SADRŽAJ:

1. UVOD.....................................................................................................................................22. REZOLUCIJA........................................................................................................................33. KOMPRESIJA SLIKE............................................................................................................4

3.1 Kompresija bez gubitaka...................................................................................................53.2 JPEG kompresija...............................................................................................................5

4. MANIPULACIJA SLIKE.......................................................................................................65. BOJA.......................................................................................................................................66. GIF..........................................................................................................................................7

6.1 Kompresiranje u GIF........................................................................................................76.1.1 CLUT.........................................................................................................................76.1.2 LZW algoritam...........................................................................................................8

6.2 Uravnoteženje kompresije i kvalitete................................................................................87. JPEG.......................................................................................................................................9

7.1 DCT kompresija................................................................................................................97.2 Transparentnost.................................................................................................................97.3 JPEG i gubici..................................................................................................................107.4 Progresivni JPEG............................................................................................................107.5 Stupanj kompresije u JPEG............................................................................................107.6 Razlike u kvaliteti među JPEG dekoderima...................................................................117.7 JPEG ili GIF....................................................................................................................117.8 Kodiranje JPEG formata.................................................................................................11

8. PNG.......................................................................................................................................128.1 Pohrana slika u PNG formatu.........................................................................................13

9. ZAKLJUČAK.......................................................................................................................14LITERATURA ........................................................................................................................15

1. UVOD

Sljedeće stvari koje će biti detaljnije opisane i razrađene u ovom seminarskom radu su danas sve važnije u ovom brzo rastućem svijetu vizualne komunikacije. Budući da poslovica kaže kako jedna slika govori više od 1000 riječi, posebnu pozornost treba obratiti svim aspektima koji nam omogućavaju stvaranje slike.

Nakon što se objasni kako slika uopće nastaje, više pažnje će se posvetiti slici u digitalnom obliku. Digitalizacija slike omogućava nam njenu pohranu, ali i obradu koja se nažalost može i zloupotrijebiti u vidu različitih foto-montaža. Neke foto-montaže bit će prikazane i u ovom radu. Proučiti će se i formati pohrane slike, njena reprodukcija u različitim aplikacijama (prvenstveno u Photoshopu), kao i različiti načini obrade digitalno pohranjene slike. Kod formata će se vidjeti njihov stupanj kompresije, način rada algoritama kompresije, kao i pogodnost za pohranu pojedinih tipova slika, ovisno o karakteristikama istih. Ali, da ne duljimo, krenimo.

