Алгоритмы сжатия изображения.

Доклад

на тему: «Алгоритмы сжатия изображения. Типы изображений».

Выполнила:

Студентка группы 250201

Алексеева А. А.

Проверила:

Доцент каф. ВТ Первак И. Е.

Тула 2013 г.

Оглавление:

1. Алгоритмы сжатия изображения ………………………………………………3

2. Сжатие изображения RLE-методом …………………………………………..5

3. Сжатие изображения LZW-методом ………………………………………….6

4. Коды Грея ……………………………………………………………………….9

5. Типы изображений …………………………………………………………….13

Алгоритмы сжатия изображения.

Проблема сжатия изображений является постоянно актуальной, несмотря на растущее число предложений, поскольку динамично развивающиеся области, использующие представление изображений в электронном виде, предъявляют все новые и новые требования. С одной стороны, от алгоритма сжатия требуют высокого качества восстановленного изображения, а с другой – высокой скорости и степени сжатия.

Сжатие данных в вычислительной технике – методика, позволяющая добиться сокращения объема памяти, занимаемой данным (в данном случае изображениями). Методы сжатия подразделяются на:

- алгоритмы без потери данных – при котором изображение не потеряет своего качества;

-алгоритмы с потерей данных – при котором достигается более значительное сжатие, но качество изображения ухудшается после возвращения им прежнего объема.

То есть, когда мы говорим о сжатии без потерь, мы имеем в виду, что существует алгоритм, обратный алгоритму сжатия, позволяющий точно восстановить исходное изображение. Для алгоритмов сжатия с потерями обратного алгоритма не существует. Существует алгоритм, восстанавливающий изображение не обязательно точно совпадающее с исходным. Алгоритмы сжатия и восстановления подбираются так, чтобы добиться высокой степени сжатия и при этом сохранить визуальное качество изображения.

Основными алгоритмами сжатия без потерь являются:

1. Run Length Encoding (RLE);

2. LZW (получившее название по первым буквам его разработчика – Lempel, Ziv и Welch);

3. Метод Хоффмана – один из классических алгоритмов, известных с 60х годов. Использует только частоту появления одинаковых байт в изображении. Сопоставляет символам входного потока, которые встречаются большее число раз, цепочку бит меньшей длины. И, напротив, встречающимся редко – цепочку большей длины. Для сбора статистики требует двух проходов по изображению. Единственный алгоритм, который не увеличивает размера исходных данных. Для графики позволяет уменишить размер изображения примерно в 1, 2-2, 5 раза. Однако этот алгоритм оптимален только в тех случаях, когда вероятности появления символов кратны степеням ½.

4. CCITT Group3, CCITT group 4 – два похожих метода сжатия графических данных, работающие с однобитными изображениями, сохраненными в цветовой модели Bitmap. Основаны на поиске и исключении из исходного изображения дублирующихся последовательностей данных (как и в RLE). Эти алгоритмы ориентированы на упаковку именно растовой графической информации, так как работают с отдельными рядами пикселов в изображении.

5. ZIP – метод, аналогичный LZW. Этот метод не вносит искажений в исходный файл и лучше всего подходит для обработки графических данных с одинаковыми одноцветными или повторяющимися областями. Этот метод сжатия испоьлзуется в файлах формата PDF, TIFF и некоторых других.

Основной алгоритм сжатия с потерями данных:

JPEG (Joint Photographic Experts Group) – алгоритм основан на особенностях восприятия челвоеческим глазом различных цветов, и достаточно громоздок с вычислительной точки зрения, так как занимает много процессорного времени. Происходит кодирование файла в несколько этапов. Изображение условно разбивается на несколько цветовых каналов, затем изображение разбивается на группы по 64 пиксела в каждой, затем цвет пикселов специальным образом кодируется. Полученные данные сжимаются по RLE или LZW-алгоритму для получения большей компрессии. В результате, на выходе получаем файл, иногад в десятки раз меньший, чем его неконвертированный аналог. Этот метод сжатия используется в файлах формата PDF, PostScript, собственно в JPEG и других.

Главным недостатком компрессии с частичной потерей качества является то, что эти потери, выражающиеся в искажении цветого тона или проявлении характерной кубической структуры в контрастных участах изображения возникают каждый раз при сохранении изображения, и “накладываются” друг на друга при многократном сохранении файла в этом формате.