ცოდნა სინათლეა - Knowledge is light - Знание свет -  

             რასტრული გამოსახულება

რასტრული გამოსახულების მაგალითი

 (ინგლ. bitmap ან raster) — ფაილში დამახსოვრებული ციფრული გამოსახულება მონაცემების ფორმატის სახით, რომელიც შედგება პიქსელების ცხრილისაგან ან ძირითადად მართკუთხა ფერის წერტილებისაგან, რომელსაც შეუძლია გამოჩნდეს კომპიუტერის ეკრანზე, ან ყველა სხვა საჩვენებელ მოწყობილობაზე, ან უბრალოდ ქაღალდის ფურცელზე.

1672 წელს, ისააკ ნიუტონმა პრიზმის საშუალებით დაამტკიცა, რომ თეთრი შუქი (მზის შუქი) ფლობს ყველანაირ ფერთა ერთობლიობას. (ნიუტონმა დაამტკიცა შვიდი ფერი). 1839 წელს ფოტოგრაფიის წარმოქმნის წელს მიშელ ეჟენ შევრელი აქვეყნებს წიგნს, სადაც ხსნის ფერებით და ნაწილების მჭოდრო შეერთებით წარმოქმნილ ოპტიკურ ეფექტებს. ეს არის არა ფერების შერევა, არამედ გვერდიგვერდ დადებული და შორიდან დანახული სხვადასხვა ფერით წარმოქმნილი ეფექტი. 1869 წელს (ზუსტად 7 მაისს) ისე, რომ ერთმანეთს არც კი იცნობდნენ და არ ჰქონდათ ერთად მუშაობის გამოცდილება, ლუის დუკო დუ ორონი და ჩარლ კრო სთავაზობენ ფოტოგრაფიის ფრანგულ საზოგადოებას თავიანთი გამოგონების ნიმუშს, რომლის საშუალებითაც მიიღწევა კლიშე ფერებში. ყველა ეს სამუშაო აღნიშნა ჯორჯ სერამ, რომელიც იყო პუანტილიზმის (ან ნეოიმპრესიონიზმის) შემქმნელი, და ეს სამუშაო შემდგომში გახდა ფერადი ბეჭდვისა და კიდევ ფერადი ტელევიზიის დასაბამი.

აღსანიშნავია ჯაკარდის ტექსტილის მეთოდი, რომელიც გამოსახულებას წერტილთა მატრიცად აღიქვქმდა. ასევე აღსანიშნავია მოზაიკური ტექნიკა, რომელიც გამოყენებული იყო ბერძნებისა და რომაელების მიერ, სადაც გამოსახულება წარმოდგენილია ქვის პატარა კვადრატების შეერთებით. აქედან წარმოიშვა გამოსახულება "კვადრატული წერტილებში", ანუ ინგლისურად "bitmap"

                                                                იხ. ვიდეო

სურათის დაშიფრვა ან მისი ინფორმატიკული წარმოდგენა იწვევს მის ნუმერიზაციას რომელიც ხდება ორ არეში.

• სივრცითი არე, სადაც გამოსახულება დანომრილია შემდეგნაირად: აბსცისათა და ორდინატთა ღერძების კოორდინატების მიხედვით. ლაპარაკია ნიმუშების გადარჩევაზე. ნიმუშებს ამ არეში ეძახიან პიქსელებს და მათი რიცხვი ადგენს გამოსახულების განმარტებას.
• ფერების არე, სადაც სიკაშკაშის განსხვავებული მნიშვნელობები, რომელსაც შეუძლია აიღოს პიქსელი, დანომრილია რათა წარმოადგინოს თავისი ფერი და თავისი ინტენსიურობა. ამ არის სიზუსტე დამოკიდებულია ბიტების რაოდენობაზე, რომელსაც ჰქვია გამოსახულების სიღრმე.

რასტრული გამოსახულების ხარისხი განსაზღვრულია პიქსელების ჯამური რაოდენობით (რომელსაც მის განმარტებასაც უწოდებენ) და თითოეული პიქსელის შემცველი ინფორმაციის რაოდენობაზე (რომელსაც ხშირად დანომრილი ფერის სიღრმესაც უწოდებენ).

