Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Ekzamen_GOS.docx
Скачиваний:
0
Добавлен:
01.05.2025
Размер:
8.21 Mб
Скачать

1. Алгоритмы сжатия изображений.

В результате сжатия уменьшается размер изображения, из-за чего уменьшается время передачи изображения по сети и экономится пространство для хранения. Сжатие изображений подразделяют на сжатие с потерями качества и сжатие без потерь. Сжатие уменьшает физический размер изображения, что может потребоваться, если он достаточно велик. Метод сжатия состоит из компрессора и декомпрессора. Компрессор включает в себя математический алгоритм, использованный для уменьшения размера изображения; декомпрессор состоит из информации о том, как реконструировать изображение. При работе с видео чаще всего применяется сжатие с потерями, т.к глаз не в состоянии воспринять потери в изображении при их быстрой смене

1. RLE-сжатие (групповое кодирование). Большая часть растровых изображений, используют RLE-метод сжатия(TIFF, BMP и PCX.). RLE в действительности не сжимает информацию заголовка или цветовую палитру , но сжимает только данные изображения. RLE является методом сжатия без потерь. RLE кодирует данные изображения по строке просмотра за один раз. Оно начинается с первого байта изображения и заканчиваются последним. Имеются два типа проходов, в соответствие с которыми осуществляется сжатие RLE - кодированные и литеральный. Кодированный проход всегда содержит байт для числа пикселов и байт для информации о пикселе. Литеральный проход может содержать пять и более байтов данных. Данный метод сжатия иногда увеличивает размер растрового файла. RLE - метод сжатия является быстрым, простым. Эффективность сжатия зависит от типа данных изображения, подлежащего кодированию. Черно-белые изображения, кодируются хорошо, Сложные изображения, кодируются плохо.

2. LZW — сжатие. Используется форматами TIF и GIF. Предназначен для сжатия неподвижных изображений. LZW сжатие является методом сжатия без потерь. алгоритм, основанный на поиске и замене в исходном файле одинаковых последовательностей данных, для их исключения, и уменьшения размера архива. Данный тип компрессии не вносит искажений в исходный графический файл, и подходит для сжатия растровых данных любого типа. Алгоритм LZW - сжатия уменьшает строку, которая имеет идентичные значения байтов до одного слова кода, а затем сохраняет эту информацию в горизонтальных полосках. Метод сжатия LZW может уменьшить размер изображения до 40%.

3. JPEG был создан в качестве метода сжатия, превосходящего существующие методы. JPEG может сжимать изображения с непрерывными тонами (любое растровое изображение) которые содержат пикселы глубиной 24 бита - с превосходной скоростью и качеством. JPEG является методом сжатия, который теряет данные, которые человеческий глаз не в состоянии воспринять. Он достигает этого путем отбрасывания переходов между цветами. Но переходы между светом и тенью замечаются и не отбрасываются. Т.о. изображение, подвергшееся декомпрессии JPEG, выглядит практически таким же, как и оригинал, хотя не является таковым.

4.CCITT- алгоритм для сжатия факсимальных изображений, метод исп кодир хоффмана (Идея, кодировании Хаффмана, основана на частоте появления символа в последовательности. Символ, который встречается в последовательности чаще всего, получает новый очень маленький код, а символ, который встречается реже всего, получает, наоборот, очень длинный код.). Кодир строк происх независ одной от другой, данные идущие до строки и после нее не оказ на нее влияния. Такой вар наз однонапр или гр 3. Сущ еще гр 4-кодир осущ в 2х напр-кодир предыд строки влияет на текущ. Коэф сжатия для гр 3 1/15, для гр 4- 1/20

5. Фрактальное сжатие. Ученые выяснили, что при разбиении сложной структуры на набор фракталов, можно хранить фрагментарный набор на меньшем пространстве по сравнению с оригинальным объектом. Можно масштабировать изображения без искажений и разрешения .

6. Волновое сжатие. Описывает данные, подлежащие сжатию, в терминах частоты, энергии и тактов, а затем записывает определенные атрибуты изображения. Единственным примером этой технологии сжатия, является HARC-CHARC-C демонстрирует весьма поразительные коэффициенты сжатия, в среднем равные 300:1. HARC-C является методом сжатия без потерь.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]