Сжатие информации с потерями на примере изображений

1.

Сжатие с потерями на
примере изображений

2.

6.1 Подходы к сжатию информации с потерями
Особенности зрения и направления
сжатия изображений
Яркость важнее цветов
Выделение яркостной
составляющей
Не критично к мелким
деталям
Использование
«мозаичности»
Инерционно
Выделение опорных
кадров видеопотока
«Размывание»
изображения
Использование
«самоподобия»
Под потерей информации в данном случае понимается снижение качества сообщения,
воспринимаемого органами чувств. Например, для изображений это может быть потеря
четкости и искажение цветов, а для звука - урезание его частотного состава. При этом
методы сжатия с потерями как правило допускают регулирование соотношения
качество/степень сжатия..

3.

6.2 Сжатие по блочному алгоритму JPEG
Основная идея алгоритма — компактное
кодирование небольших блоков изображения,
результаты которого визуально проявляются
как "сглаживание" мелких деталей
изображения.
На первом этапе выполняются:
- переход к цветоразностной
модели;
- разделение изображения на
блоки;
- «прореживание» блоков цветовых
составляющих
выделяются три основных этапа алгоритма:
- предварительная обработка изображения (здесь, в
частности, разделяются яркостная и цветовая
составляющие);
- выполнение спектрального преобразования (такое
представление позволяет эффективно выделить мелкие
детали);
- собственно сжатие (с огрублением мелких деталей
изображения).
На втором этапе реализуется
спектральное преобразование
данных для всех блоков
изображения.
На третьем этапе выполняется
собственно огрубление коэффициентов с
потерями информации и сжатие данных
блоков.

4.

6.3 Сжатие по волновому алгоритму JPEG
Идея метода JPEG-2000 - сжатие
изображения за счет усреднения
характеристик четверок соседних пикселей.
Чтобы в последствие восстановить
изображение, вместе со средними
значениями сохраняются их «отклонения»
от исходных элементов.
Волновой метод дает в целом лучшие результаты по сжатию
Это связано с особенностями зрения, которое более лояльно
воспринимает «размытость» изображения, чем его
«мозаичность». Вместе с тем, недостатком JPEG-2000
продолжает оставаться относительно низкая скорость
обработки изображения (особенно — при сжатии).
Общий алгоритм включает несколько итераций
обработки четверок соседних пикселов.
Количество итераций, а также уровень
огрубления коэффициентов задается в
зависимости от требуемой степени сжатия

5.

6.4 Фрактальное сжатие изображений
Многие изображения (особенно, природных
объектов) содержат похожие друг на друга
элементы. Все он могут быть получены за счет
масштабирования и сдвигов изображения
некоторого базового элемента. Их называют
фракталами.
Классический алгоритм решения такой задачи включает:
- разделение всего изображения на маленькие
непересекающиеся «ранговые» области (квадраты);
- выделение всевозможных сочетаний «четверок» ранговых
областей («доменов»);
- нахождение доменов, наиболее похожих на изображения в
ранговых областях и поиск соответствующих коэффициентов
преобразования.
Поскольку для построение
изображения из фракталов
необходимо хранить лишь
немногие элементы и
коэффициенты их
преобразований, такой способ
описания оказывается очень
экономичным (исходное
изображение может быть сжато
в сотни раз).

6.

6.5 Метод MPEG сжатия видеопотока
Семейство стандартов MPEG (MPEG 1, MPEG 2, MPEG 4) используется для сжатия видеопотока за
счет устранения пространственной и временной избыточности. При этом пространственная
избыточность обеспечивается методами JPEG, которые мы рассмотрели выше. Вторая
составляющая связана с похожестью следующих друг за другом кадров.
Форматы сжатия MPEG предусматривают использование трех
типов кадров
опорные или внутренние I-кадры (Intra
frame) получаются за счет сжатия по JPEG исходных
кадров видеопотока. Они следуют с невысокой частотой
(типична частота 2 кадра/c);
прогнозные P-кадры (Predicted frame)вставляются в
промежутки между I-кадрами и содержат только
изменения между ними (вновь появившиеся части
изображения и векторы смещения его элементов).
двунаправленные B-кадры (Bidirectional
frame) формируются по данным предшествующего и
последующего I- и P- кадров (интерполирование). Они
необходимы для плавности восприятия.