Для хранения растрового изображения размером 128x128 пикселей используется 8 кбайт памяти

Обновлено: 02.07.2024

Я создаю пошаговую игру и использую GameCenter для ее обработки. В какой-то момент я хочу отправить небольшую картинку/значок в matchData для матча. Однако этот запрос не имеет ничего общего с Game Center, но, поскольку matchData Game Center составляет MAX 64 КБ, я хотел бы знать, как узнать, сколько места МОЖЕТ занимать изображение, когда оно имеет размер x * x. Я уже протестировал несколько значков/изображений, и они сильно различаются по размеру файла. Два изображения, оба размером 128x128 пикселей, одно 13 КБ, другое 34 КБ. Я думаю, что у них было разное «разрешение» или что-то в этом роде (пиксели на дюйм?), а также я предполагаю, что некоторые цвета «больше», чем другие, но я хотел бы знать, как узнать, насколько большим я должен ОЖИДАТЬ файлов (всегда предполагайте худшее, верно?). Я уже сделал инструмент обрезки, чтобы изображение всегда было 128x128, есть ли способ узнать, насколько большим (в байтах) МОЖЕТ быть изображение 128x128? И если у них есть "разрешение" в миллион, как я могу уменьшить его программно? (Заметьте, я совершенно не знаю, что это за "разрешение" на самом деле)

С учетом того, что белый цвет имеет код RGB 255 255 255, где 255 на самом деле является целым байтом, будет ли это означать, что полностью белое изображение размером 128 x 128 пикселей (16 384 пикселя) использует три байта (R, G, B) на белый пиксель( всего=49,2кб)? Я, очевидно, предполагаю, что НЕТ, так как полностью черное изображение будет иметь общий размер 0b. И что это за «разрешение», которое часто равно 72, что это значит? Я использовал UIImageJPEGRepresentation(image, 1.0f); чтобы поместить изображения в NSData до сих пор, и я пробовал другие значения, например 0.1f .

Дополнительный вопрос:

Здесь я заметил странное поведение:

Если я изменю первое преобразование на 1,0 вместо 0,1, оно также распечатает 34 КБ . Я не конвертирую из 0.1 в 1.0? Это как-то возвращает качество? Или это только указатели, и на самом деле ничего не происходит? Я пытался отобразить изображения и не вижу никакой разницы между ними, так что либо они не отображаются, либо происходит что-то странное.

Этот калькулятор размера файла изображения поможет вам оценить размер файла несжатого растрового изображения при условии, что вы знаете разрешение изображения и его разрядность.

В этом калькуляторе вы узнаете, что такое файл изображения, что такое битовая глубина и чем отличается растровое изображение от векторного. Мы также покажем вам, как самостоятельно рассчитать размер файла изображения и как его объединение с аудиофайлом создает видеофайл. Продолжайте читать, чтобы узнать больше.

Что такое файл изображения?

Файл изображения — это цифровое представление изображения, и мы можем отобразить его на экране, таком как монитор компьютера или экран мобильного телефона. Файлы изображений содержат данные об атрибутах изображения, таких как присутствующие в нем цвета, интенсивность яркости и контрастности и многое другое. Эти данные хранятся в том, что мы называем битами. Подробнее о битах и ​​компьютерных файлах можно узнать в разделе «Размеры компьютерных файлов» нашего калькулятора времени загрузки.

Файлы изображений могут иметь множество различных форматов, которые мы можем сгруппировать в две категории: растровые и векторные изображения. Файл растрового изображения содержит массив пикселей различных цветов, расположенных в сетке для формирования изображения. Пиксели — это крошечные точки, очень похожие на маленькие стежки X в схеме вышивки крестом, как показано на сравнительном рисунке ниже.

Иллюстрация показывает изображение со вставкой с изображением пикселей в нем и дизайн вышивки крестом со вставкой с изображением его отдельных стежков X ». ширина=

Изображения с большим количеством пикселей, как правило, показывают больше деталей и более высокое качество, особенно при попытке увеличить это изображение. Растровое изображение с большим количеством пикселей или разрешением позволяет нам значительно увеличить изображение, прежде чем мы начнем видеть отдельные пиксели, из которых оно состоит.

С другой стороны, векторные изображения состоят из таких атрибутов, как кривые, пути, формы, толщина линий или штрихов, цвета и т. д., которые хранятся в формулах или уравнениях. В отличие от растровых изображений, которые хранят данные для каждого пикселя изображения, векторные изображения хранят данные в виде компиляции этих уравнений, представляющих каждый из указанных атрибутов. Вы можете думать об этом как о списке математических уравнений, которые мы можем изобразить на декартовой плоскости. Отображение векторного изображения похоже на построение графика этих уравнений на декартовой плоскости каждый раз, когда мы открываем файл изображения. Эти «графики» также обновляются каждый раз, когда мы масштабируем или масштабируем векторное изображение, благодаря чему мы всегда видим плавные линии и кривые с одинаковыми цветами и деталями.

Однако этот калькулятор размера файла изображения может определять размеры файлов только растровых изображений.Атрибуты векторного изображения могут невероятно сильно различаться, точно так же, как вы можете выразить математический график с помощью множества различных математических уравнений. Также стоит отметить, что этот калькулятор размера файла изображения определяет только размеры файлов несжатых изображений. Однако с помощью этого калькулятора можно даже приблизительно определить размер сжатого файла изображения, если известна результирующая разрядность файла изображения.

