Цифровое изображение - Digital image

Цифровое изображение представляет собой изображение , состоящее из элементов изображения , также известные как пиксели , каждый из которых имеет конечный , дискретные величины числового представления для его интенсивности или уровня серого , который является выходом из своих двумерный функций , подаваемых в качестве входных данных его пространственных координатами , обозначенных с x , y по оси x и оси y соответственно. В зависимости от того, фиксировано ли разрешение изображения , оно может быть векторным или растровым . Сам по себе термин «цифровое изображение» обычно относится к растровым изображениям или растровым изображениям (в отличие от векторных изображений ).

Растр

Растровые изображения имеют конечный набор цифровых значений, называемых элементами изображения или пикселями . Цифровое изображение содержит фиксированное количество строк и столбцов пикселей. Пиксели - это наименьший отдельный элемент изображения, содержащий устаревшие значения, которые представляют яркость данного цвета в любой конкретной точке.

Обычно пиксели хранятся в памяти компьютера как растровое изображение или растровая карта, двумерный массив небольших целых чисел. Эти значения часто передаются или хранятся в сжатом виде.

Растровые изображения можно создавать с помощью различных устройств и методов ввода, таких как цифровые камеры , сканеры , координатно-измерительные машины, сейсмографическое профилирование, бортовой радар и т. Д. Их также можно синтезировать из произвольных данных, не относящихся к изображению, таких как математические функции или трехмерные геометрические модели; последняя является основной областью компьютерной графики . Область цифровой обработки изображений - это изучение алгоритмов их преобразования.

Форматы растровых файлов

Большинство пользователей контактируют с растровыми изображениями через цифровые камеры, которые используют любой из нескольких форматов файлов изображений .

Некоторые цифровые камеры предоставляют доступ почти ко всем данным, захваченным камерой, с использованием формата необработанного изображения . Руководство по универсальной фотографической обработке изображений (UPDIG) предлагает использовать эти форматы, когда это возможно, поскольку необработанные файлы позволяют получать изображения наилучшего качества. Эти форматы файлов позволяют фотографу и агенту обработки получить максимальный уровень контроля и точности вывода. Их использование сдерживается преобладанием служебной информации ( коммерческой тайны ) для некоторых производителей камер, но были инициативы, такие как OpenRAW, чтобы повлиять на производителей, чтобы они опубликовали эти записи публично. Альтернативой может быть Digital Negative (DNG) , проприетарный продукт Adobe, описываемый как «общедоступный архивный формат для необработанных данных цифровой камеры». Хотя этот формат еще не получил всеобщего признания, поддержка продукта растет, и все больше профессиональных архивистов и специалистов по охране окружающей среды, работающих в уважаемых организациях, по-разному предлагают или рекомендуют DNG для архивных целей.

Вектор

Векторные изображения, полученные в результате математической геометрии ( вектор ). С математической точки зрения вектор состоит из величины или длины и направления.

Часто и растровые, и векторные элементы объединяются в одном изображении; например, в случае рекламного щита с текстом (вектор) и фотографиями (растр).

Примеры векторных типов файлов: EPS , PDF и AI .

Просмотр изображений

Программа просмотра изображений отображает изображения. Веб-браузеры могут отображать стандартные форматы изображений в Интернете, включая JPEG , GIF и PNG . Некоторые могут отображать формат SVG , который является стандартным форматом W3C . В прошлом, когда Интернет был еще медленным, было обычным делом предоставлять изображение для предварительного просмотра, которое загружалось и появлялось на веб-сайте перед заменой основным изображением (чтобы произвести предварительное впечатление). Сейчас Интернет работает достаточно быстро, и это изображение для предварительного просмотра используется редко.

Некоторые научные изображения могут быть очень большими (например, изображение Млечного Пути размером 46 гигапикселей, размером около 194 Гб). Такие изображения сложно загрузить, и их обычно просматривают в Интернете через более сложные веб-интерфейсы.

Некоторые программы просмотра предлагают утилиту слайд-шоу для отображения последовательности изображений.

История

Первое сканирование, проведенное SEAC в 1957 году.
Сканер SEAC

Ранние цифровые факсимильные аппараты, такие как кабельная система передачи изображений Bartlane, на десятилетия предшествовали цифровым камерам и компьютерам. Первое изображение, которое нужно отсканировать, сохранить и воссоздать в цифровых пикселях, было отображено на стандартном восточном автоматическом компьютере ( SEAC ) в NIST . Развитие цифровых изображений продолжалось в начале 1960-х годов наряду с разработкой космической программы и медицинских исследований. В проектах Лаборатории реактивного движения , Массачусетского технологического института , Bell Labs и Университета Мэриленда , среди прочего, использовались цифровые изображения для улучшения спутниковых изображений , преобразования стандартов проводной фотосъемки, медицинской визуализации , технологии видеофонов , распознавания символов и улучшения фотографий.

