Файл: В юридической деятельности.docx

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 10.01.2024

Просмотров: 1161

Скачиваний: 1

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

СОДЕРЖАНИЕ

1. Понятие информационных технологий. Терминология и объект информатики.

2. Количественная мера информации.

3. Понятие энтропии.

4. Современные информационные технологии в деятельности МВД России.

ОСНОВНЫЕ ВОПРОСЫ:

1. Информационные процессы и их особенности.

2. Кодирование информации.

Преимущества цифровой передачи видеоданныхКроме очевидных преимуществ формата, сам способ формирования цифрового изображения также несет в себе существенные преимущества. Цифровой сигнал не ослабляется при передаче на расстояние, как аналоговый сигнал. Поэтому если он принимается вообще, то принимается без искажений. Цифровой сигнал не подвержен помехам, характерным для работы нецифрового оборудования, таким как тени, «туман» или «снег». Передается же цифровой сигнал в компрессированном виде, что намного сужает требуемую полосу пропускания канала. В цифровом телевидении применяется схема компрессии MPEG-2 – та же, что и на DVD.Любая компрессия – это компромисс. Самое высокое качество у некомпрессированного цифрового видео, но для этого необходимо передавать невероятное количество данных. Такую пропускную способность можно обеспечить только в локальной сети. Чтобы передавать цифровой сигнал по существующим каналам, изображение с разрешением примерно вчетверо выше по сравнению с обычным нецифровым компрессируется в соотношении 77:1. «Чудо компрессии» позволяет не только передавать в эфир превосходное изображение. Благодаря запасу полосы пропускания, появляется возможность передавать цифровое аудио 7.1, то есть настоящий окутывающий звук (surround sound).Важнейшим компонентом HDTV служит совсем крошечная деталь – скромный пиксель. В аналоговом телевидении элементы изображения, из которых состоит красная, зеленая и синяя компоненты, представляют собой вертикальные прямоугольники. В HDTV они квадратные, как на компьютерных мониторах, и более, чем в четверо меньше пикселов аналогового ТВ, так что мелкие детали получаются намного четче, что позволяет разглядеть каждую пору на коже кинозвезды. 2. Информационные кросс - технологииК данному классу отнесены технологии пользователя, ориентированные на следующие (или аналогичные) виды преобразования информации:• распознавания символов;• звук-текст;• текст-звук;• автоматический перевод. Оптическое распознавание символов (OCR)Когда страница текста отсканирована в ПК, она представлена в виде состоящего из пикселей растрового изображения. Такой формат не воспринимается компьютером как текст, а как изображение текста и текстовые редакторы не способны к обработке подобных изображений. Чтобы превра­тить группы пикселей в доступные для редактирования символы и слова, изображение должно пройти сложный процесс, известный как оптическое распознавание символов (optical character recognition – OCR).В то время как переход от символьной информации к графической (растровой) достаточно элементарен и без труда осуществляется, например при выводе текста на экран или печать, обратный переход (от печатного текста к текстовому файлу в машинном коде) весьма затруднителен. Именно в связи с этим для ввода информации в ЭВМ исстари использовались перфоленты, перфокарты и др. промежуточные носители, а не исходные «бумажные» документы, что было бы гораздо удобнее. «В защиту» перфокарт скажем здесь, что наиболее «продвинутые» устройства перфорации делали надпечатку на карте для проверки ее содержания.Первые шаги в области оптического распознавания символов были предприняты в конце 50-х гг. XX в. Принципы распознавания, заложенные в то время, используются в большинстве систем OCR: сравнить изображение с имеющимися эталонами и выбрать наиболее подходящий.