Что такое цифровое изображение? Форматы файлов JPEG и RAW. Какой из них выбрать?

Не так давно у нас был урок об устройстве современных фотокамер и их типах. Там мы немного коснулись темы формирования фотографического изображения. Сегодня же нам предстоит разобраться более подробно с тем, что же именно происходит после того, как свет проходит через объектив фотокамеры, как устроена матрица фотоаппарата и что из себя представляет готовая цифровая фотография.

Принцип работы матрицы цифрового фотоаппарата. Что такое разрешение?

Матрица фотоаппарата — это микросхема, на которой смонтированы миллионы светочувствительных датчиков. Каждый датчик регистрирует яркость освещения, попадающего на него. Таким образом из них составляется “мозаика” нашего изображения. Обратите внимание: датчик на матрице регистрирует только яркость падающего на него света, но не может получить никакой информации о цвете. Казалось бы, таким образом можно получить только монохромные, черно-белые изображения. Для получения цветного изображения применяется более сложное решение. Чтобы собрать информацию о цвете, необходимо как минимум три светочувствительных элемента, восприимчивых только к одному из базовых цветов спектра. Поэтому каждый элемент оснащается цветным светофильтром, который пропускает лучи только одного цвета, а остальные отсекает.

Сегодня в матрицах цветное изображение строится из трех базовых цветов: красного, зеленого и синего. Поэтому матрица аппарата представляет собой решетку, состоящую из “зеленых”, “красных” и “синих” датчиков. При этом разноцветные датчики на матрице могут располагаться по-разному. Например, самое широкое распространение имеет так называемый фильтр Байера, названный по фамилии его изобретателя.

Фильтр Байера или “Байеровская матрица”

Можно заметить, что зеленых элементов на нем присутствует вдвое больше, чем красных или синих. Это сделано для того, чтобы компенсировать высокую чувствительность к зеленому цвету человеческого глаза и давать цифровые изображения с привычными человеку цветами.

Матрица фотоаппарата Nikon D610

В итоге, имея данные о яркости и о цвете с каждого датчика, можно составить общее цветное изображение. Для этого в камере установлен процессор. Он анализирует поступающие с матрицы данные и составляет из них готовое изображение. Помимо этого, процессор отвечает за внесение в исходное изображение корректировок, установленных фотографом, как то выбранный им баланс белого, всевозможные эффекты обработки. Процессор отвечает и за создание конечного файла с фотографией.

Процессор фотокамеры Nikon D810 получает информацию с более чем 36 миллионов светочувствительных датчиков матрицы данного фотоаппарата, практически мгновенно выдавая результат в виде готового файла с изображением.

Мы выяснили, что и матрица фотокамеры, и цифровое изображение, получаемое с нее представляет из себя мозаику, состоящую из мельчайших точек, пикселей. Естественно, чем большее количество точек будет содержать изображение, тем детализированнее, качественнее оно получится.

Сколько пикселей содержит изображение, полученное с фотоаппарата? Эта характеристика, называется разрешением. Одна и та же величина — разрешение, может выражаться несколькими способами. В случае с разрешением матрицы фотоаппарата просто измеряют число расположенных на ней пикселей. Поскольку счет пикселей, размещенных на матрице, идет на миллионы, их в этих самых миллионах и измеряют. Один миллион пикселей называется мегапикселем. В случае с разрешением готовой фотографии чаще используют другой метод. Разрешение цифровой фотографии может характеризоваться количеством точек, по горизонтали и вертикали изображения.

Разрешение этого изображения можно охарактеризовать двумя способами. Общим числом пикселей или же количеством пикселей по горизонтали и по вертикали изображения. Итак, его разрешение — 100 пикселей или же 10х10 точек. Любое цифровое фото так же как и этот “смайлик” состоит из пикселей. Но в отличие от него, цифровое фото насчитывает миллионы пикселей.

Из всей этой информации важно запомнить основное:

Матрица фотоаппарата состоит из светочувствительных элементов, каждый из которых собирает информацию о цвете и интенсивности освещения. Далее из этих данных и строится цифровое изображение, так же состоящее из точек — пикселей. Однако, между одним светочувствительным элементом на матрице и одним пикселем на готовом изображении знак равенства ставить не стоит: тут многое зависит от алгоритмов работы матрицы и процессора. Не всегда разрешение готовых снимков равно количеству датчиков на матрице. Некоторые из датчиков матрицы используются для внутренних, технологических задач. Поэтому в характеристиках многих фотокамер можно встретить две графы — “количество эффективных пикселей” и просто “количество пикселей”. Предполагается, что непосредственно в создании фотографии примут участие именно эффективные пиксели.

Важно иметь в виду, что высокое разрешение матрицы является не единственным слагаемым высокого качества итоговых снимков. На качество конечного результата будет влиять множество факторов — и правильная экспозиция и правильная фокусировка и качество оптики. Так что само по себе наличие матрицы с высоким разрешением в камере позволяет получить снимки высокого качества, но отнюдь не гарантирует это.

Сегодня наиболее распространены матрицы, сделанные по технологиям ПЗС (ССD) и КМОП (CMOS). Не погружаясь в теоретические дебри, стоит отметить лишь то, что КМОП — более перспективная технология, так как позволяет добиться большей светочувствительности, снизить цифровой шум, уменьшить энергопотребление. Практически все современные фотоаппараты сегодня имеют именно КМОП-матрицы.

Цифровой шум

Что такое цифровой шум? Наверняка все замечали, что иногда на фотографиях появляются “помехи”, “зерно”, мелкие точки разного цвета. Это и есть цифровой шум. Количество цифрового шума на фото напрямую зависит от характеристик матрицы фотоаппарата, от условий и параметров съемки.

Изображение с цифровым шумом.

Изображение без цифрового шума.

Цифровой шум больше всего проявляется при съемке на высоких значениях светочувствительности или при недостаточном освещении. Порой мелкие по размеру не слишком качественные матрицы (чаще всего матрицы в смартфонах) просто не могут дать изображение без шума. Также цифровой шум может появиться при обработке изображений.

RAW и JPEG

После того, как съемка произведена, остается не менее важная задача — сохранить полученное фото на карте памяти. Желательно сделать это с максимальным качеством, не теряя никакой информации, полученной при съемке. Сегодня большинство фотокамер позволяют сохранять снимки в двух принципиально разных форматах — RAW и JPEG. RAW — это сырая, никак не обработанная информация с матрицы, записанная в файл. Предполагается, что дальше с файлом RAW фотограф будет работать самостоятельно, конвертируя его на компьютере для получения готового фото. JPEG — это уже фактически готовая фотография.

Экран выбора формата записи в меню фотоаппарата Nikon D5300.

Разберемся, как получаются файлы RAW и JPEG.

</tr>

При съемке в JPEG, процессор фотоаппарата конвертирует в файл сырой сигнал (по сути — тот же RAW), накладывая на него настройки, выбранные фотографом. Настраивает баланс белого, проводит шумоподавление (если оно было включено на фотоаппарате), применяет различные эффекты (повышение насыщенности цветов, перевод в монохром и т. п.) и настройки цвета. Наконец, процессор сжимает файл, применяя выбранные пользователем настройки сохранения. Вся информация, которая осталась в итоге ненужной, отбрасывается, сохраняется только итоговое изображение. Для того, чтобы файл занимал меньший объем на карте памяти, он подвергается сжатию. Параметры сжатия файлов JPEG можно настроить при выборе качества снимков в фотоаппарате. При сильном сжатии возможна потеря деталей на снимке.

В случае с фотокамерами Nikon, при обработке будущего JPEG-файла процессор может расширить динамический диапазон фотографии при помощи функции D-Lightning — это поможет сохранить на фото детали в темных и в светлых участках при съемке контрастных сцен: пейзажей, портретов в контровом свете. То же самое можно сделать и при обработке RAW, однако это потребует специальных навыков, программ и времени.

</tr>

Английское слово “raw” переводится на русский язык как “сырой”, “необработанный”. Так оно и есть. При съемке в RAW cигнал, поступающий с матрицы фотоаппарата, преобразуется процессором в файл, пригодный для записи на карту памяти без каких-то коррекций самого изображения. В файл записывается вся информация, полученная с матрицы. Файлы RAW в фотокамерах разных производителей могут иметь различные расширения: NEF, CR2, ARW… Однако для фотографа сути это не меняет. Для того, чтобы из “сырого” файла в формате RAW получить готовое изображение, его придется конвертировать на компьютере при помощи специальных программ — RAW-конвертеров. В RAW-конвертере фотограф может настроить и баланс белого, и поправить экспозицию файла, и внести многие другие коррекции.

Среди известных RAW-конвертеров можно выделить программы Adobe Lightroom, Adobe Camera RAW, Capture One. Все производители выпускают специальные RAW-конвертеры для своих фотокамер. Например, Nikon выпускает целых два конвертера. Nikon Capture NX рассчитан на продвинутую, профессиональную работу, тогда как бесплатный Nikon View NX подойдет начинающим фотолюбителям.

Основное достоинство формата RAW — невероятная гибкость обработки. Ведь при обработке доступна абсолютно вся информация, полученная при съемке.

Сравнение RAW и JPEG. Качество снимков

Изучим, какое качество изображения можно получить при использовании JPEG и RAW. Для начала, просто оценим качество снимков, полученных напрямую с камеры.

Фрагмент кадра, сделанный в JPEG с максимальным качеством.

Прямая конвертация (без обработки) снимка из RAW с помощью конвертера Nikon View NX.

Видно, что файл JPEG выглядит даже чуть более резким. Спасибо алгоритмам обработки и сохранения, встроенным в камеру. А вот чтобы добиться той же резкости от снимка RAW, придется прибегнуть к обработке.

Посмотрим теперь возможности обработки снимков. Оценим возможность коррекции экспозиции кадров, сделанных в JPEG или RAW.

Классическая ситуация: снимок оказался слишком темным. Попробуем осветлить кадры формата JPEG и RAW.

Это фрагмент, “вытянутый” из RAW. Кадр удалось сделать светлее. Однако можно заметить, что из-за сильного повышения яркости, появилось небольшое количество цифрового шума.

А вот файл JPEG, подвергшийся тем же манипуляциям. Качество снимка очень сильно ухудшилось. Появилось огромное количество цифрового шума, нарушилась цветопередача.

