Rasterska grafika Flashcards
Рачунарска графика
подразумева графику креирану помоћу рачунара. Обухвата
стварање, чување и обраду сликовног садржаја.
Апликацијски модел
прикупља све податке и објекте који треба да буду
приказани на екрану као и везе међу њима.
Апликација
креира апликацијски
модел и комуницира са њим да би се сачували подаци о објекту. Она обрађује
кориснички унос и производи излаз слањем наредби графичком систему
Графички систем
прима наредбе за приказ графичких објеката од апликације,
преноси наредбе корисника апликацији и приказује објекат на излазу.
Приказни систем је задужен за приказ слике на екрану. Састоји се од:
● Видео контролера - прилагођава и приказује слику на екрану
● Меморије - чува слику која се приказује
● Графичког процесора - додатни процесор
● Излазних уређаја - служе за приказ слике
Према динамичности приказа разликујемо:
● Интерактивну графику - динамични приказ и активно учешће корисника у
стварању и измени слике при чему су резултати одмах видљиви
● Неинтерактивну графику - статични приказ
Према димензионалности на:
● 2Д графику
● 3Д графику
Према основним градивним елементима слике се деле на:
● Векторску (објектну) графику - градивни елементи су објекти који се
описују математичким формулама, а промена величине слике је лака без
губитка квалитета
● Растерску (битмап) графику - основни градивни елемент слике је пиксел
Растерске слике су одређене:
● Бројем пиксела - дефинише се хоризонтално и вертикално
● Резолуцијом - може бити просторна и амплитудна; изражава се у
пикселима, што је она већа то су пиксели мањи и приказује се више детаља
● Бројем канала - колико различитих боја је могуће приказати на слици
Резолуција:
Код монитора се резолуција означава са PPI,
код скенера SPI,
а код штампача као DPI или LPI.
Просторна интеграција
Просторна интеграција је особина људског ока да довољно мале пикселе не види као засебне елементе већ као целину
При промени резолуције квалитет се неће нарушити ако се задржи број пиксела чиме се димензије смањују.
Амплитудна резолуција или дубина бита
је број бита који се користи за опис боје једног пиксела.
Ако се број бита означи са N укупан број тонова који се могу репродуковати једним пикселом је 2N
Са смањењем дубине бита долази до
појаве лажних контура и нарушавају се тонски прелази. Граница прихватљивог је 6 бита.
Ако слика има више канала боје број бита се изражава укупно или по
каналу боје.
У пракси се обично користе слика са 8 бита по каналу боје
Према броју боја које могу репродуковати растерске слике се деле на:
● Бинарне - 1 битне / 1 канал боје
● Слике сиве скале - више-битне / 1 канал боје
● Слике у боји - више-битне / више канала боје
Сваки пиксел је одређен:
позицијом и вредношћу.
Позиција се дефинише у односу на координатни почетак.
Код позиције битне релације су суседност, повезаност, региони и границе.
Један пиксел укупно има 8 суседа који се означавају са N8(p).
Пиксели се граниче ако су суседни и ако њихове вредности одговарају неком захтеву сличности. У складу са типом суседа постоји:
● 4-граничност
● 8-граничност
● m-граничност
Регион је
подскуп пиксела слике који се састоји од повезаних пиксела.
Граница
региона је:
сет пиксела региона која има један или више суседа који не припадају
региону.
Вредност пиксела
одређује његову боју на слици. Она се дефинише у зависности
од броја бита слике, па тако 1 битне слике имају 2 вредности (црну (0) и белу (1)), 8 битне слике имају 256 вредности (од црне (0) до беле (255))
Матрица је
За бинарне слике матрица има две димензије. Слике у боји имају више
канала боје па се снимају у 3д матрицама, где трећа димензија представља канале слике.
Палета боја је:
Скуп боја који се може наћи на слици
Предност коришћења индексног режима је:
уштеда меморије.
Транспарентност је
могућност да се на слици види слој који се налази испод
датог пиксела/слоја. Пиксели могу бити потпуно транспарентни,
полутранспарентни или непрозирни. Ова особина се назива опацитет (opacity) и изражава се у рангу 0-100%.