Размеры файлов изображений

Два параметра определяют размер файла растрового изображения: количество пикселей в изображении и битовая глубина каждого пикселя. Чтобы определить размер файла растрового изображения, мы должны перемножить эти переменные. Каждый пиксель растрового изображения обычно занимает от 1 до 8 бит для черно-белых изображений и от 8 до 64 бит для цветных изображений. И чем больше пикселей в изображении, тем больше данных оно хранит и тем больше размер его файла.

Выборка — это получение информации об изображении и попытка точного представления его в цифровой форме с точки зрения пикселей. Мы также можем сделать это со звуками, при этом мы записываем различные значения частоты и амплитуды для создания цифрового аудиофайла. Вы можете узнать больше о сэмплировании с помощью нашего калькулятора размера аудиофайла (см. ссылку в начале этой статьи).

Как рассчитать размер файла изображения?

Теперь, когда мы знаем, что такое битовая глубина и какое значение имеют пиксели при определении размера файла изображения, давайте рассмотрим пример, чтобы понять, как вычислять размеры файла изображения. Для нашего примера возьмем изображение размером, скажем, 640 пикселей (ширина) на 480 пикселей (высота) с глубиной цвета 24 бита. Чтобы определить количество пикселей этого изображения, мы умножаем размеры изображения в пикселях. Это похоже на получение площади прямоугольника, но на этот раз в пикселях:

количество пикселей = ширина изображения в пикселях * высота изображения в пикселях

количество пикселей = 640 пикселей * 480 пикселей

количество пикселей = 307 200 пикселей

Когда речь идет о большом количестве пикселей или разрешений, мы часто можем видеть "MP", что означает "мегапиксели". Мегапиксель — это единица измерения, равная одному миллиону пикселей. Что касается нашего рассчитанного количества пикселей, мы также можем сказать, что рассматриваемое нами изображение имеет размер примерно 0,3 мегапикселя. Продолжая наши расчеты, мы можем определить размер файла нашего изображения следующим образом:

размер файла изображения = количество пикселей * битовая глубина

Размер файла изображения = 307 200 пикселей * 24 бита на пиксель

размер файла изображения = 7 372 800 бит

Размер файла изображения = 7 372 800 бит * (1 байт / 8 бит) * (1 килобайт / 1000 байт)

размер файла изображения = 921,6 КБ (килобайт)

Обратите внимание, что рассчитанный нами размер файла изображения является лишь оценкой фактического размера описанного файла изображения. К компьютерным файлам обычно прикрепляются другие данные, включая, помимо прочего, дату создания файла, имя создателя и т. д. Но пока, в качестве оценки размера файла изображения, мы можем сказать, что он составляет около 921,6 КБ. В нашем примере выше мы также использовали десятичную систему СИ для преобразования размера данных, где 1000 байт эквивалентны 1 килобайту. Вы можете узнать больше об этом в нашем калькуляторе времени загрузки.

Хотите узнать больше?

Если вы хотите изучить размеры файлов и единицы измерения, используемые в цифровых файлах, вы можете воспользоваться нашим конвертером байтов. Там вы можете вводить размеры файлов и видеть их значение в других единицах размера файлов одновременно.

Этот документ служит начальным введением в растровые изображения, поскольку они используются в компьютерной графике.

Определение

Растровые изображения определяются как регулярная прямоугольная сетка ячеек, называемых пикселями, каждый пиксель содержит значение цвета. Они характеризуются всего двумя параметрами: количеством пикселей и информативностью (глубина цвета) на пиксель. К растровым изображениям применяются и другие атрибуты, но они являются производными от этих двух основных параметров.

Обратите внимание, что растровые изображения всегда ориентированы горизонтально и вертикально. Пиксели следует считать квадратными, хотя на практике они могут иметь другие соотношения сторон.
В большинстве случаев растровые изображения используются для представления изображений на компьютере. Например, следующее растровое изображение имеет 397 пикселей по горизонтали и 294 пикселя по вертикали, и каждый пиксель содержит значение серого из 256 возможных оттенков серого.

Цветовая "глубина"

Каждый пиксель растрового изображения содержит определенную информацию, обычно интерпретируемую как информация о цвете. Информационное содержание всегда одинаково для всех пикселей в конкретном растровом изображении. Количество информации о цвете может быть любым, которое требуется приложению, но есть некоторые стандарты, основные из которых описаны ниже.

1 бит (черно-белое)

Это наименьший возможный информационный контент, который может храниться для каждого пикселя. Полученное растровое изображение называется монохромным или черно-белым.Пиксели с 0 считаются черными, пиксели с 1 — белыми. Обратите внимание, что хотя возможны только два состояния, их можно интерпретировать как любые два цвета: 0 соответствует одному цвету, 1 — другому цвету.

8-битные оттенки серого

В этом случае каждый пиксель занимает 1 байт (8 бит) памяти, что приводит к 256 различным состояниям. Если эти состояния отображаются на шкале оттенков серого от черного к белому, растровое изображение называется изображением в градациях серого. По соглашению 0 обычно черный, а 255 белый. Уровни серого — это числа между ними, например, в линейной шкале 127 соответствует уровню серого 50 %.

