Картинки растровые: D1 80 d0 b0 d1 81 d1 82 d1 80 d0 be d0 b2 d1 8b d0 b5 картинки, стоковые фото D1 80 d0 b0 d1 81 d1 82 d1 80 d0 be d0 b2 d1 8b d0 b5

Содержание

%d0%a0%d0%b0%d1%81%d1%82%d1%80%d0%be%d0%b2%d1%8b%d0%b5 PNG, векторы, PSD и пнг для бесплатной загрузки

  • Мемфис дизайн геометрические фигуры узоры мода 80 90 х годов

    4167*4167

  • поп арт 80 х патч стикер

    3508*2480

  • Мемфис шаблон 80 х 90 х годов стилей фона векторные иллюстрации

    4167*4167

  • 80 основных форм силуэта

    5000*5000

  • поп арт 80 х патч стикер

    3508*2480

  • green environmental protection pattern garbage can be recycled green clean

    2000*2000

  • поп арт 80 х патч стикер

    3508*2480

  • рисованной радио 80 х

    1200*1200

  • 80 е брызги краски дизайн текста

    1200*1200

  • поп арт 80 х патч стикер

    2292*2293

  • Мемфис шаблон 80 х 90 х годов на белом фоне векторная иллюстрация

    4167*4167

  • милая ретро девушка 80 х 90 х годов

    800*800

  • поп арт 80 х патч стикер

    3508*2480

  • аудиокассета изолированные вектор старая музыка ретро плеер ретро музыка аудиокассета 80 х пустой микс

    5000*5000

  • поп арт 80 х патч стикер

    3508*2480

  • поп арт 80 х патч стикер

    2292*2293

  • скейтборд в неоновых цветах 80 х

    1200*1200

  • поп арт 80 х патч стикер

    3508*2480

  • поп арт 80 х патч стикер

    3508*2480

  • be careful to slip fall warning sign carefully

    2500*2775

  • ретро стиль 80 х годов диско дизайн неон плакат

    5556*5556

  • blue series frame color can be changed text box streamer

    1024*1369

  • поп арт 80 х патч стикер

    3508*2480

  • 80 х годов ретро пиксель иллюстрация детства игровой автомат тетрис

    4724*2657

  • Ретро мода неоновый эффект 80 х тема художественное слово

    1200*1200

  • Диско вечеринка в стиле ретро 80 х art word design

    1200*1200

  • вектор скорости 80 значок

    1024*1024

  • номер 80 золотой шрифт

    1200*1200

  • поп арт 80 х патч стикер

    3508*2480

  • скидка 80 от вектор дизайн шаблона иллюстрация

    4083*4083

  • black and white train icon daquan free download can be used separately can be used as decoration free of charge

    2000*2000

  • поп арт 80 х патч стикер

    2292*2293

  • 80 летнего юбилея векторный дизайн шаблона иллюстрация

    4083*4083

  • 80 летний юбилей дизайн шаблона векторные иллюстрации

    4083*4083

  • диско дизайн в стиле ретро 80 х неон

    5556*5556

  • Модель буквы м в стиле 80 х

    1200*1200

  • 80 лет юбилей красный шар вектор шаблон дизайн иллюстрация

    4167*4167

  • скидки до 80 предписанию» векторный дизайн шаблона иллюстрация

    4083*4083

  • 80 летия золотой шар векторный дизайн шаблона иллюстрация

    4083*4083

  • в эти выходные только мега продажи баннер скидки до 80 с

    10418*10418

  • Ретро мода 80 х градиент цвета художественного слова

    1200*1200

  • Флаер музыкального мероприятия 80 х годов

    1200*1200

  • Ретро стиль 80 х годов вечеринка арт дизайн

    1200*1200

  • Мода стерео ретро эффект 80 х годов тема искусства слово

    1200*1200

  • Трехмерная ретро игра в стиле 80 х арт дизайн

    1200*1200

  • Рождество 80 х годов ретро пиксель

    9449*5315

  • Золотая мега распродажа 80 дисконтная этикетка

    1200*1200

  • скачать букву т серебро 80 ​​х

    1200*1200

  • Ретро трехмерный цветной градиент 80 х арт дизайн

    1200*1200

  • Кассета для вечеринок в стиле ретро 80 х

    1200*1200

    • Отличия растрового изображения от векторного, статьи

    Растровое или векторное? Для дизайнера ответ на вопрос о том, какое изображение использовать для той или иной задачи, очевиден. Однако с графикой работают все. И специалистам других направлений придётся труднее, если они не знают основных отличий этих двух типов цифровых изображений.

    Принцип отображения изображений

    Растровые форматы используют довольно простой принцип отображения изображений. Они состоят из небольших точек — пикселей, которые существуют независимо друг от друга. Для каждой из них записаны данные о цвете.

    Преимущество растрового формата изображений — в простоте его редактирования, использования и просмотра.

    Недостаток один: при значительном увеличении масштаба будут наблюдаться заметные потери качества. При уменьшении этого не наблюдается. Поэтому, если вы планируете распечатывать что-либо в разных масштабах, лучше создавать макет в самом крупном формате, который вы будете использовать.

    Альтернатива — векторные изображения. Они лишены недостатка растровых. То есть их можно беспрепятственно масштабировать, не переживая за потери качества.

    Всё дело в том, что векторный объект — не набор точек, а результат просчёта математической формулы с несколькими переменными. Вы, конечно, не видите её. Но, если вы измените какой-либо параметр объекта, формула будет пересчитана и объект перерисован. Это и позволяет беспрепятственно масштабировать такие изображения.

    Какие изображения использовать?

    Отдать предпочтение тому или иному типу изображений сложно. Они оба имеют право на существование и использование. Вот только задачи они решают разные.

    Растровые форматы подойдут для создания:

    • веб-графики;
    • картинок для использования на компьютере;
    • сложных макетов для распечатывания (здесь нужно следить за разрешением и плотностью пикселей, чтобы получить качественный результат).

    Вектор станет идеальным решением для макетов:

    • логотипов и фирменной символики, которые будут многократно изменяться в размерах в процессе использования;
    • буклетов и листовок;
    • рекламных баннеров, билбордов и не только.

    Вас может заинтересовать:

    Бесплатные картинки для сайта: 20+ Лучших Royalty-free сайтов

    Лучше один раз увидеть, чем сто раз услышать. Интернет-исследования говорят, что изображения на сайте увеличивают вовлечение посетителей. В результате исследований выяснилось, что страницы, на которых присутствуют картинки, нравятся пользователям на 80% больше, чем страницы без картинок.

    Чтобы привлечь внимание посетителей и эффективно передать свое сообщение, используйте изображения на своем сайте.

    В этой статье вы узнаете лучшие роялти-фри сайты, на которых вы можете найти бесплатные картинки для сайта без нарушения авторских прав. На всех сайтах картинки в высоком качестве.

    Содержание:

    Лучшие бесплатные векторные изображения для сайта

    1. Freepik
    2. PNGTree
    3. unDraw

    Лучшие бесплатные растровые изображения для сайта

    1. Pixabay
    2. Unsplash
    3. StockSnap
    4. Photo Pin
    5. Pexels
    6. StockVault
    7. Gratisography
    8. Public Domain Pictures
    9. New Old Stock
    10. Pickup Image
    11. Public Domain Archive
    12. SplitShire
    13. LibreShot
    14. Skitterphoto
    15. Picography
    16. Freeimages
    17. FreeJPG
    18. ShutterStock
    19. Depositphotos

    Изображения с лицензией на использование в поисковиках

    1. Google Картинки
    2. Flickr
    3. WikiMedia Commons

    Бонус

    1. All The Free Stock
    2. Lorem Picsum
    3. Generated Photos

    Лучшие бесплатные векторные изображения для сайта

    1.

    Freepik Фотосток векторных изображений Freepik.com

    Freepik — Лучший сайт с векторными роялти-фри изображениями, который мне удалось найти.

    На сайте большое количество векторных изображений, иллюстраций, иконок, всего, что может понадобиться при создании контента.

    Все изображения подписаны, категоризированы и имеют теги, поэтому найти нужную картинку легко. Используйте категории, теги или поиск.

    Изображения с сайта можно использовать в личных или коммерческих целях, в цифровых или печатных медиа, в видео, приложениях или играх. При использовании вы должны указать ссылку на источник. Поместите ссылку рядом с картинкой. Если это невозможно, поместите ссылку в футере сайта / блога или на специальной странице.

    Хотя Freepik специализируется на веторных картинках, вы также можете найти на сайте растровые изображения. Если не нашли, переходите в раздел растровых изображений.

    2. PNGTree

    Еще один сайт с бесплатными векторными изображениями, фонами, шаблонами итд наподобие Freepik.

    3. unDraw

    На этом сайте немного изображений, но они выполнены в одном стиле, и вы можете выбрать один цвет, который будет использоваться во всех изображениях.

    unDraw

    Лучшие бесплатные растровые изображения для сайта

    1. Pixabay

    Фотосток растровых изображений Pixabay.com

    Pixabay — популярный фотобанк бесплатных растровых изображений. Картинки отсортированы по категориям и тегам.

    На сайте есть функция расширенного поиска, которая позволяет сузить область поиска и найти нужную картинку. Одна из функций — поиск по цвету.

    2. Unsplash

    Unsplash.com

    Unsplash — Еще один известный фотобанк бесплатных картинок для коммерческого использования на сайте. Все картинки в хорошем качестве.

    Картинки отсортированы по темам, например, Природа, Животные, Текстуры и так далее.

    У сайта есть расширение для Хрома, которое показывает случайную картинку, когда вы открываете новую закладку в браузере.

    3. StockSnap

    StockSnap. io

    Красивый и простой в использовании сайт для бесплатных фотографий и изображений с лицензией CC0.

    Stocksnap.io позволяет находить изображения в категориях и тегах, или используйте функцию поиска.

    4. Photo Pin

    PhotoPin.com

    На Photo Pin вы можете найти фотографии для сайта или блога. Photo Pin использует API Flickr, чтобы найти фотографии с лицензией Creative Commons.

    Фотографии можно использовать бесплатно, но нужно оставлять ссылку на источник.

    5. Pexels

    Pexels.com

    «Бесплатные стоковые фото и видео от талантливых создателей». Довольно необычные фотографии.

    6. StockVault

    StockVault

    Еще один довольно большой фотосток с векторными и растровыми изображениями. Для поиска нужной картинки используйте категории и поиск.

    7. Gratisography

    Gratisography

    Необычные и креативные изображения.

    8. Public Domain Pictures

    Public Domain Pictures

    На этом сайте большое количество роялти-фри изображений и фотографий.

    Вы можете найти нужное изображение, используя поиск по сайту, или через категории.

    9. New Old Stock

    New Old Stock

    На этом постоянно обновляемом сайте представлены старинные фотографии, которые находятся в свободном доступе.

    10. Pickup Image

    Pickup Image

    На Pickup Image вы найдете большое количество бесплатных роялти-фри фотографий и клипартов. Все фотографии отсортированы по категориям и тегам.

    11. Public Domain Archive

    Бесплатные фотографии Public Domain Archive

    Public Domain Archive предлагает современные и винтажные роялти-фри фотографии в высоком качестве. Фотографии отсортированы по категориям или используйте функцию поиска.

    12. SplitShire

    SplitShire

    На этом сайте фотографии фотографа Дэниела Нанеску, имеющие лицензию CC0. Для поиска нужной фотографии используйте теги, или просматривайте в мозаичном виде по категориям. Новые фотографии добавляются регулярно.

    13. LibreShot

    LibreShot

    Для поиска нужной картинки используйте функцию поиска или поиск по категориям.

    14. Skitterphoto

    Skitterphoto

    Skitterphoto предлагает роялти-фри фотографии в высоком разрешении. Все фотографии имеют лицензию CC0. На сайте публикуются работы их собственных фотографов, так что вы можете найти более уникальные и менее используемые фотографии.

    15. Picography

    Picography

    Небольшой сайт с хорошими фотографиями и мокапами. Картинки отсортированы по категориям.

    16. Freeimages

    Freeimages

    На этом сайте больше 300.000 бесплатных фотографий. Кроме бесплатных картинок, есть платные.

    Используйте функцию поиска или поиск по категориям.

    FreeJPG

    На этом стоке рекламируется платный сток iStock, но вы можете здесь найти много хороших картинок в хорошем качестве.

    Shutterstock — не бесплатный сервис, но определенно достоин упоминания здесь. Их коллекция изображений, фотографий и иллюстраций просто феноменальна.

    На сайте доступны миллионы роялти-фри изображений, и новые изображения добавляются каждый день.

    Depositphotos

    Еще один большой сайт с платными картинками.

    Изображения с лицензией на использование в поисковиках

    Бесплатные картинки с лицензией на использование и изменение в Картинках Гугл

    Сделайте нужный запрос в Гугле, перейдите в Картинки, и выберите изображения с лицензией на использование и изменение.

    Хотя хороших картинок останется немного, возможно, вы найдете что-то подходящее.

    Flickr.com — Изображения для коммерческого использования и изменений

    Аналогично с Гуглом, сделайте нужный запрос, в Any license выберите Commercial use & mods allowed.

    3. WikiMedia Commons

    WikiMedia Commons — большая библиотека изображений, аудио и видео файлов, которые могут использоваться без ограничений.

    Вы можете найти нужное изображение по виду: картинка, фотография, рисунок, иллюстрация, или по типу медиа, — аудио, видео, изображение, и так далее. Также вы можете найти нужное изображение по типу лицензии.

    Многие изображения Wikimedia Commons могут использоваться без указания источника. На некоторые изображения требуется поставить ссылку на источник.

    Информация о лицензии указана под каждым изображением.

    Бонус

    1. All The Free Stock

    All The Free Stock

    Сток с нескольких стоков «все-в-одном». Бесплатные картинки, видео, звуковые эффекты, шрифты, иконки, шаблоны сайтов.

    2. Lorem Picsum

    Lorem Picsum

    Сервис рандомных изображений. Вы можете получить случайную картинку размером 200 х 300, если добавите такой код на страницу:

    https://picsum.photos/200/300

    3. Generated Photos

    Generated Photos

    Сервис генерирует изображения лиц с помощью алгоритмов искусственного интеллекта. Выберите нужные параметры и сервис выдаст лица с нужными параметрами.

