Daha çox

Raster verilənlər bazasının piksel aspekt nisbəti həmişə 1: 1 -dirmi?

Raster verilənlər bazasının piksel aspekt nisbəti həmişə 1: 1 -dirmi?


Rasterlərdən bəhs edərkən, rastr verilənlər bazasında təyin olunan pikselin məkan həlli həmişə 1: 1 nisbətində sabitdirmi, məsələn, 1m x 1m?


Rasterlər əsasən matris olaraq saxlanılır, buna görə piksellər satır və sütun koordinatları olan düzbucaqlı bir şəbəkədə yerləşir. Bu mərhələdə ölçüləri yoxdur.

Coğrafi məlumatlar üçün, bu şəbəkə bir dönüş sistemindən istifadə edərək bir istinad sisteminə görə yerləşir. Şəbəkəni koordinat sistemi ilə uyğunlaşdırmaq üçün çox vaxt məlumatlar yenidən nümunələnir. Sonra, satırdan/sütundan həqiqi koordinatlara keçmək üçün sadə bir affine çevrilməsinə (miqyas + keçid) ehtiyacınız var. Adətən, sadəlik (daha sürətli göstərmə və analiz) üçün kvadrat piksellərə üstünlük verilir. Yenidən nümunə götürmə, xüsusən də giriş və çıxış ızgaralarının "quruluşu" çox fərqli olduqda məlumat itkisi ilə nəticələnir. Buna görə də bəzən məlumatlarınızı kvadrat piksellər üzərində yenidən nümunələmək (məsələn, aşağı yüksəklik bucağı olan peyk görüntüsü, XY koordinatlarına çevirmək istədiyiniz yüksək enli uzunluqdakı nizamlı şəbəkə) və ya birdən çox nümunə götürmənin qarşısını almaq üçün (məsələn, istifadə Başqa bir koordinat sistemindən bir görüntünü görüntüləmək üçün ani proyeksiya). Bu vəziyyətdə, 1: 1 nisbətiniz olmayacaq (və nisbət səhnədə dəyişə bilər).


Görünüş aspekt nisbətindəki dəyişiklikləri aşkar edin [qapalı]

Bu sualı təkmilləşdirmək istəyirsiniz? Sualı Video İstehsal Stack Exchange üçün mövzuya uyğun olaraq yeniləyin.

Bilmək istərdim ki, bir videoda ekran aspekt nisbətində bir dəyişikliyin meydana gəldiyi zaman möhürlərini və ya çərçivə nömrələrini tapmaq mümkündürmü?

Daha ətraflı olaraq, bir SD kanalından 720x576 piksel qətnaməsi olan bir fayl ilə nəticələnən bir TV şousu yazdım. Köhnə bir şou olduğundan, şounun 4: 3 nisbətinə (DAR) malikdir. Reklamlar ancaq DAR 16: 9 ilə yayımlanır.

Bu məlumatı ticarət fasilələrini aşkar etmək üçün istifadə etmək istədiyim üçün DAR -ın dəyişdiyi videonun mövqelərini çıxarmaq mümkün olub -olmadığını düşünürdüm?

Comskip istifadə etməyə çalışdım, amma görünür ki, həmişə kvadratik piksellər qəbul edir və buna görə də aspekt nisbətinin dəyişməsini aşkar edə bilmir. Digər proqramlar dəyişən DAR -a hörmət edə bilir. Məsələn, vlc həmişə videonu buna uyğun olaraq yenidən ölçür və projectx də videodakı müvafiq mövqelər üçün doğru DAR -ı göstərir.


6 Cavablar 6

Hər oyunun hər bir proqramçısı köhnə qrafik kartlarının dəstəklədiyi mümkün olan müxtəlif API -ləri tətbiq etdi?

Bəli - amma daha da dərinə getdi. Erkən qrafik kartlarında praktiki olaraq heç bir əlaqəli kod yox idi, "sürücülər" anlayışı hələ reallığa çevrilməmişdi. INT 10h BIOS video xidmətlərinin uzantıları olan, video rejimlərinin işə salınması və dəyişdirilməsi ilə məhdudlaşan bir Video BIOS anlayışı var idi.

Bunun əvəzinə, qrafik kartları, ən azından DOS torpaqlarında, hamısının yaddaş xəritəli ekran RAM -ı var idi və müxtəlif RAM -lərin ekranda görünən piksellərə necə təsir edəcəyi ilə bağlı geniş sənədlər mövcud idi. Ekranda bir şeyin olmasını istəsəniz (istər piksel olsun, istər xarakter, xətt, dairə, sprite və s.) Zəng etmək üçün heç bir rəsm API -si yox idi, baytı sağa köçürmək üçün kodu yazardınız. RAM ekranında yerlər. Bütün kitablar qrafik çəkmək üçün səmərəli kod yazmağın yolları haqqında yazılmışdır.

Borland Graphics Interface kimi bəzi qrafik kartları, əşyaları fərqli qrafik kartlarına çəkmək üçün zəng edə biləcəyiniz fərqli sürücüləri olan bir API -yə cəlb edən qrafikləri mücərrəd edən bəzi sistemlər var idi. Ancaq bunlar, tipik olaraq, fəaliyyət növü oyunları qurmaq üçün lazım olandan daha yavaş idi.

Fəaliyyət oyunu, adətən müəyyən bir kartdakı müəyyən bir qrafik görüntü rejimi üçün optimallaşdırılacaq. Məsələn, məşhur rəng rejimi 16 rəngli VGA 640x480 idi. Bu, proqram tələblərində veriləcək və oyunu dəstəkləmək üçün doğru aparata sahib olmalısınız. Bir VGA oyunu alsanız ancaq EGA kartınız varsa, o zaman oyun heç bir iş görməzdi. Dediyiniz kimi, bəzi oyunlar nə olduğunuzu soruşacaq və düzgün cavabın nə olduğunu bilməlisiniz, əks halda oyun işləməyəcəkdir.

Əvvəlcə dəstəkləmək istədiyiniz hər bir qrafik kartı üçün oyununuzu açıq şəkildə kodlamalı idiniz: Hercules, CGA, Tandy, EGA, VGA. Kartı qrafik rejiminə keçirməyi və yaddaş planını, palitrasını və s. Çırpınmamağın və yırtılmağın qarşısını necə almalı olduğunuzu anlamalısınız. Öz xətti rəsminizi yazmalı və rutinləri doldurmalısınız və 3-D istəsəniz, 2-D ekrana necə yansıtacağınızı, gizli xətləri necə silməyinizi və s.

Daha sonra qrafik kartları sürətlənmiş funksiyalar əldə etməyə başladıqda, SGI, video aparat istehsalçılarının dəstəkləyə biləcəyi standart bir API təmin etməklə bu qrafik kartları üçün CAD (kompüter dəstəkli tərtibat/dizayn) proqram təminatını asanlaşdırmaq üçün daha sonra OpenGL olan IrisGL API yaratdı. inkişaf etdiricilər proqramlarını buna qarşı dizayn edə bilərlər. OpenGL əsas aparat xüsusiyyətlərinə girişi təmin etdi və əgər cihazda bir xüsusiyyət yoxdursa, OpenGL bir proqram tətbiqini təmin etdi.

Eyni problem oyun inkişafında da var idi. Başlanğıcda, qrafik kartı istehsalçıları, xüsusi qrafik kartı ilə sürətləndiriləcək oyunlarının bir versiyasını (buraxılışını) yaratmaq üçün oyun studiyaları ilə işləyərdilər. MechWarrior 2 kimi erkən 3D oyunların 3dfx Voodoo, S3 Virge, STB Velocity və s. Bir az qarışıqlıq idi. Eyni zamanda, Microsoft OpenGL -ə bənzər Windows üçün DirectX kitabxanası yaratdı. İstehsalçılar, OpenGL və/və ya DirectX -i dəstəkləyəcəklər və Windows üçün DOS -dan imtina etmək üçün cəsarətli olan oyun studiyaları, dəstək olmaq istədikləri hər bir qrafik kartı üçün başqa bir versiya yaratmaq əvəzinə bir və ya hər iki kitabxana üçün proqram qura bilər. Qrafik kartlar arasındakı nisbətən kiçik fərqlər eyni buraxılışda işləmə müddətində həll edilə bilər.

DOS -da aparata birbaşa girişiniz var idi, buna görə dəstəkləmək istədiyiniz kart haqqında yaxşı bir məlumat mənbəyi aldınız və gündəliklərinizi kodlaşdırmağa başladınız.

Tez -tez yaxşı bir mənbə olaraq qeyd edilən bir kitab Richard F. Ferraro tərəfindən yazılmış "Ega, Vga və Super Vga Kartları üçün Proqramçı Bələdçisi" idi, ona sahib olmaq və ya oxumaq şansım olmadı, amma sevinclə xatırlandı. edənlər.

