Что такое Разрешение. Что такое пиксель.Что такое SPI PPI DPI

Что такое Разрешающая способность

Объяснение термина “разрешающая способность”(далее по тексту «разрешение») — подобно попытке объяснить метрическую систему кому-то выросшему на дюймах и футах. Если Вы не програмист, а информатику в школе Вы «прошли мимо», разобраться с данном вопросе будет очень не просто.

Прежде чем мы займёмся «Разрешением» необходимо выяснить — Что такое пиксель.
Пиксель — это элементарный модуль изображения находящегося в цифровом виде, не имеющий собственного линейного размера. Слово «Пиксель» это сокращение от picture element (элемент изображения). «Файлы цифровых изображений» (не путать с форматом файла) состоят из рядов пикселей, заполняющих высоту файла, таким образом создается двухмерное цифровое изображение с размерностью px*px. Увидеть пиксель нельзя, можно увидеть только отображение информации пикселя устройством вывода. Если открыть в Adobe Photoshop вашу любимую картинку, и увеличить масштаб представления до 1600% вы увидите квадратные участки одного цвета, каждый из них сформирован видеокартой компьютера исходя из информации одного пикселя. При масштабе просмотра 100% — информация каждого пикселя используется для формирования цвета на минимально возможном участке экрана монитора (размер этого участка зависит от выбранной размерности монитора в драйвере видиокарты- так называемое «разрешение монитора» ) эти точки создают мозаику, которая сливается в непрерывный тон.

Пиксель — это не изображение — это информация о изображении. Формат цифровых значений, пикселя зависят от модели представления цвета (bitmap, Grayscale, RGB, CMYK, Lab, LCH, и др.), разрядности (глубины) данных (1 бит, 8 бит, 16 бит, 32 бита). Например для битовой карты это -или 0 или 1, для CMYK — информация представляет собой четыре цифры и каждая цифра может принимать значения от 0 до 100 (процент краски). Визуализацию этих значений производят драйверы устройств вывода.
В повседневной жизни пикселем называют всё достаточно «мелкое», которое формирует «нечто целое», например точки печати или, что гораздо чаще — точки изображения на экране монитора, но как только заходит речь о Разрешении такая вольность в отношении единицы информации изображения — пиксель, не допустима. Пиксель можно представить себе, например как на рисунке ниже: «нечто», несущее информацию о изображении в цифровом виде. 🙂

 Еще одна аналогия — таблица Excel, ячейки которой заполнены цифрами, одним числом в случае изображения в градациях серого, три числа будет содержать ячейка в случае RGB изображения, в коментарии такая таблица обязана содержать информацию о цветовом профиле, «глубине» цвета (разрядность данных -бит) — это позволит визуализировать информацию таблицы на мониторе, в коментарии так же нужна информация о разрешении — это позволит распечатать информацию.

 Осознание пастулата: Пиксель — это не изображение — это информация о изображении здорово поможет в освоении приемов коррекции изображения — все манипуляции с цифровым изображением производятся над инфомацией о изображении, а не с цветом и тоном изображения.

Единицы измерения разрешения:

Разрешающая способность сканера измеряется в выборках на дюйм ( spi )
Разрешение цифровых изображений, измеряется в полученных или предназначеных для вывода пикселях на дюйм ( ppi )
Разрешающая способность устройства вывода — в точках на дюйм ( dpi ).
Многие путают эти единицы измерения. Сканер и цифровые камеры создают пиксели, не точки. Однако, пиксели в конечном счете будут определять значения точек на выводе. Tочка на выводном устройстве может быть создана исходя из информации:

-каждого пикселя;
—группы пикселей
-или группа точек создана из группы пикселей.

Например, если изображение имеет длину 300 пикселей и выводится на принтере, разрешение печати которого 300 точек на дюйм (dpi), то на печати длина изображения будет равна одному дюйму, потому что одна точка была создана исходя из информации, которую несёт один пиксель. Возникает следующий вопрос :- » Насколько велика точка печати? » Для устройства печати, способного напечатать 300 точек на дюйм, каждая точка — 1/300 дюйма (0,0846мм). (например цифровая фотопечать в минилабе). Если Вы печатаете файл, у которого сторона имеет 3000 пикселей, на таком устройстве печати, то один дюйм напечатанного изображения будет появляться на выводе для каждой группы из 300 пикселей в файле. Размер отпечатка будет 10 дюймов. Если Вы выводите тот же самый файл для получения слайда, используя устройство записи на фотопленку с разрешающей способностью 1000 точек на дюйм, каждая точка — 1/1000 дюйма (0,0254 мм). С 3000 пикселями в файле, устройство записи на фотопленку произведет один дюйм изображения на слайде для каждой группы в 1000 пикселей. размер отпечатка будет три дюйма. В обоих случаях, есть 3000 пикселей в файле, но на одном устройстве вывода изображение длинной 10 дюймов, а на другом только 3 дюйма.

В этой ситуации, устройство записи на фотопленку имеет более высокую разрешающую способность, чем принтер. Цифровые изображения не имеют конкретной физической линейной длинны и ширины.
Привыкайте оценивать величину цифрового изображения по размеру файла в МегаБайтах. Как велико изображение RGB, имеющее 2000 x 3000 пикселя? -в формате файла, не использующего сжатие, на жестком диске оно занимает 17,2 МБ? Какие оно имеет линейные размеры? Вопрос не имеет ответа, пока неизвестно устройство вывода. Создайте новое изображение в Photoshop, задав указаное количество пикселей, Программа позволит Вам при этом, выставить значение в поле Разрешение до 9999 ppi, созданные с разным разрешением файлы будут равноценными по качеству и количеству информации.

Опять вернемся к нашей таблице Excel — мы можем отправить на печать 10 рядов ячеек на страницу или 30 рядов, или 300 (своя рука владыка). Если 10 ячеек на странице смотряться «рыхло» — цифра от цифры далековато и мы можем сказать, что на единицу площади информации мало. В случае печати 300 рядов ячеек на страницу — информации на единицу площади слишком много — мы элементарно не сможем прочитать содержимое — информации избыточно много. А вот 30 рядов ячеек то, что надо, информация складывается в изображение, например такое:.
Плохо, и недостаток, и избыток информации. Но это «плохо» только на печати, пока цифровое изображение в компьютере тег «разрешение» (значение количества пикселей на единицу длинны, которые мы выделяем для печати изображения) качество изображения никак не характеризует.