Начини мешања (blending modes).
Поред опацитета на слојеве се могу применити и
различити алгоритми који дефинишу на који начин ће се пиксели понашати
Растерске слике се могу добити:
- Директно у програмима
- Растеризацијом векторских слика
- Дигитализовањем аналогних слика
Растеризацијом се одређује
да ли на месту неког пиксела треба исцртати објекат
или не. Овај процес врше растер алгоритми
Неки од захтева за растеризацију
линија су
да линије морају имати прецизно дефинисане крајеве и константну
дебљину, дебљина линије не сме зависити од дужине и нагиба линије
Основни
начини за формирање линија су:
● Основни икрементални алгоритам - BIA - примењује се ако је позиција
пиксела дефинисана целим бројем и ако се пиксели не преклапају, а рачуна се на основу једначине праве; његова мана је грешка која се јавља приликом заокруживања
● Бресенхамов алгоритам - користи целобројну аритметику
Најбитнији део система снимања је
сензор који је осетљив на светло
Сензор срећемо у форми
траке и матрице.
Код снимања слике једним сензором значајан елемент
фотодиода код које је излазни напон сразмеран упадном зрачењу
Код сензора у форми траке
сензорски елементи су распоређени по једној оси. Кретање се врши нормално у односу на траку па се тако покривају обе осе.
Када имамо матрични сензор тада
кретање сензора није потребно. Квалитет снимања зависи од квалитета сензора.
Дигитализација вредности координата слике се назива
узорковање
Резултат узорковања је
слика која се састоји од мреже пиксела
Узорковање је одређено
просторном резолуцијом
Дигитализација амплитудних вредности назива се
квантизација
Резултат квантизације је
вредност пиксела у одређеном опсегу.
Квантизација је одређена дубином бита.
Дигитална слика треба да поседује
све детаље који постоје на аналогној слици.
Теорема каже да
фреквенција узорковања мора бити бар 2 пута већа од највеће
фреквенције аналогног сигнала.
Ако овај услов није задовољен може доћи до грешака као што су ефекат назубљења или моире ефекат
Ефекат назубљења се
јавља ако
густина матрице пиксела није довољна за приказ финих детаља.
Линије које би требало да буду праве изгледају назубљене
Моире ефекат је
приметан код
слика високе фреквенције и манифестује се као шара преко
површине слике
Проблем назубљавања се решава
убацивањем пиксела различитог нивоа осветљености око линија чиме се ствара илузија глатке линије - anti-aliasing.
Постоје 2 методе за корекцију назубљености:
- Prefiltering - третира пиксел као површину; боја пиксела се одређује на
основу тога колику површину пиксела заузима објекат и ивице се боје
нијансама које су светлије од централног дела објекта - Postfiltering - слика се рендерује на већој резолуцији од оне која је
коришћена приликом дигитализације; веома рачунарски захтевно
Грешка која се јавља услед квантизације је
постеризација или ефекат лажних контура. Она се јавља кад је број нивоа сиве скале недовољан за опис тонских прелаза слике. Ефекат постеризације се може кориговати дитеровањем.
