logo
Лекция_Представление_информации_в_компьютере1

6.2. Методы сжатия с регулируемой потерей информации.

Описанные выше алгоритмы являются обратимыми: любой массив входных данных при распаковке восстанавливается абсолютно точно. Поэтому обратимые алгоритмы можно применять для сжатия информации любого рода. Но, как оказалось, для аудио- и видеоинформации абсолютно точное восстановление вовсе необязательно. Проведенные в конце XX века исследования психофизиологических характеристик зрения и слуха обнаружили ряд особенностей человеческого восприятия, использование которых позволяет существенно увеличивать степень сжатия звуковой, графической и видеоинформации.

Например, было установлено, что глаз человека наиболее чувствителен к зеленому цвету, чувствительность к красному ниже примерно в 4 раза, а к синему — почти в 10 раз! А это означает, что на хранение информации о красной и синей составляющих цвета можно было бы отводить меньше бит. Но в большинстве форматов графических файлов это не так — цветовые компоненты кодируются одинаковым количеством бит. Этот пример показывает, что традиционные способы представления видеоинформации обладают очень большой степенью избыточности, при условии, что речь идет о воспроизведе­нии видеоинформации для человека.

Для разработки и стандартизации эффективных методов сжатия аудио- и видеоинформации на рубеже 1980-1990-х годов были созданы Группа экспертов по фотографическим изображениям (Joint Photographic Experts Group, сокр. JPEG) и Группа экспертов по видеоизображениям (Motion Picture Experts Group, сокр. MPEG).

К середине 1990-х годов были разработаны специальные высокоэффективные методы сжатия аудио- и видеоинформации, учитывающие особенности человеческого слуха и зрения. Характерной чертой этих методов является возможность регулируемого удаления маловажной (для человеческого восприятия) информации. Поэтому такие алгоритмы сжатия обобщенно называют алгоритмами с регулируемой потерей информации. За счет удаления части информации удается добиться очень большой степени сжатия данных при субъективно незначительной потере качества аудио- и видеоданных. Алгоритмы с регулируемой потерей информации неуниверсальны, они не могут использоваться для сжатия любых данных, поскольку полное восстановление исходной информации невозможно.

Наиболее известными методами сжатия с регулируемой потерей информации являются:

Эти методы непросты в реализации, в них используется достаточно сложный математический аппарат, выходящий за рамки данного курса, поэтому далее будет приведено лишь обзорное описание методов.