1 / Salmon_sjatie_dannyh_izobrajeniy_i_zvuka[torrents.ru]

350 Глоссарий

выступает код ASCII. Многие новые приложения поддерживают ко­ довый стандарт UNICODE, а более старый стандарт EBCDIC все еще применяется в компьютерах IBM.

Коды Грея

Двоичные коды для представления натуральных чисел. Коды лю­ бых двух последовательных чисел различаются ровно на 1 бит. Эти коды используются при разделении изображений с градацией серо­ го на битовые слои, каждый из которых становится двухуровневым изображением. (См. также Изображение с градацией серого цвета.)

Коды переменной длины

Используются в статистических методах сжатия. Эти коды долж­ ны удовлетворять свойству префикса (§ 1.2) и они присваиваются входным символам в соответствии с их вероятностями. (См. также Свойство префикса, Статистические методы.)

Конференция по сжатию данных (Data Compression Con­ ference, DCC)

Конференция для исследователей и разработчиков в области сжатия данных. DCC происходит ежегодно в городе Сноуберд, штат Юта, США. Она происходит в марте и длится три дня.

Корреляция

Статистическая мера линейной зависимости между двумя парны­ ми величинами. Эта величина меняется от -1 (совершенная отри­ цательная зависимость), через О (отсутствие зависимости) и до +1 (совершенная положительная зависимость).

Коэффициент сжатия

Важная величина, которая постоянно используется для определения эффективности метода сжатия. Она равна частному

Коэффициент 0.6 означает, что сжатые данные занимают 60% от исходного размера. Значения большие 1 говорят о том, что выход­ ной файл больше входного (отрицательное сжатие).

Иногда величина равная 100 х (1 — коэффициент сжатия) исполь­ зуется для определения качества сжатия. Значение, равное 60, озна­ чает, что выходной поток занимает 40% от объема исходного по­ тока (то есть, при сжатии освободилось 60% объема). (См. также Фактор сжатия.)

Глоссарий 351

Коэффициент усиления слсатия

Это число определяется формулой

контрольный размер

Коэффициент усиления сжатия

сжатый размер

где контрольный размер - это либо размер входного потока, либо размер сжатого файла, произведенного некоторым эталонным ме­ тодом сжатия.

Методы LZ

Все словарные методы сжатия основаны на работах Я.Зива (J.Ziv) и А.Лемпэла (A.Lempel), опубликованных в 1977 и 1978 гг. С тех пор эти методы принято подразделять на методы LZ77 и LZ78. Эти замечательные идеи вдохновили многих исследователей, кото­ рые обобщали, улучшали и комбинировали их, например, с методом RLE или со статистическими алгоритмами. В результате появилось огромное число известных адаптивных методов сжатия текстов, изображений и звука. (См. Словарное сжатие. Сжатие скользящим окном).

Методы LZSS

Это вариант метода LZ77 (см. § 2.2) был разработан Сторером (Storег) и Сжимански (Szymanski) в 1982 [Storer 82]. Базовый алгоритм был улучшен по трем направлениям: (1) буфер упреждения сохра­ нялся в циклической очереди, (2) буфер поиска (словарь) хранился в виде дерева двоичного поиска и (3) метки имели два поля, а не три. (См. Методы LZ).

Методы LZW

Это популярная версия алгоритма LZ78 (см. § 2.4) была разработана Терри Уэлчем (Terry Welch) в 1984. Его главной особенностью явля­ ется удаление второго поля из метки. Метка LZW состоит только из указателя на место в словаре. В результате такая метка всегда кодирует строку из более чем одного символа.

Модель с ж а т и я LZW

Модель является методом предсказания (или прогнозирования веро­ ятности) данных, которые необходимо сжать. Эта концепция весь­ ма важна при статистическом сжатии данных. При использовании статистического сжатия модель необходимо построить до начала процесса сжатия. В простейшей модели происходит чтение всего входного потока и подсчет частоты появления каждого символа.

^ 5 2 Глоссарий

После этого входной поток считывается повторно, символ за симво­ лом, и производится сжатие с учетом информации о вероятностной модели. (См. также Статистические методы. Статистические мо­ дели.)

