Сжатие двуцветного изображения

1. Лучшие результаты показал алгоритм, оптимизированный для этого класса изображений CCITT Group 4 и модификация универсального алгоритма LZW.
2. Даже в рамках одного алгоритма велик разброс значений алгоритма компрессии. Заметим, что реализации RLE и LZW для TIFF показали заметно лучшие результаты, чем в других форматах. Более того, во всех колонках все варианты алгоритмов сжатия реализованные в формате TIFF лидируют.

Сжатие 16-цветного изображения

Выводы, которые можно сделать, анализируя данную таблицу:

Не смотря на то, что данное изображение относится к классу изображений, на которые ориентирован алгоритм RLE (отвечает критериям “хорошего” изображения для алгоритма RLE), заметно лучшие результаты для него дает более универсальный алгоритм LZW.

Сжатие изображения в градациях серого

1. Лучшие результаты показал алгоритм сжатия с потерей информации. Для оригинального изображения только JPEG смог уменьшить файл. Заметим, что увеличение контрастности уменьшило степень компрессии при максимальном сжатии — врожденное свойство JPEG.
2. Реализации RLE и LZW для TIFF опять показали заметно лучшие результаты, чем в других форматах. Степень сжатия для них после обработки изображения возросла в 3 раза(!). В то время, как GIF, PCX и BMP и в этом случае увеличили размер файла.

Сжатие полноцветного изображения

Изображение 320х320хRGB — 307.200 байт

Ниже приведена степень компрессии изображений в зависимости от применяемого алгоритма:

Выводы, которые можно сделать, анализируя таблицу:

1. Алгоритм JPEG при визуально намного меньших потерях (q=100) сжал изображение в 2 раза сильнее, чем LZW с использованием перевода в изображение с палитрой.
2. Алгоритм LZW, примененный к 24-битному изображению практически на дает сжатия.
3. Минимальное сжатие, полученное алгоритмом RLE можно объяснить тем, что изображение в нижней части имеет сравнительно большую область однородного белого цвета (полученную после обработки изображения).

Сжатие полноцветного изображения в 100 раз

На данном примере хорошо видно, что при высоких степенях компрессии алгоритм JPEG оказывается полностью неконкурентоспособным. Также хорошо видны артефакты, вносимые в изображение всеми алгоритмами.

Качество изображения для фрактального алгоритма визуально несколько ниже, однако для него не используется постобработка изображения (достаточно “разумное” сглаживание), из-за которого у волнового алгоритма размываются мелкие детали изображения.

• Глава 1. Кодирование источников данных без памяти
• Разделение мантисс и экспонент
• Канонический алгоритм Хаффмана
• Арифметическое сжатие
• Нумерующее кодирование
• Векторное квантование
• Глава 2. Кодирование источников данных типа "аналоговый сигнал"
• Линейно-предсказывающее кодирование
• Субполосное кодирование
• Глава 3. Словарные методы сжатия данных
• Идея словарных методов
• Классические алгоритмы Зива-Лемпела
• Другие алгоритмы LZ
• Формат Deflate
• Пути улучшения сжатия для методов LZ
• Архиваторы и компрессоры, использующие алгоритмы LZ
• Вопросы для самопроверки
• Литература
• Список архиваторов и компрессоров
• Глава 4. Методы контекстного моделирования
• Классификация стратегий моделирования
• Контекстное моделирование
• Алгоритмы PPM
• Оценка вероятности ухода
• Обновление счетчиков символов
• Повышение точности оценок в контекстных моделях высоких порядков
• Различные способы повышения точности предсказания
• PPM и PPM*
• Достоинства и недостатки PPM
• Компрессоры и архиваторы, использующие контекстное моделирование
• Обзор классических алгоритмов контекстного моделирования
• Сравнение алгоритмов контекстного моделирования
• Другие методы контекстного моделирования
• Вопросы для самопроверки
• Литература
• Список архиваторов и компрессоров
• Глава 5. Преобразование Барроуза-Уилера
• Введение
• Преобразование Барроуза-Уилера
• Методы, используемые совместно с BWT
• Способы сжатия преобразованных с помощью BWT данных
• Сортировка, используемая в BWT
• Архиваторы, использующие BWT и ST
• Заключение
• Литература
• Глава 6. Обобщенные методы сортирующих преобразований
• Сортировка параллельных блоков
• Фрагментирование
• Глава 7. Предварительная обработка данных
• Препроцессинг текстов
• Препроцессинг нетекстовых данных
• Вопросы для самопроверки
• Литература
• Выбор метода сжатия

• Глава 1. Общие положения алгоритмов сжатия изображений
• Введение
• Классы изображений
• Классы приложений
• Критерии сравнения алгоритмов
• Методы обхода плоскости (ожидание разрешения издательства)
• Контрольные вопросы к разделу
• Глава 2. Алгоритмы сжатия без потерь
• Алгоритм RLE
• Алгоритм LZW
• JBIG
• Lossless JPEG
• Заключение
• Контрольные вопросы к разделу
• Глава 3. Алгоритмы сжатия с потерями
• Проблемы алгоритмов сжатия с потерями
• Алгоритм JPEG
• Алгоритм JPEG-2000 (ожидание разрешения издательства)
• Фрактальный алгоритм
• Рекурсивный (волновой) алгоритм
• Заключение
• Контрольные вопросы к разделу
• Глава 4. Различия между форматом и алгоритмом
• Литература
• Литература по алгоритмам сжатия
• Литература по форматам изображений
• Приложение. Таблицы сравнения алгоритмов
• Сжатие двуцветного изображения
• Сжатие 16-цветного изображения
• Сжатие изображения в градациях серого
• Сжатие полноцветного изображения
• Сжатие полноцветного изображения в 100 раз
• Приложение. Апплет, обеспечивающий фрактальную декомпрессию
• Ссылки на ресурсы по сжатию изображений в сети

• Глава 1. Введение
• Основные понятия
• Требования приложений к алгоритму
• Определение требований
• Обзор стандартов
• Глава 2. Базовые технологии сжатия видео
• Описание алгоритма компрессии
• Общая схема алгоритма
• Использование векторов смещений блоков
• Возможности по распараллеливанию
• Другие пути повышения степени сжатия
• Глава 3. Стандарты сжатия видео
• Motion-JPEG
• MPEG-1
• H.261
• H.263
• MPEG-2
• MPEG-4
• Сравнение стандартов
• Вопросы для самопроверки
• Литература
• Ссылки на программы и реализации алгоритмов
• Указатель терминов