Как изменяется качество растрового изображения при масштабировании подчеркните правильный ответ

Подчеркните правильный ответ.

☐Растровое изображение имеет большой размер файла.

☐ Растровое изображение создаётся с помощью геометрических фигур.

☐ Растровые изображения изменяются при масштабировании.

Подпишите основные элементы окна графического редактора Paint.

(переместить подписи в соответствующие окна)

Инструмент растровой графики

Добавьте подпись к картинке

(переместить подпись в соответствующее окно)

Введите с клавиатуры пропущенные слова в предложении.

Способ, при котором задаются Место для ввода текста. и Место для ввода текста. для каждого отдельно взятого Место для ввода текста., называется Место для ввода текста..

Как изменяется качество растрового изображения при масштабировании?

Подчеркните правильный ответ.

b) Не изменяется

С помощью чего можно в растровом графическом редакторе Paint нарисовать идеальный круг?

Выберете из списка правильный ответ (наведите курсор на список):

С помощью инструмента Ellipse tool (овал) с удержанием клавиши Ctrl

Можно ли растровое изображение распечатать на принтере?

Зачеркните неверные ответы.

c) В особых случаях

Выберите все растровые редакторы.

Интерфейс какой программы изображён на картинке? (см. следующую страницу)

Подпишите картинку.

Векторное изображение

Отличается ли векторное изображение на экране монитора от изображения, распечатанного на бумаге?

Подчеркните правильный ответ.

b) Не отличается

c) Нельзя сказать точно

Понравилась статья? Добавь ее в закладку (CTRL+D) и не забудь поделиться с друзьями:

Студопедия рекомендует:

Формы воспитания детей, оставшихся без попечения родителей В соответствии со ст. 123 СК РФ дети, оставшиеся без попечения родителей, подлежат передаче на воспитание в семью (на усыновление.
Технология изготовления порошков При изготовлении порошков, как и любого лекарственного препарата, специалисты выполняют профессиональные действия в строго.
Понятие, предмет и метод конституционного права РФ Конституционное право как отрасль права. Понятие, предмет и метод регулирования. Система конституционного права. Как отрасль.
Высшие органы государственной власти РФ Высшие органы государственной власти РФ: — Президент Российской Федерации.
Распоряжение от 04.04.2017 №ЦД-115р «Об утверждении и вводе в действие «Правил учёта, маркировки (клеймения), выдачи и хранения тормозных башмаков». 1. Тормозные башмаки, находящиеся на балансе структурных подразделений Центральной дирекции управления движением &ndash.

Как изменяется качество растрового изображения при масштабировании

Масштабирование изображения позволяет сжать или растянуть его по горизонтали и/или вертикали. При этом изменяется ширина и/или высота изображения. Для масштабирования задаются масштабные коэффициенты – то, насколько нужно сжать/растянуть изображение по горизонтали или вертикали. Масштабные коэффициенты могут задаваться в нормализованной, процентной или непосредственной форме. В нормализованной форме за единицу принимаются размеры исходного изображения. Значения меньше единицы указывают на сжатие изображения, значения больше единицы – на растяжение. В процентной форме нормализованные значения умножаются на 100 %. В непосредственной форме новые размеры по горизонтали и вертикали задаются в виде количества пикселей по тому или другому измерению.

Возникает вопрос о том, каким образом определять цвета при изменении размеров изображения. Существует два основных подхода к этой проблеме:

Цвет пикселя в масштабированном изображении принимается равным цвету ближайшего к нему пикселя исходного изображения.

Использование интерполяции. В этом случае цвет пикселя масштабируемого изображения вычисляется, как значение некоторой интерполирующей функции от цветов соседних пикселей в исходном изображении.

При использовании билинейной интерполяции цвет вычисляется, как взвешенная сумма ближайших четырёх пикселей исходного изображения (при увеличении) или как взвешенная сумма группы пикселей (при уменьшении).

Первый подход достаточно прост, но не всегда даёт приемлемое качество обработанного изображения. Например, если новый размер намного больше старого, то возникает блочная структура изображения, т. е. каждый пиксель исходного изображения соответствует квадратной области пикселей одного и того же цвета в обработанном изображении. Эта аномалия представлена на рис. 2 .25.

С другой стороны, если новый размер намного меньше старого, то при масштабировании одному пикселю обработанного изображения соответствует группа пикселей исходного изображения, причём в процессе масштабирования фактически выбирается случайный пиксель из этой группы.

Рис. 2.25. Некорректное увеличение

Подход, использующий интерполяцию, позволяет достичь более высокого качества изображения, но более сложен в реализации. Обычно используется билинейная или бикубическая интерполяция. Бикубическая интерполяция позволяет получить изображение с более высоким качеством, чем билинейная интерполяция. Однако следует заметить, что при дальнейшем повышении порядка интерполяции качество получаемого изображения может улучшаться незначительно.

