Лекции - Технологии Мультимедиа (1063053), страница 7
Текст из файла (страница 7)
Иногда указано также, почему на других классах изображений получаются худшие результаты.40Симметричность. Характеризует ресурсоемкость процессов кодирования и декодирования. Для нас наиболее важными являются два коэффициента: отношение времени кодирования ко времени декодирования и требования на память.Есть ли потери качества? И если есть, то за счет чего изменяется коэффициент архивации? Дело в том, что у большинства алгоритмов сжатия с потерей информации существуетвозможность изменения коэффициента сжатия.Характерные особенности алгоритма и изображений, к которым его применяют.Приложения, использующие статическую графику.Ниже представлены приложения, использующие статическую графику, и требования,которые они выдвигают к алгоритмам сжатия.Большое распространение сейчас получили издательские системы.
Программы верстки типа PageMaker, QuarkXPress, Ventura есть на очень многих персональных компьютерах.В подобных системах приходится иметь дело с полноцветными изображениями самого разного размера (от 640х480 до 3000x2000) и с большими двуцветными изображениями. Поскольку иллюстрации занимают львиную долю от общего объема материала в документе,проблема хранения стоит очень остро.
Изображение, соответствующее рекламной страницежурнала, занимает до 20 Мб. А в номере их, естественно, несколько. Кроме того, немало могут занимать и иллюстрации к самим статьям. В результате средний журнал в 100 страницможет занимать больше 500 Мб. То же самое относится и к хорошо изданным книгам, буклетам, брошюрам. Проблемы также создает большая разнородность иллюстраций. Единственное, что можно сказать заранее, это то, что будут преобладать фотореалистичные изображения и деловая графика.Другим примером являются справочники и энциклопедии на CD-ROM.
Несмотря нато, что емкость одного диска довольно велика (примерно 650 Мб), ее, как правило, не хватает. При создании энциклопедий и игр большую часть диска занимают статические изображения и видео. Таким образом, для этого класса приложений актуальность приобретают существенно асимметричные алгоритмы.Похожие требования к алгоритмам архивации выдвигает и быстро развивающаяся система Internet. В этой гипертекстовой системе достаточно активно используются иллюстрации. При оформлении информационных или рекламных страниц хочется сделать их болееяркими и красочными. Больше всего при этом страдают пользователи, подключенные к сетис помощью медленных каналов связи.
Если страница WWW перенасыщена графикой, тоожидание ее полного появления на экране может затянуться. Поскольку при этом нагрузкана процессор мала, то здесь могут найти применение эффективно сжимающие сложные алгоритмы со сравнительно большим временем разархивации.41Свое применение машинная графика находит и в различных информационных системах. Например, уже становится привычным исследовать ультразвуковые и рентгеновскиеснимки не на бумаге, а на экране монитора. В электронный вид переводят и истории болезней.
Понятно, что хранить эти материалы логичнее в единой картотеке. При этом без использования специальных алгоритмов большую часть архивов займут фотографии. Поэтому присоздании эффективных алгоритмов решения этой задачи нужно учесть специфику рентгеновских снимков - преобладание размытых участков.В геоинформационных системах - при хранении аэрофотоснимков местности - специфическими проблемами являются большой размер изображения и необходимость выборкилишь части изображения по требованию.
Кроме того, может потребоваться масштабирование. Это неизбежно накладывает свои ограничения на алгоритм компрессии.В электронных картотеках и досье различных служб для изображений характерно подобие между фотографиями в профиль, и подобие между фотографиями в фас, которое такженеобходимо учитывать при создании алгоритма архивации. Подобие между фотографияминаблюдается и в любых других специализированных справочниках. В качестве примераможно привести энциклопедии птиц или цветов. Однако там различие между рисунками значительно больше и использовать подобие сложнее.Особенности алгоритмовПервыми для архивации изображений стали применяться привычные алгоритмы. Те,что использовались и используются в системах резервного копирования, при создании дистрибутивов и т.п.
Старые алгоритмы перестали удовлетворять требованиям, предъявляемымк архивации. Многие изображения практически не сжимались, хотя "на взгляд" обладали явной избыточностью. Это привело к созданию нового типа алгоритмов - сжимающих с потерей информации. Как правило, в них можно задавать коэффициент архивации и, следовательно, степень потерь качества. При этом достигается компромисс между размером и качеством изображений.Одна из серьезных проблем машинной графики заключается в том, что до сих пор ненайден адекватный критерий оценки потерь качества изображения. А теряется оно постоянно - при оцифровке, при переводе в ограниченную палитру цветов, при переводе в другуюсистему цветопредставления для печати, и, что для нас особенно важно, при архивации с потерями. Можно привести пример простого критерия: среднеквадратичное отклонение значений пикселей согласно которому изображение будет сильно испорчено при понижении яркости всего на 5% (глаз этого не заметит - у разных мониторов настройка яркости варьируетсягораздо сильнее).
В то же время изображения со "снегом" - резким изменением цвета отдельных точек, слабыми полосами или "муаром" будут признаны "почти не изменившимися".42Свои неприятные стороны есть и у других критериев. Таким образом, необходим критерий,учитывающий всевозможные пространственные регулярные эффекты, который, оказывается,не так просто построить.Лучше всего потери качества изображений оценивают наши глаза. Отличной считается архивация, при которой невозможно на глаз различить первоначальное и раскодированноеизображения.
Хорошей - когда сказать, какое из изображений подвергалось архивации, можно только сравнивая две находящихся рядом картинки.При дальнейшем увеличении степени сжатия, как правило, становятся заметны побочные эффекты, характерные для данного алгоритма. На практике, даже при отличном сохранении качества, в изображение могут быть внесены специфические регулярные изменения. Поэтому алгоритмы архивации с потерями не рекомендуется использовать при сжатииизображений, которые в дальнейшем собираются либо печатать с высоким качеством, либообрабатывать программами распознавания образов.Следует сделать следующую оговорку. Один и тот же алгоритм часто можно реализовать разными способами.
Многие известные алгоритмы, такие как RLE, LZW или JPEG,имеют десятки различающихся реализаций. Кроме того, у алгоритмов бывает несколько явных параметров, варьируя которые, можно изменять характеристики процессов архивации иразархивации. При конкретной реализации эти параметры фиксируются, исходя из наиболеевероятных характеристик входных изображений, требований на экономию памяти, требований на время архивации и т.д.
Поэтому у алгоритмов одного семейства лучший и худшийкоэффициенты могут отличаться, но качественно картина не изменится.Итак, методы сжатия растровой информации делятся на две большие группы: сжатиес потерями и сжатие без потерь. Методы сжатия без потерь дают более низкий коэффициентсжатия, но зато сохраняют точное значение пикселей исходного изображения. Методы с потерями дают более высокие коэффициенты сжатия, но не позволяют воспроизвести первоначальное изображение с точностью до пикселя. Человеческий глаз не воспринимает все тонкие оттенки цвета в обычном растровом изображении.
Таким образом, некоторые детали могут быть опущены без видимого нарушения информационного содержания картинки.Алгоритмы сжатия без потерьГрупповое кодирование - Run Length Encoding (RLE) - один из самых старых и самыхпростых алгоритмов архивации графики. Изображение в нем (как и в нескольких алгоритмах, описанных далее) вытягивается в цепочку байт по строкам растра. Само сжатие в RLEпроисходит за счет того, что в исходном изображении встречаются цепочки одинаковыхбайт. Замена их на пары "счетчик, значение" уменьшает избыточность данных. Лучший,средний и худший коэффициенты сжатия - 1/32, 1/2, 2/1.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
