ключи). Так, если в изображении имеются наборы из розового, оранжевого и зеленого пикселов, повторяющиеся 50 раз, LZW выявляет это, присваивает данному набору отдельное число (например, 7) и затем сохраняет эти данные 50 раз в виде числа 7. Метод LZW, так же, как и RLE, лучше действует на участках однородных, свободных от шума цветов, он действует гораздо лучше, чем RLE, при сжатии произвольных графических данных, но процесс кодирования и распаковки происходит медленнее. Этот метод позволяет достичь одну из наилучших степеней сжатия среди других существующих методов сжатия графических данных, при полном отсутствии потерь или искажений в исходных файлах. Этот метод сжатия графических данных используется в файлах формата TIFF, PDF, GIF, PostScript и других. Метод ZIP- метод сжатия данных, аналогичный методу, использованному в популярном алгоритме архивации PKZip. В основу метода сжатия положен метод, аналогичный LZW. Как и предыдущий метод сжатия данных, этот способ не вносит искажений в исходный файл, и лучше всего подходит для компрессии графических данных с одинаковыми одноцветными или повторяющимися областями. Этот метод сжатия графических данных используется в файлах формата PDF, TIFF и некоторых других. А теперь рассмотрим алгоритмы и методы сжатия данных, которые вносят изменения в исходные файлы, показывая при этом более высокую степень упаковки графических изображений. Метод JPEG Из множества алгоритмов сжатия с потерями кодирование с преобразованием оказалось наиболее востребованным. Наилучший пример такого метода - популярный стандарт JPEG (Joint Photographers Experts Group - Объединенная группа экспертов по машинной обработке фотографических изображений). Рассмотрим на примере JPEG работу алгоритма сжатия с потерями. Сжатие с преобразованием основано на простом условии: в трансформированном сигнале (например, с помощью преобразования Фурье) полученные значения данных не несут прежней информационной нагрузки. В частности, низкочастотные компоненты сигнала начинают играть более важную роль, чем высокочастотные компоненты. Удаление 50% битов из высокочастотных компонентов может привести, например, к удалению лишь 5% закодированной информации.сжатие начинается путем разбиения изображения на группы размером 8×8 пикселов. Полный алгоритм JPEG работает с широким рядом битов на пиксел, включая информацию о цвете. При распаковке сжатого файла требуется такое же количество байтов для аппроксимации исходной группы 8×8. Эти аппроксимированные группы затем объединяются, воссоздавая несжатое изображение. Почему используются группы размерами 8×8, а не 16×16? Такое группирование было основано исходя из максимального возможного размера, с которым работали микросхемы на момент разработки стандарта. Для реализации методов сжатия было исследовано множество различных преобразований. Например, преобразование Karhunen-Loeve обеспечивает наиболее высокий коэффициент сжатия, но оно трудно осуществляется. Метод преобразования Фурье реализуется гораздо проще, но он не обеспечивает достаточно хорошего сжатия. В конце концов, выбор был сделан в пользу разновидности метода Фурье - дискретного косинусного преобразования (Discrete Cosine Transform - DCT). На примере работы алгоритма JPEG видно, как несколько схем сжатия объединяются, обеспечивая большую эффективность. Вся процедура сжатия JPEG состоит из следующих этапов: изображение разбивается на группы 8×8; каждая группа преобразуется с помощью преобразования DCT; каждый спектральный элемент 8×8 сжимается путем сокращения числа битов и удаления некоторых компонентов с помощью таблицы квантования; видоизмененный спектр преобразуется из массива 8×8 в линейную последовательность, все высокочастотные компоненты которой помещаются в ее конец; серии нулей сжимаются с помощью метода RLE; последовательность кодируется либо методом Хаффмана, либо арифметическим методом для получения сжатого файла. Заключение Графические форматы различаются по виду хранимых данных (растровая, векторная и комплексные форматы), по допустимому объему данных, параметрам изображения, хранению палитры, методике сжатия. Растровый файл состоит из точек, число которых определяется разрешением, измеряемым обычно в точках на дюйм (dpi). Важным фактором, влияющим на качество изображения и размер файла, является глубина цвета - число разрядов, отводимых для хранения цветовой информации. Очевидно, что даже файлы с низким разрешением содержат в себе тысячи или десятки тысяч точек. Для уменьшения объемов файлов разработаны специальные алгоритмы сжатия. Именно они и являются основной причиной существования графических форматов. Векторный способ записи графических данных применяется в системах автоматического проектирования (CAD) и в графических пакетах. В этом случае изображение состоит из простейших элементов (линия, ломаная, эллипс, прямоугольник и т.д.) и кривых. У каждого метода есть свои преимущества. Растровый позволяет передавать тонкие, едва уловимые детали образов, векторный же лучше всего применять, если оригинал имеет отчётливые геометрические очертания. Векторный файл меньше по объему, зато растровый быстрее отобразится на экране, так как для вывода векторного изображения процессору необходимо произвести множество математических операций. С другой стороны, векторные файлы гораздо проще редактировать. Существует множество программ, переводящих данные из векторного формата в растровый. Как правило, такая задача решается довольно просто, чего нельзя сказать об обратной операции - преобразовании растрового файла в векторный (трассировка) и даже о переводе одного векторного файла в другой. Векторные алгоритмы записи используют уникальные для каждой фирмы-поставщика математические модели, описывающие элементы изображения. Список литературы 1. Залогова Л.А. Компьютерная графика: Практикум. - М.: ЛБЗ, 2005. . Миронов Д. Компьютерная графика в дизайне. - СПб: Питер, 2005. . Музыченко. Самоучитель компьютерной графики. - М.: Тех-нолоджи 3000, 2005. . Петров М.Н., Молочков В.П. Компьютерная графика: Учебник для вузов. 2-е изд. - СПб. Питер, 2005. |