Lossy Compression Techniques
Lossy compression technique provides higher compression ratio compare to lossless compression. In this method, the compressed image is not same as the original image; there is some amount of information loss in the image. Lossy compression scheme is shown in fig. 2
6. Методы сжатия с потерями
Метод сжатия с потерями обеспечивает более высокую степень сжатия по сравнению со сжатием без потерь. При использовании этого метода сжатое изображение отличается от исходного изображения; в изображении происходит некоторая потеря информации. Схема сжатия с потерями показана на рис. 1. 2
Fig 2 Lossy Compression Techniques
Transform Coding
Transform Coding algorithm usually starts by partitioning the original image into small blocks of smaller size. Then for each block related transform coefficients are obtained based on their transform, DCT, wavelet and Curvelet are the example of the transform coding. The resulting coefficients are then computed by quantization techniques and then the output of the quantizer is used for symbol encoding technique to produce the output. At the decoder the reverse process is obtained and image is reconstructed.
Рис. 2. Методы сжатия с потерями
Кодирование с преобразованием
Алгоритм кодирования с преобразованием обычно начинается с разбиения исходного изображения на небольшие блоки меньшего размера. Затем для каждого блока вычисляются соответствующие коэффициенты преобразования на основе их преобразования, примером кодирования с преобразованием являются DCT, вейвлет и криволинейный код. Результирующие коэффициенты затем вычисляются с помощью методов квантования, а затем выходные данные квантователя используются для кодирования символов для получения выходных данных. В декодере выполняется обратный процесс и восстанавливается изображение.
Block Truncation coding
In this the image is divided into non overlapping blocks of pixels. Then the quantizer is used to find mean of the pixel values of the all the non overlapping blocks. After that thresholding is done so that the image pixels above the threshold values are set to zero or one. Then for each segment in the bitmap the related reconstruction value is obtained. Larger block size gives greater compression ratio but it reduces the quality of an image.
Блочное кодирование с усечением
При этом изображение разбивается на непересекающиеся блоки пикселей. Затем используется квантователь для определения среднего значения пикселей всех непересекающихся блоков. После этого выполняется пороговое значение, так что пиксели изображения, превышающие пороговые значения, устанавливаются равными нулю или единице. Затем для каждого сегмента растрового изображения вычисляется соответствующее значение восстановления. Больший размер блока обеспечивает большую степень сжатия, но снижает качество изображения.
Sub –band Coding
The sub band coding split the frequency bands of a signal and then each sub band is coded by encoder and bit rate which is related to that particular band. SBC is generally used in speech coding and image coding. At the decoder the sub band signals are decoded and un sampled and passed through a synthesis filters. Then all the sub band coefficients are properly summed up to yield the compressed image.
Кодирование в поддиапазоне
Кодирование в поддиапазоне разбивает частотные диапазоны сигнала, а затем каждый поддиапазон кодируется с помощью кодера и скорости передачи данных, которые относятся к этому конкретному диапазону. SBC обычно используется при кодировании речи и изображений. В декодере сигналы поддиапазона декодируются, очищаются от дискретизации и пропускаются через фильтры синтеза. Затем все коэффициенты поддиапазона должным образом суммируются для получения сжатого изображения.
Vector quantization
Vector quantization (VQ) technique is the extension of Scalar quantization in multiple dimensions. This technique develops a dictionary of fixed-size vectors which are called code vectors. A given image again partitioned into non-overlapping blocks called image vectors. Then for each image vector, the closest matching vector in the dictionary is determined and its index in the dictionary is used as the encoding of the original image vector. Because of its fast lookup capabilities at the decoder side, Vector Quantization-based coding schemes are normally used in multimedia applications.
Векторное квантование
Метод векторного квантования (VQ) является расширением скалярного квантования в нескольких измерениях. Этот метод позволяет создать словарь векторов фиксированного размера, которые называются кодовыми векторами. Данное изображение снова разбивается на непересекающиеся блоки, называемые векторами изображений. Затем для каждого вектора изображения определяется наиболее подходящий вектор в словаре, и его индекс в словаре используется в качестве кодировки исходного вектора изображения. Благодаря возможности быстрого поиска на стороне декодера, схемы кодирования на основе векторного квантования обычно используются в мультимедийных приложениях.