На бирже курсовых и дипломных проектов можно найти образцы готовых работ или получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ, диссертаций, рефератов. Так же вы мажете самостоятельно повысить уникальность своей работы для прохождения проверки на плагиат всего за несколько минут.

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ 

 

Здравствуйте гость!

 

Логин:

Пароль:

 

Запомнить

 

 

Забыли пароль? Регистрация

Повышение уникальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение уникальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения уникальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии и при повышении уникальности не вставляет в текст скрытых символов, и даже если препод скопирует текст в блокнот – не увидит ни каких отличий от текста в Word файле.

Результат поиска


Наименование:


Курсовик Приложение для просмотра и конверта-ции изображений

Информация:

Тип работы: Курсовик. Добавлен: 28.5.2013. Сдан: 2013. Страниц: 62. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


Содержание

Введение 8
1 Исследование предметной области 9
1.1 Графические данные и цветовые модели 9
1.1.1 Векторная и растровая графика 9
1.1.2 Цветовые модели 10
1.1.3 Палитра 10
1.2 Статистическая и визуальная избыточность изображений 11
1.2.1 Статистическая избыточность изображений 11
1.2.2 Визуальная избыточность изображений 12
1.2.3 О кодировании цветных изображений 12
1.3 Структура и примеры графических форматов 13
1.3.1 Графический формат JPEG 13
1.3.2 Графический формат BMP 14
1.3.3 Графический формат PNG 15
1.3.4 Формат данных RAW 15
1.4 Методы сжатия используемые для графических форматов 18
1.4.1 Метод RLE 19
1.4.2 Код Хаффмана 20
1.4.3 JPEG сжатие 21
1.4.4 Словарный метод сжатия класса LZ 23
2 Постановка задачи 26
2.1 Выбор программных средств 26
2.2 Анализ существующих аналогов 27
3 Структура приложения 30
3.1 Объектная иерархия 30
3.2 Описание программного средства 32
3.2.1 Функция кодирования изображения 32
3.2.2 Функция декодирования изображения 33
3.2.3 Функция открытия изображений 34
3.2.4 Функция сохранения изображений 35
3.2.5 Структура заголовка файла LZMI 35
3.2.6 Структура элементов палитры (RGBlz): 36
3.2.7 Чтение и запись заголовка и элементов палитры 36
3.2.8 Работа с файлами формата LZMI 36
4 Общие сведения 38
4.1 Функциональное назначение приложения 38
4.2 Возможности программного средства 38
4.3 Системные требования 38
4.4 Описание работы с приложением 39
4.5 Установка и удаление приложения 42
5 Тестирование приложения 43
6 Расчет экономических показателей программного продукта 44
6.1 Расчет себестоимости и цены программного продукта 44
6.2 Оценка эффекта программного продукта 51
7 Безопасность жизнедеятельности 53
7.1 Характеристика вредных факторов при работе с ПК 53
7.2 Организация рабочего места при работе с компьютером 53
7.3 Санитарно-гигиенические параметры рабочего места 55
7.4 Режим труда и время для регламентированных перерывов при работе с ПК 58
7.5 Пожарная безопасность 60
Заключение 63
Приложение А. Библиография 65
Приложение Б. Листинг приложения 66

