что такое пространственная дискретизация в информатике
Презентация на тему «Пространственная дискретизация»
Описание презентации по отдельным слайдам:
Информатика – наука, которая изучает процессы хранения, обработки и передачи информации.
Информация – сведения об объектах и явлениях окружающей среды, их параметрах, свойствах и состоянии, уменьшающие неполноту знаний.
Информация по форме представления: числовая; текстовая; графическая; звуковая; видеоинформация.
Графическая информация аналоговая (непрерывная) форма дискретная (цифровая) форма Живописное полотно, цвет которого изменяется непрерывно Изображение, состоящее из отдельных точек разного цвета
Графическое изображение аналоговая форма дискретная форма пространственная дискретизация Изображение разбивается на мелкие точки – пиксели, причем каждый элемент имеет свой цвет растровое изображение
Пространственная дискретизация – процесс преобразования графического изображения из аналоговой формы в дискретную.
Пиксель – минимальный участок изображения, для которого независимым образом можно задать цвет.
Разрешающая способность – характеристика растрового изображения, которая определяется количеством точек по горизонтали и вертикали на единицу длины изображения. Величина разрешающей способности выражается в dpi (dot per inch – точек (пикселей) на дюйм), 1 дюйм = 2,54 см.
Глубина цвета и количество цветов в палитре Глубина цвета, I (битов) Количество цветов в палитре, N 8 28 = 256 16 216 = 65 536 24 224 = 16 777 216
2 4 8 16 32 64 128 256 512 1024 2048 4096 8192 16384 32768 65536 Значение числа n Значение 2 n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
Что такое информатика? Что такое информация? Перечислите виды информации по форме представления. В какой форме может быть представлена графическая информация? Что такое пространственная дискретизация? Что такое пиксель? Что такое разрешающая способность. В чем она выражается? Что такое глубина цвета?
Домашнее задание: 1. Записи в тетрадях учить. 2. стр. 13 задание 1.2, 1.3 письменно.
Курс повышения квалификации
Дистанционное обучение как современный формат преподавания
Курс профессиональной переподготовки
Методическая работа в онлайн-образовании
Курс профессиональной переподготовки
Математика и информатика: теория и методика преподавания в образовательной организации
Ищем педагогов в команду «Инфоурок»
«Описание материала:
«Данный материал выполнен в программе Microsoft PowerPoint 2003, содержит разработку проведения урока в 9 классе на тему «Пространственная дискретизация».
«Презентация поможет учителю подготовиться уроку информатики по данной теме.
«Содержание презентации соответствует параграфу 1.1.1. учебника Николая Дмитриевича Угриновича, 2009 год.
«Материал разработан, основываясь на программе основного общего образования и может быть использован как при подготовке к урокам информатики так и для интегрированных уроков.
Номер материала: 24035122959
Международная дистанционная олимпиада Осень 2021
Не нашли то что искали?
Вам будут интересны эти курсы:
Оставьте свой комментарий
Авторизуйтесь, чтобы задавать вопросы.
Безлимитный доступ к занятиям с онлайн-репетиторами
Выгоднее, чем оплачивать каждое занятие отдельно
На новом «Уроке цифры» школьникам расскажут о разработке игр
Время чтения: 1 минута
В Якутии школьников отправили на дистанционку из-за морозов
Время чтения: 1 минута
Минпросвещения разрабатывает образовательный минимум для подготовки педагогов
Время чтения: 2 минуты
Учителям предлагают 1,5 миллиона рублей за переезд в Златоуст
Время чтения: 1 минута
Попова предложила изменить школьную программу по биологии
Время чтения: 1 минута
Российские адвокаты бесплатно проконсультируют детей 19 ноября
Время чтения: 2 минуты
Подарочные сертификаты
Ответственность за разрешение любых спорных моментов, касающихся самих материалов и их содержания, берут на себя пользователи, разместившие материал на сайте. Однако администрация сайта готова оказать всяческую поддержку в решении любых вопросов, связанных с работой и содержанием сайта. Если Вы заметили, что на данном сайте незаконно используются материалы, сообщите об этом администрации сайта через форму обратной связи.
