Кодирование изображений посредством преобразований

метод длинных серий

Рассмотрим изображение, содержащее простой чёрный текст на сплошном белом фоне. Здесь будет много серий белых пикселей в пустых местах, и много коротких серий чёрных пикселей в тексте. В качестве примера приведена некая произвольная строка изображения в черно-белом варианте. Здесь B представляет чёрный пиксель, а W обозначает белый:

WWWWWWWWWWWWBWWWWWWWWWWWWBBBWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWBWWWWWWWWWWWWWW

Если мы применим простое кодирование длин серий к этой строке, то получим следующее:

12W1B12W3B24W1B14W

Последняя запись интерпретируется как «двенадцать W», «одна B», «двенадцать W», «три B» и т. д. Таким образом, код представляет исходные 67 символов в виде всего лишь 18.

Однако, в случае, если строка состоит из большого количества неповторяющихся символов, её объем может вырасти.

Jpeg В алгоритме JPEG исходное изображение представляется двумерной матрицей размера N*N, элементами которой являются цвет или яркость пиксела. Упаковка значений матрицы выполняется за три этапа.

· Дискретное косинус преобразование

· Этап Квантования

· Этап Вторичного Сжатия

Высокая эффективность сжатия, которую дает этот алгоритм, основана на том факте, что в матрице частотных коэффициентов, образующейся из исходной матрицы после дискретного косинусного преобразования, низкочастотные компоненты расположены ближе к левому верхнему углу, а высокочастотные - внизу справа. Это важно потому, что большинство графических образов на экране компьютера состоит из низкочастотной информации, так что высокочастотные компоненты матрицы можно безболезненно выбросить.“Выбрасывание” выполняется путем округления частотных коэффициентов. После округления отличные от нуля значения низкочастотных компонент остаются, главным образом, в левом верхнем углу матрицы. Округленная матрица значений кодируется с учетом повторов нулей. В результате графический образ сжимается более чем на 90%, теряя очень немного в качестве изображения только на этапе округления.