3. Multimedijski tipovi objekta: boja i slika

1. 3. Multimedijski tipovi objekta:boja i slika

2. Boje • Postoje dva osnovna modela predstavljanja boja dodavanjem - aditivni oduzimanjem - subtraktivni

3. Propuštanje svetlosti • Između izvora bele svetlosti i belog papira postavljamo obojena stakla • žuto staklo propušta žutu svetlost • crveno propušta crvenu • ako žutu svetlost propustimo kroz crveno staklo, prolazi crvena svetlost • ako crvenu svetlost propustimo kroz žuto staklo, prolazi crvena svetlost • zaključujemo da je crvena svetlost komponenta žute svetlosti

4. Aditivni model boja • Uočavaju se tri osnovne obojene komponente bele svetlosti: • crvena • zelena • plava • Sve ostale obojene svetlosti mogu se dobiti kombinacijom prethodnih u različitim intenzitetima • Model se obično naziva RGB

5. Primene aditivnog modela • Aditivni model se prirodno primenjuje kada se boje grade dodavanjem komponenti svetlosti • monitori • projektori • Nije idealan u slučajevima kada se boja dobija na drugi način

6. Oduzimanje boja • U eksperimentu staklo neke komponente svetlosti propušta, a ostale zadržava • Ako za osnovne boje uzimamo one koje prolaze kada se zadržavaju osnovne komponente svetlosti, dobijaju se: • žuta (zadržana je plava) • plavozelena (zadržana je crvena) • ružičasta (zadržana je zelena) • crna (zadržana je bela) • Model se obično naziva CMYK

7. Primene subtraktivnog modela • Subtraktivni model se prirodno primenjuje kada se boje grade odbijanjem svetlosti, tj. zadržavanjem komponenti • slikanje • štampanje • uopšte, nanošenje bojenih materija na posmatranu površinu

8. Primer modela RGB

9. Drugi modeli boja • Često se primenjuje model HSB • H (hue) – ton • S (saturation) – zasićenost • B (brightness) – osvetljenost

10. Model boja HSB • Ton se opisuje na krugu od 360o: • 0 – crvena, 60 – žuta, 120 – zelena, 180 – plavozelena, 240 – plava, 300 - ružičasta • Zasićenost se opisuje sa 0-100% • 0% – siva boja, 100% - čista boja • Osvetljenost se opisuje sa 0-100% • 0% - crna, 100% - čista svetla boja

11. Primer modela HSB (1)

12. Primer modela HSB (2)

13. Primer modela HSB (3)

14. HSB i RGB • Ton određuje odnos dve najizraženije RGB komponente: otklon = H0 = 60 * (B2-B3) / (B1-B3) H = vrednost za kom.1 + otklon prema vrednosti kom. 2 • Zasićenost određuju najintenzivnija i najslabija RGB komponenta: S = B3 / B1 • Osvetljenost određuje najintenzivnija komponenta RGB: B = B1 / raspon

15. Primer RGB – HSB • RGB = (200,100,175) -> B1 = 200, B2 = 175, B3 = 100 • H0 = 60 * 75 / 100 = 45 H(R) = 360, H(B) = 240 H = H(R) – H0 = 315 • S = 100 / 200 = 50% • B = 200 / 256 = 78.125%

16. Predstavljanje slike • Slika se u digitalnim sistemima predstavlja matricom tačaka - piksela • Parametri predstavljanja su • rezolucija • dinamički raspon

17. Rezolucija • Rezolucija je mera preciznosti predstavljanja • relativna rezolucija je broj piksela po jedinici dužine (obično po inču) • apsolutna rezolucija je veličina matrice mereno brojem piksela

18. Dinamički raspon • Dinamički raspon određuje preciznost predstavljanja pojedinačnih piksela • Izražava se brojem različitih podržanih nijansi svake hromatske komponente svetlosti • dinamički raspon monohromatskog piksela meri se brojem nijansi sive • dinamički raspon piksela u boji meri se brojem nijansi svake od komponenti

19. Osetljivost ljudskog oka • Ljudsko oko je u stanju da raspozna oko 350000 boja • nešto je osetljivije prema nijansama zelene boje • Mrežnjača (retina) se sastoji od štapića (receptori crno/belog za noćni vid) i čepića (receptori za boje) • Postoje tri vrste čepića, različite osetljivosti na određene delove vidljivog spektra, pojednostavljeno na crveni, zeleni i plavi (RGB model vida) • Žuta mrlja (fovea) je centralni deo mrežnjače, koji omogućava vid visoke rezolucije (razlikovanje do 2mm na rastojanju od 10 m)

