Смекни!
smekni.com

Цвет и графика на ЭВМ (стр. 3 из 7)

Цветовая модель HLS

Цветовая модель HLS (от англ. Нue, Lightness, Saturation - тон, светлота, насыщенность) схожа с моделью HSV. Снова рассмотрим цилиндрические координаты в трехмерном евклидовом пространстве, H - угол в горизонтальной плоскость от оси Ox, S - радиус в горизонтальной плоскости (расстояние до оси Oz), L - высота (по оси Oz). Все цветовое пространство представляет из себя две соединенные основаниями шестигранные пирамиды.

Как видно эта модель получена из HSV вытягиванием вдоль вертикальной оси. Понятия H и S остались теми же, только по вертикальной оси теперь L вместо V. Концептуальное различие состоит в том, что в этой модели считается, что движение от чистых цветов (у которых L = 0,5, S = 1) как в направлении белого, так и черного (а не только черного, как в HSV) одинаково приводит к уменьшению информации в H (вплоть до того, что в вершинах H не определено (как впрочем, и на всей вертикальной оси S = 0)) и сужению диапазона S.

Цветовые модели Y**

Существует несколько тесно связанных цветовых моделей, которые объединяет то, что в них используется явное разделение информации о яркости и цвете. Компонента Y соответствует одноименной компоненте в модели CIE XYZ и отвечает за яркость. Такие модели находят широкое применение в телевизионных стандартах, так как исторически необходима была совместимость с черно-белыми телевизорами, которые принимали только сигнал, соответствующий Y. Также они применяются в некоторых алгоритмах обработки и сжатия изображений и видео.

Цветовые модели YUV, YPbPr и YCbCr

Расcмотрим цветовую модель YUV. U и V отвечают за цветовую информацию и определяются через преобразование из RGB:

Y = 0,299R + 0,587G + 0,114B;U = 0,492(B - Y) = -0,147R - 0,289G + 0,436B;V = 0,877(R - Y) = 0,615R - 0,515G + 0,100B;

Модель YUV применяется в телевизионной системе PAL.

Цветовые модели YCbCr и YPbPr являются вариациями YUV с другими весами для U и V (им соответствуют Cb/Pb и Cr/Pr). YPbPr применяется для описания аналоговых сигналов (преимущественно в телевидении), а YCbCr - для цифровых. Для их определения используются два коэффициента: Kb и Kr. Тогда преобразование из RGB в YPbPr описывается так:

Переход от RGB к YPbPr

Выбор Kb и Kr зависит от того, какая RGB-модель используется (это в свою очередь зависит от воспроизводящего оборудования). Обычно берется, как и выше, Kb = 0, 114; Kr = 0, 299. В последнее время также используют Kb = 0, 0722; Kr = 0, 2126, что лучше отражает характеристики современных устройств отображения.

Из приведенных выше формул следует что при

имеем следующие диапазоны
;
. Для цифрового представления эти формулы видоизменяют для получения только положительных дискретных коэффициентов в диапазонах

Переход от RGB к YCbCr

В телевидении обычно берут minY = 16, maxY = 235, minC = 16, maxC = 240. В стандарте сжатия изображений JPEG используется полный 8-битный диапазон: minY = 0, maxY = 255, minC = 0, maxC = 255.

Цветовая модель YIQ

Цветовая модель YIQ применялась в телевизионной системе NTSC (I - от англ. in-phase, Q - от англ. quadrature; происходят от особенностей систем декодирования). Она тесно связана с моделью YUV, так как переход от YUV к YIQ является поворотом в плоскости UV = IQ на

.Y = 0,299R + 0,587G + 0,114BI = 0,735(R - Y) - 0,268(B - Y) = 0,596R - 0,274G + 0,321BQ = 0,478(R - Y) + 0,413(B - Y) = 0,211R - 0, 523G + 0,311B

Обратные преобразования для всех моделей получаются в результате применения обратной матрицы преобразования.

