- •Содержание Введение Программное обеспечение (software)
- •Инструментальное по (software tools)
- •Язык программирования (Programming Language)
- •Лекция 2 Программно-технические средства реализации компьютерных технологий. Классы операций компьютерных технологий.
- •Лекция 3 Технология обработки текстовой информации Классификация информации по разным признакам
- •Понятие информации, информатики. Технология обработки информации Понятие информации
- •Классификация информации
- •Технология обработки информации
- •Текстовые процессоры
- •Типовая структура интерфейса
- •Режим вставки и замены символов
- •Редактирование текста.
- •Понятие фрагмента текста и его выделение.
- •Копирование и перемещение фрагментов текста
- •Удаление текста
- •Операция откатки
- •Форматирование текста
- •Понятие абзаца
- •Лекция 4 Технология обработки финансово-экономической и статической информации Системы обработки финансово-экономической информации
- •Компьютерные информационные технологии в бухгалтерском учете
- •Технология компьютерной обработки учетной информации на малом предприятии
- •Нейросетевые технологии в финансово-экономической деятельности
- •Лекция 5 Основы компьютерной графики Введение в компьютерную графику и анимацию
- •Классы программ для работы с графикой
- •Понятие цвета в компьютерной графике
- •Битовая глубина (глубина цвета, цветовое разрешение)
- •Цветовые модели
- •Цветовая палитра
- •Основы растровой графики
- •Связь между параметрами изображения и размерами файла
- •Лекция 6 Основы векторной графики
- •Математические основы векторной графики.
- •Фрактальная графика.
- •Основные понятия векторной графики.
- •Лекция 7 Редактирование графических изображений Масштабирование растровых изображений
- •Увеличиваем число пикселов в изображении Нестрогое сравнение различных реализаций функции Resample
- •Откуда взять недостающие пикселы?
- •Мини-тестирование на основе реального изображения
- •Выводы (вернее, рекомендации)
- •Интерполяция
- •Уменьшение числа пикселов в изображении
- •Анализ реального изображения
- •Лекция 8 Преобразование форматов файлов
- •Лекция 9 Системы автоматизированного проектирования (сапр)
- •Структура сапр
- •Разновидности сапр
- •Понятие о cals-технологиях
- •Техническое обеспечение сапр
- •Особенности технических средств в асутп
- •Лекция 10 Системы параметрического автоматизированного проектирования и черчения
- •Лекция 11 Графический редактор
- •Достоинства CorelDraw
- •Недостатки CorelDraw
- •Требования к системным ресурсам
- •Интерфейс программы
- •Строка меню
- •Окно документа
- •Рабочая страница
- •Линейки
- •Лекция 12 Мультимедийная информация
- •1. Rle, Run Length Encoding, Кодирование Длин Повторов.
- •2. Sem (Separate Exponents and Mantissas). Отделение мантиссы числа от экспоненты.
- •3. Mtf (Move To Front, Сдвиг к Вершине) и dc (Distance Coding, Кодирование Расстояний) хорошо описаны в bwt-faq-e Вадима Юкина.
- •8. Vq, Vector Quantization. Векторная квантизация.
- •Список литературы
Связь между параметрами изображения и размерами файла
Однако, стоит разобраться, что стоит за этими dpi. Понятно, что чем лучше качество и больше dpi, тем более точное изображение мы получаем. Но следует соотносить требуемое разрешение и размер получившегося цифрового образа. У начинающих пользователей всегда возникает соблазн установить на сканере максимальное доступное разрешение. К примеру, 600 dpi. Пусть мы сканируем стандартный лист формата А4. Цветные сканеры работают в формате RGB и выдают изображение глубиной 24 бит, то есть 3 байта на пиксел. А4 - это 210*297 мм, т.е. примерно 8*11 дюймов. В результате мы получаем матрицу (8*600) на (11*600) пикселов, то есть около 4800*6600 пикселов. Перемножив эти две линейные величины и умножив их на 3 (столько занимает 1 пиксел в памяти), мы получим 95040000 байт, то есть 90,63 мегабайта. Столько занимает обычный цветной лист формата А4, сканированный с приличным разрешением. Если же мы попробуем сканировать на хорошем сканере небольшой плакатик 90*60 сантиметров, то потребуются действительно мощные ресурсы. То есть, планируя оцифровку изображения, Вы должны заранее оценить какого качества Вам потребуется изображение. В противном случае Вам не хватит никаких ресурсов для обработки такого цифрового монстра.
Кроме того, качество характеризуется еще и количеством цветов и оттенков, которые может принимать каждая точка изображения. Чем большим количеством оттенков характеризуется изображения, тем большее количество разрядов требуется для их описания. Красный может быть цветом номер 001, а может и - 00000001. Таким образом, чем качественнее изображение, тем больше размер файла.
Лекция 6 Основы векторной графики
Если в растровой графике базовым элементом изображения является точка, то в векторной графике — линия. Линия описывается математически как единый объект, и потому объем данных для отображения объекта средствами векторной графики существенно меньше, чем в растровой графике.
Линия — элементарный объект векторной графики. Как и любой объект, линия обладает свойствами: формой (прямая, кривая), толщиной, цветом, начертанием (сплошная, пунктирная). Замкнутые линии приобретают свойство заполнения. Охватываемое ими пространство может быть заполнено другими объектами (текстуры, карты) или выбранным цветом.
Простейшая незамкнутая линия ограничена двумя точками, именуемыми узлами. Узлы также имеют свойства, параметры которых влияют на форму конца линии и характер сопряжения с другими объектами.
Все прочие объекты векторной графики составляются из линий. Например, куб можно составить из шести связанных прямоугольников, каждый из которых, в свою очередь, образован четырьмя связанными линиями. Возможно представить куб и как двенадцать связанных линий, образующих ребра.
Рисунок 6.1 Объекты векторной графики
