32
Uvod u organizaciju Uvod u organizaciju ra ra čunara čunara Saša Malkov vežbe - čas vežbe - čas 4 4 : : Predstavljanje Predstavljanje slika slika

Cas 04 - Predstavljanje Slika

Embed Size (px)

DESCRIPTION

fdghjkll

Citation preview

  • Uvod u organizaciju raunaraSaa Malkovvebe - as 4: Predstavljanje slika

  • BojePostoje dva osnovna modela predstavljanja bojadodavanjemoduzimanjem

  • Proputanje svetlosti (eksp.)Izmeu izvora bele svetlosti i belog papira postavljamo obojena staklauto staklo proputa utu svetlostcrveno proputa crvenuako utu svetlost propustimo kroz crveno staklo, prolazi crvena svetlostako crvenu svetlost propustimo kroz uto staklo, prolazi crvena svetlostzakljuujemo da je crvena svetlost komponenta ute svetlosti

  • Aditivni model bojaUoavaju se tri osnovne obojene komponente bele svetlosti:crvenazelenaplavaSve ostale obojene svetlosti mogu se dobiti kombinacijom prethodnih u razliitim intenzitetimaModel se obino naziva RGB

  • Primene aditivnog modelaAditivni model se prirodno primenjuje kada se boje grade dodavanjem komponenti svetlostimonitoriprojektoriNije idealan u sluajevima kada se boja dobija na drugi nain

  • Oduzimanje boja (eksp.)U eksperimentu staklo neke komponente svetlosti proputa, a ostale zadravaAko za osnovne boje uzimamo one koje prolaze kada se zadravaju osnovne komponente svetlosti, dobijaju se:uta (zadrana je plava)plavozelena (zadrana je crvena)ruiasta (zadrana je zelena)crna (zadrana je bela)Model se obino naziva CMYK

  • Primene subtraktivnog modelaSubtraktivni model se prirodno primenjuje kada se boje grade odbijanjem svetlosti, tj. zadravanjem komponentislikanjetampanjeuopte, nanoenje bojenih materija na posmatranu povrinu

  • Primer modela RGB

  • Drugi modeli bojaesto se primenjuje model HSBH (hue) tonS (saturation) zasienostB (brightness) osvetljenost

  • Model boja HSBTon se opisuje na krugu od 360o:0 crvena, 60 uta, 120 zelena, 180 plavozelena, 240 plava, 300 - ruiasta Zasienost se opisuje sa 0-100%0% siva boja, 100% - ista (jarka) bojaOsvetljenost se opisuje sa 0-100%0% - crna, 100% - ista svetla boja

  • Primer modela HSB (1)

  • Primer modela HSB (2)

  • Primer modela HSB (3)

  • HSB i RGBTon odreuje odnos dve najizraenije RGB komponente:otklon = H0 = 60 * (B2-B3) / (B1-B3)H = vrednost za kom.1 + otklon prema vrednosti kom. 2Zasienost odreuju najintenzivnija i najslabija RGB komponenta:S = (B1-B3) / B1 Osvetljenost odreuje najintenzivnija komponenta RGB:B = B1 / raspon

  • Primer RGB HSBRGB = (200,100,175)-> B1 = 200, B2 = 175, B3 = 100H0 = 60 * 75 / 100 = 45H(R) = 360, H(B) = 240H = H(R) H0 = 315S = 100 / 200 = 50%B = 200 / 256 = 78.125%

  • Predstavljanje slikeSlika se u digitalnim sistemima predstavlja matricom taaka - pikselaParametri predstavljanja surezolucijadinamiki raspon

  • RezolucijaRezolucija je mera preciznosti predstavljanjarelativna rezolucija je broj piksela po jedinici duine (obino po inu)apsolutna rezolucija je veliina matrice mereno brojem piksela

  • Dinamiki rasponDinamiki raspon odreuje preciznost predstavljanja pojedinanih pikselaIzraava se brojem razliitih podranih nijansi svake hromatske komponente svetlostidinamiki raspon monohromatskog piksela meri se brojem nijansi sivedinamiki raspon piksela u boji meri se brojem nijansi svake od komponenti

