Cтраница 2
Прикладная программа, обнаруживающая значение gamma для сканера, может точно восстановить исходную информацию градаций серого. Если значение gamma не было представлено, программа будет настраиваться, используя допущение, что данные уже были откорректированы с учетом gamma сканера, либо должно быть применено некоторое значение gamma, определенное по умолчанию. [16]
Сетка позволяет устройствам, способным выводить изображение в градациях серого, преобразовывать двухуровневое изображение в истинные градации серого. [17]
Когда SamplesPerPixel превышает минимум, необходимый для типа образа ( например, превышает 1 для градаций серого), это указывает на существование дополнительных плоскостей изображения, определяющих, например, материал. ExtraSamples обеспечивает интерпретацию этих дополнительных данных; существует одиночный код для дополнительных плоскостей. Код О указывает на плоскость изображения неопределенного назначения. Код 1 указывает величину непрозрачности ( opacity); если изображение - RGB, данные RGB в файле уже масштабированы согласно значению непрозрачности для каждого пикселя. Код 2 указывает значение прозрачности ( transparency); если изображение - RGB, данные RGB еще не отмасштабированы согласно значению прозрачности. [18]
Обратите внимание, как все наши манипуляции воспроизводятся на панели Обрамление: толщина границы рамки, градация серого, утопленные кнопки выбора типа рамки. [19]
Существуют определенные недостатки использования полутонов или добавочных псевдослучайных данных изображения в черно-белых файлах в качестве метода достижения градаций серого. Во-первых, полутоновые данные усложняют редактирование изображения, поскольку большинство графических приложений не в состоянии делать различие между точками, используемыми для оттенения, и точками, используемыми для линий. [20]
Для того чтобы качество изображения было высоким, необходимо обеспечить однородность свечения по всему экрану и хорошую передачу градаций серого. В основном существуют четыре типа неоднородности свечения экрана, которые могут ухудшить качество воспроизведения изображения: крупноформатные, малоформатные неоднородности, неоднородности на краях и нерегулярности, обусловленные углом зрения. Эти неоднородности могут проявляться в виде изменений яркости, контрастности, заметного сдвига деталей изображения и отсутствия некоторых элементов разложения изображения. [21]
Когда к файлам двухуровневого изображения добавляются псевдослучайные узоры ( то есть, образующие полутона) для представления изображений в градациях серого, тег Thresholding может использоваться для того, чтобы позволить читающему приложению восстановить истинное изображение в градациях серого. Код 1 указывает на отсутствия прореживания; 2 указывает на упорядоченное прореживание; 3 указывает на случайное прореживание. [22]
Предшествующая редакция TIFF - 5.0 - допускала четыре варианта, определяемых четырьмя фотометрическими классами: TIFF-B для черно-белого, TIFF-G для градаций серого, TIFF-P для цветовой палитры, TIFF-R для RGB цвета и дополнительно TIFF-X для всех классов. Спецификация TIFF 6.0, выпущенная в июне 1992, поощряет программистов поддержать базовый уровень возможностей, который в общих чертах эквивалентен TIFF-X. Для практических целей это изменение по большей части воздействует на разработку программ, читающих TIFF. Приложения записывающие TIFF, подобные драйверу черно-белого сканера, может быть ограничено до подмножества основного варианта; например, учет данных только для градаций серого. [23]
В файлах, которые содержат изображения, массив, обычно или 2 - D с данными, которые являются изображением в градациях серого, или 3 - D с данными, являющимися комплектом изображений в градациях серого. [24]
При переносе цветных изображений между различными носителями могут возникнуть проблемы точности соответствия, такие же как и для черно-белых ( в градациях серого) изображений. Решения большинства проблем с цветом подобны решениям проблем с изображениями в градациях серого. Обычный метод заключается в использовании организации по цветовым плоскостям и рассмотрения каждой плоскости как отдельного черно-белого изображения с использованием обсуждаемых ранее методов коррекции точности для градаций серого. Это компенсирует ошибки в пределах каждого первичного цвета. [25]
Один указатель, например, может указывать на 768-байтовую область данных палитры цветов; другой может указывать на 64-байтовую кривую для коррекции градаций серого для сканера. [26]
Поскольку человеческий глаз успешно интерпретирует достаточно тонкий рисунок из черных и белых пикселей, например, серый цвет, формат черно-белых файлов может быть использован для изображений в градациях серого; данные могут еще оставаться черными и белыми. Изображение на 1 - 1, например, использует этот метод для достижения оттенков. Процесс использования точек черного или некоторого другого одиночного цвета для получения непрерывного оттенка этого цвета называется полутоновым или добавочным псевдослучайным сигналом. Фактически полутона используются почти для всех изображений напечатанных в книге, поскольку полиграфические прессы смогут накладывать чернила только одного цвета за один раз. Тем не менее, это не означает, что файлы изображений, предназначенные в конечном итоге для печати, должны быть черно-белыми файлами в полутоновой форме; изображения могут быть преобразованы в полутона на завершающем этапе процесса - предпочтительнее, если это сделает устройство печати. [27]
В файлах, которые содержат изображения, массив, обычно или 2 - D с данными, которые являются изображением в градациях серого, или 3 - D с данными, являющимися комплектом изображений в градациях серого. [28]
Когда к файлам двухуровневого изображения добавляются псевдослучайные узоры ( то есть, образующие полутона) для представления изображений в градациях серого, тег Thresholding может использоваться для того, чтобы позволить читающему приложению восстановить истинное изображение в градациях серого. Код 1 указывает на отсутствия прореживания; 2 указывает на упорядоченное прореживание; 3 указывает на случайное прореживание. [29]
Изображения в градациях серого могут быть также записаны в виде истинных градаций яркости, а не как данные, сохраненные в полутоновом или добавочном ( dithered) формате. Истинные градации серого - представление, которое является более предпочтительным для большинства приложений обработки электронных изображений, поскольку оно упрощает редактирование. Редактирование изображения в полутонах или в форме, созданной с помощью добавочного псевдослучайного сигнала, обычно представляет собой причину возникновения различных проблем. [30]