Приведем простейшую формулу, которая позволяет определить ближайший пиксель исходного изображения (без использования интерполяции):

C_new[i][j] = C_old [k₁ · i] [k₂ · j], где ,;

k₁ = ,k₂ = .

Параметр Wопределяет размер изображения по горизонтали, измеряемый в пикселях. ПараметрHопределяет размер по вертикали. Параметрыiиjопределяют соответственно строку и столбец матрицы изображения и изменяются в пределах высоты и ширины изображения соответственно.

Преобразование поворота

Преобразование поворота, также как и при рассмотрении плоских геометрических объектов, позволяет поворачивать исходное изображение на заданный угол. Поворот осуществляется вокруг центра изображения. При этом возможны два варианта поворота:

1. Области изображения, вышедшие за его границы при повороте отсекаются, а незаполненные части заполняются каким-либо цветом.

2. Рассчитывается новый размер изображения на основе угла поворота таким образом, чтобы повёрнутое изображение целиком поместилось в новые размеры. Незаполненные части изображения также заполняются каким-либо цветом.

В любом случае для расчёта преобразования поворота может быть использована следующая формула:

C_new[i][j] =

a= ;b= ;

; .

В этой формуле параметр Cопределяет цвет, которым заполняются пустые участки изображения. Параметр φ определяет угол поворота по часовой стрелке в радианах.

Приведённая формула округляет преобразованные координаты. Однако можно использовать и билинейную интерполяцию, когда цвет пикселя вычисляется как взвешенная сумма цветов четырёх соседних пикселей.

Урок 11. Растровая графика

Какая операция по преобразованию растрового изображения ведёт к наибольшим потерям его качества?

Добавление количества пикселей

Растровые изображения

Выберите верные утверждения.

Растровое изображение имеет большой размер файла.

Растровое изображение создаётся с помощью геометрических фигур.

Растровые изображения изменяются при масштабировании.

Растровый графический редактор

Подпишите основные элементы окна графического редактора Paint.

Инструмент растровой графики

Добавьте подпись к картинке

Решение типовой задачи

Сколько цветов $(N)$ насчитывается в палитре, если глубина цвета $(i)$ равна $3$?

Растровые изображения

Введите с клавиатуры пропущенные слова в предложении.

Способ, при котором задаются и для каждого отдельно взятого , называется .

Растровая графика

Как изменяется качество растрового изображения при масштабировании?

Подчеркните правильный ответ.

Растровый графический редактор

С помощью чего можно в растровом графическом редакторе Paint нарисовать идеальный круг?

Растровые изображения

Можно ли растровое изображение распечатать на принтере?

Зачеркните неверные ответы.

В особых случаях

Задача

Фотографию размером 256×128 пикселей сохранили в виде несжатого файла. А для кодирования одного пикселя используется 2 байта.

Определите размер файла в Кб.

Задача

Найдите объём видеопамяти растрового изображения, занимающего весь экран монитора с разрешением 1024×768, и глубиной цвета данного изображения 32 бита. Ответ должен быть выражен в Мб.

Компьютерная графика

Рисунки, картины, чертежи, фотографии и другие графические изображения будем называть графическими объектами.

Компьютерная графика — это широкое понятие, обозначающее:

1) разные виды графических объектов, созданных или обработанных с помощью компьютера;

2) область деятельности, в которой компьютеры используются как инструменты создания и обработки графических объектов.

3.2.1. Сферы применения компьютерной графики

Компьютерная графика прочно вошла в нашу повседневную жизнь.

Она применяется:

• для наглядного представления результатов измерений и наблюдений (например, данных о климатических изменениях за продолжительный период, о динамике популяций животного мира, об экологическом состоянии различных регионов и т. п.), результатов социологических опросов, плановых показателей, статистических данных, результатов ультразвуковых исследований в медицине и т. д.;
• при разработке дизайнов интерьеров и ландшафтов, проектировании новых сооружений, технических устройств и других изделий;
• в тренажёрах и компьютерных играх для имитации различного рода ситуаций, возникающих, например, при полете самолёта или космического аппарата, движении автомобиля и т. п.;
• при создании всевозможных спецэффектов в киноиндустрии;
• при разработке современных пользовательских интерфейсов программного обеспечения и сетевых информационных ресурсов;
• для творческого самовыражения человека (цифровая фотография, цифровая живопись, компьютерная анимация и т. д.).

Примеры компьютерной графики показаны на рис. 3.5.

Рекомендуем вам познакомиться со следующими Интернет-ресурсами:

• www.gismeteo.ru/cards/flakes/ — с помощью компьютерных инструментов вы можете «вырезать» любую снежинку;

• http://www.pimptheface.com/create/ — можно создать лицо, пользуясь большой библиотекой губ, глаз, бровей, причёсок и других фрагментов.

