Kompresní algoritmy grafiky. Jan Janoušek F11125

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Kompresní algoritmy grafiky. Jan Janoušek F11125"

Transkript

1 Kompresní algoritmy grafiky Jan Janoušek F11125

2 K čemu je komprese dobrá? Pokud je třeba skladovat datově náročné soubory. Např. pro záznam obrazu, hudby a hlavně videa je třeba skladovat překvapivě mnoho dat. Při přenosu dat po síti. Zmenšením datové náročnosti se minimalizuje čas potřebný k přenosu.

3 Základní pojmy Data Jakékoliv fyzicky (materiálně) zaznamenané znalosti (vědomosti), poznatky, zkušenosti nebo výsledky pozorování procesů, projevů, činností a prvků reálného světa (reality). Surovina, z níž se tvoří informace. Zdroj: Informace Data která dávají smysl.

4 Základní pojmy Kompresní algoritmus Postup, který minimalizuje množství dat potřebné k popsání dané informace. Entropie Míra množství informace Všechny kompresní algoritmy využívají faktu, že data často obsahují řadu nadbytečných informací. S odstraňováním těchto redundantních informací se zvyšuje entropie dat.

5 Základní pojmy Kompresní poměr k Jedná se o poměr mezi velikostí dat po a před kompresí nebo o poměr zkomprimovaného datového toku k nezkomprimovanému. Kompresní zisk z Kompresní zisk je dán vztahem z=1-k a určuje tedy, kolik dat bylo kompresí ušetřeno. V případě, že kompresní algoritmus zvětší objem dat (kompresní poměr je větší, než jedna), je kompresní zisk záporný.

6 Základní pojmy Bezztrátový kompresní algoritmus Z komprimovaných dat lze získat původní data bez jakékoliv ztráty kvality. Obvykle méně účinná, než ztrátová komprese. Ztrátový kompresní algoritmus Z komprimovaných dat nelze zrekonstruovat původní data, protože při komprimaci dochází k určitému zkreslení. Při komprimaci grafiky se využívá znalostí psychovizuálního model.

7 Výhody/nevýhody Ztrátové Z komprimovaných dat nelze zrekonstruovat původní data Pro obrázky s vysokým počtem barev (fotky) lepší kompresní poměr Bezztrátové Nehodí se pro fotky a spol. Z komprimovaných dat lze zrekonstruovat původní data U obrázků z nízkým počtem barev obvykle lepší kompresní poměr i kvalita.

8 Bezztrátové kompresní algoritmy Slovníkové metody komprese Komprimovaná data jsou ukládána do slovníku. Při opakování dat, která jsou už ve slovníku obsažena, se místo dat samotných uvede odkaz na pozici ve slovníku Statistické metody komprese Statistické metody komprese jsou založeny na tom, že pro nejčastěji se vyskytující znaky jsou vytvářeny nejkratší odkazy. Ostatní metody komprese

9 Ostatní metody komprese RLE Vstup: wwwwwbwwwbbbbwbbbbbb Výstup: 5w1b3w4b1w6b Kompresní poměr (v tomto případě): = 0,6 Vlastnosti RLE Velmi záleží na typu obrázku Záleží i na orientaci obrázku V některých případech může být i záporný kompresní zisk

10 Slovníkové metody komprese LZ77 Podle principu je nazývána metodou posuvného okna. Pro lepší vysvětlení předpokládejme, že budou data reprezentována řetězcem. Posuvné okno (sliding window) je rozděleno na část, kde už jsou zakódovaná data, a na část, kde jsou ta nezakódovaná. Kódování začíná nastavením sliding window na řetězec, který má být zakódován, tak, že část pro již zakódovaná data je prázdná a druhá část je naplněna řetězcem (netřeba celým). Hledá se shoda co nejdelšího řetězce (počínajíce rozmezím) z nezakódované části s řetězcem v zakódované části. V případě shody je nový podřetězec zakódován uspořádanou dvojicí (p, n), kde p je pozice prvního znaku v zakódované části, a n je délka shodného podřetězce. Zdroj: Foltýnek, Tomáš a Přichystal, Jan. Komprimace a šifrování.

11 Slovníkové metody komprese LZ77 Příklad: Vstupní text: leze leze po železe Výstupní text: leze l(2,3) po že(5,4) Zdroj: Foltýnek, Tomáš a Přichystal, Jan. Komprimace a šifrování. Zdroj: Večerka, Arnošt. Komprese dat

12 Slovníkové metody komprese LZW84 Použití: Gif, tiff, zip Na 20 let byl chráněn patentem Zdroj: Foltýnek, Tomáš a Přichystal, Jan. Komprimace a šifrování.

13 Statistické metody komprese Huffmanovo kódování Konvertuje znaky vstupního souboru do bitových řetězců různé délky. Znaky, které se ve vstupním souboru vyskytují nejčastěji, jsou konvertovány do bitových řetězců s nejkratší délkou (nejfrekventovanější znak tak může být konvertován do jediného bitu), znaky, které se vyskytují velmi zřídka, jsou konvertovány do delších řetězců (mohou být i delší než 8 bitů). Nejjednodušší metoda komprese touto metodou probíhá ve dvou fázích. První projde soubor a vytvoří statistiku četností každého znaku. Ve druhé fázi se využije této statistiky pro vytvoření binárního stromu a k následné kompresi vstupních dat. Zdroj:

14 Ztrátové kompresní algoritmy Ztrátové kompresní algoritmy se používají tam, kde nevadí určité zkreslení informací (obraz, audio, video). Psychovizuálním model pro obrazová data Psychoakustický model pro zvuková data

15 Psychoakustický model Klíčové znalosti pro ztrátovou kompresi obrazu: Lidské oko je mnohem citlivější na jas barvy, než na její odstín. Lidské oko má větší citlivost na nízké frekvence, než na vysoké. Při ztrátové kompresi jsou tedy přednostně komprimovány (a tedy zkreslovány) právě tyto informace.

16 Kompresní algoritmus JPEG Pro velké obrázky z mnoha barvami se bezztrátové komprimační algoritmy nehodí. Algoritmus využívá tzv. diskrétní kosinová transformace (DCT)

17 Kompresní algoritmus JPEG Metoda je vhodná především pro kódování fotografií, u nichž sousední pixely mají sice odlišné, ale přesto blízké barvy. Snižování kvality se projevuje potlačováním rozdílů v blízkých barvách. U metody DCT je kompresní poměr řízen požadavkem na výši kvality dekomprimovaného obrazu. V praxi se ukazuje, že snížení kvality na 75 % je pro většinu uživatelů nepozorovatelné, přitom kompresní poměr v takovém případě může být až 25:1. Zdroj: Foltýnek, Tomáš a Přichystal, Jan. Komprimace a šifrování.

18 Postup kompresního algoritmu 1. Transformace barev z barevného prostoru RGB do YCBCR kvůli aplikaci komprese využívající psychovizuálního modelu (barevné složky budou ve výsledku více zkreslené, než složky jasové) 2. Podvzorkování barevných složek redukce objemu dat zprůměrováním barevných složek sousedních pixelů

19 Postup kompresního algoritmu 3. Rozdělení obrazu na čtverce Aplikace dopředné diskrétní kosinové transformace na prvky čtvercové matice vzniklé v minulém kroku

20 Postup kompresního algoritmu 5. Kvantování koeficientů matice v tomto kroku se určuje stupeň komprese obrazu) 6. Zkomprimování kvantovaných koeficientů pomocí Huffmanova kompresního algoritmu po předchozím kroku má mnoho prvků matice nulovou hodnotu

21 Transformace barev Transformace z barevného prostoru RGB do barevného prostoru YC B C R je přesně definována ve specifikaci JFIF, ve které jsou uvedeny jak rovnice pro převod z barevného prostoru RGB do YC B C R, tak rovnice pro převod inverzní.

