пользование значень різніць сусідніх стовпців для других елементів. Например, інші елементи у Першому рядку отриманий як (21 - 21)=0. Статистика різніцевого зображення наступна:
Если тепер розглядаті отриманий масив як породженій «різніцевім джерелом», то для визначення ОЦІНКИ Першого порядку ентропії можна знову скористати формулою (1.3-3). Результатом буде 1,41 біт/елемент.
Це означає, что если кодуваті отриманий різніцеве зображення способом нерівномірного кодування, віхідне зображення может буті уявлень з помощью 1,41 біт/елемент, або около 46 бітів.
Це значення более, чем оцінка іншого порядку ентропії, отримавших в попередня прікладі и рівна 1,25 біт/елемент. Тім самим ясно, что может буті знайденій більш Ефективний способ відображення.
попередні приклада показують, что оцінка Першого порядку ентропії зображення НЕ обов'язково є мінімальною швідкістю кодом зображення. Причина Полягає в тому, что, как правило, значення елементів зображення НЕ є статистично Незалежності. Процедура мінімізації фактічної ентропії зображення (какотмечено в Розділі 1.2) назівається кодування джерела. За умови відсутності помилок ця процедура поєднує две операции - відображення и кодування сімволів. Если ж Припустиме Виникнення помилок, то в неї такоже включається ще й етап квантування.
Із ЗАСТОСУВАННЯ ЗАСОБІВ Теорії информации может такоже вірішуватіся и кілька більш складних Завдання - стиснения зображення з Втратили. У цьом випадка, однак, найважлівішім результатом є теорема кодування джерела. Як показано в Розділі 1.3.3, ця теорема стверджує, что будь-яке джерело без пам яті может буті закодованій помощью кодом, что має ШВИДКІСТЬ, такого, что Середнє спотворення на символ НЕ перевіщує. Щоб правильно застосуваті цею результат до стиснения Зображення з Втратили, нужно Розробити підходящу модель джерела, вибір адекватної Міри спотворень, а такоже обчислення відповідної швідкості як Функції спотворень. Перший крок цієї процедури Вже БУВ Розглянуто. На іншому кроці можливий ПІДХІД на Основі использование про єктівного критерія якості з розділу 1.1.4. Заключний крок стосується відшукання матриці Q, елементи якої мінімізують вісловлювання (1.3-12) при ограниченной, что накладаються умів (1.3-24) - (1.3-28). На шкода, дана задача особливо важка, и может буті вірішена лишь в невеликі чіслі практичних віпадків. Одним з таких є випадок, коли зображення представляет собою гауссову Випадкове величину, а міра спотворення є функція середньоквадратічної помилки. Тоді Оптимальний кодер винен перетворюваті зображення за методом Головня компонент и представіті шкірних компоненту з Однаково середньоквадратічною ошибку.
1.4 стиснения без Втратили
У багатьох Додатках стиснения без Втратили є єдіно допустимим методом скороченню ОБСЯГИ даних. Одним з таких Додатків є архівація Медично або діловіх документів, стиснения з Втратили якіх зазвічай заборонено за законом. Іншім є обробка супутникових збережений, де як! Застосування, так и ВАРТІСТЬ Отримання вихідних даних роблять стіск небажаним. Ще одним напрямком є ??цифрова рентгенологія, в Якій Втрата информации может погіршіті точність діагностики. У ціх та других областях потреба в стісненні збережений без Втратили пояснюється конкретним використанн Розглянуто збережений.
У цьом розділі Рамус буде сконцентровано на вікорістовуваніх в Сейчас годину методах стиснения без Втратили. Такі методи звічайна забезпечують степень стиснения в 2-10 разів. Більш того, смороду однаково застосовні и до напівтоновім и до двійковім збережений. Як відзначалося в Розділі 1.2, алгоритми стиснения без Втратили зазвічай складаються з двох й достатньо незалежних операцій: (1) розробка альтернативного уявлення зображення, в якому зменшіть міжелементна надмірність, і (2) кодування отриманий даних для Усунення кодової надмірності. ЦІ крокі відповідають операціям відображення и символьного кодування моделі джерела, яка розглядалася при обговоренні Рис. 1.6.
1.4.1 Нерівномірне кодування
Найбільш пробачимо підходом до стиснения збережений без Втратили є скороченню только кодової надмірності. Як правило, кодів надмірність присутности при будь-якому звічайна двійковому кодуванні значень елементів зображення. Як Вже позначають в Розділі 1.1.1, вона может буті усунута кодування рівнів яскравості за умови мінімізації Середнев числа біт, необхідного для подання значення одного елемента (1.1 - 4). Щоб досягті цього, потрібна розробка нерівномірного коду, Який найбільш імовірно рівнем яскравості прісвоює Самі Короткі кодові зелених сандалів. Нижчих досліджуються кілька оптимальних и почти оптимальних методів побудова таких кодів, Які формулюються на теоретико-інформаційному Рівні. Зауважімо, что на практи...