3.2.2. Способы создания цифровых графических объектов

Графические объекты, созданные или обработанные с помощью компьютера, сохраняются на компьютерных носителях; при необходимости они могут быть выведены на бумагу или другой подходящий носитель (плёнку, картон, ткань и т. д.).

Графические объекты на компьютерных носителях будем называть цифровыми графическими объектами.

Существует несколько способов получения цифровых графических объектов:

1) копирование готовых изображений с цифровой фотокамеры, с устройств внешней памяти или «скачивание» их из Интернета;
2) ввод графических изображений, существующих на бумажных носителях, с помощью сканера;
3) создание новых графических изображений с помощью программного обеспечения.

Принцип работы сканера состоит в том, чтобы разбить имеющееся на бумажном носителе изображение на крошечные квадратики — пиксели, определить цвет каждого пикселя и сохранить его в двоичном коде в памяти компьютера.

Качество полученного в результате сканирования изображения зависит от размеров пикселя: чем меньше пиксель, тем на большее число пикселей будет разбито исходное изображение и тем более полная информация об изображении будет передана в компьютер.

Размеры пикселя зависят от разрешающей способности скайера, которая обычно выражается в dpi (dot per inch — точек на дюйм ) и задаётся парой чисел (например, 600 х 1200 dpi). Первое число — это количество пикселей, которые могут быть выделены сканером в строке изображения длиной в 1 дюйм. Второе число — количество строк, на которые может быть разбита полоска изображения высотой в 1 дюйм.

Задача. Сканируется цветное изображение размером 10 х 10 см. Разрешающая способность сканера — 1200 х 1200 dpi, глубина цвета — 24 бита. Какой информационный объём будет иметь полученный графический файл?

Решение. Размеры сканируемого изображения составляют приблизительно 4×4 дюйма. С учётом разрешающей способности сканера всё изображение будет разбито на 4 • 4 • 1200 • 1200 пикселей.

Рекомендуем вам посмотреть анимации «Сканеры: общие принципы работы» (135080), «Сканеры: планшетный сканер» (134862), размещённые в Единой коллекции цифровых образовательных ресурсов (http://sc.edu.ru/). Эти ресурсы помогут вам более полно представить, как происходит процесс сканирования. Ресурс «Цифровой фотоаппарат» (134999) проиллюстрирует, как получаются цифровые фотографии (рис. 3.6).

3.2.3. Растровая и векторная графика

В зависимости от способа создания графического изображения различают растровую, векторную и фрактальную графику.

Растровая графика

В растровой графике изображение формируется в виде растра — совокупности точек (пикселей), образующих строки и столбцы. Каждый пиксель может принимать любой цвет из палитры, содержащей миллионы цветов. Точность цветопередачи — основное достоинство растровых графических изображений. При сохранении растрового изображения в памяти компьютера сохраняется информация о цвете каждого входящего в него пикселя.

Качество растрового изображения возрастает с увеличением количества пикселей в изображении и количества цветов в палитре. При этом возрастает и информационный объём всего изображения.

Большой информационный объём — один из основных недостатков растровых изображений.

Следующий недостаток растровых изображений связан с некоторыми трудностями при их масштабировании. Так, при уменьшении растрового изображения несколько соседних пикселей преобразуются в один, что ведёт к потере чёткости мелких деталей изображения. При увеличении растрового изображения в него добавляются новые пиксели, при этом соседние пиксели принимают одинаковый цвет и возникает ступенчатый эффект (рис. 3.7).

Растровые графические изображения редко создают вручную. Чаще всего их получают путём сканирования подготовленных художниками иллюстраций или фотографий; в последнее время для ввода растровых изображений в компьютер широко применяются цифровые фотокамеры.

Векторная графика

Многие графические изображения могут быть представлены в виде совокупности отрезков, окружностей, дуг, прямоугольников и других геометрических фигур. Например, изображение на рис. 3.8 состоит из окружностей, отрезков и прямоугольника.

Каждая из этих фигур может быть описана математически: отрезки и прямоугольники — координатами своих вершин, окружности — координатами центров и радиусами. Кроме того, можно задать толщину и цвет линий, цвет заполнения и другие свойства геометрических фигур. В векторной графике изображения формируются на основе таких наборов данных (векторов), описывающих графические объекты, и формул их построения. При сохранении векторного изображения в память компьютера заносится информация о простейших геометрических объектах, его составляющих.

Информационные объёмы векторных изображений значительно меньше информационных объёмов растровых изображений. Например, для изображения окружности средствами растровой графики нужна информация обо всех пикселях квадратной области, в которую вписана окружность; для изображения окружности средствами векторной графики требуются только координаты одной точки (центра) и радиус.

