4.1 Общие положения алгоритмов сжатия изображений
В течение последних 10 лет в рамках компьютерной графики бурно развивается совершенно новая область — алгоритмы архивации изображений. Появление этой области обусловлено тем, что изображения — это своеобразный тип данных, характеризуемый тремя особенностями:
Изображения (как и видео) занимают намного больше места в памяти, чем текст. Так, скромная, не очень качественная иллюстрация на обложке книги размером 500x800 точек, занимает 1.2 Мб — столько же, сколько художественная книга из 400 страниц (60 знаков в строке, 42 строки на странице). В качестве примера можно рассмотреть также, сколько тысяч страниц текста мы сможем поместить на CD-ROM, и как мало там поместится качественных несжатых фотографий. Эта особенность изображений определяет актуальность алгоритмов архивации графики.
Второй особенностью изображений является то, что человеческое зрение при анализе изображения оперирует контурами, общим переходом цветов и сравнительно нечувствительно к малым изменениям в изображении. Таким образом, мы можем создать эффективные алгоритмы архивации изображений, в которых декомпрессированное изображение не будет совпадать с оригиналом, однако человек этого не заметит. Данная особенность человеческого зрения позволила создать специальные алгоритмы сжатия, ориентированные только на изображения. Эти алгоритмы обладают очень высокими характеристиками.
Мы можем легко заметить, что изображение, в отличие, например, от текста, обладает избыточностью в 2-х измерениях. Т.е. как правило, соседние точки, как по горизонтали, так и по вертикали, в изображении близки по цвету. Кроме того, мы можем использовать подобие между цветовыми плоскостями R, G и B в наших алгоритмах, что дает возможность создать еще более эффективные алгоритмы. Таким образом, при создании алгоритма компрессии графики мы используем особенности структуры изображения.
Всего на данный момент известно минимум три семейства алгоритмов, которые разработаны исключительно для сжатия изображений, и применяемые в них методы практически невозможно применить к архивации еще каких-либо видов данных.
Для того, чтобы говорить об алгоритмах сжатия изображений, мы должны определиться с несколькими важными вопросами:
Какие критерии мы можем предложить для сравнения различных алгоритмов?
Какие классы изображений существуют?
Какие классы приложений, использующие алгоритмы компрессии графики, существуют, и какие требования они предъявляют к алгоритмам?
Рассмотрим эти вопросы подробнее.
Yandex.RTB R-A-252273-3
- 2.4.3 Ацп с плавающей точкой……………………………………………
- 1 Цифровые фильтры
- 1.1 Явление Гиббса
- 1.1.1 Сущность явления Гиббса
- 1.1.2 Параметры эффекта
- 1.1.3 Последствия для практики
- 1.2 Весовые функции
- 1.2.1 Нейтрализация явления Гиббса в частотной области
- 1.2.2 Основные весовые функции
- 1.3 Типы фильтров
- 1.4 Разностное уравнение
- Нерекурсивные фильтры
- 1.5.1 Методика расчетов нцф
- 1.5.2 Идеальные частотные фильтры
- 1.5.3 Конечные приближения идеальных фильтров
- 1.5.3.1 Применение весовых функций
- 1.5.3.2 Весовая функция Кайзера
- 1.5.4 Дифференцирующие цифровые фильтры
- 1.5.5 Гладкие частотные фильтры
- 1.6 Рекурсивные фильтры
- 6.3 Интегрирующий рекурсивный фильтр.
- 1.6.1 Принципы рекурсивной фильтрации
- 1.6.2 Режекторные и селекторные фильтры
- 1.6.2.1 Комплексная z-плоскость.
