ГИТ лекционный курс / Тема 7 текст

Цветовые модели – это способы разделения цветового оттенка на составляющие компоненты. В компьютерной графике в основном применяют цветовые модели RGB, CMYK, HSB и др.

Цветовая модель RGB описывает способ получения цвета на экране монитора или телевизора. Название происходит от трёх базовых цветов, используемых в модели - Red, Green, Blue (красный, зелёный, синий). Базовые цвета иначе называются каналами. Следовательно, RGB - трёхканальная цветовая модель. Смешав три базовых цвета в разных пропорциях, можно получить всё многообразие оттенков.

Яркость каждого базового цвета может принимать значения от 0 до 255 (256 значений). Для кодирования всех возможных значений яркости одного базового цвета (канала) достаточно 8 бит (28=256), а для всей модели (3 канала) - 24 бит (224=2563=16 777 216). Таким образом, модель RGB описывает более 16 млн цветов.

Если значения яркости трёх базовых цветов равны нулю (R: 0, G: 0, В: 0), то получается чёрный цвет. Если яркость всех трёх базовых цветов максимальна (R: 255, G: 255, В: 255), при их сложении получается белый цвет. Если яркость каждого базового цвета одинакова, но находится в промежутке от 0 до 255 (например, R: 204, G: 204, В: 204 - см. фоновый цвет табл. 5), получается серый цвет. При этом, чем больше значения яркостей, тем серый цвет светлее. Чтобы получить один из базовых цветов модели, необходимо установить яркость этого цвета максимальной, а остальных каналов - минимальной.

Например, R: 255, G: 0, В: 0 - красный цвет, R: 0, G: 255, В: 0 - зелёный, R: 0, G: 0, В: 255 -

синий.

Слайд 22. Отображение многоканальных растров.

Набор растровых данных может иметь несколько каналов. Каналы набора растровых данных используют одну и ту же сетку, но значения ячеек в них — разные.

Многоканальные растры чаще всего используются для хранения многозональных космоснимков и фотографий. В этих случаях один канал представляет определенный участок спектра электромагнитных волн, зафиксированный сенсором, включая диапазоны, не видимые глазом – инфракрасные или ультрафиолетовые области спектра.

Каналы растра часто сопоставляются красной, зеленой и синей компонентам. Для каждой компоненты («красной», «зеленой», «синей») значения ячеек лежат в пределах от 0 до 255. Такая комбинация может быть непосредственно отображена на мониторе компьютера, который использует эти компоненты для воспроизведения всевозможных цветов.

Слайд 23. Пирамидные слои.

ДЛЯ быстрого отображения больших растров используются так называемые пирамидные слои (pyramids). Растры часто содержат больше информации, чем можно единовременно отобразить на экране. Если пирамидные слои отсутствуют, то для отображения весь набор растровых данных должен быть обработан с целью выборки и пересчета ячеек, посылаемых на экран.

Цель создания пирамидных слоев -ускорениеотображениярастров.

Пирамидные слои хранят последовательно затрубленные копии основного растра, и для отображения выбирается тот слой, который ближе всего к разрешению отображения на экране. И при отображении этого слоя потребуется обрабатывать гораздо меньшее число ячеек, что сокращаетвремявыводаизображениянаэкран.

Слайд 24. Методы сжатия растровых данных.

Наибольшие трудности при работе с растрами возникают из-за их больших размеров. Если растр имеет большой пространственный экстент и высокое разрешение его размер становиться огромным и исчисляется гигабайтами. Обработка таких массивов данных требует больших машинных ресурсов и затрат времени. Поэтому развитие растровых форматов идет в направлении усовершенствования методов сжатия данных. Сжатие данных важно как для скорости передачи и отображения, так и для эффективности хранения данных.

Есть два способа, которыми можно сжать набор данных, представленный в виде списка чисел. Можно попытаться сделать список короче, чтобы он состоял из меньшего количества чисел, или попытаться сделать короче сами числа, чтобы они использовали в среднем меньшее количество бит для представления каждого числа. Полные схемы сжатия используют оба подхода.

Задача сжатия состоит из двух основных частей: кодирования и декодирования. Кодирование представляет исходный список чисел иначе - так, чтобы, по возможности, сократить требуемый под массив объем памяти. Декодирование восстанавливает исходное изображение из закодированного. Если декодированное изображение всегда в точности соответствует исходному изображению, то алгоритм кодированиядекодирования называется алгоритмом без потерь. Если декодированное изображение отличается от исходного изображения, то алгоритм называется алгоритмом с потерями.

