Джерела надлишковості зображень

Зображення розрізняють 2 основних види надлишковості:

1. статистична надлишковість

2. фізіологічна надлишковість

1. пов’язаний з тим, що будь-які величини отримані із зображення не є випадковими. Сусідні пікселі часто мають подібні значення яскравості в чому проявляється важлива властивість їх просторової кореляції

2. фізіологічна пов’язана з тією частиною інформації, яка не сприймається оком людини. Скорочення фізіологічної надлишковості в значній мірі скорочує і статистичну надлишковість і навпаки

Афінна надлишковість, на ній базуються методи ущільнення зображень. Афінні перетворення – зміна позиції фігури, зміна країв.

Основні етапи кодування (ущільнення) зображень

Ефективне кодування зображень відбувається за 3 етапи:

1. представлення зображення у вигляді набору коефіцієнтів деякого перетворення, ця операція є зворотною

2. зменшення точності представлення компонента зображення, але так щоб виконувались задані вимоги до якості зображення. Така операція призводить до втрати інформації, тому не є зворотною

3. усувається статистична надлишковість зображень отримана після виконання перших двох етапів. Для виконання цього етапу може застосовуватись кодування Хаффмана, або математичне кодування. Ця операція зворотня.

Найбільш інтенсивні дослідження виконуються в пошуку нових методів для виконання І і ІІ етапу, оскільки при цьому витрачається найбільше ресурсів і дослідження пов’язані не лише з пошуком математичних перетворень, але й дослідженнями особливого сприйняття зображення і особливості завадостійкості передачі цього зображення по каналам зв’язку.

Алгоритми ущільнення зображень без втрат

1. класифікація алгоритмів ущільнення

існує 2 схеми ущільнення файлів без втрат:

• кодування Хаффмана

• LZW- кодування

Ці схеми представляють дві різні підходи до стиснення даних:

• статистичні методи стиснення

• словарні (аврестичні) методи

- статистичні алгоритми (Хаффмана) потребують знання ймовірності появи символів в зображення, оцінкою якої є частота появи символів у вхідних даних. Як правило ці ймовірності невідомі. З урахуванням цього статистичні алгоритми можна поділити:

• не адаптивні – використовують фіксовані завчаснозадані ймовірності. Таблиця ймовірності символів не передається разом з файлами, бо вона відома завчасно.

• Напівадаптивні – для кожного файлу будується таблиця частот символів і за її допомогою стискають файли. Разом із ущільненим файлом передається таблиця символів.

• Адаптивні – починають працювати з фіксованою початковою таблицею частот символів. В процесі роботи ця таблиця змінюється в залежності від символів, що зустрічаються в файлі.

Алгоритм rle (групового кодування )

Заміна символів, що повторюється «»»»»»»»»»»»»»»»»»»»»»»»»

Проблема алгоритму полягає в тому, що архіватор при відновленні міг відрізнити у результуючому потоці таку кодовану серію від інших символів

Недоліки алгоритму:

- Мала пристосованість до типів файлів (н-д до текстових)

//цей метод використовують при передачі факсів//