    Заключение

    В Интернете существует большое количество сайтов с бесплатными изображениями, эти 20 — самые популярные.

    Чтобы избежать проблем с владельцами картинок, лучше сразу использовать картинки с лицензией на личное или коммерческое использование.

    Если вы не нашли нужную картинку на бесплатных стоках, попробуйте Shutterstock или Depositphotos.

    После того, как вы нашли нужное изображение, оптимизируйте его перед публикацией на сайте, чтобы ускорить загрузку страницы:

    Надеюсь, статья была полезна. Оставляйте комментарии.

    Что представляет собой дополнительный модуль ArcGIS Image Server?—ArcGIS Image Server

    Дополнительный модуль ArcGIS Image Server является частью ArcGIS Enterprise и обеспечивает распределенную вычислительную систему и систему хранения данных, которые позволяют выполнять аналитическую обработку и обслуживание больших коллекций изображений, данных высот, растров и других данных дистанционного зондирования.

    Дополнительный модуль ArcGIS Image Server позволяет собирать, обрабатывать, анализировать и управлять большими коллекциями перекрывающихся изображений и растровых данных в различных разрешениях с разных датчиков, источников и в разное время. Вы также можете публиковать сервисы динамических изображений, которые по запросу преобразуют исходные изображения и другие растровые данные в несколько продуктов изображений – без необходимости предварительной обработки данных или сохранения промежуточных результатов — экономя время и ресурсы компьютера. Кроме того, дополнительный модуль ArcGIS Image Server использует параллельную обработку на нескольких компьютерах и экземплярах, а также распределенное хранилище для ускорения больших задач растрового анализа.

    Дополнительный модуль ArcGIS Image Server обеспечивает четыре ключевые возможности для работы с большими объемами изображений и растров:

    • Динамические сервисы изображений обеспечивают доступ к веб-слоям изображений, которые обрабатываются автоматически, когда к данным обращаются через настольные, веб- и мобильные приложения.
    • Для создания информационных продуктов, позволяющих быстро обрабатывать и сохранять большие коллекции изображений и растровых данных, используется аналитика растра.
    • Орто картографирование позволяет получать цифровые модели местности и ортомозаики, которые являются основой для составления карт и дальнейшего анализа, с помощью обработки на стороне сервера спутниковых и аэрофотоснимков, изображений с БПЛА Эта возможность доступна из ArcGIS Pro, когда используется веб-приложение ArcGIS Ortho Maker, поставляемое с ArcGIS Enterprise, или с помощью предоставленных API.
    • Хостинг изображений позволяет пользователям в вашей организации загружать изображения в ArcGIS Enterprise и использовать их в качестве динамических слоев изображений, к которым можно обращаться с помощью самых разных приложений и которые будут использоваться для аналитики растра.

    Преимущества использования дополнительного модуля ArcGIS Image Server

    Дополнительный модуль ArcGIS Image Server позволяет эффективно и результативно использовать большие коллекции изображений и растров. Вы можете публиковать динамические сервисы изображений для доступа к информации посредством мозаики на лету и аналитической обработки. Дополнительный модуль ArcGIS Image Server также сокращает время обработки больших задач растровой аналитики, позволяя быстрее извлекать полезную информацию из растровых данных

    Воспользуйтесь следующими преимуществами дополнительного модуля ArcGIS Image Server:

    • Быстрый доступ к изображениям и растровым данным – дополнительный модуль ArcGIS Image Server помогает управлять массивами изображений, компилировать их в наборы данных мозаики и делать доступными с помощью динамических сервисов изображений. Затем вы сможете работать с сервисами изображений в ArcGIS Pro, в картографических веб-клиентах и других настольных, веб- и мобильных приложениях. Обеспечив доступ к таким образом размещенным изображениям, вы разрешите пользователям организации применять изображения и растровые данные при работе с изображениями, а также в рабочих процессах анализа и создания карт.
    • Объедините изображения из разных источников и форматов – С помощью дополнительного модуля ArcGIS Image Server вы можете объединять перекрывающиеся, изменяющиеся во времени изображения с нескольких устройств, датчиков, разрешений, диапазонов и растровых форматов – все в одном сервисе изображений. Например, вы можете соединить спутниковые снимки большой области с изображениями с дрона, полученными для небольшой области интереса, или создать одну виртуальную ЦМР по данным высот, имеющим различные разрешения, проекции и датумы. Вы также можете использовать функции ортокартографирования для запуска фотограмметрических процессов, чтобы получить такие продукты, как ЦМР и ортомозаика, непосредственно по исходным спутниковым, аэро снимкам и также снимкам с БПЛА.
    • Быстрая автоматическая обработка изображений – динамические сервисы изображений, опубликованные с помощью дополнительного модуляArcGIS Image Server, дают возможность быстро и легко получить доступ к нужным изображения. Динамические сервисы изображений быстро выполняют ортотрансформирование, создают мозаику и проецируют изображения по запросу. Это означает, что вы можете создавать несколько продуктов изображений по запросу из одного источника, и вам не нужно будет хранить и поддерживать предварительно обработанные данные. Вы можете изменять функции и параметры для изображений, которые вы хотите обработать, а результаты будут отображаться на лету по мере того, как вы будете перемещать или масштабировать изображение.
    • Сокращение времени от приобретения до начала эксплуатации – Используйте дополнительный модуль ArcGIS Image Server для добавления изображений в каталог изображений в любое время; они будут незамедлительно появляться в вашем сервисе изображений. Это устраняет задержку обработки между сбором и публикацией данных изображений, позволяя вам сделать новые изображения доступными быстрее и поддерживать ваши сервисы изображений в актуальном состоянии.
    • Ускорение анализа на больших наборах данных – Дополнительный модуль ArcGIS Image Server ускоряет задачи анализа на больших наборах данных, распределяя нагрузку обработки на ядра и компьютеры нескольких серверов. Эта эффективность обработки делает более практичным создание полезных информационных продуктов из массивных наборов данных в требовательных операционных средах. Например, ArcGIS Image Server может выполнять анализ на больших наборах данных terrain, что ранее было возможно только на супер-компьютерах.

    Ключевые возможности

    К ключевым возможностям дополнительного модуля ArcGIS Image Server относятся динамические сервисы изображений, аналитика растра и орто картографирование. Ниже следует более подробное описание этих возможностей.

    Динамические сервисы изображений

    Сервисы изображений можно настроить так, чтобы пользователи организации могли динамически изменять внешний вид и поведение слоев в этих сервисах изображений. Это позволяет пользователям более полно взаимодействовать со слоями изображений.

    Наборы данных мозаики ссылаются на данные источника и определяют обработку

    Динамические сервисы изображений работают либо из файловых, либо из многопользовательских наборов данных мозаики. Наборы данных мозаики ссылаются на изображения, хранящиеся локально или в облаке, и определяют всю обработку изображений, применяемую при обращении к данным, а также все метаданные. Эта обработка может заключаться как в простом определении каналов для извлечения или создания спектральных индексов, но также может включать такие процессы, как панхроматическое слияние и ортотрансформирование изображений на основе модели сенсора и цифровой модели поверхности. Доступен широкий диапазон функций обработки. Они могут быть расширены с помощью растровых функций Python и объединены в цепочку для выполнения широкого спектра задач обработки и анализа изображений. При работе в облачной среде можно использовать такие сервисы баз данных, как Amazon Relational Database Service (RDS) for PostgreSQL.

    Дополнительные веб-сервисы

    Эти сервисы изображений доступны так же, как сервисы изображений ArcGIS или как сервисы OGC WMS, WCS, WMTS и KML. Доступные через веб-сервисы OGC функции определяются следующими спецификациями.

    Обработка «на лету»

    Клиентские приложения могут получать доступ к изображениям, обработанным в соответствии с функциями растров, заданными в наборе данных мозаики, а также с дополнительными процессами, которые определены в упомянутых клиентских приложениях. Они могут применяться к отдельным растрам или мозаичным изображениям. Дополнительный модуль ArcGIS Image Server поддерживает все функции растров, которые доступны в ArcGIS Pro, ArcGIS Image Analyst и в дополнительном модулеArcGIS Spatial Analyst extension. Пользовательские функции растров Python, которые могут использовать массивы NumPy или продукты сторонних разработчиков, также можно задать в дополнительном модуле ArcGIS Image Server.

    Гибкие источники данных

    Сервисы изображений ссылаются на растры, заданные в наборах данных мозаики, или напрямую ссылаются на отдельный растр. Эти растры можно сохранить в хранилище, доступном для сервера, например в NAS или SAN, с помощью хранилища растровых данных или растровых прокси.

    Хранилища растровых данных представляют собой подключения к определенным файловому или облачному хранилищу с соответствующими учетными данными, чтобы сайты дополнительного модуля ArcGIS Image Server смогли читать и писать эти растры. В числе поддерживаемых хранилищ растровых данных – Amazon Simple Storage Service (S3), хранилище Microsoft Azure Blob и Alibaba Cloud Object Storage Service (OSS). Хранилища растровых данных можно настраивать, чтобы у них было локальное кеширование данных для ускорения доступа.

    Альтернативным методом подключения к нескольким системам хранения являются растровые прокси. Это небольшие файлы XML которые модуль ArcGIS Image Server распознает как локальные файлы, но растровые прокси ссылаются на облачное хранилище и обеспечивают локальное кэширование.

    Типы динамических сервисов изображений

    Существует две формы динамических сервисов изображений. Это:

    • Сервисы изображений – выделенные экземпляры, каждый из которых настраивается с помощью набора вычислительных процессов. Сервисы изображений – выделенные экземпляры используются, когда вы ожидаете, что множество пользователей получит доступ к ограниченному набору сервисов.
    • Сервисы изображений – общие экземпляры используют сервис отображения растров, который позволяет многим сервисам совместно использовать пул вычислительных процессов. Это позволяет обслуживать большое количество различных сервисов из более ограниченных ресурсов. Использование общедоступных экземпляров сервисов изображений позволяет порталу ArcGIS Enterprise содержать множество элементов слоев изображений, каждый из которых задает отдельный сервис, без использования дополнительного модуля ArcGIS Image Server, которому требуется выделять ресурсы для каждого сервиса.
    Элементы слоев изображений

    При публикации сервиса изображений на сайте дополнительного модуля ArcGIS Image Server, интегрированном с порталом, сервис изображений отображается на портале как элемент слоя изображений. Как и в случае с другими элементами портала, элементы слоя изображений могут публиковаться для групп, организацией или общего доступа для обеспечения контроля доступа. Поскольку сайт дополнительного модуля ArcGIS Image Server интегрирован с порталом, учетные данные, которые вы предоставляете при входе на портал, позволяют получить доступ к слою изображений и базовому сервису изображений.

    Вы также можете опубликовать сервис изображений на автономном сайте дополнительного модуля ArcGIS Image Server и использовать URL сервиса изображений для добавления сервиса изображений в качестве элемента на портал ArcGIS Enterprise или ArcGIS Online. Если сервис изображений защищен, необходимо выполнить дополнительные действия для доступа к сервису на вашем портале или см. раздел Подключение к защищенным сервисам для получения инструкций по подключению к этим сервисам на портале Enterprise и Веб-сервисы ArcGIS Server для получения информации о настройке защищенных сервисов для ArcGIS Online.

    Аналитика растра

    Аналитика растра представляет собой набор сервисов, доступных с помощью дополнительного модуля ArcGIS Image Server, который включает распределенную обработку и хранение для выполнения анализа изображений или сохранения нового растрового продукта. С помощью аналитики растра вы можете применять инструменты и функции обработки растров, которые доступны в ArcGIS Pro и дополнительных модулях, к крупным коллекциям растровых данных. Результаты сохраняются, публикуются и через портал совместно используются в организации в качестве слоев изображений.

    Когда дополнительный модуль ArcGIS Image Server настроен на аналитику растра, появится ряд сервисов, с которыми можно будет работать из Map Viewer Classic, ArcGIS Pro, ArcGIS API for Python или через ArcGIS REST API. Обширный набор инструментов и возможностей доступны в следующих клиентах и API:

    • В Map Viewer Classic на портале ArcGIS Enterprise представлены различные инструменты, которые организованы по функциональным категориям. В Редакторе функций растра предусмотрен веб-интерфейс с моделирующим устройством для построения и редактирования изображений, а также для рабочих процессов растрового анализа. Вы можете создавать последовательности обработки, изменять их, предварительно просматривать и сохранять результаты как новые слои изображений в больших экстентах.
    • ArcGIS Pro может использоваться в качестве клиента для аналитики растра. Любая последовательность растровых функций, заданная на портале, может быть сохранена как новый слой изображений; для этого надо задать для выходных данных вариант Веб-слой изображений.
    • REST API обеспечивает доступ к нескольким распределенным сервисам задач, которые могут быть интегрированы с приложениями. Обработка на сервере с функциями растра может выполняться через REST с использованием нескольких объектов растровых функций.

    Обратитесь к разделу Распределенная обработка с аналитикой растра для получения дополнительных сведений об аналитике растра.

    Орто картографирование

    Ортокартографирование – это набор сервисов растрового анализа, которые используются для обработки спутниковых снимков, аэрофотоснимков и снимков с беспилотных средств для создания ортомозаики и цифровых моделей рельефа. Версии инструментов ортокартографирования на сервере аналогичны тем, которые имеются в ArcGIS Pro, но они оптимизированы для обеспечения распределенной обработки и хранения, а также для поддержки рабочего процесса на основе проекта. Для доступа к этим инструментам лучше всего использовать либо ArcGIS Pro, чтобы задать применение ортокартографирования на сервере, либо веб-интерфейс ArcGIS Ortho Maker. Эти инструменты также могут быть доступны с помощью ArcGIS API for Python или ArcGIS REST API. Непосредственное использование этих инструментов позволяет интегрировать возможности орто-картографирования в настраиваемые автоматизированные рабочие процессы.