В любом конкретном приложении диапазон значений серого может быть любым. Чаще всего уровни 0–255 сопоставляются со шкалой 0–1, но некоторые программы сопоставляют их со шкалой 0–65535 (см. спецификацию цветов Apple). системы в качестве примера).

Это следующий шаг по сравнению с 8-битным серым, теперь каждому красному, зеленому и синему компонентам выделяется 8 бит. В каждом компоненте значение 0 относится к отсутствию вклада этого цвета, 255 относится к полностью насыщенному вкладу этого цвета. Поскольку каждый компонент имеет 256 различных состояний, всего возможно 16777216 цветов.

Идея цветового пространства RGB является фундаментальной концепцией компьютерной графики. В пространстве RGB любой цвет представлен точкой внутри цветового куба с ортогональными осями r,g,b.

Обратите внимание, что значения серого образуют прямую линию от черного к белому вдоль диагонали куба, r = g = b.

8-битный индексированный цвет

Индексированный цвет — это более экономичный способ хранения цветных растровых изображений без использования 3 байтов на пиксель. Как и в 8-битных серых растровых изображениях, с каждым пикселем связан один байт, только теперь значение в этом байте больше не является значением цвета, а является индексом в таблице цветов, называемой палитрой или таблицей цветов.

Существует ряд интересных атрибутов такой системы индексации цветов. Если в изображении меньше 256 цветов, то это растровое изображение будет того же качества, что и 24-битное растровое изображение, но оно может храниться с одной третью данных. Интересных цветовых и анимационных эффектов можно добиться, просто изменив палитру. Это немедленно изменяет внешний вид растрового изображения, а при тщательном проектировании может привести к преднамеренным изменениям внешнего вида растрового изображения.

Распространенной операцией, которая уменьшает размер больших 24-битных растровых изображений, является преобразование их в индексированные цвета с оптимизированной палитрой, то есть палитрой, которая наилучшим образом представляет цвета, доступные в растровом изображении.

4-битный индексированный цвет

Это идентично 8-битному цвету, за исключением того, что теперь для индекса используется только половина байта, 4 бита. Это поддерживает таблицу до 16 цветов.

Обычно это то же самое, что и 24-битный цвет, но с дополнительным 8-битным растровым изображением, известным как альфа-канал. Этот канал можно использовать для создания замаскированных областей или представления прозрачности.

Как правило, это прямая система с 5 битами на компонент цвета и 1 битным альфа-каналом.

Разрешение

Разрешение — это атрибут растрового изображения, который необходим при визуальном просмотре или печати растровых изображений, поскольку пиксели сами по себе не имеют явных размеров. Разрешение обычно указывается в пикселях на дюйм, но может быть выражено в любой другой единице измерения. В большинстве процессов печати используются единицы измерения пикселей на дюйм (DPI) по историческим причинам. На устройствах с nn прямоугольными пикселями разрешение может быть указано двумя числами: горизонтальное и вертикальное разрешение.

Концепция независимости разрешения от информационного содержания растрового изображения очень важна, поскольку при постоянной глубине цвета информационное содержание между различными растровыми изображениями связано только с количеством пикселей по вертикали и горизонтали. Однако качество при отображении или печати растрового изображения зависит от разрешения. Поскольку разрешение определяет размер пикселя, его также можно использовать для изменения размера всего изображения.

В качестве примера рассмотрим одно растровое изображение размером 200 пикселей по горизонтали и 100 пикселей по вертикали. Если бы это растровое изображение было напечатано с разрешением 100 точек на дюйм, оно имело бы размеры 2 дюйма на 1 дюйм. Однако если тот же растровый рисунок был напечатан с разрешением 200 точек на дюйм, его размеры будут составлять всего 1 дюйм на полдюйма.

Всякий раз, когда растровое изображение отображается на мониторе компьютера, необходимо учитывать разрешение. Большинство компьютерных мониторов имеют диапазон разрешения от 60 точек на дюйм для низкого разрешения до 120 точек на дюйм для дисплеев с высоким разрешением. Как и в случае с печатными материалами, чем выше разрешение, тем менее очевидна пиксельная природа растрового изображения.

В качестве еще одного примера, следующие два изображения идентичны по информационному содержанию, однако они имеют разное разрешение и, следовательно, разные размеры в пикселях. Меньшее — 80DPI, большее — 30DPI. Пиксели гораздо более заметны в увеличенной версии.

Это еще не все, что касается представления растровых изображений на физических устройствах, поскольку разные устройства имеют разные возможности глубины цвета.

Преобразование глубины цвета.

Очень часто необходимо представить растровое изображение с одной глубиной цвета на устройстве с различными возможностями глубины цвета. Конечно, если целевое устройство имеет лучший цвет, чем растровое изображение, тогда нет проблем, поскольку растровое изображение может быть точно представлено. В обратной ситуации, когда адресат имеет другие и более низкие возможности, растровое изображение должно быть преобразовано во что-то, что дает наилучшее возможное представление.