Ещё одно достоинство векторных изображений — возможность их масштабирования без потери качества (рис. 3.9). Это связано с тем, что при каждом преобразовании векторного объекта старое изображение удаляется, а вместо него по имеющимся формулам строится новое, но с учётом изменённых данных.

Вместе с тем, не всякое изображение можно представить как совокупность простых геометрических фигур. Такой способ представления хорош для чертежей, схем, деловой графики и в других случаях, где особое значение имеет сохранение чётких и ясных контуров изображений.

Фрактальная графика, как и векторная, основана на математических вычислениях. Но, в отличие от векторной графики, в памяти компьютера хранятся не описания геометрических фигур, составляющих изображение, а сама математическая формула (уравнение), по которой строится изображение. Фрактальные изображения разнообразны и причудливы (рис. 3.10).

Более полную информацию по этому вопросу вы сможете найти в Интернете (например, по адресу http://ru.wikipedia.org/wiki/Фрактал).

3.2.4. Форматы графических файлов

Формат графического файла — это способ представления графических данных на внешнем носителе. Различают растровые и векторные форматы графических файлов, среди которых, в свою очередь, выделяют универсальные графические форматы и собственные (оригинальные) форматы графических приложений.

Универсальные графические форматы «понимаются» всеми приложениями, работающими с растровой (векторной) графикой.

Универсальным растровым графическим форматом является формат BMP. Графические файлы в этом формате имеют большой информационный объём, так как в них на хранение информации о цвете каждого пикселя отводится 24 бита.

В рисунках, сохранённых в универсальном растровом формате GIF, можно использовать только 256 разных цветов. Такая палитра подходит для простых иллюстраций и пиктограмм. Графические файлы этого формата имеют небольшой информационный объём. Это особенно важно для графики, используемой во Всемирной паутине, пользователям которой желательно, чтобы запрошенная ими информация появилась на экране как можно быстрее.

Универсальный растровый формат JPEG разработан специально для эффективного хранения изображений фотографического качества. Современные компьютеры обеспечивают воспроизведение более 16 миллионов цветов, большинство из которых человеческим глазом просто неразличимы. Формат JPEG позволяет отбросить «избыточное» для человеческого восприятия разнообразие цветов соседних пикселей. Часть исходной информации при этом теряется, но это обеспечивает уменьшение информационного объёма (сжатие) графического файла. Пользователю предоставляется возможность самому определять степень сжатия файла. Если сохраняемое изображение — фотография, которую предполагается распечатать на листе большого формата, то потери информации нежелательны. Если же этот фотоснимок будет размещён на web-странице, то его можно смело сжимать в десятки раз: оставшейся информации будет достаточно для воспроизведения изображения на экране монитора.

К универсальным векторным графическим форматам относится формат WMF, используемый для хранения коллекции картинок Microsoft (http://office.microsoft.com/ru-ru/images/).

Универсальный формат EPS позволяет хранить информацию как о растровой, так и о векторной графике. Его часто используют для импорта 1 файлов в программы подготовки полиграфической продукции.

1 Процесс открытия файла в программе, в которой он не был создан.

С собственными форматами вы познакомитесь непосредственно в процессе работы с графическими приложениями. Они обеспечивают наилучшее соотношение качества изображения и информационного объёма файла, но поддерживаются (т. е. распознаются и воспроизводятся) только самим создающим файл приложением.

Задача 1. Для кодирования одного пикселя используется 3 байта. Фотографию размером 2048 х1536 пикселей сохранили в виде несжатого файла. Определите размер получившегося файла.

Задача 2. Несжатое растровое изображение размером 128 х 128 пикселей занимает 2 Кб памяти. Каково максимально возможное число цветов в палитре изображения?

САМОЕ ГЛАВНОЕ

Компьютерная графика — это широкое понятие, обозначающее:

1) разные виды графических объектов, созданных или обработанных с помощью компьютеров;
2) область деятельности, в которой компьютеры используются как инструменты создания и обработки графических объектов.

В зависимости от способа создания графического изображения различают растровую и векторную графику.

В растровой графике изображение формируется в виде растра — совокупности точек (пикселей), образующих строки и столбцы. При сохранении растрового изображения в памяти компьютера сохраняется информация о цвете каждого входящего в него пикселя.

В векторной графике изображения формируются на основе наборов данных (векторов), описывающих тот или иной графический объект, и формул их построения. При сохранении векторного изображения в память компьютера заносится информация о простейших геометрических объектах, его составляющих.

Формат графического файла — это способ представления графических данных на внешнем носителе. Различают растровые и векторные форматы графических файлов, среди которых, в свою очередь, выделяют универсальные графические форматы и собственные форматы графических приложений.