20. Dinamički raspon – RGB • Uobičajeni modeli pri prikazivanju su • 12 bita (4096 nijansi) – po 4 bita (16 nijansi) za svaku osnovnu komponentu • 15 bita (32768) – po 5 bita (32) • 16 bita (65536) – po 5 bita (32) za crvenu i plavu i 6 bita (64) za zelenu • 24 bita (16777216) – po 8 bita (256)

21. Dinamički raspon – RGB (2) • Uobičajeni modeli pri obradi su • 30 bita – po 10 bita (1024) • 36 bita – po 12 bita (4096) • 48 bita – po 16 bita (65536)

22. Zapisivanje slike • Zapis slike se obično sastoji od • zaglavlja – podataka koji opisuju • širinu • visinu • dinamički raspon • detalje zapisa sadržaja slike • sadržaja slike

23. Veličina zapisa slike • Bez kompresije za sliku je potrebno S*V*B bitova, gde je • S – širina slike u pikselima • V – visina slike u pikselima • B – broj bitova kojima se opisuje svaki piksel • Na primer • 1024 x 768 x 16 = 1.5 MB • 1600 x 1200 x 24 = 5.5 MB

24. Veličina zapisa slike (2) • Pri pripremi za štampu, veličina slike se procenjuje kao: S*V*R*R*B • S – širina slike u cm (inch) • V – visina slike u cm (inch) • B – broj bitova kojima se opisuje svaki piksel • R – rezolucija slike u broju piksela/cm (inch) • Uobičajene rezolucije slika • za prikaz na ekranu: • 75 – 150 ppi (piksela po inču), oko 30 – 60 ppcm • za štampu • 100 – 600 ppi, oko 40 – 240 ppcm

25. Veličina zapisa slike (3) • Na primer • 13cm * 10cm * 30ppcm * 30ppcm * 24b = 343 KB • 28cm * 20cm * 120ppcm * 120ppcm *24b = 23 MB

26. Kompresija slike • Kompresiji slika se pristupa iz više razloga, a pre svega zbog • smanjenja zauzeća prostora • olakšavanja komunikacije • smanjenja opterećenja komunikacionih linija • skraćenja trajanja prenosa podataka

27. Metodi kompresije • Metodi kompresije se dele na dve osnovne kategorije • metodi kompresije bez gubitka informacija • metodi kompresije sa gubitkom informacija

28. Kompresija bez gubitka • Obično počivaju na opštim algoritmima za kompresiju podataka • najbolje rezultate daju ako slike imaju veće površine koje su jednobojne ili popunjene nekim jednostavnim uzorcima • linijski crteži, ilustracije, stripovi, uzorci ekrana,... • nisu efikasni u slučaju slika sa puno prelaza tonova: • fotografije, intenzivno šarene slike

29. Kompresija bez gubitka (2) • Neki od formata za zapisivanje slika: • BMP • GIF • TIF • PNG • Primeri...

30. Kompresija sa gubitkom • Počivaju na specifičnim algoritmima koji su projektovani upravo za rad sa slikama • Opisuju delove slike nekim matematičkim modelom sa izabranom preciznošću aproksimacije • Preciznost aproksimacije se obično može konfigurisati • veća preciznost – manja kompresija • manja preciznost – veća kompresija

31. Model kompresije sa gubitkom • Koristi se činjenica da oko raspoznaje • oko 128 tonova • 16 (žuta) do 23 (crvena) zasićenosti • oko 128 nivoa osvetljenosti • Pri kompresiji je važnije očuvati ton i osvetljenost nego zasićenost • Zato se često primenjuje model boja čije komponente kvalitativno opisuju svetlost: • HSB, YUV, HLS,...

32. Slika • Slika • ravan objekat čija boja (osvetljenje) varira od tačke do tačke • Formalno • c/b slika f(x,y,t), 0f(x,y)  M (sjaj, osvetljenje) • kolor slika: intenzitet osvetljenja, talasna dužina svetlosti,… • Digitalna slika

33. Osvetljenost i kolor slika • objekat, izvor osvetljenja, senzori(oko) • c/b slika predstavlja distribuciju energije izvora osvetljenjaC(x,y,t,). Osvetljenjefzavisi i od osetljivosti senzora • kolor (multispektralna) slika, zavisi od komponenti