Никакой демократии

Качество Вывода зависит от качества информации, которую несут пиксели в файле. Для примера: барабанный сканер с максимальной разрешающей способностью 19000 spi может легко отсканировать оригинал с разрешением сканирования 300 spi и он точно соответствовал бы размеру и разрешению сканирования 300spi планшетного сканера за 100 $; однако, различие в качестве огромно. То же можно сказать и о пикселях с цифрых фотоаппаратов разного класса. Даже если одно устройство способно получать большее количество пикселей с дюйма оригинала, чем другое, это не говорит о том, что качество будет выше. Это — особенно касается цифровых камер. Большинство людей, приобретающих цифровые фотоаппараты, критерием выбора для себя определяют количество элементов в матрице камеры и не обращают внимание на другие аспекты, влияющие на качество. Много факторов, которые затрагивают качество: ПЗС и его уровень шума, аналого-цифровой преобразователь, оптика, и форматы сохранения файла — все это влияет на качество получаемого изображения. Например в настоящее время разрешающая способность существующей оптики в существенной мере сдерживает развитие цифровой фотографии.

(Ещё о качестве изображения).

Рассмотрим небольшое упражнение, иллюстрирующее взаимозависимость размера изображения от разрешения устройства вывода:

• Запускаем Photoshop.
• Создаем новый файл, выбирая New в меню File (Cmd/Ctrl N).
•  В всплывающем окне, назовите файл » Испытание Разрешающей способности»
• Обратите внимание на поля Width и Height. Вы можете определить, в каких единицах работать — в пикселях, дюймах, и т.д. В меню, выберите пиксели, и введите 400 в поле ширины и 500 в поле высоты. Установите в поле Resolution 72 pixels inch.
• Выберете режим в раскрывающемся меню Mode — Grayscale (возможно создать файл CMYK, RGB, или Grayscale). Позже, Вы уведите, что размер файла в каждом из этих цветовых пространств разный.
• Список Background Contents позволяют Вам устанавливать цвет фона в новом документе. Оставьте его белым (White).
• Щелкаем кнопкой OK.

Выберите команду Image Size из меню Image. Каков фактический размер в дюймах? Этот диалог заявляет, что «размер» — 5.556×6.944 дюйма. Если Вы математик, то 400 разделить на 72 равняется 5.556, и 500 разделить на 72 равняется 6.944. Photoshop вычислил за Вас — на основании разрешения и количества имеющихся пикселей — установил линейные размеры этого файла. Другими словами, если бы Вы выводили этот файл (400×500- пикселя) на устройство вывода с разрешающей способностью 72 точки на дюйм, размер был бы 5.556×6.994 дюйма или 14,11х17,64 см.

Но для печати, например, на принтере надо выделить 300 пикселей для формирования одного дюйма изображения.
Снимите галочку Resample Image, что бы не изменять колличество пикселей в файле и введите в поле Resolution 300. Линейные размеры будут пересчитаны исходя из нового разрешения — 1,333х1,667 дюйма (3,39х4,23см). При этом качество изображения осталось неизменно. Если Вы хотите напечать старые линейные размеры, но с разрешением печати 300dpi придёться поставить галочку Resamle Image и выставить желаемое разрешение (количество пикселей, которое Вы выделяете для печати дюйма изображения) при этом увеличится количество пикселей (1667х2083px) — происходит интерполяция изображения — конечно, ничего хорошего на печати не получится — ни один алгоритм интерполяции не добавляет информации в сюжет — происходит «растягивание» того, что есть, чуть подробнее о интерполяции ниже.

Т.е качество изображения ухудшилось. Судить о качестве цифрового изображения можно только в контексте условий вывода.

Взаимозависимость размера и разрешения

Поскольку файлы не имеют ширины или высоты, пока они не выведены, они имеют комплекс из трёх взоимозависимых характеристик (px * px = inch / ppi). Информация о линейных размерах необходима для быстрой оценки соответствия файла изображения размерам иллюстрации заложеных в программах вёрстки (линейным размерам на будующем отпечатке). Разрешение цифрового изображения — это «тэг», который является информацией, внедренной в файл, и который сообщает программному обеспечению и принтеру, сколько пикселей выделено для формирования одного дюйма отпечатка . Значение Тэга «Разрешение» помещается в файл, при создании сканером или цифровой камерой (программой — конвертером) файла изображения. Вы вольны изменить тэг и этим изменить размер вывода без прибавления или вычитания пикселей. Например, если Вы размещаете слайд 4×5- дюйма на сканере и хотите иметь 4000 x 5000 пикселей в файле, Вы должны сообщить программному обеспечению сканера желаемые линейные размеры и требуемое условиями будующего вывода — разрешение. Этот файл может иметь линейные размеры 4×5 дюйма, если разрешение установлено в 1000 ppi (в данном случае при совпадении линейных размеров оригинала и файла — разрешение, записаное в файл, будет совпадать с разрешением сканирования spi). Однако, файл 4000 x 5000 — пикселя может быть и 8×10 дюйма, если установить разрешение вывода — 500 ppi. если же разрешение вывода установлено 100 ppi, то файл будет выведен в чудовищном размере 40×50 дюймов. Комбинация разрешение вывода и количество пикселей позволяет нам сделать вычисления размера вывода. (Ещё о Изменении размеров и разрешения изображения в Photoshop).

Монитор, тоже устройство вывода

Итак Вы знаете, как работать в пикселях и как использовать диалоговое окно Image size Photoshop, Вы также знаете, как изменить разрешение файла. Вы можете задать вопрос, почему 72 точки на дюйм – так часто встречающееся разрешение. Это, потому что раньше большинство экранов монитора имело разрешающую способность 72 точки на дюйм (как определить разрешение своего монитора написано чуть ниже) и это – устройство вывода, как и принтер. Вообразите, что произойдет, если Вы посмотрите файл 2000 x 3000- пикселя в Photoshop. Так как вывод осуществляется — например 72 точки на дюйм, изображение при 100 процентах настолько большое, что Вы видите только часть полного изображения. Это, потому что каждый пиксель в файле будет отображен одной точкой на экране, делая изображение для редактирования неудобным. К счастью, Photoshop позволяет Вам уменьшить масштаб изображения, чтобы видеть его полностью. Чтобы делать это, однако, программное обеспечение должно оперативно расчитать интерполяцию для вывода на монитор. Когда Вы уменьшаете масштаб менее 100%, Вы видите изображение неточным, ведь каждая точка на экране сформирована исходя из информации нескольких пикселей изображения. Поэтому при работе в Photoshop некоторые операции необходимо делать при 100%, чтобы видеть все пиксели, которые будут использоваться для печати, например когда Вы поднимаете резкость изображения.