Все материалы, размещенные на сайте, созданы авторами сайта либо размещены пользователями сайта и представлены на сайте исключительно для ознакомления. Авторские права на материалы принадлежат их законным авторам. Частичное или полное копирование материалов сайта без письменного разрешения администрации сайта запрещено! Мнение администрации может не совпадать с точкой зрения авторов.
Конспект к уроку «Пространственная дискретизация»
Описание презентации по отдельным слайдам:
Пространственная дискретизация Графическая информация может быть представлена в аналоговой или дискретной форме. Примером аналогового представления графической информации может служить живописное полотно, цвет которого изменяется непрерывно, а дискретного — изображение, напечатанное с помощью струйного принтера, состоящее из отдельных точек разного цвета.
Пространственная дискретизация Графические изображения из аналоговой (непрерывной) формы в цифровую (дискретную) преобразуются путем пространственной дискретизации. Пространственную дискретизацию изображения можно сравнить с построением изображения из мозаики (большого количества маленьких разноцветных стекол). Изображение разбивается на отдельные маленькие фрагменты (точки, или пиксели), причем каждый элемент имеет свой цвет (красный, зеленый, синий и т. д.).
Пространственная дискретизация Пиксель — минимальный участок изображения, для которого независимым образом можно задать цвет. В результате пространственной дискретизации графическая информация представляется в виде растрового изображения, которое формируется из определенного количества строк, которые, в свою очередь, содержат определенное количество точек (рис. 1.1).
Разрешающая способность. Важнейшей характеристикой качества растрового изображения является разрешающая способность. Разрешающая способность растрового изображения определяется количеством точек по горизонтали и вертикали на единицу длины изображения.
Разрешающая способность. Чем меньше размер точки, тем больше разрешающая способность (так как больше количество строк и точек в строке) и, соответственно, выше качество изображения. Величина разрешающей способности обычно выражается в dpi (dot per inch — точек на дюйм), т. е. в количестве точек в полоске изображения длиной один дюйм (1 дюйм = 2,54 см).
Разрешающая способность. Пространственная дискретизация непрерывных изображений, хранящихся на бумаге, фото- и кинопленке, может быть осуществлена путем сканирования. В настоящее время все большее распространение получают цифровые фото- и видеокамеры, которые фиксируют изображения сразу в дискретной форме.
Разрешающая способность. Сканирование производится путем перемещения полоски светочувствительных элементов вдоль изображения (рис. 1.2). Первое число является оптическим разрешением сканера и определяется количеством светочувствительных элементов на одном дюйме полоски. Второе число является аппаратным разрешением и определяется количеством «микрошагов», которое может сделать полоска светочувствительных элементов, перемещаясь на один дюйм вдоль изображения.
Глубина цвета. В процессе дискретизации могут использоваться различные палитры цветов, т. е. наборы тех цветов, которые могут принимать точки изображения. Каждый цвет можно рассматривать как возможное состояние точки. Количество цветов N в палитре и количество информации I, необходимое для кодирования цвета каждой точки, связаны между собой и могут быть вычислены по формуле:
Глубина цвета. В простейшем случае (черно-белое изображение без градаций серого цвета) палитра цветов состоит всего из двух цветов (черного и белого). Каждая точка экрана может принимать одно из двух состояний («черная» или «белая»). По формуле (1.1) можно вычислить, какое количество инфорации необходимо, чтобы закодировать цвет каждой точки:
Глубина цвета. Наиболее распространенными значениями глубины цвета при кодировании цветных изображений являются 8, 16 или 24 бита на точку. Зная глубину цвета, по формуле (1.1) можно вычислить количество цветов в палитре (табл. 1.1).
Курс повышения квалификации
Дистанционное обучение как современный формат преподавания
Курс профессиональной переподготовки
Методическая работа в онлайн-образовании
Курс профессиональной переподготовки
Математика и информатика: теория и методика преподавания в образовательной организации
Ищем педагогов в команду «Инфоурок»
Номер материала: ДБ-1456450
Международная дистанционная олимпиада Осень 2021
Не нашли то что искали?