Введение

В настоящее время существует множество приложений для просмотра и конвертации изображений, каждое из которых обладает рядом достоинств и недостатков, такие как: большой объем занимаемого места на диске, работа с малым количеством форматов изображений, отсутствие кроссплатформенности. В связи с этим потребовалось реализовать легковесное кроссплатформенное приложение для просмотра изображений. Также приложение должно решать проблему, связанную с большим объемом для обработки и хранения изображений.
Благодаря алгоритму сжатия данных Лемпеля, Зива, Маркова можно разработать метод решения проблемы, связанной с большим объемом для обработки и хранения изображений. В методе используется идея сжатия данных без потерь по словарю, которая обеспечивает высокую степень сжатия, а также позволяет использовать словари различного размера.
Целью этого дипломного проекта является разработка кроссплатформенного приложения для просмотра изображений, а также разработки графического формата без потерь, основанного на алгоритме сжатия данных LZMA (англ. Lempel-Ziv-Markov chain-Algorithm), главным критерием качества которого должна стать степень сжатия.
1 Исследование предметной области
1.1 Графические данные и цветовые модели
1.1.1 Векторная и растровая графика
В настоящее время доля графической информации, хранимой на локальных носителях и передаваемой по сетям связи, достаточно велика, соответственно весьма актуален вопрос о способах хранения и обработки этой информации.
Графические данные исторически делятся на 2 класса:
- Векторная графика
- Растровая графика
В векторной графике используется математическое описание точек, отрезков, геометрических фигур для построения графических объектов. Векторные данные представляют собой координаты точек, типы графических объектов, атрибуты (цвет, толщина, тип) линий.
Основное преимущество векторной графики состоит в том, что при изменении масштаба изображения оно не теряет своего качества. Отсюда следует и еще одно преимущество - при изменении размеров изображения не изменяется размер файла. Кроме того векторный файл имеет как правило существенно меньший объем чем растровый.
Но далеко не каждое изображение можно разложить на простейшие графические объекты. Поэтому для представления, например, фотографий используется растровая графика.
Растровая графика представляет собой прямоугольную матрицу (bitmap), разделенную на маленькие квадратики - пиксели (pixel - picture element). Значение каждого пикселя - его цвет, а координаты, форма и размеры пикселей задаются при определении растра.
Процедура разбиения изображения на пиксели называется растеризацией, или оцифровкой, изображения.
При масштабировании растрового изображения (изменении размеров изображения) качество растрового изображения значительно ухудшается. При уменьшении безвозвратно теряется часть информации (уменьшается количество точек). При увеличении проявляется «пикселизованность» - контуры становятся ступенчатыми (добавляются лишние точки с цветом соседней точки).
1.1.2 Цветовые модели
В компьютерной технике чаще всего используются следующие цветовые модели:
- RGB (Red-Green-Blue) - метод синтеза на экране цветного изображения с использованием красного (R), зеленого (G) и синего (B) цветов[1].
- CMYK (Cyan-Magenta-Yellow) - цветовая модель, используемая в принтерах и в других периферийных устройствах. Комбинации чернил четырех цветов: голубого (C), пурпурного (M), желтого (Y) и черного (К)[2].
1.1.3 Палитра
В растровых файлах используется обычно один из двух методов хранения данных о пикселях. В полноцветных изображениях пиксель может принимать любое из более чем 16 миллионов значений, поэтому и цвет пикселя хранится обычно как 24-разрядное значение - по 8 битов на красную, зеленую и синюю компоненты цвета. Если же изображение ограничено 256 или менее цветами, то цветовая информация обычно кодируется с использованием палитры. Вместо того чтобы хранить значение цвета пикселя, информация о пикселе указывает на строку в палитре или таблице перекодировки, а она, в свою очередь, содержит цвет. С уменьшением количества битов, требуемых для представления цвета пикселя, уменьшается размер файла.
1.2 Статистическая и визуальная избыточность изображений
Поток данных об изображении имеет существенное количество излишней информации, которая может быть устранена практически без заметных для глаза искажений.
Существует два типа избыточности.
- Статистическая избыточность, связанная с корреляцией и предсказуемостью данных. Эта избыточность может быть устранена без потери информации, исходные данные при этом могут быть полностью восстановлены.
- Визуальная (субъективная) избыточность, которую можно устранить с частичной потерей данных, мало влияющих на качество воспроизводимых изображений; это - информация, которую можно изъять из изображения, не нарушая визуально воспринимаемое качество изображений.
1.2.1 Статистическая избыточность изображений
Пусть имеется дискретизированное M x N пикселей и квантованное с точностью K бит на пиксель монохромное изображение. Следовательно, для хранения этого изображения необходимо M x N x K бит информации.
Если предположить, что квантованные значения яркости не равновероятны, то уменьшение информации возможно путем изменения количества бит информации для кодирования пикселей: более вероятные кодируются словами с меньшим количеством бит, менее вероятные - с большим. Этот метод называется кодированием словами переменной длины или энтропийным кодированием.
Наиболее известные методы эффективного кодирования символов основаны на знании частоты каждого символа присутствующего в сообщении. Зная эти частоты, строят таблицу кодов, обладающую следующими свойствами:
- различные коды могут иметь различное количество бит
- коды символов с большей частотой встречаемости, имеют больше бит, чем коды символов с меньшей частотой
- хотя коды имеют различную битовую длину, они могут быть восстановлены единственным образом.
1.2.2 Визуальная избыточность изображений
Устранение визуальной избыточности изображений является основным резервом сокращения передаваемой информации. Для оптимизации процесса кодирования, с точки зрения обеспечения передачи наименьшего объема информации, необходимо, с одной стороны, не передавать избыточную информацию, а, с другой, - не допустить чрезмерной потери качества изображения.
До сих пор не существует простой и адекватной модели визуального восприятия изображений, пригодной для оптимизации их кодирования[3].
1.2.3 О кодировании цветных изображений