    ArcGIS Ortho Maker

    ArcGIS Ortho Maker является веб-приложением ортокартографии, которое доступно как часть ArcGIS Enterprise, когда настроена аналитика растра. Оно имеет упрощенный веб-интерфейс, позволяющий загружать изображения снимков БПЛА в дополнительный модуль ArcGIS Image Server и преобразовывать их в цифровые модели поверхности и ортомозаику. Управление обеспечивается на основе данных GPS с БПЛА или на основе опорных точек, которые могут быть взяты из базовых изображений или введены в виде таблиц опорных точек и измерений на изображениях. Полученные в результате цифровые модели высот и ортомозаика доступны в виде веб-слоев изображений. Как и при использовании общих возможностей ортокартографирования дополнительного модуля ArcGIS Image Server, ортофото также доступны в виде динамических сервисов изображений с обработкой «на лету» и позволяют работать с перекрывающимися изображениями для улучшения интерпретации изображений.

    Размещение элементов слоев

    Клиентские приложения могут загружать изображения для сохранения их в хранилище растровых данных; эти изображения станут доступны на портале в виде элементов слоев изображений. Используя пользовательский интерфейс портала, вы можете загружать коллекции изображений, соединенных в мозаику, чтобы создать отдельное изображение; они могут использоваться как отдельные слои изображений или как отдельный слой изображений, в котором используется динамическая мозаика.

    Развертывание дополнительного модуля ArcGIS Image Server

    Модуль ArcGIS Image Server может быть реализован как в локальной, так и в облачной инфраструктуре. Поддерживаются облачные инфраструктуры Amazon Web Services (AWS) и Azure, и вы можете использовать ArcGIS Enterprise Cloud Builder for Microsoft Azure или ArcGIS Enterprise Cloud Builder для Amazon Web Services, чтобы создавать сайты дополнительного модуля ArcGIS Image Server на этих облачных платформах.

    Установка происходит по той же схеме, что и у остальных ArcGIS Enterprise. Обычно сначала устанавливаются портал, хост-сайт ArcGIS Server и реляционное ArcGIS Data Store, а затем вы устанавливаете ArcGIS Server на набор серверов и назначаете сайту роль дополнительного модуля ArcGIS Image Server. Эти серверы изображений можно настроить для динамических сервисов изображений или для аналитики растра. Обычно, для каждого из них настраиваются отдельные сайты дополнительного модуля ArcGIS Image Server, так чтобы динамические сервисы изображений (выделенные и совместно используемые экземпляры) обрабатывались с одного сайта, а для растровой аналитики использовался бы отдельный сайт.

    Развертывание Аналитики растра, настроенное с Сервером изображений, который назначен ролям Размещающего сервера Аналитика растра и Изображения

    Суммарная информация

    Дополнительный модуль ArcGIS Image Server открывает возможности растрового анализа при помощи распределенной массивной обработки и анализа изображений и растров. Клиентские приложения могут создавать модели обработки растров на основе расширенного списка функций с входными данными из широкого спектра источников растровых и векторных данных . Модели обработки растров передаются в модуль ArcGIS Image Server для одновременного выполнения на нескольких компьютерах, что позволяет быстро завершить обработку. Результаты обработки изображений или анализа растров сохраняются как изображения и векторные слои, зарегистрированные на портале.

    Отзыв по этому разделу?

    О растровых изображениях для новичков | pc

    В этом документе приведено элементарное введение в принципы хранения картинок (растровые изображения, bitmap) и их отображения, как это используется в компьютерной графике (перевод [1]).

    Растр (bitmap, дословный перевод этого термина «поле бит», или «карта бит») определен как равномерный, прямоугольный набор ячеек, которые называются пикселами (pixel, переводится как «точка»). Обычно каждый пиксел хранит информацию о цвете точки, но понятие «цвет» трактуется более широко — например, цвет может быть монохромным (monochrome, т. е. только 2 цвета — черный и белый, 0 и 1), или с градациями серого (grayscale). В сущности, чтобы полностью сохранить данные картинки, нужно знать только количество точек (оно зависит от размера сторон прямоугольного поля бит N и M) и информацию содержимому каждого пикселя (его глубину цвета, colour depth). Именно в таком виде картинки хранятся в памяти компьютера, когда они выводятся на устройство отображения (экран), однако к этим двум фундаментальным параметрам также могут добавляться другие дополнительные данные.

    Обратите внимание, что карта бит bitmap всегда ориентирована горизонтально и вертикально. Пикселы считают маленькими квадратиками, хотя на практике они могут иметь другое реальное физическое соотношение сторон (aspect ratio).

    Чаще всего bitmap-ы используются для представления картинок в компьютерах. Например, картинка, показанная ниже, имеет 397 пикселя по горизонтали 294 пикселя по вертикали, и каждый пиксель содержит значение уровня серого, которое может быть для каждой точки 256 различных оттенков.

    Что такое глубина цвета (Colour depth). Каждый пиксел растра bitmap содержит определенную информацию, обычно интерпретируемую как цвет. Смысл и формат содержимого этой информации всегда одинаков для каждой отдельной точки изображения bitmap. Количество информации для каждой точки должно определяться требованиями приложения, однако имеется несколько стандартных, общепринятых форматов данных, содержащих описание каждой точки растра.

    Рассмотрим эти самые популярные форматы для передачи растровой картинки.

    Формат 1 bit (black and white). Это самый компактный из всех возможных вариантов представления графической информации для каждого пикселя. Результирующая картинка получается монохромной, или черно-белой (точка может иметь либо черный цвет, либо белый, других вариантов нет). Пикселы, бит которых равен лог. 0, считаются черными, и пикселы, бит которых равен лог. 1, считаются белыми. Обратите внимание, что хотя есть только 2 возможных состояния для каждой точки, на практике на этапе отображения обычно есть возможность привязки к этим двум состояниям двух цветов, т. е. 0 соответствует одному цвету, и 1 другому цвету.

    8 бит серого (8 bit grayscale). В этом случае каждый пиксел получает в соответствие 1 байт (8 бит) места в памяти, благодаря чему можно закодировать 28 = 256 различных состояний точки. Если эти состояния отображены на палитру уровней серого, то получится черно-белая картинка с 256 градациями яркости (greyscale image). Принято, что 0 обычно соответствует максимально черному цвету, и 255 максимально белому. Остальные уровни серого будут линейно по яркости соответствовать промежуточным уровням кодирования, т. е., к примеру, уровень 127 будет соответствовать примерно средней яркости, 50% по яркости от уровня максимума белого.

    В любом частном приложении диапазон уровней серого может быть привязан к произвольным уровням яркости или даже цвета, т. е. уровни 0-255 могут быть преобразованы некоторыми программами в уровни 0-1, но большинство программ преобразуют уровни 0-255 к уровням 0-65535 (в качестве примера см. спецификацию системы цветового кодирования Apple).

    24 bit RGB. Это следующий шаг от кодирования 8 bit grey, теперь по 8 бит выделено каждому из компонентов цвета red (красный), green (зеленый) и blue (синий). В каждой компоненте уровень 0 соответствует отсутствию этого цвета, и 255 соответствует полному насыщению цвета. Поскольку каждый компонент дает 256 различных состояний, то всего можно закодировать 224 = 28 * 28 * 28 = 256 * 256 * 256 = 16777216 возможных цветов.

    Идея цветового пространства RGB является фундаментальной концепцией компьютерной графии. В пространстве RGB любой цвет представлен точкой внутри куба с перпендикулярными осями r,g,b.

    Обратите внимание, что что уровни серого формируют прямую линию от черного до белого, составляя диагональ куба r = g = b.

    8 bit indexed colour. Индексированный цвет — более экономичный способ сохранять цветные растровые изображения без использования 3 байт на точку. Как и для формата градаций серого 8 бит, на точку здесь приходится 1 байт, но только теперь значение этого байта указывает на значение цвета в таблице RGB (см. рисунок ниже). Такая таблица называется палитрой. Поскольку значение байта указывает на цвет в палитре как индекс в таблице, то такой формат называют еще формат с индексированными цветами.

    Есть некоторое количество интересных атрибутов в такой системе с индексированными цветами. Если в картинке меньше 256 цветов, то она будет иметь такое же качество, как и 24 bit bitmap, однако будет занимать место в 3 раза меньше. Интересующие цвета и эффекты анимации могут быть достигнуты простым изменением палитры, это немедленно повлияет на внешний вид картинки.

    Обычно для уменьшения большой картинки 24 bit bitmap применяют её преобразование в формат с индексированными цветами и оптимизированной палитрой. Оптимизированная палитра позволяет лучше всего воспроизвести цвета, которые присутствуют в оригинальном растре bitmap.

    4 bit indexed colour. Принцип здесь тот же самый, что и в формате с индексированным цветом 8 бит, то только теперь точка кодируется не 8 битами, а 4-мя, т. е. для индекса в таблице используется только половина байта. Это позволяет поддерживать таблицу из 16 цветов.

    32 bit RGB. Здесь принцип хранения картинки тот же самый, что и в цветном формате 24 бита, но еще добавляется 1 байт канала альфа (alpha channel). Этот канал может быть использован для маскирования областей картинки, или для представления прозрачности.

    16 bit RGB. Здесь на каждый цвет приходится по 5 бит, и 1 бит остается на канал альфа (см. рисунок ниже).

    [Что такое разрешение картинки (Resolution)]

    Разрешение это атрибут картинки, который нужен для визуального отображения картинки или вывода на печать, поскольку у самих точек нет никакой информации о их физическом размере. Разрешение как раз дает такую привязку к физическим размерам, и обычно указывается в количестве пикселов на дюйм (dots per inch, или сокращенно DPI). На устройствах с прямоугольными пикселами разрешение может быть указано двумя числами, с указанием горизонтального и вертикального разрешения.

    Концепция разрешения не зависит от информационного содержания растра bitmap, и становится важной только при переносе растра на физические объекты (экран монитора или лист бумаги принтера). Это особенно важно, когда количество точек по горизонтали и вертикали исходного растра не соответствует количеству точек конечного устройства вывода. Качество печати будет зависеть от установленного разрешения картинки. Поскольку разрешение определяет физический размер точки, то разрешение может также использоваться для изменения размера картинки при выводе изображения.

    В качестве примера рассмотрим одну картинку bitmap размером в 200 точек по горизонтали и 100 по вертикали. Если этот растр будет напечатан с разрешением 100DPI, то он получит размер 2 дюйма по горизонтали и 1 дюйм по вертикали. Но если ту же самую картинку распечатать с разрешением 200 DPI, то она будет размером всего лишь 1 дюйм по горизонтали и полдюйма по вертикали.

    Всякий раз, когда растр bitmap отображается на мониторе компьютера, необходимо учитывать разрешение картинки. Многие мониторы могут иметь разрешение от 60DPI (низкое качество) до 120DPI (высокое качество) и более. Точно так же, как и при выводе на печать, чем выше разрешение картинки, тем она будет выглядеть меньше по размеру на экране монитора — из-за того, что размер каждого пиксела будет меньше.

    На следующем примере можно увидеть две картинки с одинаковым содержанием растра bitmap, но с разным разрешением (с разным размером точки). Картинка меньшего размера имеет разрешение 80DPI, и большая картинка имеет разрешение 30DPI. В увеличенной версии картинки отдельные пиксели намного заметнее.

    Это еще не все, что касается отображения картинки на разных устройствах вывода, поскольку у разных устройств есть разные возможности по отображению цветовой гаммы, или глубины цвета.

    [Преобразование глубины цвета]

    Часто нужно отобразить растр bitmap с одной глубиной цвета на устройстве, которое имеет другие возможности по параметру глубины цвета. Конечно, если у конечного устройства можно вывести больше цветов, чем есть на картинке bitmap, то растр может быть отображен наилучшим образом. В обратной ситуации, когда у устройства назначения глубина цвета отличается в худшую сторону (количество отображаемых цветов меньше, чем количество цветов растра), то картинку следует преобразовать во что-то, что будет лучше выглядеть на экране монитора.

    В качестве примера рассмотрим отображение картинок с градациями серого на монохромных (где есть только черный и белый цвет точки) устройствах. Это обычная ситуация для устройств на микроконтроллерах с экраном ЖКИ. Оттенки серого можно передать путем изменения количества черных и белых точек в зависимости от уровня серого. Особенно такой способ передачи градаций хорошо подходит для случая, когда у устройства вывода разрешение превышает разрешение картинки — это позволяет создать апроксимацию градаций серого каждой точки растра с помощью разного количества точек конечного устройства.

    Предположим, растр bitmap 75DPI нужно отобразить на черно-белом лазерном принтере с разрешающей способностью 300DPI. В таком случае каждую точку картинки можно представить матрицей 4×4 черных и белых точек принтера, и таким способом передать яркость точки картинки.

    Есть несколько разных техник для получения такого соответствия матриц точек яркости точки оригинальной картинки. Одна из таких техник называется дизеринг (dithering, дословный перевод «размывание»). Даже для дизеринга есть несколько возможных алгоритмов для получения матриц пикселей для разных уровней яркости. На картинке ниже показана диаграмма смены уровней яркости и (вертикальная полоса слева) и два варианта черно-белого дизеринга — скорректированного увеличения по образцу (greatly enlarged using pattern) и размытие с диффузией (diffusion dithering).

    Как уже упоминалось, есть разные техники для отображения растра большой глубины цвета с малым разрешением на устройствах с малой глубиной цвета и большим разрешением. Еще одна такая техника в полиграфии называется screening. Мы не будем подробно рассматривать здесь эту технику, скажем только, что уровни серого здесь представлены объектами разного размера, чем серее точка, тем больше размер объекта (площадь объекта на точке пропорциональна уровню серого точки). Объекты выровнены по равномерной матрице под некоторым углом к горизонтали. Наиболее часто используются объекты в виде точек, черточек и прямоугольников. Ниже показан пример техники скрининга для представления градаций серого.

    Мы рассмотрели преобразование глубины цвета только для картинок с градациями серого (greyscale). Преобразование цветных картинок с высокой глубиной цвета в малую использует тот же самый принцип, отличие только в том, что процедура конверсии накладывается на основные компоненты цвета, на каждый по отдельности. Например, для RGB делается дизеринг отдельно по каждому каналу R, G, B.

    Предположим, что у нас есть 8-битная картинка с градациями серого; какой самый простой способ сохранить её как двухцветную (монохромную, 1 бит на точку) [2]?

