В курсе "Обработка растровых изображений в Adobe Photoshop" отсутствуют рисунки к лекции 1 (к следующим, думаю, тоже), виден только номер рисунка и значок. В связи с чем это может быть? Программа просмотра установлена. Ведь рисунки в данном курсе важны для представления информации. Кроме того, ссылка "Скачать материалы курса можно здесь" не работает. |
Основы оцифровки. Типы сканирующих устройств
Ручные сканеры присутствуют в этом перечне только ради полноты классификации. Это устройства вчерашнего дня, которые повсеместно сняты с производства. По своим техническим характеристикам они являются аутсайдерами среди приборов данного класса, обладают низким разрешением, невысокой скоростью работы, узкой кареткой и требуют ручного управления. Оперативность и небольшие габаритные размеры - вот причины, которые примиряют некоторых пользователей с присутствием этих приборов в составе компьютерной периферии.
Листовые (страничные, протяжные, рулонные) сканеры предназначены для оцифровки отдельных листов или разброшюрованных печатных изданий. Они работают с оригиналом по принципу факсимильного аппарата. Отдельные странички подаются в приемный лоток и при помощи роликовой системы подачи прокатываются через прибор. В процессе движения страницы выполняется ее сканирование. Некогда популярные листовые сканеры постепенно сходят со сцены. Их доля на рынке оцифровывающих устройств постоянно снижается. Но сам принцип действия протяжного сканера оказался очень удачным. Производители компьютерной периферии предлагают множество различных по исполнению аппаратов, работающих по этой принципиальной схеме: листовые сканеры с автоматической подачей, самодвижущиеся устройства, которые перемещаются по неподвижному листу бумаги, комбайны, совмещающие в одном корпусе функции сканера и принтера, и пр. Свою нишу рынка прочно занимают листовые сканеры, предназначенные для оцифровки листов большого формата: чертежей, схем, планов и пр. Эти приборы незаменимы в тех случаях, когда требуется оцифровать и перевести в текстовую форму большое количество книжных или журнальных страниц.
В барабанных сканерах в качестве светочувствительных элементов используются фотоэлектронные умножители - устройства, предназначенные для усиления слабых фототоков. Это самая старая и наиболее отлаженная технология оцифровки. В семействе сканеров устройства барабанного типа лидируют по числу различных конструктивных реализаций. Виды и подвиды этих устройств столь многочисленны и не похожи по своим конструктивным характеристикам, что довольно трудно дать общее описание их принципа действия. Приведем классическую схему. Объект, обычно слайд или диапозитив, крепится на прозрачный барабан, который быстро вращается и перемещает оригинал в осевом направлении. Внутри барабана находится источник яркого света, обычно это галогеновая или ксеноновая лампа. Направленный пучок света проходит сквозь оригинал и через приемную апертуру попадает на систему наклонных зеркал, которые расщепляют световой поток на три составляющие. Фотоэлектронные умножители усиливают полученный свет, а аналого-цифровой преобразователь обрабатывает сигнал и преобразует его из аналоговой формы в цифровую.
Самыми распространенными аппаратами оцифровки в наше время являются планшетные сканеры. Их можно найти на столе инженера и архитектора, в офисе, студии дизайнера, учебной аудитории. Технология считывания этих устройств в разных модификациях подробно освещена в учебной литературе и журналах. В упрощенном виде она состоит в следующем. Относительно неподвижного оригинала, расположенного на прозрачной (обычно стеклянной) подложке, перемещается каретка со светочувствительными элементами и фокусирующей оптической системой. Световой поток, отражаясь от поверхности непрозрачного объекта, принимается матрицей фоторецепторов (ПЗС-матрицей), затем переводится в форму электрических сигналов и преобразуется из аналоговой формы в цифровую.
Эта технология получила множество различных технических реализаций. Например, существуют сканеры, у которых оригинал смещается относительно неподвижной оптической системы, есть системы с гибридной оптикой, которая совмещает стационарные и подвижные компоненты.
Разрешение
Разрешение - это один из самых распространенных терминов в компьютерной графике. Он употребляется по отношению к самым различным приборам и объектам и, может быть, этим объясняется значительная часть тех сложностей, с которыми сталкиваются пользователи, начинающие свой путь в компьютерной графике.
Разрешение растрового изображения - количество точек (dot) или пикселов (pixel), приходящееся на единицу длины. Как правило, в качестве линейной единицы измерения используются дюймы (inch). Отсюда наименование этого параметра - dpi (dot per inch) или ppi (pixel per inch).
Разрешение - это логическая единица измерения. Она описывает плотность точек графического изображения. На логическом уровне описания ни сами пикселы, ни результирующее изображение не имеют физических размеров. Они обретают конкретную протяженность только при выводе на определенное техническое устройство - принтер, монитор, проектор и пр.