Başqa bir əvəzolunmaz məlumat mənbəyi, Ralph Brownun kəsmə siyahısı idi, siyahının HTML çevrilməsini burada tapa bilərsiniz: http://www.delorie.com/djgpp/doc/rbinter/

Orijinal yalnız (uzun) mətn sənədlərindən hazırlanmışdır və əgər yaddaş mənə düzgün xidmət edirsə, heç olmasa sonrakı versiyalarda daha asan gəzmək üçün bəzi proqramlar var idi.

Başqa bir gözəl məlumat toplusu "PC Oyun Proqramçısı Ensiklopediyası" nda və ya PC-GPE-də HTML çevrilməsini burada tapa bilərsiniz: http://qzx.com/pc-gpe/

Verilmiş bir hardware io portu, kəsilməsi və yaddaş xəritəli qeydləri ilə qarşılıqlı əlaqədə olmaq üçün ən azı üç fərqli yolunuz var idi. Qrafik kartlar hər üçündən istifadə edirdi.

Audio kartlarla bağlı vəziyyət çox oxşardı.

Diqqət yetirilməli olan başqa bir şey, video karta analoq CRT monitorunun əlavə edilməsidir. Köhnə/daha ucuz olanlar yalnız müəyyən bir şaquli və üfüqi nisbətlərlə sinxronizasiya edə bilirdilər, lakin daha yeni/ən yaxşıları əsasən müəyyən bir diapazonda hər hansı bir siqnalla sinxronizasiya edə bilirdilər. Bu o deməkdir ki, video kart qeydlərinə yazılmış düzgün parametrlərlə bəzi xüsusi (və ya qəribə) qətnamələr yarada bilərsiniz.

Geniş uyğunluq məqsədi daşıyan oyunlar nadir hallarda qəribə oyunlardan istifadə edirdilər, halbuki demoskendə bu çox yayılmışdı (və xüsusi qətnamələr arcade oyunlarında da norma idi.)

Ancaq, məsələn, Mode X oyunlarla çox məşhur idi!

Dobb jurnalının səhifələrində Michael Abrash tərəfindən populyarlaşdırıldı, 4: 3 monitorda baxıldığında 320x240 qətnamə aldınız, piksellər kvadrat idi. Beləliklə, məsələn, sadəlövh dairələr çəkə bilərsiniz və onlar piksel ölçülərinin nisbəti 1: 1 olmadığından, uzandıqları 320x200 ölçüsündə dairələrə bənzəyirlər və rəsm çəkərkən bunu hesablamalı və kompensasiya etməlisiniz.

Bu planar bir rejim idi, buna görə bir qeyd quraraq yaddaş xəritələnmiş ərazidə hansı təyyarələrin yazılacağını alacaqsınız. Məsələn, sürətli doldurma əməliyyatı üçün bütün təyyarələri təyin edərdiniz və bir bayt yazmaq dörd pikseli (hər təyyarə üçün bir ədəd) təsir edərdi. Bu, yalnız 64 KB seqmentdən istifadə edərək bütün 256 KB VGA yaddaşını həll etməyə kömək etdi.

Əminəm ki, xəyal etdiyiniz hər hansı bir dəyəri qoya biləcəyiniz VGA qeydlərini araşdırmağa imkan verən kiçik bir yardım proqramı var və parametrlərinizi tətbiq edərkən monitorunuzun nəticəni dəstəklədiyini görə bilərsiniz. Amma yaddaşım bu proqramın adını və ya müəllifini xatırlamaq üçün çox zəifdir.

Başqa bir hiylə düzgün şəkildə edilən üfüqi izləmə zamanı rəng palitrasının bir hissəsini dəyişdirmək idi, ekranda 256 -dan çox rəng ola bilərdi. Hər sətirdə bütün palitranı dəyişdirmək üçün kifayət qədər vaxt olmadığından yaradıcı olmalı idiniz.

(Şaquli retraces zamanı hər rəngi dəyişdirmək üçün kifayət qədər vaxt var idi və bu, məsələn, effektlərin solması/sönməsi üçün edildi).

(Ən populyar palitrası hiyləsi, 8 bitlik maşınlara lent yükləyərkən, ehtimal ki, fon rəngini dəyişdirmək idi (məsələn, C64).)

Tez -tez gözdən qaçan bir şey, VGA kartının təsirli bir şəkildə üç kanallı DAC yaradıcı insanlar olması və bundan sui -istifadə etməyin yollarını tapması idi.

Bənzər bir təsir üçün, Eliza üçün Tempest, ümumi bir AM radio ilə dinlənilə bilən bir radio siqnalını ötürmək üçün monitordan yayılan radio dalğalarını istifadə etdi.


Məzmun

Arxa fon düzəlişi

1992-ci ildə nəşr olunan orijinal JPEG spesifikasiyası, CCITT (indiki ITU-T, ITU-T Study Group 16 vasitəsilə) və Birgə Fotoqrafiya Ekspertləri Qrupu tərəfindən verilən müxtəlif əvvəlki tədqiqat sənədləri və patentlərin proseslərini həyata keçirir. [1] JPEG -in itkin sıxılma alqoritminin əsas əsası 1972 -ci ildə Nəsir Əhməd tərəfindən ilk dəfə görüntü sıxılma texnikası olaraq irəli sürülmüş diskret kosinus çevrilməsidir (DCT) [14]. [8] [14] 1973 -cü ildə Kanzas Dövlət Universitetindən T. Natarajan və Arlington Texas Universiteti KR Rao ilə praktiki DCT alqoritmi. [8] 1974 -cü ilin seminal məqaləsi [15] JPEG spesifikasiyasında, daha sonra bunu edən bir neçə tədqiqat işi ilə birlikdə göstərilmişdir. 1977-ci ildə Wen-Hsiung Chen, CH tərəfindən yazılmış bir sənəd də daxil olmaqla DCT üzərində iş Sürətli bir DCT alqoritmini təsvir edən Smith və S.C. Fralick [1] [16], 1978 -ci ildə N.J. Narasinha və S.C. Fralick tərəfindən yazılmış bir sənəd və 1984 -cü ildə B.G. Lee. [1] Spesifikasiya, Wen-Hsiung Chen və W.K. Pratt, kvantlaşdırma alqoritminə təsir olaraq [1] [17] və David A. Huffmanın Huffman kodlaşdırma alqoritmi üçün 1952 -ci il məqaləsi. [1]

JPEG spesifikasiyası bir neçə şirkətin patentinə istinad edir. Aşağıdakı patentlər onun arifmetik kodlaşdırma alqoritminin əsasını təşkil etmişdir. [1]

    • ABŞ Patenti 4.652.856-4 Fevral 1986-Kottappuram M. A. Mohiuddin və Jorma J. Rissanen-Çarpılmadan çox əlifbalı arifmetik kod
    • ABŞ Patenti 4.905.297 - 27 Fevral 1990 - G. Langdon, J.L. Mitchell, W.B. Pennebaker və Jorma J. Rissanen - Arifmetik kodlaşdırma kodlayıcı və dekoder sistemi
    • ABŞ Patenti 4.935.882 - 19 iyun 1990 - W.B. Pennebaker və J.L. Mitchell - Aritmetik kodlayıcılar üçün ehtimal uyğunlaşması
    • JP H02202267 (1021672) - 21 yanvar 1989 - Toshihiro Kimura, Shigenori Kino, Fumitaka Ono, Masayuki Yoshida - Kodlaşdırma sistemi
    • JP H03247123 (2-46275)-26 Fevral 1990-Fumitaka Ono, Tomohiro Kimura, Masayuki Yoshida və Shigenori Kino-Kodlaşdırma aparatı və kodlaşdırma üsulu

    JPEG spesifikasiyasında IBM -in digər üç patentinə də istinad edilir. Patent sahibi kimi qeyd olunan digər şirkətlər arasında AT & ampT (iki patent) və Canon Inc var [1] Siyahıda olmayanlar, Compression Labs-in Wen-Hsiung Chen və Daniel J. Klenke tərəfindən 1986-cı ilin oktyabr ayında təqdim edilmiş 4,698,672 saylı ABŞ Patentidir. DCT-ə əsaslanan görüntü sıxılma alqoritmi və 2002-ci ildə mübahisələrə səbəb olardı (bax Patent mübahisəsi aşağıda). [18] Bununla birlikdə, JPEG spesifikasiyasında Wen-Hsiung Chen tərəfindən 1977 və 1984-cü illərdə nəşr olunan iki əvvəlki araşdırma məqaləsinə istinad edilmişdir. [1]

    JPEG standart redaktəsi

    "JPEG", JPEG standartını və digər fotoşəkil kodlaşdırma standartlarını yaradan komitənin adı olan Birgə Fotoqrafiya Ekspertləri Qrupu deməkdir. "Birgə" ISO TC97 WG8 və CCITT SGVIII üçün dayanır. 1986 -cı ildə qurulan qrup 1980 -ci illərin sonunda JPEG standartını hazırladı. İnkişaf etdirdikləri bir neçə kodlaşdırma üsulu arasında, diskret kosinus çevrilməsini (DCT) seçdilər, çünki bu, ən səmərəli praktik sıxılma texnikası idi. Qrup 1992 -ci ildə JPEG standartını nəşr etdi. [5]

    1987-ci ildə ISO TC 97 ISO/IEC JTC1 oldu və 1992-ci ildə CCITT ITU-T oldu. Hal-hazırda JTC1 tərəfində, JPEG, ISO/IEC Birgə Texniki Komitəsi 1, Alt Komitə 29, İşçi Qrupu 1 (ISO/IEC JTC 1/SC 29/WG 1) iki alt qrupundan biridir. Fotoşəkillərin kodlaşdırılması. [19] [20] [21] ITU-T tərəfində ITU-T SG16 müvafiq orqandır. Orijinal JPEG Qrupu 1986 -cı ildə təşkil edildi, [22] 1992 -ci ilin sentyabr ayında təsdiqlənmiş ilk JPEG standartını 1992 -ci ildə buraxdı. BTİ-T Tövsiyəsi T.81 [23] və 1994 -cü ildə olduğu kimi ISO/IEC 10918-1.