22 Transformace barev Specifikace předpokládá, že složky RGB a YC B C R jsou reprezentovány jako celá čísla v rozsahu 0 až 255. Ačkoliv tato transformace je v principu bezztrátová, tyto samotné převody jsou do určité míry ztrátové, protože dochází k zaokrouhlování výsledků na celá čísla.

23 YC B C R Jasová složka barvy Y (luma) Na tuto složku je lidské oko nejvíce citlivé a podléhá tedy nejmenší kompresi. Y = 0,299R + 0,587G + 0,114B Barevné složky C B a C R (chroma) Barevné složky pro modrou a červenou barvu. C B = 0,1687R 0,3313G + 0,5B C R = 0,5R 0,4187G + 0,0813B Barevná složka pro zelenou se neuvádí, protože je jí možno z Y, C B a C R dopočítat.

24 Zpětný převod R = Y + 1,402 C R 128 G = Y 0,34414 C B 128 0,71414 C R 128 B = Y + 1,772 C B 128

25 Podvzorkování barevných složek Protože lidské oko je mnohem méně citlivé na barvy, než na jas, využívá se podvzorkování (nebo také redukce) barvonosných složek pro zvýšení efektivity kompresního algoritmu. Jedná se o první významněji ztrátový převod, protože informace o barvách v tomto procesu zanikají.

26 Podvzorkování barevných složek Podvzorkování funguje tak, že z hodnot barevných složek sousedních pixelů je spočítána průměrná hodnota. Jsou přípustné dvě možnosti:

27 Podvzorkování barevných složek Průměrování hodnot dvou sousedních pixelů na řádku. Úspora dat ze 6 bytů na 4, kompresní poměr tedy asi 67%. Průměrování hodnot pixelů tvořící čtverec 2 2 Úspora dat ze 12 bytů na 6, kompresní poměr tedy 50%.

28 Rozdělení obrazu na čtverce 8 8 Obrázek je rozdělen na čtvercové bloky o rozměrech 8 8 pixelů. Tohoto rozdělení lze později využít pro rychle generování náhledového obrázku.

29 Rozdělení obrazu na čtverce 8 8 Pokud není výška nebo šířka obrázku dělitelná osmi, je nutné tyto okrajové bloky vhodně doplnit do požadovaného rozměru 8 8 pixelů. Způsob doplnění je ponechán na konkrétním software, který obrázek zpracovává. Obvykle se používá zrcadlení již existujících pixelů.

30 Aplikace dopředné diskrétní kosinové transformace Nyní máme matici 8 8 pixelů, kde každý prvek této matice obsahuje informaci o jasu (složka Y) a o barvě (složky CB a CR). Od všech jednotlivých složek se odečte hodnota 128, čímž se přetransformuje jejich rozsah do intervalu -128 až 127

31 Aplikace dopředné diskrétní kosinové transformace Jednotlivé složky se budou nyní dopřednou DCT zpracovávat samostatně. DCT je nutno provést celkem třikrát: jednou pro jasovou složku Y a dvakrát pro barevné složky C B a C R. Účelem DCT je přetransformovat tuto matici do matice nové, ve které budou, z hlediska lidského vnímání, nejdůležitější prvky uvedeny v levém horním rohu a směrem k rohu levému bude jejich důležitost klesat.

32 Aplikace dopředné diskrétní kosinové transformace Transformace se pro jednotlivé prvky provádí pomocí rovnice: C i, C j N Funkce, pro které platí: C 0 = 1 a C i = C j = 1 pro i, j 0 2 Rozměr matice. V tomto případě tedy platí N = 8. f m, n Hodnota matice v bodě m, n.

33 Aplikace dopředné diskrétní kosinové transformace Výsledkem transformace je matice, která v levém horním rohu obsahuje tzv. stejnosměrný koeficient (DC), u něhož jsou hodnoty Y, C B a C R průměrné celého bloku matice.

34 Aplikace dopředné diskrétní kosinové transformace Výsledkem transformace je matice, která v levém horním rohu obsahuje tzv. stejnosměrný koeficient (DC), u něhož jsou hodnoty Y, C B a C R průměrné celého bloku matice.

35 Aplikace dopředné diskrétní kosinové transformace Ostatní koeficienty jsou tzv. střídavé (AC). Čím vyšší frekvenci tyto koeficienty mají, tím je jejich důležitost nižší a mohou se v následujícím kroku více zkomprimovat (a tedy více zkreslit jejich hodnota).

36 Kvantování koeficientů matice Až na proces podvzorkování barvonosných složek dosud algoritmus dosud neprováděl žádnou kompresi. Ta nejdůležitější část komprese kvantování koeficientů tabulky se provádí právě zde.

37 Kvantování koeficientů matice Z předchozího kroku je připravena matice, která má v určité části důležité koeficienty a v jiné méně důležité až téměř nevýznamné. Každý prvek této matice se celočíselně vydělí hodnotami z tzv. kvantizační tabulky.

38 Kvantování koeficientů matice Kvantizační tabulky obsahují nízké hodnoty u důležitých členů (nízkofrekvenčních) a vysoké hodnoty u důležitých členů (vysokofrekvenčních). Po tomto procesu tedy vzniknou u vysokofrekvenčních prvků převážně nuly. Zdroj: rogramujeme-jpegkvantizace-dct-koeficientu/

39 Kvantování koeficientů matice Výsledná kvalita závisí převážně na použité kvantizační tabulce. Proto obvykle existují pro různé stupně komprese různé tabulky. Kvantizační tabulky nejsou dány normou, a proto každý výrobce softwaru může zvolit vlastní sadu kvantizačních tabulek.

40 Kvantování koeficientů matice Často aplikace neobsahuje pro každý stupeň komprese specifickou kvantizační tabulku. Tento problém se řeší pomocí lineární interpolace ze známých příslušných hodnot ostatních kvantizačních tabulek.

41 Kvantování koeficientů matice Zdroj:

42 Zkomprimování kvantovaných koeficientů V aktuálním stavu obsahuje kvantovaný blok 8 8 pixelů mnoho pixelů v části vysokofrekvenčních členů. Tento blok nyní stačí už pouze zkomprimovat pomocí Huffmanova kompresního algoritmu.

43 Zkomprimování kvantovaných koeficientů Matice je komprimována postupně cik-cak od členu s nejnižší frekvencí (stejnosměrný člen DC) po člen s nejvyšší frekvencí. Tímto postupem Huffmanovo kódování dosáhne nejvyšší účinnosti díky opakování mnoha nul po sobě. Zdroj: ky/programujeme-jpegkvantizace-dctkoeficientu/

44 Zkomprimování kvantovaných koeficientů Tímto krokem je samotná komprimace dokončena. Nyní zbývá už jen data uložit v podobě dle specifikace, přidat hlavičku a ostatní metadata (EXIF, IPTC apod.).

