Студопедия.Орг Главная | Случайная страница | Контакты | Мы поможем в написании вашей работы!  
 

Сжатие изображений



Упрощённо, изображение представляют собой таблицу, в ячейках которой хранятся цвета каждого пикселя. Если мы работаем с чёрно-белым (или, точнее, серым) изображением, то вместо цвета в ячейки помещают значения яркости из отрезка [0, 1]. При этом 0 соответствует чёрному цвету, 1 — белому. Но с дробями работать неудобно, поэтому часто значения яркости берут целыми из диапазона от 0 до 255. Тогда каждое значение будет занимать ровно 1 байт.

Даже небольшие изображения требуют много памяти для хранения. Так, если мы кодируем яркость каждого пикселя одним байтом, то изображение одного кадра формата FullHD (1920×1080) займёт почти два мегабайта. Представьте, сколько памяти потребуется для хранения полуторачасового фильма!

Поэтому изображения стремятся сжать. То есть закодировать таким образом, чтобы памяти для хранения требовалось меньше. А во время просмотра мы декодируем записанные в память данные и получаем исходный кадр. Но это лишь в идеале.

Существует много алгоритмов сжатия данных. О их количестве можно судить по форматам, поддерживаемым современными архиваторами: ZIP, 7Z, RAR, ACE, GZIP, HA, BZ2 и так далее. Неудивительно, что благодаря активной работе учёных и программистов в настоящее время степень сжатия данных вплотную подошла к теоретическому пределу.

Плохая новость в том, что для изображения этот теоретический предел не так уж и велик. Попробуйте сохранить фотографию (особенно с большим количеством мелких деталей) в формате PNG — размер получившегося файла может вас расстроить.

Это происходит из-за того, что в изображениях из реального мира (фотографиях, например) значения яркости редко бывают одинаковыми даже у соседних пикселей. Всегда есть мельчайшие колебания, которые неуловимы человеческим глазом, но которые алгоритм сжатия честно пытается учесть.

Алгоритмы сжатия «любят», когда в данных есть закономерность. Лучше всего сжимаются длинные последовательности нулей (закономерность тут очевидна). В самом деле, вместо того, чтобы записывать в память 100 нулей, можно записать просто число 100 (конечно, с пометкой, что это именно количество нулей). Декодирующая программа «поймёт», что имелись в виду нули и воспроизведёт их.

Однако если в нашей последовательности в середине вдруг окажется единица, то одним числом 100 ограничится не удастся.

Но зачем кодировать абсолютно все детали? Ведь когда мы смотрим на фотографию, нам важен общий рисунок, а незначительные колебания яркости мы и не заметим. А значит, при кодировании мы можем немного изменить изображение так, чтобы оно хорошо кодировалось. При этом степень сжатия сразу вырастет. Правда, декодированное изображение будет незначительно отличаться от исходного, но кто заметит?






Дата публикования: 2015-02-03; Прочитано: 275 | Нарушение авторского права страницы | Мы поможем в написании вашей работы!



studopedia.org - Студопедия.Орг - 2014-2024 год. Студопедия не является автором материалов, которые размещены. Но предоставляет возможность бесплатного использования (0.012 с)...