Алгоритмы сжатия изображений


Заключение


Попробуем на этом этапе сделать некоторые обобщения. С одной стороны, приведенные выше алгоритмы достаточно универсальны и покрывают все типы изображений, с другой — у них, по сегодняшним меркам, слишком маленький коэффициент архивации. Используя один из алгоритмов сжатия без потерь, можно обеспечить архивацию изображения примерно в два раза. В то же время алгоритмы сжатия с потерями оперируют с коэффициентами 10-200 раз. Помимо возможности модификации изображения, одна из основных причин подобной разницы заключается в том, что традиционные алгоритмы ориентированы на работу с цепочкой. Они не учитывают, так называемую, “когерентность областей” в изображениях. Идея когерентности областей заключается в малом изменении цвета и структуры на небольшом участке изображения. Все алгоритмы, о которых речь пойдет ниже, были созданы позднее специально для сжатия графики и используют эту идею.

Справедливости ради следует отметить, что и в классических алгоритмах можно использовать идею когерентности. Существуют алгоритмы обхода изображения по “фрактальной” кривой, при работе которых оно также вытягивается в цепочку; но за счет того, что кривая обегает области изображения по сложной траектории, участки близких цветов в получающейся цепочке удлиняются.




- Начало -  - Назад -  - Вперед -