- 1.6.2.2 Режекторные фильтры
- 1.6.2.3 Селекторный фильтр
- 1.6.3 Билинейное z-преобразование
- 1.6.4 Типы рекурсивных частотных фильтров
- 1.7 Импульсная характеристика фильтров
- Передаточные функции фильтров
- 1.9 Частотные характеристики фильтров
- 1.10 Частотный анализ цифровых фильтров
- 1.10.1 Сглаживающие фильтры и фильтры аппроксимации
- 1.10.1.1 Фильтры мнк 1-го порядка (мнк-1)
- 1.10.1.2 Фильтры мнк 2-го порядка (мнк-2)
- 1.10.1.3 Фильтры мнк 4-го порядка
- 1.10.2 Разностные операторы
- 1.10.2.1 Разностный оператор
- 1.10.2.2 Восстановление данных
- 1.10.2.3 Аппроксимация производных
- 1.10.3 Интегрирование данных
- 1.10.4 Расчёт фильтров по частотной характеристике
- 1.11 Фильтрация случайных сигналов
- 1.12 Структурные схемы цифровых фильтров
- Обращенные формы.
- 1.13 Фильтры Чебышева
- 1.14 Фильтры Баттерворта
- Свойства фильтров Баттерворта нижних частот:
- 1.15 Фильтры Бесселя
- 2 Аналого-цифровое преобразование
- 2.1 Цифровая обработка звуковых сигналов
- 2.2 Основы аналого-цифрового преобразования
- 2.2.1 Основные понятия и определения
- 2.3 Структура и алгоритм работы цап
- Контрольные вопросы
- 2.4 Структура и алгоритм работы ацп
- 2.4.1 Параллельные ацп
- 2.4.2 Ацп с поразрядным уравновешиванием
- 2.4.3 Ацп с плавающей точкой
- Контрольные вопросы
- Глава 3. Звук.
- 3.1 Аудиосигнал
- 3.1.1 Звуковые волны
- 3.1.2 Звук как электрический сигнал
- 3.1.3 Фаза
- 3.1.4 Сложение синусоидальных волн
- 3.2 Звуковая система
- 3.2.1 Назначение звуковой системы
- 3.2.2 Модель звуковой системы
- 3.2.3 Входные датчики
- 3.2.4 Выходные датчики
- 3.2.5 Простейшая звуковая система
- 3.3 Амплитудно-частотная характеристика
- 3.3.1 Способы записи ачх в спецификации звуковых устройств
- 3.3.2 Октавные соотношения и измерения
- 3.3.3 Ачх реальных устройств воспроизведения звука
- 3.3.4 Диапазон частот голоса и инструментов
- 3.3.5 Влияние акустических факторов
- 3.4 Единицы измерения, параметры звуковых сигналов
- 3.4.1 Децибел
- 3.4.2 Относительная мощность электрических сигналов дБm
- 3.4.3 Децибелы и уровень звука
- 3.4.5 Громкость, уровень сигнала и коэффициент усиления
- 3.4.6 Громкость
- 3.5 Динамический диапазон
- 3.5.1 Запас динамического диапазона
- 3.5.2 Выбор динамического диапазона для реальной звуковой системы
- 3.6 Цифровой звук
- 3.6.1 Частота дискретизации
- 3.6.2 Разрядность
- 3.6.3 Дизеринг
- 3.6.4 Нойс шейпинг
- 3.6.5 Джиттер
- 3.7 Методы и стандарты передачи речи по трактам связи, применяемые в современном оборудовании (7 кГц)
- 3.7.1 Импульсно-кодовая модуляция (pcm — Pulse-Code Modulation)
- 3.7.3 Помехоустойчивость методов икм
- 3.7.4 Методы эффективного кодирования речи
- 3.7.5 Кодирование речи в стандарте cdma
- 3.7.6 Речевые кодеки для ip-телефонии
- 3.7.7 Оценка качества кодирования речи
- 3.8 Общие сведения по мр3
- 3.8.1 Феномен мрз
- 3.8.2 Что такое формат мрз?
