2. В чем состоит проблема оценки алгоритмов сжатия изображений с потерями?

Одна из серьезных проблем машинной графики заключается в том,

что до сих пор не найден адекватный критерий оценки потерь качества

изображения.

3. Опишите алгоритмы lz и lzw для сжатия изображений. Характеристики алгоритмов.

Алгоритм LZ.

В выходном потоке идет либо пара <длина совпадения, смещение относительно текущей позиции>, либо просто <длина совпадения> "пропускаемых" байтов и сами значения байтов.

Характеристика

Увеличение размера файла в худшем случае на 32770/32768.

Максимальная степень сжатия

составит в пределе 8192 раза.

Плюсы: простота алгоритма декомпрессии.

Минусы: несимметричный по времени, поскольку требует полного перебора буфера. В результате сложно задать большой буфер из-за резкого возрастания времени компрессии.

Минимальная подстрока, для которой выгодно проводить сжатие, должна состоять в общем случае минимум из 5 байт, что и определяет малую ценность данного алгоритма.

Алгоритм LZW.

При сжатии последовательно считываются символы входного потока и проверяется, есть ли в созданной таблице строк такая строка. Если строка есть, то считывается следующий символ, а если строки нет, то заносится в поток код для предыдущей найденной строки, заносится строка в таблицу и поиск начинается снова. Таблица строк инициализируется, чтобы она содержала все возможные строки, состоящие из одного символа.

Характеристика

Степени сжатия: примерно 1000, 4, 5/7. Сжатие в 1000 раз достигается только на одноцветных изображениях размером кратным примерно 7 Мб.

Класс изображений: LZW ориентирован на 8-битовые изображения, построенные на компьютере.

Симметричность: почти симметричен, при условии оптимальной реализации операции поиска строки в таблице.

Характерные особенности: ситуация, когда алгоритм увеличивает изображение, встречается очень редко. Универсален.

4. В чем состоит идея фрактального метода сжатия изображений?

При фрактальном сжатии изображение представляется в более компактной форме - с помощью коэффициентов системы итерируемых функций (IFS).

IFS представляет собой набор трехмерных аффинных преобразований, переводящих одно изображение в другое.

Преобразованию подвергаются точки в трехмерном пространстве (x_координата, у_координата, яркость).

5. Какие требования предъявляются к алгоритмам сжатия видео?

1) Произвольный доступ.

2) Быстрый поиск вперед/назад.

3) Показ кадров фильма в обратном направлении.

4) Аудиовизуальная синхронизация.

5) Устойчивость к ошибкам.

6) Время кодирования/декодирования.

7) Редактируемость.

8) Масштабируемость.

9) Небольшая стоимость аппаратной реализации.

Вариант 4

1. Какие параметры надо определить, прежде чем сравнивать два алгоритма сжатия изображений?

1) Возможность показа огрубленного изображения, используя только начало файла.

2) Устойчивость к ошибкам.

3) Худшая, средняя и лучшая степень сжатия.

4) Класс изображений, на который ориентирован алгоритм.

5) Симметричность. Отношение характеристики алгоритма кодирования к аналогичной характеристике при декодировании

6) Есть ли потери качества? И если есть, то за счет чего изменяется степень сжатия?

7) Характерные особенности алгоритма и изображений, к которым его применяют (наиболее важные для алгоритма свойства)