Важная особенность арифметического кодирования состоит в возможности отделения статистической модели (таблицы частот и вероятностей) от операций кодирования и декодирования. Напри­ мер, легко закодировать первую половину потока данных с помо­ щью одной модели, а вторую - с помощью другой модели.

Метод SPIHT

Прогрессирующий метод кодирования, который эффективно кодиру­ ет изображения после применения вейвлетных фильтров. Этот ме­ тод является вложенным и имеет естественное сокращение инфор­ мации. Его легко реализовывать, он работает быстро и дает пре­ красные результаты при сжатии любых типов изображений. (См. также Методы LZW, Прогрессирующее сжатие изображений. Дис­ кретное вейвлетное преобразование.)

Непрерывно-тоновое изображение

Цифровое изображение с большим числом цветов, в котором сосед­ ние области окрашены в непрерывно меняющиеся цвета, то есть разность значений соседних пикселов мало и незаметно глазу. При­ мером может служить изображение с 256 градациями серого цвета. Если соседние пикселы такого изображения имеют соседние значе­ ния, то они будут восприниматься глазом, как непрерывно меня­ ющиеся оттенки серого цвета. (См. также Двухуровневое изобра­ жение. Дискретно-тоновое изображение. Изображение с градацией серого цвета.)

Отсчеты

Коэффициенты вейвлетного преобразования. (См. также Дискрет­ ное вейвлетное преобразование.)

Пел

Наименьшая единица факсимильного изображения, точка. (См. так­ же Пиксел.)

Пиксел

Наименьшая единица цифрового изображения, точка. (См. также Пел.)

Глоссарий 353^

Предсказание

Приписывание некоторых вероятностей символам алфавита.

Преобразование изо6ра:жений

Изображение можно сжать с помощью перевода его пикселов (кото­ рые бывают коррелированными) в другое представление, которое является декоррелир ованным. Сжатие достигается, если новые зна­ чения меньше, в среднем, чем исходные величины. Сжатие с поте­ рями можно получить, если дополнительно квантовать преобразо­ ванные значения. Декодер получает преобразованные величины из сжатого потока и реконструирует (точно или приближенно) исход­ ные данные с помощью применения обратного преобразования. (См. также Дискретное косинус-преобразование, Дискретное вейвлетное преобразование.)

Прогрессирующее сжатие изображений

Метод компрессии изображений, при котором сжатый поток состо­ ит из нескольких «слоев», причем каждый следующий слой несет все более детальную информацию об изображении. Декодер может бы­ стро показать весь образ с грубым разрешением, а затем улучшать качество картинки по мере приема и декодирования следующих сло­ ев. Зритель, наблюдающий на экране декодируемое изображение, сможет получить представление о нем после разжатия всего 5-10% образа. Улучшение качества изображения можно добиться с помо­ щью (1) повышения резкости, (2) добавления цветов или (3) увели­ чения разрешения.

Психоакустическая модель

Математическая модель маскирования звуков близких частот при восприятии органами слуха человека (ухо-мозг).

Свойство префикса

Один из принципов построения кодов переменной длины. Если не­ которая последовательность битов выбрана в качестве кода опре­ деленного символа, то никакой другой код не может начинаться с этой же последовательности битов (не должен быть префиксом дру­ гого кода). Например, если строка «1» назначена кодом символа ai, то никакой другой код не может начинаться с 1 (т.е., все другие коды будут начинаться с 0). Если код «01» присвоен символу а2, то в начале другого кода не должна стоять последовательность 01 (они могут начинаться с 00). (См. также Коды переменной длины. Статистические методы.)

354 Глоссарий

Сжатие без потерь

Метод сжатия, при котором выход декодера всегда тождественно совпадает с исходными данными, поступившими на вход кодера. (См. также Сжатие с потерями.)

Сжатие видео

Сжатие видеоданных основано на двух принципах. Первый состоит в использовании пространственной избыточности, которая присут­ ствует в каждом отдельном кадре. Второй базируется на том свой­ стве, что текущий кадр часто бывает близок или похож на соседние кадры. Это свойство называется временной избыточностью. Типич­ ный алгоритм сжатия видеоряда начинает со сжатия первого кадра с применением некоторого эффективного метода сжатия изображе­ ний, после чего каждый следующий кадр будет представляться раз­ ностью с одним из своих предшественников, причем кодироваться будет только эта разность.