  • Osetljivost ljudskog okaLjudsko oko je u stanju da raspozna oko 350000 bojaneto je osetljivije prema nijansama zelene boje

  • Dinamiki raspon RGBUobiajeni modeli pri prikazivanju su12 bita (4096 nijansi) po 4 bita (16 nijansi) za svaku osnovnu komponentu15 bita (32768) po 5 bita (32)16 bita (65536) po 5 bita (32) za crvenu i plavu i 6 bita (64) za zelenu24 bita (16777216) po 8 bita (256)

  • Dinamiki raspon RGB (2)Uobiajeni modeli pri obradi su30 bita po 10 bita (1024)36 bita po 12 bita (4096)48 bita po 16 bita (65536)Smisao ovih formata je u ouvanju kvaliteta pri obradi slikaNormalno ljudsko oko ne moe razlikovati ove zapise od 24-bitnog

  • Zapisivanje slikeZapis slike se obino sastoji odzaglavlja podataka koji opisujuirinuvisinudinamiki raspondetalje zapisa sadraja slikesadraja slike

  • Veliina zapisa slikeBez kompresije za sliku je potrebno S*V*B/8 bajtova, gde jeS irina slike u pikselimaV visina slike u pikselimaB broj bitova kojima se opisuje svaki pikselPored toga, potreban je i odreen prostor za zaglavljeNa primer1024 x 768 x 16 / 8 = 1.5 MB1600 x 1200 x 24 / 8= 5.5 MB

  • Veliina zapisa slike (2)Pri pripremi za tampu, veliina slike se procenjuje kao: S*V*R*R*B / 8S irina slike u cm (inch)V visina slike u cm (inch)B broj bitova kojima se opisuje svaki pikselR rezolucija slike u broju piksela/cm (inch)Uobiajene rezolucije slikaza prikaz na ekranu: 75 150 ppi (piksela po inu), oko 30 60 ppcmza tampu100 600 ppi, oko 40 240 ppcm

  • Veliina zapisa slike (3)Na primer13cm * 10cm * 30ppcm * 30ppcm * 24b / 8 = 343 KB28cm * 20cm * 120ppcm * 120ppcm *24b / 8 = 23 MB

  • Kompresija slikeKompresiji slika se pristupa iz vie razloga, a pre svega zbogsmanjenja zauzea prostoraolakavanja komunikacijesmanjivanja optereenja kom. linija skraivanje trajanja prenosa podataka

  • Metodi kompresijeMetodi kompresije se dele na dve osnovne kategorijemetodi kompresije bez gubitka informacijametodi kompresije sa gubitkom informacija

  • Kompresija bez gubitkaObino poivaju na optim algoritmima za kompresiju podatakanajbolje rezultate daju ako slike imaju vee povrine koje su jednobojne ili popunjene nekim jednostavnim uzorcimalinijski crtei, ilustracije, stripovi, uzorci ekrana,...nisu efikasni u sluaju slika sa puno prelaza tonova:fotografije, intenzivno arene slike

  • Kompresija bez gubitka (2)Neki od formata za zapisivanje slika:BMPGIFTIFPNGPrimeri...

  • Kompresija sa gubitkomPoivaju na specifinim algoritmima koji su projektovani upravo za rad sa slikamaOpisuju delove slike nekim matematikim modelom sa izabranom preciznou aproksimacijePreciznost aproksimacije se obino moe konfigurisativea preciznost manja kompresijamanja preciznost vea kompresija

  • Model kompresije sa gubitkomKoristi se injenica da oko raspoznaje oko 128 tonova16 (uta) do 23 (crvena) zasienostioko 128 nivoa osvetljenostiPri kompresiji je vanije ouvati ton i osvetljenost nego zasienostZato se esto primenjuje model boja ije komponente kvalitativno opisuju svetlost:HSB, YUV, HLS,...

  • Primeri slika sa razliitim kompresijama...

    H = vrednost tona za najizraeniju komponentu + otklon, pri emu se znak otklona bira na osnovu vrednosti srednje izraene komponentena primer, ako je RGB=(200,100,175), H(R)=0=360, H(B)=240, dakle, otklon od crvene prema plavoj se oduzima od 360, pa je H = 360 60*75/100 = 315