1

2. REZOLUCIJA

Pojmovno, bitmapirane slike su mnogo jednostavnije od vektorske grafike. Nije potrebno matematički modelirati svaki oblik, nego se samo spremaju vrijednosti svakog piksela u slici. No postoji područje gdje bitmape nisu toliko jednostavne kao vektori, a to se događa kod rezolucije.Sam koncept rezolucije je jednostavan. Rezolucije je mjera koja definira koliko precizno sprava aproksimira kontinuirane slike koristeći konačan broj piksela. Odnosno koliko će potrošiti piksela da prikaže neku sliku.Postoje dva uobičajena načina da se specificira rezolucija:Za printere i skenere, rezolucije se obično navodi kao broj točaka po jedinici duljine. Za zemlje u kojima se govori Engleski jezik, jedinica duljine je obično inč, pa govorimo o točkama po inču ili na Engleskom: „dots per inch (dpi)“. Tako npr. printeri obično imaju postavljenu rezoluciju na 600 dpi, dok „postavljači slike“ (koriste se kod proizvodnje knjiga) imaju rezoluciju od 1200 – 2700 dpi. Skenerima rezolucija varira od 300 do 3600 dpi, a postoje i skeneri koji se koriste za rad visoke kvalitete imaju čak i veće rezolucije.Kod videa, rezolucija se normalno specificira prema veličini okvira, mjereći u pikselima, odnosno navodi se pikselska dimenzija. Npr. PAL okvir je veličine 768 sa 576 piksela, NTSC je 640 sa 480 piksela. Naravno moguče je i iz fizičke dimenzije televizora ili video monitora konvertirati tu dimenziju u točke po inču. Za video je logično specificirati rezoluciju slike u pikselskoj dimenziji jer se ista pikselska mreža koristi za prikazivanje slike na bilo kojem monitoru (koristeći iste video standarde) nezavisno od njegove veličine. Slično se može primjeniti i na digitalne kamere čija se rezolucija također navodi u pikselskim dimenzijama slike.Iz pikselskih dimenzija se može razaznati koliko detalja sadrži slika, dok se po broju točaka po inču na izlaznoj spravi može reći koliko će slika biti velika i koliko će lako biti vidjeti pojedini piksel.Budući da se zasloni za računala baziraju na istoj tehnologiji kao i video monitori, uobičajeno je vidjeti i njihovu rezoluciju navedenu na isti način (npr. 640 sa 480 za VGA).A sad što se tiče bitmapiranih slika. Slika je mreža piksela pa prema tome obavezno i ima pikselsku dimenziju. Za razliku od ulazne ili izlazne sprave, slika nema fizičku dimenziju. Polazeći od tih pretpostavki, fizička veličina prikazane slike će ovisiti o rezoluciji sprave na kojoj se prikazuje. Pa prema tome možemo reći da fizička dimenzija ovisi o pikselskoj dimenziji i rezoluciji sprave na kojoj se prikazuje, s time da se rezolucija sprave mjeri u pikselima po jedinici duljine (tako npr. ako je rezolucija sprave navedena u pikselima po inču, fizička dimenzija će biti u inčima i td.).Slike imaju prirodnu veličinu, a to je veličina originala prije nego što se skenira ili veličina platna korištena za stvaranje slike u crtačem programu. Često želimo da se slika prikaže u prirodnoj veličini, a ne da se smanji ili poveća ovisno o izlaznoj spravi. Da se to omogući, većina slikovnih formata sprema rezoluciju sa podacima o slici. Ona se često navodi u pikselima po inču (engl. pixels per inch - ppi) i to u svrhu razlikovanja od rezolucije fizičke sprave. Spremljena rezolucija je obično rezolucija sprave s koje je slika potekla. Npr. ako je slika skenirana kod 600 dpi, spremljena rezolucija slike će biti 600 ppi. Budući da su pikseli u slici generirani pri toj rezoluciji, fizička dimenzija slike može biti izračunata iz pikselske dimenzije i rezolucije slike. Od tuda je stvar samo u softveru koji prikazuje sliku, da osigura prikazivanje slike u njezinoj prirodnoj veličini tako da je skalira s faktorom koji se dobije dijeljenjem rezolucije sprave se rezolucijom slike.Ako je rezolucije slike niža od rezolucije sprave na kojoj se prikazuje, onda se mora proširiti, a to će zahtijevati interpolaciju piksela. Pri tome se uvijek gubi na kvaliteti slike.

2

S druge strane, ako je rezolucija slike viša od rezolucije izlazne sprave, neki se pikseli moraju odbaciti da bi se slika prikazala u prirodnoj veličini. Taj se proces naziva „downsampling“ Ovdje dolazimo do paradoksa! Slika koja je „downsamplana“ do neke rezolucije, će bolje izgledati od slike koja je iste rezolucije kao i rezolucija prikazivanja. To se događa zbog sljedećeg razloga. Kod snimanja u nižoj rezoluciji, neki se detalji ne uspiju zabilježiti, a kod više rezolucije oni su zabilježeni te se iskoriste i kod „downsamplanja“. Npr. boja piksela kod „downsamplanja“ se može odrediti kao prosjek boja svih susjednih piksela što daje kvalitetniju sliku od one koja je temeljena na samo jednom pikselu. No treba uzeti u obzira da će se tako bolja slika dobiti samo ako je softver koji obavlja „downsamplanje“ dovoljno kvalitetan. Preglednici (browseri) su npr. vrlo loši kod „downsamplanja“.

Jedanput odbačeni pikseli se više nikad ne mogu povratiti, pa bi prema tome bilo logično da se slika uvijek čuva i koristi u visokoj rezoluciji. No tu dolazi do problema s prostorom na disku koji je naravno konačan, a posebno do problema prebacivanja slike preko mreža, tako da je u praksi najčešće slučaj da moramo imati sliku u najnižoj mogućoj rezoluciji. Dakle ne samo da praksa preferira niže rezolucije nego je i njih poželjno još smanjiti da zauzimaju što manje prostora, što nas dovodi do sljedećeg važnog pojma, a to je kompresija slike.