Не для кого не секрет, что при съемке на высоких значениях светочувствительности, на фотографиях появляется цифровой шум. Во всех современных фотокамерах существует опция внутрикамерного шумоподавления. Процессор обрабатывает полученный снимок таким образом, чтобы снизить количество цифрового шума на снимке. Как правило, системы шумоподавления в камере работают лучше, чем шумоподавление в RAW-конвертерах. Ведь они “заточены” под конкретный фотоаппарат со своими особенностями. Шумоподавление в камере может применяться только к файлам JPEG.

Фрагмент фотографии, снятой в JPEG при ISO3200. Опция шумоподавления при высоких ISO установлена в положение “нормально”. Можно заметить, что шумов не так уж много (особенно для столь высокого ISO!), однако и резкость изображения снизилась. Любое шумоподавление несколько снижает детализацию картинки.

Фрагмент, сконвертированный из RAW без применения какого-либо шумоподавления.
Цифровой шум вполне заметен.

Во многих RAW-конвертерах присутствуют опции шумоподавления, однако их эффективность зависит от конкретной программы и от выбранных пользователем настроек.

И еще одна классическая ситуация: ошибка с балансом белого. Попробуем ее исправить при работе с JPEG и RAW.

Изменение баланса белого при обработке RAW прошло без каких-либо потерь в качестве снимка.

Попытка изменить баланс белого в JPEG закончилась провалом. Цветопередача далека от идеала, детали в светлых участках исчезли.

Когда использовать формат RAW?

Прежде всего тогда, когда вы хотите получить фотографии высокого качества, к тому же максимального гибкие в обработке. Еще вам понадобится при этом время и возможность после съемки файлы конвертировать, обрабатывать. Чаще всего RAW используется при профессиональной съемке: портретной, пейзажной, студийной.

Многие фотолюбители-энтузиасты снимают в RAW просто для того, чтобы “выжать” из каждого фото максимум, потренироваться в обработке. А вот если вы занимаетесь репортажем — всё не так однозначно. Возможно, что пока вы будете конвертировать RAW’ы со своим репортажем, отснятые фото уже потеряет свою актуальность. Если вы делаете простое фото на память, RAW тоже не очень полезен: фотографии в этом формате не получится тут же скинуть друзьям по почте или опубликовать их в соцсетях.

При съемке в RAW фотограф может вообще не обращать внимания на настройку баланса белого, ведь поправить баланс белого без всяких потерь в качестве снимка можно при конвертации на компьютере. Так же формат RAW более “терпим” к незначительным огрехам экспозиции — их как правило тоже можно поправить при обработке. Пожалуй, чего точно нельзя поправить при обработке RAW-файла — это ошибки фокусировки и “шевелёнку”. Существуют конечно инструменты компьютерного повышения резкости, однако они не устранят проблему, не добавят на снимок отсутствующие детали, а лишь немного “замаскируют” проблему.

Плюсы формата RAW:

• позволяет сохранить абсолютно все детали, всю информацию на фото, полученную при съемке;
• невероятная гибкость в обработке. Формат RAW позволяет “спасти” многие загубленные при съемке кадры, позволяет использовать специальные приемы компьютерной обработки, немыслимые при съемке в JPEG.

Минусы формата RAW:

• сложность работы с RAW для начинающих: придется разбираться со специальными программами, изучать основы компьютерной обработки;
• для работы с RAW потребуется довольно мощный компьютер;
• работа с RAW на компьютере потребует времени;
• файлы RAW занимают гораздо больше места на карте памяти, нежели JPEG.

Когда использовать формат JPEG?

Разумеется, больше всего данный формат популярен среди фотолюбителей. Не каждый хочет изучать компьютерную обработку, иметь дело с довольно сложными программами — RAW-конвертерами. Файлы JPEG сразу после съемки можно открыть на любом электронном устройстве, послать по почте, выложить в интернет. Сегодня даже компьютер для этого не нужен, достаточно смартфона или планшета.

Однако, профессионалы тоже иногда используют JPEG. Их привлекает скорость работы, ведь время — деньги. Не всегда нужно получать изображения высочайшего качества годные к обработке, а важнее именно скорость и удобство работы. При репортажной съемке порой важно опубликовать (или отправить в редакцию, агентство) фотографии прямо сразу же после события: чем быстрее, тем лучше. Тогда на помощь фотографу-репортеру приходит JPEG.

Кстати, при съемке в JPEG доступны многие функции улучшения изображения, имеющиеся в любой современной камере: шумоподавление, улучшение цвета и контраста, функции расширения динамического диапазона и прочее. Можно добиться того, что без всякой компьютерной обработки наше фото будет выглядеть прекрасно. При этом съемка в JPEG накладывает на фотографа повышенную ответственность при: придется следить за всеми параметрами, не уповая на возможности обработки. Ошибки с балансом белого, огрехи с экспозицией после съемки поправить без серьезных потерь качества снимков не получится.

Плюсы формата JPEG:

• скорость работы с файлами: сразу после съемки мы получаем готовую фотографию;
• богатые возможности внутрикамерной обработки фото при съемке в JPEG;
• фотографию в формате JPEG можно открыть на любом электронном устройстве;
• файлы JPEG имеют гораздо меньший объем, чем RAW, на карту памяти фотографий в формате JPEG поместится гораздо больше.

Минусы формата JPEG:

• меньшая гибкость при компьютерной обработке;
• как следствие предыдущего пункта — за всеми параметрами приходится очень строго следить при съемке.

Формат TIFF

Иногда фотоаппараты позволяют снимать в еще один формат — TIFF. Не вдаваясь в лишние теоретические подробности, можно сказать, что для фотографа TIFF — это такой очень качественный JPEG. Если вы хотите получать снимки без каких-либо потерь в качестве, но и на RAW тратить время не хочется, можно выбрать TIFF. Этот формат часто используется в полиграфии и дизайне: он дает лучшее по сравнению с JPEG качество изображения и большую гибкость при обработке. При сохранении в TIFF используется сжатие изображения без потерь (как в случае с JPEG). Но все же при обработке формат TIFF не столь гибок как RAW. Ведь если RAW — это данные с матрицы, то TIFF — просто качественная картинка.

Опция сохранения файла в формате TIFF. Меню фотокамеры Nikon D810

RAW+JPEG

Пока не определились с выбором формата или хочется получить фотографию, записанную и в RAW и в JPEG? Нет ничего проще. Все современные камеры предлагают опцию съемки сразу в двух форматах. Так же это удобно, если хочется сначала быстро просмотреть отснятый материал на каком-нибудь ноутбуке, смартфоне планшете, (ведь JPEG можно открыть на любом устройстве), отобрать понравившиеся кадры, а обрабатывать уже файлы RAW на рабочем компьютере, который сможет работать с ними. Очевидный минус такого варианта лишь один: на карте памяти получится вдвое больше файлов, так что она заполняется гораздо быстрее.

Выбор опции “RAW+JPEG” в меню фотокамеры Nikon D5300. Как видно, можно выбрать какого качества файл JPEG будет сохраняться файл RAW. Это удобно: можно при желании сэкономить место на карте памяти, выбрав опцию “RAW+JPEG низкого качества”. Для просмотра такие фото вполне сгодятся, а RAW позволит иметь копию снимка в максимальном качестве.

Что такое цифровое изображение?

Цифровое изображение — это искусство создания цифровых изображений — фотографий, печатных текстов или иллюстраций — с помощью цифровой камеры или устройства обработки изображений или путем сканирования их в качестве документа. Каждое изображение составлено из определенного количества пикселей, которые затем отображаются в сетке и сохраняются в последовательности на компьютере. Каждому пикселю в изображении присваивается тональное значение для определения его оттенка или цвета.

В цифровом изображении тональное значение каждого пикселя представлено в двоичном коде. Двоичные цифры для каждого пикселя называются «битами», которые считываются компьютером для определения аналогового отображения изображения. Количество пикселей на дюйм (ppi) является хорошим показателем разрешения, которое позволяет различать пространственные детали цифрового изображения.

Измерение глубины в битах и ​​пикселей изображения относится к цветам, видимым на изображении, и определяет размер файла изображения на компьютере. Изображения только с двумя пиксельными оттенками — черный и белый — являются двоичными. Изображения в градациях серого обычно отображаются в 8-битном режиме с 256 оттенками серого. В цифровом изображении 24-битный режим, который представляет истинный цвет, обычно является максимально доступным режимом из-за ограничений монитора. Оба эти диапазона выходят за пределы чувствительности невооруженного глаза человека.

Динамический диапазон изображения — это количество оттенков серого или цвета, которые могут быть включены в это изображение. Это диапазон тонов между самыми темными и самыми светлыми цветами. Более высокий динамический диапазон приносит больше потенциальных оттенков, но не обязательно коррелирует с количеством воспроизводимых тонов. Изображение может иметь широкий динамический диапазон, но представлено меньшее количество тонов. Аналогично, в цифровых изображениях изображение может иметь больше тонов, но не такой широкий, как динамический диапазон. Это может повлиять на детали изображения.

Существует множество вариантов хранения цифровых изображений на компьютере. Некоторые из них включают GIF, JPEG, TIFF и BMP. GIF, или Формат обмена графическими данными, имеет битовую глубину 1-8 бит, в оттенках серого или в цвете. Он ограничен 256 цветовой палитрой. JPEG, или Joint Photographic Experts Group, имеет шкалу серого 8 бит и 24-битную цветовую шкалу. JPEG чаще всего используется на веб-страницах. TIFF или Tagged Image File Format, обычно используется для научных изображений. Он поддерживает 8-битную цветовую палитру и 8-16-битную шкалу серого. TIFF 6.0 может обеспечить до 64-битного цвета, но большинство считывателей TIFF поддерживают только максимум 24-битный цвет.

ДРУГИЕ ЯЗЫКИ

Как работает цифровое изображение, и почему вы должны его использовать 📀

Заточка изображения может быть просто недоиспользуемой цифровой фотографией для этой стороны изучения гистограммы. Читайте дальше, когда мы объясняем, что такое резкость изображения, зачем нам это нужно, что он делает, и почему вы должны применять его к своим собственным изображениям, чтобы изгнать нечеткие края и сделать ваши снимки популярными.

