Владимир Вуль - Электронные издания

3. Неизбежное появление искажений при трансформациях изображения, т. е. когда при повороте и других трансформациях изображения, входящие в его состав горизонтальные и вертикальные линии превращаются в ступенчатые.

Важной характеристикой любого изображения, в частности растрового, является глубина цвета. Самое простое изображение использует 2 уровня серого, т. е. черный и белый цвета. На цветовое описание элемента такого изображения (пиксела) требуется лишь 1 бит. Следующий вариант использует множество уровней серого, обычно 256, в результате чего каждый элемент изображения кодируется 1 байтом (28 = 256). Цветные изображения также могут быть различных типов.

В некоторых графических файлах используют так называемые индексированные цвета. В этом случае количество цветовых оттенков обычно не превышает 256, причем все они хранятся в самом графическом файле в виде палитры цветовых оттенков и каждый возможный цветовой тон в изображении соответствует одному из элементов этой палитры. Общее разнообразие или глубина цвета равна, как и в предыдущем случае, 8 битам или 1 байту. Кстати, индексированные цвета используются и в оболочке Windows в виде встроенной палитры цветов, с которой мы еще не раз встретимся в рамках данной книги.

Наконец, так называемое полноцветное изображение (True color) чаще всего работает в RGB-цветовом пространстве и использует 1 байт на каждый из 3-х основных цветовых компонент (красная, зеленая и синяя), т. е. общая глубина цвета равна 24 битам или 3 байтам. При таком представлении количество различных цветовых оттенков превышает 16 миллионов. В некоторых графических файлах используется даже 48-битная глубина цвета. В этом случае каждый основной цвет представляется 16 битами или 65576 различными уровнями, а общее число различных цветовых оттенков выражается фантастической величиной, превышающей 2,6×1014 .

RGB – это аббревиатура от Red, Green и Blue (красный, зеленый и красный). Цветовая модель RGB чаще всего используется для показа изображений на экране монитора или с помощью широкоформатных проекторов.

3.3.2. Сжатие графических данных

Для электронных изданий, зачастую распространяемых по сетям, объем занимаемый файлом представляет собой очень важную характеристику. Понятно поэтому стремление использовать векторные форматы или же специальные растровые форматы с внутренним сжатием информации для представления графических файлов. Кратко остановимся на методах и средствах сжатия изображений.

Существует 2 группы методов сжатия изображений: без потерь и с потерями. В первом случае при распаковке сжатого графического файла полностью восстанавливается вся исходная информация, в том числе, цветовой оттенок каждого отдельного пиксела. Во втором же – часть информации теряется, т. е. изображение становится несколько менее качественным, некоторые мелкие его детали утрачиваются. Во многих случаях это вполне допустимо, так как человеческий глаз различает, в лучшем случае, лишь несколько тысяч оттенков цвета. Кроме того, он не реагирует на мелкие детали изображения (разрешение глаза близко к одной угловой минуте, откуда при нормальном расстоянии до изображения в 25—30 см можно подсчитать величину линейного разрешения глаза, которая близка к 90—100 мкм).

Большинство методов сжатия без потерь основано на варианте группового кодирования RLE (Run-Length Encoding). Идея такого метода заключается в том, что последовательности повторяющихся значений заменяются на пару чисел, первое из которых дает количество повторяющихся значений, а второе – само это значение. В описаниях многоцветных изображений очень часто соседние пикселы характеризуются одними и теми же тоновыми и цветовыми характеристиками, что и обеспечивает эффективность такого сжатия [29].

Схема сжатия без потерь Лемпела-Зива-Велча (LZW) в последние годы используется все шире и шире. Она позволяет работать с данными любого типа, обеспечивая достаточно быстрое сжатие и распаковку данных. Этот алгоритм называют алгоритмом подстановок или алгоритмом сжатия словарного типа. На основе входного потока данных алгоритм формирует словарь данных (его также называют переводной таблицей или таблицей строк). Образцы новых данных сравниваются с записями словаря. Если они там не представлены, то создается новая кодовая фраза. Если строка повторно встречается во входном потоке, то в выходной поток записывается ссылка на соответствующую строку словаря, которая имеет меньшую величину, чем исходный фрагмент данных. Так реализуется сжатие информации.