Введение в цифровую обработку изображений. Филатов А.К. - 27 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ТТИ ЮФУ | Таганрог

Составители: 

Рубрика: 

27
При сжатии отдельных кадров действуют иные требовании. Как правило,
изображения предназначаются либо для печати, либо для просмотра на высо-
кокачественных мониторах. Это означает, что сжатие не должно вызывать за-
метной потери качества изображения. Однако значительных коэффициентов
сжатия можно достичь и при малых потерях качества.
Далее будут представлены важнейшие возможности сжатия изображений
в виде битовых матриц. Они являются основой всех методов сжатия и, в част-
ности, применяемых в видеокодеках программ Video for Windows и QuickTime
(фирмы Apple). Вначале будут рассмотрены методы, при которых не возникает
потерь видеоинформации. После этого будут подробно описаны возможности
сжатия видеоинформации посредством субдискретизации цветовой информа-
ции и уменьшения объема данных с помощью дискретного косинусного пре-
образования (ДКП, по-английски DCT). ДКП лежит в основе многих совре-
менных методов сжатия, в частности таких, как JPEG, M-JPEG (Motion
JPEG или динамический JPEG) и MPEG. Комбинируя субдискретизацию
цветности и сжатие с помощью ДКП, можно – в зависимости от способа реа-
лизации, вида изображений и потерь качества – добиваться степени сжатия от
80 до 99%.
Когда требуется сжать программные файлы или массивы данных (содер-
жащие справочные или персональные данные), то сжатие должно выполняться
без каких бы то ни было потерь. Совершенно ясно, что потеря даже одного-
единственного байта данных в этих случаях может стать катастрофой.
Существующие программы обеспечивают сжатие либо за счет оптимизации
кодирования наименьших элементов информации (как правило, это отдельный
байт, используемый для кодирования буквы или другого знака), либо за счет
удаления избыточной информации. Прототипом первого варианта сжатия яв-
ляется метод кодирования Хаффмана. Типичным представителем второго ва-
рианта служит метод LZW. В этом методе сжатия используется та особен-
ность, что информация в определенной окрестности многократно повторяется
в виде некоторых слов или последовательностей знаков. Совершенно другой
подход используется при кодировании длин серий. Здесь при запоминании
данных ищут непосредственно повторяющиеся численные значения.
Рассмотрим вначале принцип кодирования по Хаффману. В первона-
чальном виде сжатие данных производилось в два этапа. На первом этапе счи-
тывались данные, которые должны были подвергнуться сжатию, и определя-
лась частота встречаемости отдельных байтов данных, которые могли прини-
мать значения от 0 до 255. Рассмотрим пример. Пусть требуется сжать слово-
сочетание
ПРОГРАММИРОВАНИЕ КОМПРЕССИИ БЕЗ ПОТЕРЬ

Страницы