Вопросы и задания

1. Ознакомьтесь с материалами презентации к параграфу, содержащейся в электронном приложении к учебнику. Что вы можете сказать о формах представления информации в презентации и в учебнике? Какими слайдами вы могли бы дополнить презентацию?

2. Что такое компьютерная графика?

3. Перечислите основные сферы применения компьютерной графики.

4. Каким образом могут быть получены цифровые графические объекты?

5. Сканируется цветное изображение размером 10 х 15 см. Разрешающая способность сканера 600 х 600 dpi, глубина цвета — 3 байта. Какой информационный объём будет иметь полученный графический файл?

6. В чём разница между растровым и векторным способами представления изображения?

7. Почему считается, что растровые изображения очень точно передают цвет?

8. Какая операция по преобразованию растрового изображения ведёт к наибольшим потерям его качества — уменьшение или увеличение? Как вы можете это объяснить?

9. Почему масштабирование не влияет на качество векторных изображений?

10. Чем вы можете объяснить разнообразие форматов графических файлов?

11. В чём основное различие универсальных графических форматов и собственных форматов графических приложений?

12. Постройте как можно более полный граф для понятий п. 3.2.4.

13. Дайте развёрнутую характеристику растровых и векторных изображений, указав в ней следующее:

а) из каких элементов строится изображение;

б) какая информация об изображении сохраняется во внешней памяти;

в) как определяется размер файла, содержащего графическое изображение;

г) как изменяется качество изображения при масштабировании;

д) каковы основные достоинства и недостатки растровых (векторных) изображений.

14. Рисунок размером 1024 х 512 пикселей сохранили в виде несжатого файла размером 1,5 Мб. Какое количество информации было использовано для кодирования цвета пикселя? Каково максимально возможное число цветов в палитре, соответствующей такой глубине цвета?

15. Несжатое растровое изображение размером 256 х 128 пикселей занимает 16 Кб памяти. Каково максимально возможное число цветов в палитре изображения?

Электронное приложение к учебнику

Презентация «Компьютерная графика» (Open Document Format)

Ссылки на ресурсы ЕК ЦОР

• анимация «Изображения на компьютере» (N 196610)
  http://school-collection.edu.ru/catalog/res/52cfdc76-67e6-4b85-a516-ef0ae1f21365/?

Презентация «Компьютерная графика»

Единая коллекция цифровых образовательных ресурсов

3) анимация «Изображения на компьютере» (196610);

Ликбез: методы ресайза изображений

Почему изображение, масштабированное с бикубической интерполяцией, выглядит не как в Фотошопе. Почему одна программа ресайзит быстро, а другая — нет, хотя результат одинаковый. Какой метод ресайза лучше для увеличения, а какой для уменьшения. Что делают фильтры и чем они отличаются.

Вообще, это было вступлением к другой статье, но оно затянулось и вылилось в отдельный материал.

Этот человек сидит среди ромашек, чтобы привлечь ваше внимание к статье.

Для наглядного сравнения я буду использовать изображения одинакового разрешения 1920×1280 (одно, второе), которые буду приводить к размерам 330×220, 1067×667 и 4800×3200. Под иллюстрациями будет написано, сколько миллисекунд занял ресайз в то или иное разрешение. Цифры приведены лишь для понимания сложности алгоритма, поэтому конкретное железо или ПО, на котором они получены, не так важно.

Ближайший сосед (Nearest neighbor)

Это самый примитивный и быстрый метод. Для каждого пикселя конечного изображения выбирается один пиксель исходного, наиболее близкий к его положению с учетом масштабирования. Такой метод дает пикселизированное изображение при увеличении и сильно зернистое изображение при уменьшении.

Вообще, качество и производительность любого метода уменьшения можно оценить по отношению количества пикселей, участвовавших в формировании конечного изображения, к числу пикселей в исходном изображении. Чем больше это отношение, тем скорее всего алгоритм качественнее и медленнее. Отношение, равное одному, означает что как минимум каждый пиксель исходного изображения сделал свой вклад в конечное. Но для продвинутых методов оно может быть и больше одного. Дак вот, если например мы уменьшаем изображение методом ближайшего соседа в 3 раза по каждой стороне, то это соотношение равно 1/9. Т.е. большая часть исходных пикселей никак не учитывается.

1920×1280 → 330×220 = 0,12 ms
1920×1280 → 1067×667 = 1,86 ms
1920×1280 → 4800×3200 = 22,5 ms

Теоретическая скорость работы зависит только от размеров конечного изображения. На практике при уменьшении свой вклад вносят промахи кеша процессора: чем меньше масштаб, тем меньше данных используется из каждой загруженной в кеш линейки.