45 Zdroje 1. Foltýnek, Tomáš a Přichystal, Jan. Komprimace a šifrování. *Online+ *Citace: ] 2. Večerka, Arnošt. Komprese dat. *Online *Citace: phoenix.inf.upol.cz/esf/ucebni/komprese.pd. 3. Tišnovský, Pavel. Programujeme JPEG: diskrétní kosinová transformace (DCT). Root.cz. [Online] [Citace: ] Programujeme JPEG: Kvantizace DCT koeficientů. Root.cz. *Online [Citace: ] 5. Bařina, David. Ztrátová komprese obrazu. FIT VUT Brno. *Online *Citace: ] 6. Data compression ratio. Wikipedia. [Online] [Citace: ] 7. Komprese Dat. Wikipedia. [Online] [Citace: ]

aneb jak se to tam všechno vejde?

aneb jak se to tam všechno vejde? 768 576 KOMPRIMACE aneb jak se to tam všechno vejde? Položme si hned na začátku zdánlivě nepodstatnou otázku: Kolik místa zabere dvouhodinový film na CD nebo DVD? Uvažujme následující příklad: rozlišení

Více

Maturitní téma: Počítačová grafika (rastrová a vektorová grafika, grafické programy, formáty)

Maturitní téma: Počítačová grafika (rastrová a vektorová grafika, grafické programy, formáty) Maturitní téma: Počítačová grafika (rastrová a vektorová grafika, grafické programy, formáty) Grafické editory Grafické editory jsou určeny k tvorbě a editaci grafiky neboli obrázků. 2 základní druhy grafických

Více

1. Formáty grafických dat

1. Formáty grafických dat 1. Formáty grafických dat Studijní cíl Tento blok kurzu je věnován problematice grafických formátů, kompresi grafických dat a odlišností u rastrových a vektorových souborů. Doba nutná k nastudování 2 hodiny

Více

Webové stránky. 16. Obrázky na webových stránkách, optimalizace GIF. Datum vytvoření: 12. 1. 2013. str ánk y. Vytvořil: Petr Lerch. www.isspolygr.

Webové stránky. 16. Obrázky na webových stránkách, optimalizace GIF. Datum vytvoření: 12. 1. 2013. str ánk y. Vytvořil: Petr Lerch. www.isspolygr. Webové stránky 16. Vytvořil: Petr Lerch www.isspolygr.cz Datum vytvoření: 12. 1. 2013 Webové Strana: 1/6 Škola Ročník Název projektu Číslo projektu Číslo a název šablony Autor Tématická oblast Název DUM

Více

Počítačová grafika a vizualizace volné 3D modelování. Maxon CINEMA 4D. Mgr. David Frýbert, 2012

Počítačová grafika a vizualizace volné 3D modelování. Maxon CINEMA 4D. Mgr. David Frýbert, 2012 Počítačová grafika a vizualizace volné 3D modelování Maxon CINEMA 4D Mgr. David Frýbert, 2012 Počítačová grafika a vizualizace volné 3D modelování komprese, grafické formáty Mgr. David Frýbert, 2012 Barva

Více

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Fakulta mechatroniky a mezioborových inženýrských studií Komprese měřených dat v 0.1 Liberec 2007 Viktor Bubla Obsah 1 Proč komprimace? 2 2 Filosofie základních komprimačních

Více

13 Barvy a úpravy rastrového

13 Barvy a úpravy rastrového 13 Barvy a úpravy rastrového Studijní cíl Tento blok je věnován základním metodám pro úpravu rastrového obrazu, jako je např. otočení, horizontální a vertikální překlopení. Dále budo vysvětleny různé metody

Více

KOMPRESE OBRAZŮ. Václav Hlaváč. Fakulta elektrotechnická ČVUT v Praze katedra kybernetiky, Centrum strojového vnímání. hlavac@fel.cvut.

KOMPRESE OBRAZŮ. Václav Hlaváč. Fakulta elektrotechnická ČVUT v Praze katedra kybernetiky, Centrum strojového vnímání. hlavac@fel.cvut. 1/24 KOMPRESE OBRAZŮ Václav Hlaváč Fakulta elektrotechnická ČVUT v Praze katedra kybernetiky, Centrum strojového vnímání hlavac@fel.cvut.cz http://cmp.felk.cvut.cz/ hlavac KOMPRESE OBRAZŮ, ÚVOD 2/24 Cíl:

Více

Rastrová grafika. Grafický objekt je zaznamenán jednotlivými souřadnicemi bodů v mřížce. pixel ( picture element ) s definovanou barvou

Rastrová grafika. Grafický objekt je zaznamenán jednotlivými souřadnicemi bodů v mřížce. pixel ( picture element ) s definovanou barvou Rastrová grafika Grafický objekt je zaznamenán jednotlivými souřadnicemi bodů v mřížce. pixel ( picture element ) s definovanou barvou Kvalita je určena rozlišením mřížky a barevnou hloubkou (počet bitů

Více

Inovace výuky prostřednictvím ICT v SPŠ Zlín, CZ.1.07/1.5.00/34.0333 Vzdělávání v informačních a komunikačních technologií

Inovace výuky prostřednictvím ICT v SPŠ Zlín, CZ.1.07/1.5.00/34.0333 Vzdělávání v informačních a komunikačních technologií VY_32_INOVACE_31_18 Škola Název projektu, reg. č. Vzdělávací oblast Vzdělávací obor Tematický okruh Téma Tematická oblast Název Autor Vytvořeno, pro obor, ročník Anotace Přínos/cílové kompetence Střední

Více

Rastrový obraz. Dvourozměrná matice bodů (pixelů) Bitová hloubka definuje maximální počet odstínů

Rastrový obraz. Dvourozměrná matice bodů (pixelů) Bitová hloubka definuje maximální počet odstínů RASTROVÝ OBRAZ Rastrový obraz Dvourozměrná matice bodů (pixelů) z nichž každý nabývá určitých hodnot podle typu obrazu tvoří souvisle vyplněnou oblast (rastr) Bitová hloubka definuje maximální počet odstínů

Více

Neztrátové komprimační algoritmy v počítačové grafice

Neztrátové komprimační algoritmy v počítačové grafice Neztrátové komprimační algoritmy v počítačové grafice Lossless Compression Algorithms in Computer Graphics Bc. Tomáš Vogeltanz Diplomová práce 2012 UTB ve Zlíně, Fakulta aplikované informatiky, 2012

Více

Počítačová grafika SZŠ A VOŠZ MERHAUTOVA 15, BRNO

Počítačová grafika SZŠ A VOŠZ MERHAUTOVA 15, BRNO Počítačová grafika SZŠ A VOŠZ MERHAUTOVA 15, BRNO 1 Základní dělení 3D grafika 2D grafika vektorová rastrová grafika 2/29 Vektorová grafika Jednotlivé objekty jsou tvořeny křivkami Využití: tvorba diagramů,

Více

Grafické formáty. poznámky k 5. přednášce Zpracování obrazů. Martina Mudrová 2004

Grafické formáty. poznámky k 5. přednášce Zpracování obrazů. Martina Mudrová 2004 Grafické formáty poznámky k 5. přednášce Zpracování obrazů Martina Mudrová 2004 Grafické formáty Proč je tolik formátů pro uložení obrázků? Cíl: uložení obrazových dat ve formě souboru různý charakter

Více

1. ZÁKLADNÍ POJMY POČÍTAČOVÉ GRAFIKY

1. ZÁKLADNÍ POJMY POČÍTAČOVÉ GRAFIKY 1. ZÁKLADNÍ POJMY POČÍTAČOVÉ GRAFIKY Pixel: je zkratka anglického PICture Element, tedy obrazový bod. Velikost obrázku: na monitoru v obrazových bodech - počet obrazových bodů, ze kterých je obrázek sestaven

