Автор работы: Пользователь скрыл имя, 12 Июня 2013 в 16:46, реферат
Графические форматы различаются по виду хранимых данных (растровая, векторная и смешанная формы), по допустимому объему данных, параметрам изображения, хранению палитры, методике сжатия данных (для EGA без сжатия требуется 256К) - DCLZ (Data Compression Lempel-Ziv), LZW (Lempel-Ziv & Welch), по способам организации файла (текстовый, двоичный), структуре файла (с последовательной или ссылочной (индексно-последовательной) структурой) и т.д.
Реферат по теме:
Графические форматы
Графические форматы различаются по виду хранимых данных (растровая, векторная и смешанная формы), по допустимому объему данных, параметрам изображения, хранению палитры, методике сжатия данных (для EGA без сжатия требуется 256К) - DCLZ (Data Compression Lempel-Ziv), LZW (Lempel-Ziv & Welch), по способам организации файла (текстовый, двоичный), структуре файла (с последовательной или ссылочной (индексно-последовательной) структурой) и т.д.
Растровый файл состоит из точек, число которых определяется разрешением, измеряемым обычно в точках на дюйм (dpi) или на сантиметр (dpc). Очень важным фактором, влияющим, с одной стороны, на качество вывода изображения, а с другой - на размер файла, является глубина цвета, т.е. число разрядов, отводимых для хранения информации о трех составляющих (если это цветная картинка) или одной составляющей (для полутонового не цветного изображения). Например, при использовании модели RGB глубина 24 разряда на точку означает, что на каждый цвет (красный, синий, зеленый) отводится по 8 разрядов и поэтому в таком файле может храниться информация о 2^24 = 16,777,216 цветах (Обычно в этом случае говорят о 16 млн. цветов). Очевидно, что даже файлы с низким разрешением содержат в себе тысячи или десятки тысяч точек. Так, растровая картинка размером 1024х768 точек и с 256 цветами занимает 768 Кбайт. Для уменьшения объемов файлов разработаны специальные алгоритмы сжатия графической информации. Именно они и являются основной причиной существования графических форматов.
Векторный способ записи графических данных применяется в системах автоматического проектирования (CAD) и в графических пакетах. В этом случае изображение состоит из простейших элементов (линия, ломаная, кривая Безье, эллипс, прямоугольник и т.д.), для каждого из которых определен ряд атрибутов (например, для замкнутого многоугольника - координаты угловых точек, толщина и цвет контурной линии, тип и цвета заливки и т.д.). Записывается также место объектов на странице и расположение их друг относительно друга (какой из них "лежит" выше, а какой ниже). Векторный формат является доказательством идеи древнегреческих математиков о том, что любую существующую в природе форму можно описать, используя геометрические примитивы и компас.
У каждого метода есть свои преимущества. Растровый позволяет передавать тонкие, едва уловимые детали образов, векторный же лучше всего применять, если оригинал имеет отчетливые геометрические очертания. Векторные файла меньше по объему, зато растровые быстрее вырисовываются на экране дисплея, так как для вывода векторного изображения процессору необходимо произвести множество математических операций. С другой стороны, векторные файлы гораздо проще редактировать.
Существует множество программ-трансляторов, переводящих данные из векторного формата в растровый. Как правило, такая задача решается довольно просто, чего нельзя сказать об обратной операции - преобразовании растрового файла в векторный и даже о переводе одного векторного файла в другой. Векторные алгоритмы записи используют уникальные для каждой фирмы-поставщика математические модели, описывающие элементы изображения.
Ниже описан ряд наиболее распространенных графических форматов.
В настоящее время
разрабатываются перспективные
графические форматы и
Как сейчас решается вопрос с переводом информации из бумажного вида в электронный? Понятно, что первым делом книга, журнал, газета, не суть важно что – сканируется. Что можно сделать потом? Очевидно, дальше имеет смысл распознать отсканированный текст. Конечно, это самое грамотное решение, позволяющее использовать все преимущества цифрового представления информации. Основная проблема в этом случае заключается в том, что невозможно поставить распознавание на поток. Распознавание большого количества материалов – крайне трудоемкий процесс.
Поэтому для перевода в цифру большого количества материалов, как правило, их просто сохраняют в виде картинки. Но и тут есть целый ряд трудностей. Дело в том, что сейчас распространены только два компрессирующих формата представления цифровых изображений – GIF и JPEG, говорить о некомпрессирующих форматах, по большому счету, бессмысленно. Ведь основная задача представления информации в цифре – это возможность передавать ее через Сеть, а если одна журнальная страница будет весить тридцать мегабайт, например, в TIFF, то кому она вообще будет нужна?