Вам будут интересны эти курсы:
Оставьте свой комментарий
Авторизуйтесь, чтобы задавать вопросы.
Безлимитный доступ к занятиям с онлайн-репетиторами
Выгоднее, чем оплачивать каждое занятие отдельно
На новом «Уроке цифры» школьникам расскажут о разработке игр
Время чтения: 1 минута
Учителям предлагают 1,5 миллиона рублей за переезд в Златоуст
Время чтения: 1 минута
В Осетии студенты проведут уроки вместо учителей старше 60 лет
Время чтения: 1 минута
На базе колледжей создадут программы профориентации
Время чтения: 2 минуты
Минпросвещения разрабатывает образовательный минимум для подготовки педагогов
Время чтения: 2 минуты
ЕСПЧ запретил учителям оскорблять учеников
Время чтения: 3 минуты
Подарочные сертификаты
Ответственность за разрешение любых спорных моментов, касающихся самих материалов и их содержания, берут на себя пользователи, разместившие материал на сайте. Однако администрация сайта готова оказать всяческую поддержку в решении любых вопросов, связанных с работой и содержанием сайта. Если Вы заметили, что на данном сайте незаконно используются материалы, сообщите об этом администрации сайта через форму обратной связи.
Все материалы, размещенные на сайте, созданы авторами сайта либо размещены пользователями сайта и представлены на сайте исключительно для ознакомления. Авторские права на материалы принадлежат их законным авторам. Частичное или полное копирование материалов сайта без письменного разрешения администрации сайта запрещено! Мнение администрации может не совпадать с точкой зрения авторов.
Презентация по теме «Пространственная дискретизация»
Описание презентации по отдельным слайдам:
Человек способен воспринимать и хранить информацию в форме образов (зрительных, звуковых, осязательных, вкусовых и обонятельных). Зрительные образы могут быть сохранены в виде изображений (фотографий, рисунков и т.д.) Можно рисовать на бумаге, холсте, ткани, а можно рисовать на экране компьютера.
Впервые представление данных в графическом виде было реализовано в середине 50-х годов ХХ века для больших ЭВМ, которые применялись в научных и военных исследованиях. В настоящее время графический интерфейс пользователя стал стандартом для программного обеспечения персональных компьютеров. Вероятно, это связано со свойством человеческой психики: наглядность способствует более быстрому пониманию.
На заре своего развития компьютеры не обладали значительными художественными возможностями. В то время на экран можно было выводить только символы (буквы, цифры, специальные знаки). Известен, например, случай, когда компьютер запрограммировали так, что из символов составлялось изображение известной картины Леонардо да Винчи «Монна Лиза».
Шло время, и люди научили компьютер строить простые изображения: точку, прямую линию, окружность. Мониторы в то время существовали только черно-белые и поэтому все построенные компьютером изображения напоминали работы художников-графиков. В отличии от других жанров, например живописи, произведения графиков характеризуются прежде всего четкой прорисовкой линий. Именно поэтому изобразительные возможности компьютеров того времени и стали называть компьютерной графикой.
Виды компьютерной графики Компьютерная графика- область информатики, изучающая методы и свойства обработки изображений с помощью программно-аппаратных средств. растровая векторная фрактальная трёхмерная
Формы представления графической информации АНАЛОГОВАЯ ДИСКРЕТНАЯ
Преобразование графического изображения из аналоговой формы в цифровую (дискретную) называется пространственной дискретизацией. живописное полотно цифровая фотография
Дискретное изображение состоит из отдельных точек лазерный принтер струйный принтер
Пиксель – минимальный участок изображения, для которого независимым образом можно задать цвет. В результате пространственной дискретизации графическая информация представляется в виде растрового изображения.
