1.1. Представление цифровых изображений
Компьютерное изображение в его цифровом представлении является
набором значений интенсивностей светового потока, распределенных по
конечной площади. Для простоты рассмотрим сначала монохромные изображения. Интенсивность излучаемой световой энергии с единицы поверхности в точке с координатами (ξ ,η) изображения можно представить некоторым числом B(ξ,η).Единичный элемент изображения, характеризуемый определенным значением (ξ ,η) , называется пикселем, а величина z = f (ξ ,η) - яркостью . Прежде чем рассмотреть алгоритмы сжатия изображений, необходимо определить что в дальнейшем будет пониматься под изображением.
Рис.1.1. Технические средства телекоммуникационной системы для передачи видеоданных и их функциональное назначение.
С математической точки зрения, изображения в градациях серого можно
представить как вещественную функцию I двух вещественных переменных x и y. Функция I(x,y) изображения в общем случае определяется в прямоугольной области, но для удобства исследований в работе все изображения определяются в квадратных областях, .т.е x∈[0;W], а y∈[0;H], где W – ширина изображения, а H – высота изображения и W=H.
Все изображения можно подразделить на две группы: с палитрой и без
неё. У изображений с палитрой в пикселе (одном из отчётов изображения –
значение функции I(x,y) для конкретного xi и yi) храниться число – индекс в
некотором одномерном векторе цветов, называемом палитрой. Палитры обычно бывают 8, 16 и 256 – цветов. Изображения без палитры обычно бывают в определенной системе цветопредставления или в градациях серого. В градациях серого значения каждого из пикселей определяется как яркость точки. Наиболее часто встречаются изображения с 2-мя, 16-ю и 256-ю уровнями серого. Если изображение представлено в какой-то системе цветопредставления, то каждый её пиксель является структурой, описывающий компоненты цвета. Наиболее распространённой системой цветопредставления, используемой в электронных и компьютерных системах, является система RGB. В этой системе цвет определяется как комбинация красного, зелёного и синего цвета. И на каждую из составляющих приходиться по одному байту. Существуют и другие
системы цветопредставления, такие как CMYK, CIE, YUU и YCrCb .
Для того чтобы корректнее оценивать степень сжатия изображения, и
применимости того или иного алгоритма сжатия к данному изображению
вводится понятие класса изображения .
Под классом цифрового изображения понимается совокупность
изображений, применение к которым, алгоритм сжатия даёт качественно
одинаковый результат. Например, для одного класса алгоритм сжатия даёт
превосходный коэффициент сжатия, а для другого класса изображений
наоборот, увеличивает объём сжимаемого файла .
Условно можно выделить следующие классы изображений:
• изображения с небольшим количеством цветов и большими областями,
заполненными одним цветом. В изображении отсутствуют плавные
переходы цветов. К таким классам обычно относится деловая графика,
научно-техническая, инженерная или плакатная графика;
• изображения с плавными переходами цветов, построенные на компьютере:
графика презентаций и виртуальные модели;
• фотореалистичные изображения, полученные после цифровой фотосъёмки,
сканирования, а также постобработка этих изображений.
Можно выделить и специфические классы изображений, такие как Рентгенвские снимки, радиолокационныепланы местности и т.д. Но для сравнения алгоритмов сжатия изображений всегда необходимо определять класс изображений, с которыми они работает.
В процессе работы с изображениями приложения, осуществляющие
обработку, предъявляют различные требования к алгоритмам сжатия
изображений. Из-за специфики приложений такие требования иногда могут
противоречить друг другу. В общем случае можно выделить следующие
требования к алгоритмам сжатия изображений:
• высокая степень компрессии;
• высокое качество сжатого изображения (данное требование противоречит
выполнению предыдущего требования, поэтому всегда приходиться искать
компромисс между степенью сжатия и качеством восстановленного
изображения);
• высокая скорость компрессии (данное требование актуально для
приложений, занимающихся кодированием изображений в реальном
масштабе времени: цифровых фотоаппаратов, видеокамер);
• высокая скорость декомпрессии (данное требование актуально почти для
всех приложений).
• возможность показать приблизительное изображение, не дожидаясь полной
его загрузки (данное требование актуально для сетевых приложений и для
приложений, занимающихся передачей больших изображений).
• учёт специфики изображения (данное требование реализуют алгоритмы
сжатия, основанные на определении «области особого назначения» (ROI –
regions of interest)).