Содержание
- Что такое векторная графика?
- Векторный видео кодек
- Нет ошибок, нет стресса - ваше пошаговое руководство по созданию изменяющего жизнь программного обеспечения без разрушения вашей жизни
Источник: Dip2000 / Dreamstime.com
вынос:
Хотя экспериментальный векторный видеокодек может предвещать революцию в масштабируемости и четкости видео, более быстрым результатом, вероятно, будет резкое повышение эффективности кодирования.
Пиксель по своей природе является частью большей картины. Чем меньше пиксель, тем больше из них можно составить, тем больше полное изображение (и, следовательно, чем выше разрешение). Более тонкие края обеспечивают более высокое разрешение изображения, так как более высокое разрешение обеспечивает более точное изображение. Мы видели, что с годами разрешение становится все лучше и лучше, что в основном является результатом увеличения емкости для меньших пикселей по мере развития цифровой графики. Но что, если размер и количество пикселей больше не являются решающими переменными в качестве изображения? Что делать, если изображения можно изменить с минимальными потерями в разрешении?
Что такое векторная графика?
Векторная графика раньше была основной системой отображения персонального компьютера. В отличие от этого, пиксельные растровые изображения (также известные как растеризованные изображения) были разработаны в 1960-х и 70-х годах, но не стали известны до 80-х годов. С тех пор пиксели сыграли огромную роль в том, как мы создаем и используем фотографии, видео и множество анимации и игр. Тем не менее, векторная графика использовалась в цифровом визуальном дизайне на протяжении многих лет, и ее влияние расширяется по мере совершенствования технологии.
В отличие от растровых изображений (которые отображают отдельные цветовые пиксели для формирования растровых изображений), векторная графика использует алгебраические системы для представления примитивных форм, которые можно бесконечно и точно изменять. Они развивались, чтобы служить различным приложениям автоматизированного проектирования, как эстетическим, так и практическим по назначению. Успех технологии векторной графики во многом можно объяснить ее практичностью - так как масштабируемая графика имеет множество применений в различных технических профессиях. Однако, в целом, их способность изображать фотореалистичные, сложные визуальные представления по сравнению с растеризованным изображением отсутствует.
Традиционно векторная графика работала эстетически, где простота является добродетелью - например, в веб-искусстве, дизайне логотипов, типографике и технических проектах. Но существуют также недавние исследования возможности векторного видеокодека, который команда из Университета Бата уже начала разрабатывать. И хотя это может быть форма видео с расширенной масштабируемостью, есть и другие возможные преимущества, а также ограничения, которые необходимо изучить.
Векторный видео кодек
Кодек по своей природе кодирует и декодирует данные. Само слово по-разному служит портом для кодера / декодера и компрессора / декомпрессора, но оба они относятся в основном к одной и той же концепции - дискретизации внешнего источника, воспроизводимого в квантованном формате. Видеокодеки содержат данные, которые определяют аудиовизуальные параметры, такие как выборка цвета, пространственное сжатие и временная компенсация движения.
Сжатие видео в основном включает в себя кодирование кадров с как можно меньшим количеством избыточных данных. Пространственное сжатие анализирует избыточность в пределах одного кадра, в то время как временное сжатие стремится устранить избыточные данные, возникающие среди последовательностей изображений.
Значительная часть преимуществ векторной графики в кодировании видео будет заключаться в экономии данных. Вместо буквального отображения изображений в пикселях, векторная графика вместо этого идентифицирует точки пересечения вместе с их математическими и геометрическими отношениями друг с другом. Созданные таким образом «пути» обычно обеспечивают меньшие размеры файлов и скорости передачи, чем карта пикселей, если бы растеризовалось одно и то же изображение, и при масштабировании они не страдают от пикселизации.
Первое, что приходит на ум при рассмотрении векторного видеокодека, - это (возможно, немного необычная) концепция бесконечной масштабируемости. Хотя я считаю, что векторный видеокодек может способствовать масштабируемости, которая значительно увеличена по сравнению с растеризованным видео, датчики изображения (такие как CMOS и CCD - два доминирующих устройства считывания изображений, встречающиеся в современных цифровых камерах) основаны на пикселях, поэтому их масштабирование качество изображения / точность будет снижаться при определенном пороге.
Нет ошибок, нет стресса - ваше пошаговое руководство по созданию изменяющего жизнь программного обеспечения без разрушения вашей жизни
Вы не можете улучшить свои навыки программирования, когда никто не заботится о качестве программного обеспечения.
Векторизованное представление внешнего исходного изображения достигается с помощью процесса, известного как автотрассировка. В то время как простые формы и контуры легко отслеживаются, сложные цветовые оттенки и нюансы никогда не переводились так просто, как векторная графика. Это создает проблему с кодированием цвета в векторном видео, однако отслеживание цвета в векторной графике сделало значительные успехи в последние годы.
Помимо датчика изображения и видеокодека, следующим важным звеном в цепочке является отображение. В ранних векторных мониторах использовалась технология электронно-лучевой трубки, аналогичная той, которая использовалась для растеризованного изображения, но с другой схемой управления. Растеризация является доминирующей современной технологией отображения. В индустрии визуальных эффектов существует процесс, называемый «непрерывной растеризацией», который интерпретирует масштабирование векторной графики с ощутимо без потерь - эффективно переводя возможность масштабирования закодированных векторных форматов на растеризованный дисплей.
Но независимо от того, какой кодек или дисплей; лучшая, самая подробная картина может быть получена только из качественного источника. Векторное кодирование видео может значительно улучшить масштабируемость видео, но только в зависимости от качества источника. И источником всегда является квантованный образец. Но если векторный видеокодек быстро не вызовет революцию в разрешении и масштабируемости видео, он может по крайней мере предложить высококачественное видео со значительно менее громоздким кодированием.