Почему именно изображения нечеткие в первом месте?

Прежде чем мы углубимся в то, как заострить ваши изображения, важно точно понять, почему цифровые изображения даже требуют заточки в первую очередь. Цифровые изображения, созданные как в цифровой камере, так и при сканировании изображений для создания цифровых копий аналоговых произведений, страдают от ограничений, накладываемых датчиком цифрового устройства.

Хотя ограничения датчиков по сравнению с человеческим глазом многочисленны, существует одно конкретное ограничение, которое создает слишком мягкие или нечеткие изображения. Человеческий глаз способен отличать контрастные линии с невероятной ясностью и резкостью. Однако датчик цифровой камеры ограничен количеством пикселей или точками данных, которые он может собирать.

Когда сцена перед ним имеет более высокое разрешение, чем она может захватывать (что всегда есть), она вынуждена фиксировать среднее значение, которое видят отдельные пиксели на датчике. Результатом является искажение изображений, поскольку камера (или сканер) вынуждена делать все возможное с ограниченным объемом данных, которые она может захватить.

Давайте посмотрим на некоторые цифровые макеты этого явления, чтобы продемонстрировать эффект, прежде чем перейти к работе с фактическими фотографиями. На изображении ниже мы разделили пространство на два треугольника, один черный и один белый.

При просмотре на вашем типичном экране это выглядит как сплошная и непрерывная линия между черно-белыми участками. Давайте сделаем вид, что изображение выше — это не цифровая фотография, представленная вам на цифровом экране, а пересечение двух пространств в реальном мире. Скажите две половинки холста, которые были окрашены с предельной точностью, так что даже при осмотре на очень близком расстоянии с увеличительным стеклом в руке линия остается четкой и четкой. Таким образом, эта линия разрешается нашими глазами до максимального разрешения, и мы воспринимаем ее как очень резкую и четкую.

Давайте рассмотрим тот же макет двух треугольников, как если бы он был захвачен датчиком изображения с очень низким разрешением. Хотя изображение выше содержит почти 200 000 пикселей, изображение ниже представляет собой черно-белое пространство, как если бы степень разрешения составляла чуть более 200 пикселей.

Мы знаем, если очерчивающая линия между белой и черной областями ослепительно очерчена человеческому глазу, тогда она должна быть ослепительной в камере, верно? Проблема в том, что, когда четкое очертание бритвы настолько тонкое, что оно проходит через данный пиксель на датчике камеры, отдельный пиксель не может сказать: «Хорошо, половина меня белая, половина меня черная».

Он может записывать только одно значение для всего пикселя. Поэтому он вынужден сказать: «Хорошо, средний свет, поражающий меня, серый», потому что он не может записывать часть черного и частично белого цвета, а просто среднее количество фотонов, попадающих в отдельный пиксель.

Чем больше пикселей вы упаковываете в датчик, тем больше деталей вы можете решить, но в конечном итоге возникает точка в каждом создании цифрового изображения, где входящие данные (свет, отскакивающий от объекта, сфотографированного или сканируемого фото), превосходят возможности сенсор, отдельные пиксели сбрасываются до выбора наилучшей оценки, а контраст между краями размывается.

Фиксация нечетких фотографий с помощью нерезкой маски

Теперь, когда мы знаем, что вызывает нечеткие фотографии, давайте посмотрим, что вы можете сделать, чтобы исправить эту проблему, и дать вашим изображениям резкость, которая действительно помогает им поп-музыки (независимо от того, создаете ли вы их или загружаете в Facebook).

К счастью для нас концепция, которую мы только что изложили в предыдущем разделе, хорошо известна и понятна в фотографическом сообществе, и есть несколько способов приблизиться к ее исправлению. Самый распространенный способ, и то, как мы сейчас сосредоточимся, — это применять так называемую «нерезкую маску».

Контринтуитивно называемая нерезкая маска становится немного более интуитивно названной, если вы понимаете, как работает этот процесс. Когда вы применяете нерезкую маску к изображению, приложение для редактирования создает временную маску, используемую для сравнения, какие области изображения резкие (с высокой контрастностью) и нерезкие (с низкой контрастностью). Затем он затачивает области нерезкости (используя эту маску в качестве руководства), пока разница между областями с высокой контрастностью и низкой контрастностью не сравняется с характеристиками пользователя. Таким образом, нерезкая маска не является неотъемлемым инструментом, как может называть это имя на первый взгляд, но инструментом, который говорит вам, какие части изображения являются нечеткими и исправляют их.

Давайте заручиться помощью нашей дружелюбной офисной крикетки, увиденной выше, чтобы продемонстрировать, как работает нерезкая маска и какие изменения мы можем внести в нее. Хотя мы будем использовать Adobe Photoshop для демонстрации сегодня, инструмент нерезкой маски находится в широком спектре приложений для редактирования изображений, поскольку это что-то вроде промышленного стандарта. Термины и методы, которые вы увидите здесь, так же легко доступны для бесплатных решений для редактирования, таких как GIMP, как в Photoshop.

Сначала давайте изучим фотографию.Изображение сверху, прямо из камеры без редактирования, просто уменьшено по размеру для вставки в эту статью. Ничего плохого в фотографии вообще нет. Объект сосредоточен, лицо субъекта находится в фокусе, нет ничего особенно неприятного в этом отношении (если, вы знаете, вы не заботитесь о маленьких собаках). Но давайте увеличим масштаб и взглянем на изображение более подробно.

Когда мы приблизимся, становится очевидным, что изображение очень мягкое. Это не ошибка объектива (мы снимали это изображение с очень резким основным объективом), но побочным эффектом обработки изображения в камере, как мы обсуждали ранее.

Чтобы обострить изображение, давайте запустим нерезкую маску. Сначала подготовьтесь к нерезкой маске, отрегулировав изображение до 100-процентного или 50-процентного увеличения; алгоритмы сглаживания, используемые как редактором, так и вашей операционной системой, могут искажать эффекты процесса заточки на других уровнях масштабирования.

В Photoshop вы найдете его под фильтром -> Sharpen -> Unsharp Mask.

Как мы уже упоминали выше, внешний вид инструмента нерезкой маски довольно универсален, и вы найдете три параметра: «Сумма», «Радиус» и «Порог», независимо от используемого инструмента редактирования изображений. Самый простой способ понять, что они делают, — просто поиграть с ними, но мы остановимся на ключевых моментах здесь.

Количество: Всегда указывается в процентах, количество указывает степень корректировки (сколько света получают светлые края и как темны темные края). На нижнем конце регулировки трудно заметить, но когда вы максимизируете его, контраст становится очень экстремальным. 50-100 процентов — это безопасное место для начала.

Радиус: Определяет, насколько большая область вокруг каждой исправленной точки применяется эффект. Радиус и количество переплетаются; если вы уменьшите значение суммы, вы можете увеличить значение радиуса (и наоборот). Увеличение обоих до высоких уровней приведет к значительным искажениям цвета и контрастности (что может быть желательным художественным эффектом, но не создаст естественного изображения).

Порог: Пороговая функция определяет, где будет применяться алгоритм заточки на основе минимального уровня яркости / контрастности. Эта особенность очень полезна для избирательного увеличения контраста в областях с высоким контрастом (например, вокруг глаз), но не для областей с чрезмерной резкостью, которые вы хотите оставить гладкой (например, на лице). Чем ниже значение, тем больше изображение будет равномерно заострено. Чем выше значение, тем больше областей будет исключено. Таким образом, если бы вы хотели, чтобы весь образ имел эффект заточки, применяемый равномерно, как возможно, вы установили бы его на ноль, и если бы вы хотели обострить детали на лице объекта (например, узор их радужки и ресниц), не делая их поры и морщины выделяются, вы увеличили бы значение, пока не достигнете желаемого баланса.

Вы также заметите, что у нас небольшое окно предварительного просмотра также установлено на 50 процентов (те же проблемы сглаживания применяются как для предварительного просмотра всего изображения, так и для предварительного просмотра изображения в блоке Unsharp Mask.

Применение настроек, которые мы имеем выше (100/4/3 для этого конкретного изображения), значительно улучшает изображение; давайте посмотрим на тот же самый урожай, который мы сделали выше, чтобы увидеть разницу.

Видимо, изменения очевидны. На глазах гораздо более высокий контраст, подчеркивания в глазах более острые, а шерсть морды и лица более отчетливая.

При просмотре с тем же урожаем, что и исходное ретушированное изображение, изменения менее драматичны (так как они не видны таким образом близко), но они делают детали на изображении, как мех вокруг морды, выделяются.

Это настоящая цель затачивания изображения. Вы хотите воссоздать остроту фактического предмета, видимого человеческим глазом, но не создать такой интенсивный и заметный контраст, что зритель задается вопросом, какие манипуляции были сделаны на фотографии.

Пока мы смотрим на фотографию, важно указать, что не может сделать нерезкая маска. Это делает сфокусированную область фотографиилучше сфокусированный, затачивая края и придавая ему четкий вид, но он не может добавить подробно, чего не существует. Вы заметите, что на приведенном выше снимке глаза, морда и нос стали более острыми (как и мех окружающего лица), но поводка, бетон, мох и листья не стали. Эти объекты были настолько неактуальны на исходной фотографии, что никакая резкость не могла создать даже иллюзию того, что они находятся в фокальной плоскости.

Советы и хитрости нерезкой маски

Хотя люди и животные получают выгоду от применения нерезкой маски (особенно вокруг глаз, которые выглядят намного лучше, когда хрустящие и яркие, а не мягкие сфокусированные), нерезкая маска действительно помогает практически каждому всплытию изображения.

В приведенном выше сравнении, например, нет ничего плохого в изображении слева, но как только мягкость исправляется с помощью нерезкой маски, увеличенный контраст в правильном изображении действительно помогает выделять изображение и придает ему приятный четкий вид.

Чтобы получить максимальную отдачу от вашего приложения нерезкой маски, независимо от предмета, давайте рассмотрим некоторые советы и рекомендации, которые гарантируют, что процесс заточки является плавным.

