Uvod u organizaciju raunara vebe as 4 Predstavljanje
Uvod u organizaciju računara vežbe - čas 4: Predstavljanje slika Saša Malkov
Boje l Postoje dva osnovna modela predstavljanja boja – dodavanjem – oduzimanjem Uvod u organizaciju računara 2
Propuštanje svetlosti (eksp. ) l 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 3
Aditivni model boja l Uočavaju se tri osnovne obojene komponente bele svetlosti: – crvena – zelena – plava Sve ostale obojene svetlosti mogu se dobiti kombinacijom prethodnih u različitim intenzitetima l Model se obično naziva RGB l Uvod u organizaciju računara 4
Primene aditivnog modela l Aditivni model se prirodno primenjuje kada se boje grade dodavanjem komponenti svetlosti – monitori – projektori l Nije idealan u slučajevima kada se boja dobija na drugi način Uvod u organizaciju računara 5
Oduzimanje boja (eksp. ) U eksperimentu staklo neke komponente svetlosti propušta, a ostale zadržava l Ako za osnovne boje uzimamo one koje prolaze kada se zadržavaju osnovne komponente svetlosti, dobijaju se: l – – l 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 6
Primene subtraktivnog modela l 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 7
Primer modela RGB Uvod u organizaciju računara 8
Drugi modeli boja l Često se primenjuje model HSB – H (hue) – ton – S (saturation) – zasićenost – B (brightness) – osvetljenost Uvod u organizaciju računara 9
Model boja HSB l Ton se opisuje na krugu od 360 o: – 0 – crvena, 60 – žuta, 120 – zelena, 180 – plavozelena, 240 – plava, 300 - ružičasta l Zasićenost se opisuje sa 0 -100% – siva boja, 100% - čista (jarka) boja l Osvetljenost se opisuje sa 0 -100% – 0% - crna, 100% - čista svetla boja Uvod u organizaciju računara 10
Primer modela HSB (1) Uvod u organizaciju računara 11
Primer modela HSB (2) Uvod u organizaciju računara 12
Primer modela HSB (3) Uvod u organizaciju računara 13
HSB i RGB l Ton određuje odnos dve najizraženije RGB komponente: otklon = H 0 = 60 * (B 2 -B 3) / (B 1 -B 3) H = vrednost za kom. 1 + otklon prema vrednosti kom. 2 l Zasićenost određuju najintenzivnija i najslabija RGB komponenta: S = (B 1 -B 3) / B 1 l Osvetljenost određuje najintenzivnija komponenta RGB: B = B 1 / raspon Uvod u organizaciju računara 14
Primer RGB – HSB l RGB = (200, 175) -> B 1 = 200, B 2 = 175, B 3 = 100 l H 0 = 60 * 75 / 100 = 45 H(R) = 360, H(B) = 240 H = H(R) – H 0 = 315 l. S = 100 / 200 = 50% l B = 200 / 256 = 78. 125% Uvod u organizaciju računara 15
Predstavljanje slike l Slika se u digitalnim sistemima predstavlja matricom tačaka - piksela l Parametri predstavljanja su – rezolucija – dinamički raspon Uvod u organizaciju računara 16
Rezolucija l 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 17
Dinamički raspon određuje preciznost predstavljanja pojedinačnih piksela l Izražava se brojem različitih podržanih nijansi svake hromatske komponente svetlosti l – 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 18
Osetljivost ljudskog oka l Ljudsko oko je u stanju da raspozna oko 350000 boja – nešto je osetljivije prema nijansama zelene boje Uvod u organizaciju računara 19
Dinamički raspon – RGB l Uobičajeni modeli 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 20
Dinamički raspon – RGB (2) l Uobičajeni modeli pri obradi su – 30 bita – po 10 bita (1024) – 36 bita – po 12 bita (4096) – 48 bita – po 16 bita (65536) l 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 21
Zapisivanje slike l Zapis slike se obično sastoji od – zaglavlja – podataka koji opisuju • • širinu visinu dinamički raspon detalje zapisa sadržaja slike – sadržaja slike Uvod u organizaciju računara 22
Veličina zapisa slike l Bez kompresije za sliku je potrebno S*V*B/8 bajtova, gde je – – l 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 23
Veličina zapisa slike (2) l Pri pripremi za štampu, veličina slike se procenjuje kao: S*V*R*R*B / 8 • • l 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 24
Veličina zapisa slike (3) l Na primer – 13 cm * 10 cm * 30 ppcm * 24 b /8 = 343 KB – 28 cm * 20 cm * 120 ppcm *24 b /8 = 23 MB Uvod u organizaciju računara 25
Kompresija slike l 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 26
Metodi kompresije l Metodi kompresije se dele na dve osnovne kategorije – metodi kompresije bez gubitka informacija – metodi kompresije sa gubitkom informacija Uvod u organizaciju računara 27
Kompresija bez gubitka l 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 28
Kompresija bez gubitka (2) l Neki od formata za zapisivanje slika: – BMP – GIF – TIF – PNG l Primeri. . . Uvod u organizaciju računara 29
Kompresija sa gubitkom Počivaju na specifičnim algoritmima koji su projektovani upravo za rad sa slikama l Opisuju delove slike nekim matematočkim modelom sa izabranom preciznošću aproksimacije l Preciznost aproksimacije se obično može konfigurisati l – veća preciznost – manja kompresija – manja preciznost – veća kompresija Uvod u organizaciju računara 30
Model kompresije sa gubitkom l 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 l Zato se često primenjuje model boja čije komponente kvalitativno opisuju svetlost: l – HSB, YUV, HLS, . . . Uvod u organizaciju računara 31
Primeri slika sa različitim kompresijama. . . Uvod u organizaciju računara 32
- Slides: 32