                              გამოსახულების განმარტება

გამოსახულების განმარტება განსაზრვრავს დეტალების დონეს, რომელიც ხილვადია სურათში. რაც უფრო მეტია პიქსელთა რაოდენობა, მით უფრო მეტია დახვეწილი დეტალები. ამბობენ, რომ რაც მეტ პიქსელს შეიცავს გამოსახულება, მით უფრო მაღალი ხარისხისაა. დანომრილი გამოსახულება 640x480 პიქსელით (შეიცავს რა 307 200 პიქსელს) ჩანს ძალიან მიახლოებითი და ფერის პატარა კვადრატების ფორმით შედარებით დაშიფრულ გამოსახულებასთან 1280x1024 პიქსელით (შეიცავს რა 1310 720 პიქსელს).

კარგი ხარისხის გამოსახულების დამახსოვრებისთვის იხარჯება მონაცემების დიდი რაოდენობა. ტექნიკურად მონაცემების შეკუმშვა ხშირად გამოყენებულია დისკზე დამახსოვრებული გამოსახულების ზომის შესამცირებლად. ზოგიერთი ტექნიკა კარგავს ინფორმაციას და ამგვარად ფუჭდება სურათის ხარისხი. შეკუმშვის იმ ტექნიკას, რომელიც კარგავს ინფორმაციას უწოდებენ გამანადგურებელს.

                                    ფერების დაშიფრვა

გამოსახულების ფერები შეიძლება დაშფრული იყოს პალიტრის მიხედვით. ანუ ეს ნიშნავს რომ ფერის თითოეული პიქსელის ინფორმაცია მიუთითებს ფერის რიგს (ადგილს) წინასწარ განსაზღვრულ სიაში. GIF არის გამოსახულების ფორმატი რომელიც პალიტრას იყენებს.

შეგვიძლია თანაბრად შევაერთოთ სამმაგი ფერი (წითელი, მწვანე, ცისფერი) დაშიფრვით. პიქსელთან ასოცირებულ ინფორმაციაში პიქსელთა გამოყენებული ბიტების რიცხვი აღნიშნავს ფერთა შესაძლო მაქსიმალურ რაოდენობას. მაგალითად: 16 მილიონი ფერის სტანდარტით საჩვენებლად გამოიყენება 24 ბიტი, რომელთაგან 8 არის RVB-ს ფერების ან მხოლოდ ორი გამოიყენება ერთი ფერის ჩვენებისთვის ერთი ბიტით ერთ პიქსელზე. მწვანე ფერი ხანდახან შეიცავს უფრო ბევრი რაოდენობის ბიტებს ვიდრე ორი დანარჩენი (წითელი და ცისფერი), რათა ადამიანის თვალს შესთავაზონ ამ ფერის უფრო კარგად გარჩევის საშუალება.

                           განსხვავებული წარმოდგენები

საჭიროა გავარჩიოთ რასტრული გამოსახულების განსხვავებული წარმოდგენები.

• ფაილში დამახსოვრების და გაცვლისთვის. ამ შემთხვევაში გამოსახუმება უფრო ხშირად არის შეკუმშული და დამახსოვრებული გრაფიკული ფორმატით (სახით). ძირითადი რასტრული ფორმებია: BMP, GIF, TIFF, PNG და JPEG.
• კომპიუტერის გრაფიკულ მეხსიერებაში ან გრაფიკულ კარტაზე. ეს ფორმატი ძირითადად არის შეუკუმშავი სახით, რათა გვქონდეს შესაძლებლობა უშუალოდ მისი დამუშავებისა და ეკრანზე ჩვენებისა.

                       შედარება ვექტორულ გამოსახულებასთან

როცა რასტრულ გამოსახულებას ვადიდებთ, არ ვუმატებთ არანაირ ინფორმაციას რომელიც არ არის უკვე წარმოდგენილი, რაც იწვევს ხილვადობის დაკარგვას. უფრო ზუსტად, თავდაპირველად როდესაც გამოსახულება არის დანომრილი მისი განმარტება არის მკაცრად დადგენილი (ზუსტი) და მისი ვიზუალური სახე (მხარე) არ შეიძლება გაუმჯობესდეს, გამოქვეყნების უკეთესი მოწყომილობის გამოყენების დროსაც კი. დანომრილი სურათის გადიდებას უწოდებენ პიქსელურს.

თარგი:დაწვრილებითი სტატია

სამაგიეროდ ვექტორულ გამოსახულებას შეუძლია ადვილად გამოჩნდეს განსხვავებული ზომით და მისი ხარისხი პროპორციულია ვიდეოკარტის ხარისხისა. მიუხედავად ამისა რასტრული გამოსახულება უფრო შესაფერისია ვექტორულ გამოსახულებასთან შედარებით ფოტოგრაფიული სამუშაოებისთვის ან ფოტოგრაფებისთვის, რადგან დღეს შეუძლებელია ვექტორული გამოსახულების მიღება ფოტოზე. მიუხედავად ამისა ამ თემაზე კვლევა მიმდინარეობს გამოსახულების ანალიზში.