Отключите застревание в камере. Прежде всего, вы хотите отключить резкость в камере. Точечные и стреляющие камеры почти всегда имеют встроенную резкость, тогда как высококачественные камеры DSLR редко делают (презумпция со стороны производителя заключается в том, что пользователь точки и стрелки не будет выполнять какую-либо пост-обработку, тогда как владелец самой DSLR вероятно будет). Фотографии с двойной обработкой с нерезкой маской имеют тенденцию выглядеть довольно ужасно, поэтому лучше всего отключить камеру и настроить мелодию на вашем компьютере.

Фокус — король. Четкий физический фокус в камере стоит того, что может дать вам любая нерезкая маска. Совершенствуйте свои навыки фокусировки (и удалите объектив, если он свободен и мягкий в фокусе). Как мы уже упоминали выше, нет волшебного способа использовать нерезкую маску для расширения или исправления фокальной плоскости фотографии; вы можете только заточить то, что уже находится в фокусе.

Меньше — больше. Используйте нерезкую маску достаточно, чтобы придать изображению небольшой поп. Подумайте о разнице между просмотром 1080p-дисплея и дисплеем 4K. Изображение 1080p является красивым и очень высоким разрешением (по сравнению с старыми стандартными телевизорами), но у 4K есть такая резкость, которая просто разрывается прямо на экране. Когда вы корректируете и сравниваете свои фотографии, вы хотите зафиксировать резкость в прямом направлении, которая перемещает изображение из «Да, это приятно» на «Вау, это хрустящий». Однако это тонкая грань; как только вы попадаете в это сладкое пятно, дальнейшее увеличение заточки часто дает сверхъестественное прямому неестественному образу.

Резкость последней. Если вы выполняете любое другое редактирование изображений, настройку цвета, фиксацию пыли или застревание пикселей или иное редактирование изображения, вы всегда сохраняете процесс заточки для последнего. Подумайте о том, чтобы затачивать изображение как полировку ювелирного изделия после того, как вы закончили работу над ним. Это последний шаг после каждого куска, каждый бит металла согнут и припаян, и он готов к галерее.

Вооружившись пониманием процесса заточки и наилучшим образом воспользовавшись этим, вы готовы применить его к своим фотографиям, чтобы превратить хорошие (хотя и мягкие) фотографии в захватывающие глаза, которые действительно выходят из экрана, стена гостиной , или где бы они ни находились.

---

У вас есть насущный вопрос о редактировании изображений, фотографии или получении максимальной отдачи от вашей цифровой камеры? Отправляйте нам электронное письмо как [email protected], и мы сделаем все возможное, чтобы ответить на него.

Почему именно изображения нечеткие в первом месте?

Фиксация нечетких фотографий с помощью нерезкой маски

Советы и хитрости нерезкой маски

Tweet

Share

Link

Plus

Send

Send

Pin

Чем отличается цифровое телевидение от аналогового: преимущества и отличия кабельного от цифрового ТВ

1 октября 1931 года советские газеты сообщили о начале регулярных передач «движущихся изображений», которые начал Московский радиотехнический узел. Эту дату можно назвать точкой отсчета отечественного телевидения. В то время на всю Москву приходилось всего 30 телевизоров. И они были самодельными. Кстати, термина «телезрители» в то время еще на знали. Тех, кто смотрел трансляции, называли радиозрителями. Так что шутливое выражение «смотреть радио», знакомое с детства, не такое уж и шутливое.

А уже в 1939 году начал работу целый телецентр (в Шаболовке). Так по стране начало распространяться аналоговое телевидение. Сегодня его активно теснит цифровое. И на то есть свои причины. Специалисты «Телеком-Сервис» подготовили сравнение этих 2 технологий, чтобы вы смогли разобраться, чем отличается аналоговое телевидение от цифрового, и понять, почему будущее за вторым. Разбирать плюсы и минусы каждого варианта лучше, опираясь на конкретные характеристики и случаи. Именно такой подход мы и выбрали.

Что такое аналоговое телевидение, и как оно «доставляется» потребителям?

Начнем с того, что зрение, слух, вкус и прочие ощущения, которые испытывает человек — это аналоговые сигналы. В природе вся информация передается только с их помощью. Телевизионный аналоговый сигнал «доставляется» с помощью электромагнитной волны (знакомая всем со школы синусоида). Ее амплитуда меняется в зависимости от того, какая в данный момент передается информация (см. рисунок).

Например, если это синусоида, отвечающая за цвет изображения, то, к примеру, зеленый будет соответствовать одной амплитуде, красный — второй, синий — третей и т. д. Так же дела обстоят со звуком и другими составляющими телевизионного сигнала.

ГЛАВНОЕ ОТЛИЧИЕ аналогового телевизионного сигнала — его постоянное наличие (непрерывность во времени). Т.е. он есть всегда. Даже если амплитуда равна 0, сигнал присутствует. Это в том числе и рождает один из минусов такой технологии. О нем поговорим ниже при сравнении с «цифрой». Передача такого сигнала может осуществляться при помощи радиоволн («по воздуху») или по кабелю.

Цифровое телевидение. В чем его отличие?

Глвное отличие отличается цифрового телевидения от аналогового заключается в том, что сигнал в определенный момент времени либо есть («1»), либо его нет («0»). Т.е. информация передается все теми же радиоволнами (или по кабелю), но это уже не синусоида, а набор ноликов и единичек. Данные зашифровываются не при помощи уровня напряжения, а за счет набора этих самых «1» и «0» (можно провести аналогию с азбукой Морзе, в которой определенная комбинация точек и тире несет определенный смысл).

Причем получается такой сигнал все равно из аналогового. Например, как ни крути, но звук — изначально это аналоговый сигнал. Чтобы передать его в «цифре», требуется:

• «Разбить» синусоиду на множество небольших участков (этот процесс называется дискретизацией). Чем меньше длительность такого участка, тем лучше.

• Округлить полученные амплитуды участков к какому-то ближайшему значению, чтобы уровни в начале и конце каждого из них были одинаковыми. Этот процесс называется квантованием. После него сигнал представляется в форме «лестницы».

• Представить каждый из полученных уровней (отрезков) в виде набора единичек и ноликов (кодирование). И уже в таком виде сигнал передается в эфир.

Все эту работу выполняет АЦП (аналогово-цифровой преобразователь). После получения такого сигнала, чтобы увидеть картинку и услышать звук, требуется обратная операция — преобразование из цифрового вида в аналоговый. За это отвечает ЦАП (цифро-аналоговый преобразователь). Такие устройства встроены в современные телевизоры или приставки, которые нужно покупать, чтобы смотреть цифровое телевидение на более старых телеприемниках. Что дает такой подход? Давайте разберемся, сравнив «цифру» и аналоговый телевизионный сигнал по конкретным параметрам.

Каковы преимущества цифрового телевидения и есть ли они у аналогового?

Итак, аналоговый сигнал распространяется без какого-то «хитрого» кодирования. Вся информация зашифрована в амплитуде несущей волны. А на эту амплитуду оказывает влияние множество факторов:

• Рельеф местности. Волны могут переотражаться, накладываться друг на друга и пр.
• Электромагнитные помехи от электронных устройств.
• Наводки от других передач в соседнем диапазоне и множество других факторов.

В результате этого амплитуда сигнала может меняться. И он доходит до потребителя с искажениями. Кроме того, сигналы при передаче на большое расстояние нужно усиливать (при помощи ретрансляторов). В случае с аналоговой передачей вместе с полезным сигналом усиливаются и помехи, которые могут оказывать на него влияние.

А еще, как мы отмечали выше, эта технология предполагает непрерывную по времени передачу. Можно сравнить с потоком воды из крана. Стоит перекрыть его на время, и определенная часть информации просто не дойдет до пользователя. Как избежать этого? Как вариант — передавать сигнал через кабель. Да, помехи есть и здесь. Но их значительно меньше, чем при передаче «по воздуху».

Преимущества цифрового телевидения следующие:

• Закодированный сигнал доходит до потребителя в неизменном виде. Здесь уже нет привязки к амплитуде и прочим факторам — сколько ноликов и единичек отправили, столько пользователь и получил. Это обеспечивает стабильно высокое качество звука и картинки.
• Эффективная борьба с потерями информации. Используем все ту же аналогию со струей воды. Даже если «поток» на время перекрыть, потерянные данные дойдут до пользователя. Это обеспечивается за счет использования эффективных технологий кодирования/декодирования с проверкой контрольных сумм и других решений.
• На одной частоте можно передавать несколько каналов. Аналоговый сигнал «сел» на определенную синусоиду, и «посадить» на нее другой канал не получится (т.к. информация передается при помощи изменения амплитуды). В случае же с «цифрой» единички и нолики от одного источника могут «разбавляться» пакетами данных от другого.
• Возможность использования множества дополнительных опций. Среди них программа передач, доступ в интернет, запись, перемотка и пр.

Так почему же от аналогового ТВ не отказались полностью?

«Цифра» активно завоевывает позиции, вытесняя аналоговое ТВ. Но последнее еще не исчезло полностью (и исчезнет не скоро). Дело в том, что зона покрытия цифрового вещания еще недостаточно обширная. И в отдаленные районы «цифра» придет еще не скоро. А в некоторые может и не прийти — дело в затратах на организацию вещания (в ряде случаев они будут неоправданными). За время «господства» аналогового ТВ (на протяжении нескольких десятилетий) под него была создана мощная разветвленная инфраструктура. И там, куда еще пока не пришла «цифра», некоторое время будет работать аналоговое ТВ (пусть даже и кабельное, а не эфирное, передающееся «по воздуху»). И сколько это продлится, сказать никто не возьмется.

Как смотреть цифровое ТВ?

Если у вас современный телевизор, проблем никаких не возникнет. Подключаете кабель к устройству и вперед. Если же ТВ старый, без встроенного АЦП, каких-то сверхсложностей тоже возникнуть не должно. Потребуется только купить специальную приставку. Она будет декодировать цифровой сигнал в «понятный» для телевизора аналоговый вид.

Цифровые изображения — пиксели, разрешение и глубина цвета

Всем привет! Сегодня мы рассмотрим основные свойства и характеристики цифровых изображений, такие как пиксели, разрешение и глубина цвета.