В середине 70-х гг. была предложена технология для ввода информации в ЭВМ, заключающаяся в следующем: исходный документ печатается на бланке с помощью пишущей машинки, оборудованной стилизованнымшрифтом (каждый символ комбинируется из ограниченного числа вертикальных, горизонтальных, наклонных черточек, подобно тому, как это делаем мы и сейчас, нанося на почтовый конверт цифры индекса); полученный «машинный документ» считывается оптоэлектрическим устройством (собственно OCR), которое кодирует каждый символ и определяет его позицию на листе; информация переносится в память ЭВМ, образуя электронный образ документа или документ во внутреннем представлении. Очевидно, что по сравнению с перфолентами (перфокартами) OCR-документ лучше хотя бы тем, что он без особого труда может быть прочитан и проверен человеком и, вообще, представляет собой «твердую копию» соответствующего введенного документа. Было разработано несколько модификаций подобных шрифтов, разной степени «удобочитаемости» (OCR A (рис 1), OCR В (рис 2) и пр.). Рис. 1. OCR – A Рис. 2. OCR – BОчевидно также, что считывающее устройство представляет собой сканер, хотя и специализированный(считывание стилизованных символов), но интеллектуальный(распознавание их).OCR – технология в данном виде просуществовала недолго и в настоящее время приобрела следующий вид: считывание исходного документа осуществляется универсальным сканером, осуществляющим создание растрового образа и запись его в оперативную память и/или в файл; функции распознавания полностью возлагаются на программные продукты, которые, естественно, получили название OCR-software. Исследования в этом направлении начались в конце 1950–х гг., и с тех пор технологии непрерывно совершенствовались. В 1970-х гг. и в начале 1980-х гг. программное обеспечение оптического распознавания символов все еще обладало очень ограниченными возможностями и могло работать только с некоторыми типами и размерами шрифтов. В настоящее время программное обеспечение оптического распознавания символов намного более интеллектуально и может распознать фактически все шрифты, даже при невысоком качестве изображения документа.Основные методы оптического распознаванияОдин из самых ранних методов оптического распознавания символов базировался на сопоставлении матриц или сравнении с образцом букв. Большинство шрифтов имеют формат Times, Courier или Helvetica и размер от 10 до 14 пунктов (точек). Программы оптического распознавания символов, которые используют метод сопоставления с образцом, имеют точечные рисунки для каждого символа каждого размера и шрифта.Сравнивая базу данных точечных рисунков с рисунками отсканированных символов, программа пытается их распознавать. Эта ранняя система успешно работала только с непропорциональными шрифтами (подобно Courier), где символы в тексте хорошо отделены друг от друга. Сложные документы с различными шрифтами оказываются уже вне возможностей таких программ. Рис. 3. Разные подходы к распознаваниюВыделение признаков было следующим шагом в развитии оптического распознавания символов. При этом распознавание символов основывается на идентификации их универсальных особенностей, чтобы сделать распознавание символов независимым от шрифтов. Если бы все символы могли быть идентифицированы, используя правила, по которым элементы букв (например, окружности и линии) присоединяются друг к другу, то индивидуальные символы могли быть описаны незави­симо от их шрифта. Например: символ «а» может быть представлен как состоящий из окружности в центре снизу, прямой линии справа и дуги окружности сверху в центре (рис. 3).Если отсканированный символ имеет эти особенности, он может быть правильно идентифицирован как символ «а» программой оптического распознавания.Выделение признаков было шагом вперед сравнительно с соответствием матриц, но практические результаты оказались весьма чувствительными к качеству печати. Дополнительные пометки на странице или пятна на бумаге существенно снижали точность обработки. Устранение такого «шума» само по себе стало целой областью исследований, пытающейся определить, какие биты печати не являются частью индивидуальных символов. Если шум идентифицирован, достоверные символьные фрагменты могут тогда быть объединены в наиболее вероятные формы символа.Некоторые программы сначала используют сопоставление с образцом и/или метод выделения признаков для того, чтобы распознать столько символов, сколько возможно, а затем уточняют результат, используя грамматическую проверку правильности написания для восстановления нераспознанных символов. Например, если программа оптического распознавания символов неспособна распознать символ «е» в слове «th



