Курсова робота на тему: «МЕТОДИ СТИСНЕННЯ ЗОБРАЖЕНЬ З ВТРАТАМИ ІНФОРМАЦІЇ»

Зміст

Вступ………………………………………………………………………………………………….. 3
Розділ І. Класи зображень…………………………………………………………………… 4
1.1 Класи програм……………………………………………………………………………….. 5
1.2 Вимоги програм до алгоритмів компресії……………………………………….. 6
Розділ ІІ. Алгоритми стиснення зображень з втратами………………………… 9
2.1 Проблеми алгоритмів стиснення інформації з втратами………………….. 10
2.2 Алгоритми JPEG……………………………………………………………………………. 11
2.3 Фрактальний алгоритм…………………………………………………………………… 16
2.4 Оцінка втрат і способи їх регулювання…………………………………………… 25
2.5 Рекурсивний (хвилевий) алгоритм………………………………………………….. 26
Висновки……………………………………………………………………………………………. 27
Список використаних джерел та літератури…………………………………….. 28

 

 

Вступ

Протягом останніх років, в рамках комп’ютерної графіки бурхливо розвивається область алгоритмів архівації зображень.

У даній курсовій роботі розглядаються алгоритмистисненняоцифрованих зображень (графіки, малюнки, картинки або фотографії), які зазвичай мають великий об’єм. При цьому розглянемо класичні, давно відомі алгоритми, такі як групове кодування, LZW стискання, кодування по Хаффману і алгоритми JPEG та JPEG-LS, а також розглянемо алгоритми рекурсивного і фрактальногостисненнязображень, питання коректного порівняння алгоритмів компресії зображень і питання побудови заходів оцінки втрат якості зображення.

Для того, щоб говорити про алгоритмистисненнязображень, ми повинні визначитися з декількома важливими питаннями:

  • Які критерії ми можемо запропонувати для порівняння різних алгоритмів?
  • Які класи зображень існують?
  • Які класи програм, що використовують алгоритми компресії графіки, існують, і які вимоги вони пред’являють для алгоритмів?

В основному, будемо обговорювати різні підходи до вирішення цієї проблеми, такі як:

  • кодування довгих серій;
  • можливість контексту;
  • передбачення пікселів і перетворення зображень.

1. Класи зображень

Статичні растрові зображення є двовимірним масивом чисел. Елементи цього масиву називають пікселями (від англійського pixel — picture element). Всі зображення можна поділити на дві групи — з палітрою і без неї. В зображень з палітрою в пікселі зберігається число — індекс в деякому одновимірному векторі кольорів, який називається палітрою. Найчастіше зустрічаються палітри з 16 і 256 кольорів.

Зображення без палітри бувають в якій-небудь системі представлення кольорів і в градаціях сірого (grayscale). Для останніх, значення кожного пікселя інтерпретується, як яскравість відповідної крапки. Зустрічаються зображення з 2, 16 і 256 рівнями сірого. Одна з цікавих практичних завдань полягає в приведенні кольорового або чорно-білого зображення до двох градацій яскравості, наприклад, для друку на лазерному принтері. При використанні якоїсь системи кольоропредставлення кожним піксельом є запис (структуру), полями якого є компоненти кольору. Найпоширенішою є система RGB, в якій колір представлений значеннями інтенсивності червоною (R), зеленою (G) і синьою (B) компонент. Існують і інші системи кольоропредставлення, такі, як CMYK, CIE XYZccir60-1 і тому подібне.

Для того, щоб точніше оцінювати міру стискання, потрібно ввести поняття класу зображень. Під класом розумітиметься якась сукупність зображень, програми до яких алгоритму архівації дає якісно однакові результати. Наприклад, для одного класу алгоритм дає дуже високу міру стискання, для іншого — майже не стискає, для третього — збільшує файл в розмірі. (Відомо, що багато алгоритмів у гіршому разі збільшують файл.)

Неформальні визначення класів зображень:

Клас 1.

Зображення з не великою кількістю кольорів і великими областями, заповненими одним кольором.

Клас 2.

Зображення, з плавними переходами кольорів, побудовані на комп’ютері.

Клас 3.

Фотореалістичні зображення.

Клас 4.

Фотореалістичні зображення з накладенням ділової графіки.

Розвиваючи дану класифікацію, як окремі класи, можуть бути запропоновані неякісні відскановані в 256 градацій сірого кольору сторінки книг або растрові зображення топографічних карт. Формально будучи 8- або 24-бітними, вони несуть навіть не растрову, а чисто векторну інформацію.

1.1 Класи програм.
Приклади програм, що використовують алгоритми компресії графіки. Розглянемо наступну класифікацію програм, що використовують алгоритми компресії:

Клас 1.

Характеризуються високими вимогами до часу архівації і розархівування. Нерідко потрібний перегляд зменшеної копії зображення і пошук в базі даних зображень. Приклади: Видавничі системи в широкому сенсі цього слова. Причому , як готуючі якісні публікації (журнали) зі свідомо високою якістю зображень і використанням алгоритмів архівації без втрат, так і готуючі газети, і інформаційні вузли в WWW, де є можливість оперувати зображеннями меншої якості і використовувати алгоритмистисненняз втратами. У подібних системах доводиться мати справу з повнокольоровими зображеннями самого різного розміру (від 640х480 — формат цифрового фотоапарата, до 3000х2000) і з великими двокольоровими зображеннями. Оскільки ілюстрації займають велику частину від спільного об’єму матеріалу в документі, тому постає проблема їх зберігання . Проблеми також створює велика різнорідність ілюстрацій (доводиться використовувати універсальні алгоритми).

Клас 2.

Характеризується високими вимогами до міри архівації і часу розархівування. Час архівації ролі не грає. Інколи подібні програми вимагають від алгоритму компресії легкості масштабування зображення під конкретний дозвіл монітора у користувача. Для цього класу програм актуальності набувають істотно асиметричні за часом алгоритми (симетричність за часом — відношення часу компресії до часу декомпресії).

Клас 3.

Характеризується дуже високими вимогами до міри архівації. Програма клієнта отримує від сервера інформацію по мережі. Приклад: Нова система, що швидко розвивається, “Всесвітня інформаційна павутина” — WWW. Якщо сторінка WWW перенасичена графікою, то чекання її повної появи на екрані може затягнутися. Тут можуть бути використані ефективно стискуючі складні алгоритми з порівняно великим часом розархівування.

ЗАВАНТАЖИТИ

Для скачування файлів необхідно або Зареєструватись

Metody Stysn Zobr (174.2 KiB, Завантажень: 14)

ЗАВАНТАЖИТИ

Для скачування файлів необхідно або Зареєструватись

Metody Stysn Zobr (587.1 KiB, Завантажень: 3)

Сторінка: 1 2 3 4 5 6 7
завантаження...
WordPress: 23.2MB | MySQL:26 | 0,329sec