Více

Počítačová grafika. OBSAH Grafické formy: Vektorová grafika Bitmapová (rastrová grafika) Barevné modely

Počítačová grafika. OBSAH Grafické formy: Vektorová grafika Bitmapová (rastrová grafika) Barevné modely Počítačová grafika OBSAH Grafické formy: Vektorová grafika Bitmapová (rastrová grafika) Barevné modely Vektorová grafika Vektorová grafika Příklad vektorové grafiky Zpět na Obsah Vektorová grafika Vektorový

Více

Webové stránky. 6. Grafické formáty pro web. Datum vytvoření: 11. 10. 2012. str ánk y. Vytvořil: Petr Lerch. www.isspolygr.cz

Webové stránky. 6. Grafické formáty pro web. Datum vytvoření: 11. 10. 2012. str ánk y. Vytvořil: Petr Lerch. www.isspolygr.cz Webové stránky 6. Vytvořil: Petr Lerch www.isspolygr.cz Datum vytvoření: 11. 10. 2012 Webové Strana: 1/6 Škola Ročník Název projektu Číslo projektu Číslo a název šablony Autor Tématická oblast Název DUM

Více

Název práce: Komprimace dat prezentace

Název práce: Komprimace dat prezentace Datum: 24. listopadu 2013 Projekt: Využití ICT techniky především v uměleckém vzdělávání Registrační číslo: CZ.1.07/1.5.00/34.1013 Číslo DUM: VY_32_INOVACE_593 Škola: Akademie VOŠ, Gymn. a SOŠUP Světlá

Více

Rastrové počítačové obrazy (poněkud sporně často označované jako bitmapové) jsou pravděpodobně nejběžnější variantou obrazů v počítači.

Rastrové počítačové obrazy (poněkud sporně často označované jako bitmapové) jsou pravděpodobně nejběžnější variantou obrazů v počítači. Ot 2. Rastrová počítačová grafika 1.1.1 Rastrové obrazy Rastrové počítačové obrazy (poněkud sporně často označované jako bitmapové) jsou pravděpodobně nejběžnější variantou obrazů v počítači. Rastrový

Více

Světlo, které vnímáme, představuje viditelnou část elektromagnetického spektra. V

Světlo, které vnímáme, představuje viditelnou část elektromagnetického spektra. V Kapitola 2 Barvy, barvy, barvičky 2.1 Vnímání barev Světlo, které vnímáme, představuje viditelnou část elektromagnetického spektra. V něm se vyskytují všechny známé druhy záření, např. gama záření či infračervené

Více

DATOVÉ FORMÁTY GRAFIKY, JEJICH SPECIFIKA A MOŽNOSTI VYUŽITÍ

DATOVÉ FORMÁTY GRAFIKY, JEJICH SPECIFIKA A MOŽNOSTI VYUŽITÍ DATOVÉ FORMÁTY GRAFIKY, JEJICH SPECIFIKA A MOŽNOSTI VYUŽITÍ UMT Tomáš Zajíc, David Svoboda Typy počítačové grafiky Rastrová Vektorová Rastrová grafika Pixely Rozlišení Barevná hloubka Monitor 72 PPI Tiskárna

Více

2.17 Archivace a komprimace dat

2.17 Archivace a komprimace dat Název školy Číslo projektu Autor Název šablony Název DUMu Tematická oblast Předmět Druh učebního materiálu Anotace Vybavení, pomůcky Ověřeno ve výuce dne, třída Střední průmyslová škola strojnická Vsetín

Více

EU-OPVK: VY_32_INOVACE_FIL12 Vojtěch Filip, 2014

EU-OPVK: VY_32_INOVACE_FIL12 Vojtěch Filip, 2014 Číslo projektu CZ.1.07/1.5.00/34.0036 Tématický celek Inovace výuky ICT na BPA Název projektu Inovace a individualizace výuky Název materiálu Komprese a archivace dat Číslo materiálu VY_32_INOVACE_FIL12

Více

Charakteristiky zvuk. záznamů

Charakteristiky zvuk. záznamů Charakteristiky zvuk. záznamů Your Name Jan Kvasnička Your Title 2010 Roman Brückner Your Organization (Line #1) Your Organization (Line #2) Obsah prezentace Digitalizace zvuku Audio formáty Digitální

Více

DUM: VY_32_INOVACE_594

DUM: VY_32_INOVACE_594 Datum: 24. listopadu 2013 Projekt: Využití ICT techniky především v uměleckém vzdělávání Registrační číslo: CZ.1.07/1.5.00/34.1013 Číslo DUM: VY_32_INOVACE_594 Škola: Akademie VOŠ, Gymn. a SOŠUP Světlá

Více

Reprodukce obrazových předloh

Reprodukce obrazových předloh fialar@kma.zcu.cz Podpořeno z projektu FRVŠ 584/2011 Historie Reprodukční fotografie V reprodukční fotografii se používají různé postupy pro reprodukci pérovek (pouze černá a bílá) jednoduché (viz přednáška

Více

Zvyšování kvality výuky technických oborů

Zvyšování kvality výuky technických oborů Zvyšování kvality výuky technických oborů Klíčová aktivita lll.2 Inovace a zkvalitnění výuky směřující k rozvoji odborných kompetencí žáků středních škol Pracovní list pro téma lll.2.5 Rastrová grafika

Více

Kódy pro odstranění redundance, pro zabezpečení proti chybám. Demonstrační cvičení 5 INP

Kódy pro odstranění redundance, pro zabezpečení proti chybám. Demonstrační cvičení 5 INP Kódy pro odstranění redundance, pro zabezpečení proti chybám Demonstrační cvičení 5 INP Princip kódování, pojmy Tady potřebujeme informaci zabezpečit, utajit apod. zpráva 000 111 000 0 1 0... kodér dekodér

Více

Číselné charakteristiky a jejich výpočet

Číselné charakteristiky a jejich výpočet Katedra ekonometrie, FVL, UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz charakteristiky polohy charakteristiky variability charakteristiky koncetrace charakteristiky polohy charakteristiky

Více

Velikosti papíru (mm) A1-594 841 A2-420 594 A3-297 420 A4-210 297

Velikosti papíru (mm) A1-594 841 A2-420 594 A3-297 420 A4-210 297 Komplet otázky: 1. A4, CMYK, 1200 dpi v MiB. + 2. Histogram přeexponované fotky a podexponované fotky. + 3. Histogramy udělat z těch obdélníků s různým jasem. 4. Barvy v RGB a CMYK (černá, bílá, modrá,

Více

POČÍTAČOVÁ GRAFIKA. Počítačová grafika 1

POČÍTAČOVÁ GRAFIKA. Počítačová grafika 1 Počítačová grafika 1 POČÍTAČOVÁ GRAFIKA Gymnázium Jiřího Wolkera v Prostějově Výukové materiály z matematiky pro nižší gymnázia Autoři projektu Student na prahu 21. století - využití ICT ve vyučování matematiky

Více

Základy zpracování obrazu

Základy zpracování obrazu Základy zpracování obrazu Tomáš Mikolov, FIT VUT Brno V tomto cvičení si ukážeme základní techniky používané pro digitální zpracování obrazu. Pro jednoduchost budeme pracovat s obrázky ve stupních šedi

