зачет у Ильиной / Итоговый пересказ по тексту

Цифровые изображения представляют собой двумерные массивы пикселей, которые в исходном виде занимают значительный объем памяти. Поскольку хранение и передача таких данных в несжатом формате неэффективны, применяются различные алгоритмы сжатия. Их основная задача — уменьшить избыточность информации, удалив повторяющиеся или малозначимые данные, что позволяет экономить дисковое пространство и ускорять загрузку.

Существует два основных типа сжатия: без потерь (lossless например, RLE, Хаффмана, LZW) и с потерями (lossy например, преобразовательное кодирование). В первом случае изображение после восстановления полностью соответствует оригиналу, во втором — часть данных безвозвратно теряется, но достигается более высокая степень сжатия. Качество сжатого изображения оценивается с помощью метрик PSNR  и MSE  — чем они лучше, тем меньше искажений.

Процесс сжатия обычно включает несколько этапов:

Преобразование, Квантование, Энтропийное кодирование.

Среди популярных форматов выделяются:

JPEG — стандарт для фотоизображений с lossy-сжатием,

PNG — lossless-формат с поддержкой прозрачности,

GIF — ограничен 256 цветами, подходит для анимаций,

WebP — современный формат от Google с улучшенным сжатием.

Выбор метода зависит от задачи: если важна точность (медицина, графика), используют lossless, если приоритет — скорость и объем (веб, видео), применяют lossy.

Таким образом, сжатие изображений — ключевая технология в цифровой обработке данных, балансирующая между качеством, скоростью и эффективностью использования ресурсов.

Digital images are two-dimensional arrays of pixels that, in their original form, take up a significant amount of memory. Since storing and transmitting such data in uncompressed format is inefficient, various compression algorithms are used. Their main task is to reduce information redundancy by deleting duplicate or insignificant data, which saves disk space and speeds up downloads.

There are two main types of compression: lossless (lossless, for example, RLE, Huffman, LZW) and lossy (lossy, for example, transformative encoding). In the first case, the image fully corresponds to the original after restoration, in the second case, some of the data is irretrievably lost, but a higher degree of compression is achieved. The quality of the compressed image is assessed using the PSNR and MSE metrics. The better they are, the less distortion there is.

The compression process usually involves several steps:

Transformation, Quantization, Entropy coding.

Popular formats include

JPEG— the standard for lossy-compressed photos,

and PNG, a lossless format with transparency support.,

GIF is limited to 256 colors, suitable for animations,

WebP is a modern format from Google with improved compression.

The choice of method depends on the task: if accuracy is important (medicine, graphics), lossless is used, if speed and volume are the priority (web, video), lossy is used.

Thus, image compression is a key technology in digital data processing, balancing quality, speed, and resource efficiency.