Pred Stav l Jan Jes Lika
Post on 15-Apr-2016
214 Views
Preview:
DESCRIPTION
Transcript
Predstavljanje slikaPredstavljanje slika
Saša Malkov
Uvod u organizaciju računaraUvod u organizaciju računara
Uvod u organizaciju računara 2
BojeBoje
Postoje dva osnovna modela predstavljanja boja– dodavanjem– oduzimanjem
Uvod u organizaciju računara 3
Propuštanje svetlosti (eksp.)Propuštanje svetlosti (eksp.)
Između izvora bele svetlosti i belog papira postavljamo obojena stakla– žuto staklo propušta žutu svetlost– crveno propušta crvenu– ako žutu svetlost propustimo kroz crveno
staklo, prolazi crvena svetlost– ako crvenu svetlost propustimo kroz žuto
staklo, prolazi crvena svetlost– zaključujemo da je crvena svetlost
komponenta žute svetlosti
Uvod u organizaciju računara 4
Aditivni model bojaAditivni model boja
Uočavaju se tri osnovne obojene komponente bele svetlosti:– crvena– zelena– plava
Sve ostale obojene svetlosti mogu se dobiti kombinacijom prethodnih u različitim intenzitetima
Model se obično naziva RGB
Uvod u organizaciju računara 5
Primene aditivnog modelaPrimene aditivnog modela
Aditivni model se prirodno primenjuje kada se boje grade dodavanjem komponenti svetlosti–monitori– projektori
Nije idealan u slučajevima kada se boja dobija na drugi način
Uvod u organizaciju računara 6
Oduzimanje boja (eksp.)Oduzimanje boja (eksp.) U eksperimentu staklo neke komponente
svetlosti propušta, a ostale zadržava Ako za osnovne boje uzimamo one koje
prolaze kada se zadržavaju osnovne komponente svetlosti, dobijaju se:– žuta (zadržana je plava)– plavozelena (zadržana je crvena)– ružičasta (zadržana je zelena)– crna (zadržana je bela)
Model se obično naziva CMYK
Uvod u organizaciju računara 7
Primene subtraktivnog modelaPrimene subtraktivnog modela
Subtraktivni model se prirodno primenjuje kada se boje grade odbijanjem svetlosti, tj. zadržavanjem komponenti– slikanje– štampanje– uopšte, nanošenje bojenih materija na
posmatranu površinu
Uvod u organizaciju računara 8
Primer modela RGBPrimer modela RGB
Uvod u organizaciju računara 9
Drugi modeli bojaDrugi modeli boja
Često se primenjuje model HSB– H (hue) – ton– S (saturation) – zasićenost– B (brightness) – osvetljenost
Uvod u organizaciju računara 10
Model boja HSBModel boja HSB
Ton se opisuje na krugu od 360o:– 0 – crvena, 60 – žuta, 120 – zelena, 180 –
plavozelena, 240 – plava, 300 - ružičasta Zasićenost se opisuje sa 0-100%– 0% – siva boja, 100% - čista (jarka) boja
Osvetljenost se opisuje sa 0-100%– 0% - crna, 100% - čista svetla boja
Uvod u organizaciju računara 11
Primer modela HSB (1)Primer modela HSB (1)
Uvod u organizaciju računara 12
Primer modela HSB (2)Primer modela HSB (2)
Uvod u organizaciju računara 13
Primer modela HSB (3)Primer modela HSB (3)
Uvod u organizaciju računara 14
HSB i RGBHSB i RGB
Ton određuje odnos dve najizraženije RGB komponente:
otklon = H0 = 60 * (B2-B3) / (B1-B3)H = vrednost za kom.1 + otklon prema vrednosti kom. 2
Zasićenost određuju najintenzivnija i najslabija RGB komponenta:
S = (B1-B3) / B1
Osvetljenost određuje najintenzivnija komponenta RGB:
B = B1 / raspon
Uvod u organizaciju računara 15
Primer RGB – HSBPrimer RGB – HSB
RGB = (200,100,175)-> B1 = 200, B2 = 175, B3 = 100
H0 = 60 * 75 / 100 = 45H(R) = 360, H(B) = 240H = H(R) – H0 = 315
S = 100 / 200 = 50%B = 200 / 255 = 78.43%
Uvod u organizaciju računara 16
Predstavljanje slikePredstavljanje slike
Slika se u digitalnim sistemima predstavlja matricom tačaka - piksela
Parametri predstavljanja su– rezolucija– dinamički raspon
Uvod u organizaciju računara 17
RezolucijaRezolucija
Rezolucija je mera preciznosti predstavljanja– relativna rezolucija je broj piksela po
jedinici dužine (obično po inču)– apsolutna rezolucija je veličina matrice
mereno brojem piksela
Uvod u organizaciju računara 18
Dinamički rasponDinamički raspon
Dinamički raspon određuje preciznost predstavljanja pojedinačnih piksela
Izražava se brojem različitih podržanih nijansi svake hromatske komponente svetlosti– dinamički raspon monohromatskog piksela
meri se brojem nijansi sive– dnamički raspon piksela u boji meri se brojem