Více

a archivační programy Jak funguje komprese binárních, textových a grafických dat. Uživatelský popis programů: WinRAR WinZIP ARJ JAR ACE

a archivační programy Jak funguje komprese binárních, textových a grafických dat. Uživatelský popis programů: WinRAR WinZIP ARJ JAR ACE D a v i d M o r k e s a archivační programy Jak funguje komprese binárních, textových a grafických dat. Uživatelský popis programů: WinRAR WinZIP ARJ JAR ACE Komprimační a archivační programy David Morkes

Více

Škola: Gymnázium, Brno, Slovanské náměstí 7 III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Název projektu: Inovace výuky na GSN

Škola: Gymnázium, Brno, Slovanské náměstí 7 III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Název projektu: Inovace výuky na GSN Škola: Gymnázium, Brno, Slovanské náměstí 7 Šablona: III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Název projektu: Inovace výuky na GSN prostřednictvím ICT Číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0940

Více

Barvy v digitální fotografii. Jaroslav Svoboda

Barvy v digitální fotografii. Jaroslav Svoboda Barvy v digitální fotografii Jaroslav Svoboda Co je fotografie? Stroj času Trošku víc fyzikálně a bez sci-fi Záznam odrazu světla v určitém časovém intervalu Můžeme zaznamenat nejen intenzitu, ale i vlnovou

Více

1. Základy teorie přenosu informací

1. Základy teorie přenosu informací 1. Základy teorie přenosu informací Úvodem citát o pojmu informace Informace je název pro obsah toho, co se vymění s vnějším světem, když se mu přizpůsobujeme a působíme na něj svým přizpůsobováním. N.

Více

Posouzení vlastností elektronických dokumentů z hlediska jejich dlouhodobého uchovávání

Posouzení vlastností elektronických dokumentů z hlediska jejich dlouhodobého uchovávání Posouzení vlastností elektronických dokumentů z hlediska jejich dlouhodobého uchovávání Ing. Ivan Zderadička, spolupracovník společnosti Central European Advisory Group S pokračujícím rozvojem informačních

Více

Vyšší odborná škola a Střední škola,varnsdorf, příspěvková organizace. Šablona 3 VY 32 INOVACE 0101 0203

Vyšší odborná škola a Střední škola,varnsdorf, příspěvková organizace. Šablona 3 VY 32 INOVACE 0101 0203 Vyšší odborná škola a Střední škola,varnsdorf, příspěvková organizace Šablona 3 VY 32 INOVACE 0101 0203 VÝUKOVÝ MATERIÁL Identifikační údaje školy Číslo projektu Název projektu Číslo a název šablony Autor

Více

Využití ICT techniky především v uměleckém vzdělávání. Akademie - VOŠ, Gymn. a SOŠUP Světlá nad Sázavou

Využití ICT techniky především v uměleckém vzdělávání. Akademie - VOŠ, Gymn. a SOŠUP Světlá nad Sázavou Datum: 1. 12. 2013 Projekt: Registrační číslo: Číslo DUM: Škola: Jméno autora: Název sady: Název práce: Předmět: Ročník: Obor: Časová dotace: Vzdělávací cíl: Pomůcky: Využití ICT techniky především v uměleckém

Více

VYTVÁŘENÍ DATABÁZÍ, VKLÁDÁNÍ ÚDAJŮ

VYTVÁŘENÍ DATABÁZÍ, VKLÁDÁNÍ ÚDAJŮ Úvod do problematiky VYTVÁŘENÍ DATABÁZÍ, VKLÁDÁNÍ ÚDAJŮ Databáze je uspořádaná množina velkého množství informací (dat). Příkladem databáze je překladový slovník, seznam PSČ nebo telefonní seznam. Databáze

Více

Title: IX 6 11:27 (1 of 6)

Title: IX 6 11:27 (1 of 6) PŘEVODNÍKY ANALOGOVÝCH A ČÍSLICOVÝCH SIGNÁLŮ Převodníky umožňující transformaci číslicově vyjádřené informace na analogové napětí a naopak zaujímají v řídícím systému klíčové postavení. Značná část měřených

Více

DTP1. (příprava textu pomocí počítače) Kapitola 3 / Obrázky a rastrování

DTP1. (příprava textu pomocí počítače) Kapitola 3 / Obrázky a rastrování DTP1 (příprava textu pomocí počítače) Kapitola 3 / Obrázky a rastrování Petr Lobaz, 28. 2. 2007 Digitální grafický výstup složen z bodů bod černá/bílá rozlišení počet bodů na palec, dpi pro text alespoň

Více

Informační a komunikační technologie. Základy informatiky. 5 vyučovacích hodin. Osobní počítače, soubory s fotografiemi

Informační a komunikační technologie. Základy informatiky. 5 vyučovacích hodin. Osobní počítače, soubory s fotografiemi Výstupový indikátor 06.43.19 Název Autor: Vzdělávací oblast: Vzdělávací obory: Ročník: Časový rozsah: Pomůcky: Projekt Integrovaný vzdělávací systém města Jáchymov - Mosty Digitální fotografie Petr Hepner,

Více

Analogově-číslicové převodníky ( A/D )

Analogově-číslicové převodníky ( A/D ) Analogově-číslicové převodníky ( A/D ) Převodníky analogového signálu v číslicový (zkráceně převodník N/ Č nebo A/D jsou povětšině založeny buď na principu transformace napětí na jinou fyzikální veličinu

Více

Rastová a vektorová grafika

Rastová a vektorová grafika Rastová a vektorová grafika Ke zlepšení vzhledu dokumentů aplikace Microsoft Word můžete použít dva základní typy grafiky: vektorovou (Nakreslený objekt: Libovolná nakreslená nebo vložená grafika, kterou

Více

Základy práce v programovém balíku Corel

Základy práce v programovém balíku Corel Základy práce v programovém balíku Corel Mgr. Tomáš Pešina Výukový text vytvořený v rámci projektu DOPLNIT První jazyková základní škola v Praze 4, Horáčkova 1100, 140 00 Praha 4 - Krč Základy počítačové

Více

Formáty uložení dat Výpočetní technika I

Formáty uložení dat Výpočetní technika I .. Výpočetní technika I Ing. Pavel Haluza ústav informatiky PEF MENDELU v Brně pavel.haluza@mendelu.cz Osnova přednášky otevřený a uzavřený formát rozpoznávání formátu asociace a konverze komprimační metody

Více

Komprimace/Dekomprimace

Komprimace/Dekomprimace Základy programování Zápočtový projekt Komprimace/Dekomprimace souborů 1 Úvod Tento dokument slouží jako uživatelská příručka a technická dokumentace k programu realizujícímu komprimaci a zpětnou dekomprimaci

Více

Inovace a zkvalitnění výuky směřující k rozvoji odborných kompetencí žáků středních škol

Inovace a zkvalitnění výuky směřující k rozvoji odborných kompetencí žáků středních škol Inovace a zkvalitnění výuky směřující k rozvoji odborných kompetencí žáků středních škol CZ.1.07/1.5.00/34.0452 Číslo projektu Číslo materiálu Název školy CZ.1.07/1.5.00/34.0452 OV_1_49_měření DVB-S2 s

Více

Základy informatiky a teorie informace

Základy informatiky a teorie informace První kapitola Základy informatiky a teorie informace Učební text Mgr. Radek Hoszowski Základy informatiky a teorie informace Jednotka informace V této kapitole se dozvíme základní informace o jednotkách