Методы сжатия растровых данных применялись еще на ранних стадиях развития ГИС. Первый метод сжатия растровых (и не только растровых) данных назывался

групповым кодированием. Когда-то растровые данные вводились в ГИС с помощью пронумерованной прозрачной сетки, которая накладывалась на кодируемую карту. Каждая ячейка имела численное значение, соответствующее данным карты, которые вводились (обычно с клавиатуры) в компьютер. Например, для карты размером 200 х 200 ячеек потребуется ввести 40'000 чисел.

Начав вводить, вы быстро обнаружите повторения данных, которые могут быть использованы для уменьшения работы. Конкретнее, в каждом ряду существуют длинные цепочки одинаковых чисел. Подумайте, сколько времени вы сэкономите на одной строке, если бы могли сказать компьютеру, что, например, с позиции 8 по позицию 56 идут одни единицы, а с 57-й позиции до конца ряда идут двойки. В действительности, вы могли бы также сохранить немало объема памяти, записывая только начальную и конечную позицию для каждой цепочки и значение, которое в ней присутствует. В этом и состоит идея группового кодирования.

Конечно, этот метод действует в пределах одной строки растра. Что, если бы вы могли сказать компьютеру начать с отдельной ячейки со значением 1, затем перейти в определенном направлении, скажем вертикально, на 27 ячеек и тогда изменить значение. Это позволило бы кодировать цепочки в любом направлении. Но принцип может быть расширен и дальше. Допустим, что вы видите большую группу ячеек растра, представляющую некоторую область. Если вы начнете с одного угла, задав его координаты и значение ячейки, затем перейдете по главным направлениям (вниз, вверх, вправо, влево) вдоль области, записав число, представляющее направление, и еще одно, равное количеству ячеек, на которое вы переместились, то для записи области потребуется всего лишь несколько чисел. Таким образом, вы бы сохранили еще больше места на диске и, конечно, времени ручного ввода.

Этот метод называется цепочечным кодированием (raster chain codes), он буквально прокладывает цепь ячеек растра вдоль границы каждой области. В общем, вы указываете координаты (X,Y) начала, значение ячеек для всей области, а затем вектора направлений, показывающие, куда двигаться дальше, где повернуть и как далеко идти. Обычно векторы описываются количеством ячеек инаправлением в виде чисел 0,1,2,3, соответствующих движению вверх, вниз, вправо и влево.

Есть еще два подхода к сжатию растровой информации, оба ориентированы на квадратные матрицы. Первый, называемый блочным кодированием (block codes), является модификацией группового кодирования. Вместо указания начальной и конечной точек и значения ячеек, мы выбираем квадратную группу ячеек растра и назначаем начальную точку, скажем, центр или угол, берем значение ячейки и сообщаем

компьютеру ширину квадрата ячеек. Как видите, это, в сущности, двухмерное групповое кодирование. Таким образом, может быть записана каждая квадратная группа ячеек, включая и отдельные ячейки, с минимальным количеством чисел. Конечно, если ваше покрытие имеет очень мало больших квадратных групп ячеек, этот метод не даст значительного выигрыша в объеме памяти. Но в таком случае и групповое кодирование может быть неэффективно, когда есть мало длинных цепочек одной величины. Но все же большинство тематических карт имеют достаточно большое количество таких групп, и блочное кодирование, поэтому, оченьэффективно.

Квадродерево (Quadtree). Как и блочное кодирование, квадродерево основано на квадратных группах ячеек растра, но в данном случае вся карта последовательно делится на квадраты с одинаковым значением атрибута внутри. Вначале квадрат размером со всю карту делится на четыре квадранта (СЗ, СВ, ЮЗ, ЮВ). Если один из них однороден (т.е. содержит ячейки с одним и тем же значением), то этот квадрант записывается, и больше не участвует в делении. Каждый оставшийся квадрант опять делится на четыре квадранта, опять СЗ, СВ, ЮЗ, ЮВ. Опять каждый квадрант проверяется на однородность. Все однородные квадранты записываются, и каждый из оставшихся делится далее и проверяется, пока вся карта не будет записана как множество квадратных групп ячеек, каждая содинаковым значениематрибутавнутри. Мельчайшимквадратомявляетсяоднаячейка растра.

разрешения нужен для их расчетов. Кроме того, благодаря высокой степени компрессии данных этого метода, в одной системе могут храниться очень большие базы данных.

Слайд 25. Фрактальные методы сжатия изображений.