640 х 480 800 х 600 1024 х 768 1280 х 1024 1600 х 1200 1880 х 1440 X Y Разрешающая способность растрового изображения определяется количеством точек по горизонтали и вертикали на единицу длины изображения
Разрешающая способность Чем больше количество пикселей и чем меньше их размеры, тем лучше выглядит изображение. С увеличением разрешения растут число и точность отображаемых деталей Разрешение 66×80 Разрешение 450×538
1 дюйм=2,54 см Величина разрешающей способности выражается в dpi (dot per inch – точек на дюйм), т.е. количество точек в полоске изображения длиной один дюйм.
В процессе дискретизации используются различные палитры цветов (наборы цветов, которые могут принять точки изображения). Количество информации, которое используется для кодирования цвета точки изображения, называется глубиной цвета. Количество цветов N в палитре и количество информации I, необходимое для кодирования цвета каждой точки, могут быть вычислены по формуле: N=2 I
Глубина цвета 4 бита 24 = 16 цветов Глубина цвета 8 бит 28 = 256 цветов Глубина цвета 24 бита 216 = 16777216 цветов
Глубина цвета (i) Количество отображаемых цветов(N) 8 28= 256 16 (High Color) 216=65 536 24(True Color) 224=16 777 216 32(True Color) 232=4 294 967 296
Пример: Для кодирования черно-белого изображения (без градации серого) используются всего два цвета – черный и белый. По формуле N=2 можно вычислить, какое количество информации необходимо, чтобы закодировать цвет каждой точки: I 2=2 I 2=2 1 I = 1 бит Для кодирования одной точки черно-белого изображения достаточно 1 бита.
1. Растровый графический файл содержит черно-белое изображение с 16 градациями серого цвета размером 10х10 пикселей. Каков информационный объем этого файла? Задачи: Решение: 16 = 2 ; 10*10*4 = 400 бит 2. 256-цветный рисунок содержит 120 байт информации. Из скольких точек он состоит? Решение: 120 байт = 120*8 бит; 265 = 2 (8 бит – 1 точка). 120*8/8 = 120 8 4
Качество растровых изображений, полученных в результате сканирования, зависит от разрешающей способности сканера. Оптическое разрешение – количество светочувствительных элементов на одном дюйме полоски Аппаратное разрешение – количество «микрошагов» светочувствительной полоски на 1 дюйм изображения например, 1200 dpi например, 2400 dpi
Курс повышения квалификации
Дистанционное обучение как современный формат преподавания
Курс профессиональной переподготовки
Методическая работа в онлайн-образовании
Курс профессиональной переподготовки
Математика и информатика: теория и методика преподавания в образовательной организации
Ищем педагогов в команду «Инфоурок»
Номер материала: ДБ-1581532
Международная дистанционная олимпиада Осень 2021
Не нашли то что искали?
Вам будут интересны эти курсы:
Оставьте свой комментарий
Авторизуйтесь, чтобы задавать вопросы.
Безлимитный доступ к занятиям с онлайн-репетиторами
Выгоднее, чем оплачивать каждое занятие отдельно
Учителям предлагают 1,5 миллиона рублей за переезд в Златоуст
Время чтения: 1 минута
В МГУ разрабатывают школьные учебники с дополненной реальностью
Время чтения: 2 минуты
В Госдуме предлагают сделать бесплатным проезд на общественном транспорте для детей до 16 лет
Время чтения: 2 минуты
Российские адвокаты бесплатно проконсультируют детей 19 ноября
Время чтения: 2 минуты
Минпросвещения разрабатывает образовательный минимум для подготовки педагогов
Время чтения: 2 минуты
На новом «Уроке цифры» школьникам расскажут о разработке игр
Время чтения: 1 минута
Подарочные сертификаты
Ответственность за разрешение любых спорных моментов, касающихся самих материалов и их содержания, берут на себя пользователи, разместившие материал на сайте. Однако администрация сайта готова оказать всяческую поддержку в решении любых вопросов, связанных с работой и содержанием сайта. Если Вы заметили, что на данном сайте незаконно используются материалы, сообщите об этом администрации сайта через форму обратной связи.
Все материалы, размещенные на сайте, созданы авторами сайта либо размещены пользователями сайта и представлены на сайте исключительно для ознакомления. Авторские права на материалы принадлежат их законным авторам. Частичное или полное копирование материалов сайта без письменного разрешения администрации сайта запрещено! Мнение администрации может не совпадать с точкой зрения авторов.