Генерисање дигиталних растерских слика се постиже
дигитализацијом аналогних слика или снимањем објекта дигиталним апаратом
Скенер је уређај за
дигитализацију фотографија, цртежа и филмова. Постоје ручни, равни и
ротациони скенери
Главне особине скенера су:
● Резолуција (просторна) - може бити хоризонтална и вертикална; у
спецификацијама се обично наводи оптичка (стварна, физичка резолуција -
битна за квалитет скенирања) и интерполирана (постиже се софтверски)
● Дубина бита - већи број бита значи више нијанси које се могу приказати
● Динамички опсег - могућност репродукције контраста; разликa између
најтамније и најсветлије боје коју је уређај у стању да детектује
Дигитални апарати су
уређаји који светлост рефлектовану са сцене интерпретирају путем сензора. Предности су то што се слика тренутно приказује,
може се снимати доста фотографија, могу се снимати видеи…
Дигиталне апарате
можемо поделити на
компактне,
хибридне
и DSLR
Значајне карактеристике су:
● Резолуција - зависи од сензора и броја пиксела на сензору, а изражава се
као производ хоризонталне и вертикалне резолуције у мегапикселима
● Дубина бита
● Динамички опсег - могућност репродукције контраста; повезан је са
експозицијом; слике великог динамичког опсега се називају HDR
● Квалитет објектива - сваки објектив се састоји од низа сочива, која имају
за циљ да фокусирају слику на сензор
● Брзина бленде - отвор бленде контролише количину светла која пролази
кроз објектив, а брзина затварача је време које је потребно да се затварач
подигне и врати у почетни положај
● ISO осетљивост - дефинише реакцију сензора на светло, већи број значи да
је сензор осетљивији
Побољшање слике је процес
процес који за циљ има слику, која више одговара
специфичној апликацији
Методе побољшања делимо на:
●Побољшања у просторном домену - операције се изводе директно на
пикселима
● Побољшања у фреквентном домену - операције се изводе на
трансформацији оригиналне слике
Побољшање слике у фреквентном домену подразумева
да се слика прво конвертује у фреквентни домен.
Све корекције се спроводе на Фуријевој трансформацији слике, а након корекције слика се конвертује назад у просторни домен.
Операције побољшања слике у просторном домену се посматрају као:
● Операције у тачки - одређују вредност пиксела излазне слике на одређеној координати на основу улазне вредности исте координате
● Локалне - вредност излаза на одређеној координати зависи од улазне
вредности пиксела на тој координати и вредности суседних елемената
● Глобалне - процена целе слике у циљу генерисања вредности пиксела
специфичне координате
Код побољшања слике на нивоу пиксела имамо:
● Операције засноване на хистограму - развлачење, еквализација
● Трансформације интензитета - негатив слике, log и обрнути log, гама корекција, бинаризација
● Аритметичко-логичке операције - одузимање, сабирање, множење,
дељење, AND, OR, XOR, NOT
Хистограм слике приказује
расподелу броја пиксела у зависности од њихове
вредности.
Хистограм је добар показатељ контраста и експонираности - слике лошијег контраста ће имати сужен хистограм
Еквализација или уједначење је метода за
побољшање контраста
Развлачење хистограма подразумева
форсирање најтамније тачке слике на вредност пиксела 0, а најсветлије на вредност 2B-1 и распоређивање осталих тонова између при чему се задржава облик почетног хистограма.
Негатив (инвертовање) слике врши се
обртањем њеног хистограма
Логаритамска трансформација
узак опсег тамних тонова шири, а широк опсег светлих тонова сужава
Гама корекција
представља корекцију светлине средњих тонова слике.
Бинаризација
се врши на основу података хистограма, при чему се
изолују делови изнад и испод неке вредности - прага. Пиксели испод прага добијају вредност 0, а изнад 1.
Аритметичко-логичке операције
се обављају између 2 или више слика
Код аритметичких операција најзначајније су
сабирање и одузимање, множење и дељење се користе за повећање или смањење средње вредности слике,
док се усредњавање користи за уклањање шума уколико постоје идентичне слике исте сцене
Сабирање
је комутативна операција. Додавање позитивне константе
слици доводи до посветљавања.
Приликом сабирања може доћи до
прекорачења вредности и тад се узима максимална вредност пиксела.
Одузимање
се може посматрати као додавање негативне компоненте. Оно није
комутативно и може се користити за потамњивање слике.
Множење
се огледа кроз blending mode Multiply. Множење константом се назива скалирање и служи за поправљање слика лоше осветљености (као и дељење).
Усредњавање
се заснива на одређивању средње вредности пиксела више слика исте сцене, а користи се за редуковање шума.
Преклапање
производи линеарну комбинацију 2 слике, при чему се у обзир узима и опацитет слика
Логичке операције се обично примењују где?