Цветовые модели CIE L*u*v* и CIE L*a*b*

У модели CIE XYZ все же есть существенный недостаток - неоднородность восприятия изменения цвета относительно расстояния на диаграмме цветности. В идеале хотелось бы, чтобы одинаковые расстояния между точками, соответствующими цветам на диаграмме цветности, соответствовали приблизительно одинаковому восприятию человеком отличий между этими парами цветов. Именно для этих целей CIE в 1976 году предложила модель L*u*v*. L* (от англ. Lightness) в этой модели соответствует яркости, скорректированной с учетом особенностей человеческого восприятия. Получающаяся диаграмма цветности представлена на рисунке. Эта модель рекомендуется для представления света от источников.

Также CIE в 1976 году с той же целью предложила и другую похожую модель L*a*b*, которая получила несколько более широкое распространение. Эта модель рекомендуется для представления отраженного света.


Точность воспроизведения цвета

Цель полиграфического репродуцирования состоит в наиболее точном воспроизведении изображения оригинала на оттиске. К сожалению, необходимо отметить, что идентичное воспроизведение полутоновых, в особенности цветных, изображений практически недостижимо. Ниже приведены одни из главных причин этого:

- оттиск изготавливается на иной подложке, нежели оригинал (когда появляются различия в белизне, глянце, гладкости поверхности подложки между оригиналом и оттиском);

- оттиск изготавливается с использованием различных видов печатных красок, которые определяются и способом печати;

- оттиск полутонового изображения всегда имеет растровую структуру, в то время как оригинал может иметь непрерывную структуру полутона и контура.

Таким образом, если у вас в руках есть что-то, что вы хотите сделать точь-в-точь, то первоначально надо определить то, на каком материале оно сделано, каким способом (это минимум, что надо знать). Если вы затрудняетесь ответить на эти вопросы, обращайтесь к профессионалам-полиграфистам, иначе не избежать досадных ошибок, перепечаток и т.д.

Источники

1. http://www.intuit.ru/department/graphics/rastrgraph/1/ (Алгоритмические основы растровой графики информация [+] Авторы: Д.В. Иванов, А.А. Хропов, Е.П. Кузьмин, А.С. Карпов, В.С. Лемпицкий. 1. Лекция: Основные понятия. Представление цвета в машинной графике).

2. http://www.bestreferat.ru/referat-74412.html (Реферат: Цвет, цветовые модели, цветовые пространства).

3. http://dvoika.net/education/Book1/contents.html


Виды графики на ЭВМ и особенности её применения в ИС

Основные понятия. Представление цвета в машинной графике. Растровая и векторная графика. Понятие растра

Для представления графической информации на двумерной плоскости (например, экране монитора, странице книги и т.п.) в вычислительной технике применяются два основных подхода: растровый и векторный.

При векторном подходе графическая информация описывается как совокупность неких абстрактных геометрических объектов, таких как прямые, отрезки, кривые, прямоугольники и т.п.

Растровая графика же оперирует изображениями в виде растров. Неформально можно сказать, что растр - это описание изображения на плоскости путем разбиения всей плоскости или ее части на одинаковые квадраты и присвоение каждому квадрату своего цветового (или иного, например, прозрачности, для последующего наложения изображений друг на друга) атрибута. Если таких квадратов имеется конечное число, то получается, что непрерывная цветовая функция изображения приближенно представлена конечной совокупностью значений атрибутов. Иногда понятие растра определяют более широко: как разбиение плоскости (или ее участка) на равные элементы (т.е."замощение"), например шестиугольниками (гексагональный растр). Далее в этой книге расширенное толкование использоваться не будет.

С другой стороны, растр можно рассматривать как кусочно-постоянную аппроксимацию изображения, заданного как цветовая функция на плоскости. Такая точка зрения позволяет применять математический аппарат теории аппроксимации для работы с растровыми изображениями, о чем подробнее будет рассказано далее.

Формально, введем следующие определения:

Растр (англ. raster) - отображение вида

где

,
,

обозначает множество всех подмножеств
,

C - множество значений атрибутов (как правило, цвет).

f(i, j) - элемент растра, называемый пикселем (англ. pixel (от picture element)), в русскоязычной литературе иногда также переводится как пиксел);

f(i, j) = (A(i, j),C(i, j)),

где

- область пикселя,