В качестве примера рассмотрим проблему представления изображений в оттенках серого на монохромных (черно-белых) устройствах. Это достигается за счет использования переменного количества черных и белых пикселей для представления уровня серого. К счастью, черно-белое устройство обычно имеет гораздо более высокое разрешение, чем растровое изображение, поэтому для создания аппроксимации оттенков серого доступно несколько пикселей. Предположим, что растровое изображение в оттенках серого с разрешением 75 точек на дюйм будет отображаться на черно-белом принтере с разрешением 300 точек на дюйм. Существует матрица из черно-белых пикселей 4 x 4, которую можно использовать для представления каждого пикселя в оттенках серого.

Существует ряд методов, которые можно использовать для формирования соответствующего расположения черных и белых пикселей, один из которых называется дизерингом. Даже при использовании дизеринга существует множество возможных алгоритмов для определения расположения пикселей с дизерингом. Ниже показано изменение уровня серого с соответствующими черно-белыми примерами дизеринга (значительно увеличенными) с использованием шаблонного и диффузионного дизеринга.

Как уже упоминалось, существуют другие методы преобразования растровых изображений с высокой глубиной цвета в растровые изображения с меньшей глубиной цвета, но с более высоким разрешением. Такой метод, используемый в полиграфии, называется растрированием. Экранирование здесь обсуждаться не будет, за исключением того, что оно аппроксимирует уровни серого с помощью объектов разного размера (размер объекта пропорционален уровню серого). Объекты расположены в регулярной матрице, расположенной под некоторым углом к ​​горизонтали. Наиболее часто используемыми объектами изображения являются точки, линии и прямоугольники. Ниже показано изменение уровня серого с соответствующими черно-белыми примерами растрирования (сильно увеличенными) с использованием точечных и линейных растровых изображений.

Приведенное выше обсуждение и примеры преобразования глубины цвета относятся к изображениям в оттенках серого. Преобразование изображений с высокой глубиной цвета в изображения с низкой глубиной цвета не отличается по своей концепции. Как правило, процесс выполняется трижды, по одному для каждого компонента цвета.

Хранилище растровых изображений

Самый простой способ хранения растрового изображения — просто перечислить информацию о растровом изображении байт за байтом, строка за строкой. Файлы, сохраненные этим методом, часто называют файлами RAW. Объем дискового пространства, необходимый для любого растрового изображения, легко подсчитать, учитывая размеры растрового изображения (N x M) и глубину цвета в битах (B). Формула для размера файла в килобайтах:

где N и M — количество пикселей по горизонтали и вертикали, B — количество битов на пиксель. В следующей таблице показаны размеры файлов некоторых типов растровых изображений, если они хранятся в формате RAW.

Как видно из этой таблицы, большие 24-битные изображения приводят к очень большим файлам, поэтому сжатие становится важным. Существует большое количество форматов файлов, используемых для хранения сжатых растровых изображений, от самых простых до очень сложных. Сложные форматы существуют из-за очень больших файлов растровых изображений, которые существовали бы, если бы не использовалось сжатие. Существует две широкие категории форматов сжатых файлов: форматы без потерь (отлично сохраняют растровые изображения) и форматы с потерями. Ниже показана основная иерархия методов сжатия.

Самый грубый способ уменьшить размер растровых файлов — уменьшить информацию о цвете. Это называется уменьшением битов или квантованием. Например, можно преобразовать 24-битные растровые изображения в 8-битные индексированные растровые изображения, используя сглаживание для имитации потерянных цветов. Наиболее распространенным форматом с потерями на сегодняшний день является JPEG, описание того, как он работает, выходит далеко за рамки этого обсуждения. Его главное преимущество заключается в том, что он может предложить гораздо лучшую степень сжатия, чем форматы без потерь. Например, рассмотрим следующее растровое изображение, исходный размер которого составляет 500 x 350 пикселей при 24-битном цвете. Используя приведенную ранее формулу, размер несжатого файла составляет 500 x 350 x 24/8/1024 = 513 КБ

Сохраненный в оттенках серого (уменьшение битовой глубины) файл имеет размер 171 КБ (в 3 раза меньше), сохраненный и сжатый с использованием RLE — 388 КБ (75 % от исходного), сохраненный с использованием сжатия LZW — 188 КБ (36 % от исходного ), сохраненный в формате JPEG, составляет 30 КБ (коэффициент сжатия 17:1).
Ниже приводится описание простейшего метода сжатия без потерь, называемого кодированием длин серий (RLE), который используется с хорошим эффектом для растровых изображений, содержащих всего несколько цветов. Рассмотрим следующее маленькое 8-битное изображение размером 17 x 10 пикселей.

Если бы это было сохранено в формате RAW, потребовалось бы 16 байтов на строку для всех 10 строк. Однако первые две строки имеют одинаковый уровень, поэтому более эффективно просто сохранять количество одинаковых цветов в серии вместе с цветом серии. Для первых двух строк вместо 16 байт требуется всего по 2 байта на каждую.

В необработанном формате первые три строки будут

При использовании кодирования длин серий первые три строки будут

Хотя в реальных реализациях RLE задействовано больше деталей, чем описано здесь, это основной принцип кодирования длин серий. Чтобы RLE достигла некоторой степени сжатия, должны быть прогоны одного и того же цвета, по этой причине он вряд ли будет полезен для цветных изображений, таких как 24-битные фотографии.

