Программирование мультимедиа-систем - 14 стр.

                                   - 14 -


ближайших к вектору точек растра по методу Брезенхама (Bresenham, [1]).
Заметим, что векторные графопостроители в настоящее время широко рас-
пространены и хорошо согласуются (по форматам передаваемых данных) с
технологией векторной графики.
     Конвертация между двумя указанными видами представления графи-
ческой информации тривиальна лишь при переходе от векторной к растро-
вой графике (метод Брезенхама), обратный переход требует значительных
ухищрений (известны, например, конверторы сканированных растровых
изображений в векторный формат AutoCAD’а; при этом особенная слож-
ность заключается в распознавании участков растра в районе ‘стыковки’
векторов, что обычно требует вмешательства оператора).
     Существенно различаются для векторной и растровой графики проце-
дуры линейного масштабирования. Если объекты векторной графики мас-
штабируются элементарно, масштабирование растровой графики сущест-
венно сложнее (примитивное масштабирование в этом случае приводит
лишь к превращению пикселов в прямоугольные образования) – применя-
ются специальные алгоритмы заполнения и сглаживания [1]. Однако эти и
более сложные (нелинейные преобразования) легко реализуются вычисли-
тельными возможностями ПЭВМ. Более сложные функции класса повы-
шения резкости, оконтуривания, выделения градиентов и областей с задан-
ными свойствами и др. определены лишь для растровой графики; большой
набор предопределенных фильтров для подобных преобразований досту-
пен в пакете Adobe Photoshop (www.adobe.com), задаваемые пользова-
телем фильтры удобноприменимы в пакете Paint Shop Pro (фирма
Jasc, Inc., www.jasc.com).
     Одна из простых операций такого рода – локальная цифровая фильт-
рация, осуществляемая путем взвешенного суммирования яркостей пиксе-
лов, находящихся в некоторой окрестности текущего пиксела [1].

  2.2.2. Текстовые данные в мультимедиа

    Текстовые данные (независимо от типа письма - иероглифического,
алфавитного, смешанного) фактически являются частью представления
информации в виде статических изображений (графики) и в целом описы-
ваются, обрабатываются и представляются теми же методами. Особенно-
стью текста является его вторичность (по отношению к первичности речи,
кодовым выражением которой текст формально и является), вследствие
чего появляются дополнительные функции ММС: распознавания речи и
обратная - речевого воспроизведения текста; эти функции становятся
штатными даже для ОС (в частности, небызызвестного проекта Merlin
фирмы IBM). К сходным проблемам относится и вопрос распознавания
символов (технология OCR - Optical Character Recognition), в настоящее