    1-битные изображения все еще используются в коммерческой печати. Обычный файл формата CMYK или картинка с градациями серого перед созданием плат офсетной печати преобразуются в 1-битное изображение. Картинка, печатаемая на лазерном принтере, также считается в какой-то момент растровым 1-битным изображением. Изображения на футболках или шевронах часто печатаются как 1-битные (вспомните классическое изображение профиля Эрнесто Че Гевары).

    Не существует простого метода получить монохромный растр из многоцветного. Всегда перед преобразованием необходимо сделать некоторый выбор. Рассмотрим несколько примеров.

    Исходная картинка:

    Линейное преобразование. В этом случае выбирается некий пороговый уровень яркости, выше которой точка считается белой, и ниже этой яркости точка считается черной. Ниже показан пример такого преобразования при выбранном пороге яркости 50%.

    При таком преобразовании можно регулировать порог оценки яркости:

    Дизеринг. Этот вид преобразования используется в некоторых монохромных цифровых принтерах для передачи оттенков серого.

    Разновидностью дизеринга является применение стандартных шаблонов точек для передачи уровней яркости (postscript pattern). Картинки после такое преобразования могут в некоторых случаях лучше выглядеть при отображении на цифровых мониторах.

    [Хранение растра bitmap]

    Наиболее очевидный способ сохранить растр bitmap — просто представить информацию в виде списка точек, байт за байтом, строка за строкой. Файлы, где графическая информация сохранена таким способом, часто называют RAW-файлами (raw переводится как «сырые данные»). Размер места хранения для такого файла можно вычислить по количеству точек в картинке (размерам растра bitmap N x M) и глубине цвета каждой точке в битах (B). Вот формула для вычисления размера файла:

                                   N * M * B
    размер файла (в килобайтах) = ———————————
                                   8 * 1024

    Здесь N и M это количество точек (пикселов) картинки по горизонтали и вертикали, и B это количество бит, которыми закодирован каждый пиксел. В следующей таблице показаны размеры файлов картинок bitmap, если они будут сохранены в формате RAW.

    размер картинки       глубина цвета     размер файла
        128 x 128             1 bit            2 KB
                              8 bits          16 KB
                             24 bits          48 KB
        256 x 256             1 bit            8 KB
                              8 bits          64 KB
                             24 bits         192 KB
         1K x 1K              1 bit          128 KB
                              8 bits           1 MB
                             24 bits           3 MB

    Как можно увидеть из таблицы, формат 24 бита на точку дают файлы большого размера, в этом случае применение компрессии файла становится важным. Есть множество вариантов сжатия (компрессии) изображений bitmap от очень простых до весьма сложных. Но всегда имеется два основных формата при использовании сжатия — lossless (когда файл сжимается без потерь, что дает самое лучшую передачу оригинальной картинки) и lossy (когда теряется некоторая часть графической информации). Ниже показана основная иерархия техник компрессии.

    Самый грубый способ уменьшить размер файлов — ухудшить кодирование информации цвета, это так называемая техника редукции бит (bit reduction), или квантизация (quantization). Один из примеров — преобразование растра 24 bit bitmap в 8 bit indexed bitmap с использованием дизеринга для симуляции потерянных цветов. Наиболее известен среди форматов с потерями формат JPEG, и описание его работы выходит за рамки нашего обсуждения. Его основное преимущество в том, что он может предложить намного большую степень сжатия, чем форматы сжатия без потерь. Для примера рассмотрим следующую картинку bitmap с оригинальным размером 500 x 350 пикселей и 24 битами кодирования цвета на точку. По формуле для формата RAW размер не сжатого файла получится 500 x 350 x 24 / 8 / 1024 = 513 килобайт.

    Сохранение этой же картинки в формате с градациями серого (редукцией бит) даст размер 171 килобайт (в 3 раза меньше), сохранение с сжатием RLE даст 388 килобайт (75% от оригинала), сохранение со сжатием LZW даст 188 килобайт (36% от оригинала), и сохранение в JPEG даст 30 килобайт (коэффициент сжатия 17:1).

    Ниже мы рассмотрим пример самой простой техники сжатия без потерь, которая называется кодирование длины (run length encoding, RLE). Эта техника дает хороший выигрыш на картинках, где небольшое количество цветов. Предположим, что у нас есть маленькая картинка размером 16 x 10 пикселей, с кодированием цвета 8 бит.

    Если картинка была сохранена в RAW, то для неё понадобится 16 байт на строку, всего 10 строк, т. е. 160 байт. Однако, как можно увидеть, первые две строки содержат точки одного и того же уровня, так что более эффективно сохранить количество точек и их уровень, чем сохранять уровень каждой точки по отдельности. Таким образом, на каждую строку вместо 16 байт можно оставить только 2 байта.

    В формате raw первые 3 строки будут выглядеть так:

    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 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0

    С использованием сжатия RLE данные этих трех строк будут закодированы так:

    16 0
    16 0
    2 0 12 1 2 0

    Конечно, актуальная реализация RLE содержит более сложный алгоритм, однако основной принцип кодирования при сжатии именно такой. Чтобы с помощью RLE получить большую степень сжатия, нужно чтобы на картинке повторялось большое количество одинаковых соседних точек, что будет вряд ли полезно для сохранения высококачественных фотографий с глубиной цвета 24 бита.

    [Форматы файлов растровых изображений]

    Следующий список дает краткое описание некоторых форматов, широко применяющихся для сохранения bitmap.

    Используется на платформах: главным образом поддерживается на Mac/DOS-WINDOWS/Unix.

    Владелец: Aldus

    Примечания: TIFF является интернациональным стандартом для сохранения картинок и обмена ими между приложениями и аппаратными платформами. Поддержка этого формата почти всегда есть на многих приложениях, которые позволяют манипулировать растровыми изображениями. Формат состоит из элементов, называемых тэгами, что определено в стандарте. За каждым тегом следует другой тэг, получается зависящая от содержания тэгов структура данных. Поддерживаются большинство вариантов глубины цвета и методов компрессии.

    Используется на платформах: изначально на DOS-WINDOWS.

    Владелец: ZSoft Corp

    Примечания: самый старый и наиболее широко используемый формат на компьютерах с DOS. Может поддерживать индексированный цвет 24 бита. Кодируется только по принципу RLE.

    Используется на платформах: наиболее часто поддерживается на Mac/DOS-WINDOWS/Unix.

    Владелец: CompuServe

    Примечания: GIF также является очень популярным форматом. Чаще всего он используется на билбоардах и в Интернет. Кодирование ограничено 8 бит на точку с применением индексации цветов (палитра), для компрессии используется LZW. Может содержать в себе несколько изображений и текстовые оверлеи, поддерживается прозрачность, и также может содержать в себе несколько картинок, что позволяет делать анимацию изображений.

    Используется на платформах: исключительно Mac.

    Владелец: Apple

    Примечания: PICT используется только на компьютерах Macintosh. Реализация PICT на Macintosh работает на уровне операционной системы, и поддерживается всеми приложениями Macintosh. Этот формат отвечает за обмен изображениями на Macintosh и используется в операциях cut/copy/paste. Поддерживаются большинство пространств цвета и методов сжатия, включая JPEG.

    Используется на платформах: наиболее часто поддерживается на Mac/DOS-WINDOWS/Unix.

    Владелец: владельца нет, формат свободен от патентов

    Примечания: очень полезный формат, который получает все больше поддержки в сети WWW. Поддерживается глубина цвета до 48 бит, передача уровней серого до 16 бит. Применяется много схем компрессии, включая даже определенные пользователем.

    Используется на платформах: все платформы

    Владелец: владельца нет

    Примечания: это самый простой метод для сохранения картинок из всех, просто сохранение «сырых» (raw) байтов. Часто используется в фотокамерах для записи изображений. Например, один байт на точку для greyscale или 3 байта на точку для цветов RGB. Не существует единого стандарта на заголовок файлов RAW, это может определять сам производитель фотографического оборудования.

    Используется на платформах: все платформы, изначально на UNIX

    Владелец: владельца нет

    Примечания: это несколько больше, чем простой raw формат, имеются некоторые согласованные части заголовка. Обычно используется для картинок 8 бит greyscale или цветных 24 bit RGB.

    Используется на платформах: главным образом исключительно на DOS/Atari

    Владелец: Digital Research

    Примечания: поддерживается операционной системой GEM.

    Используется на платформах: главным образом исключительно Amiga

    Владелец: Electronic Arts

    Примечания: поддерживается 4-битная таблица цветов и 24-битные цвета.

    Используется на платформах: смешанная поддержка на Mac/DOS-WINDOWS/UNIX

    Владелец: TrueVision Inc

    Примечания: изначально разработана для плат захвата изображений VISTA. Несколько больше, чем простой RAW-формат, есть заголовок с дополнительной информацией.

    Используется на платформах: главным образом DOS-Windows

    Владелец: MicroSoft

    Примечания: формат MicroSoft Windows, раньше использовался в основном только на ней, но потом благодаря своей простоте обрел популярность. Несжатые варианты особенно удобно использовать на маломощных встраиваемых системах. Поддерживаются глубина цвета от greyscale 1, 2, 4, 8 бита на точку до 32 битных цветных изображений.

    Используется на платформах: Primarily Sun

    Владелец: Sum MicroSystems

    Примечания: Only supported by Sun. Use RLE and either 8 bit greyscale or 24/32 bit colour.

    Используется на платформах: в основном платформа X system

    Владелец: MIT X Corp

    Примечания: специально для программной реализации отображения растровых картинок в оконной системе X windows, используется для курсоров и иконок.

    Используется на платформах: в основном платформа X system

    Владелец: MIT X Corp

    Примечания: формат сохранения экрана в X windows. Поддерживается глубина цвета от монохрома до 24 бит на точку с прямым кодированием цветов.

    [Ссылки]

    1. A Beginners Guide to Bitmaps site:paulbourke.net, written by Paul Bourke.
    2. Saving an 8-bit grayscale image as a 2-bit image site:graphicdesign.stackexchange.com.

    Microsoft Word — Регистрация растрового изображения в MapInfo-my.doc

    %PDF-1.6 % 150 0 obj >/OCGs[214 0 R]>>/Pages 149 0 R/Type/Catalog>> endobj 213 0 obj >stream application/pdf

  • Борис Кузнецов
  • Microsoft Word — Регистрация растрового изображения в MapInfo-my. doc
    • 2014-12-23T08:02:03ZWord2015-01-28T11:48:44+04:002015-01-28T11:48:44+04:00Mac OS X 10.7.5 Quartz PDFContextuuid:e6ec1ed1-e0bc-4b45-ad37-b677eb09662duuid:bd745e51-6534-584e-959b-3507d71d63f3 endstream endobj 149 0 obj > endobj 3 0 obj > endobj 48 0 obj > endobj 94 0 obj > endobj 131 0 obj > endobj 130 0 obj > endobj 139 0 obj > endobj 140 0 obj >stream xZioD>bhx6/B[DH ^YZ Dgql^qӗF߳=3q^+^Zֶ15殷oG?yF7tޜmM_Z+w=75agwaD߽W| d-7NL\k6G,ahG4Q^6uǵe’/eT}_wf

    c[30E3H[0 ?99M6I^0’7Ϙ0;˭\?绯N&x^͐ihݺ~m­0~ff L]Q\

    Форматы графических файлов: векторные и растровые

    Форматы графических файлов

    Чем отличаются векторные и растровые изображения друг от друга? Этот вопрос мы детально разберем в представленной статье. Из текста вы узнаете о специфике популярных графических форматов и после сможете сохранять обработанные картинки в наилучшем качестве на ПК.

    Особенно важно разобраться с данным вопросом тем, кому не понаслышке известно, что скрывается под словосочетанием «редактор фотографий». Ведь именно при работе с такими программами пользователи чаще всего сталкиваются с различными форматами графических файлов для сохранения изображений.

    Основные форматы графических файлов

    Растровая графика

    Растровая файлы — это графика, состоящая из сетки пикселей, которая образует картинку. Главным достоинством таких форматов является простота восприятия, недостатком — ухудшение качества даже при небольших изменениях, связанных с поворотами, масштабированием, наклонами и т.д. Рассмотрим самые распространенные форматы растровых графических файлов, которые активно используются на сегодняшний день.


    • JPEG характерен небольшой объем и хорошее качество. Но оба названных параметра тесно переплетаются: чем выше степень сжатия, тем хуже качество и наоборот. Поэтому в этом формате не рекомендуется сохранять файлы, где важна точность: текст, чертежи и т.п., так как при любом изменении размера картинки пострадает её качество. Также файлы JPEG не могут быть анимированными и иметь «прозрачные» пиксели. Однако, всё это не мешает формату оставаться самым распространенными на просторах всемирной паутины.

    • TIFF придется кстати, если необходимо сохранить изображение без потери качества в высоком разрешении и c большой глубиной цвета. Основной минус — размер конечных файлов, который обычно больше, чем объем аналогичного изображения, сохраненного в JPEG. Объект TIFF может состоять из нескольких слоев, объединяя в одном файле сразу серию изображений, поэтому он особенно распространен в полиграфиях.

    • GIF-изображения часто используют веб-мастера при изготовлении дизайна сайтов. Например, при создании кнопок, где нужно сделать изображения с закругленными краями и сохранить при этом «прозрачный» фон для того, чтобы картинка гармонично смотрелась в совокупности с остальными элементами страницы. Изображения данного формата получили распространением и в чатах, соцсетях, форумах, так как поддерживают анимацию.

    • PNG — формат, который можно назвать своеобразной «смесью» GIF и JPEG. Как и JPEG не поддерживает анимацию. PNG — это исключительно статистические изображения, в то же время способные сжиматься без значимых потерь в качестве, что разительно отличает их от JPEG. Как и GIF поддерживает «прозрачность». Но есть и явное отличие от «прозрачности», свойственной GIF-изображениям: цвета постепенно меняются от непрозрачного к прозрачному, благодаря этому на краях отсутствует резкость, которая наблюдается у GIF.

    Для того, чтобы в нужный момент использовать преимущества каждого из этих форматов обычно применяют специальные конвертеры фотографий.

    Векторная графика

    Векторные рисунки состоят из отдельных объектов — линий, эллипсов, многоугольников и т.д. У таких изображений легко менять размер — их качество при этом не пострадает, а объем конечных файлов невелик. Практически все векторные форматы изначально разрабатывались под конкретные программы, поэтому открыть и отредактировать их с помощью иного софта бывает проблематично, а порой и вовсе невозможно.

