його застосовують. Тут можуть зазначатися найбільш важливі для алгоритму властивості, які можуть стати визначальними при його виборі.
Використовуючи дані критерії, приступимо до розгляду алгоритмів архівації зображень.
Перш, ніж безпосередньо почати розмову про алгоритми, хотілося б зробити застереження. Один і той же алгоритм часто можна реалізувати різними способами. Багато відомі алгоритми, такі як RLE, LZW або JPEG, мають десятки розрізняються реалізацій. Крім того, у алгоритмів буває кілька явних параметрів, варіюючи які, можна змінювати характеристики процесів архівації та розархівації. (Див. Приклади в розділі про форматах). При конкретної реалізації ці параметри фіксуються, виходячи з найбільш вірогідних характеристик вхідних зображень, вимог на економію пам'яті, вимог на час архівації і т.д. Тому у алгоритмів одного сімейства кращий і гірший коефіцієнти можуть відрізнятися, але якісно картина не зміниться.
2. Алгоритми архівації з втратами
. 1 Проблеми алгоритмів архівації з втратами
Першими для архівації зображень стали застосовуватися звичні алгоритми. Ті, що використовувалися і використовуються в системах резервного копіювання, при створенні дистрибутивів і т.п. Ці алгоритми архівували інформацію без змін. Однак основною тенденцією останнім часом стало використання нових класів зображень. Старі алгоритми перестали задовольняти вимогам, що пред'являються до архівації. Багато зображень практично не стискалися, хоча на погляд володіли явною надлишкових?? ю. Це привело до створення нового типу алгоритмів - стискаючих із втратою інформації. Як правило, коефіцієнт архівації і, отже, ступінь втрат якості в них можна задавати. При цьому досягається компроміс між розміром і якістю зображень.
Одна з серйозних проблем машинної графіки полягає в тому, що до цих пір не знайдений адекватний критерій оцінки втрат якості зображення. А втрачається воно постійно - при оцифрування, при перекладі в обмежену палітру кольорів, при перекладі в іншу систему цветопредставленія для друку, і, що для нас особливо важливо, при архівації з втратами. Можна навести приклад простого критерію: середньоквадратичне відхилення значень пікселів (L 2 міра, або root mean square - RMS):
По ньому зображення буде сильно зіпсовано при зниженні яскравості всього на 5% (око цього не помітить - у різних моніторів настройка яскравості варіюється набагато сильніше). У той же час зображення зі снігом - Різкою зміною кольору окремих точок, слабкими смугами або муаром будуть визнані майже не змінилися (Поясніть, чому?). Свої неприємні сторони є і у інших критеріїв.
Розглянемо, наприклад, максимальне відхилення:
Цей захід, як можна здогадатися, вкрай чутлива до биття окремих пікселів. Тобто у всьому зображенні може істотно змінитися тільки значення одного пікселя (що практично непомітно для ока), проте згідно цієї міру зображення буде сильно зіпсовано.
Міра, яку зараз використовують на практиці, називається мірою відношення сигналу до шуму (peak-to-peak signal-to-noise ratio - PSNR).
Дана міра, по суті, аналогічна середньоквадратичному відхиленню, проте користуватися їй кілька зручніше за рахунок логарифмічного масштабу шкали. Їй притаманні ті ж недоліки, що і середньоквадратичному відхиленню.
Найкраще втрати якості зображень оцінюють наші очі. Відмінною вважається архівація, при якій неможливо на око розрізнити первісне й Розархівувати зображення. Доброю - коли сказати, яке з зображень піддавалося архівації, можна тільки порівнюючи дві знаходяться поруч картинки. При подальшому збільшенні ступеня стиснення, як правило, стають помітні побічні ефекти, характерні для даного алгоритму. На практиці, навіть при відмінній збереженні якості, в зображення можуть бути внесені регулярні специфічні зміни. Тому алгоритми архівації з втратами не рекомендується використовувати при стисненні зображень, які в подальшому збираються або друкувати з високою якістю, або обробляти програмами розпізнавання образів. Неприємні ефекти з такими зображеннями, як ми вже говорили, можуть виникнути навіть при простому масштабуванні зображення.
2.2 Алгоритм JPEG
Алгоритм JPEG
JPEG - один з найновіших і досить потужних алгоритмів. Практично він є стандартом де-факто для повнокольорових зображень [1]. Оперує алгоритм областями 8х8, на яких яскравість і колір змінюються порівняно плавно. Внаслідок цього, при розкладанні матриці такої області в подвійний ряд по косинусам (див. Формули нижче) значущими виявляються тільки перші коефіцієнти. Таким чином, стиснення в JPEG зді...