В момент создания цифрового изображения необходимо было как-то разумно изображать данные, упорядочить их и сохранить. Возник, следовательно, уже почти легендарный пиксель — наименьшая единица информации цифровых изображений. Пиксель является аббревиатурой от picture element, где слово picture рассматривают обычную как аббревиатуру pix, она означает один сплошной цвет точки цифрового изображения. Пиксель сам по себе не определяет форму, его форма может быть квадратной, круглой или любой, но на практике полезно представить его в виде прямоугольника, который возникает при разделении изображения на горизонтальные и вертикальные сегменты.

Разрешение. Если разрезать реальную картину на определенное количество вертикальных и горизонтальных элементов, то вы создаёте на самом деле мозаику цифрового изображения. Каждый сегмент (прямоугольник) в этой мозаике при этом содержит подробные данные, однако, нам нужно этот один сегмент описать только одним пикселем — одним цветом. Пиксель выражает средний цвет каждого сегмента мозаики и в результате происходит упрощение изображения. Логично, чем больше пикселей, тем более мягко, более точно картину мы описываем. Зная размеры изображения и его разрешение в пикселях можно вычислить площадь одного пикселя.

Цвет пикселя. Наиболее распространенным представлением цвета, используемым в цифровых камерах для создания цифрового изображения и в компьютерах для отображения данных, является RGB модель, где каждый пиксель описывается тройкой чисел RGB — Red, Green, Blue. Те выражают красную, зеленую и синюю составляющие каждого пикселя. Смешивая эти цвета можно получить дополнительные. Однако, есть и другие цветовые схемы, RGB-модель, при этом только одна из них, другими являются, модель CMYK, HSB или L*a*b.

 

Цифровое изображение – глубина цвета и размер данных

Глубина цвета. Цвет каждого пикселя в RGB представлении закодирован 3 номерами, которые выражают яркость красного (Red), зеленого (Green) и синего (Blue) компонентов. Каждый цвет пикселя кодируется в байтах. Байт является основной единицей компьютерной информации и состоит из 8 бит, где бит-это элементарная ячейка способная нести только информацию «0» или «1». Байт информационный, но относительно „бедный“ и может кодировать только целые числа от 0 до 255 — таким образом, в общей сложности 256 уровней.

Глубина определяет общее количество возможных цветов в цифровом изображении. Низкое количество возможных цветов приводит к прерывистым пересечениям.

Таким образом, если для каждого пикселя из RGB-компонента резервировать всего лишь 1 байт, то цвет пикселя кодируется в общей сложности 3 байтами, каждая цветовая составляющая имеет только 256 уровней своей яркости от 0 (выключен) до 255 (максимум). В таком случае говорят о глубине цвета 8 бит на канал, или 3×8=24 бита на пиксель. В профессиональной практике, однако, это часто мало, и поэтому используется даже более высокая глубина цвета в цифровом изображении, таким образом, 16 бит (2 байт) на канал, следовательно, 3×16=48 бит на пиксель (bpp).

Размер одной фотографии. Возьмем для примера реальную фотографию, составленную из, например, 6 миллионов пикселей (6 Mpix), чьё разрешение 3000 x 2000 пикселей. Если каждый пиксель поместили в 24-битную глубину цвета на пиксель (3 байта на пиксель), то цифровое изображение должно иметь размер 3×6=18 Мегабайт = 18 МБ. Если мы используем более высокую глубину цвета, размер фотографии поднимется в два раза (36 МБ). Это реальная картина, при условии, что не используется сжатие. Картина, таким образом, сохраняется полностью без сжатия, как это, например, происходит при сохранении в формате TIFF. Поскольку не всегда целесообразно хранить фотографии в полном качестве, прибегают к сжатию цифровых изображений.

 

Почему цифровые изображения в RAW формате меньше?

Принцип создания изображения с помощью фильтра Байера

Возможно, возникнет вопрос, почему размер RAW файла, в котором хранятся сырые данные с датчика, меньше, чем 36 МБ. Ответ состоит в фильтре Байера и реальной глубине цвета датчика (или его A/D конвертера).

Фильтр Байера или Шаблон Байера — двумерный массив цветных фильтров, которыми накрыты фотодиоды матриц (фото), и состоящий из 25 % красных элементов, 25 % синих и 50 % зелёных элементов.

Естественно полагать, что 6 MPix камера имеет свой датчик оснащенный 6 миллионами RGB пикселей. Следовательно, она имеет 6 миллионов чувствительных элементов на красный цвет, 6 миллионов на зеленый и 6 миллионов на синий. Такой датчик должен, следовательно, содержать 6×3=18 миллионов пикселей. К сожалению, реальность сложнее и далеко не так всё просто.

6 MPix камера на самом деле содержит только 6 миллионов пикселей на датчике, но только черно-белых, следовательно, неспособных увидеть цвет. Чтобы датчик видел цвет, перед каждым пикселей цветовой RGB маски, цвета расположены в виде матрицы и зеленая маска занимает места в два раза больше чем остальные (это имитирует повышенную чувствительность глаза к зеленому цвету). Из этого следует, что 6 MPix камера имеет «всего лишь» 1. 5 миллиона красных пикселей, 1.5 млн. синих и 3 миллиона зеленых.

К сожалению, техническая сторона вопроса намного сложнее, и большинство цифровых камер используют дополнительные алгоритмы сжатия, так что, реальный размер цифрового изображения в RAW формате будет всегда меньше, чем дают математические расчёты.

Что такое растровые данные?—Справка | ArcGIS for Desktop

В простейшем варианте растровые данные состоят из матрицы ячеек (или пикселов), которая организована в строки и столбцы (сетку), где каждая ячейка содержит значение, несущее некую информацию, например температуру. Растры – это цифровые аэрофотоснимки, спутниковые снимки, цифровые фотографии и даже сканированные бумажные карты.

Данные хранятся в растровом формате, отображающем явление реального мира:

• Тематические данные (также именуемые дискретными) могут отображать, например типы землепользования или почвенные данные.
• Непрерывные данные содержат информацию о таких показателях, как температура, высота над уровнем моря, либо спектральную информацию – в случае с аэрофото- и космическими снимками.
• Изображения могут представлять собой, в том числе сканированные карты и фотографии зданий.

Тематические и непрерывные растры могут быть отображены как слои данных наряду с другой географической информацией на вашей карте, но обычно они используются в качестве исходных данных для осуществления пространственного анализа с помощью дополнительного модуля ArcGIS Spatial Analyst. Растровые изображения часто используются в качестве атрибутов в таблицах – они могут быть показаны вместе с вашими географическими данными и использоваться для передачи дополнительной информации о картографических объектах.

Подробнее о тематических и непрерывных данных

Если структура растра является простой, он может применяться для решения большого количества задач. В ГИС направления использования растровых данных можно разделить на четыре основные категории:

• Растры как базовые карты

  Типичным использованием растровых данных в ГИС является их применение в качестве фонового для показа векторных слоев изображения. Например, ортофотоснимки, показываемые под другими слоями, будут свидетельствовать о том, что слои карты пространственно упорядочены и отображают реальные объекты, а также будут являться источником дополнительной информации. Существуют три основных типа растровых базовых карт – это ортотрансформированные аэрофотоснимки, спутниковые снимки и сканированные карты. Растр, показанный ниже, используется в качестве базовой карты для карты дорог.

• Растры как карты поверхности

  Растры отлично подходят для показа данных, непрерывно изменяющихся в пространстве (поверхностей). Они являются отличным способом хранения непрерывного поля значений в виде поверхности. А кроме того, обеспечивают отображение поверхностей с использованием регулярно расположенных значений. Значения высоты, измеренные с поверхности земли, являются наиболее типичным источником материала для карт поверхностей. Однако для осуществления пространственного анализа могут использоваться и поверхности, отображающие значения количества выпавших осадков, температуры, концентрации, плотности населения и т. д. Расположенный ниже растр отображает рельеф: зеленым цветом показываются низкие участки, а красным, розовым и белым – ячейки, имеющие большие значения высоты.

• Растры как тематические карты

  Растры отображают тематические данные, которые могут быть получены путем анализа других данных. Типичным применением анализа является классификация спутникового изображения по типам землепользования. Как правило, во время этой процедуры значения яркости пикселов в различных каналах многозональных данных делятся на классы (например, по типам растительности) и классам присваиваются значения категорий. тематические карты могут также быть результатом операций геообработки, комбинирующих данные из различных источников: векторных, растровых и данных terrain. К примеру, можно обработать информацию с помощью модели геообработки с целью создания набора растровых данных, подходящего вам для решения конкретных задач. Ниже приведен пример классифицированного набора растровых данных по типам землепользования.

• Растры как атрибуты объектов

  Растры, использующиеся в качестве атрибутов объектов, – это цифровые снимки, сканированные документы и рисунки, имеющие отношение к какому-то географическому объекту или местоположению. Слой участков может сопровождаться сканированными юридическими документами, описывающими последние сделки, совершенные с участками, а слой со входами в пещеру – соответствующими изображениями, связанными с точечными объектами. Ниже представлено цифровое изображение большого старого дерева, использующееся в качестве атрибута слоя городского ландшафта.

С какой целью данные хранятся в растровом виде?

Иногда у вас не будет другого варианта, кроме как хранить ваши данные в растровом виде: например снимки доступны лишь в растровом представлении. Однако есть масса других объектов (например, точечных) и измерений (например, количества выпавших осадков), которые можно хранить не только в растровом, но и в векторном виде.

Преимущества хранения данных в растровой форме:

• Простая структура данных – матрица ячеек со значениями координат и иногда связанных с атрибутивной таблицей
• Предназначенность для расширенного пространственного и статистического анализа данных
• Возможность отображения непрерывных поверхностей и осуществления их анализа
• Возможность хранения точек, линий, полигонов и поверхностей
• Возможность осуществления простых оверлеев с использованием сложных наборов данных

Есть, однако и иные соображения относительно хранения данных в растровом виде, которые, возможно, убедят вас хранить их в векторном виде. Например:

Подробнее об отображении объектов в наборе растровых данных

Основные характеристики растровых данных

В наборах растровых данных каждая ячейка, называемая пикселом, содержит значение. Значения ячеек могут отображать: категории классификации, значения показателей, высоту или спектральную яркость. Категориями классификации могут быть, например, типы землепользования (газоны, леса, дороги и др.) Значение какого-либо показателя несет информацию о земной гравитации, шумовом загрязнении или количестве выпавших осадков. Высота (расстояние) отображает высоту земной поверхности над уровнем моря, которая может использоваться для вычисления крутизны и направления склонов, свойств речных бассейнов и др. Спектральные значения мы видим в спутниковых и аэрофотоснимках – они соответствуют отражательной способности и цвету подстилающей поверхности.