    Самые распространенные векторные форматы графических файлов на сегодняшний день — PDF, AI, CDR, SWF и другие. Формат PDF, например, в основном используют для того, чтобы зафиксировать документ в определенном виде. А в CDR часто сохраняют логотипы различных организаций, а также рекламные макеты и визитки, планы, чертежи.

    Отличие векторной графики от растровой

    Как изменить формат фотографии?

    Вам потребуется простой редактор «Домашняя Фотостудия» Загрузите желаемую графику в программу, отредактируйте её, а после щелкните по кнопке «Сохранить» и выберите тот формат, который удобен именно вам! Также вы можете изменить формат за пару секунд через главное меню программы «Файл» — «Быстрый экспорт», таким образом вы за считанные минуты сможете разрешить вопрос о том, как изменить формат фотографии.

    Что такое растровые данные?—Справка | ArcGIS for Desktop

    В своей простейшей форме растр состоит из матрицы ячеек (или пикселей), организованных в строки и столбцы (или сетку), где каждая ячейка содержит значение, представляющее информацию, например температуру. Растры — это цифровые аэрофотоснимки, изображения со спутников, цифровые изображения или даже отсканированные карты.

    Данные, хранящиеся в растровом формате, представляют явления реального мира:

    • Тематические данные (также известные как дискретные) представляют такие объекты, как данные о землепользовании или почвах.
    • Непрерывные данные представляют такие явления, как температура, высота или спектральные данные, такие как спутниковые изображения и аэрофотоснимки.
    • Изображения включают отсканированные карты или чертежи и фотографии зданий.

    Тематические и непрерывные растры могут отображаться как слои данных вместе с другими географическими данными на вашей карте, но часто используются в качестве исходных данных для пространственного анализа с помощью дополнительного модуля ArcGIS Spatial Analyst. Растры изображений часто используются в качестве атрибутов в таблицах — они могут отображаться вместе с вашими географическими данными и использоваться для передачи дополнительной информации об объектах карты.

    Узнайте больше о тематических и непрерывных данных

    Хотя структура растровых данных проста, они исключительно полезны для широкого круга приложений. В ГИС растровые данные используются в четырех основных категориях:

    • Растры в качестве базовых карт

      Обычно растровые данные в ГИС используются в качестве фонового изображения для других векторных слоев. Например, ортофотографии, отображаемые под другими слоями, дают пользователю карты уверенность в том, что слои карты выровнены в пространстве и представляют реальные объекты, а также дополнительную информацию.Тремя основными источниками растровых базовых карт являются ортофотоснимки с аэрофотоснимков, спутниковые снимки и отсканированные карты. Ниже показан растр, используемый в качестве базовой карты для дорожных данных.

    • Растры в качестве карт поверхности

      Растры хорошо подходят для представления данных, которые постоянно меняются по ландшафту (поверхности). Они обеспечивают эффективный метод сохранения непрерывности в виде поверхности. Они также обеспечивают регулярное представление поверхностей. Значения высоты, измеренные от поверхности земли, являются наиболее распространенным применением карт поверхности, но другие значения, такие как осадки, температура, концентрация и плотность населения, также могут определять поверхности, которые можно анализировать в пространстве.В растре ниже отображается высота: зеленым цветом показаны более низкие отметки, а красными, розовыми и белыми ячейками — более высокие отметки.

    • Растры как тематические карты

      Растры, представляющие тематические данные, могут быть получены путем анализа других данных. Распространенным приложением для анализа является классификация спутникового изображения по категориям земного покрова. По сути, это действие группирует значения мультиспектральных данных в классы (например, тип растительности) и присваивает категориальное значение. Тематические карты также могут быть получены в результате операций геообработки, объединяющих данные из различных источников, таких как векторные, растровые данные и данные рельефа.Например, вы можете обрабатывать данные с помощью модели геообработки, чтобы создать набор растровых данных, отображающий пригодность для конкретной деятельности. Ниже приведен пример классифицированного набора растровых данных, показывающий землепользование.

    • Растры как атрибуты объекта

      Растры, используемые в качестве атрибутов объекта, могут быть цифровыми фотографиями, отсканированными документами или отсканированными рисунками, относящимися к географическому объекту или местоположению. Слой участка может иметь отсканированные юридические документы, идентифицирующие последнюю транзакцию для этого участка, или слой, представляющий входы в пещеры, может иметь изображения фактических входов в пещеры, связанные с точечными объектами.Ниже приведено цифровое изображение большого старого дерева, которое можно использовать в качестве атрибута ландшафтного слоя, который может поддерживаться городом.

    Зачем хранить данные в виде растра?

    Иногда у вас нет возможности хранить данные в виде растра; например, изображения доступны только в виде растра. Однако существует множество других пространственных объектов (таких как точки) и измерений (таких как осадки), которые могут храниться как растровые или векторные данные.

    Хранение данных в виде растра имеет следующие преимущества:

    • Простая структура данных — матрица ячеек со значениями, представляющими координаты и иногда связанные с таблицей атрибутов
    • Мощный формат для расширенного пространственного и статистического анализа
    • Возможность представления непрерывных поверхностей и выполнения анализа поверхности
    • Возможность унифицированного хранения точек, линий, полигонов и поверхностей
    • Возможность быстрого наложения сложных наборов данных растр, который может убедить вас использовать вариант векторного хранения.Например:

      Узнайте больше о представлении объектов в наборе растровых данных

      Общие характеристики растровых данных

      В наборах растровых данных каждая ячейка (которая также называется пикселем) имеет значение. Значения ячеек представляют явления, отображаемые набором растровых данных, такие как категория, величина, высота или спектральное значение. Категорией может быть класс землепользования, такой как пастбища, леса или дороги. Величина может представлять гравитацию, шумовое загрязнение или процент осадков.Высота (расстояние) может представлять собой возвышение поверхности над средним уровнем моря, которое можно использовать для получения свойств уклона, экспозиций и водосборных бассейнов. Спектральные значения используются в спутниковых снимках и аэрофотосъемке для представления коэффициента отражения света и цвета.

      Значения ячеек могут быть как положительными, так и отрицательными, целыми или с плавающей запятой. Целочисленные значения лучше всего использовать для представления категориальных (дискретных) данных, а значения с плавающей запятой — для представления непрерывных поверхностей. Дополнительные сведения о дискретных и непрерывных данных см. в разделе Дискретные и непрерывные данные. Ячейки также могут иметь значение NoData, обозначающее отсутствие данных. Для получения информации о NoData см. NoData в наборах растровых данных.

      Растры хранятся в виде упорядоченного списка значений ячеек, например, 80, 74, 62, 45, 45, 34 и т. д.

      Область (или поверхность), представляемая каждой ячейкой, имеет одинаковую ширину и высоту и составляет равную часть всей поверхности, представляемой растром. Например, растр, представляющий рельеф (то есть цифровая модель рельефа), может охватывать площадь в 100 квадратных километров.Если бы в этом растре было 100 ячеек, каждая ячейка представляла бы 1 квадратный километр одинаковой ширины и высоты (то есть 1 км x 1 км).

      Размер ячеек может быть настолько большим или маленьким, насколько это необходимо для представления поверхности, передаваемой набором растровых данных, и объектов на поверхности, таких как квадратный километр, квадратный фут или даже квадратный сантиметр. Размер ячейки определяет, насколько грубыми или мелкими будут отображаться узоры или объекты в растре. Чем меньше размер ячейки, тем ровнее или детальнее будет растр.Однако чем больше количество ячеек, тем больше времени потребуется на их обработку, и это увеличит потребность в пространстве для хранения. Если размер ячейки слишком велик, информация может быть потеряна или тонкие закономерности могут быть скрыты. Например, если размер ячейки больше ширины дороги, дорога может отсутствовать в наборе растровых данных. На диаграмме ниже вы можете увидеть, как этот простой полигональный объект будет представлен набором растровых данных с различными размерами ячеек.

      Местоположение каждой ячейки определяется строкой или столбцом, в котором она расположена в растровой матрице.По сути, матрица представлена ​​декартовой системой координат, в которой строки матрицы параллельны оси x, а столбцы — оси y декартовой плоскости. Значения строки и столбца начинаются с 0. В приведенном ниже примере, если растр находится в системе координат универсальной поперечной проекции Меркатора (UTM) и имеет размер ячейки 100, местоположение ячейки 5,1 будет 300 500 на восток, 5 900 600 на север. .

      Узнайте о преобразовании набора растровых данных

      Часто вам нужно указать экстент растра.Экстент определяется верхней, нижней, левой и правой координатами прямоугольной области, покрываемой растром, как показано ниже.

      Похожие темы

      Отзыв по этой теме?

      файлов растровых изображений : TechWeb : Бостонский университет

      Файл растрового изображения представляет собой прямоугольный массив регулярно выбираемых значений, известных как пиксели. С каждым пикселем (элементом изображения) связано одно или несколько чисел, определяющих цвет, в котором пиксель должен отображаться.

      В простейшем представлении изображения каждый пиксель определяется тремя 8-битными (всего 24 бита) значениями цвета (в диапазоне от 0 до 255), определяющими количество красного, зеленого и синего соответственно в каждом пикселе. В правильных пропорциях красный, зеленый и синий можно комбинировать, чтобы получить черный, белый, 254 оттенка серого и огромное количество цветов (всего 16 777 216 цветов). Ниже приведено очень простое определение изображения (изображение 3×3 в формате ascii PPM — сверху слева, черный, средне-красный, полностью красный, средне-серый, средне-зеленый, полностью зеленый, белый, средне-синий, полностью синий).Он также отображается в виде увеличенного изображения (в формате GIF, поскольку показанный формат PPM не может отображаться большинством веб-браузеров), где каждый пиксель воспроизводится как сплошной цветной квадрат 50 × 50.

       Р3
3 3
255
0 0 0 128 0 0 255 0 0
128 128 128 0 128 0 0 255 0
255 255 255 0 0 128 0 0 255

      Однако это очень простой способ представления изображения, занимающий очень много места на диске. Поэтому большинство форматов изображений сжимаются для уменьшения размера изображения.Кроме того, некоторые форматы изображений допускают гораздо меньший диапазон цветов (например, GIF — это 8-битный формат, который позволяет использовать только 256 различных цветов в любом изображении). Форматы изображений, такие как GIF, также, как правило, не определяют цвета напрямую, как показано выше. Вместо этого каждый пиксель представлен одним числом (для 8-битных изображений значение от 0 до 255), которое является индексом в таблице поиска цветов . Таким образом, для представления каждого пикселя требуется всего 8 бит (1/3 пространства).Затем таблица поиска цветов задает цвета в полном 24-битном представлении истинного цвета, но она настолько мала по сравнению с изображением нормального размера, что занимает незначительное место. Для сравнения 24-битного и 8-битного цвета просмотрите следующую страницу (в 24-битном формате PNG и 8-битном формате GIF соответственно)

      В следующем списке указаны форматы файлов изображений и размеры одного изображения в различных форматах для целей сравнения — все эти изображения имеют разрешение 800×600.Для просмотра первых трех из этих примеров вам, вероятно, потребуется использовать внешнее приложение для просмотра изображений — веб-браузеры могут отображать только ограниченное количество форматов, обычно включая JPEG, GIF и PNG. Пример изображения был сгенерирован Эриком Бриссоном из группы научных вычислений и визуализации Бостонского университета для доктора Брюса Богосяна из Бостонского университета для проекта «Моделирование двумерной дрейфовой турбулентности частицами в ячейках в плазменной колонне с чистыми электронами».

       ИМЯ ФАЙЛА КОЛ-ВО БАЙТОВ КОЛ-ВО БИТ НА ПИКСЕЛЬ СЖАТИЕ РАСТР ИЛИ ВЕКТОР
образец.ppm 6336015 24 НЕТ РАСТР
sample.ps 2926048 СПЕЦИАЛЬНЫЙ/24 СПЕЦИАЛЬНЫЙ ВЕКТОР
sample.rgb 1440512 24 РАСТР БЕЗ ПОТЕРЬ
sample.png 140557 24 РАСТР БЕЗ ПОТЕРЬ
sample.gif 61346 8 РАСТР БЕЗ ПОТЕРЬ
sample.jpg 59575 24 РАСТР С ПОТЕРЯМИ

      Все вышеперечисленные файлы в основном представляют собой одно и то же изображение, но есть существенные различия.Файл GIF имеет только 8-битный цвет и поэтому в основном имеет худшее качество, чем другие изображения (конечно, он также меньше и на 8-битном цветном мониторе будет так же хорош, как 24-битное цветное изображение). Файл PPM несжатый и, следовательно, очень большой и имеет качество, абсолютно эквивалентное изображению PNG, которое составляет менее сороковой его размера . Файл PostScript (.ps) необычен тем, что это вовсе не растровое изображение, а векторное изображение (см. обсуждение файлов PostScript).Наконец, изображение JPEG (.jpg) является наименьшим изображением и представляет собой полноцветное 24-битное изображение, но оно сжато с использованием схемы сжатия с потерями . Это означает, что, в отличие от файлов PPM, RGB и PNG, которые полностью эквивалентны, файл JPEG не является таковым. Если вы конвертируете изображение из RGB в JPEG и обратно в RGB, вы потеряете некоторый уровень качества при переходе в JPEG и никогда не сможете вернуть его обратно . Размер потерь зависит от выбранного вами уровня сжатия изображения и от характера сжимаемого изображения.

      Существует много других различий между форматами файлов, но большинство из них не важны для обычного пользователя.

      Почему существует так много разных форматов файлов изображений?

      Причин тому много, но главные из них — деньги и практичность. Некоторые разработчики форматов файлов (такие как CompuServe с GIF) пытаются поддерживать определенный уровень контроля над своими форматами. Другие пользователи и разработчики, конечно же, не хотят этому подчиняться и поэтому разрабатывают свои форматы.Кроме того, между форматами существует реальных различий (см. таблицу выше), и некоторые форматы действительно лучше подходят для определенных приложений. Например, если файл должен быть высокого качества, но очень маленьким, подойдет JPEG. Для максимального качества лучше всего подходит формат TIFF. Для максимальной совместимости форматы GIF и TIFF являются хорошим выбором, поскольку они очень широко используются. Для Интернета единственными вариантами, как правило, являются JPEG, GIF и PNG. Для печати PostScript является четким стандартом, и часто вы должны преобразовать файл в PostScript перед его печатью (или программное обеспечение для печати сделает это за вас).Список форматов и конкретных преимуществ можно продолжать бесконечно, поэтому используйте тот формат, который лучше всего подходит для вашего индивидуального приложения.

