Biểu diễn trực quan hoặc thiết kế trên một số bề mặt, chẳng hạn như màn hình, tường, đá, vải hoặc giấy để thông báo, minh họa hoặc giải trí thường được gọi là hình ảnh hoặc đồ họa. Nhiều loại đồ họa hoặc hình ảnh có thể được tìm thấy trong thời đại hiện đại này, nhưng hãy để so sánh các loại hình ảnh raster và vector.

![](https://blog.fileformat.com/vi/image/raster-vs-vector-images-a-brief-comparison/images/raster-vs-vector.jpg

center)

Sự khác biệt giữa các tệp hình ảnh vectơ và raster là gì?

Đó là một câu hỏi chung được hỏi bởi các nhà thiết kế người mới hoặc những người khác tạo ra và in tác phẩm nghệ thuật. Vì vậy, hãy để hiểu nó. Trong bài viết này, bạn sẽ học được:

Hình ảnh raster được sáng tác bằng cách sử dụng pixel, hoặc các chấm nhỏ, bao gồm thông tin và màu sắc độc đáo kết hợp với nhau để tạo ra hình ảnh. Mỗi pixel màu đóng góp cho hình ảnh tổng thể. Nói tóm lại, đồ họa raster là cấu trúc dữ liệu ma trận chấm cho thấy một lưới các pixel hình chữ nhật thường. Những hình ảnh này thường được sản xuất bởi các thiết bị quang học, chẳng hạn như máy quét trong khi quét hoặc máy ảnh trong khi chụp ảnh. Mặc dù bạn có thể tạo một hình ảnh vector tương tự như một bức ảnh, sự tinh chỉnh của các màu, bóng, bóng, bóng và các yếu tố giống như gradient khiến không thể có được một biểu diễn thực tế của một bức ảnh với các vectơ.

Tiện ích mở rộng tệp

.bmp, .jpg,. PNG,. GIF,. Pat]10

Hình ảnh vector là gì?

Các tệp vector được xây dựng từ các điểm và đường để tạo đường dẫn. Các tệp này có thể được chia tỷ lệ (chiều cao hoặc chiều rộng khôn ngoan) mà không mất chất lượng. Khả năng này làm cho các tệp Vector trở thành định dạng tốt nhất cho các biểu tượng, hình minh họa hoặc logo của công ty, vì tệp đơn có thể được sử dụng cho các thiết kế từ ứng dụng di động đến bảng quảng cáo lớn mà không giảm chất lượng hoặc tăng kích thước tệp. Các tệp dựa trên vector hoặc SVG cho phép hình ảnh như hình minh họa, logo và biểu tượng được sử dụng trong phát triển web hoặc các ứng dụng khác.

Tiện ích mở rộng tệp

. EPS,. SVG,. AI,. CDR

Khi nào bạn nên chọn raster hoặc vector?

Hình ảnh vector phù hợp với logo, minh họa, khắc, bản khắc, bảng hiệu, tác phẩm nghệ thuật sản phẩm và thêu, trong khi hình ảnh raster là tốt nhất cho nhiếp ảnh, tranh vẽ hoặc quét. Nếu bạn cần hỗn hợp màu phức tạp, chẳng hạn như trong hội họa, raster nên là định dạng ưa thích. Nếu các hình dạng có thể mở rộng và màu sắc rắn được yêu cầu, một vectơ nên là lựa chọn tốt nhất. Đôi khi bạn cần kết hợp các hình ảnh raster và vector với nhau, chẳng hạn như bạn cần tạo một cuốn sách nhỏ, có thể bao gồm logo công ty dựa trên vector và ảnh của bất kỳ cảnh hoặc đối tượng nào như một người (raster). Bây giờ có thể bằng cách sử dụng phần mềm bố cục như InDesign, Quarkxpress. Illustrator và Photoshop cũng có thể được sử dụng để kết hợp hình ảnh raster và vector.

Kết luận

Trong bài viết này, chúng tôi đã đề cập đến những lợi thế, nhược điểm và sự khác biệt chính giữa đồ họa raster và vector trong các giải thích tương ứng của họ. Cuối cùng, nó có thể giúp với những gì bạn tạo ra và mục đích sử dụng của nó.

- Vị trí địa lý của mỗi ô được xác định bởi vị trí của nó trong ô biểu tượng, hình ảnh có thể được lưu trữ trong một mảng tương xứng trong máy vi tính cung cấp đủ dữ liệu bất kỳ lúc nào. Vì vậy mỗi ô có thể nhanh chóng và dễ dàng được định địa chỉ trong máy theo vị trí địa lý của nó.

