39. Что такое групповое кодирование

Один из самых простых методов сжатия – групповое кодирование. В соответствии с этой схемой серии повторяющихся величин заменяются одной величиной с указанием их количества. Вместо последовательности значений яркости abbbcccddeeeeeeeeef можно записать: 1a3b3c2d9e1f. Этот метод легко реализуем, он хорошо работает с длинными сериями повторяющихся величин, например, при наличии больших областей с одинаковой яркостью либо цветом, в этом случае он удобнее, чем рассмотренное ниже кодирование кодами переменной длины. Если серия содержит незначительно отличающиеся величины, можно указывать и величину скачка яркости. Групповое кодирование используется в форматах TIF, PCX, BMP и др., оно не требует составления кодовой таблицы. Космическое изображение природного объекта (место впадения р. Селенга в Байкал) при 24-битном представлении RGB, 780х780 пикселов имеет размер 1,46 Мбайт. Групповое кодирование в формате BMP сжимает изображение до 479 Кбайт. Опыт показал, что групповое кодирование хорошо справляется со сжатием изображений объектов, содержащих большие участки, однородные по тону (цвету). Статистическое кодирование обычно более эффективно, чем групповое. В теории информации доказано, что наибольшим средним количеством информации на одно сообщение (энтропией) обладает источник, выдающий сообщения со случайными, независимыми, равномерно распределенными значениями. Если интервал изменения этих значений равен [a, b], то вероятность появления любого значения из этого интервала одинакова, значения яркости необходимо кодировать словами одинаковой длины. С этой точки зрения, «наиболее информативным изображением» будет шум с равномерным законом распределения при статистической независимости яркости всех пикселов.

40. Для чего применяется формат cmyk

Пространства цвета RGB и YCbCr – не единственный способ представления цветных изображений в ЭВМ. Для работы с цветными принтерами и другими печатающими устройствами изображение из пространства RGB или YCbCr переводится в CMYK (С – cyan, M – magenda, Y – yellow). В этом пространстве представлены голубой (C), пурпурный (M), желтый (Y) и черный (K) цвета. При печати используются красители этих цветов, применение черного красителя повышает контраст, тем более, что качественный черный цвет невозможно получить, смешивая красители голубого, пурпурного и желтого цветов. Самые дешевые струйные принтеры, тем не менее, имеют чернила только трех цветов (cyan, magenda, yellow), более дорогие, предназначенные для фотопечати, до 7−8 цветов. Введение еще одного способа представления цвета продиктовано законами физической оптики. На дисплее мы видим свет, испускаемый люминофором. На бумаге наблюдается изображение в отраженном и рассеянном свете, глаз регистрирует те цвета, которые остались после поглощения падающего света красителями.

41. Какие статистические характеристики изображения описывают его

и контраст

При цифровой обработке возможно изменение яркости и контраста. Слабый контраст – достаточно распространенный дефект сканерных, фотографических и телевизионных изображений, обусловленный ограниченностью диапазона воспроизводимых яркостей. Под контрастом обычно понимают разницу между максимальным и минимальным значениеми яркости. Учитывая специфику цифровой обработки изображений, далее будем называть среднее значение μ1 яркостью изображения, а стандартное отклонение σ будем считать мерой контраста. Путем цифровой обработки контраст можно повысить, изменяя яркость каждого элемента изображения и увеличивая диапазон яркостей. Для этого разработано несколько методов. Пусть, например, уровни некоторого полутонового изображения занимают интервал от 6 до 158 со средним значением яркости 67 при возможном наибольшем интервале значений от 0 до 255. На рис. 10.5 слева приведена гистограмма яркостей такого изображения, Это изображение является малоконтрастным, превалирует темный оттенок. Возможным методом улучшения контраста может стать так называемая линейная растяжка гистограммы (stretch), когда уровням исходного изображения, лежащим в интервале [fмин, fмакс], присваиваются новые значения с тем, чтобы охватить весь возможный интервал изменения яркости, в данном случае [0, 255]. При этом контраст существенно увеличивается (справа на рис. 10.5). Преобразование уровней яркости осуществляется по формуле gi = с + d fi, (10.2) здесь fi − старое значение яркости i-го пиксела, gi − новое значение, c, d − коэффициенты. На рис. 10.4 fмин = 6, fмакс = 158. Выберем c и d, чтобы gмин = 0, gмакс = 255. Из (10.2) получаем c = −10,01; d = 1,67. В каждом конкретном случае выбирают тот метод преобразования гистограмм, которая приводит к наилучшему, с точки зрения пользователя, результату. Процедуру видоизменения гистограммы можно рассматривать как попиксельное преобразование входной яркости fj, f0 ≤ fj ≤ fJ, в выходную яркость gk, g0 ≤ gk ≤ gK, в результате которого исходное распределение вероятностей P{fj} переходит в распределение вероятностей Р{gk}, имеющее желаемую форму. Очевидно, что сумма вероятностей яркостей всех пикселов должна равняться единице: 0 J j= ∑ P{fj} = 1, 0 K k= ∑Р{gk} = 1. Вероятность попадания исходной яркости fj в интервал от 0 до m должна равняться вероятности попадания яркости преобразованного изображения gk в интервал от 0 до n для всех m ≤ J, n ≤ K: 0 m j= ∑ P{fj} = 0 n j= ∑Р{gk}. В