      Разрешение изображения —

      точек на дюйм

      Растровые изображения имеют определенный размер, например 800×600 для образца изображения выше, что означает, что изображение имеет ширину 800 пикселей и высоту 600 пикселей. Этот размер влияет как на размер файла изображения, так и на то, как изображение выглядит на экране или при печати. Что касается размера файла, помните, что обычно удваивая размер изображения (например, беря изображение 100×100 и превращая его в изображение 200×200), фактически увеличивает площадь экрана и размер файла на четыре раза. раз .

      Какое разрешение следует использовать, во многом зависит от вашего приложения. Если вы показываете изображение в Интернете, многие окна веб-браузеров будут иметь ширину всего 1000 пикселей или меньше, поэтому отображение изображений большего размера, как правило, не будет для вас выгодным. Аналогичные цифры верны для таких приложений, как PowerPoint, хотя он может использовать весь экран, поэтому, в зависимости от разрешения вашего монитора, ширина до 2000 пикселей может быть полезна, если вы хотите получить изображение самого высокого качества. С другой стороны, если вы распечатываете изображение, чтобы заполнить область размером 8 x 6 дюймов, используя принтер с разрешением 600 DPI (точек на дюйм) (что является обычным разрешением принтера), изображение будет выглядеть лучше, если оно имеет разрешение 4800 × 3600. — если он меньше, его нужно увеличить.

      Итак, какой формат следует использовать?

      JPEG — формат JPEG был разработан как формат с высокой степенью сжатия (и с потерями), оптимизированный для фотографий. Формат поддерживает 24 битные изображения и хотя данные отбрасываются , это сделано таким образом, что они не будут видны большинству людей.Этот формат чрезвычайно популярен в Интернете и в любой ситуации, когда размер файла имеет большое значение (например, при хранении большого количества изображений на карте памяти цифровой камеры). Однако этого следует избегать в любой ситуации, когда требуется изображение самого высокого качества, например, в графике печатных изданий. Кроме того, если вы работаете с изображением, чтобы каким-либо образом манипулировать им (например, с Photoshop ), вы должны работать с ним в формате без потерь (например, TIFF или, в Photoshop, PSD), а затем только когда вы закончите, сохраните файл как JPEG .

      PNG — этот формат является третьим наиболее часто просматриваемым форматом в Интернете и поддерживается большинством современных веб-браузеров. Он поддерживает полное сжатие без потерь 24-битного цвета и является предпочтительным форматом для веб-изображений, которые должны быть самого высокого качества. Качество сжатия файлов PNG также превосходно, так как в целом используется более эффективный алгоритм, чем в других форматах, таких как GIF или TIFF.

      GIF . Формат GIF также очень популярен для графики в Интернете, но поддерживает только 8-битный цвет, поэтому его следует избегать в большинстве приложений.Как правило, есть только две ситуации, когда мы рекомендуем использовать формат GIF. Во-первых, если ваше изображение имеет 256 или меньше цветов и вам нужна максимальная веб-совместимость. Второй предназначен для анимированных последовательностей изображений в Интернете, где формат Animated GIF является стандартом для пользователей, которые не хотят или не могут использовать такие приложения, как Adobe Flash.

      TIFF, RGB, PPM — все эти форматы высокого качества с 24-битным цветом широко распространены. Большинство веб-браузеров не смогут просматривать эти изображения, кроме как через внешнее приложение, но для не-веб-приложений все эти форматы весьма полезны.

      PSD — этот формат является внутренним форматом, используемым популярной программой редактирования изображений Adobe Photoshop. Он хранит больше, чем просто изображение, например информацию о слоях, текст и т. д. Используйте этот формат при работе в Photoshop, но когда вы закончите, если вы хотите поделиться изображением с людьми, которые, как вы не знаете, имеют Photoshop, сохраните его в другом формате. , например TIFF, PNG или JPEG.

      RAW — Это на самом деле не единый формат, а скорее набор внутренних (и каждый разный) форматов, используемых некоторыми цифровыми камерами.Хотя некоторые приложения могут считывать некоторые форматы RAW, не рекомендуется сохранять изображения в этом формате после их извлечения из камеры. Преобразуйте их в более общий формат, такой как PNG или JPEG, для сохранения на долгий срок.

      Два типа цифровых изображений: векторные и растровые

      Все файлы цифровых изображений относятся к одной из двух категорий: векторные и растровые. Каждый формат имеет свои преимущества и недостатки в различных ситуациях, поэтому знание свойств каждого из них может помочь определить, какой формат лучше всего подходит для любого проекта.

      Вектор

      Векторные файлы наиболее полезны, когда графику необходимо обрабатывать при изменении размера, поскольку они сохраняют четкие детали при масштабировании до любого размера. Векторный формат — отличный выбор для цифровых иллюстраций, таких как логотипы.

      Векторный файл можно преобразовать в растровый файл, но он безвозвратно потеряет преимущества векторного формата.

      Распространенные расширения векторных файлов: SVG, EPS и EMF

      • SVG — веб-векторный формат
      • EPS — векторный формат на основе Adobe
      • EMF — векторный формат на основе Microsoft Office

      Растр

      Растровые изображения лучше всего подходят для сложных изображений, таких как фотографии, и, скорее всего, будут широко совместимыми форматами файлов (например, JPG).Однако растровые изображения теряют детали и становятся все более размытыми при увеличении.

      Хотя векторное изображение можно сохранить как растровое, невозможно преобразовать растровое изображение в векторное. Растровые файлы, сохраненные в векторных форматах, по-прежнему будут растровыми файлами. Большинство изображений в Интернете представляют собой растровые файлы.

      Распространенные расширения растровых файлов: JPG, PNG и TIFF

      • JPG — сжатый растровый формат, часто используемый для фотографий
        • Лучше всего подходит для использования в Интернете
        • Небольшой размер файла
        • Универсальный – совместим с большинством программ
        • Большинство изображений на веб-сайтах со стоковыми фотографиями будут загружены в виде файлов JPG
      • PNG — растровый формат, подходящий для иллюстраций или значков.
        • поддерживает прозрачность, в отличие от JPG
        • Лучше всего подходит для использования в Интернете
        • Небольшой размер файла
      • TIFF — растровый формат, который лучше всего подходит для печати с высоким разрешением.
        • Отлично подходит для профессиональной печати, особенно когда важно сохранить четкие детали изображения
        • Большой размер файла

      Вектор против растра — основы типов файлов

      Вы когда-нибудь задумывались о разнице между типами файлов и изображениями?
      Большинство владельцев цифровых камер, графические дизайнеры и графические дизайнеры используют два типа файлов компьютерных изображений: растровые изображения и векторные изображения. Несмотря на то, что они могут показаться похожими, они во многом отличаются.

      Растровые изображения или файлы также называются растровыми изображениями. Это естественно отсканированные изображения, фотографии и изображения, созданные с помощью программного обеспечения, такого как Photoshop. Эти растровые файлы или изображения создаются с использованием цветных пикселей.
      Пиксели — это еще раз маленькие цветные квадраты, которые вместе образуют цифровое изображение, очень похожее на то, как плитки складываются вместе для создания мозаики. Следовательно, растровые изображения и файлы создаются из тысяч крошечных точек, известных как пиксели.

      Когда вы создаете или редактируете изображение с пикселями, это позволяет увеличить детализацию изображения. Поскольку каждая точка может быть разного цвета, это также позволяет изменять цвет любого типа.

      Растровые файлы лучше всего подходят для воспроизведения насыщенных полноцветных изображений, например, фотографий. Но и у растровых изображений есть свои недостатки. Все нули и единицы, которые используются для создания каждого пикселя, в конечном итоге приводят к большому размеру файла. Это приводит к тому, что редактирование происходит намного медленнее.
      Кроме того, растровые файлы плохо изменяются в размере.Когда вы пытаетесь изменить размер растрового изображения, кажется, что пиксели становятся больше, а изображения кажутся искаженными и коренастыми.
      Фоторедакторы, такие как Adobe Photoshop, используют растровые изображения, чтобы обеспечить точное редактирование и полную свободу во внешнем виде изображения.

      Векторные файлы создают изображения совершенно другим способом. Он не создает изображения попиксельно. В то время как в растровой программе квадрат создается из тысяч пикселей, в векторной программе квадрат создается только из четырех точек, по одной в каждом углу.Эти векторные точки позволяют вашему компьютеру играть в игру «соедини точки»!

      Каждая точка вектора содержит математическую информацию, которая эффективно указывает компьютеру, как соединить каждую точку прямыми или кривыми линиями, а также каким цветом заполнить замкнутые фигуры.

      Когда изображение наконец будет напечатано, точки вектора станут невидимыми. Поскольку компьютеру необходимо хранить в памяти всего четыре точки, редактирование также упрощается.
      При изменении размера векторного изображения никакие детали не теряются.Векторные точки расплываются, и компьютеру нужно просто перерисовать все изображение.

      Используя программное обеспечение для рисования, такое как Adobe Illustrator, вы можете раскрашивать или перекрашивать векторное изображение.

      Векторные файлы также имеют небольшие ограничения. В основном векторные изображения заполнены сплошным цветом или градиентами, но они не отображают глубину цвета растрового изображения. Программное обеспечение для рисования, такое как Adobe Illustrator и Macromedia Freehand, использует векторный режим рисования, который обеспечивает масштабируемость и чистоту.Визитные карточки, брошюры и бланки чаще всего разрабатываются с использованием одновременно векторных и растровых форматов файлов.

      Добавил:

      Модели растровых данных

      4.1 Модели растровых данных

      Цель обучения

      1. Целью этого раздела является понимание того, как модели растровых данных реализуются в приложениях ГИС.

      Модель растровых данных широко используется в приложениях, выходящих далеко за рамки географических информационных систем (ГИС).Скорее всего, вы уже хорошо знакомы с этой моделью данных, если у вас есть опыт работы с цифровыми фотографиями. Повсеместно распространенные форматы файлов JPEG, BMP и TIFF (среди прочих) основаны на модели растровых данных (см. главу 5 «Управление геопространственными данными», раздел 5.3 «Форматы файлов»). Найдите минутку, чтобы просмотреть свое любимое цифровое изображение. Если вы сильно увеличите изображение, вы заметите, что оно состоит из массива крошечных квадратных пикселей (или элементов изображения). Каждый из этих пикселей уникального цвета, если рассматривать их как единое целое, объединяется, образуя связное изображение (рис. 4.1 «Цифровое изображение с увеличенной вставкой, показывающей пикселизацию растрового изображения»).

      Рисунок 4.1 Цифровое изображение с увеличенной вставкой, показывающей пикселизацию растрового изображения

      Кроме того, все жидкокристаллические (ЖК) компьютерные мониторы основаны на растровой технологии, поскольку они состоят из заданного количества строк и столбцов пикселей. Примечательно, что эта технология появилась почти на столетие раньше, чем компьютеры и цифровые камеры. Художник-неоимпрессионист Жорж Сёра в 1880-х годах разработал технику живописи, известную как «пуантилизм», которая также основана на накоплении маленьких монохромных «точек» чернил, которые объединяются, чтобы сформировать более крупное изображение (рис. 4.2 «Пуантилистская работа»). Если вы так же щедры, как автор, вы действительно можете думать о созданных вами наборах растровых данных как о возвышенных произведениях искусства.

      Рисунок 4.2 Пуантилистская работа

      Модель растровых данных состоит из строк и столбцов пикселей одинакового размера, соединенных между собой, чтобы сформировать плоскую поверхность. Эти пиксели используются в качестве строительных блоков для создания точек, линий, областей, сетей и поверхностей (глава 2 «Анатомия карты», рисунок 2.6 «Процесс наложения карты» иллюстрирует, как земельный участок может быть преобразован в растровое представление).Хотя пиксели могут быть треугольниками, шестиугольниками или даже восьмиугольниками, квадратные пиксели представляют собой простейшую геометрическую форму, с которой можно работать. Соответственно, подавляющее большинство доступных растровых данных ГИС построены на квадратных пикселях (Рисунок 4.3 «Общая растровая графика, используемая в приложениях ГИС: аэрофотоснимок (слева) и ЦМР Геологической службы США (справа)»). Эти квадраты обычно преобразуются в прямоугольники различных размеров, если модель данных преобразуется из одной проекции в другую (например, из координат State Plane в координаты UTM [Universal Transverse Mercator]).

      Рисунок 4.3 Распространенная растровая графика, используемая в ГИС-приложениях: аэрофотосъемка (слева) и ЦМР Геологической службы США (справа)

      Источник: Данные Геологической службы США, Центр наблюдения и науки о земных ресурсах (EROS), Су-Фолс, Южная Дакота.

      Из-за зависимости от однородной последовательности квадратных пикселей модель растровых данных называется системой на основе сетки. Как правило, каждому языковому стандарту сетки назначается одно значение данных.Каждая ячейка растра содержит одно значение, которое представляет собой характеристику пространственного явления в месте, обозначенном его строкой и столбцом. Тип данных для этого значения ячейки может быть либо целым числом, либо числом с плавающей запятой (глава 5 «Управление геопространственными данными», раздел 5.1 «Сбор географических данных»). В качестве альтернативы растровая графика может ссылаться на систему управления базой данных, в которой открытые таблицы атрибутов могут использоваться для связывания нескольких значений данных с каждым пикселем. Развитие компьютерных технологий сделало эту вторую методологию все более осуществимой, поскольку большие наборы данных больше не ограничиваются проблемами хранения данных на компьютере, как это было раньше.