Для того, что бы узнать разрешение экрана Вашего монитора создайте новый файл с размерами 1 на 1 дюйм и задайте разрешение 100 ppi. Установите масштаб просмотра 100%, пользуясь обычной линейкой (деревянной или пластиковой, рулеткой или метром- вообщем вешью, а не инструментом компьюторной программы), ползунком в палитре Navigator изменяйте масштаб созданного изображения пока его длинна не станет равной одному дюйму (2,54 см). Полученное значение масштаба равно разрешению экрана Вашего монитора. Его можно выставить в Preferences->Units&Rules->Screen Resolution, что позволит по команде View->Print Size получать размеры изображения на экране равные размерам на отпечатке.

Количество «каналов Цвета — в одном дюйме»

Файл 1000 x 1000 — пикселей занимает большее количество дискового пространства, чем файл 100×100 — пикселей, но файлы могут быть составлены из цветовых каналов, что тоже влияет на физический размер файла, при равном разрешении. Например, размер полутонового файла 100×100 пиксель будет составлять одну треть файла RGB размером 100×100 — пикселей. Дело в том, что файл RGB имеет три цветовых канала (красный, зеленый, синий), подробнее о RGB, один для каждого цвета. Файл CMYK будет большим на одну треть файла RGB, подробнее о CMYK. Зная размеры файла в пикселях , Вы можете всегда вычислить физический размер файла в Мб, для любого режима цветового воспроизведения. Пробуйте это упражнение: Если Вы имеете файл, у которого имеется 1000 x 1000 пикселей, найдите площадь 1000 умножить на 1000 равно — 1,000,000. Это — общее количество пикселей в файле. Умножьте полученное число на количество цветовых каналов. Для файла RGB будет : 1000000×3=3000000 байт. Теперь, 3,000,000 разделите на 1024, чтобы перевести в килобайты (в одном килобайте — 1024 байта) и Вы получите 2929 Кб. Разделите еще на 1024, чтобы получить мегабайты, и Вы получите 2. 86Mб. (Ещё о каналах цифрового изображения).

Покупатель осторожней Вас обманывают

Вы, возможно, видели рекламу и технические описания планшетных сканеров, в них изготовитель соблазняет Вас большими цифрами разрешающей способности. Вы естественно видели спецификацию 600 x 1200 точек на дюйм? Вы узнали, что точки на дюйм — неправильный термин (сканер имеет параметр – количество выборок на дюйм – spi), но это – незначительная неточность, по сравнению с фактом, что этот сканер может сканировать с оптической разрешающей способностью только 600 ppi. Датчик в планшетном сканере — это строка ПЗС (матрица приборов с зарядовой связью), от которой полностью зависит разрешение. В этом случае, датчик ПЗС имеет 600 трёхцветных элементов в пределах одного дюйма, способных создавать 600 пикселей в дюйме. Что же делает второе число в техническом описании? Он характеризует шаговый двигатель сканера, который перемещает ПЗС вверх и вниз по ложу сканера. Шаговый двигатель может перемещать матрицу с шагом 1/1200 дюйма. Что происходит при сканировании на 1200 ppi. ПЗС может фиксировать максимум только 600 пикселей в дюйме, при перемещении с шагом 1/1200 дюйма выборки получаются прямоугольной формы и программное обеспечение сканера вычисляет из полученых выборок значение пикселя, которое будет записано в файл изображения. Часто встречается рекомендация сканировать с разрешением кратным максимальному оптическому разрешению сканера — это было бы справедливо только в одном случае — физическое отключение «неиспользуемых» элементов ПЗС, что не реализовано ни в одном сканере. Поэтому сканируйте с разрешением необходимым для получения нужных Вам размеров файла (не превышающим максимальное оптическое разрешение сканера).

Делать вставки в текст чужой рукописи или Нет?

Если Вы должны создать файл требующий разрешение сканирования большее, чем может ваш сканер, Вы можете позволить сканеру делать «вставки в текст чужой рукописи», или же Вы можете делать «вставки в текст чужой рукописи»(интерполировать) в Photoshop или другой программе? Всё зависит от алгоритма интерполяции, который использует программное обеспечение сканера. Как правило Бикубическая (Bicubic) интерполяция (и его вариант с сглаживанием), используемая в Photoshop — обеспечивает лучший по качеству результат. Существуют программы использующие сложные математическиев алгоритмы интерполяции, результаты работы которых, немного лучше, чем Photoshop. Немногие производители сканеров сообщат Вам тип интерполяции — Bicubic, или более быстрый, но менее качественный алгоритм. Я рекомендую следующее испытание: сканируйте оригинал с максимальной оптической разрешающей способностью сканера, и сделайте интерполяцию в Photoshop на 400%. Отсканируйте ещё раз не изменяя ничего кроме масштаба – увеличьте его в четыре раза. Откройте оба изображения в Photoshop . Перенесите слой Background с нажатой клавишей Shift в окно второго изображения и измените режим наложения слоя на Difference. Если изображения нет и экран абсолютно черный, то различий в изображениях нет, если же различия есть, то надо определить какое изображение лучше — в восьми случаях из десяти изображение увеличенное в Photoshop – лучше. Но программы сканирования постоянно совершенствуются и всегда не будет лишним проверить. Вернемся к нашей задаче —

С каким разрешением сканировать изображение для различных условий печати?

  Качественное программное обеспечение сканера вычисляет необходимое разрешение сканирования по представленным ниже формулам уже интегрированным в программу. Все, что Вы должны сделать: ввести желаемый линейный размер распечатки или масштаб увеличения; разрешение вывода (значение тега — разрешение, который запишется в файл) или повышающий коэффициент и линиатуру растра . Программное обеспечение позаботится обо всем остальном. Для тех из Вас, кто хотел бы к изучить точные формулы, здесь — все, что Вам необходимо для вычисления разрешения сканирования, для наиболее часто используемых процессов печати. Для принтеров, которые могут воспроизводить непрерывные тона ( Подобно термосублимационному, thermosublimation, принтеру), Вы можете вычислять необходимое разрешение, используя следующий метод:
Разрешение сканирования =Разрешающая способность печати x Коэффициент масштабирования
Необходимые размеры определены, и они другие, чем у оригинала. Например : Вам необходимо сканировать оригинал, который 1×1 дюйма. Оригинал слишком маленький, так что Вы решаете увеличивать его до 3×3 дюйма и напечатать «это», на вашем принтере у которого разрешение 300 dpi . Следующие результаты вычисления:
Разрешение сканирования = 300 dpi x 3=900 ppi 

Сканирование для офсетной печати.

