6. Архитектура графических рабочих станций. Принципы конвейерной архитектуры.

Описывая технологии, применяемые в 3D-графических акселераторах, попробуем разобраться, каким же образом применение всех эффектов позволяет получить целостную картину. 3D-графика реализуется с помощью многоступенчатого механизма, называемого конвейером рендеринга.

Конвейерная обработка позволяет ускорить выполнение расчетов за счет того, что вычисления для следующего объекта могут быть начаты до окончания вычислений предыдущего. Конвейер рендеринга может быть разделен на 2 стадии: геометрическая обработка и растеризация.

1) Подготовка отсечения

Масштабирование

Освещение

Разбиение на примитивы

2) Удаление невидимых поверхностей

Z-Buffer, текстурирование

Туман

Прозрачность

Сглаживание

Pixel

Графический конвейер на стадии геометрической обработки выполняется преобразование координат (вращение, перенос и масштабирование всех объектов), отсечение невидимых частей объектов, расчет освещения, определение цвета каждой вершины с учетом всех световых источников и процесс деления изображения на более мелкие формы. Для описания характера поверхности объекта она делится на всевозможные многоугольники. Наиболее часто используется деление на треугольники и четырехугольники. Координаты объектов переводятся из вещественного в целочисленное представление для ускорения вычислений. На этапе рендеринга применяются эффекты в следующей последовательности: удаление скрытых поверхностей, наложение с учетом перспективы текстур с использованием z-буфера, применение эффектов тумана и полупрозрачности. После этого очередная точка считается готовой к помещению в буфер со следующего кадра. В отличие от геометрического этапа, зависящего от вычислительной мощности процессора, выполняющего все вычисления, этап рендеринга интенсивно использует ресурсы памяти. Для каких целей используется память, установленная на плате 3D-акселератора. В ней дополнительно хранятся текстуры, z-буфер и буфер следующего кадра.

7. Общие положения алгоритмов сжатия изображений.

Изображения – это своеобразный тип данных, характеризуемый тремя особенностями:

1) Изображения занимают намного больше места в памяти, чем текст.

2) Человеческое зрение при анализе изображения оперирует контурами, общим переходом цветов и сравнительно нечувствительно к малым изменениям в изображении.

3) При создании алгоритма компрессии графики мы используем особенности структуры изображения – изображение в отличие, например, от текста обладает избыточностью в 2-х измерениях. Т.е., как правило, соседние точки, как по горизонтали, так и по вертикали в изображении близки по цвету.

Для того, чтобы говорить об алгоритмах сжатия изображений, решить несколько важных вопросов:

1) Какие классы изображений существуют?

2) Какие классы приложений, использующие алгоритмы компрессии графики, существуют, и какие требования они предъявляют к алгоритмам?

3) Какие критерии мы можем предложить для сравнения различных алгоритмов?

Под классом изображения будет пониматься совокупность изображений, применение к которой алгоритма архивации дает качественно одинаковые результаты. Так, для одного класса алгоритм дает очень высокую степень сжатия, для другого – почти не сжимает, для третьего – увеличивает файл в размере.

Рассмотрим следующие примеры неформального определения классов изображений:

1. Изображения с небольшим количеством цветов (4-16) и большими областями, заполненными одним цветом. Плавные переходы цветов отсутствуют. (Графики, диаграммы).

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

3. Фотореалистичные изображения, например отсканированные фотографии.

4. Фотореалистичные изображения с наложением деловой графики, например реклама.

Рассмотрим следующую простую классификацию приложений, использующих алгоритмы компрессии:

1. Характеризуются высокими требованиями ко времени архивации и разархивации.

2. Характеризуется высокими требованиями к степени архивации и времени разархивации.

3. Характеризуются очень высокими требованиями к степени архивации.

Требования к алгоритмам компрессии:

1. Высокая степень компрессии. Некоторые алгоритмы дают лучшее соотношение качества к размеру файла при высоких степенях компрессии, однако проигрывают другим алгоритмам при низких степенях.

2. Высокое качество изображений.

3. Высокая скорость компрессии. Интуитивно понятно, что чем больше времени мы будем анализировать изображение, пытаясь получить наивысшую степень компрессии, тем лучше будет результат.

4. Высокая скорость декомпрессии.

5. Масштабирование изображений (легкость изменения размеров изображения до размеров окна активного приложения).

6. Возможность показать изображение низкого разрешения, используя только начало файла.

7. Устойчивость к ошибкам. Данное требование означает локальность нарушений в изображении при порче фрагмента передаваемого файла.

8. Учет специфики изображения. Более высокая степень архивации для класса изображений, которые статистически чаще будут применяться в приложении.

9. Редактируемость. Под редактируемостью понимается минимальная степень ухудшения качества изображения при его повторном сохранении после редактирования.

10. Небольшая стоимость аппаратной реализации. Эффективность программной реализации.

Чаще всего используются следующие критерии сравнения:

1. Худший, средний и лучший коэффициенты сжатия. Это есть доля, на которую возрастет изображение, если исходные данные будут наихудшими; некий среднестатистический коэффициент для того класса изображений, на который ориентирован алгоритм; и, наконец, лучший коэффициент. Последний необходим лишь теоретически, поскольку показывает степень сжатия наилучшего (как правило, абсолютно черного) изображения, иногда фиксированного размера.

2. Класс изображений, на который ориентирован алгоритм.

3. Симметричность. Отношение характеристики алгоритма кодирования к аналогичной характеристике при декодировании. Характеризует ресурсоемкость процессов кодирования и декодирования. Симметричность по времени – отношение времени кодирования ко времени декодирования. Иногда потребуется симметричность по памяти.

4. Наличие потерь качества. Способы изменения коэффициента архивации.

5. Характерные особенности алгоритма и изображений, к которым его применяют.