25. Виды компьютерной графики. Кодирование графической информации.
Вся информация, которую обрабатывает компьютер, должна быть представлена двоичным кодом с помощью двух цифр: 0 и 1. Эти два символа принято называть двоичными цифрами или битами. С помощью двух цифр 0 и 1 можно закодировать любое сообщение. Это явилось причиной того, что в компьютере обязательно должно быть организовано два важных процесса: кодирование и декодирование.
Кодирование – преобразования входной информации в форму, воспринимаемую компьютером, т.е. двоичный код.
Декодирование – преобразование данных из двоичного кода в форму, понятную человеку.
Виды компьютерных изображений: растровые, векторные.
Создавать и хранить графические объекты в компьютере можно двумя способами – как растровое или как векторное изображение. Для каждого типа изображений используется свой способ кодирования.
Растровое изображениепредставляет собой совокупность точек (пикселей) разных цветов. Пиксель – минимальный участок изображений, цвет которого можно задать независимым способом.
В процессе кодирования изображения производится его пространственная дискретизация (преобразование непрерывных изображений и звука в набор дискретный значений в форме кодов). Пространственную дискретизацию изображения можно сравнить с построением изображения из мозаики (большого количества маленьких разноцветных стекол). Изображение разбивается на отдельные маленькие фрагменты (точки), причем каждому фрагменту присваивается значение его цвета, то есть код цвета (красный, зеленый, синий и так далее).
Качество изображения зависит от количества точек (чем меньше размер точки и, соответственно, больше их количество, тем лучше качество) и количества используемых цветов (чем больше цветом, тем качественнее кодируется изображение).
Для представлении цвета в виде числового кода используются две обратных друг другу цветовые модели: RGBиCMYK.
Модель RGBиспользуется в телевизорах, мониторах, проекторах, сканерах, цифровых фотоаппаратах. Основные цвета в этой модели: красный (Red), зеленый (Green), синий (Blue).
Цветовая модель CMYKиспользуется в полиграфии при формировании изображений, предназначенных для печати на бумаге.
Цветные изображения могут иметь различную глубину цвета, которая задается количеством битов, используемых для кодирования цвета точки.
Для того, чтобы на экране монитора формировалось изображение, информация о каждой точке (код цвета точки) должна храниться в видеопамяти компьютера.
Векторное изображениепредставляет собой совокупность графических примитивов (точка, отрезок, эллипс…). Каждый примитив описывается математическими формулами. Кодирование зависит от прикладной среды.
Достоинством векторной графики является то, что файлы, хранящие векторные графические изображения, имеют сравнительно небольшой объем. Важно также, что векторные графические изображения могут быть увеличены или уменьшены без потери качества.
Форматы графический файлов определяют способ хранения информации в файле (растровый или векторный), а также форму хранения информации (используемый алгоритм сжатия).
Наиболее популярные растровые форматы:
-bmp
-gif
-jpeg
-tiff
-png
Виды компьютерной графики:
-растровая графика; Основным элементом растрового изображения является точка.
-векторная графика;
-фрактальная графика; Фрактальная графика, как и векторная, основана на математических вычислениях. Базовым элементом фрактальной графики является сама математическая формула, изображение строится исключительно по уравнениям.
-3Dграфика.
- 1. Суть и этапы управления на предприятии. Особенности их автоматизации.
- 2. Суть и особенности процессного подхода. Описание бизнес-процессов.
- 3. Информационные системы в управлении предприятием и их составляющие. Задачи, решаемые кис.
- 4. Системы управления ресурсами предприятия (erp): назначение, их состав и классификация, история возникновения.
- 5. Задачи erp-систем и их основные функциональные возможности.
- 6. Типовая архитектура erp-систем. Классификация.
- 7. Примеры erp-систем, преимущества, проблемы и этапы их внедрения.
- 8. Особенности, архитектура, преимущества и возможности системы Microsoft Dynamics Axapta.
- 9. Особенности и основные возможности решения «1с:Предприятие» по управлению торговлей.
- 10. Основные модули решения «1с:Предприятие» по управлению торговлей и примеры их использования.
- 11. Основные функциональные возможности приложений по автоматизации складского учета.
- 12. Бизнес-процессы торговой организации: виды и их особенности.
- Раздел 2.
- 13. Суть и особенности online-продаж.
- 14. Online-продажи: безопасность, компоненты, процедура, преимущества и недостатки.
- 15. Основные этапы и особенности открытия и функционирования интернет-магазина в рб.
- 16. Каталоги и интернет-магазины для организации электронных продаж.
- 17. Основные модули и автоматизируемые процессы системы PrestaShop.
- Раздел 3.
- 19. Логические и функциональные блоки crm-систем и их использование.
- 22. Роль и место crm-систем в erp-системах.
- 23. Использование и особенности e-crm. Типовая функциональная структура.
- 24. Структура и основные функциональные возможности Terrasoft crm.
- Раздел 4.
- 25. Виды компьютерной графики. Кодирование графической информации.
- 26. Основные инструменты и структура программы Adobe Photoshop. Примеры использования инструментов.
- 27. Flash-технологии – назначение, особенности и составляющие. Типы анимации во Flash.
- Раздел 5.
- 28. Типовая структура и особенности аналитических информационных систем.
- 29. Понятие и концепция хранилищ данных.
- 30. Модели хранилищ данных и основные компоненты хранилищ данных.
- 31. Технология olap, olap-куб – основные понятия.
- 32. Архитектура olap-систем, таблицы фактов, таблицы измерений. Способы реализации многомерной модели.
- Раздел 6.
- 33. Понятие, задачи Data Mining и связи с другими дисциплинами.
- 34. Методы Data Mining. Визуальные инструменты Data Mining.
- 35. Проблемы и вопросы Data Mining. Области применения.
- 36. Метод «деревья решений».
- 37. Метод «кластеризации».
- 38. Особенности проектов Data Mining, типовая структура аналитических систем.
- 39. Основные этапы процесса Data Mining, общая схема анализа данных.
- 40. Методы эффективной работы с большими данными для Data Mining.
- 41. Deductor – принципы работы и структура платформы. Возможности взаимодействия с другими системами.