Více

INFORMAČNÍ A KOMUNIKAČNÍ TECHNOLOGIE

INFORMAČNÍ A KOMUNIKAČNÍ TECHNOLOGIE Název školy: Střední odborná škola stavební Karlovy Vary Sabinovo náměstí 16, 360 09 Karlovy Vary Autor: Ing. Hana Šmídová Název materiálu: VY_32_INOVACE_01_RAR_P1 Číslo projektu: CZ 1.07/1.5.00/34.1077

Více

Skenování. Ing. Jiří Nechvátal. Jihočeská vědecká knihovna v Českých Budějovicích. nechvatal@cbvk.cz

Skenování. Ing. Jiří Nechvátal. Jihočeská vědecká knihovna v Českých Budějovicích. nechvatal@cbvk.cz Skenování Ing. Jiří Nechvátal nechvatal@cbvk.cz Jihočeská vědecká knihovna v Českých Budějovicích Co je skener? elektronické zařízení, které umožňuje převod obrázků, textu, diapozitivu, filmového záznamu

Více

Registrační číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0553 Elektronická podpora zkvalitnění výuky CZ.1.07 Vzděláním pro konkurenceschopnost

Registrační číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0553 Elektronická podpora zkvalitnění výuky CZ.1.07 Vzděláním pro konkurenceschopnost Registrační číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0553 Elektronická podpora zkvalitnění výuky CZ.1.07 Vzděláním pro konkurenceschopnost Projekt je realizován v rámci Operačního programu Vzdělávání pro konkurence

Více

Základní pojmy. Multimédia. Multimédia a interaktivita

Základní pojmy. Multimédia. Multimédia a interaktivita Základní pojmy Multimédia Jedná se o sloučení pohyblivého obrazu, přinejmenším v televizní kvalitě, s vysokou kvalitou zvuku a počítačem, jako řídícím systémem. Jako multimediální systém se označuje souhrn

Více

Aplikovaná informatika Zajištění optimální konverze grafických informací v prostředí vybraného software ZEMÁNEK, Z. PLUSKAL, D. ŠUBRT, Z.

Aplikovaná informatika Zajištění optimální konverze grafických informací v prostředí vybraného software ZEMÁNEK, Z. PLUSKAL, D. ŠUBRT, Z. Aplikovaná informatika Zajištění optimální konverze grafických informací v prostředí vybraného software ZEMÁNEK, Z. PLUSKAL, D. ŠUBRT, Z. Operační program Vzdělávání pro konkurenceschopnost Název projektu:

Více

základem rastr pixelů s informací o jejich barvě problémy při změně velikosti (zvětšování):

základem rastr pixelů s informací o jejich barvě problémy při změně velikosti (zvětšování): Rastrové formáty základem rastr pixelů s informací o jejich barvě problémy při změně velikosti (zvětšování): lepší možnosti práce s barvou obvykle náročnější na objem dat BMP Jedná se o interní formát

Více

Elektromagnetické záření. Zdroj: http://www.fotografovani.cz/images3/rom_svetlo_1_02.gif

Elektromagnetické záření. Zdroj: http://www.fotografovani.cz/images3/rom_svetlo_1_02.gif Počítačová grafika Elektromagnetické záření Zdroj: http://www.fotografovani.cz/images3/rom_svetlo_1_02.gif Jak vidíme Naše oči vnímají elektromagnetické záření Jsou citlivé na vlnové délky 390 až 800 nm

Více

Kódování na bázi Waveletů

Kódování na bázi Waveletů MULTIMÉDIA A INFORMAČNÍ SYSTÉMY 01. Metody dekompozice v časové oblasti a parametrické (fraktálové) dekompozice obrazu. Kódování na bázi Waveletů Zakládá se na dekompozici originálního signálu na signálové

Více

Datové formáty videa a jejich využití. Pavel Čejka, Michaela Koucká

Datové formáty videa a jejich využití. Pavel Čejka, Michaela Koucká Datové formáty videa a jejich využití Pavel Čejka, Michaela Koucká Obsah > Úvod > Základní vlastnosti > Komprese > Kontejnery > Analogové video > Kodeky Úvod Video: > technologie zaznamenávající a přehrávající

Více

Barva. v počítačové grafice. Poznámky k přednášce předmětu Počítačová grafika

Barva. v počítačové grafice. Poznámky k přednášce předmětu Počítačová grafika Barva v počítačové grafice Poznámky k přednášce předmětu Počítačová grafika Martina Mudrová 2007 Barvy v počítačové grafice Co je barva? světlo = elmg. vlnění v rozsahu 4,3.10 14-7,5.10 14 Hz rentgenové

Více

Učební pomůcka pro cvičení předmětu "Multimédia" Pavel Navrátil, Aleš Kunčar

Učební pomůcka pro cvičení předmětu Multimédia Pavel Navrátil, Aleš Kunčar Učební pomůcka pro cvičení předmětu "Multimédia" Pavel Navrátil, Aleš Kunčar 2012 UTB ve Zlíně, Fakulta aplikované informatiky, 2012 2 OBSAH 1 MULTIMÉDIA... 4 1.1 HISTORIE MULTIMÉDIÍ... 4 1.2 VYUŽITÍ MULTIMÉDIÍ...

Více

OpenSSL a certifikáty

OpenSSL a certifikáty OpenSSL a certifikáty Petr Krčmář 1. června 2013 Uvedené dílo podléhá licenci Creative Commons Uved te autora 3.0 Česko. Petr Krčmář (Root.cz) OpenSSL a certifikáty 1. června 2013 1 / 20 OpenSSL: o čem

Více

Moderní technologie linek. Zvyšování přenosové kapacity Zvyšování přenosové spolehlivosti xdsl Technologie TDMA Technologie FDMA

Moderní technologie linek. Zvyšování přenosové kapacity Zvyšování přenosové spolehlivosti xdsl Technologie TDMA Technologie FDMA Moderní technologie linek Zvyšování přenosové kapacity Zvyšování přenosové spolehlivosti xdsl Technologie TDMA Technologie FDMA Zvyšování přenosové kapacity Cílem je dosáhnout maximum fyzikálních možností

Více

Samoopravné kódy. Katedra matematiky a Institut teoretické informatiky Západočeská univerzita

Samoopravné kódy. Katedra matematiky a Institut teoretické informatiky Západočeská univerzita Katedra matematiky a Institut teoretické informatiky Západočeská univerzita Seminář pro učitele středních a vysokých škol, Plzeň, 30. března 2012 jsou všude Některé oblasti využití: CD přehrávače mobilní

Více

Videosekvence. vznik, úpravy, konverze formátů, zachytávání videa...

Videosekvence. vznik, úpravy, konverze formátů, zachytávání videa... Videosekvence vznik, úpravy, konverze formátů, zachytávání videa... VIDEOSEKVENCE (VIDEO) Sekvence obrázků rychle po sobě jdoucích (např. 60 snímků za sekundu) tak, že vznikne pro diváka iluze pohybu.