на бинарним сликама.
Основне операције су
AND, OR, XOR, NOT (сви сем NOT раде са 2 или више слика).
Сваки пиксел се посматра као логичка вредност где је бела боја (1) “тачно”, а црна (0) “нетачно”. Ове операције се користе на монохроматским и на сликама у боји.
Оновна примена логичких операција је код
маскирања.
Код локалних операција вредност пиксела финалне слике зависи од
вредности пиксела оригиналне слике, пиксела у његовој околини и коефицијента маске.
Корелација подразумева да се
маска директо примењује на слику
код конволуције маска се
ротира око централне вредности
Фактор скалирања је
сума елемената кернела.
Да вредност пиксела не би прелазила дефинисани ранг сума вредности унутар кернела је обично 1.
Маска увек мора да пређе ивице слике иначе ће слика бити мања/већа.
Мања
Постоје 2
решења за маскирање ивица:
- Убацивање нула - делови ван слике се третирају као нуле; може довести до појаве тамних оквира
- Пресликавање преко ивице - деловима ван слике се додељују вредности ивица слике; бољи ефекат
Просторне филтере делимо на оне за:
● Умекшавање слике - линеарни и нелинеарни
● Детекцију ивица - градијентни и Лапласов оператор
● Изоштравање слике - high-pass, изоштравање умекшаном маском
Умекшавање слике је
заправо замућивање превише наглашених детаља, а
користи се за редукцију шума.
Low-pass филтери пропуштају
само ниске фреквенције, редукују шум и уклањају фине детаље. Користе квадратне маске (вредности једнаке (Box blur) или извагане) чији елементи морају бити позитивни.
Код Gaussian филтера маска се формира тако да
а распоред бројева симулира Гаусову расподелу
Нелинеарни филтери
су засновани на сортирању пиксела оригиналне слике који су обухваћени маском. Величина маске одређује јачину ефекта.
Код MIN филтера вредност пиксела бива
замењена најмањом
код MAX
филтера вредност пиксела бива замењена
највећом
а код MEAN филтера вредност пиксела бива замењена
средњом вредношћу у околини пиксела
Код MEDIAN филтера
централна вредност у поредку је излаз филтера. Он се
користи за уклањање шума када је потребно сачувати ивице
MIDPOINT филтер узима
средњу вредност најмањег и највећег пиксела у поретку. Он је алфа
тримован филтер што значи да се одбацује одређен проценат највећих и
најмањих вредности у поретку, док се од осталих рачуна средња вредност.
Нелинеарним филтерима се постиже већи степен умекшавања слике.
Шум је
нежељена варијација у светлини или боји пиксела. Узрок шума може бити
сензор, лоши услови снимања, грешке AD конверзије…
Основни типови шума су:
- Адитивни Гаусов - независан на сваком пикселу; настаје услед слабог
осветљења или високе температуре сензора, а уклања се са MEAN, MEDIAN или Gaussian филтером - Лапласов
- Импулсни - одређен део пиксела оштећен; узрокован грешкама AD
конвертера или у преносу сигнала, а уклања се MEDIAN филтером (може и MIN и MAX)
i. Разликујемо две врсте - “со и бибер” (црни и бели пиксели) и
униформни (било која вредност)
- Квантизациони - настаје при квантизацији; обично се може занемарити, а уклања се MEAN, MEDIAN или MIDPOINT филтером
- Фотонси
- Тачкасти
- Периодични
Замућење слике је
смањењe оштрине слике, губитак ивица при чему слика делује
изван фокуса. Код већег замућења немогућност детектовања ивица и детаља доводи до немогућности интерпретирања информација слике
Узроци замућења су
смањена резолуција, објектив и померај апарата или објекта током снимања.
Замућење се коригује
изоштравањем слике.
Циљ изоштравања је наглашавање детаља на слици и отклањање замућења
Како би се слика изоштрила врше се 2
корака обраде слике
детекција и наглашавање ивица.
Детекција ивица врши се
изводима слике.