Квадродерево используют фрактальные методы сжатия изображения в качестве предварительного шага к процессу сжатия. Фрактальное сжатие основано на идеи самоподобия объектов реального мира. Т.е. когда вы смотрите на фрактальную структуру, вы видите некоторый набор элементов, который остается одним и тем же независимо от масштаба. Применительно к изображениям, идею самоподобия можно описать таким образом: на изображении можно выделить некоторое число однородных, возможно перекрывающихся, областей с уникальным значением (или значениями для многозональных снимков); эти области называют домены, и все изображение можно

получить путем масштабирования, поворотов и перемещений доменов. Таким образом, вся информация, необходимая для создания изображения содержится в доменам и их линейных преобразованиях. Такой код очень компактен и требует значительно меньше места для хранения, чем растровый вариант изображения. Это и является причиной применения фрактального подхода к сжатию изображений, который дает сжатие в сотни и даже тысячи раз.

На слайде представлено исходное изображение розы в градациях серого цвета, схема разбиения изображения на блоки по методу квадродерева, декодированное изображение и сравнение декодированного изображения с исходным. Сравнение декодированного изображения с исходным показывает, на сколько точно произведено восстановление изображения. Дефект изображения здесь отображается в негативе, т.е. нулевой ошибке соответствует белый цвет, а чем больше ее величина, тем темнее цвет изображения. В данном случае средняя ошибка составляет 3 %.

Слайд 26. Спектральные методы сжатия изображений.

может быть разложена на компоненты: гармонические функции. Этот класс алгоритмов включает методы преобразования Фурье, которые являются основой большинства методов сжатия JPEG.

Вверху на слайде показан пример одномерной функции и ее разложение на регулярные компоненты. Суть преобразования Фурье заключается в том, что любой сигнал может быть представлен как сумма гармонических функций разной амплитуды и частоты. Аналогичное представление можно выполнить и для двумерных сигналов. Таким образом, вся информация, необходимая для создания изображения, описывается числом гармоник и их параметрами.

Цель любого сжатия состоит в том, чтобы преобразовать данные изображения к другому виду, где легче определить часть данных, которую можно было бы безболезненно удалить. Это позволяет отбросить значительную часть данных с небольшой потерей качества изображения. В случае преобразования Фурье - это обычно высокочастотные сигналы.

В настоящее время большую популярность и широкое применение приобрели методы сжатия изображений на основе вейвлет-преобразований, которые можно

рассматривать как более совершенные спектральные методы сжатия изображений.

Слайд 27. Сравнение методов сжатия растровых данных.

Методы сжатия, использующие вейвлет-технологии, достигают гораздо большей степени сжатия, чем методы использующие стандартное преобразование Фурье, при этом качество изображений во много раз лучше.

Слайд 28. Наиболее распространенные растровые форматы.

Растровый графический файл обычно содержит информацию двух видов: графическую и неграфическую. Графическая часть - цвета пикселей, неграфическая - информация, необходимая для восстановления изображения (его высота, ширина, пространственная привязка и т.п.). Неграфическая часть файла может также включать информацию о номере версии формата или сведения об авторских правах. Наиболее распространены такие растровые форматы, как BMP, TIFF, GIF, JPEG.

Формат BMP (Windows Bitmap) используется ОС Windows (Microsoft Corp.) для внутреннего хранения растровых изображений. Он является форматом, который по умолчанию используется Windows-приложениями, создающими растровые рисунки.

Изображения Microsoft Windows / IBM® OS/2 Bitmap (BMP) обычно используются для хранения иллюстраций. К плюсам данного формата можно отнести поддержку любыми Windows-совместимыми программами и хорошее качество изображения. В качестве недостатка формата BMP можно указать слабые возможности сжатия. В данном формате используется метод сжатия RLE, который применим только к 4- и 8-битным изображениям. RLE (Run Length Encoding) относится к методам группового кодирования. Это - один из самых старых и самых простых алгоритмов архивации. Сжатие в RLE происходит за счет замены цепочек одинаковых байт на пары "счетчик, значение". К положительным сторонам алгоритма, можно отнести то, что он не требует дополнительной памяти при работе, и быстро выполняется. Алгоритм применяется также в формате TIFF. В общем, файлы BMP, как правило, занимают больше места на диске, чем файлы других форматов. К тому же применение файлов BMP ограничено платформами Windows и OS/2 и невозможно на других (например, Macintosh).