    JPEG standartı, bir görüntünün bayt axınına necə sıxıldığını və yenidən görüntüyə necə açılacağını təyin edən codec -i təyin edir, lakin bu axını ehtiva edən fayl formatını deyil. [24] Exif və JFIF standartları, JPEG ilə sıxılmış şəkillərin dəyişdirilməsi üçün ən çox istifadə olunan fayl formatlarını təyin edir.

    JPEG standartları rəsmi olaraq belə adlandırılır İnformasiya texnologiyası-Davamlı tonlu görüntülərin rəqəmsal sıxılması və kodlaşdırılması. ISO/IEC 10918 aşağıdakı hissələrdən ibarətdir:

    Davamlı tonlu şəkillərin rəqəmsal sıxılması və kodlaşdırılması-Parçalar [20] [22] [25]
    Hissə ISO/IEC standartı ITU-T Töv. İlk ictimai yayım tarixi Ən son düzəliş Başlıq Təsvir
    1 -ci hissə ISO/IEC 10918-1: 1994 T.81 (09/92) 18 sentyabr 1992 Tələblər və təlimatlar
    2 -ci hissə ISO/IEC 10918-2: 1995 T.83 (11/94) 11 noyabr 1994 Uyğunluq testi Proqram təminatının uyğunluğu üçün qaydalar və yoxlamalar (1 -ci hissəyə).
    3 -cü hissə ISO/IEC 10918-3: 1997 T.84 (07/96) 3 iyul 1996 1 aprel 1999 Artırmalar 1 -ci hissəni yaxşılaşdırmaq üçün uzantılar dəsti Hələ Şəkil Mübadilə Fayl Formatı (SPIFF). [26]
    4 -cü hissə ISO/IEC 10918-4: 1999 T.86 (06/98) 18 iyun 1998 29 iyun 2012 JPEG profillərinin, SPIFF profillərinin, SPIFF etiketlərinin, SPIFF rəng boşluqlarının, APPn markerlərinin, SPIFF sıxılma növlərinin və qeydiyyat orqanlarının qeydiyyatı (REGAUT) JPEG genişləndirmək üçün istifadə olunan bəzi parametrlərin qeydiyyatı üsulları
    5 -ci hissə ISO/IEC 10918-5: 2013 T.871 (05/11) 14 may 2011 JPEG Fayl Mübadilə Formatı (JFIF) JPEG standartı ilə kodlanmış şəkillər üçün faktiki olaraq fayl formatı olan məşhur bir format. 2009 -cu ildə JPEG Komitəsi JFIF -i JPEG 5 -ci hissə kimi standartlaşdırmaq üçün rəsmi olaraq Ad Hoc Group yaratdı. [27]
    6 -cı hissə ISO/IEC 10918-6: 2013 T.872 (06/12) İyun 2012 Çap sistemlərinə tətbiq Çap üçün ISO/IEC 10918-1-ə uyğun olaraq kodlanmış şəkillərin mübadiləsi üçün bir sıra xüsusiyyətlər və tətbiq vasitələri təyin edir.
    7 -ci hissə ISO/IEC 10918-7: 2019 T.873 (05/19) May 2019 Rəqəmsal sıxılma və davamlı tonlu şəkillərin kodlaşdırılması ITU-T T.81-ISO/IEC 10918-1 Tövsiyəsində göstərilən kodlaşdırma texnologiyası üçün istinad proqramı təmin edir. İstinad tətbiqləri eyni zamanda bir kodlayıcı təmin etsə də, onların kodlaşdırma prosesinin uyğunluq sınaqları bu Spesifikasiyanın əhatə dairəsindən kənardır.

    Patent mübahisəsi Redaktə edin

    2002-ci ildə, Bağışlayan Şəbəkələr 27 Oktyabr 1986-cı ildə verilmiş və 6 Oktyabr 1987-ci ildə verilən patentdən irəli gələn JPEG texnologiyası üzrə patent hüquqlarına sahib olduğunu və tətbiq edəcəyini təsdiqlədi: ABŞ Patenti 4.698.672 Compression Labs 'Wen- Hsiung Chen və Daniel J. Klenke. [18] [29] O vaxt Bağışlayanların Sıxılma Laboratoriyalarına sahib olmadığı halda, Chen daha sonra Chen Cisco -da işə başlamazdan əvvəl Compression Labs -ı Forgent -ə satdı. Bu, Forgent -in patent üzərində mülkiyyət əldə etməsinə səbəb oldu. [18] Forgent -in 2002 -ci il elanı, Unisys -in GIF görüntü sıxılma standartı üzərində öz hüquqlarını müdafiə etmək cəhdlərini xatırladan qəzəb yaratdı.

    JPEG komitəsi, 2002 -ci ildə patent iddialarını araşdırdı və müxtəlif mütəxəssislər tərəfindən paylaşılan bir fikir [30] əvvəlki sənət tərəfindən etibarsız sayıldığı qənaətində idi. [18] [31] Patent, diskret kosinus çevrilməsinə (DCT) əsaslanan bir görüntü sıxılma alqoritmini, [18] 1974 -cü ildə Nasir Əhməd, T. Natarajan və K. R. Rao tərəfindən yazılmış bir sənəddən qaynaqlanan itkin bir şəkil sıxılma texnikasını təsvir edir. [1] [14] [15] Wen-Hsiung Chen, DH texnikasını daha da inkişaf etdirərək, C.H. Smith və S.C. Fralick. [16] [18] 1992 JPEG spesifikasiyasında həm DCT alqoritmi üçün həm 1974 -cü il Əhməd kağızı, həm də 1977 -ci il Chen kağızı, 1984 -cü ildə Chen və W.K. Kvantlaşdırma alqoritmi üçün Pratt. [1] [17] Compression Labs, Chen tərəfindən quruldu və DCT texnologiyasını kommersiyalaşdıran ilk şirkət oldu. [32] Chen, 1986-cı ildə Klenke ilə DCT-ə əsaslanan görüntü sıxılma alqoritmi üçün patent verdikdə, sonradan JPEG standartına çevriləcəklərin çoxu əvvəlki ədəbiyyatda artıq tərtib edilmişdi. [18] JPEG nümayəndəsi Richard Clark da Chenin özünün JPEG komitələrindən birində oturduğunu iddia etdi, lakin Forgent bu iddianı rədd etdi. [18]

    2002-2004 -cü illər arasında Forgent, təxminən 30 şirkətə patent verərək təxminən 105 milyon ABŞ dolları əldə edə bildi. 2004 -cü ilin aprelində, Forgent daha 31 lisenziya ödəməsi tətbiq etmək üçün 31 şirkəti məhkəməyə verdi. Eyni ilin iyul ayında, 21 böyük kompüter şirkətindən ibarət bir konsorsium, patentin etibarsız sayılması məqsədi ilə qarşı dava açdı. Bundan əlavə, Microsoft 2005-ci ilin aprelində Forgent əleyhinə ayrı bir iddia açdı. [33] 2006-cı ilin fevral ayında Amerika Birləşmiş Ştatları Patent və Ticarət Markası Bürosu İctimai Patent Fondunun tələbi ilə Forgent-in JPEG patentini yenidən araşdırmağa razılıq verdi. [34] 26 may 2006 -cı ildə USPTO əvvəlki sənədə əsaslanaraq patenti etibarsız hesab etdi. USPTO, Forgent -in əvvəlki sənət haqqında bildiyini, lakin Patent Ofisinə danışmaqdan qəsdən yayındığını da tapdı. Bu, patentin bərpası ilə bağlı hər hansı bir müraciətin müvəffəqiyyət əldə etmə ehtimalını aşağı salır. [35]

    Forgent 1994 -cü ildə Avropa Patent Bürosu tərəfindən verilmiş bənzər bir patentə sahibdir, lakin bunun nə qədər tətbiq oluna biləcəyi bəlli deyil. [36]

    27 oktyabr 2006-cı il tarixindən etibarən ABŞ patentinin 20 illik müddəti başa çatmış kimi görünür və 2006-cı ilin noyabr ayında Forgent, JPEG standartının istifadəsinə qarşı patent iddialarının icrasından imtina etməyi qəbul etdi. [37]

    JPEG komitəsi, açıq standartlarından biri olaraq, standartlarının (xüsusən də onların əsas metodlarının) lisenziya haqqı ödəmədən həyata keçirilə biləcəyini və 20 -dən çox böyük təşkilatdan JPEG 2000 standartları üçün müvafiq lisenziya hüquqlarını təmin etdiklərini söylədi.