34. Elektromagnetni spektar Vidljiva svetlost

35. http://www.webvision.med.utah.edu Teorije o percepciji boje • Teorija komponenti (componentcolor theory,Young-Helmholtz) - posebni receptori za tri osnovne boje (crvena, zelena, plava) • Teorija suprotnih boja (opponent color theory, Ewald Hering) - postoje tri tipa diskriminatora boje (plava/žuta , crvena/zelena, crna/bela) • Teorija suprotnih procesa (opponent-process theory) objedinjava uvodeći dve faze: • čepići koji odgovaraju različitim trećinama vidljivog spektra, šalju signale ka tri suprotna diskriminatora • diskriminatori menjaju frekvenciju signala koji šalju mozgu

36. Modeli predstavljanja boje • RGB (red, green, blue) • Poklapa se sa hardverom (katodne cevi sa tri topa - red, green, blue) • Ne odgovara uvek umetnicima • HSB (hue, saturation, brightness) • Odgovara percepciji boje u ljudskom mozgu, sa osvetljenošću (brightness)kao intenzitetom svetla, obojenošću (hue) kao spektralnom bojom i zasićenjem (saturation)kao količinomobojenostikoji se dodaje osvetljenosti • Drugi naziv je HLS (hue, lightness, saturation) • HSV (hue, saturation, value) Kao HSB,ali pomoću uglova i procentualno - “blue” je0i360stepeni • CMYK (cyan, magenta, yellow, black) koristi se u štampi (subtractive)

37. Boja: RGB model blue magenta cyan white black red green yellow colour cube

38. Boja: ostali modeli • CMY: Cyan - Magenta - Yellow (subtractive),CMYK = CMY + Black (print oriented) • HSB: (painting oriented, s. colour wheel) • Hue (degree) • Saturation(%) • Brightness (%)

39. Histogram osvetljenosti • Veoma bitan podatak za svaku sliku je raspodela broja piksela te slike po nivoima osvetljenosti

40. DIGITALNI ZAPIS SLIKE

41. Digitalna slika • bit-mapa, nalik fotografiji, dobija se postupkom digitalizacije kontinualne slike: • vektorski crtana slika: • sintetizovana 3D kreacija (rendering):

42. Bit-mapirane (rasterske) slike • bit-mapa je matrica koja opisuje individualne tačke – najmanje elemente digitalne slike (point ili picture element/pixel/pel) • za prikaz crno-belih slika je dovoljan samo jedan bit po pixel-u (crno/belo) • n bita može da posluži za predstavljanje 2n različitih boja pixel-a, na primer 8 bita za 256 boja, 16 bita za 32K i 24 bita za milione različitih boja(16.777.216) • Popularni raster formati • Pict (Mac), BMP (Win) • TIFF (several flavors), JPEG • GIF (most popular on Internet), • PNG (Portable Network Graphics)

43. Formati zapisa rasterske slike • Više boja daje realističniju sliku, ali traži više memorije i vremena (procesorske snage) za obradu. • Formati GIF i PNG koriste 8-bitnu tabelu boja (color table) kojom se definiše paleta od 256 različitih boja • Format JPG ima preciznost prikaza boje (color depth) od 16 bita po pixel-u • Format PSD(Photoshop Document) čuva 24 ili više bita po jednom pixel-u • Softver može izvšiti konverziju zapisa bit-mapirane slike (npr. iz 24-bitnog u 8-bitni zapis)

44. Rezolucija rasterske slike • Prostorna frekvencijasampliranjajedobarpokazateljrezolucije: dots-per-inch (dpi) ilipixels-per-inch (ppi).

45. VIZUELNA PERCEPCIJA Iluzija senke na šahovskoj tabli: kvadrati A i B su iste nijanse (nivoa sivila)

46. Osvetljenost i kontrast • apsolutni prag osvetljenosti • adaptacija oka- percepcija osvetljenosti se menja u vremenu t • lokalna pozadina - percepcija osvetljenosti tačke zavisi od osvetljenosti njene okoline

47. Oštrina i konture • oštrina vida zavisi od osvetljaja pozadine i mesta u vidnom polju (brzo opada ka periferiji) • postoji adaptacija u percepciji kontura i drugih jednostavnih uzoraka, koja prouzrokuje neke iluzije

48. Boja • talasna dužina svetlosti • boja – od crvene do ljubičaste • neke boje se ne mogu predstaviti jednostavno talasnom dužinom - purpur – obojenost (hue) • HSB – hue, saturation, brightness purpur je nezasićena crvena boja • RGB – red, green, blue 780 nm 380 nm

49. Uzorci i teksture • površina slike nije jednolična ni kontinualna • grupisanje - svojstvo ljudskog vida - teksture • ponavljanja sličnih regiona – uzorci

50. Oblik i prostor • u obradi slika posmatramo samo 2D