      Растровая модель будет усреднять все значения в данном пикселе, чтобы получить одно значение. Следовательно, чем больше площадь, охватываемая пикселем, тем менее точны связанные значения данных. Площадь, покрываемая каждым пикселем, определяет пространственное разрешение. Наименьшее расстояние между двумя соседними объектами, которое можно обнаружить на изображении. растровой модели, из которой он получен. В частности, разрешение определяется путем измерения одной стороны квадратного пикселя. Говорят, что растровая модель с пикселями, представляющими 10 м на 10 м (или 100 квадратных метров) в реальном мире, имеет пространственное разрешение 10 м; можно сказать, что растровая модель с пикселями размером 1 км на 1 км (1 квадратный километр) в реальном мире имеет пространственное разрешение 1 км; и так далее.

      Необходимо соблюдать осторожность при определении разрешения растра, поскольку использование слишком большого разрешения в пикселях приведет к потере информации, тогда как использование слишком высокого разрешения в пикселях приведет к значительному увеличению размера файла и требований к компьютерной обработке во время отображения и/или анализа. . Эффективное разрешение в пикселях будет учитывать как масштаб карты, так и минимальную единицу отображения других данных ГИС. В случае растровой графики с грубым пространственным разрешением значения данных, связанные с конкретными местоположениями, не обязательно явно указаны в модели растровых данных.Например, если бы расположение телефонных столбов было нанесено на грубую растровую графику, было бы ясно, что вся ячейка не будет заполнена столбом. Скорее предполагается, что полюс расположен где-то внутри этой ячейки (обычно в центре).

      Изображения, использующие растровую модель данных, должны обладать несколькими свойствами. Во-первых, каждый пиксель должен содержать хотя бы одно значение, даже если это значение данных равно нулю. Кроме того, если данные для данного пикселя отсутствуют, этой ячейке сетки должен быть назначен заполнитель значения данных.Часто произвольное, легко идентифицируемое значение (например, -9999) присваивается пикселям, для которых нет значения данных. Во-вторых, ячейка может содержать любой буквенно-цифровой индекс, представляющий атрибут. В случае наборов количественных данных присвоение атрибутов довольно просто. Например, если растровое изображение обозначает высоту, значения данных для каждого пикселя будут некоторым указанием высоты, обычно в футах или метрах. В случае качественных наборов данных значения данных представляют собой индексы, которые обязательно относятся к некоторому заранее определенному правилу трансляции.В случае растровой графики землепользования/почвенного покрова может применяться следующее правило: 1 = пастбища, 2 = сельскохозяйственные угодья, 3 = нарушенные и т. д. (Рисунок 4.4 «Растровое изображение землепользования/почвенного покрова»). «). Третье свойство модели растровых данных заключается в том, что точки и линии «перемещаются» в центр ячейки. Как и следовало ожидать, если растровое изображение с разрешением 1 км содержит реку или ручей, местоположение фактического водного пути в пределах пикселя «река» будет неясным. Поэтому существует общее предположение, что все нульмерные (точечные) и одномерные (линейные) признаки будут располагаться ближе к центру ячейки.Как следствие, минимальная ширина любого линейного объекта обязательно должна составлять одну ячейку, независимо от фактической ширины объекта. Если это не так, функция не будет представлена ​​на изображении и, следовательно, будет считаться отсутствующей.

      Рисунок 4.4 Растровое изображение землепользования/почвенного покрова

      Источник: Данные Геологической службы США, Центр наблюдения и науки о земных ресурсах (EROS), Су-Фолс, Южная Дакота.

      Существует несколько методов кодирования растровых данных с нуля.Три из этих моделей следующие:

      1. Поячеечное растровое кодированиеМинимально интенсивный метод кодирования растрового изображения путем создания уникальных записей для каждого значения ячейки по строке и столбцу. Этот метод также называют «исчерпывающим перечислением». Этот минимально интенсивный метод кодирует растр, создавая записи для каждого значения ячейки по строке и столбцу (Рисунок 4.5 «Поячеечное кодирование растровых данных»). Этот метод можно рассматривать как большую электронную таблицу, в которой каждая ячейка электронной таблицы представляет пиксель растрового изображения.Этот метод также называют «исчерпывающим перечислением».
      2. Кодирование растра по длине циклаМетод кодирования растровых изображений путем использования серий пикселей с одинаковыми значениями. Этот метод кодирует значения ячеек в сериях пикселей с одинаковыми значениями и может привести к сильно сжатому файлу изображения (Рисунок 4.6 «Кодирование растровых данных по длине серии»). «). Метод последовательного кодирования полезен в ситуациях, когда большие группы соседних пикселей имеют схожие значения (например, дискретные наборы данных, такие как землепользование/земной покров или пригодность среды обитания), и менее полезен, когда значения соседних пикселей сильно различаются (например,г. , непрерывные наборы данных, такие как высота над уровнем моря или температура поверхности моря).
      3. Кодирование растра в виде дерева квадрантовМетод, используемый для кодирования растровых изображений путем разделения растра на иерархию квадрантов, которые подразделяются на основе пикселей с одинаковыми значениями. Этот метод делит растр на иерархию квадрантов, которые подразделяются на основе пикселей с одинаковыми значениями (рис. 4.7 «Квадратное дерево кодирования растровых данных»). Разделение растра останавливается, когда квадрант полностью состоит из ячеек с одинаковым значением.Квадрант, который нельзя разделить, называется «листовым узлом».

      Рисунок 4.5 Поэлементное кодирование растровых данных

      Рисунок 4.6 Кодирование растровых данных по длине серии

      Рисунок 4.7 Кодирование растровых данных в виде дерева квадрантов

      Преимущества/недостатки растровой модели

      Использование модели растровых данных дает много преимуществ. Во-первых, технология, необходимая для создания растровой графики, недорога и широко распространена.Почти каждый в настоящее время владеет каким-либо генератором растровых изображений, а именно цифровой камерой, и сегодня продается мало сотовых телефонов, которые не включают такие функции. Точно так же множество спутников постоянно передают самую последнюю растровую графику в научные учреждения по всему миру (глава 5 «Управление геопространственными данными», раздел 5.3 «Форматы файлов»). Эти графические изображения часто размещаются в Интернете для частного и/или публичного использования, иногда бесплатно для пользователя.

      Дополнительными преимуществами растровой графики является относительная простота базовой структуры данных.Каждое местоположение сетки, представленное в растровом изображении, соотносится с одним значением (или серией значений, если включены таблицы атрибутов). Эта простая структура данных также может помочь объяснить, почему сравнительно легко выполнять анализ наложения растровых данных (дополнительную информацию об анализе наложения см. в главе 7 «Геопространственный анализ I: векторные операции», раздел 7.1 «Анализ одного слоя»). Эта простота также позволяет легко интерпретировать и поддерживать графику по сравнению с ее векторным аналогом.

      Несмотря на преимущества, использование растровой модели данных также имеет ряд недостатков. Первый недостаток заключается в том, что растровые файлы обычно очень большие. В частности, в случае растровых изображений, созданных с помощью методологии кодирования ячеек, огромное количество значений, хранящихся для данного набора данных, приводит к потенциально огромным файлам. Любой растровый файл, покрывающий большую площадь и имеющий довольно тонкое разрешение пикселей, быстро достигает размера сотен мегабайт и более.Эти большие файлы только увеличиваются по мере того, как количество и качество наборов растровых данных продолжает идти в ногу с количеством и качеством компьютерных ресурсов и устройств сбора растровых данных (например, цифровых камер, спутников).

      Второй недостаток растровой модели заключается в том, что выходные изображения менее «красивы», чем их векторные аналоги. Это особенно заметно, когда растровые изображения увеличены или масштабированы (см. Рисунок 4.1 «Цифровое изображение с увеличенной вставкой, показывающей пикселизацию растрового изображения»).В зависимости от того, насколько далеко вы увеличиваете растровое изображение, детали и согласованность этого изображения будут быстро потеряны среди пиксельного моря, казалось бы, случайно окрашенных ячеек сетки.

      Геометрические преобразования, возникающие при перепроецировании карты, могут вызвать проблемы с растровой графикой и представляют собой третий недостаток использования растровой модели данных. Как описано в Главе 2 «Анатомия карты», Раздел 2.2 «Масштаб карты, системы координат и картографические проекции», изменение проекций карты изменит размер и форму исходного входного слоя и часто приведет к потере или добавлению пикселей (белый 2006).Эти изменения приведут к тому, что идеальные квадратные пиксели входного слоя приобретут некоторые альтернативные ромбовидные размеры. Однако проблема шире, чем простое преобразование квадратного пикселя. Действительно, перепроецирование набора данных растрового изображения из одной проекции в другую приводит к изменению значений пикселей, что, в свою очередь, может значительно изменить выходную информацию (Seong 2003).

      Последний недостаток использования модели растровых данных заключается в том, что она не подходит для некоторых типов пространственного анализа.Например, трудности возникают при попытке наложить и проанализировать несколько растровых изображений, созданных в разных масштабах и с разным разрешением в пикселях. Объединение информации растрового изображения с пространственным разрешением 10 м с растровым изображением с пространственным разрешением 1 км, скорее всего, даст бессмысленную выходную информацию, поскольку масштабы анализа слишком несопоставимы, чтобы привести к значимым и/или интерпретируемым выводам. Кроме того, некоторые сетевые и пространственные анализы (например, определение направленности или геокодирование) могут быть проблематичными при выполнении растровых данных.

      Ключевые выводы

      • Растровые данные получаются из основанной на сетке системы смежных ячеек, содержащих определенную атрибутивную информацию.
      • Пространственное разрешение набора растровых данных представляет собой меру точности или детализации отображаемой информации.
      • Модель растровых данных широко используется не в ГИС-технологиях, таких как цифровые камеры/изображения и ЖК-мониторы.
      • Следует с осторожностью определить, какая модель данных — растровая или векторная — лучше всего подходит для ваших данных и/или аналитических потребностей.

      Упражнения

      1. Просмотрите цифровую фотографию, которую вы недавно сделали. Можете ли вы оценить его пространственное разрешение?
      2. Если бы вам нужно было создать файл растровых данных, показывающий основные типы землепользования в вашем округе, какой метод кодирования вы бы использовали? Какой метод вы бы использовали, если бы вам нужно было закодировать карту основных водных путей в вашем округе? Почему?

      Растровые данные

      Цели: Понимать, что такое растровые данные и как их можно использовать в ГИС.
      Ключевые слова: Растр, пиксель, дистанционное зондирование, спутник, изображение, географическая привязка

      Обзор

      В предыдущих темах мы подробно рассмотрели векторные данные. Пока вектор объекты используют геометрию (точки, полилинии и полигоны) для представления реального мире растровые данные используют другой подход. Растры состоят из матрицы пикселей (также называемых ячейками), каждая из которых содержит значение, представляющее условия для области, покрываемой этой ячейкой (см. figure_raster).В этой теме мы собираемся более подробно рассмотреть растровые данные, когда они полезны и когда Имеет смысл использовать векторные данные.

      Рисунок Растр 1:

      Набор растровых данных состоит из строк (пересекающихся) и столбцов (пересекающихся). вниз) пикселей (также известных как ячейки). Каждый пиксель представляет собой географическое область, и значение в этом пикселе представляет некоторую характеристику этого область.

      Подробные растровые данные

      Растровые данные используются в ГИС-приложении, когда мы хотим отобразить информацию, непрерывен по площади и не может быть легко разделен на векторные объекты.Когда мы познакомили вас с векторными данными, мы показали вам изображение в figure_landscape. Точечные, полилинейные и полигональные объекты хорошо подходят для представления некоторых объектов на этот ландшафт, такой как деревья, дороги и следы зданий. Другие функции на ландшафт может быть сложнее представить с помощью векторных объектов. Например показанные луга имеют множество вариаций цвета и плотности покрытия. Это было бы достаточно легко создать один полигон вокруг каждого пастбища, но большая часть информации о пастбищах будет потеряна в процессе упрощение функций до одного полигона.Это потому, что когда вы даете значения атрибутов векторных объектов, они применяются ко всему объекту, поэтому векторы не очень хорошо представляют объекты, которые не являются однородными (полностью одинаково) во всем. Другой подход, который вы могли бы использовать, заключается в оцифровке каждого маленького изменение цвета травы и покрытия в виде отдельного полигона. Проблема с этим подход заключается в том, что потребуется огромный объем работы для того, чтобы создать хороший набор векторных данных.

      Рисунок Пейзаж 1:

      Некоторые элементы ландшафта легко представить в виде точек, полилиний и многоугольники (т.г. деревья, дороги, дома). В других случаях это может быть сложно. За Например, как бы вы представили луга? Как полигоны? Что насчет вариации цвета, которые вы видите в траве? Когда вы пытаетесь представить большие области с постоянно меняющимися значениями, растровые данные могут быть лучше выбор.

      Использование растровых данных является решением этих проблем. Многие люди используют растровые данные в качестве фон , который будет использоваться за векторными слоями, чтобы придать больше смысла к векторной информации.Человеческий глаз очень хорошо интерпретирует изображения и поэтому использование изображения за векторными слоями дает картам гораздо больше смысла. Растровые данные хороши не только для изображений, отображающих поверхность реального мира (например, спутниковые снимки и аэрофотоснимки), они также хороши для представления более абстрактные идеи. Например, растры можно использовать для отображения динамики количества осадков в течение определенного периода времени. местности или изобразить пожароопасность на пейзаже. В такого рода приложениях каждая ячейка растра представляет разные значения e.г. риск возгорания по шкале от одного до десяти.

      Пример, показывающий разницу между изображением, полученным со спутника а тот, который показывает рассчитанные значения, можно увидеть в figure_raster_types.

      Типы растров рисунка 1:

      Растровые изображения True Color (слева) полезны, поскольку они обеспечивают много деталей. которые трудно зафиксировать в виде векторных объектов, но легко увидеть, глядя на растровое изображение. Растровые данные также могут быть нефотографическими данными, такими как растровые изображения. слой, показанный справа, который показывает расчетную среднюю минимальную температуру в Западной Капской провинции в марте.

      Географическая привязка

      Географическая привязка — это процесс определения точного места на земной поверхности. создано изображение или набор растровых данных. Эта позиционная информация хранится с цифровой версией аэрофотоснимка. Когда приложение ГИС открывает фотографии, он использует информацию о положении, чтобы гарантировать, что фотография появится в правильное место на карте. Обычно эта позиционная информация состоит из координата верхнего левого пикселя изображения, размер каждого пикселя в X направлении, размер каждого пикселя в направлении Y и количество (если есть) на котором изображение повернуто.Имея эти несколько фрагментов информации, ГИС приложение может гарантировать, что растровые данные отображаются в правильном месте. То информация о пространственной привязке растра часто предоставляется в небольшом текстовом файле. сопровождающий растр.