История та же самая, — Вы хотите сканировать полутоновый или цветной оригинал. Если Вы хотите печатать изображение например для использования в журнале; следующая формула для вычисления разрешения сканирования:
Scan Resolution = Printout’s Screen Ruling x Screening Factor x Sizing Factor
Разрешение сканирования=Линиатура печати*Повышающий коэффициент*Коэф. масштабирования
В офсетной печати информации одного пикселя изображения не достаточно для получения одной растровой точки поэтому, Вы должны включить коэффициент (Screening Factor ) в уравнение. Этот коэффициент увеличивает разрешение изображения и позволяет устройству вывода (Rip’у — растровому процессору ) вычислить значения для растровых точек более точно. Если Вам не знакомы иные значения для конкретных условий печати конкретных сюжетных типов изображений — используйте Коэффициент равный двум. Тогда цвет каждой растровой точки на печати будет рассчитан, исходя из значений четырех пикселей (2×2 матрица) (в действительности расчёт гораздо сложнее, чем просто осреднение значений пикселей, предоставленных для формирования единицы длинны отпечатка, тут учитывается много факторов, таких, как углы поворота растра, и значение имеет в первую очередь количество пикселей необходимых для формирования одной растровой точки ), Подробнее. Вернемся к нашему примеру так, если мы все еще хотим напечатать наше 1×1 дюймовое изображение размерами 3×3 дюймов, но на сей раз для целей офсетной печати при линиатуре печати 150 Lpi, мы должны вычислить разрешение сканирования :
Линиатура = 150 lpi
Screening Factor = 2
Масштаб увеличения = 3
Разрешение сканирования = 150 lpi x 2 x 3 = 900 ppi

Рекомендации по разрешению изображений для различных технологий вывода изображения (минимум-максимум)

1. Монитор — разрешение значение не имеет — размер определяется пиксельным размером изображения
2. Домашний принтер — 180-360ppi
3. Мини фотолаборатория — 150-300ppi — это технология печати «непрерывным тоном» — каждая точка печати формируется информацией одного пикселя — никакого растрирования, как в остальных технологиях печати, здесь нет. А глаз человека не в состоянии разглядеть с растояния просмотра 20-30см точки расположенные с частотой выше 150 точек в дюйме.
4. Офсетная печать c высокой линеатурой печати (150-175lpi)- 240-350ppi выбор зависит от качества изображения и его сюжета, например высокочастотные изображения (имеющие высокую и контрастную детализацию) могут иметь (с пользой для качества) разрешение до 1200ppi, а большинство фото сделаных цифромыльницей можно оставить с разрешением 240ppi — значения выше в качество воспроизведения ничего не добавят.
5. Цифровая широкоформатная печать — требуемое разрешение целиком зависит от разрешения печати (количество капель-точек на единице длинны) плотера и равно четвёртой части от него, например при разрешении печати 600dpi — изображению достаточно иметь разрешение 150ppi, что соответствует качеству интерьерной широкоформатной печати (с размерами до 3 метров). Для уличных банеров разрешение нужно не более 72ppi, часто достаточно 24-36ppi. А вот растояние просмотра, на которое часто ссылаются, объясняя необходимое разрешение изображение для банера, играет роль при выборе необходимого оборудования — исходя из размера необходимой точки печати выбирается плотер (а не тот, что есть или стоит в конторе за углом) и только выбрав нужное оборудование можно определить по его характеристикам необходимое и достаточное разрешение изображения.

Ниже приведена таблица размеров файлов в мегабайтах для различных цветовых моделей (посмотреть мб можно в диалоге Image Size. в формате TIF он равен размеру файла), для стандартных форматов бумаги:

	размер в px x px	размер, мм	CMYK 300ppi	RGB, Lab  300ppi	Gray 300ppi	Bitmap 1200ppi
A0	9933 x 14043	841 x 1189	531. 1 мб	398.3 мб	132.8 мб	266,1 мб
A1	7016 x 9933	594 x 841	265.5 мб	199.2 мб	66.4 мб	132,8 мб
A2	4961 x 7016	420 x 594	132.8 мб	99.6 мб	33.2 мб	66.4 мб
A3	3508 x 4961	297 x 420	66. 4 мб	49.8 мб	16.6 мб	33.2 мб
A4	2480 x 3508	210 x 297	33.2 мб	24.9 мб	8.3 мб	16.6 мб
A5	1748 x 2480	148 x 210	16.6 мб	12.4 мб	4. 1 мб	8.2 мб
A6	1240 x 1748	105 x 148	8.2 мб	6.2 мб	2.07 мб	4.1 мб
	874 x 1240	74 x 105	4.1 мб	3.1 мб	1.03 мб	2.07 мб

Для продолжения знакомства с кругом знаний, необходимых цветокорректору в повседневной работе смотри список статей в левой колонке сайта.

Разрешение и «Полу-пиксель» / Хабр

Изучив оба стандарта: IBM VGA и EXIF, написав пару публикаций по теме, у меня все равно ушло два дня, чтобы понять, откуда берется «полу-пиксель». И речь не о рендеринге сложных форм типа литер шрифта или иконок, а о стандартных ректанглах формата 100×100. Который по логике должен масштабироваться хорошо. Однако.

Полу-пиксель не новость. В любом редакторе, который умеет работать с вектором такие объекты как литеры шрифтов, иконки могут и будут, по своей форме, не совпадать с пиксельной сеткой. 

В растровых же программах и в браузере применяются алгоритмы растеризации, которые заполняют соседние пиксели определенным оттенком в зависимости от занимаемой формой площади. С этим все давно понятно. Но откуда берется полу-пиксель у куба размером 105×105 px? И как это возможно? Разбираемся с матчастью.

Сценарий

Разрабатываешь ты интерфейсы и нужно в макет поставлять баннера или часть чужого интерфейса: фрейм apple music, spotify, платежки сбера и тд. Заходишь на сайт, где это можно взять и делаешь принтскрин. Принтскрин в Figm’у и….

… и все четенько, пиксель в пиксель. Баннер 300×600 px. Идем за следующим. Делаем принтскрин на том же устройстве, на том же сайте и странице и …

… полу-пиксель. 

Эффект полу-пикселя можно получить в двух случаях: при целом значении размеров объекта и при дробном. Если при дробном параметре, как на виджете с яндекс музыкой, полу-пиксель напрашивается сам собой, то откуда он появляется при целом значении?

Спойлер: в обоих случаях имеем дело с увеличенным двукратно рендерингом логических пикселей. Но по порядку.

Раньше

До 2022 считалось, что у графического файла нет «разрешения». Оно конечно было, но использовалось только для печати, а в общей практики диджитал дизайнеров и верстальщиков отсутствовало. Ибо «до retina» и стандартизации DIP смысла в этом не было — не умели операционки, проф. софт и браузеры работать с этим параметром. 