Пусть изображение с разрешением в 100 dpi имеет высоту и ширину по 200 пикселов. Его фактическая высота (ширина) легко находится делением высоты (ширины), измеренной в точках, на разрешение. Оно представляет собой квадрат со стороной в два дюйма. Если, не меняя количества точек по сторонам, увеличить разрешение в два раза, то фигура получит новые габариты, равные одному дюйму. И наоборот, уменьшение разрешения влечет за собой увеличение фактических габаритов, если пиксельные размеры остаются неизменными.
Если известны физические размеры изображения и его разрешение, то легко найти количество составляющих точек. Пусть сканируется квадратная картинка со стороной в три дюйма и разрешением 100 dpi, тогда оцифрованное изображение будет включать в себя 300 точек по каждому направлению.
Что произойдет, если, оставляя число точек неизменным, менять фактические линейные размеры изображения? Точный ответ помогает найти простая и наглядная аналогия. Представим, что носителем изображения является материал с неограниченной способностью к растяжению и сжатию. Если сильно растянуть такую страницу, то увеличатся и размеры отдельных точек. В результате дискретная структура картинки, ранее не заметная для наблюдателя станет очевидной. Типичный пример такой ситуации иллюстрирует рис. 2.1, где приведено изображение с разрешением в 72 dpi и его вариант, увеличенный в четыре раза.
Понятие разрешения применятся не только к растровым изображениям; оно служит важнейшей характеристикой многих цифровых приборов и процессов. Так качество сканера, объем графической информации, который способен обработать это прибор во многом зависит от его разрешения. Это в полной мере относится к планшетным, ручным, листовым сканерам и оцифровывающим устройствам, предназначенным для обработки слайдов и диапозитивов.
У приборов, построенных по классической схеме планшетного сканера, горизонтальное разрешение зависит от плотности фоторецепторов сканирующей головки, вертикальное определяется минимальным шагом смещения каретки вдоль оригинала. Иногда первую величину называют оптическим разрешением, а вторую - механическим. У многих современных моделей сканеров эти параметры различаются. Как правило, механическое разрешение выше оптического. Обычное разрешение современных планшетных сканеров равняется 1200*2400 dpi, а моделей полупрофессионального класса оно может достигать 2400*4800 dpi, лучшие представители этого типа приборов могут иметь еще более высокое разрешение.
Совершенно прозрачна связь между разрешением сканера и качеством оцифровки. Сканирование с более высокими установками разрешения при прочих равных условиях позволяет получить более качественный вариант картинки. Большая плотность выборки позволяет внести в цифровую версию мелкие детали, которые в противном случае могли бы быть просто пропущены.
- Некоторые ревнители гносеологической чистоты настаивают на использовании применительно к сканерам слова выборка вместо точка, и единицы измерения плотности оцифровки spi (sample per inch) вместо dpi. Их аргументацию можно принять, если бы не многолетняя терминологическая традиция, которая разрешает описывать привычными терминами точка и dpi любые цифровые устройства (мониторы, сканеры, видеокамеры) и процессы (сканирование, видеомонтаж и пр).
Результат оцифровки зависит от размеров пикселов. Точки большого размера огрубляют растровое изображение, делают видимой его дискретную структуру. При неизменных размерах оригинала, плотность выборки и размеры точек связаны по закону обратной пропорциональности. Чем выше разрешение, тем меньше размеры элементов изображения, снятых приборов с оригинала (рис. 2.2).
Утверждение о положительном влиянии высокого разрешения на результаты оцифровки хорошо согласуется с нашим повседневным опытом и легко принимается на веру. Однако, как и большинство постулатов, очевидных для здравого смысла, оно справедливо только для некоторой усредненной ситуации. Можно привести примеры, когда увеличение плотности выборки не дает заметного прироста качества, и, более того, способно повлечь за собой деградацию оцифрованного изображения.
В описаниях сканеров иногда указывают очень большие значения разрешения, заведомо превосходящие технические возможности этих приборов В таких случаях, скорее всего, речь идет о так называемом интерполированном разрешении. Интерполяцией в математике называют процесс вычисления промежуточных значений функции или величины по их опорным значениям. Тот же самый смысл имеет это понятие и в сканировании. На основе матрицы оцифрованных точек, снятых прибором с оригинала, при помощи специального программного обеспечения строятся промежуточные пикселы. Их цветовые и яркостные параметры рассчитываются по соседним точкам на основе алгоритмов усреднения или по более сложным зависимостям. Иными словами, программа сканирования самостоятельно рассчитывает "недостающие" точки, например, получив со сканера сетку размером 5*5 точек, она может расширить ее до размеров 10*10 и более.