                            გამოქვეყნების პრინციპი

როგორ გამოვაქვეყნოთ რასტრული გამოსახულებები: განვიხილოთ მაგალითი ««J»»: J ასოზე. მონიტორის ეკრანზე ამ ასოს კარგად დათვალიერებისას და ლუპის მიახლოებისას, თქვენ შეგიძლიათ დაათვალიეროთ ლუპის საზღვრებზე ქრომატული გადახრა. თქვენ ხედავთ ««J»»-ს, კომპიუტერი ვერ ხედავს ვერაფერს ««.»-ის გარდა, რომელიც წარმოდგენილია ნულით და ««x»»-ით რომელიც უდრის 1-ს.

....X
....X
....X
....X
X...X
.XXX.

სადაც არის ერთი ნული. კომპიუტერი აწესრიგებს ფერებით ხატვის ვიდეო მასალას და როდესაც ის ხვდება ერთს მას სთხოვს მიმდინარე ფერის ფიქსირებას. ეს რეალურად უფრო გართულებულია და ეს ყველაფერი მოითხოვს ბიტობით ინფორმაციის უკან (ხელახლა) საფუძვლიანად გადახედვას, მოსაზღვრე პიქსელებს შორის სხვაობის დადგენით. გამოსახულების სისტემის ჩამოყალიბებისთვის. ეს არის გამოსახულების (სურათის) კომპიუტერზე გამოქვეყნების საფუძველი.

                                                       აღდგენა

XX საუკუნის ბოლოს, კომპიუტერის მონიტორებს შეეძლოთ დაახლოებით 72-96 წერტილების წარმოდგენა, მაშინ როდესაც თანამედროვე პრინტერებს შეუძლიათ 600dpi (236 წერტილი სმ-ით) აღადგინონ. ამგვარად დასაბეჭდად განკუთვნილ სურათებზე მუშაობა მოითხოვს დიდი შესაძლებლობების კომპიუტერს და სჭირდება დიდი მონიტორი, რადგან ძნელად გამოსაჩენია. მონიტორები, რომელთაც შეუძლიათ 200dpi (79 წერტილი სმ-ით) საზოგადოებისთვის ხელმისაწვდომი გახდა 2001 წელს. პროფესიული ბეჭდვისთვის განკუთვნილი სურათი მოიცავს 300dpi-ს (118 წერტილი სმ-ით) და იკავებს 20-100-მდე მეგაოქტეტს. RVB არის პალიტრა, რომელიც შეესაბამება დამატებით სინთეზს.

                                მსგავსება 3D-სთან

ინფოგრაფიაში 3D (სამი განზომილება) გამოსახულების ცნება არის სამგანზომილებიანი მოცულობის შედგენა პატარა უჯრებისგან, რომელსაც volex-ს უწოდებენ. ამ კონკრეტულ შემთხვევაში, სამგანზომილებიან სივრცეში გვაქვს ელემენტების თანაბარი ბადე, რომელიც შეიცავს ბადის თითოეული წერტილის შესაბამისი ფერის შესახებ ინფორმაციას. თუმცა volex-ი ძლიერ განყენებული ცნებაა 3D კომპლექსური ფორმების დამუშავებისთვის. ის მოითხოვს დიდ მეხსიერებას დიდი ზომის ცხრილში დამახსოვრებისთვის. დასკვნისთვის, ვექტორული გამოსახულება უფრო ხშირადაა გამოყენებული სამგანზომილებიანი გამოსახულების საწარმოებლად volex-თან შედარებით.

                                       გამოყენება

რასტრული გამოსახულება დაპატენტებული იყო 1970-იან წლებში და დღესდღეობით ის ყველგანაა გავრცელებული. რასტრული ფორმატი (სახე) გამოყენებული იყო შეტყობინების გასაგზავნად. ის ეხება შავ-თეთრი გამოსახულების წარმოდგენას nxm განზომილებაში, სადაც n და m ნატურალური რიცხვებია. მხოლოდ nxm ბიტების სერია გადაეცემა, სურათის განზომილება უნდა გამომდინარეობდეს მამოძრავებელი ფაქტორის დაშლით. გადამცემები, ისევე როგორც მიმღებები დაიშლებიან nxm-ის ორი ფაქტორით და ამგვარად აღდგება სურათი.

იხ. ვიდეო