При этом у двух существующих компрессирующих форматов существуют серьезные недостатки. GIF, к примеру, не может содержать больше 256 цветов. Для текста, конечно, этого более чем достаточно, но что делать, если на странице напечатаны красивые цветные фотографии? Для представления фотографий обычно используют формат JPEG, и свои задачи, в подавляющем большинстве случаев, он реализует "на ура". Но в то же время, сохранять в JPEG текст или, скажем, чертежи (lineart) – полнейший абсурд: JPEG "размоет" и испортит их. Разделять же представляемую информацию на разные форматы не менее трудоемко, чем распознавать тексты, но при этом еще и страшно неудобно в дальнейшем использовании.
Очевидно, что идеальным
выходом из сложившейся ситуации
стало бы либо появление крайне умных
систем распознавания, не делающих ошибок,
либо создание нового графического формата,
умеющего компрессировать и
Оказывается, такой формат уже придуман. При чем придуман по умному, хотя и не без недочетов. Называется он DjVu ("дежа вю"). Работает примерно следующим образом. Сначала выделяет на странице весь текст и lineart, после чего отдельно отображает картинки. При чем и то и другое – качественно. Да и объем файла, представляющего обычную страницу A4 с текстом и фотографиями в разрешении 300 DPI получается примерно 45-50 килобайт, что, по последним исследованиям, равно усредненному весу web-странички.
Для того чтобы иметь
возможность просматривать
Технология сжатия файлов изображений DjVu
В настоящее время бурное развитие телекоммуникационных сетей, в том числе и Интернета, выдвигает большие требования к скорости сжатия и декомпрессии, а также к размерам передаваемых файлов изображений. Не всегда имеющиеся на сегодняшний день технологии удовлетворяют этим требованиям, вследствие чего возникают сложности с использованием изображений в реальном времени.
В этой статье речь пойдет о DjVu – новейшей технологии сжатия файлов изображений от компании LizardTech, возможности которой на порядки выше возможностей существующих технологий.
Компания LizardTech приобрела эту разработку у AT&T Labs и затем доработала ее до состояния, пригодного к продаже, в виде компьютерной программы для корпораций и частных лиц.
Рассмотрим сначала назначение и основные достоинства DjVu.
DjVu – технология, преобразующая
отсканированные документы (
Следует отметить, что технология DjVu прежде всего ориентирована на различные документы, содержащие смешанную информацию – в основном текстовую и графические изображения. Для представления и преобразования сложных графических изображений, таких как, например, фотографии, существует другая технология от LizardTech – MrSID.
Новая технология DjVu сжимает файлы изображений до рекордно малых размеров без потери четкости и разрешения изображения. Так, если отсканировать цветные документы с разрешением 300 dpi, содержащие текст и картинки, то в формате DjVu они будут иметь размеры в 10-20 раз меньшие, чем в формате GIF или JPEG, при прочих равных условиях и одинаковых параметрах.
Что же касается сравнения PDF-файлов и DjVu-файлов, то файлы в формате DjVu могут иметь размеры в 50-100 раз меньшие, чем в формате PDF. Например, цветная страница документа в формате PDF, имеющая размер 12 Mb, в виде файла DjVu имеет размер всего 80 Kb.
Кроме того, данная технология позволяет сжимать файлы в 150 раз быстрее, чем это делается с использованием форматов PDF, и в 20 раз быстрее, чем при использовании форматов JPEG или GIF.
Как же достигаются такие высокие скорости кодирования и малые размеры сжатых файлов? Все дело в особенностях обработки исходного отсканированного изображения, осуществляемой с помощью данной технологии.
DjVu выделяет из исходного
отсканированного изображения
При сжатии файла с использованием DjVu имеют место некоторые потери информации. Основной информационный слой исходного отсканированного изображения кодируется без потерь, в то время как для кодирования слоя, соответствующего фону, используется сжатие с потерями. Однако при просмотре DjVu-документов эти потери не будут заметными.
Следует отметить, что методы сжатия информации, используемые в JPEG и GIF, допускают значительно большие потери, чем DjVu.
Компанией LizardTech разработан целый ряд программных продуктов с технологией DjVu – от DjVu Solo для индивидуального использования до DjVu Enterprise для офисных систем.
Работа в программе DjVu Solo в упрощенном виде сводится к двум этапам: 1) сканирование изображения; 2) преобразование в формат DjVu и некоторые простейшие преобразования полученного файла. После опубликования DjVu-файла в сети Интернет возможен его просмотр с помощью DjVu Web Browser Plug-in.
Программные продукты DjVu позволяют производить различные операции над отсканированными документами. Так, программы DjVu Solo и DjVu Editor (для Linux) позволяют редактировать полученные файлы. (Скоро также появится редактор DjVu Editor для Windows.) Другой программный продукт – DjVu Enterprise – предусматривает операцию поворота изображения (rotation) на определенный угол.
DjVu Web Browser Plug-in позволяет встраивать файлы DjVu в HTML-страницы. Кроме того, с помощью программ DjVu Solo и DjVu Editor возможно добавление гиперссылок в файлы DjVu.
С помощью специальной утилиты PDF/PS to DjVu Conversion utility можно осуществлять преобразование PDF- и Postscript-файлов в формат DjVu.