Формат TIFF (Tagged Image File Format) является одним из самых распространённых и надёжных форматов и используется для хранения растровых

изображений высокого качества. Формат TIFF - аппаратно независимый, его поддерживают практически все графические программы на IBM PC и Apple Macintosh. Для формата TIFF доступны разнообразные схемы сжатия. Кроме упомянутого метода PLE, очень часто используется LZWсжатие. Алгоритм LZW (Lempel-Ziv-Welch- Лемпел-Зив-Велш- название образовано из первых букв фамилий авторов) действует гораздо лучше, чем RLE при сжатии произвольных графических данных, но процесс кодирования и распаковки происходит медленнее. LZW-сжатие относится к так называемым словарным методам сжатия, в которых группы последовательных символов или "фраз" заменяются кодом. Замененная фраза может быть найдена в некотором "словаре", который составляется в процессе анализа массива данных. Другими словами, LZW-сжатие отыскивает в массиве данных строки с одинаковыми последовательностями символов и заменяет их некоторыми кодами. Чем длиннее строка ( или чем длиннее «фраза») и чем чаще она повторяется, тем эффективнее сжатие.

TIFF поддерживает бинарные, полутоновые, псевдо-цветные (с индексированным цветом), и полноцветные изображения, все они могут храниться в сжатом или несжатом виде. Кроме того, данный формат может сохранять разнообразные дополнительные сведения о растре, включая: кривую коррекции для изображения с оттеками серого; поля детальной информации об изображении (название программы, автора, дату создания и комментарии); размер изображения и разрешающую способность; детальную информацию о цвете оригинала.

Благодаря хорошей цветопередаче и наличию эффективного механизма сжатия, формат TIFF идеально подходит для хранения сканированных аэрофото- и космических снимков (с глубиной цвета до 48 бит), а также топокарт (с индексированными цветами 4 или 8 бит на пиксель).

GIF (Graphics Interchange Format) - Формат обмена графической информацией. Формат представления графического изображения, сжатого без потери качества. GIF использует LZW-компрессию, что позволяет неплохо сжимать файлы, в которых много однородных заливок (логотипы, надписи, схемы). Этот формат позволяет отображать графику высокого качества и высокого разрешения на разнообразных графических устройствах, он был разработан как средство для обмена и отображения графических изображений.

Независящий от аппаратного обеспечения формат GIF (Graphics Interchange Format) был разработан в 1987 г. фирмой CompuServe специально для передачи растровых изображений по сетям (GIF 87а). Поэтому этот формат отличается очень эффективным ме-

ханизмом сжатия и некоторыми функциями, ускоряющими загрузку изображения с Web-страниц.

GIF позволяет записывать изображение «через строчку» (Interlaced), благодаря чему, например, при отображении файла в Интернет можно увидеть изображение целиком, но с меньшим разрешением, задолго до окончания полной загрузки файла. В 1989 г. формат был модифицирован (GIF89a) за счёт добавления поддержки прозрачности и анимации. В результате в GIF можно установить один или более цветов прозрачными, эти цвета станут невидимыми в программах просмотра Интернет и некоторых других. Кроме того, файл GIF может содержать не одну, а несколько растровых картинок, которые программа может подгружать одну за другой с указанной в файле частотой. Так достигается иллюзия движения (GIF-анимация). Основное ограничение формата GIF состоит в том, что цветное изображение может быть записано только в режиме 256 цветов. Это ограничение обусловливает применение данного формата в основном при создании электронных публикаций для сети Интернет.

Формат JPEG (Joint Photographic Experts Group) был разработан группой экспер-

тов в области фотографии в рамках ISO (Международной организации по стандартизации) специально для сжатия 24-битных изображений. Данный формат представляет эффективный метод хранения изображений с большой глубиной цвета. Главное отличие формата JPEG от других состоит в том, что в JPEG используется алгоритм сжатия с потерями, который необратимо искажает изображение (алгоритм сжатия основан на преобразовании Фурье). Это не сильно заметно при его простом просмотре, но становится явным при детальной работе с изображением. Как правило, при сохранении графического изображения в формате JPEG в специальном диалоговом окне можно задать степень сжатия. При этом, чем выше уровень сжатия тем ниже качество. Но зато, используя JPEG, можно получить файлы иногда в несколько сотен раз меньшие по объёму, чем в формате BMP. Формат JPEG аппаратно независим, поддерживается на IBM PC и Apple Macintosh.. Формат JPEG идеально подходит для обычного пользователя, т.к. в данном формате можно хранить полноцветные 24-битные изображения при малом объёме без больших потерь качества. Однако стоит заметить, что JPEC не подходит для хранения «контурных» рисунков и текста (например, карт), т.к. из-за особенностей алгоритма сжатия контуры и текст становятся размытыми. Поскольку: JPEG отсутствует истинная информация о цвете, он практически не пригоден для работы с ДДЗЗ (цветокоррекция и т.п.).