Пространственная дискретизация. Обработка графической информации
В те времена, когда еще компьютеры обладали не настолько мощными возможностями, как сейчас, ни о каком преобразовании изображений на бумаге или на пленке не могло быть и речи. Сейчас же принято считать, что таким объектам соответствует аналоговая форма. С появлением новых технологий стало возможным производить оцифровку (например, при помощи сканеров). Благодаря этому появилась так называемая дискретная форма изображений. Но каким же образом производится перевод графики из одной формы в другую? Кратко о сути таких методов далее и будет рассказано максимально подробно и просто, чтобы каждый пользователь понял, о чем идет речь.
Что такое пространственная дискретизация в информатике?
Для начала рассмотрим общее понятие, объяснив его самым простым языком. Из одной формы в другую графическое изображение преобразуется путем пространственной дискретизации. Чтобы понять, что это такое, рассмотрим простой пример.
Если взять какую-нибудь картину, написанную акварельными красками, нетрудно заметить, что все переходы являются плавными (непрерывными). А вот на отсканированном изображении, которое было напечатано на струйном принтере, таких переходов нет, поскольку оно состоит из множества мелких точек, называемых пикселями. Получается, что пиксель – это своего рода строительный кирпичик, который обладает определенными свойствами (например, имеет свой цвет или оттенок). Из таких кирпичиков и складывается полное изображение.
В чем состоит суть метода пространственной дискретизации?
Если говорить о сути самого метода преобразования графики при помощи таких технологий, можно привести еще один пример, который поможет понять, как это все работает.
Оцифрованные изображения, что при сканировании, что при выводе на экран компьютерного монитора, что при печати, можно сравнить еще и неким подобием мозаики. Только здесь в качестве одного кусочка мозаики выступает пиксель. Это есть одна из основных характеристик всех современных устройств. Как уже можно было догадаться, чем больше таких точек, и чем меньше размер каждой из них, тем более плавными будут переходы. В конечном счете именно их количество для каждого конкретного устройства определяет его разрешающую способность. В информатике для такой характеристики принято рассчитывать количество пикселей (точек) на дюйм (dpi – dot per inch), причем и вертикальном, и в горизонтальном направлении.
Таким образом, создается двумерная пространственная сетка, чем-то напоминающая обычную систему координат. Для каждой точки в такой системе можно задавать собственные параметры, которые будут отличаться от соседних точек.
Факторы, влияющие на качество кодирования
Но не только вышеописанные примеры в полной мере отражают то, как работает пространственная дискретизация. Кодирование графической информации учитывает еще несколько важных параметров, от которых зависит качество оцифрованного изображения. Они применяются не только к самим изображениям, но и к воспроизводящим графику устройствам.
В первую очередь, сюда относят следующие характеристики:
Частота дискретизации
Под частотой дискретизации понимается размер фрагментов, из которых состоит изображение. Этот параметр в равной степени можно встретить в характеристиках оцифрованных изображений, сканеров, принтеров, мониторов и графических карт.
Правда, тут есть одна загвоздка. Дело в том, что при повышении общего числа точек можно получить более высокую частоту. Но ведь при этом соответственно в большую сторону меняется и размер файла сохраняемого исходного объекта. Чтобы избежать этого, в настоящее время применяется искусственное поддержание размера на одном постоянном уровне.
Понятие разрешающей способности
Об этом параметре уже было упомянуто. Однако если посмотреть на устройства вывода изображений, тут картина несколько другая.
В качестве примера параметров, которые использует пространственная дискретизация, рассмотрим сканеры. Так, например, в характеристиках устройства указано разрешение 1200 х 1400 точек на дюйм. Сканирование производится путем перемещения полосы светочувствительных элементов вдоль сканируемого изображения. Но вот первое число обозначает оптическое разрешение самого устройства (количество сканирующих элементов в одном дюйме полосы), а второе относится к аппаратному разрешению и определяет количество «микроперемещений» полосы со сканирующими элементами по изображению при прохождении одного дюйма картинки.