- 3.8.3 Качество записи мрз
- 3.8.4 Формат мрз и музыкальные компакт-диски
- 3.8.5 Работа со звукозаписями формата мрз
- 3.9 Основные понятия цифровой звукозаписи
- 3.9.1 Натуральное цифровое представление данных
- 3.9.2 Кодирование рсм
- 3.9.3 Стандартный формат оцифровки звука
- 3.9.4 Параметры дискретизации
- 3.9.5 Качество компакт-диска
- 3.9.6 Объем звукозаписей
- 3.9.7 Формат wav
- 3.10 Формат mp3
- 3.10.1 Сжатие звуковых данных
- 3.10.2 Сжатие с потерей информации
- 3.10.3 Ориентация на человека
- 3.10.4 Кратко об истории и характеристиках стандартов mpeg.
- 3.10.5 Что такое cbr и vbr?
- 3.10.6 Каковы отличия режимов cbr, vbr и abr?
- 3.10.7 Методы оценки сложности сигнала
- 3.10.8 Какие методы кодирования стерео информации используются в алгоритмах mpeg (и других)?
- 3.10.9 Какие параметры предпочтительны при кодировании mp3?
- 3.10.10 Какие альтернативные mpeg-1 Layer III (mp3) алгоритмы компрессии существуют?
- 3.11 OggVorbis
- 3.13 Flac
- 4 Сжатие видео
- 4.1 Общие положения алгоритмов сжатия изображений
- 4.1.1 Классы изображений
- 4.1.2 Классы приложений
- 4.1.3 Требования приложений к алгоритмам компрессии
- 4.1.4 Критерии сравнения алгоритмов
- 4.2 Алгоритмы сжатия
- Gif (CompuServe Graphics Interchange Format)
- 4.3 Вейвлет-преобразования
- 4.3.1 Вейвлеты, вейвлет-преобразования, виды и свойства Вейвлет анализ и прямое вейвлет-преобразование
- Непрерывное прямое и обратное вейвлет-преобразования
- Ортогональные вейвлеты
- Дискретное вейвлет-преобразование непрерывных сигналов
- Кратномасштабный анализ
- Пакетные вейвлеты.
- 4.3.2 Примеры применения вейвлетов Очистка сигнала от шума
- Очистка сигнала от шумов на основе вейвлет-преобразований.
- 4.4 Формат сжатия изображений jpeg
- 2) Дискретизация
- 3) Сдвиг Уровня
- 4) 8X8 Дискретное Косинусоидальное Преобразование (dct)
- 5) Зигзагообразная перестановка 64 dct коэффициентов
- 6) Квантование
- 7) RunLength кодирование нулей (rlc)
- 8) Конечный шаг - кодирование Хаффмана
- 4.5 Jpeg2000
- 4.5.1 Общая характеристика стандарта и основные принципы сжатия
- 4.5.2 Информационные потери в jpeg2000 на разных этапах обработки
- 4.5.3 Практическая реализация
- 4.5.4 Специализированные конверторы и просмотрщики
- 4.5.5 Основные задачи для развития и усовершенствования стандарта jpeg2000
- 4.6 Видеостандарт mpeg
- 4.6.1 Общее описание
- 4.6.2 Предварительная обработка
- 4.6.3 Преобразование макроблоков I-изображений
- 4.6.4 Преобразование макроблоков р-изображений
- 4.6.5 Преобразование макроблоков в-изображений
- 4.6.6 Разделы макроблоков
- 4.7 Mpeg-1
- Параметры mpeg-1
- 4.8 Mpeg-2
- 4.8.1 Стандарт кодирования mpeg-2
- 4.8.2 Компрессия видеоданных
- 4.8.3 Кодируемые кадры
- 4.8.4 Компенсация движения
- 4.8.5 Дискретно-косинусное преобразование
- 4.8.6 Профессиональный профиль стандарта mpeg-2
- 4.9.11 Плюсы и минусы mpeg-4
- 4.10 Стандарт hdtv