Между количеством цветов, придаваемых растровой точке, и количеством информации, которое необходимо выделить для хранения цвета точки, существует зависимость, определяемая соотношением (формула Р. Хартли):


где

I- количество информации

N количество цветов, присвоенных точке.

Таким образом, если для точки изображения задано количество цветов N= 256, то количество информации, необходимое для ее хранения (глубина цвета) в соответствии с формулой Р. Хартли, будет равно до I= 8 бит.

Компьютеры используют различные режимы графического отображения для отображения графической информации. Здесь следует отметить, что помимо графического режима работы монитора существует еще и текстовый режим, при котором экран монитора условно разбит на 25 строк по 80 символов в строке. Эти графические режимы характеризуются разрешением экрана монитора и качеством цвета (глубиной цвета).

Для реализации каждого из графических режимов экрана монитора необходим определенный информационный объем видеопамяти компьютера (V), который определяется из соотношения


где

ТО- количество точек изображения на экране монитора (К=А Б)

НО- количество горизонтальных точек на экране монитора

IN- количество точек по вертикали на экране монитора

I– количество информации (глубина цвета), т.е. количество бит на пиксель.


Так, если экран монитора имеет разрешение 1024 на 768 пикселей и палитру, состоящую из 65536 цветов, то

глубина цвета будет равна I = log 2 65 538 = 16 бит,

количество пикселей изображения будет равно K = 1024 x 768 = 786432

Требуемый информационный объем видеопамяти в соответствии будет равен V = 786432 16 бит = 12582912 бит = 1572864 байт = 1536 КБ = 1,5 МБ.

Файлы, созданные на основе растровой графики, предполагают хранение данных о каждой отдельной точке изображения. Отображение растровой графики не требует сложных математических расчетов, достаточно получить данные о каждой точке изображения (ее координаты и цвет) и отобразить их на экране монитора компьютера.

Выбирая цветы, каждый человек задумывается о том, сколько цветов должно быть в букете. Ведь кроме вида и оттенка растений большую роль в букете играет их количество. С помощью специальных разработок ученым удалось выяснить, что уже в V-VI веках до нашей эры наблюдалась определенная числовая символика. Этот факт говорит о том, что цифры имеют давно проверенное значение, поэтому к количеству цветов для подарка стоит отнестись серьезно.

Четные и нечетные числа

Согласно древним славянским традициям, четное количество цветов в букете имеет траурное значение и заряжает букет негативной энергией.

Поэтому на похороны, на могилы или памятники везут парную сумму. А вот жители восточных, европейских стран и США имеют на этот счет совершенно иную точку зрения. Их четное количество является символом удачи, счастья и любви.

Самое счастливое число в немецком букете – восемь, несмотря на то, что оно четное.

В США чаще всего дарят вместе 12 цветов. Жители Токио спокойно отреагируют, если вы подарите им по 2 цветка, главное не 4 - эта цифра считается для них символом смерти.

У японцев вообще свой язык растений, и каждое число имеет свое значение. Например, одна роза — это знак внимания, три — уважения, пять — любви, семь — страсти и обожания, девять — преклонения. Японцы преподносят букет из 9 цветов своим кумирам, а из 7 – любимым женщинам.В нашей стране также можно дарить четное количество растений, если их больше 15 в одном наборе.

Язык цветов

Мало кто знает, что язык цветов определяет количество бутонов в букете. Этот язык нужно знать и учитывать тому, кто делает подарок, чтобы не жалеть о своих поступках в будущем. Неожиданно для получателя имеет значение количество цветов в букете.

О чем говорят цифры

Исключением из правила, запрещающего дарить четное количество цветов, являются розы, их может быть даже два.

Для этих красивых растений существует отдельный язык, определяющий значение каждого из их чисел:

Как подарить девушке розу

Конечно, каждая женщина мечтает хотя бы раз в жизни получить от любимого большое количество роз, которое будет даже сложно сосчитать.

Но не всегда композиция из сотен элитных растений важнее в плане любви к избраннику, чем одна прекрасная красная роза, особенно если ее правильно преподать.

Не стоит заворачивать цветок в обертку, а также добавлять к нему лишние ветки и растения, это только удешевит его внешний вид.

Намного лучше будет смотреться роза, украшенная бархатной или атласной лентой. Иногда можно упаковать в прозрачную обертку, но только без лишнего блеска. То же самое можно сказать и о букете из трех бутонов. Если в наборе более 7 цветов, то их необходимо упаковать и перевязать ленточками, чтобы букет смотрелся красиво и не осыпался.

При заказе печати на упаковках рекомендуется наносить простые изображения для исполнения не более чем в один-три цвета. Стоит отметить, что при создании макета хорошим дизайнером это никак не отразится на качестве и восприятии рекламной информации, предоставляемой потребителем, а кроме того, уменьшит стоимость и сроки изготовления заказа. Также следует учитывать возможность комбинирования цветов в технологическом плане и подбирать соответствующее оборудование. Ведь не все наносимые изображения геометрически независимы друг от друга, часто некоторые цвета жестко связаны между собой и их нужно стыковать.

Если вам все же нужен рисунок с большим количеством разных цветов, то лучше использовать специальное оборудование, позволяющее выполнять полноцветную печать на пакетах. Принцип таких машин – наличие УФ-сушки, так как для полноцветной печати можно использовать только УФ-отверждаемые краски. Конечно, эта технология подразумевает не только высокую стоимость нанесения полноцветных изображений на упаковку, но и печать более крупных точек, поэтому не стоит ожидать такого качества картинки, как на бумаге.

