Алгоритмы сжатия изображений


Классы изображений


Статические растровые изображения представляют собой двумерный массив чисел. Элементы этого массива называют пикселами (от английского pixel — picture element). Все изображения можно подразделить на две группы — с палитрой и без нее. У изображений с палитрой в пикселе хранится число — индекс в некотором одномерном векторе цветов, называемом палитрой.

Чаще всего встречаются палитры из 16 и 256 цветов.

Изображения без палитры бывают в какой-либо системе цветопредставления и в градациях серого (grayscale). Для последних значение каждого пиксела интерпретируется как яркость соответствующей точки. Встречаются изображения с 2, 16 и 256 уровнями серого. Одна из интересных практических задач заключается в приведении цветного или черно-белого изображения к двум градациям яркости, например, для печати на лазерном принтере. При использовании некой системы цветопредставления каждый пиксел представляет собой запись (структуру), полями которой являются компоненты цвета. Самой распространенной является система RGB, в которой цвет представлен значениями интенсивности красной (R), зеленой (G) и синей (B) компонент. Существуют и другие системы цветопредставления, такие, как CMYK, CIE XYZccir60-1 и т.п. Ниже мы увидим, как используются цветовые модели при сжатии изображений с потерями.

Для того, чтобы корректнее оценивать степень сжатия, нужно ввести понятие класса изображений. Под классом будет пониматься некая совокупность изображений, применение к которым алгоритма архивации дает качественно одинаковые результаты. Например, для одного класса алгоритм дает очень высокую степень сжатия, для другого — почти не сжимает, для третьего — увеличивает файл в размере. (Известно, что многие алгоритмы в худшем случае увеличивают файл.)

Рассмотрим следующие примеры неформального определения классов изображений:

  1. Класс 1. Изображения с небольшим количеством цветов

    (4-16) и большими областями, заполненными одним цветом. Плавные переходы цветов отсутствуют. Примеры: деловая графика — гистограммы, диаграммы, графики и т.п.

  2. Класс 2. Изображения, с плавными переходами цветов, построенные на компьютере. Примеры: графика презентаций, эскизные модели в САПР, изображения, построенные по методу Гуро.

  3. Класс 3. Фотореалистичные изображения. Пример: отсканированные фотографии.

  4. Класс 4. Фотореалистичные изображения с наложением деловой графики. Пример: реклама.

Развивая данную классификацию, в качестве отдельных классов могут быть предложены некачественно отсканированные в 256 градаций серого цвета страницы книг или растровые изображения топографических карт. (Заметим, что этот класс не тождественен классу 4). Формально являясь 8- или 24-битными, они несут даже не растровую, а чисто векторную информацию. Отдельные классы могут образовывать и совсем специфичные изображения: рентгеновские снимки или фотографии в профиль и фас из электронного досье.

Достаточно сложной и интересной задачей является поиск наилучшего алгоритма для конкретного класса изображений.

Итог: Нет смысла говорить о том, что какой-то алгоритм сжатия лучше другого, если мы не обозначили классы изображений, на которых сравниваются наши алгоритмы.




- Начало -  - Назад -  - Вперед -