MrSID (Multiresolution Seamless ImageDatabase) — формат хранения изображений с разными уровнями разрешения, использующий wavelet-преобразование с высокой степенью сжатия. Он позволяет осуществлять быструю выборку участков любого

масштаба из крупных массивов данных. Этот формат часто используется для передачи и хранения архивных данных космосъемки.

Данные ESRI ARC GRID поддерживают сетки (гриды) 32-разрядных целых значений и значений с плавающей точкой длиной 32 бита. Они пригодны как для дискретных, так и непрерывных явлений, а также для пространственного моделирования и анализа потоков, трендов и поверхностей, например, в гидрологии.

Слайд 29. Формат TIN.

Нерегулярная триангуляционная сеть (TIN) (triangulated irregular network) служит эффективной и точной моделью для описания непрерывных поверхностей. Программное обеспечениепоработе с TIN включает многие функции анализа поверхностей.

Упрощенно, набор данных TIN формируется следующим образом: из набора точек с координатами х, у, z программное обеспечение ГИС создает оптимальнуюсетьтреугольников, называемую триангуляцией Делоне, при которой грани в TIN создаются как можно более похожиминаравносторонниетреугольники.

Грань TIN представляет собой треугольник, расположенный в трехмерном пространстве. Граньопределяетплоскость, ееуклонинаправлениеуклона.

Для любой точки с координатами (х, у) с помощью TIN можно рассчитать высоту (а точнее координату z), сначала находя содержащую эту точку грань, и затем интерполируя значениевысотывеепределах.

TIN является эффективным методом представления поверхностей, так как плотность точек в любой части поверхности может быть пропорциональна пересеченности рельефа. Для плоской равнины достаточно малой плотности точек. Гористый рельеф требует высокой плотности точек, особенно на участках быстрых перепадов высот. С помощью TIN можно представлять не только рельеф, но и любую другую измеряемую поверхность, а также цифровые модели местности, включающие трехмерные географические объекты (здания, промышленныеобъектыидр. ).

Слайд 30. Хранение растровых данных и наборов TIN в ArcCatalog.

ArcCatalog позволяет вам напрямую обращаться к растровым данным, хранящимся в разных форматах. Все растровые данные в ArcCatalog отображаются одинаково, независимо от их формата. Поддерживаемые растровые форматы перечислены в диалоговом окне Опции в ArcCatalog. Однако вы можете сделать видимыми расширения растровых файлов, отключив опцию Скрыть расширения файлов в диалоговом окне

Опции. Поддерживаемые растровые форматы перечислены в диалоговом окне Опции в

ArcCatalog.

Наборы растровых данных состоят из одного или нескольких диапазонов (каналов). Отдельные гриды, такие как цифровые модели высот (DEM), или изображения с одним диапазоном отображаются в ArcCatalog как растровые наборы данных с одним каналом. Многозональные изображения отображаются как растровые наборы данных, содержащие несколько каналов.

Несколько наборов растров могут быть объединены в каталоги растров. Каталоги растров содержат или ссылаются на многие связанные растры, которые

могут быть представлены в различных форматах и с различным разрешением.

Вы можете работать с множеством типов изображений, гридов ESRI и растрами, хранящимися в базах геоданных.

Наборы данных TIN отображаются желтой пиктограммой с символом пирамиды, TIN используются в качестве альтернативы растрам для представления поверхностей.

Слайд 31. Хранение растровых данных и наборов TIN в файловой системе.

В файловой системе растровые наборы данных отображаются в виде совокупности нескольких файловфайла содержащего собственно изображение и вспомогательных файлов. Названия файлов имеет единую основу, но разные расширения.

Вспомогательный файл (.aux) – это файл, связанный с набором растровых данных и расположенный в той же папке и содержащий любую дополнительную информацию, которая не может быть сохранена внутри набора растровых данных.

Так, если статистическая информация не может быть сохранена внутри растрового формата, она будет сохранена во вспомогательном файле. Этот файл создается автоматически при первой попытке выполнить задание с вашим растровым слоем, если это задание требует наличия статистики. Однажды созданный этот файл будет использоваться во всех дальнейших процедурах, требующих статистической информации. В .aux-файле также хранится указатель на файл пирамидных слоев (.rrd), конечно, если пирамидные слои для набора растровых данных строились. Если вы используете операционную систему для перемещения набора растровых файлов, для которых ранее строились пирамидные слои, программное обеспечение будет искать файлы .rrd в указанном месте. Если .rrd файлы там найдены не будут, программа стать искать их в той папке, в которую вы переместили набор растровых данных. Рекомендуется использовать приложение ArcCatalog для копирования или перемещения наборов растровых данных, в