Существует ограниченное число ситуаций, в которых использование искусственно завышенного интерполированного разрешения является оправданным. Например, сканирование штриховой графики (карандашных рисунков, рукописного или печатного текста, планов, чертежей и пр.) позволяет получить более гладкие границы объектов и линий. За более высокое качество результата часто приходится платить значительным увеличением размеров графического файла.
Уже упоминалось о том, что по объективным техническим причинам оптическое и механическое разрешение сканера могут не совпадать. Если в техническом паспорте устройства указывается разрешение 600*1200, то это значит, то максимальная вертикальная плотность точек в два раза выше горизонтальной. Несложный анализ показывает, что если для сканирования выбрано разное разрешение по осям координат (например 600* 1200 dpi), то в оцифрованном оригинале будут потеряны исходные пропорции. Этого не происходит, потому что сканер самостоятельно уравняет плотности по направлениям и добавит по горизонтали недостающие точки за счет интерполяции.
Процедура интерполяции часто используется и в тех случаях, когда задано разрешение сканирования, не кратное оптическому. Например, сканер способен работать с разрешением 300*600 dpi, а в установках управляющей программы установлено 175 dpi.
Если обрабатывается оригинал маленького размера, который планируется значительно увеличить в размерах, то использование высокого интерполированного разрешения становится не только оправданным, но и часто необходимым.
Необходимо отметить, что термин разрешение перегружен значениями. Его часто применяют для описания некоторых цифровых приборов в смысле, отличном от вышеизложенного. Так разрешением экрана компьютерного монитора называют максимальные габариты экранного изображения в пикселах, например: 800*600, 1024*768, 1280*1024 и др. Эти числа по сути дела представляют собой логические размеры экрана - максимальное число адресуемых точек по ширине и высоте. Фактическое разрешение монитора, в смысле плотности пикселов на единицу длины, зависит от его диагонали и колеблется от 60 dpi до 120 dpi.
Применяют этот термин и в отношении таких популярных в наше время приборов как цифровые фотоаппараты. Разрешение цифровой фотокамеры задается суммарным количеством фоточувствительных элементов в матрице прибора. Это число обычно измеряется в мегапикселах (1 мегапиксел = 1 млн. пиксел).
Глубина цвета
Информация в памяти компьютера представляется в двоичном виде. Текст, картинка, запись базы данных - все это с точки зрения вычислительной машины не более чем последовательность нулей и единиц со своими правилами обработки. Чем длиннее эта последовательность, тем, как правило, больше информации она может хранить об объекте.
В растровой графике все точки, составляющие изображение, - это совершенно независимые образования со своей яркостью и цветом. Если отвести на каждый пиксел по одному двоичному разряду, то в таком коротком слове можно запомнить только два состояния графического элемента: черное и белое. Пусть точкам соответствует кодовые последовательности, состоящие из восьми двоичных разрядов. В этом случае можно занести в память компьютера информацию о градациях яркости. С ростом длины кодового слова увеличивается количество деталей картинки, которые можно сохранить в памяти вычислительной системы.
При помощи 24 (8+8+8) битов можно закодировать богатую цветовую палитру, состоящую из миллионов цветов и оттенков. Поясним это утверждение.
Известно, что каждый видимый цвет можно представить в виде композиции трех базовых координат красной (Red, R), зеленой (Green, G) и синей (Blue, B). В компьютерной графике эти координаты часто называют каналами. На каждый канал отводится по восемь двоичных разрядов, что дает возможность кодирования 256 градаций яркости цветовой координаты. Поскольку яркости каналов являются независимыми, то общее число доступных цветов находится по формуле 256*256*256 = 16 777 216. Этот способ генерации цвета называется аддитивной моделью (аддитивной системой, системой RGB), а цветовое пространство, состоящее из 16 777 216 элементов, иногда именуют True Color.
Количество двоичных разрядов, приходящихся на одну точку, пиксел или выборку принято называть глубиной цвета. Эта характеристика относится не только к изображениям; с ее помощью можно описывать свойства цифровых устройств и процессов, например сканеров.
Как, например, истолковать строчку технического описания сканера, в которой говорится о его 24-битной глубине цвета. Это значит, что данный прибор может производить 8-разрядную выборку для каждого цветового канала. Иными словами, это вполне приличное устройство, способное сканировать в цвете оригиналы с ограниченным цветовым диапазоном, например плакаты афиши, географические карты, архитектурные планы, рисованные книжные иллюстрации т.п.