    2007-ci ilin avqustundan başlayaraq, başqa bir şirkət olan Global Patent Holdings, LLC, 1993-cü ildə verilmiş patentinin (ABŞ Patenti 5,253,341), JPEG şəkillərinin ya bir internet saytına, ya da e-poçt vasitəsi ilə endirilməsi ilə pozulduğunu iddia etdi. Bu patent etibarsız sayılmazsa, JPEG şəkillərini göstərən hər hansı bir veb saytına şamil edilə bilər. Patent, 2007-2007 -ci illərdə ABŞ Patent və Ticarət Markası Bürosu tərəfindən 2000-2007 -ci illərdə yenidən araşdırıldı, Patent Bürosu patentin bütün orijinal iddialarını ləğv etdi, lakin Global Patent Holdings tərəfindən irəli sürülən əlavə iddianın (iddia 17) etibarlı olduğunu təsbit etdi. [38] Global Patent Holdings daha sonra patentinin 17 -ci iddiasına əsasən bir sıra iddialar qaldırdı.

    Yenidən araşdırmadan sonra hər ikisi Chicago, İllinoysda açılan Global Patent Holdings, Green Bay Packers, CDW, Motorola, Apple, Orbitz, Officemax, Caterpillar, Kraft və Peapodu məhkəməyə verdi. Üçüncü iddia 5 dekabr 2007 -ci ildə Cənubi Floridada ADT Security Services, AutoNation, Florida Crystals Corp., HearUSA, MovieTickets.com, Ocwen Financial Corp. və Tire Kingdom -ə qarşı, dördüncü iddia isə 8 Yanvar 2008 -ci ildə Cənubda edildi. Florida, Boca Raton Resort & amp Cluba qarşı. Nevada ştatında Global Patent Holdings -ə qarşı beşinci iddia açıldı. Bu iddia, Global Patent Holdings tərəfindən təhdid edildiyi iddia edilən Zappos.com, Inc tərəfindən qaldırıldı və '341 patentinin etibarsız olduğu və pozulmadığına dair məhkəmə bəyannaməsi istədi.

    Global Patent Holdings, '341 patentini Gregory Aharonian [39] və "Patent Troll İzləyicisi" olaraq bilinən bir veb saytının anonim operatoru da daxil olmaqla geniş proqram patentlərinin açıq tənqidçilərini məhkəməyə vermək və ya təhdid etmək üçün istifadə etdi. [40] 21 dekabr 2007 -ci ildə Çikaqodan patent hüquqşünası Vernon Francissen ABŞ Patent və Ticarət Markası Ofisindən '341 patentinin tək qalan iddiasını əvvəlki sənətin əsasında yenidən nəzərdən keçirməsini xahiş etdi. [41]

    5 Mart 2008 -ci ildə ABŞ Patent və Ticarət Markası Bürosu, yeni texnikanın patentin etibarlılığı ilə bağlı əhəmiyyətli suallar doğurduğunu aşkar edərək, '341 patentini yenidən araşdırmağa razılıq verdi. [42] Yenidən araşdırma işığında, gözləyən beş iddiadan dördündə günahkarı pozanlar, ABŞ Patent və Ticarət Markası Ofisinin '341 patentini araşdırması tamamlanana qədər işlərinin dayandırılması (dayandırılması) haqqında vəsatət qaldırdılar. 23 Aprel 2008 -ci ildə İllinoys ştatının Çikaqo şəhərində keçirilən iki davaya başçılıq edən hakim bu işlərdə vəsatətləri təmin etdi. [43] 22 İyul 2008 -ci il tarixində Patent Bürosu, on iki ayrı əsasa əsaslanaraq iddianı etibarsız hesab edərək ikinci dəfə yenidən araşdırmanın ilk "Ofis Fəaliyyətini" verdi. [44] 24 Noyabr 2009 -cu ildə bütün iddiaları ləğv edən Yenidən Sınaq Sertifikatı verildi.

    2011 -ci ildən başlayaraq 2013 -cü ilin əvvəlindən etibarən Şərqi Texasda yerləşən Princeton Digital Image Corporation [45] kimi tanınan bir təşkilat, ABŞ Patenti 4.813.056 -nı pozduğuna görə çox sayda şirkəti məhkəməyə verməyə başladı. Princeton, JPEG görüntü sıxılma standartının '056 patentini pozduğunu və çox sayda veb saytı, pərakəndə satıcıları, kamera və cihaz istehsalçılarını və satıcılarını məhkəməyə verdiyini iddia edir. Patent əvvəlcə General Electric -ə məxsus idi. Patentin müddəti 2007 -ci ilin dekabrında sona çatdı, lakin Princeton bu patentin "keçmiş pozuntusuna" görə çox sayda şirkəti məhkəməyə verdi. (ABŞ patent qanunlarına görə, patent sahibi iddia açılmadan altı ilə qədər "keçmiş hüquq pozuntusu" ilə bağlı məhkəməyə müraciət edə bilər, buna görə də Princeton nəzəri olaraq 2013 -cü ilin dekabrına qədər şirkətləri məhkəməyə verməyə davam edə bilərdi.) 2013 -cü ilin mart ayından etibarən Princeton -un kostyumları var idi. New York və Delaware 55 -dən çox şirkətə qarşı. General Electric -in iddiada iştirakı məlum deyil, baxmayaraq ki, məhkəmə qeydləri patentin 2009 -cu ildə Princeton -a verildiyini və patentdə müəyyən hüquqlarını saxladığını göstərir. [46]

    JPEG sıxılma alqoritmi, hamar ton və rəng dəyişikliyi olan real səhnələrin fotoşəkillərində və rəsmlərində ən yaxşı şəkildə işləyir. Həssas təqdimat üçün bir görüntü üçün istifadə olunan məlumatların miqdarının azaldılmasının vacib olduğu veb istifadəsi üçün, JPEG -in sıxılma faydaları JPEG -ni populyar edir. JPEG/Exif, rəqəmsal kameralar tərəfindən ən çox yayılmış formatdır.

    Bununla birlikdə, JPEG, bitişik piksellər arasındakı kəskin ziddiyyətlərin nəzərəçarpacaq əsərlərə səbəb ola biləcəyi xət təsvirləri və digər mətn və ya ikonik qrafiklər üçün uyğun deyil. Bu cür şəkillər TIFF, GIF və ya PNG kimi itkisiz qrafik formatında daha yaxşı saxlanılır. [47] JPEG standartına itkisiz kodlaşdırma rejimi daxildir, lakin bu rejim əksər məhsullarda dəstəklənmir.

    JPEG -in tipik istifadəsi, görüntünün sədaqətini azaldan zərərli bir sıxılma üsulu olduğundan, görüntü məlumatlarının dəqiq bərpası (məsələn, bəzi elmi və tibbi görüntü tətbiqləri və müəyyən texniki görüntü işləmə işləri) uyğun deyil.

    JPEG, birdən çox redaktə ediləcək sənədlərə uyğun gəlmir, çünki hər dəfə şəkil yenidən sıxıldıqda bəzi görüntü keyfiyyəti itirilir, xüsusən də şəkil kəsilərsə və ya dəyişdirilərsə və ya kodlaşdırma parametrləri dəyişdirilərsə - ətraflı məlumat üçün rəqəmsal nəsil itkisinə baxın. Ardıcıl və təkrarlanan redaktə zamanı görüntü məlumatlarının itirilməsinin qarşısını almaq üçün ilk redaktə itkisiz formatda saxlanıla bilər, sonradan həmin formatda redaktə oluna bilər və nəhayət paylanmaq üçün JPEG olaraq nəşr oluna bilər.

