Векторные программы

Изображение, созданное в векторных программах, основывается на математических формулах, а не на координатах пикселов. Составляющие основу таких изображений кривые и прямые линии называются векторами. Так как при задании объектов на экране используются математические формулы, то отдельные элементы, изображения, создаваемые в векторных программах, – например, Adobe Illustrator, CorelDRAW и Macromedia FreeHand, – можно легко перемещать, увеличивать или уменьшать без проявления «эффекта ступенек». Так, для перемещения объекта достаточно перетащить его мышью. Компьютер автоматически пересчитывает его размер и новое местоположение.

Поскольку в этом случае изображение создаётся математически, векторные программы используются тогда, когда нужны чёткие линии. Они часто применяются при создании логотипов, шрифтов для вывода на плоттер и различных чертежей.

Когда вы видите изображение, созданное в векторной программе, его качество зависит не от исходного разрешения изображения, а от разрешающей способности устройства вывода (монитора, принтера, плоттера…). Так как качество изображения не основывается на разрешении, то изображение, созданное в векторных программах, как правило, имеет меньший объём файлов, чем построенное в программах побитового отображения. В векторных программах нет проблем и со шрифтами – большие шрифтовые массивы не образуют файлов огромного размера.

Фрактальные программы

Фрактал - это объект довольно сложной формы, которая получена в результате выполнения простого итерационного цикла над формой начальной, элементарной.

Одним из основных свойств фракталов является самоподобие. Объект называют самоподобным, когда увеличенные части объекта походят на сам объект и друг на друга.

Таким образом, в простейшем случае небольшая часть фрактала содержит информацию обо всем фрактале. Например, снежинка несет информацию о снежном сугробе, а горный камень имеет те же самые очертания, и что и горный хребет. Благодаря этому свойству можно использовать фракталы для генерирования поверхности местности, которая походит на саму себя, независимо от масштаба, в котором она отображена. Программы, получающие в последнее время широкое распространение и созданные по принципу генерации самоподобных фигур, явлются прекрасным инструментом в руках дизайнера, художника, разработчика WEB-приложений.

Отдельное перспективно напрвление развития фрактальных программ — создание алгоритма фрактального сжатия графической информации.

Более подробно о фрактальной графике будет рассказано в главе 4.

Глава 2. Растровая графика. Базовые растровые алгоритмы

2.1 Растровые изображения и их основные характеристики

Растр — это матрица ячеек (пикселов). Любой пиксел (pixel — Picture Element) имеет свой цвет. Совокупность пикселов различного цвета образует изображение. В зависимости от расположения пикселов в пространстве различают квадратный, прямоугольный, гексагональный или иные типы растра. Для описания расположения пикселов используют разнообразные системы координат. Общим для всех таких систем является то, что координаты пикселов образуют дискретный ряд значений (необязательно целые числа). Часто используется система целых координат — номеров пикселов с (0, 0) в левом верхнем углу. Такую систему мы будем использовать и в дальнейшем, ибо она удобна для рассмотрения алгоритмов графического вывода.

К основным характеристикам растровых изображений относят:

Геометрические характеристики растра

Размер растра обычно измеряется количеством пикселов по горизонтали и вертикали.

Разрешающая способность. Она характеризует расстояние между соседними пикселами — шаг дискретной сетки растра. Разрешающую способность измеряют количеством пикселов на единицу длины. Наиболее популярная единица измерения — dpi (dots per inch) — количество пикселов в одном дюйме длины (2.54 см). Не следует отождествлять шаг с размерами пикселов — размер пикселов может равняться шагу, а может быть как меньше, так и больше шага.

Можно сказать, что для КГ наиболее удобен растр с одинаковым шагом для обеих осей, то есть dpi X= dpi Y. Это удобно для многих алгоритмов вывода графических объектов. Иначе — проблемы, например, при рисовании окружности на экране дисплея EGA (устаревшая модель компьютерной видеосистемы, ее растр — прямоугольный, пикселы растянуты по высоте, поэтому для изображения окружности необходимо генерировать эллипс).

Форма пикселов растра определяется особенностями устройства графического вывода. Например, пикселы могут иметь форму прямоугольника или квадрата, которые по размерам равны шагу растра (дисплей на жидких кристаллах); пикселы могут иметь круглую форму и по размерам могут не равняться шагу растра (принтеры).

Рис. 2.1. Одно изображение на разных растрах

Количество цветов (глубина цвета) — важная характеристика любого изображения, не только растрового. В соответствии с психофизиологическими исследованиями, глаз человека способен различать 350 000 цветов.

Классифицируют изображения следующим образом.

• Двухцветные (бинарные) — 1 бит на пиксел. Среди двухцветных наиболее часто встречаются черно-белые изображения.

• Полутоновые — градации серого или другого цвета. Например, 256 градаций (1 байт на пиксел).

• Цветные изображения (2 бита на пиксел и больше). Глубина цвета 16 битов на пиксел (65536 цветов) получила название High Color, 24 бита на пиксел (16. 7 млн. цветов) — True Color. В компьютерных графических системах используют и большую глубину цвета — 32, 48 и более битов на пиксел.

В качестве примера рассмотрим растровый рисунок (рис. 2.2).

Количество цветов — 256 градаций серого, разрешающая способность — примерно 100 dpi. Отметим, что в книге вы видите черно-белый типографский оттиск, поэтому о количестве цветов и разрешающей способности можно говорить лишь условно.

Рис. 2.2. Растр

Недостаточное количество цветов приводит к появлению лишних контуров на гладких поверхностях цилиндра и шара.

Рис. 2.3. 256 градаций серого, разрешающая способность 100 dpi

Изображение одних и тех же объектов, но дня других параметров растра (рис. 2.4).

Рис. 2.4. Количество градаций серого составляет 8 Количество цветов сохранено (256 градаций), а разрешающая способность уменьшена в 8 раз

Оценка разрешающей способности растра

Рис. 2.5. Оценка разрешающей способности растра

Таблица 2.1. Разрешающая способность в зависимости от расстояния

Расстояние R, мм	Размер dP, мм	Разрешающая способность dpi
500	0. 14	181
300	0. 09	282

Глаз человека с нормальным зрением способен различать объекты с угловым размером около одной минуты. Если расстояние до объекта равно R, то можно приблизительно оценить этот размер (dP), как длину дуги, равную R ∙ 𝛼 (рис. 2.5). Можно предположить, что человек различает дискретность растра (шаг) также соответственно этому минимально различимому размеру. Иначе говоря, если расстояние между отдельными тачками (пикселами) меньше чем dP, то эти точки уже не воспринимаются как отдельные точки. Тогда можно оценить минимальную разрешающую способность растрового изображения, которое человеком уже не воспринимается как растровое, следующей величиной; dpi = 25, 4 / dP [мм].

Несколько значений dpi для разных R приведено в табл. 2. 1.

Если считать расстояние, с которого человек обычно разглядывает печатные документы, равным 300 мм, то можно оценить минимальную разрешающую способность, при которой уже не заметны отдельные пикселы, как примерно 300 dpi (приблизительно 0.085 мм). Лазерные черно-белые принтеры полностью удовлетворяют такому требованию.

Дисплеи обычно рекомендуется разглядывать с расстояния не ближе 0.5 м. В соответствии с приведенной выше оценкой минимальной разрешающей способности расстоянию 0. 5 м соответствуют приблизительно 200 dpi, В современных дисплеях разрешающая способность составляет 100-120 dpi - это плохо; например, дисплей размером 15" по диагонали должен обеспечивать не 1024x768 пикселов, а вдвое больше. Но на современном уровне развития техники это пока что невозможно.