- Những vị trí kế cận được hiện diện bởi các ô kế cận, vì vậy mối liên hệ giữa các ô có thể được phân tích một cách thuận tiện

- Quá trình tính toán đơn giản hơn và dễ dàng hơn cơ sở hệ thống dữ liệu vector.

- Đơn vị bản đồ ranh giới được trình bày một cách tự nhiên bởi giá trị ô khác nhau, khi giá trị thay đổi, việc chỉ định ranh giới thay đổi.

Nhược điểm:

- Khả năng lưu trữ đòi hỏi lớn hơn nhiều so với hệ thống cơ sở dữ liệu vector. - Kích thước ô định rõ sự quyết định ở phương pháp đại diện. Điều này đặc

- Thể hiện bản đồ không rõ nét nếu độ tương phản thấp, độ tương phản cao thì tăng kích thước file ảnh

Hệ thống cơ sở dữ liệu Vector

Ưu điểm:

- Việc lưu trữ đòi hỏi ít hơn hệ thống cơ sở dữ liệu raster - Bản đồ gốc có thể được hiện diện ở sự phân giải gốc của nó

- Thể hiện liên hệ hình học do đó thích hợp cho các phân tích về hình học hay phân tích về mạng lưới và số hóa các bản đồ vẽ tay.

Nội dung Text: CẤU TRÚC DỮ LIỆU RASTER VÀ VECTOR

1. CẤU TRÚC DỮ LIỆU RASTER VÀ VECTOR CẤU TRÚC RASTER.................................................................................................1 1 CẤU TRÚC VECTOR................................................................................................3 2 Cấu trúc Spaghetti...............................................................................................4 2.1 Cấu trúc Topology..............................................................................................5 2.2 ƯU NHƯỢC ĐIỂM CỦA CẤU TRÚC VECTOR VÀ RASTER.............................6 3 Các đối tượng địa lý khi được biểu diễn trên máy tính được biết đến ở 2 dạng: cấu trúc dữ liệu raster và cấu trúc dữ liệu vector. CẤU TRÚC RASTER 1 Khái niệm Mô hình raster biểu diễn không gian như là một ma trận số nguyên, mỗi giá trị số nguyên đại diện cho một thuộc tính, vị trí của số nguyên chính là vị trí của đối tượng Thí dụ:
2. Hình 1: Mô hình dữ liệu raster và vector Hình 2: Mô hình dữ liệu raster và vector Liên hệ với thế giới thực: mỗi pixel sẽ tương ứng với một ô nào đó trong thế giới thực. Trong cấu trúc raster: Đường được biểu diễn bằng những pixel có cùng giá trị f(x,y) liên tiếp - nhau. Vùng được xác định thành một mạng gồm nhiều pixel có cùng giá trị - thuộc tính f(x,y).
3. Hình 3: Cấu trúc dữ liệu raster Cấu trúc lưu trữ raster cơ bản: Cấu trúc lưu mã chi tiết (exhaustive enumeration) - Cấu trúc lưu mã run length (run-length encoding). - Đối với cấu trúc lưu mã chi tiết, mỗi một điểm lưới được gắn với giá trị duy nhất, vì vậy dữ liệu không được nén gọn. Cấu trúc lưu mã chạy dài có ý nghĩa như là một kỹ thuật nén dữ liệu nếu raster chứa các nhóm điểm lưới có cùng một giá trị. Khi đó thay vì phải lưu trữ riêng cho từng điểm lưới, cấu trúc này lưu trữ theo từng thành phần có một giá trị duy nhất và số lượng điểm lưới chứa đựng giá trị đó. Hình : Minh họa cấu trúc mã chi tiết
4. Hình 4: Minh họa cấu trúc mã run length CẤU TRÚC VECTOR 2 Khái niệm Các đối tượng không gian khi biểu diễn ở cấu trúc dữ liệu vector được tổ chức dưới dạng điểm (point), đường (line) và vùng (polygon) (xem hình 2 trang 2), và được biểu diễn trên một hệ thống tọa độ nào đó. Đối với các đối tượng biểu diễn trên mặt phẳng, mỗi đối tượng điểm được biểu diễn bởi một cặp tọa độ (x, y); đối tượng đường được xác định bởi một chuỗi liên tiếp các điểm (vertex), đoạn thẳng được nối giữa các điểm (vertex) hay còn gọi là cạnh (segment), điểm bắt đầu và điểm kết thúc của một đường gọi là các nút (node); đối tượng vùng được xác định bởi các đường khép kín. Hình 5: Minh họa đối tượng đường gồm có các nút, điểm, cạnh Hai loại cấu trúc được biết đến trong cấu trúc dữ liệu vector là cấu trúc Spaghetti và cấu trúc Topology. Cấu trúc Spaghetti ra đời trước và được sử dụng cho đến ngày nay ở một số các phần mềm GIS như: phần mềm Arcview GIS, ArcGIS, MapInfo,… Cấu trúc Topology ra đời trên nền tảng của mô hình dữ liệu cung – nút (Arc - Node).
