Форматы представления графических и специальных типов данных

Быстрые аппаратные средства широко используются сегодня и сохраняют свою актуальность, как перспективные решения, для обеспечения компьютерной графики. Поэтому разрабатываемые технологии должны включать поддержку графических форматов данных.

Графические форматы практически включают в себя два подмножества - растровый и векторный.

В перечне растровых выделяют JPEG, GIF, EPS, BMP, PICT, PCX, TARGA, TIFF и др. включающие описания объекта размером до 16 Мбайт. В перечне отличий форматов не последнее место занимают методы сжатия, использованные при формировании описаний объектов.

Векторные форматы, как правило, содержат менее объемное описание объекта. Достигаемая степень сжатия в десятки и сотни раз больше по сравнению с растровыми. Вот отдельные из них: CGM, DXF, EPS, PICT, WMF и др.

Преобразования выполняют программы-трансляторы. Их сложность при преобразовании растровый - векторный во много раз больше, чем при преобразовании векторный - растровый.

КС обрабатывают и более сложные типы данных, например, модулярные. Форматы остатков эквивалентны форматам генетически связанных оснований, хотя в арифметике с переполнением могут превышать их.

Измерительная информация сегодня по мере роста возможностей систем обработки данных и систем первичного преобразования физических сигналов различной природы представляется все новыми типами данных.

Как показал проведенный анализ, значительное количество таких типов перекрывается понятием кластера коррелированных отсчетов.

Часто встречаются беззнаковые, десяти-, двенадцати-, четырнадцатиразрядные отсчеты, в системах с высокими скоростями входных потоков - шести- и четырехбитные отсчеты. При поступлении в систему они чаще всего характеризуются однородностью выборок т.е. постоянством скорости поступления.

Одной из первых операций применяемой к входному потоку является формирование кластера коррелированных отсчетов как объекта.

Например, простейший случай - выборка длительностью

, где

- предыстория развития сигнала, в ходе которой формируется кольцо данных с контролем энергии в кольце (сторожевой режим),

- выборка фиксированной длины достаточная для локализации информации об объекте.

Пример более сложного объекта - многоимпульсное отображение смещения негативного изображения границы объекта в плоскости анализа в когерентных фотоэлектрических микроскопах. В данном случае отсчеты слитны и формирование кластера коррелированных отсчетов не представляет труда и не требует больших ресурсов памяти. Сложнее это решить в случае адаптивно-перестраиваемого формирования зондирующего импульса с разрешением более высоким, чем позволяет полоса пропускания системы.

В этом случае вводится расширение времени анализа с “впечатыванием” новых смещенных зондирующих импульсов через интервалы повторения. Объем файла удерживающего фрагменты может быть очень большим и превышать сотни мегабайт.

Команды и операции над данными

Для классических типов данных поддерживаться все операции, которые широко используются на практике. Приводить их описание в данном случае нецелесообразно.

Графические форматы представления данных позволяют проводить над файлами макрооперации, приобретающие значения международных стандартов. Это, прежде всего, операции по компрессии и декомпрессии данных, цветовые преобразования, преобразования форматов.

Операции над данными представленными в модулярной системе счисления подробно изложены в литературе и дополнительно останавливаться на их описании также нецелесообразно.

Рассмотрим только специфику преобразований над одним типом данных - кластером коррелированных отсчетов.

Формирование кластера

Операция заключается в преобразовании пространства входных сигналов с выделением подмножества отсчетов локально связанных между собой.

Например, в двухкоординатных полях размерностью строк, столбцов входной массив в поле представляется последовательностью

,

где - символ упорядоченной последовательности с интервалом поступления данных ,

- булева переменная в позиционной системе счисления с двоичным основанием,

- размерность представления входного отсчета.

Формирование кластера коррелированных отсчетов осуществляется через пересортировку входного массива, проводимую обычно регистровыми линиями задержки, как например, в цифровом процессоре сигналов IMSA110 фирмы Inmos и т.п.

Часто наряду с информационными сигналами в общем потоке присутствуют служебные, синхронизирующие, дополнительные отсчеты. В объем кластера они не включаются. Операция формирования кластеров коррелированных отсчетов должна обеспечивать их выделение, сдвиг временных интервалов и т.п.

Простейший случай - формирование сегмента в обработке двухмерных массивов.

Входной поток

где - единичная функция,

- - разрядный сигнал, поступающий на входной порт системы,

- время старта,

- интервал времени между строками,

- интервал времени между кадрами,

- целая часть числа

Формирование кластера для обработки на проходе требует создания кольцевой буферной памяти объемом

где - размер сегмента по вертикали,

- размер сегмента по горизонтали.

Модификация

В память кадра записывается модифицированный отсчет

где - новая разрядность отсчета, как правило, число существенно

меньшая, чем исходная,

- область кластера,

- отсчеты в области кластера окружающего точку .

Сжатие

Процедура сохраняющая информационные признаки с заданной погрешностью, не препятствующей формированию ввода требуемой точности и достоверности, но понижающая объем описания объекта.

Равномерное сжатие можно представить как замену кластера одиночным отсчетом размерностью (число двоичных разрядов).

При этом шаг представления кластеров может быть равен - по горизонтали и - по вертикали. В этом случае мы имеем одномерное представление кластеров коррелированных отсчетов. Вероятность достоверности принятия решений снижается при движении центра информационного наполнения к границе кластера.

Лучшие результаты получаются при смещении кластера на долю

по горизонтали и долю - по вертикали. Вводя понятия шага по горизонтали и вертикали получаем многослойное равномерное сжатие. Коэффициент сжатия

Адаптивное сжатие по информационному наполнению кластера коррелированных отсчетов (например: сумме энергии дифференциала в кластере) порождает неоднородность шага сжатия и может вызвать потерю координатной привязки фрагментов восстановленного сигнала.

Один из путей сохранения координатной системы - введение массива шагов или их переключений. В простейшем случае - добавление информационных тегов к формату отсчета.

Детальное рассмотрение указанной процедуры выходит за рамки данного раздела, укажем лишь то, что к переменным процедуры относятся:

- размеры кластера

- шаг смещения кластера

- преобразующая таблица (либо ее адрес);

- адрес старта кластера ;

- число шагов по строке

- число шагов по столбцу .

Интегрирование кластеров

Операция эффективна при обработке полей откликов от многих зондирующих воздействий сгенерированных с известными координатными привязками и заключается в суммировании отсчетов кластеров с одинаковым смещением, центры же кластеров размещаются в адаптивно деформируемой сетке математических ожиданий координат откликов. В случае периодической структуры

где - вектор входных отсчетов размерностью ,

- номер положения отклика на равномерной сетке,

- размерность кластера после интегрирования (вектор содержит несколько кластеров),

- матрица преобразования входного вектора сигналов.

Суммирование кластеров преобразует отклики в один кластер

,

имеющий смысл интегрального по полю анализа отклика системы, имеющего улучшенные характеристики по неоднородности.

Энергия несущая информацию в интегральном кластере возрастает по крайней мере в раз.

Описанные операции работают над входными данными до момента снижения интенсивности преобразуемого потока достаточного для реализации дальнейших преобразований универсальными средствами, например, скалярными процессорами.

Выполнение данных операций осуществляется быстродействующими входными структурами, имеющими специализированную архитектурную организацию. Введя аппарат управления данной архитектурой можно эффективно адаптировать вычислительную среду обработки измерительной информации под решаемые задачи.