Быстрый прогресс в области создания цифровых изображений начался с появления МОП-интегральных схем в 1960-х и микропроцессоров в начале 1970-х, наряду с прогрессом в области хранения компьютерной памяти , технологий отображения и алгоритмов сжатия данных .

Изобретение компьютерной аксиальной томографии ( CAT сканирование ), используя рентгеновские лучи для получения цифрового изображения «среза» через трехмерный объект, имело большое значение для медицинской диагностики. Помимо создания цифровых изображений, оцифровка аналоговых изображений позволила улучшить и восстановить археологические артефакты и начала использоваться в столь разных областях, как ядерная медицина , астрономия , правоохранительные органы , оборона и промышленность .

Достижения в микропроцессорной технологии проложили путь для разработки и маркетинга устройств с зарядовой связью (ПЗС) для использования в широком спектре устройств захвата изображений и постепенно вытеснили использование аналоговой пленки и ленты в фотографии и видео к концу 20-го века. век. Вычислительная мощность, необходимая для обработки захвата цифрового изображения, также позволила сгенерированным компьютером цифровым изображениям достичь уровня детализации, близкого к фотореализму .

Цифровые датчики изображения

В основе цифровых датчиков изображения лежит технология металл-оксид-полупроводник (MOS), которая берет свое начало с изобретения MOSFET ( полевого МОП-транзистора) Мохамедом М. Аталлой и Давоном Кангом из Bell Labs в 1959 году. разработка цифровых полупроводниковых датчиков изображения, включая устройство с зарядовой связью (ПЗС), а затем и КМОП-датчик .

Первым полупроводниковым датчиком изображения была ПЗС-матрица, разработанная Уиллардом С. Бойлом и Джорджем Э. Смитом в Bell Labs в 1969 году. Изучая технологию МОП, они поняли, что электрический заряд является аналогом магнитного пузыря и что он может храниться на крошечном МОП-конденсаторе . Поскольку было довольно просто изготовить серию МОП-конденсаторов в ряд, они подключали к ним подходящее напряжение, чтобы заряд мог переходить от одного к другому. ПЗС - это полупроводниковая схема, которая позже использовалась в первых цифровых видеокамерах для телевещания .

Ранние датчики CCD страдали от задержки срабатывания затвора . Это было в значительной степени решено с изобретением закрепленного фотодиода (PPD). Он был изобретен Нобуказу Тераниши , Хиромицу Сираки и Ясуо Исихара в NEC в 1980 году. Это была структура фотодетектора с низкой задержкой, низким уровнем шума , высокой квантовой эффективностью и низким темновым током . В 1987 году PPD начали включать в большинство устройств CCD, став неотъемлемой частью бытовых электронных видеокамер, а затем и цифровых фотоаппаратов . С тех пор PPD использовался почти во всех датчиках CCD, а затем в датчиках CMOS.

NMOS датчика активного пикселя (APS) , был изобретен Olympus в Японии в середине 1980-х годов. Это стало возможным благодаря достижениям в производстве полупроводниковых МОП- устройств , когда масштабирование МОП-транзисторов достигало более мелких микронных, а затем и субмикронных уровней. NMOS APS был изготовлен командой Цутому Накамуры в Olympus в 1985 году. CMOS -датчик с активными пикселями (CMOS-датчик) был позже разработан командой Эрика Фоссума в Лаборатории реактивного движения НАСА в 1993 году. К 2007 году продажи CMOS-датчиков снизились. превзошли датчики CCD.

Сжатие цифровых изображений

Важным достижением в технологии сжатия цифровых изображений стало дискретное косинусное преобразование (DCT), метод сжатия с потерями , впервые предложенный Насиром Ахмедом в 1972 году. DCT-сжатие стало основой для JPEG , который был представлен Объединенной группой экспертов по фотографии в 1992 году. JPEG сжимает изображения до файлов гораздо меньшего размера и стал наиболее широко используемым форматом файлов изображений в Интернете . Его высокоэффективный алгоритм сжатия DCT был в значительной степени ответственен за широкое распространение цифровых изображений и цифровых фотографий , при этом по состоянию на 2015 год ежедневно создавалось несколько миллиардов изображений JPEG.

Мозаика

В цифровых изображениях мозаика представляет собой комбинацию неперекрывающихся изображений, расположенных в виде мозаики . Гигапиксельные изображения являются примером такой мозаики цифровых изображений. Спутниковые изображения часто собираются в мозаику, чтобы покрыть регионы Земли.

Интерактивный просмотр обеспечивается фотографией в виртуальной реальности .

Смотрите также

Рекомендации