Алгоритмы cжатия изображений
         

Попробуем на этом этапе сделать



Заключение

Попробуем на этом этапе сделать некоторые обобщения. С одной стороны, приведенные выше алгоритмы достаточно универсальны и покрывают все типы изображений, с другой — у них, по сегодняшним меркам, слишком маленький коэффициент архивации. Используя один из алгоритмов сжатия без потерь, можно обеспечить архивацию изображения примерно в два раза. В то же время алгоритмы сжатия с потерями оперируют с коэффициентами 10-200 раз. Помимо возможности модификации изображения, одна из основных причин подобной разницы заключается в том, что традиционные алгоритмы ориентированы на работу с цепочкой. Они не учитывают, так называемую, “когерентность областей” в изображениях. Идея когерентности областей заключается в малом изменении цвета и структуры на небольшом участке изображения. Все алгоритмы, о которых речь пойдет ниже, были созданы позднее специально для сжатия графики и используют эту идею. Справедливости ради следует отметить, что и в классических алгоритмах можно использовать идею когерентности. Существуют алгоритмы обхода изображения по “фрактальной” кривой, при работе которых оно также вытягивается в цепочку; но за счет того, что кривая обегает области изображения по сложной траектории, участки близких цветов в получающейся цепочке удлиняются.

Заключение

В заключение рассмотрим таблицы, в которых сводятся воедино параметры различных алгоритмов сжатия изображений, рассмотренных нами выше.

Алгоритм Особенности изображения, за счет которых происходит сжатие
RLE Подряд идущие одинаковые цвета: 2 2 2 2 2 2 15 15 15 
LZW Одинаковые подцепочки: 2 3 15 40 2 3 15 40
Хаффмана Разная частота появления цвета: 2 2 3 2 2 4 3 2 2 2 4
CCITT-3 Преобладание белого цвета в изображении, большие области, заполненные одним цветом
Рекурсивный Плавные переходы цветов и отсутствие резких границ
JPEG Отсутствие резких границ
Фрактальный Подобие между элементами изображения

 
 
Алгоритм К-ты сжатия Симметричность по времени На что 
ориентирован 		Потери Размерность
RLE 32, 2, 0.5  1 3,4-х битные Нет 1D
LZW 1000, 4, 5/7 1.2-3 1-8 битные Нет 1D
Хаффмана 8, 1.5, 1 1-1.5 8 битные Нет 1D
CCITT-3 213(3), 5, 0.25 ~1 1-битные Нет 1D
JBIG 2-30 раз ~1 1-битные Нет 2D
Lossless JPEG 2 раза ~1 24-битные, серые Нет 2D
JPEG 2-20 раз ~1 24-битные, серые Да 2D
Рекурсивное сжатие 2-200 раз 1.5 24-битные, серые Да 2D
Фрактальный 2-2000 раз 1000-10000 24-битные, серые Да 2.5D

В приведенной таблице отчетливо видны тенденции развития алгоритмов графики последних лет:
  1. ориентация на фотореалистичные изображения с 16 миллионами цветов (24 бита);
  2. использование сжатия с потерями, возможность за счет потерь регулировать качество изображений;
  3. использование избыточности изображений в двух измерениях;
  4. появление существенно несимметричных алгоритмов;
  5. увеличивающаяся степень сжатия изображений.


Содержание раздела