7.2.2. Методы сжатия

Сжатием или компрессией графического файла называется преобразование файла растрового (пиксельного) изображения в более компактную форму за счёт удаления избыточной информации. Все методы сжатия предполагают поиск в пиксельном изображении повторов и закономерностей и замену дескрипторов всех без исключения пикселей более крупными структурными единицами.

Все алгоритмы сжатия можно условно разбить на два класса, осуществляющие сжатие:

• без потери графической информации (неразрушающие);

• с контролируемой степенью потери графической информации (разрушающие).

Сжатие без потерь

Большинство алгоритмов сжатия без потерь основано на поиске в растровом изображении повторяющихся пиксельных фрагментов. Такой фрагмент можно запомнить один раз и затем повторить его, когда встретится аналогичный участок. Подобные схемы сжатия не отбрасывают и не теряют никакой информации о цветах отдельных пикселей, поэтому восстановление (распаковка) происходит без потерь.

В основе алгоритмов сжатия без потерь лежат несколько методов. Рассмотрим два наиболее распространённых из них.

Метод сжатия RLE (Run length encoding – кодирование с переменной длиной строки). При сжатии по методу RLE в каждой строке растра изображения оттискивается непрерывная последовательность пикселей одинакового цвета. После этого каждая такая последовательность заменяется дескриптором, содержащим информацию о номере описываемого цвета (значения базовых составляющих) и количестве пикселей данного цвета в цепочке. Алгоритм RLE даёт хорошие результаты при сжатии искусственно созданных или обработанных изображений, содержащих большие участки однородного цвета. При сжатии этим методом детализированных фотографий, содержащих большое количество мелких многоцветных фрагментов, вместо сокращения размера файла может произойти его увеличение. Этот метод обеспечивает коэффициент сжатия до 10:1 и полное восстановление исходной графической информации.

Метод сжатия LZW (Lempel-Ziv-Welch), названный по первым буквам фамилий его разработчиков, сначала осуществляет поиск одинаковых областей, узоров (называемых фразами) во всём файле. Выявленные повторяющиеся комбинации сводятся в перечень, где каждой уникальной последовательности (фразе) присваивается свой код (ключ) – число, занимающее в памяти меньше места, чем сама комбинация. Механизм сжатия заключается в том, что всякий раз вместо встреченной в растре «знакомой фразы» сохраняется только её ключ, при обращении к которому впоследствии произойдёт полное восстановление графической информации данного фрагмента.

Хотя процесс кодирования и распаковки происходит медленнее, чем с RLE-алгоритмом, описанный способ более эффективен при сжатии произвольных графических данных (фотографий и т. п.) и является в настоящее время наиболее распространённым методом неразрушающего сжатия.

Сжатие с потерями

Использование алгоритмов сжатия без потерь не всегда оказывается эффективным для растровых изображений фотографического качества, в которых каждый пиксель отличается от соседних. Применение механизма сжатия узоров к изображениям, на которых таких повторяющихся последовательностей-узоров просто нет, часто приводит к ничтожным результатам при больших затратах времени.

Суть всех методов сжатия с потерями качества заключается в том, чтобы в растровом рисунке участки плавного перехода цвета (области слегка отличающихся друг от друга пикселей) заполнить пикселями одного цвета или пиксельным узором, имитирующим вид исходной области.

Ключевым моментом в применении сжатия с потерями является определение «приемлемого уровня» потерь. Определение этого уровня весьма субъективно и зависит от качества изображения-оригинала и предназначения сжатого изображения. Если иметь возможность контролировать степень потери графической информации, то можно достичь компромисса между степенью сжатия и качеством сохраняемого изображения.

Самым популярным методом разрушающего сжатия является JPEG, название которого соответствует аббревиатуре организации, в которой он был разработан (Joint Photographic Experts Group – объединённая группа фотографов-экспертов). Он основан на удалении из изображения той части информации, которая всё равно не воспринимается (или слабо воспринимается) человеческим глазом. Лишённое избыточной информации изображение занимает гораздо меньше места, чем исходное.

Сжатие этим методом происходит в несколько этапов.

1. Растровое изображение преобразуется в цветовую модель Lab.

2. Отбрасывается часть информации о цвете (остаётся информация о яркости). Поскольку глаз более чувствителен к яркости, чем к цвету, на каждые два (или несколько) пикселей оставляется только одно значение хроматических компонентов.

3. Изображение разбивается на блоки 8×8 пикселей и происходит анализ блоков. Для каждого блока формируется дескриптор, описывающий цвет блока в среднем и закономерности изменения цвета в нем. Закономерности выбираются с учётом особенностей зрительного восприятия человеком.

4. В зависимости от заданной степени сжатия, из информационной модели отбрасывается (удаляется) определённая часть данных, характеризующая более или менее мелкие детали.

5. Полученная информация кодируется для более эффективного сжатия конечных данных.

Восстановление графических данных производится в обратном порядке. Чем выше выбран уровень компрессии, тем больше данных отбрасывается на четвертом этапе и тем ниже качество результирующего изображения. Степень сжатия, а следовательно, и количество удаляемой информации плавно регулируется. Используя сжатие JPEG, можно при приемлемом снижении качества получить файл в 1–100 раз меньше исходного. На практике используют сжатие в 2 – 15 раз.

Для хранения изображения, сжатого по методу JPEG, используется специальный одноимённый формат файла. Этот формат аппаратно независим и полностью поддерживается и PC и Macintosh. В настоящее время все цифровые камеры на аппаратном уровне реализуют сжатие снимаемых изображений по этому методу.