МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ РОСІЙСЬКОЇ ФЕДЕРАЦІЇ
Сібайском ІНСТИТУТ (ФІЛІЯ)
Федеральне державне бюджетне
ОСВІТНЬОГО УСТАНОВИ ВИЩОЇ ОСВІТИ БАШКИРСЬКА ДЕРЖАВНИЙ УНІВЕРСИТЕТ
Сібайскій інститут (філія) СібГІУ
Реферат
по темі: Стиснення фотографій із втратою інформації
Виконала:
студентка 1курс Гаіткулова Л.Р.
Перевірив: доцент Гумеров І.С.
Сибай 2015
Зміст
Введення
. Загальні положення алгоритмів стиснення зображень
.1 Класи зображень
.2 Класи додатків
.3 Критерії порівняння алгоритмів
. Алгоритми архівації з втратами
.1 Проблеми алгоритмів архівації з втратами
.2 Алгоритм JPEG
.3 Фрактальний алгоритм
.4 Рекурсивний (хвильовий) алгоритм
Висновок
Список використаної літератури
Введення
Протягом останніх 10 років у рамках комп'ютерної графіки бурхливо розвивається абсолютно нова область - алгоритми архівації зображень. Поява цієї області обумовлено тим, що зображення - це своєрідний тип даних, що характеризується трьома особливостями:
. Зображення (як і відео) займають набагато більше місця в пам'яті, ніж текст. Так, скромна, що не дуже якісна ілюстрація на обкладинці книги розміром 500x800 точок, займає 1.2 Мб - стільки ж, скільки художня книга з 400 сторінок (60 знаків у рядку, 42 рядки на сторінці). Як приклад можна розглянути також, скільки тисяч сторінок тексту ми зможемо помістити на CD-ROM, і як мало там поміститься якісних незжатих фотографій. Ця особливість зображень визначає актуальність алгоритмів архівації графіки.
. Другою особливістю зображень є те, що людський зір при аналізі зображення оперує контурами, загальним переходом кольорів і порівняно невідчутно до малих змін в зображенні. Таким чином, ми можемо створити ефективні алгоритми архівації зображень, в яких декомпрессіровать зображення не буде збігатися з оригіналом, однак людина цього не помітить. Дана особливість людського зору дозволила створити спеціальні алгоритми стиснення, орієнтовані тільки на зображення. Ці алгоритми мають дуже високими характеристиками.
. Ми можемо легко помітити, що зображення, на відміну, наприклад, від тексту, володіє надмірністю в 2-х вимірах. Тобто як правило, сусідні точки, як по горизонталі, так і по вертикалі, в зображенні близькі за кольором. Крім того, ми можемо дає можливість створити ще більш ефективні алгоритми. Таким чином, при створенні алгоритму компресії графіки ми використовуємо особливості структури зображення.
Всього на даний момент відомо мінімум три сімейства алгоритмів, які розроблені виключно для стиснення зображень, і застосовувані в них методи практично неможливо застосувати до архівації ще яких-небудь видів даних.
1. Загальні положення алгоритмів стиснення зображень
. 1 Класи зображень
Статичні растрові зображення являють собою двовимірний масив чисел. Елементи цього масиву називають пікселями (від англійського pixel - picture element). Всі зображення можна поділити на дві групи - з палітрою і без неї. У зображень з палітрою в пікселі зберігається число - індекс в деякому одновимірному векторі квітів, званому палітрою. Найчастіше зустрічаються палітри з 16 і 256 кольорів.
Зображення без палітри бувають в будь-якій системі цветопредставленія і в градаціях сірого (grayscale). Для останніх значення кожного пікселя інтерпретується як яскравість відповідної точки. Зустрічаються зображення з 2, 16 і 256 рівнями сірого. Одна з цікавих практичних завдань полягає у приведенні кольорового або чорно-білого зображення до двох градаціях яскравості, наприклад, для друку на лазерному принтері. При використанні якоїсь системи цветопредставленія кожен піксель являє собою запис (структуру), полями якої є компоненти кольору. Найпоширенішою є система RGB, в якій колір представлений значеннями інтенсивності червоною (R), зеленої (G) і синьою (B) компонент. Існують і інші системи цветопредставленія, такі, як CMYK, CIE XYZccir60-1 і т.п. Нижче ми побачимо, як використовуються колірні моделі при стисненні зображень з втратами.
Для того, щоб коректніше оцінювати ступінь стиснення, потрібно ввести поняття класу зображень. Під класом буде розумітися якась сукупність зображень, застосування до яких алгоритму архівації дає якісно однакові результати. Наприкл...
