Uvod u organizaciju ra čunara

1. Uvod u organizaciju računara vežbe - čas 4: Predstavljanje slika Saša Malkov

2. Boje • Postoje dva osnovna modela predstavljanja boja • dodavanjem • oduzimanjem Uvod u organizaciju računara

3. Propuštanje svetlosti (eksp.) • Između izvora bele svetlosti i belog papira postavljamo obojena stakla • žuto staklo propušta žutu svetlost • crveno propušta crvenu • ako žutu svetlost propustimo kroz crveno staklo, prolazi crvena svetlost • ako crvenu svetlost propustimo kroz žuto staklo, prolazi crvena svetlost • zaključujemo da je crvena svetlost komponenta žute svetlosti Uvod u organizaciju računara

4. Aditivni model boja • Uočavaju se tri osnovne obojene komponente bele svetlosti: • crvena • zelena • plava • Sve ostale obojene svetlosti mogu se dobiti kombinacijom prethodnih u različitim intenzitetima • Model se obično naziva RGB Uvod u organizaciju računara

5. Primene aditivnog modela • Aditivni model se prirodno primenjuje kada se boje grade dodavanjem komponenti svetlosti • monitori • projektori • Nije idealan u slučajevima kada se boja dobija na drugi način Uvod u organizaciju računara

6. Oduzimanje boja (eksp.) • U eksperimentu staklo neke komponente svetlosti propušta, a ostale zadržava • Ako za osnovne boje uzimamo one koje prolaze kada se zadržavaju osnovne komponente svetlosti, dobijaju se: • žuta (zadržana je plava) • plavozelena (zadržana je crvena) • ružičasta (zadržana je zelena) • crna (zadržana je bela) • Model se obično naziva CMYK Uvod u organizaciju računara

7. Primene subtraktivnog modela • Subtraktivni model se prirodno primenjuje kada se boje grade odbijanjem svetlosti, tj. zadržavanjem komponenti • slikanje • štampanje • uopšte, nanošenje bojenih materija na posmatranu površinu Uvod u organizaciju računara

8. Primer modela RGB Uvod u organizaciju računara

9. Drugi modeli boja • Često se primenjuje model HSB • H (hue) – ton • S (saturation) – zasićenost • B (brightness) – osvetljenost Uvod u organizaciju računara

10. Model boja HSB • Ton se opisuje na krugu od 360o: • 0 – crvena, 60 – žuta, 120 – zelena, 180 – plavozelena, 240 – plava, 300 - ružičasta • Zasićenost se opisuje sa 0-100% • 0% – siva boja, 100% - čista (jarka) boja • Osvetljenost se opisuje sa 0-100% • 0% - crna, 100% - čista svetla boja Uvod u organizaciju računara

11. Primer modela HSB (1) Uvod u organizaciju računara

12. Primer modela HSB (2) Uvod u organizaciju računara

13. Primer modela HSB (3) Uvod u organizaciju računara

14. HSB i RGB • Ton određuje odnos dve najizraženije RGB komponente: otklon = H0 = 60 * (B2-B3) / (B1-B3) H = vrednost za kom.1 + otklon prema vrednosti kom. 2 • Zasićenost određuju najintenzivnija i najslabija RGB komponenta: S = (B1-B3) / B1 • Osvetljenost određuje najintenzivnija komponenta RGB: B = B1 / raspon Uvod u organizaciju računara

15. Primer RGB – HSB • RGB = (200,100,175) -> B1 = 200, B2 = 175, B3 = 100 • H0 = 60 * 75 / 100 = 45 H(R) = 360, H(B) = 240 H = H(R) – H0 = 315 • S = 100 / 200 = 50% • B = 200 / 256 = 78.125% Uvod u organizaciju računara

16. Predstavljanje slike • Slika se u digitalnim sistemima predstavlja matricom tačaka - piksela • Parametri predstavljanja su • rezolucija • dinamički raspon Uvod u organizaciju računara

17. Rezolucija • Rezolucija je mera preciznosti predstavljanja • relativna rezolucija je broj piksela po jedinici dužine (obično po inču) • apsolutna rezolucija je veličina matrice mereno brojem piksela Uvod u organizaciju računara

18. Dinamički raspon • Dinamički raspon određuje preciznost predstavljanja pojedinačnih piksela • Izražava se brojem različitih podržanih nijansi svake hromatske komponente svetlosti • dinamički raspon monohromatskog piksela meri se brojem nijansi sive • dinamički raspon piksela u boji meri se brojem nijansi svake od komponenti Uvod u organizaciju računara

