Фрактальный алгоритм

💸 Как сделать бизнес проще, а карман толще?

Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое раписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже. Проблема в том, что средняя цена по рынку за такой сервис — 800 руб/мес или почти 15 000 руб за год. И это минимальный функционал. Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.
⚡️ Для новых пользователей первый месяц бесплатно. А далее 290 руб/мес, это в 3 раза дешевле аналогов. За эту цену доступен весь функционал: напоминание о визитах, чаевые, предоплаты, общение с клиентами, переносы записей и так далее.
✅ Уйма гибких настроек, которые помогут вам зарабатывать больше и забыть про чувство «что-то мне нужно было сделать».
Сомневаетесь? нажмите на текст, запустите чат-бота и убедитесь во всем сами!

Фрактальная архивация основана на том, что мы представляем изображение в более компактной форме – с помощью коэффициентов системы итерируемых функций (Iterated Function System – далее по тексту как IFS). Строго говоря, IFS представляет собой набор трехмерных аффинных преобразований, в нашем случае переводящих одно изображение в другое. Преобразованию подвергаются точки в трехмерном пространстве (х_координата, у_координата, яркость).

Сжатие на основе волнового (билиблет преобразование)

Данный алгоритм базируется на том факте, что атрибуты пикселей, которые идут последовательно, обычно идут не значительно. Значение последовательных пар пикселей заменяется величинами средних и полуразниц, после чего к средним применяется замена. Данные значения средних и полуразниц сжимаются и округляется по алгоритму Хаффмана.

25. Дайте определение фрактала. Охарактеризуйте алгоритм фрактального сжатия.

Фракта́ л (лат. fractus — дроблёный, сломанный, разбитый) —геометрическая фигура, обладающая свойством самоподобия, то есть составленная из нескольких частей, каждая из которых подобна всей фигуре целиком. Фрактальное сжатие изображений — алгоритм сжатия изображений c потерями. Данный алгоритм известен тем, что в некоторых случаях позволяет получить очень высокие коэффициенты сжатия (лучшие примеры — до 1000 раз при приемлемом визуальном качестве) для реальных фотографий природных объектов, что недоступно для других алгоритмов сжатия изображений в принципе. Основа метода фрактального кодирования — это обнаружение самоподобных участков в изображении. В соответствии с данным методом изображение разбивается на множество неперекрывающихся ранговых подизображений (англ. range subimages) и определяется множество перекрывающихся доменных подизображений (англ. domain subimages). Для каждого рангового блока алгоритм кодирования находит наиболее подходящий доменный блок и аффинное преобразование, которое переводит этот доменный блок в данный ранговый блок.

Коэффициенты компрессии: 2-2000 (Задается пользователем).

Класс изображений: Полноцветные 24 битные изображения или изображения в градациях серого без резких переходов цветов (фотографии). Желательно, чтобы области большей значимости (для восприятия) были более контрастными и резкими, а области меньшей значимости — неконтрастными и размытыми.

Характерные особенности: Может свободно масштабировать изображение при разархивации, увеличивая его в 2-4 раза без появления “лестничного эффекта”. При увеличении степени компрессии появляется “блочный” эффект на границах блоков в изображении.

26. Охарактеризуйте алгоритм сжатия на основе волнового преобразования.

Ориентирован алгоритм на цветные и черно-белые изображения с плавными переходами. Идеален для картинок типа рентгеновских снимков. Коэффициент сжатия задается и варьируется в пределах 5-100. При попытке задать больший коэффициент на резких границах, особенно проходящих по диагонали, проявляется “лестничный эффект” — ступеньки разной яркости размером в несколько пикселов. Идея алгоритма заключается в том, что мы сохраняем в файл разницу — число между средними значениями соседних блоков в изображении, которая обычно принимает значения, близкие к 0. Так два числа a _{2 i} и a _{2 i+1} всегда можно представить в виде b¹_i =(a _{2 i}+ a _{2 i+1})/2 и b²_i =(a _{2 i}- a _{2 i+1})/2. Аналогично последовательность a_i может быть попарно переведена в последовательность b^{1, 2}_i. Полученные коэффициенты, округлив до целых и сжав, например, с помощью алгоритма Хаффмана с фиксированными таблицами, мы можем поместить в файл. Такое преобразования можно делать до 6 раз. Характеристики волнового алгоритма: Коэффициенты компрессии: 2-200 (Задается пользователем).

Класс изображений: Как у фрактального и JPEG.

Характерные особенности: Кроме того, при высокой степени сжатия изображение распадается на отдельные блоки.

27. Назовите основные файловые форматы растровых графических данных. Кратко характеризируйте их.

28. Назовите основные файловые форматы векторных графических данных. Кратко характеризируйте их.

29. Опишите внутреннюю структуру файла в формате ВМР.

Данные в формате BMP состоят из трёх основных блоков различного размера:

· Заголовок из структуры BITMAPFILEHEADER и блока BITMAPINFO. Последний содержит:

2. Битовые маски для извлечения значений цветовых каналов (опциональные).

При хранении в файле все заголовки идут с самого первого байта. Пиксельные данные могут находиться на произвольной позиции в файле (она указывается в поле OffBits структуры BITMAPFILEHEADER), в том числе и в удалении от заголовков. Опциональный цветовой профиль появился в версии 5 и он так же может свободно располагаться, но его позиция указывается от начала BITMAPINFO (в поле ProfileData).

В данном формате можно хранить только однослойные растры. На каждый пиксель в разных файлах может приходить разное количество бит (глубина цвета). Microsoft предлагает битности 1, 2, 4, 8, 16, 24, 32, 48 и 64. В битностях 8 и ниже он указывается индексом из таблицы цветов (палитры), а при больших: непосредственным значением. Цвет же в любом случае можно задать только в цветовой модели RGB (как при непосредственном указании в пикселе, так и в таблице цветов), но в битностях 16 и 32 можно получить Grayscale с глубиной до 16 и 32-ух бит соотвественно. Частичная прозрачность реализована альфа-каналом различных битностей, но при этом прозрачность без градаций можно косвенно получить RLE-кодированием.