Метод осознанно применяется для уменьшения крайне редко, т.к. дает очень плохое качество, хотя и может быть полезен при увеличении. Из-за скорости и простоты реализации он есть во всех библиотеках и приложениях, работающих с графикой.

Аффинные преобразования (Affine transformations)

Аффинные преобразования — общий метод для искажения изображений. Они позволяют за одну операцию повернуть, растянуть и отразить изображение. Поэтому во многих приложениях и библиотеках, реализующих метод аффинных преобразований, функция изменения изображений является просто оберткой, рассчитывающей коэффициенты для преобразования.

Принцип действия заключается в том, что для каждой точки конечного изображения берется фиксированный набор точек исходного и интерполируется в соответствии с их взаимным положением и выбранным фильтром. Количество точек тоже зависит от фильтра. Для билинейной интерполяции берется 2×2 исходных пикселя, для бикубической 4×4. Такой метод дает гладкое изображение при увеличении, но при уменьшении результат очень похож на ближайшего соседа. Смотрите сами: теоретически, при бикубическом фильтре и уменьшении в 3 раза отношение обработанных пикселей к исходным равно 4² / 3² = 1,78. На практике результат значительно хуже т.к. в существующих реализациях окно фильтра и функция интерполяции не масштабируются в соответствии с масштабом изображения, и пиксели ближе к краю окна берутся с отрицательными коэффициентами (в соответствии с функцией), т.е. не вносят полезный вклад в конечное изображение. В результате изображение, уменьшенное с бикубическим фильтром, отличается от изображения, уменьшенного с билинейным, только тем, что оно еще более четкое. Ну а для билинейного фильтра и уменьшения в три раза отношение обработанных пикселей к исходным равно 2² / 3² = 0.44, что принципиально не отличается от ближайшего соседа. Фактически, аффинные преобразования нельзя использовать для уменьшения более чем в 2 раза. И даже при уменьшении до двух раз они дают заметные эффекты лесенки для линий.

Теоретически, должны быть реализации именно аффинных преобразований, масштабирующие окно фильтра и сам фильтр в соответствии с заданными искажениями, но в популярных библиотеках с открытым исходным кодом я таких не встречал.

1920×1280 → 330×220 = 6.13 ms
1920×1280 → 1067×667 = 17.7 ms
1920×1280 → 4800×3200 = 869 ms

Время работы заметно больше, чем у ближайшего соседа, и зависит от размера конечного изображения и размера окна выбранного фильтра. От промахов кеша уже практически не зависит, т.к. исходные пиксели используются как минимум по двое.

Мое скромное мнение, что использование этого способа для произвольного уменьшения изображений попросту является багом, потому что результат получается очень плохой и похож на ближайшего соседа, а ресурсов на этот метод нужно значительно больше. Тем не менее, этот метод нашел широкое применение в программах и библиотеках. Самое удивительное, что этот способ используется во всех браузерах для метода канвы drawImage() (наглядный пример), хотя для простого отображения картинок в элементе используются более аккуратные методы (кроме IE, в нем для обоих случаев используются аффинные преобразования). Помимо этого, такой метод используется в OpenCV, текущей версии питоновской библиотеки Pillow (об этом я надеюсь написать отдельно), в Paint.NET.

Кроме того, именно этот метод используется видеокартами для отрисовки трехмерных сцен. Но разница в том, что видеокарты для каждой текстуры заранее подготавливают набор уменьшенных версий (mip-уровней), и для окончательной отрисовки выбирается уровень с таким разрешением, чтобы уменьшение текстуры было не более двух раз. Кроме этого, для устранения резкого скачка при смене mip-уровня (когда текстурированный объект приближается или отдаляется), используется линейная интерполяция между соседними mip-уровнями (это уже трилинейная фильтрация). Таким образом для отрисовки каждого пикселя трехмерного объекта нужно интерполировать между 2³ пикселями. Это дает приемлемый для быстро движущейся картинки результат за время, линейное относительно конечного разрешения.

Суперсемплинг (Supersampling)

С помощью этого метода создаются те самые mip-уровни, с помощью него (если сильно упростить) работает полноэкранное сглаживание в играх. Его суть в разбиении исходного изображения по сетке пикселей конечного и складывании всех исходных пикселей, приходящихся на каждый пиксель конечного в соответствии с площадью, попавшей под конечный пиксель. При использовании этого метода для увеличения, на каждый пиксель конечного изображения приходится ровно один пиксель исходного. Поэтому результат для увеличения равен ближайшему соседу.

Можно выделить два подвида этого метода: с округлением границ пикселей до ближайшего целого числа пикселей и без. В первом случае алгоритм становится малопригодным для масштабирования меньше чем в 3 раза, потому что на какой-нибудь один конечный пиксель может приходиться один исходный, а на соседний — четыре (2×2), что приводит к диспропорции на локальном уровне. В то же время алгоритм с округлением очевидно можно использовать в случаях, когда размер исходного изображения кратен размеру конечного, или масштаб уменьшения достаточно мал (версии разрешением 330×220 почти не отличаются). Отношение обработанных пикселей к исходным при округлении границ всегда равно единице.