Први изводи се у процесу обраде слике извршавају у форми
градијентних оператора.
Најзаступљенији оператори су:
● Робертсов крос-градијентни оператор - најбољи за ивице од 45°, осетљив
на шум, даје најмање приметно наглашавање ивица
● Prewitt оператор - најбољи за хоризонталне и вертикалне ивице
● Собелов оператор - слично као Prewitt
Код детекције ивица другим изводом кернели се формирају тако да је
централни елемент максималан, а сума је 0. Приликом изоштравања прво се слика филтрира како би се изоловале ивице, затим се она прескалира у дозвољен ранг и на крају се таква комбинује са оригиналом и добијају се наглашене ивице.
High-pass филтери
пропуштају само елементе високих фреквенција.
На оригиналну слику се додаје верзија слике која је филтрирана
High-pass филтером.
Код изоштравања слике умекшаном маском од оригиналне
слике се одузме замућена и тиме се генерише маска за изоштравање. Након креирања маске, она се додаје оригиналу као би се ивице нагласиле.
Геометријска трансформација је
функција која пресликава оригиналну тачку или
вектор у њену слику.
Објекат се посматра као скуп тачака у 2д систему
Геометријске трансформације објеката подразумевају
трансформације свих његових тачака
а. У 2д равни користи се
2д Декартов координатни систем који
може бити десно (у математици) и лево (у програмима) орјентисан.
Основне геометријске трансформације слике су
транслација, ротација, рефлексија, смицање (искошење), скалирање.
Транслација је
померање објекта на нову локацију додавањем константних
вредности на сваку координатну тачку.
Ротација представља
померање сваке тачке објекта за одређени угао у односу на центар ротације
Рефлексија подразумева
множење позиције пиксела са негативним умношком.
Разликујемо вертикалну и
хоризонталну рефлексију.
Смицање представља
искошење слике по једној или обе димензије.
Скалирање је
пресликавање координатне равни на себе, које
омогућује независно подешавање односа величина јединичних подеока на различитим осама.
Обухвата увећање и смањење слике
Код униформног
скалирања промена величине је
иста по ширини и висини слике - однос
димензија се не мења.
Диференцијално скалирање подразумева
да се ширина и
висина различито мењају
систем са хомогеним
координатама je
Систем у коме се тачка у 2д представља са 3
координате - x, y, w
Скалирање може подразумевати
увећање и смањење.
Слика након скалирања
има већи или мањи број пиксела у односу на оригинал.
скалирање
подразумева
додавање или одузимање пиксела и одређивање вредности нових
пиксела.
Одређивање вредности пиксела код скалирања се може извести
методом најближег суседа / репликацијом пиксела,
линеарном,
билинеарном,
бикубичном
Увећање слике подразумева
креирање нових локација пиксела и додељивање
вредности новокреираним локацијама.
Увећање слике методом најближег
суседа се реализује тако што се
преко површине оригиналне слике постави
мрежа димензија нове резолуције.
Да би се сваком елементу доделила вредност
тражи се пиксел оригиналне слике који је најближи центру пиксела мреже и
преузима се његова вредност.
Репликација пиксела је
специјални случај методе
најближег суседа када је фактор скалирања цео број.
Ово је брз, једноставан али
и лош метод јер се приликом увећања већег од 2 пута примећује блоковска
структура на дијагоналним ивицама слике.
Код линеарне интерполације
убачени пиксел по врсти или колони представља средњу вредност суседних пиксела оригинала.
Линеарном интерполацијом добијамо финије тонске прелазе, док
репликацију користимо када треба задржати ивице
Билинеарна и бикубична интерплација поразумевају
да се при прорачуну вредности новог пиксела узму 4 суседа, док се код бикубичне узима 16.
Смањење слике
се изводи истим техникама као и повећање, само што с`е
редослед операција обрће при чему се занемарује део пиксела.
Приликом смањивања слике методом најближег суседа у зависности од степена смањивања
одбацује се одређени број редова и колона. Веома је брза али и
нетачна метода, долази до појаве изобличења.