Значения ячеек растра могут быть положительные или отрицательные, целочисленные или с плавающей точкой. Целые значения обычно используются для показа категорий (дискретных данных), а значения с плавающей точкой – для отображения непрерывных полей. Для получения дополнительной информации о дискретных и непрерывных данных см. раздел Дискретные и непрерывные данные. Ячейки также могут иметь значение NoData, означающее отсутствие данных. Для получения информации о NoData обратитесь к разделу NoData в наборах растровых данных.

Растры хранятся в виде упорядоченного списка значений ячеек, например: 80, 74, 62, 45, 45, 34 и т.д.

Территория (или поверхность), отображаемая ячейкой, имеет такую же ширину и высоту, поскольку представляет собой тот же самый участок поверхности, который показан на растре. К примеру, растр высот земной поверхности (т. е. ЦМР) может покрывать территорию в 100 кв. км. Если такой растр состоит из 100 ячеек, каждая ячейка будет отображать 1 кв. км (т.е. участок поверхности размером 1 км х 1 км).

Размеры ячеек могут быть большими или маленькими – в зависимости от того, насколько точно нужно передать поверхность и объекты на ней: это может быть кв. км, кв. футы и даже кв. см. Размер ячейки определяет, насколько качественно или, наоборот, грубо будут отображены объекты на растровом изображении. Чем меньше размер, тем более сглаженным и детализированным будет ваш растр. Однако с увеличением числа ячеек будет увеличиваться и длительность процесса, а также занимаемый растром объем дискового пространства. Если размер ячейки будет слишком большим, может потеряться часть информации и мелкие объекты могут пропасть с изображения. Например, если размер ячейки будет больше, чем ширина дороги, дорога на таком растре может не читаться. На расположенном ниже рисунке вы увидите, как простой полигональный объект будет отображаться в наборах растровых данных с различными размерами пикселов.

Местоположение каждой ячейки определяется строкой и столбцом матрицы, в которых расположена данная ячейка. По существу матрица представляет собой Декартову систему координат, в которой строки матрицы параллельны оси x, а столбцы – оси y. Номера строк и столбцов начинаются с 0. На показанном ниже примере, если растр находится в системе координат проекции Universal Transverse Mercator (UTM) и имеет размер ячейки, равный 100, то ячейка, находящаяся в пятой строке и первом столбце, будет иметь координаты x=300500, y=5900600.

Подробнее о преобразовании набора растровых данных

Часто вам необходимо будет задавать экстент растра. Экстент определяется верхней, нижней, левой и правой координатами прямоугольника, покрытого растром, как показано ниже.

Связанные темы

Отзыв по этому разделу?

Что такое цифровое изображение? В чем его достоинства, если они есть, и недостатки?

Цифровая система полностью исключает использование рентгеновской пленки со свойственными ей ощутимыми недостатками, заменяя пленку компьютерной технологией.
Существуют две основные цифровые системы. Первый тип беспроводные системы, в которых сенсором выступает пластина, так называемая «фосфорная система памяти», имеющая способность благодаря фосфору воспринимать изображение. Под действием рентгеновских лучей сенсорная пластина, подобно рентгеновской пленке, аккумулирует информацию как «скрытое изображение» и дает возможность оператору получать это скрытое изображение на компьютере. Система имеет высокую чувствительность и поэтому позволяет снизить дозу облучения.
Наиболее известной системой на основе фосфорных пластин является система, которая появилась на рынке под названием ДенОптикс и была произведена фирмой Дентсплай Интернешнл. Среди прямых цифровых систем можно назвать системы Шик, Дексис и Трофи.
В то время как у некоторых пациентов встречаются только небольшие участки поверхностной резорбции, у других они могут быть гораздо обширнее, причем величина поражения бывает непредсказуемой и необратимой. Микроскопические признаки разных типов наружной резорбции идентичны даже в тех зубах, которые никогда не подвергались ортодонтическому лечению, но в процессе ортодонтического передвижения зубов макроскопические признаки резорбции наблюдаются у 40% взрослых и 16,5% детей.
Шварц отмечал, что когда давление на зуб падает ниже порога, необходимого для его оптимального передвижения, резорбция внешней поверхности корня прекращается. Другие исследователи также отметили прекращение резорбции после завершения ортодонтического лечения. Предрасполагающими факторами, повышающими восприимчивость зуба к наружной резорбции, служат короткие корни, корни с аномальной формой  (корни с утолщенной верхушкой или в форме пипетки), а также с признаками резорбции. Более подвержены резорбции травмированные зубы с признаками резорбции до начала лечения. С другой стороны, считается, что зубы с предварительно пролеченными корнями менее восприимчивы к резорбции. Функциональная резорбция корня является важной проблемой, и в последних работах было обнаружено, что корни длиной менее 9 мм приводят к увеличению подвижности зуба, хотя долговременных результатов этих исследований еще нет.
До начала ортодонтического лечения необходимо провести рентгенологическую диагностику, чтобы оценить общее стоматологическое здоровье, включая форму корней, наличие или отсутствие какого-либо заболевания, а также положение и количество развивающихся зубов. Ценным прибором для таких целей является дентальный панорамный томограф (ЛПТ), так как он обеспечивает обзор обеих зубных дуг и пациент получает меньшую дозу облучения, чем при выполнении серии внутриротовых рентгеновских снимков. Британское ортодонтическое общество в отношении рентгенологических нормативов  утверждает, что кроме панорамной томограммы, для зубов верхней челюсти может быть необходим еще и стандартный окклюзионный внутриротовой рентгеновский снимок. Это связано с тем, что локальная вогнутость области резцов отражается на томограмме с искажением, и апикальная область корней, а также небные структуры часто имеют нечеткое изображение или вообще невидимы. Поэтому периапикальные снимки или стандартные окклюзионные внутриротовые снимки рекомендуются как дополнение к дентальной панорамной томографии, в случае если есть подозрение на скрытую патологию срединного небного шва или аномалии развития.

1. Что такое цифровое изображение?

Я пропущу объяснение того, что такое изображение, и начну определение цифрового изображения. Цифровые изображения состоят из элементов изображения, называемых пикселями. Обычно пиксели организованы в упорядоченный прямоугольный массив. Размер изображения определяется размерами этого массива пикселей. Ширина изображения — это количество столбцов, а высота изображения — это количество строк в массиве. Таким образом, массив пикселей представляет собой матрицу M столбцов x N строк. Чтобы обратиться к конкретному пикселю в матрице изображения, мы определяем его координаты в точках x и y.Система координат матриц изображения определяет x как увеличение слева направо и y как увеличение сверху вниз. По сравнению с обычным математическим соглашением, начало координат находится в верхнем левом углу, а координата y перевернута. Почему система координат перевернута по вертикали? Первоначально цифровые изображения определялись с точки зрения шаблона сканирования электронного луча телевизоров. Луч сканируется слева направо и сверху вниз. Помимо этой исторической причины, эта инверсия координаты y не служит никакой цели.

Размер изображения не следует путать с размером реального представления изображения. Размер изображения конкретно описывает количество пикселей в цифровом изображении. Реальное представление цифрового изображения требует еще одного фактора, называемого разрешением. Разрешение — это пространственный масштаб пикселей изображения. Например, изображение размером 3300×2550 пикселей с разрешением 300 пикселей на дюйм (ppi) будет реальным размером изображения 11 x 8,5 дюймов. Чтобы уточнить условия разрешения, ppi составляет p пикселей p er i дюймов, а dpi — d ots p er i дюймов.Ppi относится к массиву пикселей, а dpi — к разрешению принтера. На самом деле эти два термина разрешения используются взаимозаменяемо. Другим термином разрешения, с которым вы можете столкнуться, является lpi, что означает l дюймов p er i дюймов, который описывает полутоновое разрешение и используется в журнальной и газетной печати. Многие приложения для редактирования изображений по умолчанию используют разрешение 72 ppi. Это верно и для сохранения изображений JPG в ImageJ.

Определив количество пикселей MxN, мы получим только прямоугольную форму нашего изображения.Еще один параметр, интенсивность, необходим, чтобы действительно определить изображение. Каждый пиксель имеет свое значение интенсивности или яркости. Если все пиксели имеют одинаковое значение, изображение будет иметь однородный оттенок; все черное, белое, серое или какой-то другой оттенок. Типы изображений различаются по типу интенсивности, используемой для каждого пикселя. Черно-белые изображения имеют интенсивность только от самого темного серого (черный) до самого светлого серого (белый). Цветные изображения, с другой стороны, имеют интенсивность от самого темного и самого светлого из трех разных цветов: R ed, G reen и B lue.Различные смеси этих цветовых интенсивностей создают цветное изображение. Таким образом, два самых основных типа цифровых изображений, черно-белые и цветные, известны как изображения в градациях серого и изображения RGB. В дополнение к типу интенсивности каждого пикселя также различается диапазон значений интенсивности.

Значения яркости в цифровых изображениях определяются битами. Бит является двоичным и имеет только два возможных значения: 0 или 1. 8-битный диапазон интенсивности имеет 256 возможных значений, от 0 до 255. Математически это можно увидеть как 2 ^{(количество битов)} .Для однобитного или двоичного изображения 2 ¹ = 2 возможных значения, а для 8-битного изображения 2 ⁸ = 256 возможных значений. Стандартная цифровая фотография использует 8-битный диапазон значений; Изображения RGB используют 8-битные диапазоны интенсивности для каждого цвета, а черно-белые изображения имеют один 8-битный диапазон интенсивности. Поскольку изображения RGB содержат 3 x 8-битные интенсивности, они также называются 24-битными цветными изображениями. До сих пор мы обсуждали только диапазон возможных значений, а не интервал между значениями. Теоретически 8-битный диапазон может занимать значения от 0 до 1 с шагом ¹ / _{256 ^th}  , но на самом деле 8-битные изображения предназначены для использования только целых чисел (целых чисел) от 0 до 255. .

