Видеоурок по теме "Пространственная дискретизация"
Прежде чем разбирать понятие "пространственная дискретизация", необходимо разобраться что такое аналоговое изображение и дискретное.
Дело в том что еще в 19 веке была изобретена фотография и уже в те далекие времена люди научились сохранять изображения. Но современная фотография, которая тесно связана с цифровой техникой принципиально отличается от "древней" фотографии. В чем разница? Разница в способе формирования изображения. В старой фотографии фотопластинка через объектив засвечивалась в фотокамере, а затем в химическом реактиве
Изображение, в котором нет четких границ между составляющими его элементами называется аналоговым.
пластинка проявлялась, и на ней появлялось изображение (сначала это были черно-белые снимки, потом и цветные). Допустим мы поместили эту пластинку под микроскоп и стали рассматривать ее под увеличением. Что мы заметим? Увидим ли мы резкие границы между точками фотографии? Нет не увидим, т.к. яркость меняется от точки к точке очень плавно и никакое увеличение нам границу точек не покажет, поскольку мельчайшей точкой такого изображения будет молекула серебра, а молекулу увидеть под микроскопом невозможно.
Теперь давайте будем увеличивать современное изображение, например на экране монитора. Уже при незначительном увеличении мы сразу заметим, что изображение состоит из довольно больших квадратиков, между которыми отчетливо видны границы. Эти квадратики называются пиксели (от англ. pixel - picture element). "Зачем же нам нужны эти пиксели, ведь они портят картинку?" - спросит придирчивый фотолюбитель.
Давайте разберемся зачем. С появлением компьютера возникла необходимость как-то картинки в компьютер вводить, сохранять и обрабатывать. Но что делать, если раньше мельчайшим элементом изображения была молекула - ведь мы не в силах ввести в компьютер информацию о каждой из них - молекул несчитанные триллионы - никаких компьютеров во всем мире не хватило бы чтобы ввести информацию даже об одной фотографии.
Процесс разбиения изображения на квадратики - пиксели называется пространственной дискретизацией изображения или оцифровкой.
Изображение, состоящее из отдельных квадратиков - пикселей называется дискретным или оцифрованным.
Тогда был предложен такой выход - фотография упрощалась - она заменялась мозаикой - теми самыми квадратиками-пикселями, которых в каждой фотографии было не так уж и много (по компьютерным меркам), но размер их старались уменьшить так, что глаз их уже не различал, а воспринимал как точки - ведь наше зрение тоже не идеально и даже точку от карандаша мы порой уже не видим с расстояния вытянутой руки. Зато появилась возможность сократить информацию о картинке сравнительно небольшим количеством квадратиков-пикселей, каждый из которых был строго одного цвета, и информация о всей картинке сводилась к информации о каждом из этих чудо-пикселей.
Каким образом осуществляется пространственная дискретизация?
Если исходная картинка аналоговая, например это старая фотография или детский рисунок на бумаге, то для ее оцифровки можно использовать сканер.
Смотреть как работает сканер (нажмите для просмотра...)
Сейчас сканер уже используется все реже - в основном для оцифровки деловой переписки, приказов директоров и других документов. Современные фотографии в оцифровке не нуждаются - они уже выходят из фотоаппаратов оцифрованными, т.к. цифровой фотоаппарат ужи при фотосъемке направляет свет на цифровую пластинку - матрицу, которая уже поделена на квадратики - пиксели, и уже с цифровой пластинки оцифрованное изображение считывается на карту памяти фотоаппарата.
Посмотрим как работает цифровой фотоаппарат (нажмите для просмотра...)
Вопросы для самоконтроля:
1. Что является минимальным элементом аналогового изображения?
2. Что является минимальным элементом цифрового изображения?
3. В чем состоит пространственная дискретизация изображения (оцифровка)?
4. Как можно оцифровать старую фотографию?
5. Нужно ли оцифровывать изображения, сделанные на цифровом фотоаппарате? Почему?
