Кодирование информации

Кодирование информации.

 

 

Код — это набор условных обозначений (или сигналов) для записи (или передачи) некоторых заранее  определенных понятий.

 

Кодирование информации –  это процесс формирования определенного  представления информации. В более  узком смысле под термином «кодирование»  часто понимают переход от одной  формы представления информации к другой, более удобной для  хранения, передачи или обработки.

 Обычно каждый образ  при кодировании (иногда говорят  — шифровке) представлении отдельным  знаком.

 

Знак - это элемент конечного  множества отличных друг от друга  элементов.

 

В более узком смысле под  термином "кодирование" часто  понимают переход от одной формы  представления информации к другой, более удобной для хранения, передачи или обработки.

 

Компьютер может обрабатывать только информацию, представленную в  числовой форме. Вся другая информация (например, звуки, изображения, показания  приборов и т. д.) для обработки  на компьютере должна быть преобразована  в числовую форму. Например, чтобы  перевести в числовую форму музыкальный  звук, можно через небольшие промежутки времени измерять интенсивность  звука на определенных частотах, представляя  результаты каждого измерения в  числовой форме. С помощью программ для компьютера можно выполнить  преобразования полученной информации, например "наложить" друг на друга  звуки от разных источников.

 

Аналогичным образом на компьютере можно обрабатывать текстовую информацию. При вводе в компьютер каждая буква кодируется определенным числом, а при выводе на внешние устройства (экран или печать) для восприятия человеком по этим числам строятся изображения букв. Соответствие между  набором букв и числами называется кодировкой символов.

 

Как правило, все числа  в компьютере представляются с помощью  нулей и единиц (а не десяти цифр, как это привычно для людей). Иными  словами, компьютеры обычно работают в  двоичной системе счисления, поскольку  при этом устройства для их обработки  получаются значительно более простыми. Ввод чисел в компьютер и вывод  их для чтения человеком может  осуществляться в привычной десятичной форме, а все необходимые преобразования выполняют программы, работающие на компьютере.

Кодирование графических изображений

Современный компьютер работает дискретно, не умеет обрабатывать непрерывные  величины. При работе с графической  информацией на компьютере используется свойство человеческого глаза, которое  дает возможность воспринимать изображение, состоящее из отдельных мелких деталей  как одно целое, непрерывное. То есть используется ограниченность "разрешения" глаза. Если картинку разбить на маленькие  прямоугольники, то получится двумерный  массив, который называется растром, а каждый прямоугольник из него - пикселем. Теперь закодируем цвет каждого  пикселя числом и таким образом  задача кодирования изображения  решена. Чем меньше размеры пикселя  и чем точнее закодирован его  цвет, тем меньше потерь при передаче графической информации.

Кодирование черно-белых изображений

Теперь - о цвете: как же его закодировать? Если говорить о  чернобелой (монохроматической) гамме, то характеристика цвета сводится к  яркости. Она описывается одним  числом. Для кодирования яркости  пикселов отводятся ячейки фиксированного размера, чаще всего от 1 до 8 бит. Черный цвет кодируется нулем, а белый - максимальным числом N, которое может быть записано в ячейку. Для одноразрядной ячейки N=1, для 8-разрядной - N=255. Для практического  применения 8-разрядных ячеек вполне достаточно, потому что как раз  не более 200 оттенков серого цвета способен различить человеческий глаз. Если же N=1, то оттенки серого цвета при  достаточно маленьких размерах пикселов нетрудно имитировать. Здесь можно  использовать частоту чередования  черных и белых пикселов. Например, серый цвет можно получить, если из каждых двух соседних пикселов сделаем  один белый, а другой черный. Глазу  будет казаться, что эта часть  картинки имеет серый цвет. Если количество черных пикселей в таком  чередовании уменьшить, то получится  серый цвет более светлого оттенка:

 

Кодирование цветных изображений

 

С цветными изображениями  дело обстоит сложнее. Человеческий глаз различает огромное количество оттенков разных цветов. Здесь кодирование  осуществляется так. Известно, что каждый цвет - это сумма 3-х основных цветов: красного, зеленого и синего. Поэтому  цвет пикселя можно закодировать тремя числами: яркостью красной, зеленой  и синей составляющих. Этот способ называется RGB (red - красный, green - зеленый, blue - синий).

 

При рисовании на бумаге действуют  другие законы (краски не испускают  света, а только поглощают некоторые  цвета из падающего на них света). Если смешать красную и зеленую  краски, то получится не желтый цвет, а коричневый. Поэтому на печатающих устройствах обычно используется в  качестве основных голубой, сиреневый  и желтый цвета (такой метод кодировки  называется CМY). Эти способы просты в реализации, но неудобны работе. Поэтому  все чаще используется другая схема  кодирования: цветовой тон / насыщенность / яркость (HSV). При этом цвет каждого  пикселя кодируется тремя числами, но их значения уже не те, что в  методах кодирования RGB и CMY.