О путаннице в терминологии и понятии «Разрешение», я подробно уже писал в статье. 

Во второй половине 2022 основные браузеры и проф ПО / Photoshop стали в полной мере поддерживать стандарт EXIF и научились работать с параметром “Resolution” почти как принтеры. И теперь Resolution по стандарту EXIF или Dancity по стандарту Material design , и «плотность пикселей» по русски, в полной мере используется в цифровых интерфейсах.

Разрешение / с одной стороны

Если на Retin’е сделать Принтскин, то параметры о разрешении запишутся в метаданные файла как 144 по высоте и 144 по ширине. Что соответствует двукратному увеличению от IBM стандарта в 72ppi.

На снимке у меня больше размер и разрешение, но в тексте использую стандартное соотношение. 

В самих параметрах файла будет указан размер по ширине и высоте, например 1440х900. Не стоит обманываться — это не реальный размер графического файла, а логический. 

Если стереть метаданные в файле и открыть его в фотошопе, то мы увидим файл размером 2880х1800. И он будет пиксель в пиксель. Так уж логика у OSX. 

А то разрешение, которое вы видите на мониторе, это вообще отдельная песня и к разрешению файла имеет косвенное отношение и к полу-пикселям тоже, поэтому опустим разговоры о разрешении монитора.  

Если вы открывали такой принтскрин в фотошопе или в Figm’е в начале 2022 года, то он открывался бы как файл с размером 2880х1800 и там и там. Сегодня этот же принтскрин и в фотошопе или в Figma откроется как изображение 1440х1800. 

Т.е. ПО научилось считывать данные о “resolution” и обрабатывать их, а точнее уменьшать изображение вдвое. Вдвое, потому, что Figma, значения отличные от 144 или 72 не понимает. 

Браузер / с другой стороны

Браузеры же работают с логическими пикселями, перерисовывая изображение в двукратном увеличении от количества логических пикселей по ширине и высоте. Поэтому в свойствах объекта при просмотре кода появляется полу пиксель. 

В случае с фреймом Яндекс музыки — это был бы полу-пиксель, если бы вы смотрели изображение с разрешением 72ppi и при выводе такого объекта линия бы сгладилась дорисовав в соседних пикселях оттенко.  А для 144ppi это целый пиксель. Здесь надеюсь, понятно.

А вот пример с баннером хоть значение объекта и целое, при открытии файла в Figma тоже даст полу-пиксель. Откуда — спрашивается?

Во первых, если очистить метаданные и бросить файл в фигму, то он откроется никак 1440х1800, а в два раза больше — 2880х1800, и на этом изображении все будет четко — пиксель в пиксель. То же будет если метаданные не тереть, а просто двукратно увеличить размеры файта. 

А вот в браузере не кратные двум значения объектов при определенных свойствах позиционирования, например в процентах или выровненные по центру, могут отрисовываться со смещением в 1 графический пиксель те половину логического. ведь математически для построения четкого изображения браузер работает с размером 2880х1800. да сам банер тоже рендерится в двукратном размере, но нечеткий параметр позиционирования например в 33% будет считаться и откругляться  2880х1800, а не от 1440х1800, что и может дать сдвиг на полпикселя. 

P.S.

Под рукой нет устройства на винде с матрицей на 13-15 дюймов и 2/4к разрешением, чтобы посмотреть, как файлы пишет и масштабирует винда. Буду признателен за освещение этого вопроса в комментариях.  

И с выравниваниями, позиционированием и алгоритмами рендеринга браузера мало экспериментировал. Такой эффект встречал только на не кратных двум параметрам. Если встречались другие случае появления полу-пикселя на ретинах, напишите пожалуйста в комментариях, проверю.

UP

По вопросам и дискуссии в комментариях отснял видео кейса. Всем спасибо за участие)

Как различные форматы изображений сжимают однопиксельные изображения

Пару месяцев назад, отдыхая от реализации новых интересных функций, таких как q_auto и g_auto, я шутил в нашем командном чате о том, насколько хорошо различные форматы изображений «сжимают» однопиксельные изображений. В ответ Орли, который ведет блог, спросил меня, не напишу ли я пост о однопиксельных изображениях. Я сказал: «Конечно, почему бы и нет. Но это будет очень короткая запись в блоге. В конце концов, мало что можно сказать об одном пикселе».

Похоже, я ошибся. Очень неправильно.

На заре Интернета изображения размером в один пиксель широко использовались в качестве решения бедняка для того, что мы сейчас делаем с помощью CSS. Интервалы, создание линий или прямоугольников, полупрозрачные фоны: вы можете многое сделать, просто масштабируя один пиксель до произвольных размеров. Другое использование однопиксельных изображений, до сих пор распространенное, — это веб-маяки для отслеживания или аналитики.

В адаптивном веб-дизайне однопиксельные изображения часто используются в качестве временных заполнителей во время загрузки страницы. Поскольку большинство браузеров не поддерживают клиентские подсказки, некоторые решения для адаптивных изображений ждут, пока страница полностью загрузится, чтобы определить фактические размеры визуализируемого изображения, а затем заменяют однопиксельное изображение правильным изображением точки останова с помощью JavaScript.

Существует еще одно применение однопиксельных изображений: их можно использовать в качестве изображений «по умолчанию». Если по какой-либо причине фактическое изображение, которое вы хотите показать, не может быть найдено, в некоторых случаях может быть лучше скрыть этот факт (показывая один прозрачный пиксель), чем возвращать ошибку «404 — Not Found», которая обычно будет отображается браузерами как значок «сломанного изображения». В обоих случаях вы не сможете увидеть предполагаемое изображение, но оно может выглядеть немного более профессионально, если вы не будете «втирать» его, показывая значок сломанного изображения.

Хорошо, похоже, что однопиксельные изображения имеют некоторое применение. Итак, как лучше всего закодировать изображение 1×1?

Очевидно, что это крайний случай для форматов сжатия изображений. Если «изображение» состоит только из одного пикселя, то данных для сжатия не так много. На самом деле несжатые данные составляют от одного бита до четырех байтов — в зависимости от того, как вы интерпретируете данные: черно-белое (1 бит), оттенки серого (1 байт), оттенки серого + альфа-канал (2 байта), RGB (3 байта), или RGBA (4 байта).

Но вы не можете кодировать только данные. В любом формате изображения необходимо указать, как интерпретировать данные. Как минимум, вам нужно знать ширину и высоту изображения, а также количество бит или байтов на пиксель.