Существует такое понятие как коэффициент прямоугольности пикселей. В отличие от коэффициента прямоугольности изображения он относится к реальным размерам видео пикселя и является отношением реальной ширины к реальной высоте. Данный коэффициент зависит от размера дисплея и текущего разрешения, и поэтому на разных компьютерных системах принимает различные значения. Цвет любого пикселя растрового изображения запоминается в компьютере с помощью комбинации битов. Чем больше битов для этого используется, тем больше оттенков цветов можно получить. Число битов, используемых компьютером для любого пикселя, называется битовой глубиной пикселя. Наиболее простое растровое изображение состоит из пикселей, имеющих только два возможных цвета черный и белый, и поэтому изображения, состоящие из пикселей этого вида, называются однобитовыми изображениями. Число доступных цветов или градаций серого цвета равно 2 в степени равной количеству битов в пикселе.

Цвета, описываемые 24 битами, обеспечивают более 16 миллионов доступных цветов и их часто называют естественными цветами. Растровые изображения обладают множеством характеристик, которые должны быть организованы и фиксированы компьютером.

Размеры изображения и расположение пикселей в нем это две основных характеристики, которые файл растровых изображений должен сохранить, чтобы создать картинку. Даже если испорчена информация о цвете любого пикселя и любых других характеристиках компьютер все равно сможет воссоздать версию рисунка, если будет знать, как расположены все его пиксели. Пиксель сам по себе не обладает никаким размером, он всего лишь область памяти компьютера, хранящая информацию о цвете, поэтому коэффициент прямоугольности изображения не соответствует никакой реальной размерности. Зная только коэффициент прямоугольности изображения с некоторой разрешающей способностью можно определить настоящие размеры рисунка. Поскольку размеры изображения хранятся отдельно, пиксели запоминаются один за другим, как обычный блок данных. Компьютеру не приходится сохранять отдельные позиции, он всего лишь создает сетку по размерам заданным коэффициентом прямоугольности изображения, а затем заполняет ее пиксель за пикселем.

Количество цветов (глубина цвета) – также одна из важнейших характеристик растра. Количество цветов является важной характеристикой для любого изображения, а не только растрового.


Классифицируем изображения следующим образом:

  • Двухцветные (бинарные) – 1 бит на пиксель. Среди двухцветных чаще всего встречаются черно–белые изображения.

  • Полутоновые – градации серого или иного цвета. Например, 256 града­ций (1 байт на пиксель).

  • Цветные изображения. От 2 бит на пиксел и выше. Глубина цвета 16 бит на пиксель (65 536 цветов) получила название High Со1оr, 24 бит на пиксель (16,7 млн цветов) – True Со1оr. В компьютерных графических системах используют и большую глубину цвета – 32, 48 и более бит на пиксель.

Векторная графика

Векторная графика описывает изображения с использованием прямых и изогнутых линий, называемых векторами, а также параметров, описывающих цвета и расположение. Например, изображение древесного листа (см. рис. 1.) описывается точками, через которые проходит линия, создавая тем самым контур листа. Цвет листа задается цветом контура и области внутри этого контура.
В отличие от растровой графики в векторной графике изображение строится с помощью математических описаний объектов, окружностей и линий.

Ключевым моментом векторной графики является то, что она использует комбинацию компьютерных команд и математических формул для объекта. Это позволяет компьютерным устройствам вычислять и помещать в нужном месте реальные точки при рисовании этих объектов. Такая особенность векторной графики дает ей ряд преимуществ перед растровой графикой, но в тоже время является причиной ее недостатков.

Векторную графику часто называют объектно-ориентированной графикой или чертежной графикой. Простые объекты, такие как окружности, линии, сферы, кубы и тому подобное называется примитивами, и используются при создании более сложных объектов. В векторной графике объекты создаются путем комбинации различных объектов.

Для создания векторных рисунков необходимо использовать один из многочисленных иллюстрационных пакетов. Достоинство векторной графики в том, что описание является простым и занимает мало памяти компьютера. Однако недостатком является то, что детальный векторный объект может оказаться слишком сложным.

При редактировании элементов векторной графики изменяются параметры прямых и изогнутых линий, описывающих форму этих элементов. Можно переносить элементы, менять их размер, форму и цвет, но это не отразится на качестве их визуального представления. Векторная графика не зависит от разрешения, т.е. может быть показана в разнообразных выходных устройствах с различным разрешением без потери качества.



Векторное представление заключается в описании элементов изображения математическими кривыми с указанием их цветов и заполняемости.

Еще одно преимущество – качественное масштабирование в любую сторону. Увеличение или уменьшение объектов производится увеличением или уменьшением соответствующих коэффициентов в математических формулах. Векторный формат становится неудобным при передаче изображений с большим количеством оттенков или мелких деталей (например, фотографий). Ведь каждый мельчайший блик в этом случае будет представляться не совокупностью одноцветных точек, а сложнейшей математической формулой или совокупностью графических примитивов, каждый из которых, является формулой. Это приводит к утяжелению файла. Кроме того, перевод изображения из растрового в векторный формат (например, программой Adobe Strime Line или Corel OCR–TRACE) приводит к наследованию последним невозможности корректного масштабирования в большую сторону. От увеличения линейных размеров количество деталей или оттенков на единицу площади больше не становится. Это ограничение накладывается разрешением вводных устройств (сканеров, цифровых фотокамер и др.).

Элементы (объекты) векторной графики. Объекты и их атрибуты

Основным логическим элементом векторной графики является геометрический объект. В качестве объекта принимаются простые геометрические фигуры (так называемые примитивы – прямоугольник, окружность, эллипс, линия), составные фигуры или фигуры, построенные из примитивов, цветовые заливки, в том числе градиенты.

Важным объектом векторной графики является сплайн. Сплайн – это кривая, посредством которой описывается та или иная геометрическая фигура. На сплайнах построены современные шрифты TryeType и PostScript.

Объекты векторной графики легко трансформируются и модифицируются, что не оказывает практически никакого влияния на качество изображения. Масштабирование, поворот, искривление могут быть сведены к паре–тройке элементарных преобразований над векторами.

Если в растровой графике базовым элементом изображения является точка, то в векторной графике – линия. Линия описывается математически как единый объект, и потому объем данных для отображения объекта средствами векторной графики существенно меньше, чем в растровой графике.

Линия – элементарный объект векторной графики. Как и любой объект, линия обладает свойствами: формой (прямая, кривая), толщиной, цветом, начертанием (сплошная, пунктирная). Замкнутые линии приобретают свойство заполнения. Охватываемое ими пространство может быть заполнено другими объектами (текстуры, карты) или выбранным цветом. Простейшая незамкнутая линия ограничена двумя точками, именуемыми узлами. Узлы также имеют свойства, параметры которых влияют на форму конца линии и характер сопряжения с другими объектами. Все прочие объекты векторной графики составляются из линий. Например, куб можно составить из шести связанных прямоугольников, каждый из которых, в свою очередь, образован четырьмя связанными линиями.

Цвет в векторной графике

Различные векторные форматы обладают различными цветовыми возможностями. Простейшие форматы, которые могут не содержать вообще никакой информации о цвете, используют цвет по умолчанию тех устройств, на которые они выводятся, другие форматы способны сохранять данные о полном тридцати двух битном цвете. Какую бы цветовую модель не применял бы векторный формат, на размер файла он не влияет, кроме тех случаев, когда файл содержит растровые образы. В обычных векторных объектах значение цвета относится ко всему объекту в целом. Цвет объекта хранится в виде части его векторного описания. Некоторые векторные файлы могут создать растровый эскиз изображений хранящихся в них. Эти растровые картинки, иногда называемые краткими описаниями изображений, обычно представляют собой эскизы векторных рисунков в целом. Краткое описание изображения, особенно полезно в ситуациях,
когда вы не хотите открывать весь файл, чтобы посмотреть, что в нем хранится или когда вы не можете видеть векторный рисунок во время его использования.

Первая ситуация возникает, когда вам необходимо найти файл с помощью одной из многих специально разработанных для этого программ. Для облегчения поиска нужного векторного файла такие программы могут считывать растровый эскиз изображения и другие характеристики, например, векторный формат, время создания, битовую глубину изображения и так далее.

Вторая ситуация возникает, когда в каком–либо издательском пакете помещается на страницу векторный рисунок. Изображение, которое вы увидите, будет растровым эскизом настоящего векторного рисунка, у которого нельзя изменить размер, обрезать или как–то иначе обработать изображение. За эскизы изображения приходится расплачиваться памятью, т.к. эскизы – это растровая версия рисунков, а растровые данные используют много памяти компьютера.  
Структура векторной иллюстрации.

Структуру любой векторной иллюстрации можно представить в виде иерархического дерева. В такой иерархии сама иллюстрация занимает верхний уровень, а ее составные части – более низкие уровни иерархии.

  1. Самый верхний иерархический уровень занимает сама картинка, которая объединяет в своем составе объекты + узлы + линии + заливки.

  2. Следующий уровень иерархии – объекты, которые представляют собой разнообразные векторные формы.

  3. Объекты иллюстрации состоят из одного или нескольких контуров: замкнутых и открытых. Контуром называется любая геометрическая фигура, созданная с помощью рисующих инструментов векторной программы и представляющая собой очертания того или иного графического объекта (окружность, прямоугольник и т.п.). Замкнутый контру – это замкнутая кривая, у которой начальная и конечная точки совпадают (окружность). Открытый контур имеет четко обозначенные концевые точки (синусоидальная линия).

  4. Следующий уровень иерархии составляют сегменты, которые выполняют функции кирпичиков, используемых для построения контуров. Каждый контур может состоять из одного или нескольких сегментов. Начало и конец каждого сегмента называются узлами, или опорными точками, поскольку они фиксируют положение сегмента, «привязывая» его к определенной позиции в контуре. Перемещение узловых точек приводит к модификации сегментов контура и к изменению его формы. Замкнутые контуры (формы) имеют свойство заполнения цветом, текстурой или растровым изображением (картой). Заливка – это цвет или узор, выводимый в замкнутой области, ограниченной кривой.

  5. На самом нижнем уровне иерархии расположены узлы и отрезки линий, соединяющих между собой соседние узлы. Линии наряду с узлами выполняют функции основных элементов векторного изображения.