Что такое цифровое изображение

Цифровое изображение состоит из дискретных элементов изображения, называемых пикселями, причем каждое изображение находится в определенной строке и столбце (см. схему).

Каждый пиксель имеет DN (цифровой номер). Как показано на анимации ниже, DN представляет собой среднюю яркость для данной полосы. Диапазон используемых значений DN зависит от радиометрического разрешения датчика.

Доступны различные типы файлов цифровых изображений:

Американский стандартный код для обмена информацией (ASCII) Файлы, также известные как текстовые файлы, занимают много места на диске.Как правило, это 8-битный формат, но иногда и 16-битный формат. Бит — это наименьшая единица хранения данных на машине. Бит может принимать одно из двух значений, ноль или единицу, поэтому в файле ASCII каждое значение пикселя обычно хранится в виде последовательности из восьми нулей или единиц. Хотя файлы ASCII имеют большой размер, они могут быть прочитаны большинством текстовых редакторов и программ (например, Microsoft Word или Excel), поэтому необработанные данные легко просматривать.

В двоичном файле каждое значение пикселя хранится как различное количество битов в зависимости от типа числа.Например, числа в диапазоне от 0 до 255 часто хранятся в 8-битном формате (также известном как байтовый формат), в то время как целые числа (например, 12, 2, 355) часто хранятся в 16-битном формате. Числа с плавающей запятой или действительные числа (т. е. числа с дробными частями, такие как 16,325 или -17,1) часто хранятся в 32-битном формате. Двоичные файлы не читаются с помощью текстовых редакторов, но часто занимают меньше места на диске. Размер файла рассчитывается как:

количество строк x количество столбцов x количество полос x количество битов на значение пикселя

Двоичные файлы используются более широко, чем файлы ASCII.

Наряду с этими двумя форматами существуют более сложные форматы, которые позволяют сжимать изображения в файлы меньшего размера. Например, кодирование длин серий — это способ хранения значений пикселей в сжатом формате, который подходит для изображений, в которых соседние пиксели имеют одно и то же значение. Если бы была строка изображения, в которой все 8 последовательных пикселей имели значение 0, то в формате кодирования длин серий это было бы сохранено в файле как 8 0, а не 0 0 0 0 0 0 0 0.В этом примере сохранение 2 чисел вместо 8 уменьшает общий размер файла. При условии, что существуют блоки пикселей с одинаковым значением, кодирование длин серий может использоваться для сжатия файлов цифровых изображений. Другие методы, такие как деревьев квадрантов , позволяют получить тот же результирующий сжатый файл данных.

Часто цифровое изображение состоит из двух частей. Существует файл данных, содержащий файлы пикселей, обычно в двоичном формате или формате ASCII, как описано выше.

Существует также заголовочный файл, который содержит информацию о геометрии сбора данных и информацию о датчике — см. пример ниже.

Рис.: Пример заголовочного файла

Существуют также различные форматы для хранения данных из нескольких спектральных диапазонов:

• Band-Interleaved-by-Pixel (BIP) : каждая строка сетки данных содержит цифровое числовое значение для каждого пикселя и для каждой полосы последовательно
• Band-Interleaved-by-Line (BIL) : каждая строка сетки данных содержит числовое значение для каждой полосы.
• Band Sequential (BSQ) : Цифровые номера для каждого диапазона сохраняются во всей сетке, за которой следуют номера для следующего диапазона.

Два типа цифровых изображений: векторные и растровые

Все файлы цифровых изображений относятся к одной из двух категорий: векторные и растровые. Каждый формат имеет свои преимущества и недостатки в различных ситуациях, поэтому знание свойств каждого из них может помочь определить, какой формат лучше всего подходит для любого проекта.

Вектор

Векторные файлы наиболее полезны, когда графику необходимо обрабатывать при изменении размера, поскольку они сохраняют четкие детали при масштабировании до любого размера. Векторный формат — отличный выбор для цифровых иллюстраций, таких как логотипы.

Векторный файл можно преобразовать в растровый файл, но он безвозвратно потеряет преимущества векторного формата.

Распространенные расширения векторных файлов: SVG, EPS и EMF

• SVG — векторный веб-формат
• EPS — векторный формат на основе Adobe
• EMF — векторный формат на основе Microsoft Office

Растр

Растровые изображения лучше всего подходят для сложных изображений, таких как фотографии, и, скорее всего, будут широко совместимыми форматами файлов (например, JPG).Однако растровые изображения теряют детали и становятся все более размытыми при увеличении.

Хотя векторное изображение можно сохранить как растровое, невозможно преобразовать растровое изображение в векторное. Растровые файлы, сохраненные в векторных форматах, по-прежнему будут растровыми файлами. Большинство изображений в Интернете представляют собой растровые файлы.

Распространенные расширения растровых файлов: JPG, PNG и TIFF

• JPG — сжатый растровый формат, часто используемый для фотографий
  • Лучше всего подходит для использования в Интернете
  • Небольшой размер файла
  • Универсальный — совместим с большинством программ
  • Большинство изображений на веб-сайтах со стоковыми фотографиями будут загружены в виде файлов JPG
• PNG — растровый формат, подходящий для иллюстраций или иконок.
  • поддерживает прозрачность, в отличие от JPG
  • Лучше всего подходит для использования в Интернете
  • Небольшой размер файла
• TIFF — растровый формат, который лучше всего подходит для печати с высоким разрешением.
  • Отлично подходит для профессиональной печати, особенно когда важно сохранить четкие детали изображения
  • Большой размер файла

Цифровая визуализация

Цифровая визуализация

Цифровая визуализация

Цифровое изображение сильно отличается от фотографического изображения. во многих аспектах.Цифровое изображение состоит из множества маленьких квадратных картинок. элементы или пиксели. Многие из этих элементов изображения объединены в два размерное поле для создания изображения. Компьютер может хранить данные пикселей в файл, и изображение можно легко воспроизвести на компьютере. Печать однако изображение зависит от нескольких других факторов. Резолюция цифровое изображение зависит от двух факторов. Первый – это количество пиксели, используемые для создания двумерного поля или разрешения в пикселях. То разрешение цифрового изображения в пикселях выражается как горизонталь, умноженная на вертикаль. количество пикселей (т.г., 1024X1024). Очевидно, что чем выше эти цифры есть, тем лучше будет разрешение. Помните, что разрешение определяется как способность различать мелкие предметы. И, конечно же, как чем выше разрешение в пикселях, тем менее заметным будет увеличение разрешения. При увеличении изображения разрешение в пикселях становится очень важным, поскольку пиксели можно увидеть в более низком разрешении пикселей изображения при увеличении. Это может создать «блочный» образ. Второй фактор от которого зависит разрешение цифрового изображения, это цветовое разрешение или глубина цвета.Определяется как количество различных цветов (или оттенков). серого для черно-белых изображений), которые можно назначить пикселю. Цвет глубина определяется количеством двоичных цифр или битов, которые назначены к пикселю аппаратным или программным обеспечением компьютера. Компьютеры хранят данные как двоичные цифры, из которых есть только два варианта: 1 или 0. Поскольку из них количество возможных цветов, которые могут быть присвоены пикселю является степенью числа 2. Например, глубина цвета 8 бит даст 256 возможных цвета 2 в восьмой степени.Глубина цвета 24 бита (2 ²⁴ ) позволит использовать 16 777 216 возможных цветов. Эта глубина цвета, кстати, считается истинным цветом, поскольку он обеспечивает большее количество цветов и оттенков, которые не может различить человеческий глаз. Разрешение пикселей и глубина цвета два основных фактора, которые учитываются при покупке компьютера монитор и плата компьютерного видеоадаптера. Конфокальный микроскоп настроен с тремя различными каналами изображения. Все они черные и белый с 8-битной глубиной цвета, потому что фотоумножители собирают только черно-белые данные.Каждому каналу назначается один из трех основных цветов, красный, зеленый и синий (RGB). Отсканированное изображение находится в одном канале в виде черного и белый, а затем наблюдаемый в цвете на комбинированном изображении. Можно также присвойте изображению таблицу поиска цветов (LUT). Это можно сделать, назначив различное количество каждого цвета в составное изображение RGB. Для придания внешнего вида FITC, как это видно в микроскоп, можно было бы увеличить красный канал небольшое количество, чтобы дать легкий желтый оттенок зеленому.Этот ситуация становится еще более важной при печати изображения, так как цвет красители, которые используются для цветной печати, выглядят не так, как изображение на видеоэкран.

---

Назад на домашнюю страницу

Назад к конфокальному

Image-1 Знакомство с цифровыми изображениями

Image-1 Знакомство с цифровыми изображениями

В этом разделе мы рассмотрим, как работают цифровые изображения. (Спасибо Марку Гуздиалу и Барбаре Эриксон за продвижение идеи медиа-вычислений с использованием изображений, звуков и т. д.познакомить с вычислительной техникой.)

Цифровые изображения

• Цифровые изображения повсюду
• Выглядят естественно, гладкие
• За кадром: много маленьких цифр
• В сторону: более привлекательное использование Интернета: текст или изображения?

Вы постоянно видите изображения на компьютерах. Здесь мы заглянем за кулисы, увидев, как складываются изображения. То, что нам кажется целым изображением, в компьютере представляет собой структуру, состоящую из множества маленьких чисел.

Вот цифровое изображение некоторых желтых цветов:

Увеличение — Пиксели

• Увеличьте в 10 раз верхний левый цветок
• Изображение состоит из «пикселей»
• Каждый пиксель: маленький, квадратный, одного цвета
• Воспринимать всю сцену, а не крошечные пиксели
• «мегапиксель» — это 1 миллион пикселей.
• Сколько пикселей в изображении шириной 800 пикселей и высотой 600 пикселей?
  — просто умножь
  — 800 х 600 = 480 000 пикселей = 0.48 мегапикселей
• Типичное цифровое изображение = 5-20 мегапикселей

Увеличив изображение верхнего левого цветка, мы видим, что он на самом деле состоит из множества квадратных «пикселей», каждый из которых имеет один цвет.

Пиксельная сетка X/Y

Мы не будем слишком много работать с отдельными координатами x/y. Вам просто нужно понимать, что существует система координат x/y, так что каждый пиксель изображения имеет некоторую координату x/y, которая определяет его положение в сетке изображения.