Обычно для кодирования ширины и высоты используются четыре байта: по два байта на число (если бы это был только один байт, максимальный размер изображения был бы 255×255). Допустим, нам нужен еще один байт для кодирования типа цвета изображения (например, оттенки серого, RGB или RGBA). В этом минималистичном формате изображения однопиксельное изображение будет занимать не менее 6 байт (например, для белого пикселя) и не более 9 байт.байт (для полупрозрачного пикселя произвольного цвета).

Тем не менее, фактические форматы изображений, как правило, имеют «заголовок», который содержит немного больше информации. Прежде всего, первые несколько байтов любого формата изображения содержат фиксированный идентификатор, который предназначен только для того, чтобы сказать «Привет! Я файл именно в этом формате!». Эта фиксированная последовательность байтов также известна как магическое число. Например, файл GIF всегда начинается либо с GIF87a , либо с GIF89a (в зависимости от используемой версии спецификации GIF), файл PNG всегда начинается с 8-байтовой последовательности, включающей PNG , файлы JPEG имеют заголовок, содержащий строку JFIF или Exif и так далее.

Заголовки могут содержать всевозможную метаинформацию об изображении. Часть информации относится к конкретному формату и указывает, какой подформат используется, и необходима для правильного декодирования пикселей. Некоторым из них может не понадобиться декодировать пиксели, но все же полезно знать, как их визуализировать, например. цветовые профили, ориентация, гамма или количество точек на пиксель. Некоторые из них могут быть произвольными метаданными, такими как комментарии, временные метки, уведомления об авторских правах или GPS-координаты. Эти вещи могут быть необязательными или обязательными; это зависит от спецификации формата. Конечно, все эти метаданные имеют некоторую стоимость с точки зрения размера файла. Итак, давайте сосредоточимся на «минимальных» файлах, из которых удалены все необязательные метаданные. В противном случае мы могли бы тратить драгоценные байты на глупости.

Помимо заголовков, форматы изображений могут иметь другие виды «накладных расходов». Они могут содержать всевозможные маркеры и контрольные суммы, предназначенные для повышения надежности формата в случае ошибок передачи или других форм повреждения. Кроме того, иногда требуется какое-то дополнение, чтобы обеспечить правильное выравнивание данных.

Однопиксельные изображения — наименьшие из возможных изображений — точно показывают, сколько «накладных расходов» содержится в формате изображения. Давайте взглянем.

Вот шестнадцатеричный дамп 67-байтового PNG-файла, представляющего белый пиксель размером 1×1:

 00000000 89 50 4e 47 0d 0a 1a 0a 00 00 00 0d 49 48 44 52 |.PNG........IHDR|
00000010 00 00 00 01 00 00 00 01 01 00 00 00 00 37 6e f9 |.............7n.|
00000020 24 00 00 00 0a 49 44 41 54 78 01 63 68 00 00 00 |$....IDATx.ch...|
00000030 82 00 81 4c 17 d7 df 00 00 00 00 49 45 4e 44 ae |...L.......IEND.|
00000040 42 60 82 |Б`.|
 

Этот файл состоит из 8-байтового магического числа PNG, за которым следует фрагмент заголовка (IHDR), содержащий 13 байтов, фрагмент данных изображения (IDAT) с 10 байтами «сжатых» данных изображения и маркер конца (IEND ). Каждый фрагмент начинается с 4-байтовой длины фрагмента и 4-байтового идентификатора фрагмента и заканчивается 4-байтовой контрольной суммой фрагмента, и эти три фрагмента являются обязательными, так что это еще 36 байтов для общего размера файла 67 байт.

Черный пиксель также имеет размер 67 байт в формате PNG; полностью прозрачный пиксель занимает 68 байт, а произвольный цвет RGBA будет иметь размер от 67 до 70 байт.

JPEG имеет более длинный заголовок. Наименьший однопиксельный JPEG составляет 160 байт (обновление: 141 байт). И он не может быть прозрачным, потому что JPEG не поддерживает альфа-канал.

GIF является самым компактным (с точки зрения заголовков) среди трех повсеместно поддерживаемых форматов изображений. Белый пиксель можно закодировать как действительный файл GIF всего за 35 байт:

 00000000 47 49 46 38 37 61 01 00 01 00 80 01 00 00 00 00 |GIF87a..........|
00000010 ff ff ff 2c 00 00 00 00 01 00 01 00 00 02 02 4c |...,...........L|
00000020 01 00 3b |. .;|
 

и полностью прозрачный пиксель можно сделать в 43 байта:

 00000000 47 49 46 38 39 61 01 00 01 00 80 01 00 00 00 00 |GIF89a..........|
00000010 ff ff ff 21 f9 04 01 0a 00 01 00 2c 00 00 00 00 |...!.......,....|
00000020 01 00 01 00 00 02 02 4c 01 00 3b |.......L..;|
 

Обратите внимание, что для всех вышеперечисленных форматов вы можете придумать еще меньшие файлы, которые все равно будут декодироваться в однопиксельное изображение во всех или большинстве браузеров, но они недействительны в отношении спецификаций формата, а это означает, что декодер изображений может в любой момент пожаловаться (правильно), что файл поврежден, и показать значок поврежденного изображения, которого мы пытались избежать.

Итак, какой формат для однопиксельного изображения лучше всего подходит для Интернета? Это зависит от. Если это непрозрачный пиксель, то ответ — GIF. Если это полностью прозрачный пиксель, то ответ тоже GIF. Но если это полупрозрачный пиксель, то ответ — PNG, поскольку GIF поддерживает только прозрачность «все или ничего».

Не то, чтобы все это имело большое значение. Все эти файлы легко умещаются в одном сетевом пакете, поэтому на практике реальной разницы в скорости нет — да и хранилище, необходимое для этого, в любом случае ничтожно мало. Но, тем не менее, это забавная вещь, по крайней мере, для фанатов формата изображений, таких как я.