nijansi svake od komponenti
Uvod u organizaciju računara 19
Osetljivost ljudskog okaOsetljivost ljudskog oka
Ljudsko oko je u stanju da raspozna oko 350000 boja– nešto je osetljivije prema nijansama
zelene boje
Uvod u organizaciju računara 20
Dinamički raspon – RGBDinamički raspon – RGB
Uobičajeni modeli pri prikazivanju su– 12 bita (4096 nijansi) – po 4 bita (16
nijansi) za svaku osnovnu komponentu– 15 bita (32768) – po 5 bita (32)– 16 bita (65536) – po 5 bita (32) za crvenu
i plavu i 6 bita (64) za zelenu– 24 bita (16777216) – po 8 bita (256)
Uvod u organizaciju računara 21
Dinamički raspon – RGB (2)Dinamički raspon – RGB (2)
Uobičajeni modeli pri obradi su– 30 bita – po 10 bita (1024)– 36 bita – po 12 bita (4096)– 48 bita – po 16 bita (65536)
Smisao ovih formata je u očuvanju kvaliteta pri obradi slika– Normalno ljudsko oko ne može
razlikovati ove zapise od 24-bitnog
Uvod u organizaciju računara 22
Zapisivanje slikeZapisivanje slike
Zapis slike se obično sastoji od– zaglavlja – podataka koji opisuju• širinu• visinu• dinamički raspon• detalje zapisa sadržaja slike
– sadržaja slike
Uvod u organizaciju računara 23
Veličina zapisa slikeVeličina zapisa slike Bez kompresije za sliku je potrebno
S*V*B/8 bajtova, gde je– S – širina slike u pikselima– V – visina slike u pikselima– B – broj bitova kojima se opisuje svaki piksel– Pored toga, potreban je i određen prostor za
zaglavlje Na primer– 1024 x 768 x 16 / 8 = 1.5 MB– 1600 x 1200 x 24 / 8= 5.5 MB
Uvod u organizaciju računara 24
Veličina zapisa slike (2)Veličina zapisa slike (2)
Pri pripremi za štampu, veličina slike se procenjuje kao: S*V*R*R*B / 8
• S – širina slike u cm (inch)• V – visina slike u cm (inch)• B – broj bitova kojima se opisuje svaki piksel• R – rezolucija slike u broju piksela/cm (inch)
Uobičajene rezolucije slika• za prikaz na ekranu:
– 75 – 150 ppi (piksela po inču), oko 30 – 60 ppcm– za štampu
– 100 – 600 ppi, oko 40 – 240 ppcm
Uvod u organizaciju računara 25
Veličina zapisa slike (3)Veličina zapisa slike (3)
Na primer– 13cm * 10cm * 30ppcm * 30ppcm * 24b
/ 8 = 343 KB
– 28cm * 20cm * 120ppcm * 120ppcm *24b/ 8
= 23 MB
Uvod u organizaciju računara 26
Kompresija slikeKompresija slike
Kompresiji slika se pristupa iz više razloga, a pre svega zbog– smanjenja zauzeća prostora– olakšavanja komunikacije• smanjivanja opterećenja kom. linija • skraćivanje trajanja prenosa podataka
Uvod u organizaciju računara 27
Metodi kompresijeMetodi kompresije
Metodi kompresije se dele na dve osnovne kategorije–metodi kompresije bez gubitka
informacija–metodi kompresije sa gubitkom
informacija
Uvod u organizaciju računara 28
Kompresija bez gubitkaKompresija bez gubitka
Obično počivaju na opštim algoritmima za kompresiju podataka– najbolje rezultate daju ako slike imaju veće
površine koje su jednobojne ili popunjene nekim jednostavnim uzorcima• linijski crteži, ilustracije, stripovi, uzorci ekrana,...
– nisu efikasni u slučaju slika sa puno prelaza tonova:• fotografije, intenzivno šarene slike
Uvod u organizaciju računara 29
Kompresija bez gubitka (2)Kompresija bez gubitka (2)
Neki od formata za zapisivanje slika:– BMP– GIF– TIF– PNG
Primeri...
Uvod u organizaciju računara 30
Kompresija sa gubitkomKompresija sa gubitkom
Počivaju na specifičnim algoritmima koji su projektovani upravo za rad sa slikama
Opisuju delove slike nekim matematočkim modelom sa izabranom preciznošću aproksimacije
Preciznost aproksimacije se obično može konfigurisati– veća preciznost – manja kompresija– manja preciznost – veća kompresija
Uvod u organizaciju računara 31
Model kompresije sa gubitkomModel kompresije sa gubitkom
Koristi se činjenica da oko raspoznaje – oko 128 tonova– 16 (žuta) do 23 (crvena) zasićenosti– oko 128 nivoa osvetljenosti
Pri kompresiji je važnije očuvati ton i osvetljenost nego zasićenost
Zato se često primenjuje model boja čije komponente kvalitativno opisuju svetlost:– HSB, YUV, HLS,...
Uvod u organizaciju računara 32
Primeri slika sa različitim Primeri slika sa različitim kompresijama...kompresijama...
top related