• Пиксели организованы в виде сетки x/y
• x=0, y=0 «происхождение» верхний левый угол — он же (0, 0)
• X растет вправо
• Y растет вниз
• Точно так же, как набор страницы текста
• x=0, y=0 «начало» вверху слева — (0, 0)
• x=1, y=0 сосед справа от начала координат — (1, 0)
• x=0, y=1 сосед ниже начала координат — (0, 1)

Теперь поговорим о цветах.

История в стороне — цветная призма Ньютона

• Один из знаменитых экспериментов Ньютона
• Белый свет, разбитый на чистые цвета, непрерывный
• Красный, оранжевый, желтый, зеленый, синий, индиго, фиолетовый (ROY G BIV)
• Смешайте выбранные цвета, чтобы получить другие цвета
• Например, провести эксперимент в обратном направлении, чтобы получить белый цвет.

Сэр Исаак Ньютон провел знаменитый эксперимент с призмой в 1665 году, показав, что белый свет состоит из спектра чистого цветного света.Вот фото эксперимента на моем полу. Белый солнечный свет падает слева в стеклянную треугольную призму, которая разделяет свет. Выйдя из призмы, мы имеем непрерывный ряд чистых цветов, и некоторые из них выделены по названию: красный, оранжевый, желтый, зеленый, синий, индиго, фиолетовый (ROY G BIV).

Цветовая схема RGB — красный зеленый синий

• Как представить цвет пикселя?
• RGB — схема красный/зеленый/синий
• Создайте любой цвет, комбинируя красный/зеленый/синий свет.
• Есть и другие схемы, но очень распространена RGB
• Примечание: смешивание света работает иначе, чем смешивание красок.
• В сторону: технически цвет — это трехмерное пространство, не вдаваясь в подробности
  — Призма Ньютона показывает измерение «оттенка»
  — Другие размеры яркости и насыщенности (пастель)

Как представить цвет пикселя? Схема красный/зеленый/синий (RGB) — один из популярных способов представления цвета в компьютере.В RGB каждый цвет определяется как определенная комбинация чистого красного, зеленого и синего света.

Проводник RGB

Лучший способ увидеть, как работает RGB, — просто поиграть. На этой странице RGB Explorer показано, как можно получить любой цвет, комбинируя красный, зеленый и синий свет. Каждый источник света кодируется числом от 0 (выкл.) до 255 (самый яркий).

RGB-три цифры

• Создайте любой цвет, комбинируя красный/зеленый/синий свет.
• Каждый красный/зеленый/синий индикатор обозначается цифрой 0. 255
  255 = максимальная яркость
  0 = выключено
• Таким образом, любой цвет может быть представлен тремя числами 0..255
• Не только 0 и 255, промежуточные значения 12, 238, 39
• напр. r:250 g:10 b:240 — фиолетовый, или просто скажите «250 10 240»
• напр. r:100 g:100 b:0 — темно-желтый, или просто скажем «100 100 10»

Таким образом, любой цвет можно закодировать тремя числами… по одному для красного, зеленого и синего.

Цвет	Красный номер	Зеленый номер	Синий номер
красный	255	0	0
фиолетовый	255	0	255
желтый	255	255	0
темно-желтый	100	100	0
белый	255	255	255
черный	0	0	0

В RGB цвет определяется как смесь чистого красного, зеленого и синего света различной интенсивности. Каждый из уровней красного, зеленого и синего света кодируется числом в диапазоне от 0 до 255, где 0 означает нулевой свет, а 255 — максимальный свет.

Так, например, (красный = 255, зеленый = 100, синий = 0) — это цвет, в котором красный цвет максимален, зеленый — средний, а синий отсутствует вообще, что приводит к оттенку оранжевого. Таким образом, задав яркость 0..255 для красной, синей и зеленой цветовых составляющих пикселя, можно сформировать любой цвет.

Пигмент Примечание — у вас могут быть смешанные цветные краски, например, смешанные красная и зеленая краски.Такое «пигментное» смешивание цветов работает совершенно иначе, чем «светлое» смешивание, которое мы имеем здесь. Смешивание света, как мне кажется, проще для понимания, и в любом случае это наиболее распространенный способ, с помощью которого компьютеры хранят изображения и управляют ими.

Вам не обязательно запоминать, например, как выглядит blue=137. Вам просто нужно знать наиболее распространенные шаблоны RGB, которые мы используем.

Ты попробуй вызов

1. В проводнике RGB поиграйте с ползунками, чтобы получить светло-коричневый цвет кофе латте.

2. Узнайте, как сделать апельсин

3. Придумать, как сделать коричневый цвет. Коричневый в основном темно-оранжевый.

Демонстрация в классе — сверхъяркие светодиоды

Демо! RGB-модуль MaxM

Лампы накаливания могут проходить через фильтр и давать цветной свет. Напротив, светодиоды излучают свет определенного цвета.

• Показать чистый красный зеленый синий — светодиодная подсветка
• Показать двухцветные комбинации
• Шоу белый

Схема изображения с RGB

• Теперь у вас есть полная схема изображения
• Пиксели в сетке, каждый из которых идентифицируется координатой x,y
• Каждый пиксель имеет 3 числа для определения его цвета
• Записывается как «красный:6 зеленый:250 синий:7»
• Или просто «6 250 7»

2 темы CS: много маленьких цифр + редактирование

• Начать со всего изображения
• Тема 1: изображение «разбивается» на множество маленьких чисел в компьютере
• Тема 2: Как поменять изображение на компьютере?
• Изменить некоторые цифры → изменить изображение
• эл. г. пройдите и уменьшите вдвое все красные значения
• Вот куда мы идем

Мы начали с целого изображения и сократили его до большого набора мелких элементов. Это распространенная тема в компьютерных науках: то, что выглядит как сложное целое, в компьютере «атомизировано» (состоит из очень большого набора очень простых элементов).

Итак, мы можем начать с цельного текстурированного цифрового изображения чего-либо. Затем разбейте его на маленькие квадратные пиксели. Затем каждый пиксель разбивается на 3 числа в диапазоне 0-255.Это типичный компьютерный паттерн — что-то большое и сложное разбивается на части и представляется в виде множества маленьких чисел, если вы посмотрите за кулисы.

Как изменить изображение? Изменения в изображение вносятся путем просмотра и изменения чисел, составляющих изображение.

О цифровых изображениях | Бакалавриат ТЕХАС

Все цифровые изображения представляют собой растровую или векторную графику.

Разные типы файлов обозначают разные типы графики.Файлы Jpg («jpeg»), gif, tiff и png обычно являются растровыми, а файлы eps и ai — векторными. Полный список типов файлов и их характеристик см. на странице Википедии.

Растровая графика

Растровая графика (также называемая растровой) — это способ построения изображения с использованием небольших строительных блоков, называемых пикселями. Когда достаточное количество пикселей расположено близко друг к другу, ваш глаз перестает видеть набор разных точек и начинает видеть целое изображение. Цифровые фотографии всегда растрированы.

Что такое пиксель?

Точно так же, как атомы являются основными единицами, из которых состоит вся материя, пиксели являются основными единицами, из которых состоит вся растровая графика. Но в отличие от атомов, составные части которых меньше, пиксели — это наименьшая единица изображения, которой можно управлять. В растровой графике пиксели представляют собой маленькие однотонные квадраты. Страница Википедии о пикселях

Качество изображения

Использование фотографий и графики с правильным разрешением для вашего использования предотвратит то, что ваш материал будет выглядеть пикселизированным.Изображения, предназначенные для печати (не футболки), должны иметь разрешение 300 ppi, а предназначенные для просмотра на экране — 72 ppi.

Что такое ИЦП?

Качество растровой графики определяется количеством пикселей на дюйм (иногда называемых точками на дюйм, или ppi): чем больше ppi, тем выше качество, чем меньше ppi, тем хуже качество. Если растровую графику увеличить, количество пикселей на дюйм уменьшается, качество изображения ухудшается, и оно может казаться пикселизированным.

Векторная графика

Векторная графика использует математические геометрические элементы (точки, линии, кривые, окружности и многоугольники) для создания изображений.Поскольку векторные изображения — это просто визуальное представление геометрических понятий (в отличие от растровых файлов), их можно сделать бесконечно большими или маленькими без потери качества изображения.
Подробнее о векторной графике

%PDF-1.2 % 209 0 объект > эндообъект внешняя ссылка 209 65 0000000016 00000 н 0000001651 00000 н 0000001830 00000 н 0000001861 00000 н 0000001918 00000 н 0000002467 00000 н 0000002651 00000 н 0000002718 00000 н 0000002847 00000 н 0000002942 00000 н 0000003091 00000 н 0000003224 00000 н 0000003320 00000 н 0000003420 00000 н 0000003538 00000 н 0000003651 00000 н 0000003765 ​​00000 н 0000003917 00000 н 0000004084 00000 н 0000004170 00000 н 0000004285 00000 н 0000004411 00000 н 0000004568 00000 н 0000004669 00000 н 0000004763 00000 н 0000004866 00000 н 0000004990 00000 н 0000005098 00000 н 0000005251 00000 н 0000005345 00000 н 0000005452 00000 н 0000005560 00000 н 0000005668 00000 н 0000005769 00000 н 0000005883 00000 н 0000005992 00000 н 0000006155 00000 н 0000006271 00000 н 0000006376 00000 н 0000006479 00000 н 0000006601 00000 н 0000006711 00000 н 0000006807 00000 н 0000006903 00000 н 0000007000 00000 н 0000007095 00000 н 0000007190 00000 н 0000007285 00000 н 0000007381 00000 н 0000007477 00000 н 0000007573 00000 н 0000007669 00000 н 0000007765 00000 н 0000007861 00000 н 0000007957 00000 н 0000008053 00000 н 0000008149 00000 н 0000008311 00000 н 0000008418 00000 н 0000008599 00000 н 0000008707 00000 н 0000008813 00000 н 0000011058 00000 н 0000001959 00000 н 0000002445 00000 н трейлер ] >> startxref 0 %%EOF 210 0 объект > эндообъект 211 0 объект [ 212 0 Р ] эндообъект 212 0 объект > /Ф 250 0 Р >> эндообъект 213 0 объект > эндообъект 272 0 объект > ручей Hb«`f«_) §

.