Více

Integrovaný informační systém Státní pokladny (IISSP) Dokumentace API - integrační dokumentace

Integrovaný informační systém Státní pokladny (IISSP) Dokumentace API - integrační dokumentace Česká republika Vlastník: Logica Czech Republic s.r.o. Page 1 of 10 Česká republika Obsah 1. Úvod...3 2. Východiska a postupy...4 2.1 Způsob dešifrování a ověření sady přístupových údajů...4 2.2 Způsob

Více

Úvod do počítačové grafiky

Úvod do počítačové grafiky Úvod do počítačové grafiky elmag. záření s určitou vlnovou délkou dopadající na sítnici našeho oka vnímáme jako barvu v rámci viditelné části spektra je člověk schopen rozlišit přibližně 10 milionů barev

Více

VY_32_INOVACE_INF4_12. Počítačová grafika. Úvod

VY_32_INOVACE_INF4_12. Počítačová grafika. Úvod VY_32_INOVACE_INF4_12 Počítačová grafika Úvod Základní rozdělení grafických formátů Rastrová grafika (bitmapová) Vektorová grafika Základním prvkem je bod (pixel). Vhodná pro zpracování digitální fotografie.

Více

Barvy v počítačové grafice

Barvy v počítačové grafice arvy v počítačové grafice 2. přednáška předmětu Zpracování obrazů Martina Mudrová 2004 arvy v počítačové grafice Co je barva? světlo = elmg. vlnění v rozsahu 4,3.10 14-7,5.10 14 Hz rentgenové zář ení zář

Více

České vysoké učení technické v Praze Fakulta stavební Katedra mapování a kartografie DIPLOMOVÁ PRÁCE. Filip Antoš

České vysoké učení technické v Praze Fakulta stavební Katedra mapování a kartografie DIPLOMOVÁ PRÁCE. Filip Antoš České vysoké učení technické v Praze Fakulta stavební Katedra mapování a kartografie DIPLOMOVÁ PRÁCE Filip Antoš Problematika skenování historických map a jejich následné prezentace na internetu Problematics

Více

Ukládání videa. Datová média Práce se soubory Vlastnosti videa Kontejnery a komprese. Technologické trendy v AV tvorbě, Ukládání videa 2

Ukládání videa. Datová média Práce se soubory Vlastnosti videa Kontejnery a komprese. Technologické trendy v AV tvorbě, Ukládání videa 2 1 Ukládání videa Datová média Práce se soubory Vlastnosti videa Kontejnery a komprese Technologické trendy v AV tvorbě, Ukládání videa 2 Datová média Magnetická média Elektronická média Optická média Technologické

Více

Světlo. Podstata světla. Elektromagnetické záření Korpuskulární charakter. Rychlost světla. Vlnová délka. Vlnění, foton. c = 1 079 252 848,8 km/h

Světlo. Podstata světla. Elektromagnetické záření Korpuskulární charakter. Rychlost světla. Vlnová délka. Vlnění, foton. c = 1 079 252 848,8 km/h Světlo Světlo Podstata světla Elektromagnetické záření Korpuskulární charakter Vlnění, foton Rychlost světla c = 1 079 252 848,8 km/h Vlnová délka Elektromagnetické spektrum Rádiové vlny Mikrovlny Infračervené

Více

Funkce grafiky na webu. Primární grafická informace Fotografie Schémata Diagramy Loga Bannery

Funkce grafiky na webu. Primární grafická informace Fotografie Schémata Diagramy Loga Bannery Grafika pro web Funkce grafiky na webu Primární grafická informace Fotografie Schémata Diagramy Loga Bannery Funkce grafiky na webu Sekundární grafická informace Dekorace Zvýraznění Šipky Oddělovače Funkce

Více

ednáška a metody digitalizace telefonního signálu Ing. Bc. Ivan Pravda

ednáška a metody digitalizace telefonního signálu Ing. Bc. Ivan Pravda 2.předn ednáška Telefonní kanál a metody digitalizace telefonního signálu Ing. Bc. Ivan Pravda Telekomunikační signály a kanály - Při přenosu všech druhů telekomunikačních signálů je nutné řešit vztah

Více

I N V E S T I C E D O R O Z V O J E V Z D Ě L Á V Á N Í. výstup

I N V E S T I C E D O R O Z V O J E V Z D Ě L Á V Á N Í. výstup ELEKTONIKA I N V E S T I C E D O O Z V O J E V Z D Ě L Á V Á N Í 1. Usměrňování a vyhlazování střídavého a. jednocestné usměrnění Do obvodu střídavého proudu sériově připojíme diodu. Prochází jí proud

Více

STATISTICA Téma 1. Práce s datovým souborem

STATISTICA Téma 1. Práce s datovým souborem STATISTICA Téma 1. Práce s datovým souborem 1) Otevření datového souboru Program Statistika.cz otevíráme z ikony Start, nabídka Programy, podnabídka Statistika Cz 6. Ze dvou nabídnutých možností vybereme

Více

POSTUP PŘI NASTAVENÍ OVLÁDACÍHO PANELU S DOTYKOVÝM DISPLEJEM JAK PŘEJÍT DO SPRÁVCE NASTAVENÍ

POSTUP PŘI NASTAVENÍ OVLÁDACÍHO PANELU S DOTYKOVÝM DISPLEJEM JAK PŘEJÍT DO SPRÁVCE NASTAVENÍ POSTUP PŘI NASTAVENÍ OVLÁDACÍHO PANELU S DOTYKOVÝM DISPLEJEM JAK PŘEJÍT DO SPRÁVCE NASTAVENÍ Trojúhelníkové heslo: pro vstup do nastavení poklepejte na oblasti 1, 2 a 3. SPRÁVCE NASTAVENÍ (ADMINISTRATOR

Více

Algoritmy a datové struktury

Algoritmy a datové struktury Algoritmy a datové struktury Data a datové typy 1 / 28 Obsah přednášky Základní datové typy Celá čísla Reálná čísla Znaky 2 / 28 Organizace dat Výběr vhodné datvé struktry různá paměťová náročnost různá

Více

KOMPRESE DAT ARNOŠT VEČERKA KATEDRA INFORMATIKY PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA UNIVERZITA PALACKÉHO

KOMPRESE DAT ARNOŠT VEČERKA KATEDRA INFORMATIKY PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA UNIVERZITA PALACKÉHO KATEDRA INFORMATIKY PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA UNIVERZITA PALACKÉHO KOMPRESE DAT ARNOŠT VEČERKA VÝVOJ TOHOTO UČEBNÍHO TEXTU JE SPOLUFINANCOVÁN EVROPSKÝM SOCIÁLNÍM FONDEM A STÁTNÍM ROZPOČTEM ČESKÉ REPUBLIKY

Více

MULTIMEDIÁLNÍ SOUBORY

MULTIMEDIÁLNÍ SOUBORY UNIVERZITA PARDUBICE FAKULTA EKONOMICKO-SPRÁVNÍ KATEDRA SYSTÉMOVÉHO INŽENÝRSTVÍ A INFORMATIKY MULTIMEDIÁLNÍ SOUBORY BAKALÁŘSKÁ PRÁCE AUTOR PRÁCE: Radomír Labuť VEDOUCÍ PRÁCE: Ing. Renáta Bílková 2007 UNIVERSITY

Více

Gymnázium Vysoké Mýto nám. Vaňorného 163, 566 01 Vysoké Mýto

Gymnázium Vysoké Mýto nám. Vaňorného 163, 566 01 Vysoké Mýto Gymnázium Vysoké Mýto nám. Vaňorného 163, 566 01 Vysoké Mýto Registrační číslo projektu Šablona CZ.1.07/1.5.00/34.0951 III/2 INOVACE A ZKVALITNĚNÍ VÝUKY PROSTŘEDNICTVÍM ICT Autor Mgr. Petr Štorek,Ph. D.

