9. Алгоритмы архивации с потерями, проблемы алгоритмов архивации с потерями. Основные идеи алгоритмов jpeg, фрактальный, волновой.

Несжимаемость многих изображений привела к созданию нового типа алгоритмов – сжимающих с потерей информации. Коэффициент архивации и степень потерь качества в них можно задавать. При этом достигается компромисс между размером и качеством изображений.

Одна из серьезных проблем машинной графики заключается в том, что до сих пор не найден адекватный критерий оценки потерь качества изображения. Потери происходят постоянно – при оцифровке, при переводе в ограниченную палитру цветов, при переводе в другую систему цветопредставления для печати и, что особенно важно, при архивации с потерями.

Отличной считается архивация, при которой невозможно на глаз различить первоначальное и разархивированное изображения. Хорошей – когда можно сказать, какое из изображений подвергалось архивации, можно только сравнивая две находящиеся рядом картинки. При дальнейшем увеличении степени сжатия, как правило, становятся заметны побочные эффекты, характерные для данного алгоритма.

JPEG – один из самых новых и достаточно мощных алгоритмов. Разработан группой экспертов в области фотографии специально для сжатия 24-битных изображений. Оперирует алгоритм областями 8х8, на которых яркость и цвет меняются сравнительно плавно. Вследствие этого при разложении матрицы такой области в двойной ряд по косинусам значимыми оказываются только первые коэффициенты. коэффициенты. Таким образом, сжатие в JPEG осуществляется за счет плавности изменения цветов в изображении. Метод позволяет сжимать некоторые изображения в 10-15 раз без серьезных потерь.

Фрактальная архивация основана на том, что изображение представляется в более компактной форме – с помощью коэффициентов системы итерируемых функций (IFS). IFS представляет собой набор трехмерных аффинных преобразований, переводящих одно изображение в другое. Преобразованию подвергаются точки в трехмерном пространстве (х-координата, у-координата, яркость). Фрактальная компрессия – это поиск самоподобных областей в изображении и определение для них параметров аффинных преобразований. Подавляющее большинство исследований в области фрактальной компрессии сейчас направлены на уменьшение времени архивации, необходимого для получения качественного изображения.

Рекурсивный (волновой) алгоритм исходит из идеи использования когерентности областей. Ориентирован алгоритм на цветные и черно-белые изображения с плавными переходами. Идея алгоритма заключается в том, что в файле сохраняется разница – число между средними значениями соседних блоков в изображении, которая обычно принимает значения, близкие к 0. К достоинствам этого алгоритма можно отнести то, что он очень легко позволяет реализовать возможность постепенного “проявления” изображения при передаче его по сети.

10. Геометрическое моделирование и решаемые им задачи…

Модель – это представление некоторых, необязательно всех, свойств объекта, либо конкретно существующего, либо абстрактного, его особенностей.

При оценке степени соответствия синтезированных изображений и оригинала в телевидении и кинематографе используются три уровня подобия:

1. Физическое подобие означает, что изображение по основным физическим характеристикам повторяет оригинал. Подобие считается физически полным, если характеристики оригинала и изображения полностью подобны или строго пропорциональны.

2. Психофизическое (физиологическое) – соответствие на уровне зрительных ощущений, например фотореалистичная графика.

3. Психологическое – предполагает лишь некоторую схожесть между объектом и изображением: чертежи, проволочные модели и т.п

геометрические модели – это модели состоящие из след компонентов:

- пространственное расположение и форма – геометрия объекта; некоторые атрибуты: цвет, текстура;

- топология (связность с другим объектом).

Способы представления объектов:

Аналитическая модель – это набор чисел и, если необходимо, логических параметров, которые играют роль коэффициентов и других величин в уравнениях, аналитических соотношениях, задающих объект данного типа.

Координатные модели – это наборы точек, принадлежащих объектам, которые задаются координатами.

У координатных моделей могут быть разновидности:

- координатно-разностные модели, где вместо координат их разности;

- помимо координат, в каждой точке могут быть указаны дополнительные характеристики(проекции нормалей, векторов, значения каких-либо параметров и т.п.);

- могут быть дополнены кодами, управляющими командами (при описании нескольких кривых это могут быть команды окончания кривых, коды завершения моделей и т.п.);

- приближенные координатные модели; предполагается, что в связи с погрешностями измерений и другими факторами точки этих моделей смещены относительно их правильного положения, тогда здесь возникает задача аппроксимации – поиска такой линии или поверхности, которые бы проходили как можно ближе к заданным точкам.

Декартова система координат – основа численного моделирования объектов.

Одну и ту же фигуру можно задать разными способами, но обычно выделяют те, для которых количество параметров минимально. Это минимальное количество называют параметрическим числом образа.

В задании объекта могут также участвовать логические параметры. Эти параметры не влияют на параметрические числа объектов и можно ограничиться числами 0 и 1 или же установить параметр по знаку числа. Так же очень важно задавать направление вычерчивания, которое необходимо для определения видимости сторон. Для этого используют касательные векторы, или векторы направления.