5. Cấu trúc Spaghetti 2.1 Trong cấu trúc dữ liệu Spaghetti, đơn vị cơ sở là các cặp tọa độ trên một không gian địa lý xác định. Do đó, mỗi đối tượng điểm được xác định bằng một cặp tọa độ (x, y); mỗi đối tượng đường được biểu diễn bằng một chuỗi những cặp tọa độ (xi, yi); mỗi đối tượng vùng được biểu diễn bằng một chuỗi những cặp toạ độ (xj, yj) với điểm đầu và điểm cuối trùng nhau. Thí dụ: Hình 6: Minh họa dữ liệu Spaghetti Đặc trưng Vị trí Điểm A (xA, yA) Điểm B (xB, yB) Cung AB (xA, yA), (xB, yB) Vùng a (xA, yA), (xa1, ya1), …, (xa5, ya5) , (xB, yB), (xA, yA) Vùng b (xA, yA), (xb1, yb1), (xb2, yb2), (xb3, yb3) , (xB, yB), (xA, yA) Bảng 1: Bảng mô tả đặc trưng của cấu trúc Spaghetti Đặc điểm: Cấu trúc Spaghetti không ghi nhận đặc trưng kề nhau của hai vùng kề nhau, nghĩa là tại hai vùng kề nhau sẽ có hai cạnh chung kề nhau, cạnh chung của hai vùng kề nhau là hai cạnh độc lập nhau. Ở thí dụ trên vùng a và vùng b có chung cạnh AB. Cấu trúc Topology 2.2 Cấu trúc Topology còn được gọi là cấu trúc cung – nút (arc - node). Cấu trúc này được xây dựng trên mô hình cung – nút, trong đó cung là phần tử cơ sở. Việc xác định các phần tử không gian dựa trên các định nghĩa sau:
6. Mỗi cung được xác định bởi 2 nút, các phần tử ở giữa 2 nút là các điểm - điều khiển (vertex), các điểm này xác định hình dạng của cung. Các cung giao nhau tại các nút, kết thúc một cung là nút. - Vùng là tập hợp các cung khép kín, trong trường hợp vùng trong vùng thì - phải có sự phân biệt giữa cung bên trong và cung bên ngoài. Trong cấu trúc Topology, các đối tượng không gian được mô tả trong bốn bảng dữ liệu: bảng tọa độ cung, bảng topology cung, bảng topology nút và bảng topology vùng. Giữa các bảng này có quan hệ với nhau thông qua cung. Từ đây, ta có thể phân tích các quan hệ của các đối tượng không gian trên cùng một hệ tọa độ. Thí dụ: Hình 7: Minh họa dữ liệu Topology Topology Vùng Vùng Cung A AB, AaB B AB, AbB Vùng ngoài vùng a và b Vùng ngoài Bảng 2: Bảng topology vùng Topology Cung Nút đầu Nút cuối Vùng phải Cung Vùng trái
7. AB A B a b AaB A B Vùng ngoài a AbB A B b Vùng ngoài Bảng 3: Bảng topology cung Topology nút Nút Cung A AB, AaB B AB, AbB Bảng 4: Bảng topology nút Dữ liệu tọa độ cung Nút đầu Đỉnh vertex (x,y) Nút cuối (x,y) Cung (x,y) AB A B AaB A a1, a2, a3, a4, a5 B AbB A b1, b2, b3 B Bảng 5: Bảng dữ liệu tọa độ cung ƯU NHƯỢC ĐIỂM CỦA CẤU TRÚC VECTOR VÀ RASTER 3 STT RASTER VECTOR Cấu trúc dữ liệu đơn giản Cấu trúc dữ liêu phức tạp hơn raster 1 Các thao tác chập bản đồ thực hiện Các phép chập bản đồ khó thực hiện 2 dễ dàng và đơn giản được Bài toán mô hình thực hiện dễ dàng Bài toán mô hình khó thực hiện 3 Dữ liệu gọn (chiếm ít bộ nhớ) hơn Dữ liệu cồng kềnh 4 mô hình raster Cho phép mã hóa topo hiệu quả hơn và Mối quan hệ topo khó có thể thể vì vậy cho phép thực hiện các phép hiện được. Bài toán mạng khó thực 5 liên quan đến các thông tin topo (như hiện trong phân tích mạng) Thích hợp với việc sử dụng dữ liệu Thích hợp với dữ liệu đo đạc trực 6 viễn thám tiếp