      Источники растровых данных

      Растровые данные можно получить несколькими способами. Два наиболее распространенных способа: аэрофотосъемка и спутниковые снимки. В аэрофотосъемке самолет пролетает над областью с установленной под ней камерой. Затем фотографии импортированы в компьютер и привязаны к местности.Спутниковые снимки создаются, когда спутники, вращающиеся вокруг земли, направляют специальные цифровые камеры на землю а затем сделайте снимок области на земле, над которой они пролетают. Как только изображение был взят, он отправляется обратно на землю с помощью радиосигналов на специальный прием станций, таких как показанная на рисунке figure_csir_station. Процесс захвата растровых данных из самолет или спутник называется дистанционное зондирование .

      Рисунок Станция CSIR 1:

      Центр спутниковых приложений CSIR в Хартебишуке недалеко от Йоханнесбурга.Специальные антенны отслеживают спутники, когда они пролетают над головой, и загружают изображения с помощью радиоволн.

      В других случаях растровые данные могут быть вычислены. Например, страховая компания может принимать полицейские отчеты о преступлениях и создавать растровую карту всей страны, показывающую насколько высок уровень преступности в каждом районе. Метеорологи (люди, которые изучают погодные условия) могут создать растр уровня провинции, показывающий средняя температура, количество осадков и направление ветра с использованием данных, полученных от погоды станции (см. figure_csir_station).В этих случаях они часто используют растровые изображения. методы анализа, такие как интерполяция (которую мы описываем в разделе Пространственный анализ (интерполяция) ).

      Иногда растровые данные создаются из векторных данных, потому что владельцы данных хотят для обмена данными в удобном для использования формате. Например, компания с дорогой, железнодорожные, кадастровые и другие наборы векторных данных могут выбрать создание растровой версии этих наборов данных, чтобы сотрудники могли просматривать эти наборы данных в веб-браузере. Обычно это полезно только в том случае, если атрибуты, о которых должны знать пользователи, могут быть представлены на карте с помощью меток или символов.Если пользователю нужно посмотреть в таблице атрибутов для данных, предоставление их в растровом формате может быть плохим выбор, потому что растровые слои обычно не имеют связанных атрибутивных данных с ними.

      Пространственное разрешение

      Каждый растровый слой в ГИС имеет пиксели (ячейки) фиксированного размера, определяющие его Пространственное разрешение. Это становится очевидным, когда вы смотрите на изображение с небольшого масштаб (см. figure_raster_small_scale), а затем увеличьте масштаб до крупного (см. Figure_raster_large_scale).

      Рисунок Растр Масштаб 1:

      Этот спутниковый снимок хорошо выглядит в мелком масштабе…

      Масштаб растра 2:

      … но при просмотре в большом масштабе можно увидеть отдельные пиксели, которые изображение состоит из.

      Пространственное разрешение изображения определяется несколькими факторами. Для дистанционного зондирования данных, пространственное разрешение обычно определяется возможностями сенсора используется для получения изображения. Например, спутники SPOT5 могут делать снимки, где каждый пиксель 10 м х 10 м.Другие спутники, например MODIS, делают снимки только на 500 м x 500 м на пиксель. В аэрофотосъемке размер пикселя 50 см x 50 см является оптимальным. не редкость. Изображения с размером пикселя, покрывающим небольшую площадь, называются ‘ high. разрешение изображения, потому что можно разглядеть высокую степень детализации на изображении. Изображения с размером пикселя, покрывающим большую площадь, называются ‘ low’. изображения с разрешением ’, потому что количество деталей, отображаемых на изображениях, низкое.

      В растровых данных, которые вычисляются с помощью пространственного анализа (таких как карта осадков, которую мы упоминалось ранее), пространственная плотность информации, используемой для создания растра обычно определяют пространственное разрешение. Например, если вы хотите создать карта среднего количества осадков в высоком разрешении, в идеале вам понадобится много погодных станции в непосредственной близости друг от друга.

      Один из основных моментов, о котором следует помнить при съемке растров с высоким пространственным разрешением. разрешение — это требования к памяти. Представьте себе растр размером 3 x 3 пикселя, каждый из которых содержит число, представляющее среднее количество осадков. Для хранения всех информации, содержащейся в растре, вам нужно будет хранить 9 номеров в память компьютера. Теперь представьте, что вы хотите иметь растровый слой для всей Южная Африка с пикселями 1 км x 1 км.Южная Африка составляет около 1 219 090 км 2 . Это означает, что вашему компьютеру потребуется хранить более миллиона чисел на жестком диске. диск для хранения всей информации. Уменьшение размера пикселя будет значительно увеличить объем необходимой памяти.

      Иногда полезно использовать низкое пространственное разрешение, когда вы хотите работать с большую территорию и не заинтересованы в подробном рассмотрении какой-либо одной области. Карты облаков, которые вы видите в отчете о погоде, являются примером этого. полезно увидеть облака по всей стране.Приближение к одному конкретному облака в большом разрешении мало что расскажут о предстоящей погоде!

      С другой стороны, использование растровых данных с низким разрешением может быть проблематичным, если вы заинтересованы в небольшом регионе, потому что вы, вероятно, не сможете разобрать отдельные черты изображения.

      Спектральное разрешение

      Если сделать цветную фотографию цифровой камерой или камерой мобильного телефона, камера использует электронные датчики для обнаружения красного, зеленого и синего света.Когда картинка выводится на экран или распечатывается, красный, зеленый и синий (RGB) информация объединяется, чтобы показать вам изображение, которое ваши глаза могут интерпретировать. Пока информация по-прежнему находится в цифровом формате, однако эта информация RGB сохраняется в отдельные цвета полосы .

      В то время как наши глаза могут видеть только длины волн RGB, электронные датчики в камерах способны обнаруживать длины волн, недоступные нашим глазам. Конечно в руке камеру наверное нет смысла записывать информацию с невидимой части спектра, так как большинство людей просто хотят посмотреть на фотографии своих собака или что у вас есть.Растровые изображения, содержащие данные о невидимых частях светового спектра часто называют мультиспектральными изображениями. В ГИС запись невидимых частей спектра может быть очень полезной. Например, измерение инфракрасного света может быть полезным при идентификации водоемов.

      Поскольку изображения, содержащие несколько световых полос, очень полезны в ГИС, растровые данные часто предоставляются в виде многоканальных изображений. Каждая полоса на изображении как отдельный слой. ГИС объединит три полосы и покажет их как красный, зеленый и синий, чтобы человеческий глаз мог их видеть.Количество полос в растровому изображению соответствует его спектральное разрешение .

      Если изображение состоит только из одной полосы, его часто называют изображением в оттенках серого . К изображениям в градациях серого можно применить ложную окраску, чтобы сделать разницу в изображении. значения в пикселях более очевидны. Изображения с применением ложной окраски часто называются псевдоцветными изображениями .

      Преобразование растра в вектор

      В нашем обсуждении векторных данных мы объяснили, что растровые данные часто используются в качестве фоновый слой, который затем используется в качестве основы, из которой можно создавать векторные объекты. оцифровано.

      Другой подход заключается в использовании передовых компьютерных программ для автоматического извлечения векторные объекты из изображений. Некоторые объекты, такие как дороги, отображаются на изображении как резкое изменение цвета соседних пикселей. Компьютерная программа ищет такой цвет меняется и в результате создаются векторные объекты. Этот вид функциональность обычно доступна только в очень специализированных (и часто дорогих) программное обеспечение ГИС.

      Преобразование вектора в растр

      Иногда полезно конвертировать векторные данные в растровые. Один побочный эффект это данные атрибута (то есть атрибуты, связанные с исходным векторные данные) будут потеряны при преобразовании. Наличие векторов преобразованный в растровый формат, может быть полезен, когда вы хотите предоставить данные ГИС пользователям, не являющимся пользователями ГИС. В более простых растровых форматах человек, которому вы даете растр изображение, чтобы просто просматривать его как изображение на своем компьютере без необходимости специальное программное обеспечение ГИС.

      Анализ растра

      Существует множество аналитических инструментов, которые можно использовать с растровыми данными, которые нельзя использовать с векторными данными.Например, растры можно использовать для моделирования воды. течь по поверхности земли. Эта информация может быть использована для расчета, где водоразделы и сети ручьев существуют в зависимости от рельефа местности.

      Растровые данные также часто используются в сельском и лесном хозяйстве для управления культурами. производство. Например, со спутниковым изображением фермерских угодий вы можете определить области, где растения плохо растут, а затем использовать эту информацию применять больше удобрений только на пораженных участках. Лесники используют растровые данные чтобы оценить, сколько древесины можно заготовить с площади.

      Растровые данные также очень важны для ликвидации последствий стихийных бедствий. Анализ цифровых Модели рельефа (разновидность растра, в котором каждый пиксель содержит высоту выше уровня моря) затем можно использовать для определения областей, которые могут быть затоплены. Затем это можно использовать для проведения спасательных работ и оказания помощи в районах, где это необходимо. нужен больше всего.

      Общие проблемы / вещи, о которых следует знать

      Как мы уже упоминали, растровые данные высокого разрешения могут потребовать больших объем памяти компьютера.

      Что мы узнали?

      Давайте завершим то, что мы рассмотрели в этом листе:

      • Растровые данные представляют собой сетку из пикселя обычного размера.
      • Растровые данные хороши для отображения постоянно меняющейся информации.
      • Размер пикселей в растре определяет его пространственное разрешение .
      • Растровые изображения могут содержать один или несколько каналов , каждый из которых охватывает одно и то же пространственное изображение. области, но содержащие разную информацию.
      • Когда растровые данные содержат полосы из разных частей электромагнитного спектра, они называются многоспектральными изображениями .
      • Три полосы мультиспектрального изображения могут отображаться красным, Зеленый и синий, чтобы мы могли их видеть.
      • Изображения с одной полосой называются изображениями в градациях серого.
      • Одноканальные изображения в градациях серого могут отображаться в ГИС псевдоцветом.
      • Растровые изображения могут занимать много места для хранения.

      Теперь ты попробуй!

      Вот несколько идей, которые вы можете попробовать со своими учащимися:

      • Обсудите с учащимися, в каких ситуациях вы будете использовать растровые данные и в котором вы будете использовать векторные данные.
      • Предложите учащимся создать растровую карту вашей школы, используя прозрачность формата A4. листы с нанесенными на них линиями сетки. Наложите прозрачные пленки на топографический лист или аэрофотоснимок вашей школы. Теперь пусть каждый учащийся или группа учащихся раскрашивают ячейки, которые представляют определенный тип функции e.г. здание, детская площадка, спортивная площадка, деревья, пешеходные дорожки и т. д. Когда они все закончите, сложите все листы вместе и посмотрите, получится ли хороший растр карта представления вашей школы. Какие типы функций работали хорошо, когда представлены в виде растров? Как выбор размера ячейки повлиял на ваши способности? для представления различных типов функций?

      Есть над чем подумать

      Если у вас нет компьютера, вы можете понимать растровые данные с помощью пера. и бумага. Нарисуйте сетку квадратов на листе бумаги, чтобы изобразить свой футбол. поле.Заполните сетку числами, представляющими значения травяного покрова на вашем футбольное поле. Если заплата отсутствует, присвойте ячейке значение 0. Если заплата смешанные голые и покрытые, присвойте ему значение 1. Если область полностью покрыта с травой, присвойте ему значение 2. Теперь используйте карандашные мелки, чтобы раскрасить ячейки исходя из их значений. Цвет ячеек со значением 2 темно-зеленый. Значение 1 должно получиться окрашены в светло-зеленый цвет, а значение 0 окрашено в коричневый цвет. Когда вы закончите, вы должны есть растровая карта вашего футбольного поля!

      Дальнейшее чтение

      Книга :

      • Чанг, Канг-Цунг (2006).Введение в географические информационные системы. 3-й Версия. Макгроу Хилл. ISBN: 0070658986
      • ДеМерс, Майкл Н. (2005). Основы географических информационных систем. 3-й Версия. Уайли. ISBN: 9814126195

      Веб-сайт: http://en.wikipedia.org/wiki/GIS#Raster

      Руководство пользователя QGIS также содержит более подробную информацию о работе с растровыми изображениями. данные в QGIS.

      Что дальше?

      В следующем разделе мы более подробно рассмотрим топологию , чтобы увидеть как взаимосвязь между векторными объектами можно использовать для получения наилучших данных качество.

      О цифровых изображениях | Бакалавриат ТЕХАС

      Все цифровые изображения представляют собой растровую или векторную графику.

      Разные типы файлов обозначают разные типы графики. Файлы Jpg («jpeg»), gif, tiff и png обычно являются растровыми, а файлы eps и ai — векторными. Полный список типов файлов и их характеристик см. на странице Википедии.

      Растровая графика

      Растровая графика (также называемая растровой) — это способ построения изображения с использованием небольших строительных блоков, называемых пикселями.Когда достаточное количество пикселей расположено близко друг к другу, ваш глаз перестает видеть набор разных точек и начинает видеть целое изображение. Цифровые фотографии всегда растрированы.

      Что такое пиксель?

      Точно так же, как атомы являются основными единицами, из которых состоит вся материя, пиксели являются основными единицами, из которых состоит вся растровая графика. Но в отличие от атомов, составные части которых меньше, пиксели — это наименьшая единица изображения, которой можно управлять. В растровой графике пиксели представляют собой маленькие однотонные квадраты.Страница Википедии о пикселях

      Качество изображения

      Использование фотографий и графики с правильным разрешением для вашего использования предотвратит то, что ваш материал будет выглядеть пикселизированным. Изображения, предназначенные для печати (не футболки), должны иметь разрешение 300 ppi, а предназначенные для просмотра на экране — 72 ppi.

      Что такое ИЦП?

      Качество растровой графики определяется количеством пикселей на дюйм (иногда называемых точками на дюйм, или ppi): чем больше ppi, тем выше качество, чем меньше ppi, тем хуже качество.Если растровую графику увеличить, количество пикселей на дюйм уменьшается, качество изображения ухудшается, и оно может казаться пикселизированным.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *