2.9. Основы методов устранения ступенчатости

Чтобы эффективно бороться со ступенчатостью (лестничным эффектом), приводящей к искажениям в изображении, необходимо понимать причины, ее вызывающие. Основная причина появления лестничного эффекта заключается в том, что отрезки, ребра многоугольника, цветовые границы и т. д. имеют непрерывную природу, тогда как растровое устройство дискретно. Для представления отрезка, ребра многоугольника и т. д. на растровом устройстве необходимо начертить их в дискретных координатах, что может привести к удивительным результатам.

 

 

Рассмотрим, например, сигнал, изображенный на рис. 2.17,а. Второй сигнал более низкой частоты изображен на рис. 2.17,с. Если сделать выборки с одинаковой частотой из обоих сигналов (точки отмечены маленькими кружками), то восстановленные сигналы, показанные на рис. 2.17,b и d, идентичны. Рис. 2.17,d называется искажением выборки, показанной на рис. 2.17,b и, следовательно, сигнала на рис. 2.17,а. Для высокочастотного сигнала (рис. 2.17,а) выборка проведена с недостаточной частотой. Для предотвращения искажения следует проводить выборку сигнала с частотой, по крайней мере вдвое превышающей наибольшую частоту сигнала. Недостаточная выборка приводит к тому, что высокопериодичные изображения визуализируются неверно. Например, ограда забора или подъемные жалюзи могут выглядеть как несколько широких полос, а не как много отдельных, более узких полосок.

Рассуждения, приведенные выше, и материал предыдущих разделов иллюстрируют два из трех общих проявлений искажений такого рода в машинно-сгенерированных изображениях: струпенчатость ребер и некорректная визуализация тонких деталей или фактуры. Третье проявление связано с очень мелкими объектами. Если объект меньше размера пиксела или не покрывает внутреннюю точку, служащую для оценки атрибутов пиксела, то он не будет учитываться в результирующем изображении. С другой стороны, если малый объем покрывает эту точку, то он может слишком сильно повлиять на атрибуты пиксела. Заметим, что могут быть проигнорированы также и длинные, тонкие объекты.

В основном существует два метода устранения искажений изображения такого рода. Первый связан с увеличением частоты выборки, что достигается с помощью увеличения разрешения растра. Таким образом, учитываются более мелкие детали. Однако существует определенное ограничение на способность растровых графических устройств с ЭЛТ выводить очень мелкие растры. Такое ограничение предполагает, что растр надо вычислять с более высоким разрешением, а изображать с более низким, используя усреднение некоторого типа для получения атрибутов пиксела с более низким разрешением.

 

На рис. 2.18 показано усреднение двух типов. Равномерное усреднение окружающих пикселов для уменьшения разрешения в 2 и 4 раза демонстрируется на рис. 2.18,а. Каждый дисплейный пиксел делится на подпикселы в процессе формирования растра более высокого разрешения. Для получения атрибутов дисплейного пиксела определяются атрибуты в центре каждого подпиксела, которые затем усредняются. В некоторой степени можно получить лучшие результаты, если рассматривать больше подпикселов и учитывать их влияние с помощью весов при определении атрибутов.

Второй метод устранения искажений изображения состоит в том, чтобы трактовать пиксел не как точку, а как конечную область. В следующем разделе приводится эвристический метод этого подхода. Трактование пиксела как конечной области эквивалентно префильтрации изображения.