    JPEG, diskret kosinus çevrilməsinə (DCT) əsaslanan zərərli bir sıxılma formasından istifadə edir. Bu riyazi əməliyyat, video mənbəyinin hər bir çərçivəsini/sahəsini məkan (2D) domenindən tezlik sahəsinə çevirir (aka transformasiya sahəsi). İnsanın psixovizual sisteminə əsaslanmayan bir qavrayış modeli yüksək tezlikli məlumatları, yəni intensivlikdə kəskin keçidləri və rəng çalarlarını rədd edir. Transformasiya sahəsində məlumatların azaldılması prosesinə kvantlama deyilir. Sadə dillə desək, kvantlaşdırma çoxlu sayda (hər bir ədədin fərqli təzahürləri ilə) optimal şəkildə kiçildilməsi üçün bir üsuldur və çevrilmə sahəsi görüntünün əlverişli bir nümayəndəsidir, çünki daha az qatqı təmin edən yüksək tezlikli əmsallar. digər əmsallara nisbətən ümumi mənzərəyə görə, yüksək sıxılma qabiliyyəti ilə xarakterik olaraq kiçik dəyərlərdir. Kvantlaşdırılmış əmsallar daha sonra sıralanır və itkisiz olaraq çıxış bit axınına yığılır. JPEG-in demək olar ki, bütün proqram tətbiqləri istifadəçinin sıxılma nisbətini (eləcə də digər əlavə parametrləri) idarə etməyə imkan verir ki, bu da istifadəçinin daha kiçik fayl ölçüsü üçün şəkil keyfiyyətini dəyişməsinə imkan verir. Daxili tətbiqlərdə (bənzər bir DCT sıxılma sxemindən istifadə edən miniDV kimi) parametrlər əvvəlcədən seçilir və tətbiq üçün sabitlənir.

    Sıxılma metodu ümumiyyətlə itkindir, yəni bəzi orijinal görüntü məlumatlarının itirildiyini və bərpa oluna bilməyəcəyini, bu da görüntü keyfiyyətinə təsir etdiyini göstərir. JPEG standartında müəyyən edilmiş isteğe bağlı itkisiz rejim mövcuddur. Ancaq bu rejim məhsullarda geniş dəstəklənmir.

    Bir də keçid var mütərəqqi Məlumatların getdikcə daha yüksək detalların çoxlu keçidlərində sıxıldığı JPEG formatı. Bu, məlumatların yalnız bir hissəsini aldıqdan sonra ağlabatan bir önizləməyə imkan verən, yavaş bir əlaqə üzərindən yüklənərkən göstəriləcək böyük şəkillər üçün idealdır. Bununla birlikdə, mütərəqqi JPEG -lərə dəstək universal deyil. Proqressiv JPEG -lər onları dəstəkləməyən proqramlar tərəfindən qəbul edildikdə (məsələn, Windows 7 -dən əvvəl Internet Explorer -in versiyaları kimi) [48] proqram yalnız görüntüyü tamamilə yükləndikdən sonra göstərir.

    İtkisiz redaktə Edin

    Şəkil ölçüsü 1 MCU blokunun (Minimum Kodlu Vahid) çoxluğundan (adətən hər iki istiqamətdə 16 piksel) çox olduğu halda, JPEG görüntüsündə bir sıra dəyişikliklər itkisiz (yəni yenidən sıxılma və əlaqəli keyfiyyət itkisi olmadan) həyata keçirilə bilər. 4: 2: 0 xrom alt nümunəsi üçün). Bunu həyata keçirən yardım proqramlarına aşağıdakılar daxildir:

      və onun GUI, Jpegcrop. JPG_TRANSFORM plagininin quraşdırılmasını tələb edən "JPG Lossless Crop (PlugIn)" və "JPG Lossless Rotation (PlugIn)" istifadə edərək. "Dosyaya Kayıpsız Kırpma" və "JPEG Kayıpsız Döndür" istifadə edərək. "JPEG itkisiz çevrilmələri" istifadə edərək. "Zərərsiz itkisiz JPEG əməliyyatları" seçimi ilə itkisiz fırlanmanı (lakin itkisiz əkini) dəstəkləyir.

    Bloklar 90 dərəcə artımlarla döndürülə bilər, üfüqi, şaquli və diaqonal oxlarda çevrilir və şəkil ətrafında hərəkət edə bilər. Orijinal şəkildəki bütün blokların dəyişdirilmiş birində istifadə edilməsinə ehtiyac yoxdur.

    JPEG görüntüsünün yuxarı və sol kənarı 8 × 8 piksellik bir blok sərhədində olmalıdır, ancaq alt və sağ kənarda bunu etmək lazım deyil. Bu mümkün olanı məhdudlaşdırır itkisiz məhsul əməliyyatlar, həm də alt və ya sağ kənarı bütün kanallar üçün bir blok sərhədində olmayan bir görüntünün sürüşməsini və dönməsini maneə törədir (çünki kənar yuxarıda və ya solda bitəcək, burada - yuxarıda qeyd edildiyi kimi - bir blok sərhədi məcburidir).

    Görünüşün eni və hündürlüyü 8 və ya 16 -dan çox olmayan döngələr (xrom alt nümunəsindən asılı olaraq) itkisiz deyil. Belə bir görüntünün fırlanması blokların yenidən hesablanmasına səbəb olur ki, bu da keyfiyyətin itirilməsinə səbəb olur. [49]

    Kayıpsız əkin istifadə edərkən, məhsul bölgəsinin alt və ya sağ tərəfi bir blok sərhədində deyilsə, qismən istifadə olunan bloklardan qalan məlumatlar hələ də kəsilmiş faylda olacaq və bərpa edilə bilər. Əsas keyfiyyət və mütərəqqi formatlar arasında heç bir keyfiyyət itkisi olmadan keçmək mümkündür, çünki yeganə fərq əmsalların faylda yerləşdirilmə qaydasıdır.

    Bundan əlavə, eyni keyfiyyətdə saxlanıldığı və kənarları blok sərhədləri ilə üst -üstə düşdüyü müddətdə bir neçə JPEG şəkli itkisiz şəkildə birləşdirilə bilər.

    "JPEG Mübadilə Formatı" (JIF) kimi tanınan fayl formatı standartın Əlavə B -də göstərilmişdir. Bununla birlikdə, bu "təmiz" fayl formatı nadir hallarda istifadə olunur, ilk növbədə standartın bütün aspektlərini tam şəkildə yerinə yetirən kodlayıcı və dekoderlərin proqramlaşdırılmasının çətinliyi və standartın müəyyən çatışmazlıqları səbəbindən:

    • Rəng məkanının tərifi
    • Komponent alt nümunə qeydiyyatı
    • Piksel aspekt nisbətinin tərifi.

    Bu problemləri həll etmək üçün bir neçə əlavə standart inkişaf etmişdir. Bunlardan birincisi, 1992 -ci ildə nəşr olunan JPEG Fayl Mübadiləsi Formatı (və ya JFIF) idi, son illərdə dəyişdirilə bilən şəkil fayl formatı (Exif) və ICC rəng profilləri. Bu formatların hər ikisi fərqli olan faktiki JIF bayt düzənini istifadə edir markerlər, lakin əlavə olaraq, JIF standartının genişləndirmə nöqtələrindən birini, yəni tətbiq markerləri: JFIF APP0 istifadə edir, Exif isə APP1 istifadə edir. JIF standartında gələcək istifadəyə buraxılan və oxunmayan faylın bu seqmentlərində bu standartlar xüsusi metadata əlavə edir.

    Beləliklə, bəzi yollarla, JFIF, müəyyən məhdudiyyətləri (bütün fərqli kodlaşdırma rejimlərinə icazə verməmək kimi) təyin etməsi ilə JIF standartının kəsilmiş bir versiyasıdır, digər yollarla əlavə edildiyinə görə JIF-in bir uzantısıdır. metadata. Orijinal JFIF standartının sənədlərində deyilir: [50]

    JPEG Fayl Mübadilə Formatı, JPEG bit axınlarının müxtəlif platformalar və tətbiqlər arasında mübadiləsini təmin edən minimal bir fayl formatdır. Bu minimal format, TIFF JPEG spesifikasiyasında və ya hər hansı bir tətbiq xüsusi fayl formatında olan inkişaf etmiş xüsusiyyətlərdən heç birini daxil etmir. Həm də olmamalıdır, bu sadələşdirilmiş formatın yeganə məqsədi JPEG sıxılmış şəkillərin mübadiləsinə icazə verməkdir.

    JPEG sıxılma istifadə edən şəkil faylları ümumiyyətlə "JPEG faylları" adlanır və JIF görüntü formatının variantlarında saxlanılır. JPEG istehsal edən əksər şəkil çəkmə cihazları (rəqəmsal kameralar kimi) əslində kamera sənayesinin metadata mübadiləsi üçün standartlaşdırdığı Exif formatında fayllar yaradır. Digər tərəfdən, Exif standartı rəng profillərinə icazə vermədiyindən, əksər şəkil redaktə proqramı JPEG-i JFIF formatında saxlayır və JFIF standartının təfsir edildiyi kimi metadatanı daxil etmək üçün Exif faylından APP1 seqmentini də ehtiva edir. bir qədər çevik. [51]

    Bir sözlə, JFIF və Exif standartları uyğun gəlmir, çünki hər biri marker seqmentinin (müvafiq olaraq APP0 və ya APP1) əvvəl göründüyünü göstərir. Təcrübədə, əksər JPEG sənədlərində Exif başlığından əvvəl bir JFIF marker seqmenti var. This allows older readers to correctly handle the older format JFIF segment, while newer readers also decode the following Exif segment, being less strict about requiring it to appear first.

