NộI Dung
- Đồ họa véc tơ là gì?
- Codec Video Vector
- Không lỗi, không căng thẳng - Hướng dẫn từng bước của bạn để tạo ra phần mềm thay đổi cuộc sống mà không phá hủy cuộc sống của bạn
Nguồn: Dip2000 / Dreamstime.com
Lấy đi:
Mặc dù bộ giải mã video vector thử nghiệm có thể báo trước một cuộc cách mạng về khả năng mở rộng và định nghĩa video, kết quả ngay lập tức hơn có thể sẽ làm tăng đáng kể hiệu quả mã hóa.
Một pixel, về bản chất, là một phần của bức tranh lớn hơn. Pixel càng nhỏ, càng nhiều trong số chúng có thể tạo ra hình ảnh lớn hơn, đầy đủ (và do đó, độ nét càng cao). Các cạnh mịn hơn cho hình ảnh có độ phân giải cao hơn, vì độ nét cao hơn cho phép hình ảnh trung thực hơn. Chúng ta đã thấy độ phân giải trở nên tốt hơn và mịn hơn trong nhiều năm qua, về cơ bản là kết quả của khả năng lớn hơn đối với các pixel nhỏ hơn khi đồ họa kỹ thuật số phát triển. Nhưng điều gì sẽ xảy ra nếu kích thước và số lượng pixel không còn là biến số quyết định đến chất lượng của hình ảnh? Điều gì sẽ xảy ra nếu hình ảnh có thể được thay đổi kích thước với độ phân giải ít hoặc không mất?
Đồ họa véc tơ là gì?
Đồ họa vector từng là hệ thống hiển thị chính của máy tính cá nhân. Ngược lại, bitmap pixel (còn được gọi là hình ảnh rasterized) đã được phát triển vào những năm 1960 và 70, nhưng không nổi bật cho đến những năm 80. Kể từ đó, pixel đã đóng một vai trò rất lớn trong cách chúng ta tạo và tiêu thụ nhiếp ảnh, video và rất nhiều hoạt hình và trò chơi. Tuy nhiên, đồ họa vector đã được sử dụng trong thiết kế hình ảnh kỹ thuật số trong những năm qua và ảnh hưởng của chúng mở rộng khi công nghệ cải thiện.
Trái ngược với hình ảnh rasterized (ánh xạ các pixel có giá trị màu riêng lẻ để tạo thành bitmap), đồ họa vector sử dụng các hệ thống đại số để biểu diễn các hình dạng nguyên thủy có thể được định cỡ lại một cách vô hạn và trung thực. Họ đã phát triển để phục vụ các ứng dụng thiết kế hỗ trợ máy tính khác nhau, cả về mục đích thẩm mỹ và thực tế. Phần lớn công nghệ đồ họa vector Thành công có thể được quy cho tính thực tiễn của nó - vì đồ họa có thể thay đổi được có nhiều ứng dụng trên nhiều cách gọi kỹ thuật khác nhau. Tuy nhiên, nói chung, khả năng của họ để mô tả các bài thuyết trình trực quan, phức tạp về hình ảnh học là thiếu so với hình ảnh rasterized.
Theo truyền thống, đồ họa vector đã hoạt động thẩm mỹ trong đó tính đơn giản là ưu điểm - như trong nghệ thuật Web, thiết kế logo, kiểu chữ và phác thảo kỹ thuật. Nhưng cũng tồn tại nghiên cứu gần đây về khả năng của một codec video vector, mà một nhóm tại Đại học Bath đã bắt đầu phát triển. Và mặc dù hàm ý có thể là một dạng video với khả năng mở rộng tăng cường, có những lợi ích khác có thể có, cũng như những hạn chế, để khám phá.
Codec Video Vector
Một codec, về bản chất, mã hóa và giải mã dữ liệu. Bản thân từ này thường đóng vai trò là một mô hình của bộ mã hóa / giải mã và máy nén / giải nén, nhưng cả hai đều đề cập đến cùng một khái niệm - lấy mẫu của một nguồn bên ngoài được sao chép theo định dạng lượng tử. Bộ giải mã video bao gồm dữ liệu xác định các tham số nghe nhìn như lấy mẫu màu, nén không gian và bù chuyển động theo thời gian.
