- •1. Предмет мультимедиа. Задачи. Аппаратура. Примеры.
- •3. Разработка шрифтов. Средства и методы.
- •4. Классификация шрифтов (растровые, векторные, алгоритмические и т.Д.)
- •5. Компьютерные шрифты (Type1, TrueType).
- •6. Текст, основные понятия, метрика
- •7. Текст, правила набора, вёрстки, оформление систем мультимедиа.
- •8. Гипертекст, основные понятия, программы создания.
- •9. Графика. Сканирование изображений, обработка изображений.
- •10. Графические форматы. Растровые и векторные изображения.
- •11. Цвет, модели, палитры.
- •12. Матричные операции
- •13. Методы обработки растровой графики.
- •14. Эффекты и фильтры в растровой графике.
- •15. Математические подходы к подавлению шума.
- •16. Кодирование, классификация, методы сжатия (rle, Хаффман, jpeg)
- •2. Алгоритм Хаффмана.
- •3. Jpeg.
- •4. Lzw(Lempel-Ziv & Welch).
- •17. Трассировка и программы трассировки.
- •18. Программы создания и обработки графики
- •19. Звук. Характеристики и параметры. Квантование, дискретизация.
- •20. Звук. Кодирование, mp3.
- •21. Звук. Форматы файлов, редактирование и эффекты
- •5. Формат wma (Windows Media Audio)
- •6. Формат OggVorbis.
- •22.Звуковые платы. Аппаратура воспроизведения и записи звука.
- •23. Программы обработки звука, подходы к подавлению шума, эффекты, моделирование звука.
- •1. Изменение высоты и темпа звука
- •24. Видео и анимация. Аналоговое и цифровое. Форматы видеофайлов.
- •Форматы видеофайлов.
- •2. Audio Video Interleave (сокращённо avi; букв. Чередование Аудио и Видео) — riff-медиа-контейнер, впервые использованный Microsoft в 1992 году.
- •25. Цифровые видеостандарты.
- •26.Аппаратура. Оцифровка, редактирование.
- •27. Сжатие, классификация методов кодирования.
- •28. Сжатие, технологии, методы, mpeg.
- •3. Дискретное Wavelet-преобразование (dwt)
- •4. Разность кадров
- •5. Mpeg
- •29. Стандарт dvd, mpeg.
- •30.Интегрирующие пакеты. Классификация, назначение.
- •2. Изобразительное управление потоком данных
- •3. Кадр
- •4. Карточка с языком сценариев
- •6. Иерархические объекты
- •8. Маркеры (тэги)
16. Кодирование, классификация, методы сжатия (rle, Хаффман, jpeg)
Алгоритмы сжатия выбираются исходя из класса изображений.
Класс изображений – некая совокупность изображений, применение к которым алгоритма архивации дает качественно одинаковые результаты. Например, для одного класса алгоритм дает очень высокую степень сжатия, для другого - почти не сжимает, для третьего - увеличивает файл в размере.
Классы изображений:
Изображения с небольшим количеством цветов (4-16) и большими областями, заполненными одним цветом
Изображения, с использованием плавных переходов, построенные на компьютере (САПР, презентации)
Фотореалистичные изображения (например, отсканированные фотографии)
Фотореалистичные изображения с наложением деловой графики
Некачественно отсканированные в 256 градаций серого цвета страницы журналов или растровые изображения топографических карт.
Критерии оценки алгоритмов
Худший (доля, на которую возрастет размер изображения, если исходные данные будут наихудшими), средний (некий среднестатистический коэффициент для того класса изображений, на который ориентирован алгоритм) и лучший коэффициенты сжатия (показывает степень сжатия наилучшего (как правило, абсолютно черного) изображения)
Симметричность. Ресурсоемкость процессов кодирования и декодирования. Наиболее важными являются два коэффициента: отношение времени кодирования ко времени декодирования и требования на память.
Качество декодирования – оценивают наши глаза:
Очень хорошее (разницу между исходным и раскодированным не отличить на глаз)
Хорошее (исходное и раскодированное можно отличить, совместив их)
Методы сжатия растровой информации делятся на две большие группы:
1) Методы сжатия без потерь дают более низкий коэффициент сжатия, но зато сохраняют точное значение пикселей исходного изображения.
2) Методы с потерями дают более высокие коэффициенты сжатия, но не позволяют воспроизвести первоначальное изображение с точностью до пикселя.
1. Групповое кодирование - Run Length Encoding (RLE). (Сжатие без потерь)
Сжатие в RLE происходит за счет того, что в исходном изображении встречаются цепочки одинаковых байт.
Замена их на пары "счетчик, значение" уменьшает избыточность данных. Лучший, средний и худший коэффициенты сжатия - 1/32, 1/2, 2/1.
Он не требует дополнительной памяти при работе, и быстро выполняется. Ориентирован алгоритм на изображения с небольшим количеством цветов: деловую и научную графику. Применяется в форматах РСХ, TIFF, ВМР.
2. Алгоритм Хаффмана.
Используется на последнем этапе сжатия JPEG. Коэффициенты сжатия: 1/8, 2/3, 1.
Кодирование Хаффмана работает на предпосылке, что некоторые символы используются в представлении данных чаще, чем другие. Наиболее общее представление - алфавит ASCII - использует 8 бит для каждого символа. В английском языке буква e явно будет чаще встречаться, чем буква q, хотя мы используем для их представления одинаковое количество бит. Если мы используем только 4 бита для e и 12 бит для q, мы могли бы выиграть несколько бит, сохраняя английский текст.
Использует только частоту появления одинаковых байт в изображении, сопоставляет символам входного потока, которые встречаются большее число раз, цепочку бит меньшей длины, и напротив - встречающимся редко - цепочку большей длины. Для сбора статистики требует двух проходов по изображению, динамическая реализация алгоритма – одного (строит кодирующее дерево “на лету”).