    JPEG filename extensions Edit

    The most common filename extensions for files employing JPEG compression are .jpg.jpeg , though .jpe , .jfif and .jif are also used. It is also possible for JPEG data to be embedded in other file types – TIFF encoded files often embed a JPEG image as a thumbnail of the main image and MP3 files can contain a JPEG of cover art in the ID3v2 tag.

    Color profile Edit

    Many JPEG files embed an ICC color profile (color space). Commonly used color profiles include sRGB and Adobe RGB. Because these color spaces use a non-linear transformation, the dynamic range of an 8-bit JPEG file is about 11 stops see gamma curve.

    A JPEG image consists of a sequence of seqmentlər, each beginning with a marker, each of which begins with a 0xFF byte, followed by a byte indicating what kind of marker it is. Some markers consist of just those two bytes others are followed by two bytes (high then low), indicating the length of marker-specific payload data that follows. (The length includes the two bytes for the length, but not the two bytes for the marker.) Some markers are followed by entropy-coded data the length of such a marker does not include the entropy-coded data. Note that consecutive 0xFF bytes are used as fill bytes for padding purposes, although this fill byte padding should only ever take place for markers immediately following entropy-coded scan data (see JPEG specification section B.1.1.2 and E.1.2 for details specifically "In all cases where markers are appended after the compressed data, optional 0xFF fill bytes may precede the marker").

    Within the entropy-coded data, after any 0xFF byte, a 0x00 byte is inserted by the encoder before the next byte, so that there does not appear to be a marker where none is intended, preventing framing errors. Decoders must skip this 0x00 byte. This technique, called byte stuffing (see JPEG specification section F.1.2.3), is only applied to the entropy-coded data, not to marker payload data. Note however that entropy-coded data has a few markers of its own specifically the Reset markers (0xD0 through 0xD7), which are used to isolate independent chunks of entropy-coded data to allow parallel decoding, and encoders are free to insert these Reset markers at regular intervals (although not all encoders do this).

    Common JPEG markers [52]
    Qısa ad Bytes Payload Adı Şərhlər
    SOI 0xFF, 0xD8 yox Start Of Image
    SOF0 0xFF, 0xC0 variable size Start Of Frame (baseline DCT) Indicates that this is a baseline DCT-based JPEG, and specifies the width, height, number of components, and component subsampling (e.g., 4:2:0).
    SOF2 0xFF, 0xC2 variable size Start Of Frame (progressive DCT) Indicates that this is a progressive DCT-based JPEG, and specifies the width, height, number of components, and component subsampling (e.g., 4:2:0).
    DHT 0xFF, 0xC4 variable size Define Huffman Table(s) Specifies one or more Huffman tables.
    DQT 0xFF, 0xDB variable size Define Quantization Table(s) Specifies one or more quantization tables.
    DRI 0xFF, 0xDD 4 bayt Define Restart Interval Specifies the interval between RSTn markers, in Minimum Coded Units (MCUs). This marker is followed by two bytes indicating the fixed size so it can be treated like any other variable size segment.
    SOS 0xFF, 0xDA variable size Start Of Scan Begins a top-to-bottom scan of the image. In baseline DCT JPEG images, there is generally a single scan. Progressive DCT JPEG images usually contain multiple scans. This marker specifies which slice of data it will contain, and is immediately followed by entropy-coded data.
    RSTn 0xFF, 0xDn (n=0..7) yox Yenidən başlamaq Inserted every r macroblocks, where r is the restart interval set by a DRI marker. Not used if there was no DRI marker. The low three bits of the marker code cycle in value from 0 to 7.
    APPn 0xFF, 0xEn variable size Application-specific For example, an Exif JPEG file uses an APP1 marker to store metadata, laid out in a structure based closely on TIFF.
    COM 0xFF, 0xFE variable size Şərh Contains a text comment.
    EOI 0xFF, 0xD9 yox End Of Image

    There are other Start Of Frame markers that introduce other kinds of JPEG encodings.

    Since several vendors might use the same APPn marker type, application-specific markers often begin with a standard or vendor name (e.g., "Exif" or "Adobe") or some other identifying string.

    At a restart marker, block-to-block predictor variables are reset, and the bitstream is synchronized to a byte boundary. Restart markers provide means for recovery after bitstream error, such as transmission over an unreliable network or file corruption. Since the runs of macroblocks between restart markers may be independently decoded, these runs may be decoded in parallel.

    Although a JPEG file can be encoded in various ways, most commonly it is done with JFIF encoding. The encoding process consists of several steps:

    1. The representation of the colors in the image is converted to Y′CBCR, consisting of one luma component (Y'), representing brightness, and two chroma components, (CB və C.R), representing color. This step is sometimes skipped.
    2. The resolution of the chroma data is reduced, usually by a factor of 2 or 3. This reflects the fact that the eye is less sensitive to fine color details than to fine brightness details.
    3. The image is split into blocks of 8×8 pixels, and for each block, each of the Y, CB, and CR data undergoes the discrete cosine transform (DCT). A DCT is similar to a Fourier transform in the sense that it produces a kind of spatial frequency spectrum.
    4. The amplitudes of the frequency components are quantized. Human vision is much more sensitive to small variations in color or brightness over large areas than to the strength of high-frequency brightness variations. Therefore, the magnitudes of the high-frequency components are stored with a lower accuracy than the low-frequency components. The quality setting of the encoder (for example 50 or 95 on a scale of 0–100 in the Independent JPEG Group's library [53] ) affects to what extent the resolution of each frequency component is reduced. If an excessively low quality setting is used, the high-frequency components are discarded altogether.
    5. The resulting data for all 8×8 blocks is further compressed with a lossless algorithm, a variant of Huffman encoding.

    The decoding process reverses these steps, except the quantization because it is irreversible. In the remainder of this section, the encoding and decoding processes are described in more detail.

    Encoding Edit

    Many of the options in the JPEG standard are not commonly used, and as mentioned above, most image software uses the simpler JFIF format when creating a JPEG file, which among other things specifies the encoding method. Here is a brief description of one of the more common methods of encoding when applied to an input that has 24 bits per pixel (eight each of red, green, and blue). This particular option is a lossy data compression method.

    Color space transformation Edit

    First, the image should be converted from RGB into a different color space called Y′CBCR (or, informally, YCbCr). It has three components Y', CB və C.R: the Y' component represents the brightness of a pixel, and the CB və C.R components represent the chrominance (split into blue and red components). This is basically the same color space as used by digital color television as well as digital video including video DVDs, and is similar to the way color is represented in analog PAL video and MAC (but not by analog NTSC, which uses the YIQ color space). The Y′CBCR color space conversion allows greater compression without a significant effect on perceptual image quality (or greater perceptual image quality for the same compression). The compression is more efficient because the brightness information, which is more important to the eventual perceptual quality of the image, is confined to a single channel. This more closely corresponds to the perception of color in the human visual system. The color transformation also improves compression by statistical decorrelation.

    A particular conversion to Y′CBCR is specified in the JFIF standard, and should be performed for the resulting JPEG file to have maximum compatibility. However, some JPEG implementations in "highest quality" mode do not apply this step and instead keep the color information in the RGB color model, [54] where the image is stored in separate channels for red, green and blue brightness components. This results in less efficient compression, and would not likely be used when file size is especially important.

    Downsampling Edit

    Due to the densities of color- and brightness-sensitive receptors in the human eye, humans can see considerably more fine detail in the brightness of an image (the Y' component) than in the hue and color saturation of an image (the Cb and Cr components). Using this knowledge, encoders can be designed to compress images more efficiently.

    The transformation into the Y′CBCR color model enables the next usual step, which is to reduce the spatial resolution of the Cb and Cr components (called "downsampling" or "chroma subsampling"). The ratios at which the downsampling is ordinarily done for JPEG images are 4:4:4 (no downsampling), 4:2:2 (reduction by a factor of 2 in the horizontal direction), or (most commonly) 4:2:0 (reduction by a factor of 2 in both the horizontal and vertical directions). For the rest of the compression process, Y', Cb and Cr are processed separately and in a very similar manner.

    Block splitting Edit

    After subsampling, each channel must be split into 8×8 blocks. Depending on chroma subsampling, this yields Minimum Coded Unit (MCU) blocks of size 8×8 (4:4:4 – no subsampling), 16×8 (4:2:2), or most commonly 16×16 (4:2:0). In video compression MCUs are called macroblocks.

