Алгоритмы сжатия изображений


Архивация изображения в градациях серого - часть 2


/p>

Изображение 600х700х256 градаций серого сразу после сканирования. 420.000 байт.


(с) А.Андреев. Рисунок к роману Сергея Лукьяненко, "Лабиринт отражений"


На гистограмме хорошо видны равномерные большие значения в области темных и “почти белых” тонов.

То же изображение с выровненной гистограммой плотности серого.



 


После выравнивания, пики есть только в значениях 0 и 255. В изображении присутствуют далеко не все значения яркости.

  Алгоритм RLE Алгоритм LZW Алгоритм JPEG
Оригинал 0,99 (TIFF-PackBits)


0,98 (TGA)


0,88 (BMP)


0,74 (PCX)

0,976 (TIFF-LZW)


0,972 (GIF)

7,8 (JPEG q=10)

3,7 (JPEG q=30)

2,14 (JPEG q=100)

После 


обработки

2,86 (TIFF-PackBits)


2,8 (TGA)


0,89 (BMP)


0,765 (PCX)

3,02 (TIFF-LZW)


0,975 (GIF)*

6,9 (JPEG q=10)

3,7 (JPEG q=30)

2,4 (JPEG q=100)

* Для формата GIF в этом случае можно получить изображение меньшего размера используя дополнительные параметры.

Выводы, которые можно сделать анализируя таблицу:

  1. Лучшие результаты показал алгоритм сжатия с потерей информации. Для оригинального изображения только JPEG смог уменьшить файл. Заметим, что увеличение контрастности уменьшило степень компрессии при максимальном сжатии — врожденное свойство JPEG.

  2. Реализации RLE и LZW для TIFF опять показали заметно лучшие результаты, чем в других форматах. Степень сжатия для них после обработки изображения возросла в 3 раза(!). В то время, как GIF, PCX и BMP и в этом случае увеличили размер файла.




- Начало -  - Назад -  - Вперед -