<< ПредыдущаяОглавлениеСледующая >>


8. Сжатие изображений. Основные понятия

Рассматриваемые ниже алгоритмы сжатия ориентированы на реальные изображения, получаемые, например, с помощью цифрового фотоаппарата или с помощью сканирования, либо системами захвата кадров с видео и т.п. В любом случае будем предполагать, что у нас имеется полноцветное изображение, представляющее собой двумерный массив, элементы которого содержат цвет соответствующей точки. При этом задачей кодирования является представить исходное изображение как можно меньшим числом байт по сравнению с исходным размером.

Степень сжатия принято определять либо как коэффициент сжатия, равный

,

где  - размер закодированного (сжатого) изображения;  - размер исходного изображения, либо как фактор сжатия:

.

Таким образом, коэффициент  всегда меньше 1, а фактор сжатия больше 1. Обычно в литературе при сравнении алгоритмов сжатия используют фактор сжатия и говорят, например, что то или иное изображение сжато в 2 раза, и это означает, что фактор сжатия равен 2.

Все алгоритмы сжатия изображений можно условно разбить на два основных класса – это алгоритмы сжатия без потерь качества при восстановлении закодированного изображения, и алгоритмы с некоторой потерей качества восстановления. В первом случае гарантируется точное соответствие между исходным и восстановленным изображениями, но при этом достигается, как правило, невысокая степень сжатия, обычно 2-3. При сжатии с некоторой потерей качества, которая мало заметна для глаза, удается получить более высокую компрессию изображений в 10 и более раз. При этом выбор в пользу того или иного алгоритма сжатия следует делать в зависимости от конкретной прикладной задачи.

Когда речь заходит о сжатии с потерей качества, то возникает вопрос: каким образом следует оценивать качество восстановленного изображения? Универсального критерия оценки качества изображений не существует, поэтому для определения на сколько хорошо было восстановлено изображение пользуются наиболее подходящими критериями, из тех, что известны. Рассмотрим подробно наиболее распространенные критерии качества оценки изображений.



<< ПредыдущаяОглавлениеСледующая >>