Глубина цвета
Перед нами еще один важный параметр, без учета которого понять в полной мере, что такое пространственная дискретизация. Глубина цвета (или глубина кодирования) обычно выражается в битах (то же самое, кстати, можно отнести и к глубине звука) и определяет количество цветов, которые были задействованы при построении изображения, но в конечном итоге относится к палитрам (наборам цветов).
Например, если рассмотреть черно-белую палитру, в которой содержится всего два цвета (без учета градаций оттенков серого), количество информации при кодировании каждой точки можно вычислить по приведенной формуле, учитывая, что N – общее количество цветов (в нашем случае N=2), а I – количество состояний, которые может принимать каждая точка (в нашем случае I=1, поскольку вариантов может только два: или черный, или белый цвет). Таким образом, N I =2 1 =1 бит.
Квантование
Пространственная дискретизация также может учитывать и параметр, называемый квантованием. Что это такое? В чем-то это напоминает методику интерполирования.
Суть процесса состоит в том, что величина отсчета сигнала заменяется ближайшим соседним значением из фиксированного набора, который представляет собой список уровней квантования.
Чтобы лучше разобраться, как преобразовывается графическая информация, посмотрите на изображение выше. На нем представлена графика в исходной (аналоговой форме), изображение с применение квантования и побочные искажения, называемые шумами. На втором фото сверху можно увидеть своеобразные переходы. Они носят название шкалы квантования. Если все переходы одинаковы, шкала называется равномерной.
Цифровое кодирование
При преобразовании графической информации следует учесть, что, в отличие от аналогового сигнала, квантовый сигнал может принимать только совершенно определенное фиксированное количество значений. Это позволяет преобразовать их в набор символов и знаков, последовательность которых называют кодом. Финальная последовательность называется кодовым словом.
Каждое кодовое слово соответствует одному интервалу квантования, а для кодирования используется двоичный код. При этом иногда следует еще учитывать и скорость передачи данных, которая представляет собой произведение частоты дискретизации на длину кодового слова и выражается в битах в секунду (bps). Грубо говоря, это не что иное, как максимально возможное количество передаваемых двоичных символов в единицу времени.
Пример расчета видеопамяти для отображения на мониторе растрового изображения
Наконец, еще один важный аспект, связанный с тем, что представляет собой пространственная дискретизация. Растровые изображения на экране монитора воспроизводятся по определенным правилам и требуют затрат памяти.
Например, на мониторе установлен графический режим с разрешением 800 х 600 точек на дюйм и глубиной цвета 24 бит. Общее количество точек будет равно 800 х 600 х 24 бит = 11 520 000 бит, что соответствует или 1 440 000 байт, или 1406,25 Кб, или 1,37 Мб.
Способы сжатия видеоинформации
Технология пространственной дискретизации, как уже понятно, применима не только к графике, но и к видеоизображениям, которые в некотором смысле тоже можно отнести к графической (визуальной) информации. Правда, оцифровка такого материала до некоторых пор производилась с ограниченными возможностями, поскольку конечные файлы оказывались такими огромными, что держать их на компьютерном жестком диске было нецелесообразно (вспомните хотя бы исходный формат AVI, в свое время разработанный специалистами компании Microsoft).
С появлением алгоритмов M-JPEG, MPEG-4 и H.64 стало возможно уменьшать конечные файлы с коэффициентом уменьшения размера в 10-400 раз. Многие могут возразить по поводу того, что сжатое видеоизображение будет иметь более низкое качество по сравнению с оригиналом. В некотором смысле так оно и есть. Однако в таких технологиях уменьшение размера можно производить и с потерей качества, и без потерь.
Различают два основных метода, по которым производится сжатие: внутрикадровое и межкадровое. Оба таких варианта основаны на исключении из изображения повторяющихся элементов, однако не затрагивают, например, изменения яркости, цвета и т.д. Что в первом, что во втором случае, разница между сценами в одном кадре или между двумя соседними является незначительной, поэтому разница на глаз особо не заметна. Зато при удалении из файла вышеуказанных элементов, разница в размере между исходным и конечным изображением весьма существенная.