Если вы используете WebP для однопиксельных изображений, обязательно используйте WebP без потерь. Однопиксельное изображение WebP без потерь имеет размер от 34 до 38 байт. Однопиксельное изображение WebP с потерями имеет размер от 44 до 104 байт, в основном в зависимости от того, есть ли альфа-канал или нет. Например, это полностью прозрачный пиксель в виде 34-байтового без потерь WebP:

 00000000 52 49 46 46 1a 00 00 00 57 45 42 50 56 50 38 4c |RIFF....WEBPVP8L|
00000010 0d 00 00 00 2f 00 00 00 10 07 10 11 11 88 88 fe |..../...........|
00000020 07 00 |..|
 

, а здесь тот же пиксель, что и с потерями (по умолчанию) WebP из 82 байт:

 00000000 52 49 46 46 4a 00 00 00 57 45 42 50 56 50 38 58 |RIFFJ. ..WEBPVP8X|
00000010 0a 00 00 00 10 00 00 00 00 00 00 00 00 00 41 4c |.............AL|
00000020 50 48 0b 00 00 00 01 07 10 11 11 88 88 fe 07 00 |PH..............|
00000030 00 00 56 50 38 20 18 00 00 00 30 01 00 9д 01 2а |..ВП8 ....0....*|
00000040 01 00 01 00 02 00 34 25 a4 00 03 70 00 fe fb fd |......4%...p....|
00000050 50 00 |П.|
 

Основное различие между ними заключается в том, что WebP с потерями и прозрачностью фактически хранится внутри в виде двух изображений, объединенных в один файл-контейнер: одно изображение с потерями для значений RGB и одно изображение без потерь для значений альфа-канала.

Для формата BPG Белларда, который также имеет режим без потерь и режим с потерями, все наоборот. Кодирование BPG с потерями одного белого пикселя составляет 31 байт, это наименьший из тех, что мы видели до сих пор:

 00000000 42 50 47 fb 00 00 01 01 00 03 92 47 40 44 01 c1 |BPG........G@D..|
00000010 71 81 12 00 00 01 26 01 af c0 b6 20 bc b6 fc |q.....&.... .. .|
 

BPG без потерь для того же белого пикселя составляет 59 байт. Однако полностью прозрачный пиксель составляет 57 или 113 байтов как BPG с потерями или без потерь соответственно. Интересно, что для одного белого пикселя BPG выигрывает у WebP (31-байтовый BPG против 38-байтового WebP), но для одного прозрачного пикселя WebP выигрывает у BPG (34-байтовый WebP против 57-байтового BPG).

А еще есть FLIF. Как основной создатель формата Free Lossless Image Format, я, очевидно, не могу забыть об этом. Вот 15-байтовый FLIF-файл для одного белого пикселя:

 00000000 46 4c 49 46 31 31 00 01 00 01 18 44 c6 19 c3 |FLIF11.....D...|
 

А вот 14-байтовый файл для черного пикселя:

 00000000  46 4c 49 46 31 31 00 01  00 01 1e 18 b7 ff        |FLIF11........|
 

Файл черного пикселя на один байт меньше, потому что число ноль сжимается лучше, чем число 255. Заголовок довольно прост: первые четыре байта всегда «FLIF», следующий байт представляет собой удобочитаемое указание цвет и тип переплетения. В данном случае это «1», что означает, что у нас есть только один цветовой канал (то есть это изображение в градациях серого). Следующий байт указывает глубину цвета: «1» означает один байт на канал. А следующие четыре байта — это размеры изображения, в данном случае 0x0001 на 0x0001. Последние четыре или пять байтов — это фактически сжатые данные.

Один полностью прозрачный пиксель также занимает 14 байт во FLIF:

 00000000  46 4c 49 46 34 31 00 01  00 01 4f fd 72 80        |FLIF41....O.r.|
 

В данном случае у нас 4 цветовых канала (RGBA) вместо одного. Вы можете ожидать, что раздел данных в этом файле будет длиннее (в конце концов, цветовых каналов в четыре раза больше), но это не так: поскольку альфа-значение равно нулю (это полностью прозрачный пиксель), RGB значения считаются нерелевантными, поэтому они вообще не кодируются.

Для произвольного цвета RGBA файл FLIF может иметь размер до 20 байт.

Итак, FLIF — явный победитель в категории «один пиксель» какого-то странного соревнования по кодированию изображений. Если бы это было важно, чтобы конкурировать на 🙂

На самом деле, нет. FLIF не является победителем. Помните минималистичный (и несуществующий) формат изображения, о котором я упоминал в начале? Тот, который кодировал бы однопиксельные изображения размером от 6 до 9 байт? Такого формата не существует, поэтому я полагаю, что он не считается. Но существует формат изображения, который очень близок к этому.

Он называется Portable Bitmap format (PBM) и представляет собой несжатый формат изображения 1980-х годов. Вот как можно закодировать один белый пиксель в файл PBM всего за 8 байтов:

 00000000  50 31 0a 31 20 31 0a 30                                          |P1.1 1.0|
 

На самом деле, забудьте о шестнадцатеричном дампе, это человекочитаемый формат файла. Вы можете открыть его в текстовом редакторе, если хотите (по крайней мере, этот конкретный подформат):

 P1
1 1
0
 

Первая строка («P1») указывает, что это черно-белое изображение. Не оттенки серого; есть только два цвета: черный (который сбивает с толку число 1) и белый (0). Во второй строке указаны размеры изображения. А затем это просто список чисел, разделенных пробелами, по одному числу на пиксель. Так что в данном случае просто число 0.

Если вам нужно что-то другое, кроме чисто белого или черного, вы можете использовать формат PGM, чтобы получить один пиксель любого другого оттенка серого всего за 12 байт, или формат PPM, чтобы получить любой цвет RGB всего за 14 байт. Он всегда меньше, чем соответствующий файл FLIF (или любой другой сжатый формат, если уж на то пошло).

Традиционное семейство PNM (PBM, PGM и PPM) не поддерживает прозрачность. Однако существует расширение PNM, называемое Portable Arbitrary Map (PAM), которое поддерживает изображения с прозрачностью. К сожалению, для наших текущих целей его синтаксис немного более многословен. Наименьший допустимый файл PAM, который кодирует полностью прозрачный пиксель, следующий:

 Р7
ШИРИНА 1
ВЫСОТА 1
ГЛУБИНА 4
МАКСВАЛ 1
TUPLTYPE RGB_ALPHA
КОНЕЦHDR
\0\0\0\0
 

В последней строке четыре нулевых (NULL) байта. Приведенный выше файл имеет размер 67 байт. У вас может возникнуть соблазн использовать оттенки серого + альфа вместо RGBA, потому что это сэкономит два байта в разделе данных. Но это приводит к 71-байтовому файлу, поскольку вам нужно изменить TUPLTYPE с RGB_ALPHA на GRAYSCALE_ALPHA . Да, и, кстати, вашему программному обеспечению для работы с изображениями может не понравиться использование MAXVAL 1 , поэтому вам может понадобиться изменить его на MAXVAL 255 (что занимает еще два байта).

Итак, в целом, для однопиксельных изображений, когда не используется прозрачность, PNM является наименьшим (8–14 байтов для PNM против 14–18 байтов для FLIF), но когда есть прозрачность, FLIF наименьший (14 до 20 байт для FLIF и от 67 до 69 байт для PAM).

