🎨 Информатика 10 класс

Кодирование графической информации: Как компьютер видит мир

Разбираемся, как бесконечное разнообразие красок и форм превращается в четкие последовательности нулей и единиц. Узнаем, почему цифровая копия — это всегда компромисс между качеством и объемом памяти.

Мир глазами человека и компьютера: непрерывность против дискретности

Введение: Парадокс бесконечности

Реальный мир непрерывен: в линии заката бесконечное количество точек, и между любыми двумя оттенками можно найти еще миллион промежуточных. Память компьютера, напротив, дискретна и конечна. Чтобы «запомнить» изображение, компьютер идет на хитрость, разделяя реальность на фрагменты.

1. Пространственная дискретизация

Изображение разбивается на сетку мельчайших элементов — пикселей. Чем мельче эта сетка (выше разрешение), тем ближе цифровая копия к оригиналу. Мы храним информацию только о цвете в центре пикселя, игнорируя микро-детали внутри него.

2. Квантование цвета

Бесконечный спектр яркости заменяется набором «ступенек». Вместо того чтобы хранить точную физическую длину волны, мы выбираем ближайшее значение из доступной палитры. Для человеческого глаза 16 миллионов таких ступенек (True Color) создают полную иллюзию реальности.

Дискретизация и квантование: превращение бесконечности в данные

Часть 1: Вектор vs Растр — Битва подходов

Выбор между вектором и растром зависит от того, что нам важнее: фотографическая точность или математическая гибкость.

Математика

📐 Векторная графика

Изображение здесь — это не набор точек, а список формул. Компьютер помнит: «нарисуй кривую из точки А в точку Б с изгибом С».

  • Масштабирование: Бесконечное. Можно напечатать логотип на спичечном коробке или на небоскребе — края останутся идеально гладкими.
  • Сложность: Трудно передать живые текстуры кожи, капли росы или сложную игру света на металле.
  • Сферы: Инженерная графика (CAD), шрифты, дизайн интерфейсов.
Фотореализм

🖼️ Растровая графика

Это классическая мозаика. Изображение хранится как двумерная матрица, где в каждой ячейке записан код цвета.

  • Детализация: Идеально передает любые нюансы цвета и переходы теней.
  • Масштабирование: Ограничено. При увеличении пиксели становятся заметными («ступенчатость»), а изображение — размытым.
  • Сферы: Фотография, цифровая живопись, текстуры в 3D-играх.
Сравнение вектора и растра при увеличении

Часть 2: Магия цвета — Биологический фундамент

Компьютерные системы цветопередачи построены не на физике света, а на биологии человеческого глаза.

🤔 Почему именно три компонента?

Эволюция наделила нас тремя типами фоторецепторов-колбочек. Мы «видим» только красный, зеленый и синий спектры. Все остальные цвета — это результат того, как наш мозг смешивает сигналы от этих трех рецепторов. Цифровые модели просто имитируют этот процесс.

Принцип работы колбочек человеческого глаза

🖥️ RGB (Излучение)

Аддитивная модель (от лат. addere — добавлять). Используется в экранах. Мы смешиваем лучи света.

R(255) + G(255) + B(255) = Белый свет


R(0) + G(0) + B(0) = Полная темнота (Черный)
Смешиваем свет — получаем более яркий цвет.

🖨️ CMYK (Отражение)

Субтрактивная модель (от лат. subtrahere — вычитать). Используется при печати. Краска на бумаге поглощает (вычитает) часть спектра, а остальное отражает нам в глаз.

C+M+Y = Грязный темно-серый


K (Black) = Чистый черный для текста и теней
Смешиваем краски — получаем более темный цвет.

🎨 HSB (Интуиция)

Модель для художников. Вместо цифр интенсивности каналов мы работаем с параметрами «ощущений».

Hue (Тон): Чистый спектральный цвет


Saturation (Насыщенность): Количество «серости»
Brightness (Яркость): Количество «света»

Часть 3: Математика цифрового холста

Понимание того, как данные упаковываются в память, позволяет оптимизировать работу приложений и сайтов.

🧮 Основные зависимости

Палитра (N): Максимальное число цветов, которое можно использовать одновременно. Зависит от глубины кодирования.

N = 2^i

Информационный вес (V): Полный объем памяти для хранения несжатого кадра.

V = Ширина * Высота * i


где i — глубина цвета в битах.

📝 Глубокий пример расчета

Представьте Full HD экран (1920x1080) с глубиной цвета 32 бита (True Color + прозрачность).

1. Общее число пикселей: 1920 * 1080 = 2 073 600


Объем в битах: 2 073 600 * 32 = 66 355 200 бит

Объем в байтах: 66 355 200 / 8 = 8 294 400 байт

Объем в мегабайтах: 8 294 400 / (1024 * 1024) ≈ 7.9 Мбайт
Итог: Только ОДИН такой кадр весит почти 8 Мб.
Для видео (60 FPS) это потребует ~480 Мб/сек пропускной способности!

Проверь себя: Темы для дискуссии

1. Оптимизация: Почему для мобильных игр часто используют текстуры с глубиной цвета 16 бит вместо 32 бит? Какова цена такой экономии для игрока?

2. Цветовой охват: Почему профессиональные мониторы стоят в 10 раз дороже обычных? Как это связано с точностью «квантования» цвета?

3. Технологии: Если мы смешаем чистый голубой (C), пурпурный (M) и желтый (Y) на бумаге, почему мы все равно не получим идеальный черный? Зачем принтеру четвертый картридж (K)?

4. ИИ и Графика: Когда нейросеть «рисует» изображение, работает ли она с векторами или растром на этапе вычислений? Почему?

Информатика — твой билет в цифровое будущее