Критерии оценки алгоритмов сжатия изображений.

Выделим несколько наиболее важных для нас критериев сравнения алгоритмов компрессии, которые и будем использовать в дальнейшем.

Худший, средний и лучший коэффициенты сжатия. То есть доля, на которую возрастет изображение, если исходные данные будут наихудшими; некий среднестатистический коэффициент для того класса изображений, на который ориентирован алгоритм; и, наконец, лучший коэффициент. Последний необходим лишь теоретически, поскольку показывает степень сжатия наилучшего (как правило, абсолютно черного) изображения, иногда фиксированного размера.

Класс изображений, на который ориентирован алгоритм. Иногда указано также, почему на других классах изображений получаются худшие результаты.

Симметричность. Отношение характеристики алгоритма кодирования к аналогичной характеристике при декодировании. Характеризует ресурсоемкость процессов кодирования и декодирования. Для нас наиболее важной является симметричность по времени: отношение времени кодирования ко времени декодирования. Иногда нам потребуется симметричность по памяти.

Есть ли потери качества? И если есть, то за счет чего изменяется коэффициент архивации? Дело в том, что у большинства алгоритмов сжатия с потерей информации существует возможность изменения коэффициента сжатия.

Характерные особенности алгоритма и изображений, к которым его применяют. Здесь могут указываться наиболее важные для алгоритма свойства, которые могут стать определяющими при его выборе.

Используя данные критерии, приступим к рассмотрению алгоритмов архивации изображений.

14.2. Алгоритмы архивации без потерь.

14.2.1. Алгоритм rle.

1. Первый вариант алгоритма.

Данный алгоритм необычайно прост в реализации. Групповое кодирование – от английского Run Length Encoding (RLE) – один из самых старых и самых простых алгоритмов архивации графики. Изображение в нем (как и в нескольких алгоритмах, описанных ниже) вытягивается в цепочку байт по строкам растра. Само сжатие в RLE происходит за счет того, что в исходном изображении встречаются цепочки одинаковых байт. Замена их на пары <счетчик повторений, значение> уменьшает избыточность данных.

В данном алгоритме признаком счетчика (counter) служат единицы в двух верхних битах считанного файла:

Рис. 1. Сжатие файла с использованием первого варианта алгоритма

Соответственно, оставшиеся бит расходуются на счетчик, который может принимать значения от до . Строку из повторяющихся байтов мы превращаем в два байта, т.е. сожмем в раза.

Алгоритм рассчитан на деловую графику – изображения с большими областями повторяющегося цвета. Ситуация, когда файл увеличивается, для этого простого алгоритма не так уж редка. Ее можно легко получить, применяя групповое кодирование к обработанным цветным фотографиям. Для того чтобы увеличить изображение в два раза, его надо применить к изображению, в котором значения всех пикселов больше двоичного и подряд попарно не повторяются.

2. Второй вариант алгоритма.

Второй вариант этого алгоритма имеет больший максимальный коэффициент архивации и меньше увеличивает в размерах исходный файл.

Признаком повтора в данном алгоритме является единица в старшем разряде соответствующего байта:

Рис. 2. Сжатие файла с использованием второго варианта алгоритма

Как можно легко подсчитать, в лучшем случае этот алгоритм сжимает файл в раза (а не в раза, как в предыдущем варианте), в худшем увеличивает на . Средние показатели степени компрессии данного алгоритма находятся на уровне показателей первого варианта.

Похожие схемы компрессии использованы в качестве одного из алгоритмов, поддерживаемых форматом TIFF, а также в формате TGA.

Характеристики алгоритма RLE:

Коэффициенты компрессии: Первый вариант: , , . Второй вариант: , , . (Лучший, средний, худший коэффициенты).

Класс изображений: Ориентирован алгоритм на изображения с небольшим количеством цветов: деловую и научную графику.

Симметричность: Примерно единица.

Характерные особенности: К положительным сторонам алгоритма, пожалуй, можно отнести только то, что он не требует дополнительной памяти при архивации и разархивации, а также быстро работает. Интересная особенность группового кодирования состоит в том, что степень архивации для некоторых изображений может быть существенно повышена всего лишь за счет изменения порядка цветов в палитре изображения.