1920×1280 → 330×220 = 7 ms
1920×1280 → 1067×667 = 15 ms
1920×1280 → 4800×3200 = 22,5 ms

Подвид без округления дает отличное качество при уменьшении на любом масштабе, а при увеличении дает странный эффект, когда большая часть исходного пикселя на конечном изображении выглядит однородной, но на краях видно переход. Отношение обработанных пикселей к исходным без округления границ может быть от единицы до четырех, потому что каждый исходный пиксель вносит вклад либо в один конечный, либо в два соседних, либо в четыре соседних пикселя.

1920×1280 → 330×220 = 19 ms
1920×1280 → 1067×667 = 45 ms
1920×1280 → 4800×3200 = 112 ms

Производительность этого метода для уменьшения ниже, чем у аффинных преобразований, потому что в расчете конечного изображения участвуют все пиксели исходного. Версия с округлением до ближайших границ обычно быстрее в несколько раз. Также возможно создать отдельные версии для масштабирования в фиксированное количество раз (например, уменьшение в 2 раза), которые будут еще быстрее.

Данный метод используется в функции gdImageCopyResampled() библиотеки GD, входящей в состав PHP, есть в OpenCV (флаг INTER_AREA), Intel IPP, AMD Framewave. Примерно по такому же принципу работает libjpeg, когда открывает изображения в уменьшенном в несколько раз виде. Последнее позволяет многим приложениям открывать изображения JPEG заранее уменьшенными в несколько раз без особых накладных расходов (на практике libjpeg открывает уменьшенные изображения даже немного быстрее полноразмерных), а затем применять другие методы для ресайза до точных размеров. Например, если нужно отресайзить JPEG разрешением 1920×1280 в разрешение 330×220, можно открыть оригинальное изображение в разрешении 480×320, а затем уменьшить его до нужных 330×220.

Свертки (Convolution)

Этот метод похож на аффинные преобразования тем, что используются фильтры, но имеет не фиксированное окно, а окно, пропорциональное масштабу. Например, если размер окна фильтра равен 6, а размер изображения уменьшается в 2,5 раза, то в формировании каждого пикселя конечного изображения принимает участие (2,5 * 6)² = 225 пикселей, что гораздо больше, чем в случае суперсемплинга (от 9 до 16). К счастью, свертки можно считать в 2 прохода, сначала в одну сторону, потом в другую, поэтому алгоритмическая сложность расчета каждого пикселя равна не 225, а всего (2,5 * 6) * 2 = 30. Вклад каждого исходного пикселя в конечный как раз определяется фильтром. Отношение обработанных пикселей к исходным целиком определяется размером окна фильтра и равно его квадрату. Т.е. для билинейного фильтра это отношение будет 4, для бикубического 16, для Ланцоша 36. Алгоритм прекрасно работает как для уменьшения, так и для увеличения.

1920×1280 → 330×220 = 76 ms
1920×1280 → 1067×667 = 160 ms
1920×1280 → 4800×3200 = 1540 ms

Скорость работы этого метода зависит от всех параметров: размеров исходного изображения, размера конечного изображения, размера окна фильтра.

Именно этот метод реализован в ImageMagick, GIMP, в текущей версии Pillow с флагом ANTIALIAS.

Одно из преимуществ этого метода в том, что фильтры могут задаваться отдельной функцией, никак не привязанной к реализации метода. При этом функция самого фильтра может быть достаточно сложной без особой потери производительности, потому что коэффициенты для всех пикселей в одном столбце и для всех пикселей в одной строке считаются только один раз. Т.е. сама функция фильтра вызывается только (m + n) * w раз, где m и n — размеры конечного изображения, а w — размер окна фильтра. И наклепать этих функций можно множество, было бы математическое обоснование. В ImageMagick, например, их 15. Вот как выглядят самые популярные:

Билинейный фильтр ( bilinear или triangle в ImageMagick)

Бикубический фильтр ( bicubic , catrom в ImageMagick)

Фильтр Ланцоша ( Lanczos )

Примечательно, что некоторые фильтры имеют зоны отрицательных коэффициентов (как например бикубический фильтр или фильтр Ланцоша). Это нужно для придания переходам на конечном изображении резкости, которая была на исходном.

Почему растровое изображение искажается при масштабировании?

Пожалуйста, войдите или зарегистрируйтесь для публикации ответа на этот вопрос.