Зайдите практически на любой форум фотографии, и вы обязательно наткнетесь на обсуждение преимуществ файлов RAW и JPEG. Одной из причин, по которой некоторые фотографы предпочитают формат RAW, является большая битовая глубина (глубина цвета)*, содержащаяся в файле. Это позволяет делать фотографии более высокого технического качества, чем то, что вы можете получить из файла JPEG.

*Битглубина(разрядность), или цветглубина(глубина цвета, по-русски это определение чаще используется) — количество битов, используемых для представления цвета при кодировании одного пикселя растровой графики или видеоизображения. Часто выражается в битах на пиксель (bpp). Википедия

Что такое глубина цвета?

Компьютеры (и устройства, управляемые встроенными компьютерами, такие как цифровые зеркальные камеры) используют двоичную систему. Двоичная нумерация состоит из двух цифр — 1 и 0 (в отличие от десятичной системы, включающей 10 цифр). Одна цифра в двоичной системе называется «бит» (англ. «бит», сокращение от «двоичная цифра», «двоичная цифра»).


Максимально возможное восьмибитное число – 1 111 1111, или 255 в десятичном формате. Это важное число для фотографов, поскольку оно присутствует во многих программах обработки изображений, а также в старых дисплеях.

Цифровая съемка

Каждый из миллионов пикселей на цифровой фотографии соответствует элементу (также называемому "пикселем") на датчике (массиве датчиков) камеры. Эти элементы при воздействии света генерируют небольшой электрический ток, который измеряется камерой и записывается в файл JPEG или RAW.

Файлы JPEG

Файлы JPEG записывают информацию о цвете и яркости для каждого пикселя в виде трех восьмизначных чисел, по одному для красного, зеленого и синего каналов (это те же самые цветовые каналы, которые вы видите при построении цветовой гистограммы в Photoshop). или на камеру).


Этот градиент был сохранен в 24-битном файле (8 бит на канал), что достаточно для передачи мягких цветовых градаций.


Этот градиент был сохранен как 16-битный файл. Как видите, 16 бит недостаточно для передачи мягкого градиента.

RAW-файлы

Файлы RAW назначают больше битов каждому пикселю (большинство камер имеют 12- или 14-битные процессоры). Больше битов означает больше чисел и, следовательно, больше тонов на канал.

Это не означает большее количество цветов — файлы JPEG уже могут записывать больше цветов, чем может воспринять человеческий глаз. Но каждый цвет сохраняется с гораздо более тонкой градацией тонов. В этом случае говорят, что изображение имеет большую глубину цвета. В таблице ниже показано, как битовая глубина соотносится с количеством оттенков.


Обработка внутри камеры

постобработка

Файл RAW отличается от JPEG тем, что содержит все данные, полученные датчиком камеры в течение периода экспозиции. Когда вы обрабатываете файл RAW с помощью программного обеспечения для преобразования RAW, программное обеспечение выполняет преобразование, аналогичное тому, что делает внутренний процессор камеры при съемке в формате JPEG. Разница в том, что вы задаете параметры внутри используемой вами программы, а те, что заданы в меню камеры, игнорируются.

Преимущество дополнительной разрядности файла RAW становится очевидным при постобработке. Файл JPEG стоит использовать, если вы не собираетесь выполнять какую-либо постобработку, а вам нужно просто установить экспозицию и все остальные настройки во время съемки.

Однако на самом деле большинству из нас хочется внести хотя бы несколько корректировок, даже если это просто яркость и контрастность. И это как раз тот момент, когда файлы JPEG начинают уступать. Благодаря меньшему количеству информации на пиксель при настройке яркости, контрастности или цветового баланса можно визуально разделить оттенки.

Результат наиболее заметен в областях с плавными и длинными переходами оттенков, например на голубом небе. Вместо мягкого градиента от светлого к темному вы увидите наслоение цветных полос. Этот эффект также известен как постеризация. Чем больше вы настраиваете, тем больше это проявляется на изображении.

С файлом RAW вы можете значительно изменить цветовой оттенок, яркость и контрастность, прежде чем заметите ухудшение качества изображения. Он также позволяет выполнять некоторые функции конвертера RAW, такие как настройка баланса белого и восстановление «переэкспонированных» областей (восстановление засветки).


Эта фотография была взята из файла JPEG. Даже при таком размере видны полосы на небе в результате постобработки.


При ближайшем рассмотрении на небе виден эффект постеризации. Работа с 16-битным файлом TIFF может устранить или, по крайней мере, свести к минимуму эффект полос.

16-битные файлы TIFF

Однако, если вы планируете выполнять постобработку в Photoshop, рекомендуется сохранить изображение как 16-битный файл. В этом случае изображение, полученное с 12- или 14-битного сенсора, будет «растянуто», чтобы заполнить 16-битный файл. После этого вы можете поработать над ним в Photoshop, зная, что дополнительная глубина цвета поможет вам добиться максимального качества.