Více

IVT. 8. ročník. listopad, prosinec 2013. Autor: Mgr. Dana Kaprálová

IVT. 8. ročník. listopad, prosinec 2013. Autor: Mgr. Dana Kaprálová IVT Počítačová grafika - úvod 8. ročník listopad, prosinec 2013 Autor: Mgr. Dana Kaprálová Zpracováno v rámci projektu Krok za krokem na ZŠ Želatovská ve 21. století registrační číslo projektu: CZ.1.07/1.4.00/21.3443

Více

9 Prostorová grafika a modelování těles

9 Prostorová grafika a modelování těles 9 Prostorová grafika a modelování těles Studijní cíl Tento blok je věnován základům 3D grafiky. Jedná se především o vysvětlení principů vytváření modelů 3D objektů, jejich reprezentace v paměti počítače.

Více

VÝUKOVÝ MATERIÁL. Bratislavská 2166, 407 47 Varnsdorf, IČO: 18383874 www.vosassvdf.cz, tel. +420412372632 Číslo projektu

VÝUKOVÝ MATERIÁL. Bratislavská 2166, 407 47 Varnsdorf, IČO: 18383874 www.vosassvdf.cz, tel. +420412372632 Číslo projektu VÝUKOVÝ MATERIÁL Identifikační údaje školy Vyšší odborná škola a Střední škola, Varnsdorf, příspěvková organizace Bratislavská 2166, 407 47 Varnsdorf, IČO: 18383874 www.vosassvdf.cz, tel. +420412372632

Více

2 Zpracování naměřených dat. 2.1 Gaussův zákon chyb. 2.2 Náhodná veličina a její rozdělení

2 Zpracování naměřených dat. 2.1 Gaussův zákon chyb. 2.2 Náhodná veličina a její rozdělení 2 Zpracování naměřených dat Důležitou součástí každé experimentální práce je statistické zpracování naměřených dat. V této krátké kapitole se budeme věnovat určení intervalů spolehlivosti získaných výsledků

Více

scale n_width width center scale left center range right center range value weight_sum left right weight value weight value weight_sum weight pixel

scale n_width width center scale left center range right center range value weight_sum left right weight value weight value weight_sum weight pixel Změna velikosti obrázku Převzorkování pomocí filtrů Ačkoliv jsou výše uvedené metody mnohdy dostačující pro běžné aplikace, občas je zapotřebí dosáhnout lepších výsledků. Pokud chceme obrázky zvětšovat

Více

Interakce s prostředím. Rozhodnutí, chování. Důsledky, hodnocení.

Interakce s prostředím. Rozhodnutí, chování. Důsledky, hodnocení. 1 T1 Úvod do studia předmětu 01 P1 Úvod do studia Základní informace o předmětu. Vztah předmětu k profilu absolventa. Informace o předmětu Informatika. Tematický plán předmětu. Koncepce předmětu. Studijní

Více

nutné zachovat schopnost reprodukovat zvukovou vlnu

nutné zachovat schopnost reprodukovat zvukovou vlnu KÓDOVÁNÍ ZVUKU Digitalizace zvuku Digitalizace nutné zachovat schopnost reprodukovat zvukovou vlnu Bitová hloubka (bit depth) ovlivňuje dynamický rozsah a šum, 16 bitů dává 65 536 stupňů hlasitosti neovlivňuje

Více

Gymnázium Vincence Makovského se sportovními třídami Nové Město na Moravě

Gymnázium Vincence Makovského se sportovními třídami Nové Město na Moravě VY_32_INOVACE_INF_BU_19 Sada: Digitální fotografie Téma: Panorama, redukce šumu, zaostření snímku, chromatická vada, vinětace Autor: Mgr. Miloš Bukáček Předmět: Informatika Ročník: 3. ročník osmiletého

Více

SOU Valašské Klobouky. VY_32_INOVACE_3_01 IKT Pc grafika základní pojmy Mgr. Radomír Soural. Zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

SOU Valašské Klobouky. VY_32_INOVACE_3_01 IKT Pc grafika základní pojmy Mgr. Radomír Soural. Zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT SOU Valašské Klobouky VY_32_INOVACE_3_01 IKT Pc grafika základní pojmy Mgr. Radomír Soural Zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Název a číslo projektu CZ.1.07/1.5.00/34.0459 Název školy SOU Valašské Klobouky,

Více

počítačová grafika Obor informatiky, který používá počítače ke zpracování informací, které následně uživatel vnímá očima.

počítačová grafika Obor informatiky, který používá počítače ke zpracování informací, které následně uživatel vnímá očima. počítačová grafika počítačová grafika Obor informatiky, který používá počítače ke zpracování informací, které následně uživatel vnímá očima. Za počítačovou grafiku můžeme považovat : - technické výkresy

Více

2.5 Nejčastěji používané formáty souborů s obrázky

2.5 Nejčastěji používané formáty souborů s obrázky 2.5 Nejčastěji používané formáty souborů s obrázky V oblasti grafických formátů je asi největší nepořádek ve formátech vůbec existuje nesčetně velké množství druhů těchto datových souborů. Skoro každý

Více

Popis programu EnicomD

Popis programu EnicomD Popis programu EnicomD Pomocí programu ENICOM D lze konfigurovat výstup RS 232 přijímačů Rx1 DIN/DATA a Rx1 DATA (přidělovat textové řetězce k jednotlivým vysílačům resp. tlačítkům a nastavovat parametry

Více

Číselné soustavy a převody mezi nimi

Číselné soustavy a převody mezi nimi Číselné soustavy a převody mezi nimi Základní požadavek na počítač je schopnost zobrazovat a pamatovat si čísla a provádět operace s těmito čísly. Čísla mohou být zobrazena v různých číselných soustavách.

Více

Kapitola 1. Signály a systémy. 1.1 Klasifikace signálů

Kapitola 1. Signály a systémy. 1.1 Klasifikace signálů Kapitola 1 Signály a systémy 1.1 Klasifikace signálů Signál představuje fyzikální vyjádření informace, obvykle ve formě okamžitých hodnot určité fyzikální veličiny, která je funkcí jedné nebo více nezávisle

Více

Barvy v počítačové grafice

Barvy v počítačové grafice Barvy v počítačové grafice KAPITOLA 4 V této kapitole: Reprezentace barev v počítači Barevné prostory Barvy na periferiích počítače Barvy a design webových stránek Počítačová grafika je velmi široký pojem

Více

Automatická segmentace slov s pomocí nástroje Affisix. Michal@Hrusecky.net, Hlavacova@ufal.mff.cuni.cz

Automatická segmentace slov s pomocí nástroje Affisix. Michal@Hrusecky.net, Hlavacova@ufal.mff.cuni.cz Automatická segmentace slov s pomocí nástroje Affisix Michal Hrušecký, Jaroslava Hlaváčová Michal@Hrusecky.net, Hlavacova@ufal.mff.cuni.cz Motivace Při zpracování přirozeného jazyka nikdy nemůžeme mít

Více

Úvodem Dříve les než stromy 3 Operace s maticemi

Úvodem Dříve les než stromy 3 Operace s maticemi Obsah 1 Úvodem 13 2 Dříve les než stromy 17 2.1 Nejednoznačnost terminologie 17 2.2 Volba metody analýzy dat 23 2.3 Přehled vybraných vícerozměrných metod 25 2.3.1 Metoda hlavních komponent 26 2.3.2 Faktorová

Více