п.2 Основные характеристики дискретного изображения
1. Разрешающая способность устройства (разрешение изображения)
Логические размышления сразу нас приведут к заключению, что оцифрованное изображение тем для нас лучше, чем меньше размер составляющих его пикселов а их количество - больше. При этом даже при увеличении этой картинки на экране монитора пикселы видны будут не сразу, только при предельном увеличении. Другой пример: низкокачественное цифровое изображение на площади человеческого зрачка имеет 5-10 пикселей, а качественное изображение 1000-2000 пикселей, т.е. зрачок остается круглым даже при значительных увеличениях. С учетом этого считается, что разрешение изображения тем выше чем больше пикселей располагается на длине 1 дюйм (2,5 см). Другими словами:
Разрешение изображения - это числовая характеристика изображения, показывающая сколько пикселей этого изображения умещается на отрезке в 1 дюйм .
Аналогично, но для цифровых устройств можно сказать, что
Разрешающая способность цифрового устройства - это количество пикселей выходящего из него изображения, на длине 1 дюйм.
Первый способ указания разрешения и разрешающей способности - dpi- (dots per inch - точек на дюйм).
Например если разрешение цифровой фотографии равно 800dpi - это значит, что на отрезке изображения длиной 1 дюйм (2,5см) умещается 800 пикселей.
Второй способ указания разрешающей способности - это напрямую указать количество пикселей в матрице (обычно для фотоаппаратов и сканеров). Например матрица цифрового фотоаппарата имеет 3600 пикселей по горизонтали и 2000 пикселей по вертикали. Общее число пикселей: 3600х2000 = 7 200 000 (7,2 миллиона пикселей, т.е. 7,2 мегапикселей, т.е. 7.2Mp).
Третий способ указания разрешающей способости - это прямое указание количества пикселей по горизонтали и по вертикали
Например: 800х600 - это значит, что изображение или устройство имеют по горизонтали 800 пикселей, а по вертикали 600 пикселей.
Кроме разрешения изображения существует вторая характеристика качества изображения - это глубина цвета. Из курса информатики за 8 класс, Вам известно, что минимальная единица измерения информации - это 1 бит. 1 бит это информация, описывающая одно из двух возможных состояний системы.
Например лампочка может гореть или не гореть. Допустим мы сказали, что лампочка горит. Это значит, что мы сообщили 1 бит информации, если сказали, что она не горит - тоже сообщили 1 бит информации. Можно было бы договориться и говорить - состояние лампочки равно 1 - значит горит, или состояние лампочки равно 0 - значит не горит. Т.е когда лампочка имеет 2 возможных состояния, то эти состояния требуют для описания 1 бит информации.
Немного усложним пример: пусть лампочка может гореть четырьмя цветами - черным, белым, красным и синим. Чтобы описать каждое из 4-х состояний лампочки уже не хватит одного бита (0 или 1). Но других цифр кроме 0 и 1 компьютер не понимает, поэтому для того, чтобы описать с помощью 0 и 1 все четыре состояния лампочки необходимо для описания состояния лампочки использовать уже два бита, напримпер 00, 01, 11, 10. В этом случае мы можем назначить черному цвету 11, белому 00, синему 10, а красному 01.
Нетрудно догадаться, что если у лампочки будет 8 возможных цветов, то для описания каждого цвета потребуется 3 бита. Например: 001, 110, 101, и т.д.
Математики установили связь между количеством битов (i), описывающих состояние лампочки и количеством ее цветов (N) лампочки:
Это главная формула информатики, которая применяется в разных случаях.
Проверим, правильна ли она.
1. Если у лампочки только 2 цвета (белый и черный), то N=2, следовательно чтобы получить N=2 двойку необходимо возвести в степень i=1: 2 = 21
2. У лампочки 4 цвета: N=4, следовательно 4 = 22 , т.е i = 2
3. У лампочки 8 цветов: N=8, следовательно 8 = 23 , т.е. i = 3;
Теперь мы научились преобразовывать различные цвета пикселей в двоичный код, т.е. в наборы нулей и единиц. А раз так, то теперь нам не составит труда отправить нашу картинку в компьютер. Картинка пойдет в компьютер пиксель за пикселем, но вместо самих пикселей пойдут их двоичные коды.
Например для верхней картинки в компьютер пойдет такая цепочка однобитных пикселей:
1, 0,0, 1,0,1,1,0,0,1,0,0,1,0,0,1
А для второй 4-х цветной картиники цепочка двухбитных пикселей:
Теперь давайте будем увеличивать современное изображение, например на экране монитора. Уже при незначительном увеличении мы сразу заметим, что изображение состоит из довольно больших квадратиков, между которыми отчетливо видны границы. Эти квадратики называются 