Сжатие с потерями

Метод сжатия, при котором выход декодера отличается от исход­ ных данных, сжатых кодером, но результат, тем не менее, устра­ ивает пользователя. Такие методы применяются при сжатии изо­ бражений и звука, но они приемлемы при компрессии текстовой ин­ формации, в которой потеря хоть одной буквы может привести к двусмысленному и непонятному тексту (например, при сжатии ис­ ходных текстов компьютерных программ). (См. также Сжатие без потерь.)

Сжатие скользящим окном

Метод LZ77 (§ 2.1) использует часть ранее полученного потока дан­ ных в качестве словаря. Кодер строит окно во входных данных, в которое задвигаются справа налево поступающие символы для ко­ дирования. Этот метод основан на скользящем окне. (См. также Методы LZ.)

Символ

Наименьшая единица в сжимаемых данных. Обычно, символом слу­ жит один байт, но им может быть один бит, или элемент из множе­ ства {0,1,2}, или еще что-то.

Глоссарий 355J

Скалярное квантование

В словаре термин «квантование» определяется как «сокращение не­ которой точной величины до ограниченного, дискретного множе­ ства значений». Если данные, которые необходимо сжать состоят из больших чисел, то при квантовании они переводятся в меньшие числа. Результатом является сжатие с потерей. Если необходимо сжать аналоговые данные (например, электрический сигнал пере­ менного напряжения), то квантование означает оцифровывание. Та­ кое квантование часто применяется в методах сжатия звука. (См. также Векторное квантование.)

Словарное сакатие

Метод компрессии данных (см. главу 2), которые сохраняют неко­ торые образцы данных в специальной структуре, называемой «сло­ варем» (обычно, это дерево). Если строка новых данных на входе тождественна некоторому образцу из словаря, то в выходной по­ ток или файл записывается указатель на этот образец. (См. также Методы LZ.)

Стандарт JFIF

Полное название этого метода (§ 3.7.8) - JPEG File Interchange Format (формат обмена файлами стандарта JPEG). Это формат графических файлов, который позволяет компьютерам обменивать­ ся сжатыми изображениями стандарта JPEG. Главная особенность этого формата состоит в использовании трехбайтового цветового пространства YCbCr (или однобайтового для образов с градацией серого). Кроме того в файл добавляются некоторые атрибуты, кото­ рых нет в формате JPEG, а именно, разрешение изображения, гео­ метрический размер пиксела и некоторые другие параметры, спе­ цифические для конкретных приложений.

Стандарт JPEG

Весьма изощренный метод сжатия с потерями для компрессии цвет­ ных изображений (не анимации). Он отлично работает с непре­ рывно тоновыми изображениями, в которых соседние пикселы име­ ют близкие значения. Достоинство метода состоит в использова­ нии большого числа легко настраиваемых параметров, которые да­ ют пользователю возможность контролировать долю отбрасывае­ мой информации (то есть, степень сжатия образа) в весьма широких пределах. Имеется две основные моды: с потерей информации (ба­ зовая мода) и без потери информации (которая дает коэффициент сжатия порядка 2:1 и выше). Большинство популярных приложений

,356 Глоссарий

поддерживают только базовую моду. Эта мода врслючает прогрес­ сирующее кодирование и иерархическое кодирование.

Главная идея стандарта JPEG состоит в том, что изображения создаются для того, чтобы люди на них смотрели, поэтому при сжа­ тии допустимо отбрасывание части информации изображения, ко­ торое не заметно или не воспринимается глазом человека.

Аббревиатура JPEG означает Joint Photographic Experts Group (объединенная группа по фотографии). Проект JPEG был иниции­ рован совместно комитетом CCITT и организацией ISO в июле 1987 года. Этот стандарт был признан во всем мире. Он широко исполь­ зуется в представлении графических образов, особенно на страни­ цах всемирной паутины. (См. также JPEG-LS, MPEG.)