Вот сводная таблица, в которой указаны (оптимальные) размеры файлов для различных однопиксельных изображений:

	белый	черный	серый	желтый #FFFF00	прозрачный	полупрозрачный #1337BABE
PNG	67	67	67	69	68	70
GIF	35	35	43	35	43	/
JPEG	160	160	159	288	/	/
WebP с потерями	44	44	44	64	82	92
WebP без потерь	38	34	38	36	34	38
BPG с потерями	31	31	29	36	57	62
BPG без потерь	59	59	37	124	113	160
ФЛИФ	15	14	15	18	14	20
ПНМ/ПАМ	8	8	12	14	67	69

Может показаться немного удивительным, что несжатый формат изображения на самом деле превосходит большинство сжатых форматов в этой конкретной задаче. Но это не так уж и удивительно, если подумать. Однопиксельные изображения в каком-то смысле являются наихудшим сценарием для сжатия изображений: все они состоят из заголовков и накладных расходов, а данных очень мало. И то очень небольшое количество данных, которое есть, не может быть сжато, потому что сжатие зависит от предсказуемости, и как вы должны предсказать один единственный пиксель?

Во второй части этого поста я расскажу о другой крайности. Насколько хорошо предсказуемые одноцветные изображения работают в различных форматах? Следите за обновлениями….

Обновление: Ознакомьтесь также со второй частью: Одноцветное изображение стоит двух тысяч слов

Для картинок достаточно одного пикселя | Технология

Когда вы купили цифровую камеру, вам сказали, сколько у нее миллионов пикселей? Вам всегда говорят, что чем больше, тем лучше: чем больше количество пикселей, тем лучше разрешение картинки — и тем круче цена. Ранние цифровые камеры предлагали 1 млн пикселей, в то время как последние могут похвастаться более чем 8 мегапикселями и подсчетом — дорогие модели, которые продавцы всегда стремятся продать.

Но исследование, проводимое Ричардом Баранюком и Кевином Келли в Университете Райса в Техасе, обещает перевернуть технологию цифровых камер с ног на голову. Их мечта — иметь цифровую камеру всего с одним пикселем, не теряя при этом качества изображения.

Сжатые данные

«Цифровые камеры очень неэффективно используют данные о пикселях, которые они собирают», — говорит Баранюк. «Мы хотели устранить некоторые недостатки, присущие обычной цифровой фотографии, в частности тот факт, что мы сэмплируем цифровые изображения с миллионами пикселей, но затем необходимо сжимать полученные данные».

После того, как вы сделали снимок, пиксели представлены миллионами чисел — слишком много для вашей камеры. Жадный до батареи микропроцессор выполняет несколько быстрых вычислений, чтобы найти меньшее число чисел для аппроксимации или сжатия изображения. Это не только разряжает ваши батареи, но и выбрасывает большую часть исходной информации об изображении. Дни увеличения количества мегапикселей теперь ограничены, поскольку 10 мегапикселей примерно равны разрешению пленки.

«Итак, вы можете спросить себя — есть ли лучший способ? Ну, за последние два года или около того появились некоторые новые математические данные, которые предполагают, что есть», — говорит Баранюк.

Весь прошлый год Баранюк и Келли тестировали новый тип цифровой камеры. В то время как изображения, которые они создали, кажутся нечеткими, то, как они были созданы, является не чем иным, как революцией. Это включает в себя то, что они называют «довольно глубокими вещами» — новые математические алгоритмы для сжатого восприятия.

Как и в случае с форматом JPEG, ключевым моментом является сжатие, но странным образом. Чтобы создать изображение, эквивалентное изображению с разрешением 5 млн пикселей, вам может потребоваться всего 200 000 измерений. Уровни освещенности записываются, а затем сложные вычисления выводят изображение. Странная особенность математики заключается в том, что лучше всего проводить измерения случайным образом.

Для создания своей камеры Баранюк и Келли использовали то, что обычно используется в цифровых проекторах: цифровое микрозеркальное устройство (DMD). Он имеет 786 432 металлических зеркала размером с бактерию, которые можно электростатически наклонять и которые помещаются на чип размером с почтовую марку. Число соответствует общему количеству реконструированных пикселей в конечном изображении.

В цифровом проекторе микроскопические зеркала отражают свет на объектив, чтобы сделать пиксель на экране ярким, или отклоняются, чтобы оставить его темным. DMD экспериментальной камеры работает в обратном направлении, заменяя источник света фотодиодом — по сути, одним пикселем для экспериментальной камеры — и фильтрами для каждого цвета. Одна линза фокусирует фотографируемое изображение на DMD, а другая направляет комбинированные зеркальные отражения на фотодиод.

Только половина зеркал одновременно отражает свет на фотодиод. Выбор зеркал совершенно случайный и, по словам Баранюка, подобен белому шуму в ненастроенном телевизоре. Измерения освещенности, повторенные тысячи раз в быстрой последовательности, представляют собой усредненную интенсивность только случайных «включенных» зеркал, а не всего изображения. Затем компьютер экстраполирует изображение из данных — также работая в обратном направлении, как и DMD — благодаря некоторой математической магии. «Суть в том, что мы можем сделать снимок потенциально с миллионами пикселей, но используя только один элемент детектора», — говорит Баранюк.

До сих пор их эксперименты включали фотографирование только статических объектов, таких как игральные кости, мяч и кофейная кружка. Большой недостаток? Пять минут на фото. Чтобы достичь стадии, когда их камера Cyclops может бросить вызов обычной цифровой модели, может потребоваться несколько лет работы по миниатюризации и разработке более быстрых алгоритмов.

«Идея состоит в том, что он будет давать изображения такого же качества, но с меньшим энергопотреблением и потенциально меньшей общей сложностью», — говорит Баранюк. «Мы не утверждаем, что завтра заменим обычные цифровые камеры».

Найджел Аллинсон, профессор графической инженерии Шеффилдского университета, обеспокоен этим методом из-за возможных артефактов при реконструкции изображения, необходимости дополнительной вычислительной мощности и потери света (что означает меньшую чувствительность в условиях низкой освещенности). Тем не менее, он считает, что одиночные детекторы могут быть полезны для инфракрасного, ультрафиолетового или рентгеновского излучения.

Захватывающие идеи

«Такие идеи, как однопиксельная камера, захватывающие. Область еще предстоит полностью изучить, поскольку, как всегда, будут ограничения. Потенциал одного элемента обнаружения заключается в том, что вы можете работать гораздо легче вне видимой части спектра», — говорит Аллинсон.

Два американских исследователя думают в одном направлении и заинтересованы в создании терагерцовой камеры для получения изображений с высоким разрешением.