19. Osetljivost ljudskog oka • Ljudsko oko je u stanju da raspozna oko 350000 boja • nešto je osetljivije prema nijansama zelene boje Uvod u organizaciju računara

20. Dinamički raspon – RGB • Uobičajeni modeli pri prikazivanju su • 12 bita (4096 nijansi) – po 4 bita (16 nijansi) za svaku osnovnu komponentu • 15 bita (32768) – po 5 bita (32) • 16 bita (65536) – po 5 bita (32) za crvenu i plavu i 6 bita (64) za zelenu • 24 bita (16777216) – po 8 bita (256) Uvod u organizaciju računara

21. Dinamički raspon – RGB (2) • Uobičajeni modeli pri obradi su • 30 bita – po 10 bita (1024) • 36 bita – po 12 bita (4096) • 48 bita – po 16 bita (65536) • Smisao ovih formata je u očuvanju kvaliteta pri obradi slika • Normalno ljudsko oko ne može razlikovati ove zapise od 24-bitnog Uvod u organizaciju računara

22. Zapisivanje slike • Zapis slike se obično sastoji od • zaglavlja – podataka koji opisuju • širinu • visinu • dinamički raspon • detalje zapisa sadržaja slike • sadržaja slike Uvod u organizaciju računara

23. Veličina zapisa slike • Bez kompresije za sliku je potrebno S*V*B/8 bajtova, gde je • S – širina slike u pikselima • V – visina slike u pikselima • B – broj bitova kojima se opisuje svaki piksel • Pored toga, potreban je i određen prostor za zaglavlje • Na primer • 1024 x 768 x 16 / 8 = 1.5 MB • 1600 x 1200 x 24 / 8= 5.5 MB Uvod u organizaciju računara

24. Veličina zapisa slike (2) • Pri pripremi za štampu, veličina slike se procenjuje kao: S*V*R*R*B / 8 • S – širina slike u cm (inch) • V – visina slike u cm (inch) • B – broj bitova kojima se opisuje svaki piksel • R – rezolucija slike u broju piksela/cm (inch) • Uobičajene rezolucije slika • za prikaz na ekranu: • 75 – 150 ppi (piksela po inču), oko 30 – 60 ppcm • za štampu • 100 – 600 ppi, oko 40 – 240 ppcm Uvod u organizaciju računara

25. Veličina zapisa slike (3) • Na primer • 13cm * 10cm * 30ppcm * 30ppcm * 24b / 8 = 343 KB • 28cm * 20cm * 120ppcm * 120ppcm *24b/ 8 = 23 MB Uvod u organizaciju računara

26. Kompresija slike • Kompresiji slika se pristupa iz više razloga, a pre svega zbog • smanjenja zauzeća prostora • olakšavanja komunikacije • smanjivanja opterećenja kom. linija • skraćivanje trajanja prenosa podataka Uvod u organizaciju računara

27. Metodi kompresije • Metodi kompresije se dele na dve osnovne kategorije • metodi kompresije bez gubitka informacija • metodi kompresije sa gubitkom informacija Uvod u organizaciju računara

28. Kompresija bez gubitka • Obično počivaju na opštim algoritmima za kompresiju podataka • najbolje rezultate daju ako slike imaju veće površine koje su jednobojne ili popunjene nekim jednostavnim uzorcima • linijski crteži, ilustracije, stripovi, uzorci ekrana,... • nisu efikasni u slučaju slika sa puno prelaza tonova: • fotografije, intenzivno šarene slike Uvod u organizaciju računara

29. Kompresija bez gubitka (2) • Neki od formata za zapisivanje slika: • BMP • GIF • TIF • PNG • Primeri... Uvod u organizaciju računara

30. Kompresija sa gubitkom • Počivaju na specifičnim algoritmima koji su projektovani upravo za rad sa slikama • Opisuju delove slike nekim matematičkim modelom sa izabranom preciznošću aproksimacije • Preciznost aproksimacije se obično može konfigurisati • veća preciznost – manja kompresija • manja preciznost – veća kompresija Uvod u organizaciju računara

31. Model kompresije sa gubitkom • Koristi se činjenica da oko raspoznaje • oko 128 tonova • 16 (žuta) do 23 (crvena) zasićenosti • oko 128 nivoa osvetljenosti • Pri kompresiji je važnije očuvati ton i osvetljenost nego zasićenost • Zato se često primenjuje model boja čije komponente kvalitativno opisuju svetlost: • HSB, YUV, HLS,... Uvod u organizaciju računara

32. Primeri slika sa različitim kompresijama... Uvod u organizaciju računara