решение вопроса

Связанных вопросов не найдено

• Все категории
• экономические 43,679
• гуманитарные 33,657
• юридические 17,917
• школьный раздел 612,441
• разное 16,911

Популярное на сайте:

Как быстро выучить стихотворение наизусть? Запоминание стихов является стандартным заданием во многих школах.

Как научится читать по диагонали? Скорость чтения зависит от скорости восприятия каждого отдельного слова в тексте.

Как быстро и эффективно исправить почерк? Люди часто предполагают, что каллиграфия и почерк являются синонимами, но это не так.

Как научится говорить грамотно и правильно? Общение на хорошем, уверенном и естественном русском языке является достижимой целью.

Как изменяется растровое изображение в процессе масштабирования?

При масштабировании изображения количество входящих в него пикселей не меняется, а изменяется количество создаваемых устройством вывода элементов, идущих на построение отдельного пикселя изображения. На рис. 2 показан пример масштабирования растрового изображения – увеличения его в два раза по каждому измерению.

Масштаби́рование изображения — изменение размера цифрового изображения с сохранением пропорций. Под масштабированием подразумевается как увеличение (« апскейлинг » от англ. upscaling ), так и уменьшение (« даунскейлинг », англ. downscaling) разрешения изображения.

Масштабирование векторных изображений происходит без потерь качества изображения, при увеличении растровых может происходить потеря качества изображения: возможны существенные искажения геометрии мелких деталей и появление ложных узоров на текстурах.

Откройте растровое изображение в Inkscape. Нажмите на кнопку «Файл» → «Открыть» и выберите растровое изображение, которое необходимо преобразовать в векторное. Для этого лучше всего подойдут простые изображения и логотипы. Вы вряд ли получите удовлетворительные результаты, если попытаетесь трассировать фотографию.

Конвертация растрового (состоящего из пикселей) изображения является сложной задачей из-за фундаментальных различий между форматами. Фактически, вам придется калькировать исходное изображение, чтобы воссоздать его в векторном формате.

Как изменяется качество растрового изображения при масштабировании?

Масштабирование векторных изображений происходит без потерь качества изображения, при увеличении растровых может происходить потеря качества изображения: возможны существенные искажения геометрии мелких деталей и появление ложных узоров на текстурах.

Как формируется изображение в растровой графике?

Растровое изображение (лат. rastrum — скребок, грабли) — изображение, представляющее собой сетку (мозаику) пикселей — цветных точек (обычно прямоугольных) на мониторе, и других отображающих устройствах.

Почему векторное изображение не искажается при масштабировании?

Почему масштабирование не влияет на качество векторных изображений? Фактически каждое векторное изображение состоит из набора замкнутых и незамкнутых линий. Каждая из них имеет толщину, цвет линии и цвет заливки (свойства прозрачности, тень от объекта и т. д).

Какие изменения происходят с изображением при изменении масштаба?

При масштабировании изображения количество входящих в него пикселей не меняется, а изменяется количество создаваемых устройством вывода элементов, идущих на построение отдельного пикселя изображения.

В чем особенность растрового изображения?

Растровые изображения напоминают лист клетчатой бумаги, на котором любая клетка закрашена каким-либо цветом, образуя в совокупности рисунок (bitmap). Основными характеристиками растровой графики являются глубина цвета и разрешение. Глубина цвета. Глубина цвета — это количество бит, отведенных на кодирование цвета.

Для чего нужны растровые изображения?

Растровые изображения используют для передачи плавного перехода цветов, множества оттенков. Наиболее распространенное применение – обработка фотографий, создание коллажей и т. п. Самый популярный редактор растровой графики – Photoshop.

Когда теряется четкость растрового изображения?

При уменьшении растрового изображения несколько соседних точек преобразуются в одну, поэтому теряется чёткость мелких деталей изображения.

Как изменяется растровое изображение в процессе масштабирования? Ответы пользователей

1)растровое изображение как формируется изображение где применяется Как изменяется в процессе масштабирования? программы для работы достоинство недостатки.

Невозможность масштабирования: растровое изображение невозможно . оригинального изображения неизбежно (в результате процесса интерполяции) .

Как изменяется в процессе масштабирования? Область применения . Что происходит при масштабировании растрового изображения?

(основной элемент) Как изменяется в процессе масштабирования ? . Растровое изображение Растровое изображение составляется из мельчайших точек (пикселей) .

Для чего используются векторные и растровые изображения, их достоинства и недостатки, основные элементы, особенности масштабирования и как .

. Как изменяется в масштабирования? процессе Область применения Примеры редакторов графических Форматы Растровая графика. Растровое изображение хранится с .

Растровая графика Растровое изображение хранится с помощью точек . Из точек (пикселей) Как изменяется в процессе масштабирования.

Растровое изображение. Векторное изображение. Как формируется изображение? Из точек (пикселей) различного . Как изменяется в процессе масштабирования?