Большинство цветных растровых изображений для сохранения деталей цвета пикселя применяют систему цветов RGB, прежде всего потому, что эта система используется для изображения цветов монитором компьютера. Для точного сжатия изображения с цветами RGB необходимо все три компоненты сжимать с одинаковым уровнем точности. Комбинация этих трех компонент определяет относительную яркость пикселя, а также его цвет. Поэтому изменение любого из трех значений скажется и на яркости, и на цвете пикселя.
Так как глаз человека более чувствителен к изменению яркости, чем к изменению цвета, часто возникает желание преобразовать систему цветов RGB в такую систему, где информация о яркости пикселях запоминалась бы отдельно от информации о цвете. Общеупотребительной системой цветов, которая хранит яркость пикселя в виде отдельной компоненты данных о его цвете, является система HSB (тон, насыщенность, яркость) и YUV (Y - компонента яркости; U и V хранят характеристики цвета).
1.3 Структура и примеры графических форматов
Графический формат задает способ хранения графики в файле. Формат определяет объем памяти, требуемой для хранения изображения и скорость обработки графической информации. Для уменьшения объема данных используются различные методы сжатия информации.
Растровые файлы различны типов, отличаясь деталями, как правило, имеют схожую структуру:
- Заголовок
- Палитра
- Растровые данные
В свою очередь в заголовок включается обычно следующая информация:
- Идентификатор графического формата
- Версия графического формата
- Описание растра - количество строк в растре, пикселей в строке, битовая глубина пикселей.
- Тип используемого сжатия
- Координаты изображения на устройстве вывода
- Разрешение в точках на дюйм (DPI). Используется для указания разрешающей способности при вводе графической информации, например, со сканера, или выводе информации, например на принтер. Зная разрешение, можно восстановить размер оригинала изображения.
- Текстовое описание растра или комментарии.
1.3.1 Графический формат JPEG
JPEG (Joint Photographic Experts Group ­- объединённая группа экспертов в области фотографии) - один из самых распространенных и достаточно мощных алгоритмов, представляет собой метод сжатия изображений, реализуемый различными способами. Работает он как на черно-белых, так и на полноцветных изображениях.
JPEG метод сжатия, позволяющий сжимать данные полноцветных многоградационных изображений с глубиной от 6 до 24 бит/пиксел с достаточно высокой скоростью и эффективностью. Сегодня JPEG - эта схема сжатия изображений, которая позволяет достичь очень высоких коэффициентов сжатия. Правда, максимальное сжатие графической информации, как правило, связано с определенной потерей информации. То есть, для достижения высокой степени сжатия алгоритм так изменяет исходные данные, что получаемое после восстановления изображение будет отличаться от исходного (сжимаемого). Этот метод сжатия используется для работы с полноцветными изображениями высокого фотографического качества.
К недостаткам сжатия по стандарту JPEG следует отнести появление на восстановленных изображениях при высоких степенях сжатия характерных артефактов: изображение рассыпается на блоки размером 8x8, в областях с высокой пространственной частотой возникают артефакты в виде шумовых ореолов.
1.3.2 Графический формат BMP
BMP (Bitmap Picture) - формат хранения растровых изображений, разработанный компанией Microsoft.
В формате BMP изображения могут храниться как есть или же с применением некоторых распространённых алгоритмов сжатия. В частности, формат BMP поддерживает RLE-сжатие без потери качества, а современные операционные системы и программное обеспечение позволяют использовать JPEG и PNG (эти форматы встраиваются в BMP как в контейнер).
В формате BMP может применяться компрессия, большинство программ ее не используют. Без компрессии размер файла оказывается близок к максимальному.
1.3.3 Графический формат PNG
PNG (Portable Network Graphics) - растровый формат хранения графической информации, использующий сжатие без потерь по алгоритму Deflate (комбинация алгоритма LZ77 и алгоритма Хаффмана).
Формат PNG позиционируется, прежде всего, для использования в Интернете и редактирования графики.
Формат PNG хранит графическую информацию в сжатом виде. Причём это сжатие производится без потерь, в отличие, например, от JPEG с потерями.
PNG имеет следующие основные преимущества:
- практически неограниченное количество цветов;
- опциональная поддержка альфа-канала;
- возможность гамма-коррекции;
- двумерная чересстрочная развёртка;
- возможность расширения формата пользовательскими блоками.
PNG является хорошим форматом для редактирования изображений, даже для хранения промежуточных стадий редактирования, так как восстановление и пересохранение изображения проходят без потерь в качестве. Также, в отличие, например, от TIFF, спецификация PNG не позволяет авторам реализаций выбирать, какие возможности они собираются реализовать. Поэтому любое сохранённое изображение PNG может быть прочитано в любом другом приложении, поддерживающем PNG.
1.3.4 Формат данных RAW
RAW (сырой, необработанный) [4]- формат данных, содержащий необработанные (или обработанные в минимальной степени) данные, что позволяет избежать потерь информации, и не имеющий чёткой спецификации. В таких файлах содержится полная информация о хранимом сигнале. Данные в RAW-файлах могут быть несжатыми, сжатыми без потерь или сжатыми с потерями.
Основное применение файлов такого типа используется для цифровой фотографии - под форматом RAW понимаются оцифрованные данные, полученные с матрицы c минимальной обработкой.
Как правило, изображение в формате RAW можно получить, используя цифровые зеркальные фотокамеры, или полупрофессиональные фотокамеры с несменной оптикой. Однако некоторые фотокамеры могут создавать такие файлы, находясь в недокументированном отладочном режиме, или с изменённой прошивкой.
В RAW файл записываются оцифрованные данные от каждого элемента светочувствительной матрицы после минимальной обработки.
RAW иногда называют «цифровым негативом», тем самым подчёркивая, что:
- RAW-файл не предназначен для непосредственной визуализации (без предварительной конвертации). ........




Перейти к полному тексту работы


Скачать работу с онлайн повышением уникальности до 90% по antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru


Смотреть похожие работы


* Примечание. Уникальность работы указана на дату публикации, текущее значение может отличаться от указанного.