Введение в сжатие ( компрессию ) сигнальной информации

Содержание

ВВЕДЕНИЕ В СЖАТИЕ ( КОМПРЕССИЮ ) СИГНАЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИИ 1

Содержание 1

1. Введение 2

1.1 Техника компрессии 2

1.1.1 Кодирование без потерь 2

1.1.2 Кодирование с потерями 3

1.1.3 Оценка качества восстановления 4

2. Математические основы кодирования с потерями информации 5

2.1 Введение 5

2.2 Критерии искажения 6

3. Классификация алгоритмов компрессии 10

4. Базовая техника компрессии 12

4.1. Кодирование без потерь 12

4.2. Кодирование с потерями 12

4.2.1. Предикативное кодирование 12

4.2.2.Кодирование с использованием преобразований 13

5. Мультимедийная техника кодирования 15

5.1. Статическое изображение 15

5.2. Кодирование видеоизображений 16

5.2.1. Видеоконференции 16

5.2.2. MPEG кодирование 18

1. Введение

Компрессия данных является своего рода искусством и, в то же время, наукой передачи информации в компактной форме. При передаче информации, мы создаем некое ее компактное представление, используем структуру, существующую внутри и четко определяющую передаваемую информацию. Данные могут быть, например, представлены в виде текстового файла, в виде последовательности, передающей речь или изображение, серией чисел, сгенерированных каким-то процессом и т.д.

Компрессия данных очень сильно проникла в нашу жизнь и является ее частью. Когда мы используем компьютер, мы работаем со множеством программных продуктов, которые используют компрессию данных в том или ином виде. Большинство модемов используют алгоритмы компрессии, что позволяет передавать информацию гораздо быстрее. Утилиты архивирования файлов позволяют нам хранить гораздо большие объемы информации на дисках, чем мы себе можем позволить без архивирования. Когда мы работаем с изображениями, то они так же представлены в компактной форме, что позволяет нам экономить память компьютера и время обработки.

1.1 Техника компрессии

Когда мы говорим о технике компрессии или о алгоритме компрессии, мы подразумеваем существование двух алгоритмов. Предположим, что существует алгоритм компрессии, который на входе получает некое множествоХ, а на выходе воспроизводит множество Х в компактной форме - множество , требующее гораздо меньшее число бит, чем само исходное множество Х. Предположим что существует алгоритм декомпрессии, который на входе получает множество , а на выходе воспроизводит множество Y. Для простоты будем считать, что алгоритм компрессии и алгоритм декомпрессии представляют собой единое целое и называются алгоритмом компрессии.

В соответствии с требованиями к восстановлению исходного множества, алгоритмы компрессии могут быть разделены на два больших класса – алгоритмы кодирования без потерь (где исходное множество Х абсолютно идентично результирующему множеству Y), и алгоритмы кодирования с потерями (где исходное множество Х не совпадает с множеством Y). При этом, алгоритмы кодирования с потерями информации позволяют достичь гораздо более высокого коэффициента сжатия (отношение множества Y к множеству X), чем алгоритмы кодирования без потерь. Коэффициенты сжатия алгоритмов с потерями информации и без потерь, можно оценить как, соответственно, 5-20 против 2-5.