Стандарт JPEG-LS

Мода без потерь стандарта JPEG является неэффективной и поэто­ му ее редко реализуют в конкретных приложениях. Поэтому ISO приняло решение разработать новый стандарт для сжатия без по­ терь (или почти без потерь) непрерьшно тоновых изображений. В ре­ зультате появился известный стандарт JPEG-LS. Этот метод не является простым расширением или модификацией JPEG. Это но­ вый метод, простой и быстрый. В нем не используется ни DCT, ни арифметическое кодирование, но зато применяется весьма ограни­ ченное квантование (в моде с почти без потерями). JPEG-LS прове­ ряет несколько предыдущих соседей текущего пиксела и использует их в качестве контекста этого пиксела. С помощью контекста де­ лается прогноз текущего пиксела и выбирается некоторое распре­ деление вероятностей из имеющегося семейства распределений. На основе выбранного распределения определяется код ошибки прогно­ за с помощью специального кода Голомба. Существует также мо­ да кодирования длины повторов, в которой кодируются длины по­ вторяющихся последовательностей одинаковых пикселов. (См. так­ же JPEG.)

Статистическая модель

См. Модель компрессии.

Статистические методы

Эти методы (глава 1) выполняют присвоение символам из потока данных кодов переменной длины, причем более короткие коды на­ значаются символам или группам символов, которые чаще встреча­ ются во входном потоке (имеют большую вероятность появления). (См. также Коды переменной длины, Свойство префикса, Кодиро­ вание Хаффмана, Арифметическое кодирование.)

Глоссарий 357J

Теория информации

Математическая теория, которая придает точный количественный смысл понятию информация. Она определяет, как измерить инфор­ мацию и ответить на вопрос: сколько информации содержится в том или ином массиве данных? Ответом выступает точное число. Теория информация была создана в 1948 в работах Клода Шеннона.

Факсимильное сжатие

Передача типичной страницы между двумя факс-машинами по те­ лефонным линиям связи без использования компрессии может за­ нять от 10 до 11 минут. По этой причине комитет ITU разработал несколько стандартов сжатия факсимильных сообщений. Обп1;епринятыми стандартами на сегодняшний день являются (см. § 1.6) Т4 и Т6, которые еш,е называются Group 3 и Group 4, соответственно.

Фактор сжатия

Величина, обратная коэффициенту сжатия. Определяется по фор­

муле

размер входного файла Фактор сжатия = размер выходного файла

Значение, большее 1, означает сжатие, а меньшее 1 - расширение. (См. также Коэффициент сжатия.)

Энтропийное кодирование

Метод сжатия без потери информации, при котором данные сжима­ ются так, что среднее число битов на символ стремится к энтропии входного источника символов.

Потребность -вот мать со1сатия.

— Эзоп (перефразированное)

Сообщество сжатия данных

Читатели, которые заинтересовались проблемами сжатия информа­ ции, могут присоединиться к «Сообществу сжатия данных». Мож­ но также поучаствовать в Конференция по сжатию данных (Data Compression Conference), которая проходит ежегодно в Сноуберде, штат Юта, США. Она проводится в марте и длится три дня. Более подробную информацию можно обнаружить на сайте конференции http://www.cs.brandeis.edu/ dec/index.html. На этой странице также находятся сведения об организаторах конференции и ее гео­ графическом положении.

Помимо выступлений приглашенных докладчиков и технических сессий, на конференции проводятся «промежуточные встречи», на которых обсуждаются текущие научные проблемы и выставляются стенды участников конференции. После докладов происходит не­ формальное общение лекторов и слушателей в очень приятной и дружеской атмосфере.

Каждый год на конференции присуждается премия имени Капочелли за самую интересную студенческую работу в области сжатия данных.

Из программы конференции можно узнать «who's who» в сжа­ тии данных, но две центральных фигуры - это профессор Джеймс Сторер (James Storer) и профессор Мартин Кон (Martin Cohn). Пер­ вый является председателем конференции, а второй - председателем программного комитета.

Публикуемые материалы конференции по традиции выходят под редакцией Сторера и Кона. Эти труды издаются в IEEE Computer Society (http: //www. computer. org/).

Полная библиография (в формате TfeX) статей, опубликованных на последних конференциях DCC находится по следующему адресу http://www . cs . mu . oz . au/Slistair/dccrefs . bib .