Особенности изображения как типа данных

1. Изображение (как и видео) обычно требует для хранения гораздо большего объема памяти, чем текст. Так, скромная не очень качественная иллюстрация на обложке книги размером 500x800 точек занимает 1,2 М б - столько же, сколько художественная книга из 400 страниц (60 знаков в строке, 42 строки на странице

2. Второй особенностью изображений является то, что человеческое зрение при анализе изображения оперирует контурами, общим переходом цветов и сравнительно нечувствительно к малым изменениям в изображении. Таким образом, мы можем создать эффективные алгоритмы архивации изображений, в которых декомпрессированное изображение не будет совпадать с оригиналом, однако человек этого не заметит.

3. Мы можем легко заметить, что изображение в отличие, например, от текста обладает избыточностью в двух измерениях. То есть как правило,соседние точки, как по горизонтали, так и по вертикали, в изображении близки по цвету. Кроме того, мы можем использовать подобие между цветовыми плоскостями R, G и В в наших алгоритмах, что дает возможность создать еще более эффективные алгоритмы. Таким образом, при создании алгоритма компрессии графики мы используем особенности структуры изображения.

Классы изображений

Статические растровые изображения представляют собой двумерный массив чисел. Элементы этого массива называют пикселами (от английского pixel - pictureelement). Все изображения можно подразделить на две группы - с палитрой и без нее. У изображений с палитрой в пикселе хранится число- индекс в некотором одномерном векторе цветов, называемом палитрой. Чаще всего встречаются палитры из 16 и 256 цветов. Изображения без палитры бывают в какой-либо системе цветопредставления и в градациях серого (grayscale). Для последних значение каждого пиксела интерпретируется как яркость соответствующей точки. Чаще всего встречаются изображения с 2, 16 и 256 уровнями серого. При использовании некой системы цветопредставления каждый пиксел представляет собой запись (структуру), полями которой являются компоненты цвета. Самой распространенной является система RGB, в которой цвет передается значениями интенсивности красной (R), зеленой (G) и синей (В) компонент.

Неформальное определение наиболее распространенных классов изображений.

Класс 1. Изображения с небольшим количеством цветов (4-16) и большими областями, заполненными одним цветом. Плавные переходы цветов отсутствуют. Примеры: деловая графика - диаграммы, графики и т. п.

Класс 2. Изображения с плавными переходами цветов, построенные на компьютере. Примеры: графика презентаций, эскизные модели в САПР, изображения, построенные по методу Гуро.

Класс 3. Фотореалистичные изображения. Пример: отсканированные фотографии.

Класс 4. Фотореалистичные изображения с наложением деловой графики. Пример: реклама.

Развивая данную классификацию, в качестве отдельных классов могут быть предложены некачественно отсканированные в 256 градаций серого цвета страницы книг или растровые изображения топографических карт.

(Заметим, что этот класс не тождественен классу 4).