Это изображение, которое я сделал с настройкой RAW+JPEG на камеру EOS 350D. Камера сохранила две версии файла: файл JPEG, обработанный процессором камеры, и файл RAW, содержащий всю информацию, записанную 12-битным датчиком камеры.


Здесь вы можете увидеть сравнение правого верхнего угла обработанного файла JPEG и файла RAW. Оба файла были созданы камерой с одинаковыми настройками экспозиции, и единственная разница между ними — глубина цвета. Мне удалось «вытянуть» в JPEG «переэкспонированные» детали, которые не различимы в файле RAW. Если бы я хотел продолжить работу с этим изображением в Photoshop, я мог бы сохранить его как 16-битный файл TIFF, чтобы обеспечить наилучшее качество изображения во время обработки.

Почему фотографы используют JPEG?

Тот факт, что не все профессиональные фотографы постоянно используют формат RAW, ничего не значит. Например, свадебные и спортивные фотографы часто работают с форматом JPEG.

Для свадебных фотографов, которые могут сделать тысячи кадров на свадьбе, это экономит время на постобработке.

Спортивные фотографы используют файлы JPEG, чтобы отправлять фотографии в свои фоторедакторы во время мероприятия. В обоих случаях скорость, эффективность и меньший размер файла формата JPEG делают его логичным для использования.

Глубина цвета на экранах компьютеров

Битовая глубина также относится к глубине цвета, которую способны отображать компьютерные мониторы. Читателю, использующему современные дисплеи, может быть трудно поверить в это, но компьютеры, которыми я пользовался в школе, могли воспроизводить только 2 цвета — белый и черный. «Обязательный» компьютер того времени — Commodore 64, способный воспроизводить целых 16 цветов. По информации из Википедии, продано более 12 единиц этого компьютера.



Компьютер Commodore 64. Фото Билла Бертрама

Файлы HDR

Многие из вас знают, что изображения с расширенным динамическим диапазоном (HDR) создаются путем объединения нескольких версий одного и того же изображения, снятых с разными настройками экспозиции. Но знаете ли вы, что программное обеспечение генерирует 32-битное изображение с более чем 4 миллиардами тональных значений на канал на пиксель — всего лишь скачок по сравнению с 256 тонами в файле JPEG.

Файлы True HDR не могут правильно отображаться на мониторе компьютера или на печатной странице. Вместо этого они обрезаются до 8- или 16-битных файлов с помощью процесса, называемого тональной компрессией, который сохраняет характеристики исходного изображения с высоким динамическим диапазоном, но позволяет воспроизводить его на устройствах с узким динамическим диапазоном.

Заключение

Пиксели и биты — это основные элементы для создания цифрового изображения. Если вы хотите получить максимально возможное качество изображения с камеры, вам необходимо понимать концепцию глубины цвета и причины, по которым формат RAW обеспечивает наилучшее качество изображения.

Решение задач по кодированию графической информации.

Растровая графика.

Векторная графика.

Введение

Данное электронное пособие содержит группу заданий по теме «Кодирование графической информации». Коллекция заданий разделена на типы заданий по заданной теме. Каждый вид заданий рассматривается с учетом дифференцированного подхода, т. е. рассматриваются задания минимального уровня (оценка «3»), общего уровня (оценка «4»), продвинутого уровня (оценка «5»). Данные задания взяты из различных учебников (список прилагается). Подробно рассматриваются решения всех задач, даются методические рекомендации по каждому типу задач, дается краткий теоретический материал. Для удобства руководство содержит ссылки на закладки.

Растровая графика.

<р>1. Определение объема видеопамяти.

<р>2. Определение разрешения экрана и настройка графического режима.

1. Определение объема видеопамяти

В задачах этого типа используются следующие понятия:

· объем видеопамяти

· графический режим,

· глубина цвета,

· разрешение экрана,

Во всех подобных задачах нужно найти ту или иную величину.

Видеопамять - это специальная оперативная память, в которой формируется графическое изображение. Другими словами, чтобы картинка попала на экран монитора, ее надо где-то хранить. Вот для чего нужна видеопамять. Чаще всего его значение составляет от 512 Кб до 4 Мб для лучших ПК с 16,7 млн ​​цветов.

Объем видеопамяти рассчитывается по формуле: V=I*X*Y, где I — глубина цвета одной точки, x,Y — размеры экрана по горизонтали и вертикали (произведение x и y — разрешение экрана) .

Экран дисплея может работать в двух основных режимах: текстовом и графическом.

В графическом режиме экран делится на отдельные светящиеся точки, количество которых зависит от типа дисплея, например 640 по горизонтали и 480 по вертикали. Светящиеся точки на экране обычно называют пикселями, их цвет и яркость могут различаться. Именно в графическом режиме все сложные графические изображения, созданные компьютером, появляются на экране компьютера. специальные программы, управляющие настройками каждого пикселя на экране. Графические режимы характеризуются такими показателями, как:

- разрешение (количество точек, с которым изображение воспроизводится на экране) - в настоящее время типовые уровни разрешения составляют 800*600 точек или 1024*768 точек. Однако для мониторов с большой диагональю можно использовать разрешение 1152*864 пикселей.

- глубина цвета (количество бит, используемое для кодирования цвета точки), например, 8, 16, 24, 32 бита. Каждый цвет можно рассматривать как возможное состояние точки, Тогда количество отображаемых на экране монитора цветов можно рассчитать по формуле K=2 I, где K- количество цветов I– глубина цвета или разрядность.