 

Растровые и векторные изображения 

  Все графические изображения,  хранящиеся во внешней памяти  компьютера должны быть представлены  в числовой форме (т.е. быть  закодированными). В зависимости  от способа кодирования изображений  можно разделить на две большие  группы: растровые и векторные.

Для кодирования растрового изображения его разбивают на небольшие одноцветные части (пиксели или точки). Все цвета, использованные в изображении, нумеруют, и для каждой части записывают номер ее цвета. Запомнив последовательность расположения частей и номер цвета для каждой части, можно однозначно описать любой рисунок. Однако, количество цветов в природе бесконечно, и приходится похожие цвета нумеровать одинаковыми числами. В зависимости от количества используемых цветов, можно закодировать достаточно реалистичное изображение. Чем меньше цветов в рисунке, тем меньше чисел приходится использовать при кодировании, и тем проще закодировать изображение. В самом простом случае (черно-белое изображение) для кодировки используется только черный и белый цвет.

  Любое растровое изображение  характеризуется тремя основными  параметрами: глубиной цвета,  размером изображения и разрешением.

  Объем информации, описывающий  цвет пикселя, определяет глубину  цвета. Чем больше информации  отводится для определения цвета  пикселя, тем больше оттенков  данного цвета существует.

  Размер изображения  описывает его физические габариты, то есть его высоту и ширину. Можно задать размеры в метрах, миллиметрах, дюймах, пикселях или  любых других величинах.

  Разрешение - это плотность  размещения пикселей, формирующих  изображение, то есть количество  пикселей на заданном отрезке  изображения. Чаще всего разрешение  измеряется в количестве точек  на дюйм - dpi (Dot Per Inch).

  Данный способ кодирования  изображения несмотря на то, что  применяется повсеместно (фотографии  и рисунки введенные в компьютер  со сканера или фотокамеры, изображения  на Web-страницах), обладает одним  существенным недостатком. Растровые  изображения трудно масштабировать. При уменьшении растрового изображения  несколько соседних точек преобразуются  в одну, поэтому теряется разборчивость  мелких деталей изображения, а  при увеличении масштаба, наоборот, - размер каждого пикселя изображения  увеличивается и появляется ступенчатый  эффект.

  Еще одним недостатком  растровых изображений является  то, что они занимают относительно  много места в оперативной  и внешней памяти компьютера.

Основные форматы растровых  файлов JPG, GIF, PSD, TIF, PNG, BMP.

  Приведенных выше недостатков  лишены изображения, закодированные  вторым способом. Такие изображения  называются векторными.

  В векторном способе кодирования изображение разбивается на простые объекты (геометрические фигуры, кривые и прямые линии), которые хранятся в памяти компьютера в виде математических формул и геометрических абстракций, таких как круг, квадрат, эллипс и подобных фигур. Например, чтобы закодировать круг достаточно запомнить его радиус, координаты центра, цвет контура и способ заливки.

  Составные части векторного  изображения (объекты) можно редактировать  независимо друг от друга. С  помощью комбинации нескольких  объектов, можно создавать новый  объект, поэтому объекты могут  иметь достаточно сложный вид.  Каждый объект векторного изображения  характеризуется размерами, кривизной  и местоположением, которые хранятся  в виде числовых коэффициентов.  При масштабировании векторных  изображений над их математическими  формулами производятся простые  математические операции. Так например, если необходимо увеличить размеры  рисунка вдвое, достаточно просто  умножить математические формулы  составляющий его объектов на  коэффициент масштабирования. При  этом никакой потери качества  изображения не происходит. Поэтому  используя векторную графику,  Вам можно не задумываться  о размерах будущего изображения.  Вы всегда при необходимости  сможете изменить размеры изображения,  как в сторону увеличения, так  и в сторону уменьшения без  потери качества.

  Существенным недостатком  векторных изображений является  то, что достаточно сложно с  помощью векторных объектов закодировать  реалистичное изображение, например, фотографию. Для этого понадобилось  бы слишком много объектов. Если  же попытаться перевести фотографию  в векторный формат, то из-за  огромного количества получившихся  элементарных объектов, составляющих  изображение, размер полученного  файла окажется гораздо больше, чем соответствующего файла растровой  графики.

Основные форматы векторных  файлов CDR, EPS, WMF, AI.

Принцип декомпозиции

Принцип декомпозиции заключается  в возможности расчленения по тому или иному признаку исходной системы на отдельные части (подсистемы и элементы связи)  и в формировании для них собственных целей, функций  из условия обеспечения достижения глобальной цели системы.

Различают декомпозицию по горизонтали  и по вертикали. В результате декомпозиции по горизонтали образуется многосвязная система с той или иной плоской  структурой. В результате декомпозиции по вертикали образуется иерархическая (многоуровневая) система с тем  или иным количеством уровней. Уровни подчинены друг другу по вертикали, и также имеют свои собственные  цели и функции, выполнение которых  направлено на достижение глобальной цели системы.