    If the data for a channel does not represent an integer number of blocks then the encoder must fill the remaining area of the incomplete blocks with some form of dummy data. Filling the edges with a fixed color (for example, black) can create ringing artifacts along the visible part of the border repeating the edge pixels is a common technique that reduces (but does not necessarily completely eliminate) such artifacts, and more sophisticated border filling techniques can also be applied.

    Discrete cosine transform Edit

    Next, each 8×8 block of each component (Y, Cb, Cr) is converted to a frequency-domain representation, using a normalized, two-dimensional type-II discrete cosine transform (DCT), see Citation 1 in discrete cosine transform. The DCT is sometimes referred to as "type-II DCT" in the context of a family of transforms as in discrete cosine transform, and the corresponding inverse (IDCT) is denoted as "type-III DCT".

    As an example, one such 8×8 8-bit subimage might be:

    This step results in the following values:

    The next step is to take the two-dimensional DCT, which is given by:

    If we perform this transformation on our matrix above, we get the following (rounded to the nearest two digits beyond the decimal point):

    Note the top-left corner entry with the rather large magnitude. This is the DC coefficient (also called the constant component), which defines the basic hue for the entire block. The remaining 63 coefficients are the AC coefficients (also called the alternating components). [55] The advantage of the DCT is its tendency to aggregate most of the signal in one corner of the result, as may be seen above. The quantization step to follow accentuates this effect while simultaneously reducing the overall size of the DCT coefficients, resulting in a signal that is easy to compress efficiently in the entropy stage.

    The DCT temporarily increases the bit-depth of the data, since the DCT coefficients of an 8-bit/component image take up to 11 or more bits (depending on fidelity of the DCT calculation) to store. This may force the codec to temporarily use 16-bit numbers to hold these coefficients, doubling the size of the image representation at this point these values are typically reduced back to 8-bit values by the quantization step. The temporary increase in size at this stage is not a performance concern for most JPEG implementations, since typically only a very small part of the image is stored in full DCT form at any given time during the image encoding or decoding process.

    Kvantlaşdırma Düzəlişi

    The human eye is good at seeing small differences in brightness over a relatively large area, but not so good at distinguishing the exact strength of a high frequency brightness variation. This allows one to greatly reduce the amount of information in the high frequency components. This is done by simply dividing each component in the frequency domain by a constant for that component, and then rounding to the nearest integer. This rounding operation is the only lossy operation in the whole process (other than chroma subsampling) if the DCT computation is performed with sufficiently high precision. As a result of this, it is typically the case that many of the higher frequency components are rounded to zero, and many of the rest become small positive or negative numbers, which take many fewer bits to represent.

    The elements in the quantization matrix control the compression ratio, with larger values producing greater compression. A typical quantization matrix (for a quality of 50% as specified in the original JPEG Standard), is as follows:

    The quantized DCT coefficients are computed with

    Using this quantization matrix with the DCT coefficient matrix from above results in:

    For example, using −415 (the DC coefficient) and rounding to the nearest integer

    Notice that most of the higher-frequency elements of the sub-block (i.e., those with an x və ya y spatial frequency greater than 4) are quantized into zero values.

    Entropy coding Edit

    Entropy coding is a special form of lossless data compression. It involves arranging the image components in a "zigzag" order employing run-length encoding (RLE) algorithm that groups similar frequencies together, inserting length coding zeros, and then using Huffman coding on what is left.

    The JPEG standard also allows, but does not require, decoders to support the use of arithmetic coding, which is mathematically superior to Huffman coding. However, this feature has rarely been used, as it was historically covered by patents requiring royalty-bearing licenses, and because it is slower to encode and decode compared to Huffman coding. Arithmetic coding typically makes files about 5–7% smaller.

    The previous quantized DC coefficient is used to predict the current quantized DC coefficient. The difference between the two is encoded rather than the actual value. The encoding of the 63 quantized AC coefficients does not use such prediction differencing.

    The zigzag sequence for the above quantized coefficients is shown below. (The format shown is just for ease of understanding/viewing.)

    −26
    −3 0
    −3 −2 −6
    2 −4 1 −3
    1 1 5 1 2
    −1 1 −1 2 0 0
    0 0 0 −1 −1 0 0
    0 0 0 0 0 0 0 0
    0 0 0 0 0 0 0
    0 0 0 0 0 0
    0 0 0 0 0
    0 0 0 0
    0 0 0
    0 0
    0

    Once all similar-positioned coefficients have been encoded, the next position to be encoded is the one occurring next in the zigzag traversal as indicated in the figure above. Bunun olduğu aşkar edilmişdir baseline progressive JPEG encoding usually gives better compression as compared to baseline sequential JPEG due to the ability to use different Huffman tables (see below) tailored for different frequencies on each "scan" or "pass" (which includes similar-positioned coefficients), though the difference is not too large.

    In the rest of the article, it is assumed that the coefficient pattern generated is due to sequential mode.

    In order to encode the above generated coefficient pattern, JPEG uses Huffman encoding. The JPEG standard provides general-purpose Huffman tables, though encoders may also choose to dynamically generate Huffman tables optimized for the actual frequency distributions in images being encoded.

    The process of encoding the zigzag quantized data begins with a run-length encoding, where:

    • x is the non-zero, quantized AC coefficient.
    • RUNLENGTH is the number of zeroes that came before this non-zero AC coefficient.
    • BOYUT is the number of bits required to represent x .
    • AMPLITUDE is the bit-representation of x .

    The run-length encoding works by examining each non-zero AC coefficient x and determining how many zeroes came before the previous AC coefficient. With this information, two symbols are created:

    Symbol 1 Symbol 2
    (RUNLENGTH, SIZE) (AMPLITUDE)

    Hər ikisi RUNLENGTHBOYUT rest on the same byte, meaning that each only contains four bits of information. The higher bits deal with the number of zeroes, while the lower bits denote the number of bits necessary to encode the value of x .

    This has the immediate implication of Symbol 1 being only able store information regarding the first 15 zeroes preceding the non-zero AC coefficient. However, JPEG defines two special Huffman code words. One is for ending the sequence prematurely when the remaining coefficients are zero (called "End-of-Block" or "EOB"), and another for when the run of zeroes goes beyond 15 before reaching a non-zero AC coefficient. In such a case where 16 zeroes are encountered before a given non-zero AC coefficient, Symbol 1 is encoded as (15, 0)(0).

    The overall process continues until "EOB" – denoted by (0, 0) – is reached.

    With this in mind, the sequence from earlier becomes:

    (The first value in the matrix, −26, is the DC coefficient it is not encoded the same way. See above.)

    From here, frequency calculations are made based on occurrences of the coefficients. In our example block, most of the quantized coefficients are small numbers that are not preceded immediately by a zero coefficient. These more-frequent cases will be represented by shorter code words.

    Compression ratio and artifacts Edit

    The resulting compression ratio can be varied according to need by being more or less aggressive in the divisors used in the quantization phase. Ten to one compression usually results in an image that cannot be distinguished by eye from the original. A compression ratio of 100:1 is usually possible, but will look distinctly artifacted compared to the original. The appropriate level of compression depends on the use to which the image will be put.

    Those who use the World Wide Web may be familiar with the irregularities known as compression artifacts that appear in JPEG images, which may take the form of noise around contrasting edges (especially curves and corners), or "blocky" images. These are due to the quantization step of the JPEG algorithm. They are especially noticeable around sharp corners between contrasting colors (text is a good example, as it contains many such corners). The analogous artifacts in MPEG video are referred to as mosquito noise, as the resulting "edge busyness" and spurious dots, which change over time, resemble mosquitoes swarming around the object. [56] [57]

    These artifacts can be reduced by choosing a lower level of compression they may be completely avoided by saving an image using a lossless file format, though this will result in a larger file size. The images created with ray-tracing programs have noticeable blocky shapes on the terrain. Certain low-intensity compression artifacts might be acceptable when simply viewing the images, but can be emphasized if the image is subsequently processed, usually resulting in unacceptable quality. Consider the example below, demonstrating the effect of lossy compression on an edge detection processing step.

    Şəkil Lossless compression Lossy compression
    Orijinal
    Processed by
    Canny edge detector

    Some programs allow the user to vary the amount by which individual blocks are compressed. Stronger compression is applied to areas of the image that show fewer artifacts. This way it is possible to manually reduce JPEG file size with less loss of quality.

    Since the quantization stage always results in a loss of information, JPEG standard is always a lossy compression codec. (Information is lost both in quantizing and rounding of the floating-point numbers.) Even if the quantization matrix is a matrix of ones, information will still be lost in the rounding step.

    Decoding Edit

    Decoding to display the image consists of doing all the above in reverse.

