GDZ Informatika 9. osztály. Tankönyv [Rivkind J.Y., Lysenko T.I., Chernikova L.A.] 2017

12-02-2019, 16:20, 9 Клас / Інформатика, 253, 0


Végezze el a feladatot
1. Keresse meg a bittérkép képének bináris bithosszát, amely 1024 és 768 pixel között áll, ha egy pixel kódolása történik: a) 1 bit; b) 3 bájt. Milyen adathordozót használhatok az ilyen képek tárolására?
Határozza meg a festékprogramot feldolgozó különböző bitmap fájlok színmélységét, és töltse ki a táblázatkezelőt.
2. Színmélység a különböző formátumokhoz
Monokróm BMP kép
16 színes BMP kép
256 színes BMP kép
24 bites BMP kép
3. Tekintse át a képfájlfájlok tulajdonságait (például a 8. fejezet 8.1. Fejezetének 8.1.3. Pontját) az objektumok helyi menüjének Tulajdonságok parancsával, és töltse ki a táblázatot. Végezze el, hogy a fájl mérete függ a grafika típusától.
Raszter - jpag, gif, png.
Stock fotó - svg.
4. Készítsen jelentéseket a raszteres grafikus fájlformátumokban használt adattömörítési módszerekről.
A raszterinformációk tömörítésének módszerei két nagy csoportra oszlanak: veszteségmentes tömörítés és veszteségmentes tömörítés. A veszteségmentes tömörítési eljárások alacsonyabb tömörítési arányt adnak, de megtartják az eredeti kép pixeleinek pontos értékét. A vesztési módszerek nagyobb tömörítési arányokat adnak, de nem teszik lehetővé az eredeti kép reprodukálását a pixel pontosságához. Az automatizált tervezés által generált fájlok esetében nagyon fontos az összes információ mentése, mert a legalább egy bit elvesztése megváltoztathatja a teljes fájl tartalmát. Ez egy teljesen más kérdés raszteres adatokkal. Az emberi szem nem érzékeli a normál raszterkép minden színárnyalatát. Így néhány részlet elhagyható anélkül, hogy a kép információs tartalmát nyilvánvalóan megsértené. Tekintsük a két leggyakoribb módszert a képek tömörítésére. Először ismerkedjen meg a csoportkódolás egyik lehetőségével (ruu-leiiglit kódolás - RLE). A módszer ötlete az, hogy az ismétlődő értékek szekvenciáját néhány pár helyettesíti: az egyik a csoport hosszát (az adott érték ismétlések számát) jelöli, a másik pedig önmagában ezt az értéket. Ez egy nagyon általános és nagyon egyszerű módszer veszteség nélkül. Sok népszerű mai képformátumban és különösen a PCX-ben és a BMP-ben használatos. Ez azon a tényen alapul, hogy sok kép redundáns, mert nagyszámú szomszédos, ugyanolyan színű pixelt tartalmaz. Fontolja meg például, hogy egy csoportosított kódolás tömörít egy olyan képet, amely sorrendben 100 pixel, nulla értékkel találkozik. Ezt a 100 nullát tartalmazó szekvenciát több pár (100,0) kódolja. Tehát ez a darab ötvenszer kisebb lesz.
Egy másik általánosan alkalmazott módszer a JPEG (veszteséges tömörítési módszer), amelyet a JointPhotographic Expert Group (JPEG) rövidítése alapján alakítottunk ki. A JPEG-t széles körben használják a statikus képek tömörítéséhez. Ez a módszer sokkal összetettebb, mint az RLE. A módszer fő elgondolása az, hogy a képben lévő információkat fontossággal osztjuk meg, majd eldobjuk a kevésbé fontos részt, ezáltal csökkentve a tárolt adatok teljes mennyiségét. Ezt úgy érjük el, hogy a színértékek mátrixát amplitúdóvá alakítjuk át, amely megfelel a kép felbontásának meghatározott frekvenciájának. (A hangáramlások például matematikailag különböző amplitúdókkal és frekvenciákkal rendelkező egyszerű szinuszos harmonikusokon bomlanak le, amelyek hozzáadásakor a kimeneti jelet reprodukálják). A kép képpontjainak sora vagy oszlopa is lehet amplitúdók és frekvenciák. Ebben az esetben a nyelv nem a fény spektrális összetételéről szól, hanem a görbék ábrázolásának formájáról, ha a pixelek értékei ordináltak. Megjegyezzük, hogy a pixelek mátrixának amplitúdóként való átalakítására szolgáló képlet nem egyszerű. A JPEG tömörítés elveti a kép nagyfrekvenciás összetevőinek egy részét, így az alkatrészek alacsony frekvenciákkal rendelkeznek. Az emberi szem kevésbé kritikus a nagyfrekvenciás színváltozatok szempontjából, mivel a kép általános nézetét alacsony frekvenciák határozzák meg. A kép visszaállításakor kapott pixelérték némileg eltér az eredeti értéktől, mivel az információ egy része elveszett, bár természetesen nagyon közel vannak.
A JPEG módszer nagyon érdekes: a felhasználó meghatározhat egy minőségi tényezőt. A magas minőségi tényező lehetővé teszi, hogy további részleteket mentse, de ez csökkenti a tömörítés mértékét. Alacsony minőségi arányok esetén a tömörítés növekszik, de a kép kevésbé világos.
Minél alacsonyabb a minőségi tényező, annál nagyobb az információ mennyisége. Ha a módszerek bármelyikét (RLE vagy JPEG) egy teljes színképre alkalmazzák, a piros, zöld és kék komponensek egymástól függetlenül tömörülnek. Ha egy raszterkép palettát vagy csak szürkeárnyalatot használ, akkor a képpontok értéke egy lépésben kódolható.
5. A Paint programban nyissa meg a tanár által megadott grafikus fájlt (például 8. fejezet 8.1. Feladat 8.1.5.bmp) és:
a) A képlap átméretezése. Mentse a képet a mappába;
b) Módosítsa a képpalettát fekete-fehérre. Mentse a képet a mappába;
c) Hasonlítsa össze a három fájl méretét. Magyarázza el az eredményt.

Схожі публікації
У даній публікації ще немає коментарів. Хочете почати обговорення?

Ім'я:*
E-Mail:

Реклама
Що Вас цікавить більше?
Ми в соціальних мережах
Хмара тегів
Найпопулярніше
ГДЗ Природознавство 5 клас. Підручник [Ярошенко О.Г., Бойко В.М.] 2018
Природознавство
ГДЗ Природознавство 5 клас. Підручник [Ярошенко О.Г., Бойко В.М.] 2018
220 391  

ГДЗ Природознавство 5 клас. Робочий зошит [Демічева І.О.] 2018
Природознавство
ГДЗ Природознавство 5 клас. Робочий зошит [Демічева І.О.] 2018
190 118  

ГДЗ Основи правознавства 9 клас. Підручник [Наровлянський О. Д.] 2017
Правознавство
ГДЗ Основи правознавства 9 клас. Підручник [Наровлянський О. Д.] 2017
173 382  

ГДЗ Англійська мова 5 клас. Підручник [Карпюк О.] 2018
Англійська мова
ГДЗ Англійська мова 5 клас. Підручник [Карпюк О.] 2018
101 610  

 
Rule.School © 2017-2020
Powered by Steffenz & ABCVG Info.