Давно прошли те времена, когда сканеры могли продуцировать только полутоновые черно-белые изображения, т.е. имели глубину цвета равную восьми битам. Большинство современных устройств оцифровки обладают 36-битной и более глубиной. Лучшие марки полупрофессиональных планшетных сканеров имеют глубину, равную 48 битам, что составляет 16 бит на один канал. Это позволяет представить колоссальное количество цветовых нюансов .
Зачем такая высокая разрядность? Только несколько сотен часть цветов имеют названия, глаз обычного человека не способен различить все градации даже пространства True Color, и не существует печатного оборудования, которое способно передать все оттенки столь богатой палитры. Только последние версии редактора Photoshop позволяет полноценно обрабатывать изображения с подобной глубиной цвета. Две основные причины заставляют повышать глубину цвета устройств ввода.
Первая - технологическая. Матрица фоторецепторов в сканерах более высокой разрядности обладает, как правило повышенной чувствительностью и в меньшей степени "загрязняет" изображение собственными шумами.
Вторая причина - программная Большое количество битов увеличивает гибкость редактирования на всех последующих этапах обработки изображения. Многие операции с изображениями, например гамма-коррекция, изменение цветового пространства и др., обедняют тоновое пространство, понижают число цветовых градаций. Если начинать обработку 16-битовых каналов, то, имея достаточный запас, можно безболезненно пережить потерю некоторых малозначительных деталей. Совершенно иная ситуация складывается при работе с 8-битовыми каналами. Здесь любые потери могут иметь решающие последствия для качества изображения.
В настоящее время, ограниченное число графических приложений и программ управления сканирующим оборудованием полноценно поддерживают глубину цвета в 16 бит на канал. К числу немногих исключений принадлежит растровый редактор Photoshop.
Размеры растровых изображений
Растровая графика всегда считалась отраслью информатики с повышенными требованиями к вычислительной мощности компьютера. Стремительный прогресс технического обеспечения снимает многие жесткие ограничения на обработку растровых изображений на персональном компьютере, но "болевой порог" дефицита ресурсов не преодолен, а только отодвинут.
Точечная дисперсная структура растровых изображений во многом объясняет повышенные требования к подсистеме памяти компьютера. Качественная картинка требует плотной упаковки элементарных частичек изображения - пикселов и для каждого из них требуется хранить сведения о цвете и яркости. Чтобы обеспечить возможность отмены ошибочных действий в памяти компьютера приходится хранить несколько версий обрабатываемого изображения. В процессе редактирования требуется помнить и множество дополнительных объектов, связанных с оригиналом, например, снимки состояний, текстуры, кисти и пр. Перерасход оперативной памяти активизирует обращения к дисковой подсистеме и, как следствие существенно замедляет работу компьютера.
Размеры изображения можно контролировать на стадии первичной оцифровки. Любая программа управления сканером выводит данные об объеме оцифрованной версии картинки Результат зависит от физических размеров оригинала, разрешения сканирования и выбранной цветовой модели.
Пусть изображение с габаритами 6*4 дюйма сканируется с разрешением 300 dpi. Количество выборок по горизонтали и вертикали находится умножением ширины и высоты оригинала на разрешение: 6 * 300 = 1800, 4 * 300 dpi = 1 200. Общее число точек равняется 1 800 * 1 200 = 2 160 000.
Теперь легко подсчитать необходимые затраты памяти для различных цветовых моделей. Если оригинал цветной и выбрана система RGB, то на каждую точку будет отведено 24 двоичных разряда, т.е. 3 байта. Для вычисления общих затрат памяти в байтах требуется умножить число точек на три, что дает 6 480 000 байт или почти 6,5 Мбайт. Если сканировать этот оригинал в градациях серого, то результирующий объем будет в три раза меньше 2, 16 Мбайт. Режим LineArt, где на каждую точку отводится по одному биту, потребует 2 160 000*1 бит или 216 000 байт.
Можно заметить, что связь между размерами изображения и его разрешением не является линейной. Удвоение разрешения увеличивает объем занимаемой памяти в четыре раза, утроение - в девять раз. Так небольшая, на первый взгляд, разница между 150 и 200 dpi может обернуться многими мегабайтами дискового пространства и оперативной памяти.
Для расчета размеров изображений не требуется прибегать к расчетам по формулам; всю вычислительную работу можно передоверить программам. Большая часть программных средств управления сканерами на лету подсчитывает размер файла и выводит его в диалоговом окне, после определения всех ключевых параметров оцифровки.
Для этих целей можно воспользоваться редактором Photoshop. Самый простой способ - это выполнить команду File - New (Файл - Создать), диалоговом окне, показанном на рис. 2.3, ввести размеры файла в пикселах и цветовую модель изображения. Программа выполнить все необходимые вычисления и покажет результат в строчке под названием Image Size (Размер изображения), расположенной в правой нижней части диалогового окна.