Nén video phần lớn liên quan đến các khung mã hóa với càng ít dữ liệu dư thừa càng tốt. Phân tích nén không gian để dự phòng trong các khung đơn, trong khi nén theo thời gian tìm cách loại bỏ dữ liệu dư thừa xảy ra giữa các chuỗi hình ảnh.
Một phần lớn của đồ họa véc tơ Ưu điểm trong mã hóa video sẽ là tính kinh tế của dữ liệu. Thay vì lập bản đồ hình ảnh theo pixel theo nghĩa đen, đồ họa vector thay vào đó xác định các điểm giao nhau cùng với các mối quan hệ toán học và hình học của chúng với nhau. Do đó, các đường dẫn trên nền tảng được tạo ra thường cung cấp kích thước tệp và tốc độ truyền nhỏ hơn so với bản đồ pixel nếu cùng một hình ảnh được raster hóa và chúng không bị ảnh hưởng bởi pixel khi tăng tỷ lệ.
Điều đầu tiên dường như xuất hiện trong đầu khi xem xét một codec video vector là khái niệm (có lẽ là một chút tinh túy) về khả năng mở rộng vô hạn. Mặc dù tôi tin rằng một codec video vector có thể hỗ trợ khả năng mở rộng được tăng cường đáng kể so với video rasterized, các cảm biến hình ảnh (như CMOS và CCD - hai thiết bị cảm biến hình ảnh nổi bật được tìm thấy trong máy ảnh kỹ thuật số hiện đại) được dựa trên pixel, do đó được định cỡ lại chất lượng hình ảnh / độ trung thực sẽ giảm dần ở một ngưỡng nhất định.
Không lỗi, không căng thẳng - Hướng dẫn từng bước của bạn để tạo ra phần mềm thay đổi cuộc sống mà không phá hủy cuộc sống của bạn
Bạn không thể cải thiện kỹ năng lập trình của mình khi không ai quan tâm đến chất lượng phần mềm.
Một biểu hiện được vector hóa của một hình ảnh nguồn bên ngoài đạt được bằng cách của một quá trình được gọi là tự động hóa. Trong khi các hình dạng và đường dẫn đơn giản tự động dễ dàng, các sắc thái và sắc thái màu phức tạp chưa bao giờ được dịch dễ dàng như đồ họa vector. Điều này tạo ra một vấn đề với màu sắc mã hóa trong video vector, tuy nhiên việc theo dõi màu sắc trong đồ họa vector đã có những bước tiến đáng kể trong những năm gần đây.
Ngoài cảm biến hình ảnh và codec video, liên kết quan trọng tiếp theo trong chuỗi là hiển thị. Các màn hình vector ban đầu sử dụng công nghệ ống tia âm cực tương tự như các máy được sử dụng cho hình ảnh rasterized, nhưng với mạch điều khiển khác nhau. Rasterization là công nghệ hiển thị hiện đại chiếm ưu thế. Trong ngành công nghiệp hiệu ứng hình ảnh, có một quá trình gọi là "rasterization liên tục" diễn giải sự thay đổi kích thước đồ họa vector theo cách dễ dàng nhận thấy - chuyển đổi hiệu quả các định dạng vector được mã hóa Khả năng định cỡ lại thành hiển thị rasterized.
Nhưng không có vấn đề gì với codec hoặc hiển thị; hình ảnh tốt nhất, chi tiết nhất chỉ có thể đến từ một nguồn chất lượng. Mã hóa video vector có thể cải thiện đáng kể khả năng mở rộng video, nhưng chỉ ở mức độ chất lượng nguồn. Và nguồn luôn là một mẫu lượng tử. Nhưng nếu codec video vector không nhanh chóng tạo ra một cuộc cách mạng về độ phân giải và khả năng mở rộng video, thì ít nhất nó có thể cung cấp video chất lượng cao với mã hóa ít cồng kềnh hơn đáng kể.