3. KOMPRESIJA SLIKE

Kao što je bilo rečeno, u praksi je često potrebno imati manju verziju slike kod spremanja i prijenosa preko mreža. Ako je slika spremljena na standardan način kao niz od 3 bajta po pikselu, onda ona zauzima veliku količinu memorije, no ako npr. prvo spremimo vrijednost nekog piksela, a zatim broj koji prikazuje koliko je piksela s istom vrijednošću u nizu, dobijemo kompaktniju verziju slike.Taj način kompresiranja slike se naziva run-length kodiranje (RLE). On ima neka zanimljiva svojstva to da je potrebna određena količina kalkulacije da bi se uštedjelo na prostoru. Drugo zanimljivo svojstvo je to da mu učinkovitost ovisi o samoj slici koja se kodira. Tako će se slika koja ima puno iste boje moći vrlo dobro kompresirati, dok će kod neke slike kod koje se neki tonovi boje stalno izmjenjuju, kompresija biti vrlo slabo učinkovita, čak je i moguće da je kompresirana slika veća od originala.Općenito je pravilo za bilo koju vrstu kompresije to da će uvijek postojati neke slike čija će kompresija biti veća od originala. To je naravno neminovno jer bi u protivnom imali algoritam koji bi uvijek napravio manju kompresiju, pa bi on primijenjen sam na sebe potencijalno u jedan bajt mogao spremiti bilo koju veličinu slike tj. podatka, što je naravno nemoguće.Još jedno važno svojstvo RLE-a je to da je uvijek moguće dekompresirati sliku i dobiti istu kopiju originala. Pa prema tome RLE spada u vrstu kompresija bez gubitaka budući da se ne gubi ništa podataka kod kompresije.Za razliku od kompresija bez gubitaka postoje i one s gubicima, koje odbace neke podatke i tako ostvare kompresiju, pa je takva dekompresirana slika samo aproksimacija originala, ali se zato dobrim algoritmima može kompresirati na taj načina da se izgube samo oni dijelovi koje ionako ne možemo percepirati. Jednom izgubljeni podaci se više nikada ne mogu povratiti, pa nije dobro više puta kompresirati sliku jer će svaka sljedeća biti sve lošije kvalitete bez mogućnosti povratka.

3

3.1 Kompresija bez gubitaka

RLE je najjednostavnija vrsta kompresije bez gubitaka, ali je daleko od toga da bude i najučinkovitija. Sofisticiraniji algoritmi kompresije obično spadaju u dvije kategorije.U prvu kategoriju spadaju algoritmi koji rekodiraju podatke tako da najčešće vrijednosti zauzimaju najmanje bitova. da ilustriram: Obično nam za reprezentaciju bilo koje boje treba 8 bitova, no možemo napraviti tako da nam samo jedan bit predstavlja najčešće boje, 2 bita boje sljedeće po učestalosti i td. Na taj naćin možemo uštedjeti na prostoru kod većine slika.Najpoznatiji algoritam koji pripada ovoj kategoriji je Huffmanovo kodiranje koje datira još u 1940.Iako se Huffmanovo kodiranje još uvijek koristi kao dio kompleksnijih algoritama za kodiranje, ova je kategorija uvelike zamijenjena s kompresijama baziranim na rječnicima.To kodiranje funkcionira na način da se izradi tabela/rječnik u koju se unose nizovi bajtova koji se mogu naći u podacima koji se kodiraju, a onda se sve instance niza u tabeli zamjenjuju s pokazivačem u rječnik/tabelu. Učinkovitost ovih algoritama ovisi o odabiru niza koji se unosi u rječnik, idealno bi se u rječnik unosili dugi nizovi koji se često pojavljuju.Dvije su poznate tehnike takvog kompresiranja objavljene 1977. i 1978., a razvili su ih Abraham Lempel i Jacob Ziv pa se one zovu LZ77 i LZ78. Tu je i Terry Welch koji je unaprijedio LZ78 tehniku pa se ona sad naziva LZW kompresija te je danas jedna od najraširenijih tehnika. Jedini nedostatak LZW tehnike je taj što je patentirana od Unisysa, koji naplaćuje njeno korištenje.

3.2 JPEG kompresija

Postoje podaci koji ne toleriraju gubitke jer bi to prouzročilo velike štete, npr. tekstualne datoteke, računi i sl. Ali to ne vrijedi za slike, one mogu izgubiti određenu količinu podataka, a da se to ne primijeti. Pa se na slike mogu primijeniti kompresije s gubicima. Jedna od takvih kompresija je JPEG kompresija. Njeno funkcioniranje se može zamisliti tako da se vrijednost spremljena za svaki piksel ne tumači kao boja nego kao visina, pa kad se ta visina spari sa x i y koordinatama piksela, dobije se 3D oblik. Svaki se takav oblik može prevesti u frekvencijsku domenu koristeći Fourierovu transformaciju. Zatim je važno znati da su visoke frekvencije povezane s naglim promjenama u intenzitetu, te da ljudi obične ne percipiraju efekte visoke frekvencije, posebno ne na slikama u boji.JPEG kompresija funkcionira upravo na ovim principima. Ona transformira sliku u frekvencijsku formu i to pomoću operacije slične Fourierovoj transformaciji, a ona je diskretna kosinus transformacija (DCT). Problem kod DCT transformacije je što zahtijeva jaku procesorsku snagu, pa se često ne transformira cijela slika odjedanput nego se podijeli na kvadratiće od 8x8 piksela koji se onda konvertiraju zasebno.Sama transformacija u frekvencijsku domenu ne izvršava nikakvu kompresiju već omogućava rezanje visokih frekvencija koje ionako ne percipiramo u svrhu kompresije.Pod rezanjem frekvencija podrazumijevam nekoliko procese. Prvo se frekvencije kvantificiraju i to na taj način da se nižim frekvencijama da veći raspon brojeva koje mogu poprimiti, a višim frekvencijama niži raspon brojeva. Tako se zapravo određuju nivoi za različite frekvencije, pa više frekvencije dobivaju manje nivoa, a niže frekvencije dobivaju više nivoa. Broj tih nivoa za svaku frekvenciju se može i ručno odrediti pa se time utječe na

4

kvalitetu kompresije. Nakon kvantizacije mnoge komponente poprime vrijednost nula, dok se ostale mogu spremiti u manje bitova i to RLE i Huffmanovom metodom.Dekompresija se vrši obrnutom metodom, prvo se nizovi kodirani s RLE prošire, pa se Huffmanovi kodovi dekompresiraju, pa se primjeni obrnuta diskretna kosinus transformacija i tako se dobije slika ista originalu osim u podacima izgubljenim kod kvantizacije frekvencija koji se više ne mogu povratiti. Zato je važno koristiti JPEG kompresiju tamo gdje će biti najučinkovitija, a neće prouzročiti vidljive gubitke kao kod fotografske i skenirane slike s kontinuiranim tonovima, za što je i namijenjena.

4. MANIPULACIJA SLIKE

Budući da je slika sastavljena od piksela, sama se po sebi nameće mogućnost manipuliranja slikom mijenjajući svaki pojedini piksel. No to ne samo da bi zauzimalo previše vremena nego bi bilo i iznimno komplicirano napraviti budući da ne možemo lako znati kako će promjena jednog piksela utjecati na cijelu sliku, prema tome je jasno da će sliku biti potrebno manipulirati na višem nivou od piksela. Neke od korisnih tehnika za manipulaciju su tako filteri i maske. Sliku možemo manipulirati iz dva razloga. Prvi je razlog da se isprave nedostaci na slici izazvani lošom opremom ili tehnikom korištenom kod stvaranja slike, tako npr. možemo željeti ukloniti crvene oči kod slikanja ljudi. Danas već postoje alati koji to mogu za nas učiniti samo jednim klikom miša.Drugi je razlog je stvaranje specijalnih efekata kao npr. sjaj oko nekog objekta ili slika koje je teško ili nemoguće stvoriti prirodnim putem. Programi poput Photoshopa imaju ugrađene filtere, efekte, alate i pribore za postizanje takvih ciljeva. Photoshop također omogućuje dodavanje vlastitih alata za stvaranje vlastitih efekata pa je prema tome vrlo fleksibilan.

5. BOJA

I vektorska i rasterska grafika može koristiti boje. Boja je toliko uobičajena pojava da je često iznenađujuće otkriti da je ona vrlo kompleksan fenomen i u objektivnom i u subjektivnom smislu. Pa je tako predstavljanje boje u digitalnim slikama i njezino precizno reproduciranje na izlaznim spravama vrlo neizravno.Važno je shvatiti da nam često boja nije ni potrebna. Za razumijevanje sadržaja često nam je dovoljna crno-bijela slika za što su dokaz crno bijeli filmovi. Također korištenje boje nije uvijek korisno ni ugodno.Postoje također i druge prednosti crno-bijele slike pred slikom u boji. Ta prednost se može vidjeti u veličini slike. Crno-bijela zauzima mnogo manje prostora nego slika u boji, osim toga, crno-bijela slika je imuna na različitu reprodukciju boje na različitim monitorima. Također različiti ljudi percipiraju boju na različit način pa i to može biti problem.Ali ljudi su naučeni da očekuju boju i stvarno, jasno je da boja može puno pridonijeti kvaliteti slike i može biti neizostavan čimbenik kod nekih procesa kao što su biranje uzorka tkanine, tapeta i sl. Kod izrade vizualnih radova na računalu, odnosno multimedije, potrebna je ne samo umjetnička senzibilnost autora već i tehničko znanje.

5

6. GIF

GIF je kratica od engleskih riječi Graphical Interchange Format, tj grafički fomat međurazmjene. GIF je najfleksibilniji grafički format koji se koristi na Webu. Ova fleksibilnost se ukazuje pristojnom kvalitetom, odličnim mogućnostima kompresije, kao i opcijom koja pruža potporu stvaranju i upotrebi animacija.

6.1 Kompresiranje u GIF

Kompresija se kod GIF formata obično provodi u 2 koraka. Prvi je korak izrada CLUT, tj Color Look- Up Table, dok se potom provodi algoritam LZW. Sad ćemo opširnije opisati ove procese.

6.1.1 CLUT

Slika 1, primjer CLUT tabele

Pri digitalizaciji fotografije skenerom za svaki piksel skenirane slike potrebno je snimiti 24-bitnu informaciju. Dakle, ako je dimenzija slike 100x 100 piksela, prema prijašnjoj tvrdnji potrebno je za jednu takvu sliku izdvojiti 240.000 bitova. U 24-bitnoj tehnologiji moguće je prikazati 16 milijuna boja, a samo mali broj fotografija zahtijeva toliku količinu njih. Stoga je odlučeno da se broj boja ograniči na 256 boja od kojih svaka i dalje ima dubinu od 24 bita i da se numeričke vrijednosti tih boja smjeste u jednu tabelu, tj u CLUT. Sada je potreban samo podatak o položaju odgovarajuće boje u tabeli, umjesto snimanja kompletnog 24-bitnog

6

podatka. Budući da nam je poznato da je za adresiranje 256 položaja potrebno svega 8 bitova, samim time je količina potrebnih podataka smanjena za dvije trećine.Ipak, ne smijemo zanemariti veličinu CLUT tabele, koja ima 256 boja od kojih svaka treba 24 bita, što nas dovodi do veličine CLUT tabele od 6.144bita. U photoshopu postoji opcija 'Save For Web', koja veličinu CLUT-a svodi na najmanju moguću razinu prepoznavanjem koliko je boja potrebno za prikaz neke slike, a jasno je da time omogućuje znatne uštede na veličini slike. Primjerice, ukoliko je slika crno-bijela, u CLUT tabeli nam je potreban samo podatak za te dvije boje.

6.1.2 LZW algoritam

LZW algoritam ima nam na prvi pogled nejasan akronim. Ipak, valja znati da su ga razvijala trojica istraživača, Lempel, Ziv i Welch. Dakle, ime algoritma je dobiveno temeljem prvog slova prezimena njegovih autora. Temelj rada LZW algoritma je prepoznavanje uzoraka. LZW analizira sliku red po red, od gornjeg lijevog kuta prema donjem desnom, tražeći tako susjedne piksele sa istom bojom. Tako dolazi do znatnog smanjenja potrebnih bitovnih informacija za pojedinu sliku. Promjerice, ukoliko imamo 4 susjedna piksela iste boje, umjesto da četiri puta pohranjujemo vrijednost te boje, dovoljno je da, figurativno rečeno, napišemo 4x ta boja.

6.2 Uravnoteženje kompresije i kvalitete

Iz analize oba ova algoritma slijedi da što je manji broj boja u CLUT tabeli, to LZW postiže bolji rezultat (logično, što je manje boja veća je mogućnost da imamo više istih boja na slici). Bit GIF formata jest kompresija slike, ali on ne bi imalo smisla ukoliko bi jako degradirali kvalitetu iste. Zato je potrebno koristiti tehniku nijansiranja (dihternig), iako je nijansiranje kontraproduktivno u odnosu na LZW algoritam.U specijaliziranim aplikacijama (primjerice Photoshop) postavljanje ovih faktora je jako pojednostavljeno. Te aplikacije pružaju pogled na 4 izgleda iste slike jedne pored druge, ne bi li tako lakše usporedili kvalitetu.

Ova slika je pohranjena u Photoshopu u GIF formatu, veličina CLUT tabele je 256 boja, a veličina slike je 128KB. Veličina iste slike u JPEG formatu je 160KB, ali je puno kvalitetnija.

7

Slika 2, obrada pohranjena u GIF formatu

7. JPEG

JPEG je kratica od engleskih riječi 'Joint Photographic Experts Group', tj ujedinjena grupa fotografskih stručnjaka .Ovo je danas najvažniji i najeksponiraniji standard za fotografije koje upotrebljavaju više od 256 boja zbog niza svojih komparativnih prednosti u odnosu na druge standarde.Valja ipak napomenuti da sve se više razvija PNG format, koji će s vremenom zamjenjivati JPEG, ali samo ukoliko dođe do značajnijih poboljšanja untar PNG formata, o kojem će nešto više riječi biti u sljedećim odlomcima.

Slika 3. prikaz opcije JPEG Slika 4. slika pohranjena u JPEG formatu

7.1 DCT kompresija

¸ DCT je kratica od Discrete Cosine Transform, tj diskretna kosinusna transformacija. Budući da je ljudsko oko osjetljivije na promjenu svijetlosti nego na promjenu boje, JPEG vrši odvajanje podataka o boji od podataka o osvijetljenosti i vrši njihovu pojedinačnu kompresiju. JPEG algoritam radi na pricipu da prvo podijeli cijelu sliku na blokove dimenzije 8x8 piksela. Potom izračunava DCT, pa vrši njegovu kvantifikaciju, i na kraju primjenjuje DCT kompresijsku shemu promjenjive dužine koda.JPEG je potpuno neprikladan za upotrebu kod slika sa naglim promjenama boja. To je zato jer DCT sliku interpretira kao sumu frekvencija, što dobro djeluje kod blagih i postepenih prijelaza između boja, no predstavlja ozbiljnu zapreku rada algoritma kod slika sa jakim kontrastima. Zato se fotografije prvo 'zamagljuju', što omogućava veći stupanj kompresije, budući da to zamagljivanje izglađuje prijelaze između boja.

7.2 Transparentnost

U GIF-u postoji tek jedna razina transparentnosti, no to je ipak jedna razina više nego u JPEG-u. Dakle,u JPEG ne postoji mogućnost upotrebe transparentnosti. Zato JPEG vrši tzv. 'losy', tj manjkavu kompresiju. To je zato jer se kod pohrane na disk slika mijenja na određeni načini, tj. dolazi do sitnih promjena u opsegu boja. Zato je nemoguće nekoj pojedinoj boji dodjeliti mogućnost transparentnosti.

8

7.3 JPEG i gubici

Zanimljiv je podatak da svaki put kad otvorimo neku JPEG sliku i ne mijenjamo ništa na njoj nego je samo ponovo spremimo, ona će svaki put malo izgubiti na kvaliteti. To je zato što se DCT provodi kod svakog snimanja na disk. Postojala je inicijativa da se stvori JPEG bez ovih gubitaka, tj JPEG-LS ('lossless JPEG'), ali ona nikad nije prihvaćena zbog malog, svega 2:1 stupnja kompresije, koji nije imao smisla.

7.4 Progresivni JPEG

U svom već relativno dugom vijeku trajanja, JPEG je do sad doživio samo jedno značajnije poboljšanje. Zbog sve veće upotrebe Web-a slike mogu biti preko JPEG formata snimljene kao progresivne. To je opcija slična opciji 'Interlaced' u GIFu. Ova opcja omogućuje da se slika pokazuje u pretraživaču dok njeno preuzimanje (download) još uvijek traje, tj. prvovidimo zamagljenu sliku, a kako se vremenom dobivamo sve više informacija u vidu bitova pojednih piksela, slika je sve jasnija. Ovo postepno poboljšanje se može provesti u 3 ili 5 faza.

7.5 Stupanj kompresije u JPEG

U usporedbi s nekim drugim formatima, JPEG pokazuje zaista impresivne rezultate. U JPEG formatu se neke slike kod zahtjeva visoke kvalitete mogu komprimirati sa omjerom 10:1, pa sve do 20:1. Zato je većina fotografija na CD kolekcijama slika snimljena u JPEG formatu. Pri stupnju kompresije srednje kvalitete (30:1, 50:1) uočavaju se neke promjene koje se još uvijek mogu tolerirati. Tek će se kod maksimalnog stupnja kompresije (niska kvaliteta) od 100:1 slika ozbiljno narušiti.

Kod slika u boji JPEG je najbolji izbor, no kod grayscale slika GIF postiže bolje rezultate, budući da JPEG vrši kompresiju na bojama, a ne na podacima o osvijetljenosti. JPEG je idealan za upotrebu na Webu. Čak kod relativno visokog stupnja kompresije kvaliteta slike pada za svega 20 posto. Upravo su ovi odlični rezultati kod komprimiranja razlog popularnosti i svrsishodnosti JPEG formata.

Slika 5, izgled iste slike u JPEG i GIF formatu

9

7.6. Razlike u kvaliteti među JPEG dekoderima

Kvaliteta prikaza neke JPEG slike umnogome ovisi o aplikaciji u kojoj je otvorena. To je zato jer različite aplikacije koriste razne tehnike brze dekompresije koje se svode na zaokruživanje vrijednosti. O stupnju zaokruživanja će izravno ovisiti kvaliteta JPEG slike. Upravo zbog postojanja sve većeg broja aplikacija za prikaz slike, ponekad ista slika otvorena u dvije različite aplikacije može izgledati potpuno drugačije što se kvalitete tiče.

7.7 JPEG ili GIF

Kao što je u ovom radu već napomenuto, JPEG je pogodniji za slike većih dimenzija. Ipak, veoma je teško definirati ispod koje se veličine slike GIF nameće kao pogodnija varijanta formata za prikaz slike. Odabir ovisi i o bojama koje se koriste na slici, budući da znamo da su slike sa sličnim bojama pogodnije za GIF standard, posebice crno-bijele slike ili slike u sivim tonovima ('grayscale' slike).

7.8 Kodiranje JPEG formata

Iako smo već naveli neke značajke DCT algoritam, ovdje će biti prikazan postupak kodiranja JPEG formata po određenim slijednim točkama. Postoji nekoliko koraka koji se provode prilikom kodiranja GIF formata:

1. Razdvajanje informacija Osvijetljenost bojaOvaj korak je neovisan o standardu (RGB ili CMYK) koji koristimo.

2. Redukcija prostora bojaKod snimanja slikovne datoteke na disk pojedini koderi imaju opciju smanjenja prostora boja po horizontali i vertikali u omjeru 2:1. Ipak, ovu vrstu kompresije izvodi samo mali broj aplikacija.

3. Kompajliranje u blokovima veličine 8x8 pikselaNakon podjele cijele slike u blokove veličine 8x8 slijedi analiza već prije opisanog algoritma diskretne kosinusne transformacije (DCT). Kod izvođenja ovog procesa visoke se frekvencije brišu, dok su niže, sa značajnijim promjenama boja, zadržane.

4. Kvantizacija frekvencija bojeSada u bloku imamo 64 komponente frekvencije koje se dijele posebnim koeficijentom kvantizacije, ne bi li tako dobili vrijednost koju zaokružujemo na cijeli broj. Jasno je da se ovdje postiže najveća kompresija. Što je koeficijent kvantizacije veći, to će veći biti stupanj kompresije. Pri najmanjem koeficijentu kompresije (vrijednost 1) ipak dolazi do promjene informacije o boji, budući da DCT nikad ne generira cjelobrojne vrijednosti. Samim time, kvantizacija viših frekvencija bit će manje točna od kvantizacije nižih frekvencija. Moguće je da JPEG koder sam sebi odredi tabelu kvantizacije. Upravo su postavke ovih tabela odgovorne za različitu kvalitetu pojedenih JPEG slika otvornih o različitim aplikacijama.

5. Huffmanovo, ili aritmetičko kodiranje koeficijenataZanimljivost ove faze je da se kod nje ne pojavljuju gubici. Aritmetičkim kodiranjem postižemo 10% bolju kompresiju (tehnika tzv 'Q' kodiranja), ali je taj postupak zaštićen patentom, pa se umjesto njega primjenjuje Huffmanovo kodiranje.

10

6. Umetanje ispravnog zaglavlja i spremanje datotekeSvi promijenjeni parametri kompresije pohranjuju se zajedno sa slikom, ne bi li dekoder mogao napraviti inverzni proces kompresiji kod otvaranja slike u nekoj za to predviđenoj aplikaciji.

Slika 6, slika pohranjena u Photoshopu kao JPEG maksimalne kvalitete

8. PNG

Kratica PNG dolazi od engleskih riječi 'Portable Network Graphic', tj format prijenosne mrežne grafike. Iz naziva je jasno da je ovaj format posebno kreiran za upotrebu na Web-u, ne bi li predstavljao novi grafički format sljedeće generacije. Osnovna zamisao je bila iskoristiti i iskombinirati prednosti JPEG i GIF formata. Ipak, uz brojne prednosti, PNG je naslijedio i neke nedostatke. PNG omogućava kompresiju bez gubitaka (čemu je težio 'JPEG-LS') kod slika sa 24-bitnom bojom, tj moguće je prikazati 16 milijuna boja. Tako imamo PNG-24 koji bi trebao zamjenjivati JPEG format, ali i PNG-8 koji bi trebao istisnuti GIF format. Bitna odlika PNG je da podržava 256 nivoa transparentnosti preko 'Alfa' kanala, čime se mogu stvarati sjene koje se stapaju sa površinom. Kod PNG-8 postoji samo 1 razina transparentnosti, što je opet više od JPEG standarda koji uopće ne podržava transparentnost. Još jedna od prednosti PNG formata je da on uz sliku sprema i krivulju tzv. 'Gamma' parametra. Ovo je bitno kod rada sa više operacijskih sustava. Primjerice, Macintosh koristi različitu vrijednost parametra 'Gamma' nego što je to slučaj kod Windowsa, tako da će slike kreirane na Macintoshu izgledati tamnije na Windowsovima OS, i obrnuto.

11

Budući da PNG snima 'Gamma' parametar, format radi i njegovu prilagodbu tako da slike izgledaju identično na oba dvije vrste OS.Ipak, razlog zbog kojeg je ovaj standard osmišljen, kao standard za Web aplikacije, nikad nije zaživio u punoj veličini svoje ideje, iz prostog razloga što su PNG datoteke veće od JPEG ili GIF-a. Iako PNG ima veću kvalitetu, PNG-24 format je dvostruko veći od JPEG standarda, a PNG-8 za 20% je veći od GIF formata. Još jedna velika je mana je činjenica da PNG ne podržava animacije, kao i da ga ne podržavaju neki stariji pretraživači. Zapravo, upotreba PNG-a ima smisla samo ako trebamo koristiti razine transparentnosti kojih ima, kao što sam već napomenuo, 256. Valja reći da moderniji pretraživači ipak u sve većoj mjeri podržavaju ovaj format, iako nam se još uvijek može dogoditi da nam se na pojedinim internetskim stranicama ne prikazuju neke sličice kad koristimo neki manje eksponirani pretraživač.

8.1 Pohrana slika u PNG formatu

U najčešće korištenoj aplikaciji, tj Photosopu dovoljno je u izborniku 'File' odabati opciju 'Save for Web'. Ovisno o korištenju transparentnosti slika se sprema u PNG-24 ili PNG-8 formatu. Poznato nam je od prije da PNG-24omogućje čak 256 razina transparentnosti, dok PNG-8 kao i GIF pruža tek jednu razinu. JPEG uopće ne daje mogućnost korištenja opcije transparentnosti.

Slika 7, slika pohranjena u Photoshopu kao PNG

12

9. ZAKLJUČAK

Poznato nam je da najviše informacija čovjek prima preko svojih očiju. Uzimajući u obzir sve veću digitalizaciju svijeta oko nas, jasna je tendencija da se digitalizirane slike prikazuju što je kvalitetnije moguće. Ipak, u tom digitalnom svijetu resursi su ograničeni, pa usprkos stalnom pojeftinjenju spremnika podataka, tj eksterne memorije, ipak valja slike pohranjivati na što je manje moguće prostora. Ovaj zahtjev ima smisla dok se zna da su, unatoč pozitivnim promjenama u zadnjih nekoliko godina uvođenjem širokopojasnog interneta, brzine prijenosa podataka internetom mnogo manje nego što je brzina prijenosa unutar računala. A slike moraju biti što je moguće više mobilne i prenosive preko interneta, koji poprima sve veću i zahtjevniju ulogu u životu svakog čovjeka. Ne bi li se postigao kompromis što se kvalitete slike i veličine slike tiče, uvedeni su posebni formati koji upravo to pokušavaju postići raznim algoritmima, više ili manje uspješno, ovisno o količini boja na slici, osvijetljenosti, kontrastu boja itd.Upravo o tim karakteristikama slike ovisi koji će se format koristiti. Tako je GIF prikladan za slike koje imaju malen broj boja, JPEG dolazi do izražaja kod velikih slika s velikim brojem boja, ali s malim kontrastom između njih. PNG format je format čije vrijeme tek dolazi, i ukoliko se uspiju postići poboljšanja algoritma, posebice u vidu bolje kompresije, PNG će sasvim sigurno zamijeniti i GIF i JPEG format.

13

LITERATURA

1. Hseuh-Ming Hang, John W. Woods: Handbook of Visual Communications2. Obrada teksta i slike – Nastavni materijali prezentacija „5-Boja.ppt“– Zvonimir Sabati

Web reference1. http://www.adobe.com , učitano 25.3.2008.2. http://en.wikipedia.org/wiki/Discrete_cosine_transform , očitano 25.3.2008.3. [GIF, JPEG or PNG? Other Image Formats]

http://web-building.crispen.org/formats/other_formats.html, očitano 25.3.2008.4. [PNG vs. GIF compression] http://warp.povusers.org/grrr/PNGvsGIF/ , očitano 25.3.2008.

14