Кроме вышеперечисленных знаний, учащийся должен иметь представление о палитре:

- палитра (количество цветов, которые используются для воспроизведения изображения), например 4 цвета, 16 цветов, 256 цветов, 256 оттенков серого, 216 цветов в режиме High color или 224, 232 цвета в режиме True цветовой режим.

Учащийся также должен знать взаимосвязь между единицами информации, уметь переводить из мелких единиц в более крупные, Кбайты и Мбайты, пользоваться обычным калькулятором и Wise Calculator.

Уровень "3"

1. Определить необходимый объем видеопамяти для разных графических режимов экрана монитора, если известна глубина цвета на одну точку. (2.76)

Глубина цвета (бит на точку)

<р>1. Всего точек на экране (разрешение): 640 * 480 = 307200
2. Требуемый объем видеопамяти V= 4 бит * 307200 = 1228800 бит = 153600 байт = 150 Кб.
3. Аналогично рассчитывается необходимое количество видеопамяти для других графических режимов. При расчетах учащийся использует калькулятор для экономии времени.

Bpp или бит на пиксель обозначает количество бит на пиксель. Количество различных цветов в изображении зависит от глубины цвета или количества битов на пиксель.

Кратко о математике:

Это похоже на игру с двоичными битами.

Сколько чисел может быть представлено одним битом.

Сколько двухбитовых комбинаций можно составить.

Если мы придумаем формулу для расчета общего количества комбинаций, которые можно составить из бит, она будет такой.

бит на пиксель

Где bpp обозначает количество бит на пиксель. Подставьте 1 в формулу, получите 2, подставьте 2 в формулу, получите 4. Она растет экспоненциально.

Количество разных цветов:

Теперь, как мы сказали в начале, количество различных цветов зависит от количества битов на пиксель.

Таблица некоторых битов и их цвета приведены ниже.

В этой таблице показаны различные биты на пиксель и количество цвета, которое они содержат.

Оттенки

Вы можете легко заметить закономерность экспоненциального роста. Знаменитое изображение в оттенках серого имеет 8 бит на пиксель , что означает, что оно содержит 256 различных цветов или 256 оттенков.

Оттенки могут быть представлены как:

shades

Цветные изображения обычно имеют формат 24 бит/пиксель или 16 бит/пиксель.

Мы узнаем больше о других цветовых форматах и ​​типах изображений в руководстве по типам изображений.

Цветовые значения:

Ранее мы видели в учебнике по понятию пикселя, что значение 0 пикселей обозначает черный цвет.

Черный цвет:

Помните, что значение 0 пикселей всегда соответствует черному цвету. Но не существует фиксированного значения, обозначающего белый цвет.

Белый цвет:

Значение, обозначающее белый цвет, можно рассчитать следующим образом:

white_color

В случае 1 бит/пиксель 0 – черный, 1 – белый.

В случае 8 бит/с 0 означает черный, а 255 – белый.

Серый цвет:

Когда вы вычисляете значение черного и белого цвета, вы можете вычислить значение пикселя серого цвета.

Серый цвет на самом деле является средней точкой черного и белого. При этом

В случае 8 бит на пиксель значение пикселя, обозначающее серый цвет, составляет 127 или 128 бит на пиксель (если считать от 1, а не от 0).

Требования к хранению изображений

После обсуждения количества бит на пиксель у нас есть все, что нужно для расчета размера изображения.

Размер изображения

Размер изображения зависит от трех факторов.

  • Количество строк
  • Количество столбцов
  • Количество бит на пиксель

Формула расчета размера приведена ниже.

Размер изображения = количество строк * столбцов * бит/пиксель

Это означает, что если у вас есть изображение, скажем, вот это:

einstein

Предположим, что в нем 1024 строки и 1024 столбца. И поскольку это изображение в градациях серого, оно имеет 256 различных оттенков серого или количество битов на пиксель. Затем подставляя эти значения в формулу, получаем

Размер изображения = количество строк * столбцов * бит/пиксель

Но поскольку это не стандартный ответ, который мы распознаем, мы преобразуем его в наш формат.

Преобразование в байты = 8388608 / 8 = 1048576 байт.

Перевод в килобайты = 1048576 / 1024 = 1024 КБ.

Перевод в мегабайты = 1024/1024 = 1 Мб.

Так рассчитывается размер изображения и сохраняется. Теперь в формуле, если вам задан размер изображения и количество бит на пиксель, вы также можете вычислить строки и столбцы изображения, если изображение квадратное (одинаковые строки и один и тот же столбец).

Читайте также:

Бит на пиксель Количество цветов
1 бит на пиксель 2 цвета
2 бита на пиксель 4 цвета
3 бита на пиксель 8 цветов
4 бита на пиксель 16 цветов
5 бит на пиксель 32 цвета
6 бит на пиксель 64 цвета
7 бит на пиксель 128 цветов
8 бит на пиксель 256 цветов
10 бит на пиксель 1024 цвета
16 бит на пиксель 65536 цветов
24 бит на пиксель 16777216 цветов (16,7 миллиона цветов)
32 бита на пиксель 4294967296 цветов (4294 миллиона цветов)