    Taking the DCT coefficient matrix (after adding the difference of the DC coefficient back in)

    and taking the entry-for-entry product with the quantization matrix from above results in

    which closely resembles the original DCT coefficient matrix for the top-left portion.

    The next step is to take the two-dimensional inverse DCT (a 2D type-III DCT), which is given by:

    Rounding the output to integer values (since the original had integer values) results in an image with values (still shifted down by 128)


    This paper is about the estimation of calibration parameters of images to be used in Structure from Motion (SfM) pipelines and 3D reconstruction from image feature correspondences. It addresses the estimation of calibration parameters when they are not available, so that additional images may be included in the 3D reconstruction and so that the initial model may be closer to the true geometry of the scene. The approach is to take advantage of known calibration information of some of the images, to estimate calibration information of uncalibrated views, calibration information is therefore extended to images where visual features of the same objects are detected. The approach is based on the standard fundamental matrix, and extended versions of the fundamental matrix that embed the radial distortion model, named radial fundamental matrices. It is shown that the distortion model may be extracted from radial fundamental matrices, along with the standard fundamental matrix, and that the focal length may be subsequently estimated from it. By integrating a few of methods, the number of images that can be used in a large scale 3D reconstruction may be augmented and a better geometric model may be reconstructed. With this approach, the initial values of the parameters and the reconstructed geometry are close to the true solution, so that an optimization step may converge without getting stuck in local minima.

    José Henrique Brito is Assistant Professor at the Technology School of the Polytechnic Institute of Cávado and Ave. He graduated in Electrical Engineering and Computers at Instituto Superior Técnico in Lisbon, Portugal in 1999, earned a Masters degree in Computer Graphics and Virtual Environments from the University of Minho, Portugal in 2009 and a Ph.D. also from the University do Minho in 2014. The research focus of his Ph.D. thesis was in computer vision, namely in multiple view geometry and camera calibration. His more recent work and research is in machine learning and object recognition.


    Camera orientation, calibration and inverse perspective with uncertainties: A Bayesian method applied to area estimation from diverse photographs

    Large collections of images have become readily available through modern digital catalogs, from sources as diverse as historical photographs, aerial surveys, or user-contributed pictures. Exploiting the quantitative information present in such wide-ranging collections can greatly benefit studies that follow the evolution of landscape features over decades, such as measuring areas of glaciers to study their shrinking under climate change. However, many available images were taken with low-quality lenses and unknown camera parameters. Useful quantitative data may still be extracted, but it becomes important to both account for imperfect optics, and estimate the uncertainty of the derived quantities. In this paper, we present a method to address both these goals, and apply it to the estimation of the area of a landscape feature traced as a polygon on the image of interest. The technique is based on a Bayesian formulation of the camera calibration problem. First, the probability density function (PDF) of the unknown camera parameters is determined for the image, based on matches between 2D (image) and 3D (world) points together with any available prior information. In a second step, the posterior distribution of the feature area of interest is derived from the PDF of camera parameters. In this step, we also model systematic errors arising in the polygon tracing process, as well as uncertainties in the digital elevation model. The resulting area PDF therefore accounts for most sources of uncertainty. We present validation experiments, and show that the model produces accurate and consistent results. We also demonstrate that in some cases, accounting for optical lens distortions is crucial for accurate area determination with consumer-grade lenses. The technique can be applied to many other types of quantitative features to be extracted from photographs when careful error estimation is important.


    Structure of a Photoshop-style APP13 segment

    The Adobe's Photoshop program, a de-facto standard for image manipulation, uses the APP13 segment for storing non-graphic information, such as layers, paths, IPTC data and more. The unit for this kind of information is called a "resource data block" (because they hold data that was stored in the Macintosh's resource fork in early versions of Photoshop). The content of an APP13 segment is formed by an identifier string (usually "Photoshop 3.000", but also 'Adobe_Photoshop2.5:', used by earlier versions, is accepted in this case some additional undocumented bytes are read (resolution info?) and saved in a root 'Resolution' record) followed by a sequence of resource data blocks a resource block has the following structure:

    (a Pascal string is made up of a single byte, giving the string length, followed by the string itself, padded to make size even including the length byte since the string length is explicit, there is no need of a terminating null character). The signature (type) is usually ƎBIM', but Photoshop used ƎBPS' up to version 3.0, and some rogue program (Adobe PhotoDeluxe?) is using 'PHUT' ("PHotoshop User Tags" ?) for path information (ID=7d0-bb7). Valid Image Resource IDs are listed in the Photoshop-style tags' list section. In general a resource block contains only a few bytes, but there is an important block, the IPTC block, which can be quite large the structure of this block is analysed in more detail in the IPTC data block section.

    The reference document for the Photoshop file format is:

    Another interesting source of information is:

    Structure of an IPTC data block

    An IPTC/NAA resource data block of a Photoshop-style APP13 segment embeds an IPTC stream conforming to the standard defined by the International Press and Telecommunications Council (IPTC) and the Newspaper Association of America (NAA) for exchanging interoperability information related to various news objects. The data part of a resource block, an IPTC stream, is simply a sequence of units called datasets no preamble nor count is present. Each dataset consists of a unique tag header and a data field (the list of valid tags [dataset numbers] can be found in section about IPTC data). A standard tag header is used when the data field size is less than 32768 bytes otherwise, an extended tag header is used. The datasets do not need to show up in numerical order according to their tag. The structure of a dataset is:

    So, standard datasets have a 5 bytes tag header the last two bytes in the header contain the data field length, the most significant bit being always 0. For extended datasets instead, these two bytes contain the length of the (following) data field length, the most significant bit being always 1. The value of the most significant bit thus distinguishes "standard" from "extended" in digital photographies, I assume that the datasets which are actually used (a subset of the standard) are always standard therefore, we likely do not have the IPTC block spanning more than one APP13 segment. The record types defined by the IPTC-NAA standard are the following (but the "pseudo"-standard by Adobe for APP13 IPTC data is restricted to the first application record, 2:xx, and sometimes to the envelope record, 1:xx, I believe, because everything else can be accomodated more simply by other JPEG Segments):

    The reference document for the IPTC standard is:


    JFIF spec

    The JFIF spec describes 3 fields in the JPEG header:

    1. At byte offset 0x0d the "Units" field. This field has a 1 byte length. It can hold 3 values. The values describe "Units of the X and Y densities".
      • 0 , means: "no units, X and Y describe the pixel aspect ratios".
      • 1 , means: "X and Y are dots per inch"
      • 2 , means: "X and Y are dots per cm".
    2. At byte offset 0x0e the "XDensity" field. This field has 2 bytes length. It describes the "Horizontal pixel density".

    At byte offset 0x10 the "YDensity" field. Its length is 2 bytes. It describes the "Vertical pixel density".


    1 Cavab 1

    This was slightly too long for a comment, sorry. -)

    Here's some sample code, should be properly commented to help you understand what it does. Had fun writing it.

    What it does, is creating and displaying 6 images (of random noise). There will be 3 different images, each created in two different ways. 4 will use a banded model and 2 interleaved model. For the banded models, it shows how to create them, both using single and multidimensional arrays.

    Here's what the test output looks like:

    PS: Bonus points to anyone who can explain why banded rasters 1 & 2 and 3 & 4 respectively are not equal or of the same type. I think they should be, as interleaved rasters 1 & 2 are equal.


    3 Cavablar 3

    You are probably doing it wrong. :-)

    . should create an image with an IntegerInterleavedRaster and DataBufferInt (it does for me on OS X, using all my installed Java 6 and 7 JREs). Try printing the raster and the data buffer right after creation. I'm sure it will print what you originally expected.

    Speculative answer below:

    You haven't posted the relevant parts of your code, but I would guess based on the comments that you are a) creating an empty image and assigning it to image , then b) reading another image using ImageIO and assigning the result to image , replacing the previous value of image . The image now has a raster and data buffer of type byte. You then try to cast to int type, and boom.

    Now, it is possible to make ImageIO read into a pre-created BufferedImage , or just specify the type. But this is plugin- and source-specific (ie: there's no guarantee it will support TYPE_INT_RGB ). To query the reader what image layouts it supports, do something like:

    Casting does what it has always done, but I don't think that is your problem here. -)


    1 Cavab 1

    Ok, so you're really close. I can't test this right now, but basically what needs to be changed is

    1) You need to apply the same scale to both X and Y, so you need to pick the smaller one (try the bigger one if that doesn't work).

    2) The result will be a bitmap where at least one side is 512px large, the other one will be smaller. So you need to add the padding to fit that side to 512px (equally left and right/top and bottom for centering). In order to do so, you need to create an new bitmap of the desired size:

    3) and lastly depending on what side of the resizedBitmap is 512px you need to draw resizedBitmap to the correct position in outputImage


    Videoya baxın: DİM-Dövlət İmtahan MərkəziİnformatikaYenilənmiş nəşrSınaq1 izahıSınaq2izahıSınaq3izahı4Sınaq 5