Одним из самых интересных, хотя и довольно сложных методов, которые использует пространственная дискретизация для сжатия изображений, является технология, получившая название дискретного косинусного преобразования, предложенная В. Ченом в 1981 году. Основана она на матрице, в которой, в отличие от исходной, описывающей только величины отсчетов, представлены значения скорости их изменения.
Таким образом, ее можно рассматривать, как некую сетку изменения скоростей в вертикальном и горизонтальном направлениях. Размер каждого блока определяется технологией JPEG и имеет размер 8 х 8 пикселей. А вот сжатие применяется к каждому отдельно взятому блоку, а не к целому изображению. Таким образом, разница между исходным и конечным материалом становится еще менее заметной. Иногда в компьютерной терминологии такую методику называют еще субдискретизацией.
Далее для яркости и цветности может применяться описанное выше квантование, при котором каждая величина косинусного преобразования делится на коэффициент квантования, который можно найти в специальных таблицах, полученных на основе так называемых психофизических тестов.
Сами же таблицы соответствуют строго определенным классам блоков, сгруппированных по активности (равномерное изображение, неструктурированное изображение, горизонтальный или вертикальный перепад и т.д.). Иными словами, для каждого блока устанавливаются свои собственные значения, которые неприменимы к соседним или тем, что отличаются классом.
Наконец, после квантования на основе кода Хаффмана производится удаление избыточных коэффициентов (сокращение избыточности), что позволяет получить для последующего кодирования кодовое слово с длиной менее одного бита для каждого коэффициента (VLC). Далее формируется линейная последовательность, для которой применяется метод зигзагообразного считывания, что группирует значения в конечной матрице в виде значащих величин и последовательностей нулей. А вот как раз их и можно убрать. Остальные комбинации сжимаются стандартным способом.
А вообще, специалисты особо не рекомендуют производить кодирование графической информации с использованием технологий JPEG, поскольку они имеют ряд недостатков. Во-первых, многократное пересохранение файлов неизменно приводит к ухудшению качества. Во-вторых, из-за того, что объекты, закодированные при помощи JPEG, не могут содержать прозрачных областей, применять такие методы к графическим изображениям или сканируемым образцам художественной графики можно только в том случае, если они по вертикали и горизонтали не превышают размер в 200 пикселей. В противном случае ухудшение качества конечного изображения будет выражено очень ярко.
Правда, алгоритмы JPEG стали основой для технологий сжатия MPEG, а также для множества стандартов конференц-связи вроде H.26X и H32X.
Вместо послесловия
Вот кратко и все, что касается понимания вопросов, связанных преобразованием аналоговой формы графики и видео в дискретную (по аналогии такие методики используются и для звука). Описанные технологии достаточно сложны для понимания рядовым пользователем, однако некоторые важные составляющие основных методик понять все-таки можно. Здесь не рассматривались вопросы настройки мониторов для получения максимально качественной картинки. Однако по интересующему нас вопросу можно отметить, что устанавливать максимально возможное разрешение стоит не всегда, поскольку завышенные параметры могут привести к неработоспособности устройства. То же самое касается и частоты обновления экрана. Лучше использовать рекомендованные производителем значения или те, которые операционная система после установки соответствующих драйверов и управляющего программного обеспечения предлагает использовать по умолчанию.
Что же касается самостоятельного сканирования или перекодирования информации из одного формата в другой, следует использовать специальные программы и конвертеры, однако для того, чтобы избежать понижения качества, максимально возможным сжатием с целью уменьшения размеров конечных файлов, лучше не увлекаться. Такие методы применимы только для тех случаев, когда информацию нужно сохранить на носителях с ограниченным объемом (например, CD/DVD-диски). Но в случае наличия достаточного места на винчестере, или когда требуется создать презентацию для трансляции на большом экране, или распечатать фотографии на современном оборудовании (фотопринтеры не в счет), качеством лучше не пренебрегать.