Соотношение между информационным объемом и размером файла зависит от многих факторов, основным из которых является формат файла. Иногда размеры файлов, содержащих одно и то же изображение, но имеющих разные форматы, могут отличаться в десятки раз.
Размер файла – объем, занимаемый графическим файлом на диске.
Для вычисления физического размера служат следующие соотношения:
разрешение – ширина в пикселях, деленная на ширину в дюймах;
ширина в пикселях – ширина в дюймах, умноженная на разрешение;
ширина в дюймах – ширина в пикселях, деленная на разрешение;
ширина в сантиметрах – ширина в дюймах, умноженная на 2,54;
ширина в дюймах – ширина в сантиметрах, деленная на 2,54.
Соотношения для высоты изображения аналогичны.
Для вычисления информационного объема изображения необходимо помнить следующие соотношения:
количество пикселей – ширина, умноженная на высоту в пикселях;
информационный объем в битах – количество пикселей, умноженное на глубину цвета;
информационный объем в байтах – информационный объем в битах, деленный на восемь.
Глубина цвета зависит от цветового режима изображения. Наиболее распространенные цветовые режимы:
монохромный – на каждый пиксель выделен только один бит. Бит может принимать два значения: 0 и 1, поэтому в данном режиме используются только два цвета;
16-цветный – используются четыре бита, которыми кодируется цвет, они делятся следующим образом: по одному биту на каждый составляющий цвет (красный, синий, зеленый) и один бит яркости;
полутоновый – для кодирования цвета используются восемь бит, это означает, что можно закодировать 256 градаций серого цвета. Кодом 0 обозначается черный цвет, а кодом 255 – белый. Такой режим называют Grayscale (шкала серого цвета);
индексированных цветов – каждому используемому цвету в изображении присваивается номер, или, иначе говоря, индекс цвета. Для каждого пикселя хранится не настоящее описание цвета, а лишь номер в таблице цветов. Таблицу принято называть палитрой. В силу технических ограничений в годы создания этого режима в палитру входило не больше 256 цветов, т. е. для хранения каждого пикселя достаточно одного байта;
High Color – позволяет отображать 65 536 цветов, т. е. для кодирования цвета одного пикселя используется 16 бит;
True Color – на каждый из основных цветов для кодирования цвета одного пикселя выделяется восемь бит (один байт). Всего для хранения цвета пикселя требуется три байта. Таким образом, глубина цвета в этом режиме составляет 24 бита, а максимальное количество цветов в этом режиме – 16 777 216.
Если каждый цвет пикселя рассматривать как возможное состояние, то количество цветов может быть рассчитано по формуле:
N = 2К, (1)
где К – глубина цвета (в битах).
2.3. Сжатие графической информации
Растровые изображения фотографического качества могут занимать большой объем памяти. Загрузка таких изображений (особенно из Интернета) может происходить продолжительное время. Для уменьшения объема памяти, необходимого для хранения изображений, разработаны различные алгоритмы сжатия графической информации.
Сжатие – процесс более эффективного представления информации. Другими словами, сжатие – это «выжимание лишнего» из данных. Графические данные могут быть сжаты благодаря трем свойствам: избыточности, предсказуемости и необязательности. Существует множество алгоритмов сжатия, которые эксплуатируют одно из перечисленных свойств или несколько.
Алгоритмы сжатия делятся на два вида: без потерь и с потерями. В первом случае процесс сжатия заключается только в том, что данные преобразуются в более эффективный для хранения вид. При обратном преобразовании получается изображение, идентичное первоначальному.
При использовании сжатия с потерями часть информации теряется. Восстановленное после такого сжатия изображение не идентично первоначальному, но различия будут практически не заметны человеческому глазу.
Вопросы сжатия данных необходимо решать в различных областях науки и техники, где требуются хранение и передача информации. Во-первых, это связано с достаточно высокой стоимостью носителей информации, во-вторых, – с необходимостью передачи больших потоков информации по линиям связи (радио- и оптическая связь, телефония, сети).
2.3.1. Сжатиебезпотерь
Наиболее популярными являются три алгоритма сжатия графики без потерь: RLE, Хаффмана и LZW. Не вдаваясь глубоко в математические основы этих алгоритмов, разберем лишь их базовые принципы.
Алгоритм RLE (Run-Length Encoding – кодирование длины серии) часто называют алгоритмом группового сжатия, так как одинаковые данные группируются в процессе сжатия. Когда говорят об однородных объектах, то обычно их группируют, называя общее количество, вместо того, чтобы называть каждый по отдельности. Например, проще сказать: «В нашей группе учится 30 студентов», чем: «В нашей группе учится студент, студент, студент, ...». Точно такой же принцип используется в алгоритме RLE: если в изображении подряд идут несколько одинаковых пикселей, то записывается не каждый из них отдельно, а лишь их общее количество и цвет.
Рассмотрим пример. Предположим, что исходное изображение хранится в режиме 16 цветов. Числом 8 кодируется ярко-красный цвет, 14 – желтый, а числом 10 – ярко-зеленый. Исходная цепочка пикселей будет следующей: 8, 8, 8, 8, 8, 14, 14, 14, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 14, 14, 14, а сжатая – 5, 8, 3, 14, 6, 10, 3, 14, где первая цифра означает количество пикселей, а вторая – их цвет. В результате сжатия цепочка стала короче более чем в два раза.
Алгоритм
Хаффмана. При хранении изображения в
обычном виде на
каждый пиксель выделено одинаковое количество битов, зависящее от используемого
режима. Например, для кодирования восьми цветов достаточно трех бит. Это означает,
что для хранения восьмицветного изображения размером
100 × 200 пикселей потребуется 100 × 200 × 3 = 60 000 бит = 7 500
байт.
На изображении одни цвета
встречаются чаще, а другие – реже. Можно добиться значительной экономии объема,
занимаемого файлом с изображением на носителе информации, если часто
встречаемые цвета кодировать более
короткими последовательностями битов, а редкие – более длинными.
Возьмем то же самое восьмицветное изображение размером 100 × 200. Пример распределения частот появления цветов на этом изображении приведен в табл. 1.
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.