Compresia imaginilor este un tip de compresie a datelor aplicată imaginilor digitale, pentru a reduce costurile de stocare sau transmisie. Algoritmii pot profita de percepția vizuală și de proprietățile statistice ale datelor din imagini pentru a oferi rezultate superioare comparativ cu metodele generice de compresie a datelor care sunt utilizate pentru alte date digitale.

miniatura|250x250px| Compararea imaginilor JPEG salvate de Adobe Photoshop cu diferite niveluri de calitate și cu sau fără „salvare pentru web”

Compresia imaginilor cu și fără pierderi Compresia imaginilor poate fi sau . Compresia fără pierderi este preferată în scopul arhivării și adesea pentru imagistica medicală, desenele tehnice, sau benzi desenate. Metodele de compresie cu pierderi, mai ales la volume de date reduse, introduc . Metodele cu pierderi sunt potrivite în special pentru imagini naturale, cum ar fi fotografiile, în aplicații în care este acceptabilă o pierdere minoră (uneori imperceptibilă) de fidelitate pentru a obține o reducere substanțială a volumului de date. Pierderea de compresie care produce diferențe neglijabile poate fi numită „fără pierderi vizuale”.

Metodele pentru comprimarea imaginilor fără pierderi sunt:

Codificare run-length utilizată în metoda implicită din și ca una dintre cele posibile în BMP, , TIFF Area image compression și codificarea predictivă

Algoritmi adaptivi cu dicționar, cum ar fi utilizat în GIF și TIFF utilizat în PNG, și TIFF

Metode de comprimare cu pierderi:

Reducerea la cele mai comune din imagine. Culorile selectate sunt specificate în din antetul imaginii comprimate. Fiecare pixel se referă doar la indexul unei culori din paleta de culori, această metodă poate fi combinată cu pentru a evita . . Aceasta profită de faptul că ochiul uman percepe schimbările spațiale ale luminozității mai accentuat decât cele de culoare, prin medierea sau scăderea unor informații de crominanță din imagine. . Aceasta este metoda cea mai frecvent utilizată. În special, se folosește pe scară largă o cum ar fi transformata cosinus discretă (DCT): , T. Natarajan și KRRao, „Discrete Cosine Transform ”, IEEE Trans. Computers , 90-93, ianuarie 1974. DCT este uneori denumit ă„DCT-II” în contextul unei familii de transformări cosinus discrete; de exemplu, vezi transformata cosinus discretă. mai recent dezvoltată este de asemenea utilizată extensiv, urmată de și . .

Alte proprietăți Cea mai bună calitate a imaginii la o anumită rată de compresie este obiectivul principal al comprimării imaginii, dar există și alte proprietăți importante ale schemelor de compresie a imaginilor:

Scalabilitatea se referă în general la o reducere a calității obținută prin manipularea datelor sursă (fără decompresie și recompresoe). Alte nume pentru scalabilitate sunt codare progresivă sau embedded bitstreams. În ciuda naturii sale contradictorii, scalabilitatea poate fi găsită și la codecurile fără pierderi, de obicei sub formă de scanări de pixeli grosiere-fine. Scalabilitatea este utilă în special pentru previzualizarea imaginilor în timpul descărcării lor (de exemplu, într-un browser web) sau pentru furnizarea de acces la calitate variabilă ca în bazele de date. Există mai multe tipuri de scalabilitate:

Progresivă calitativ: fluxul de biți îmbunătățește succesiv imaginea reconstruită. Progresivă în rezoluție: Se codifică întâi o rezoluție mai mică a imaginii; apoi se codifică diferența față de rezoluțiile mai mari. Progresivă în componente: se codifică mai întâi versiunea în tente de gri; apoi se adăugă culorile.

Codificarea pe regiuni de interes. Anumite părți ale imaginii sunt codificate cu o calitate mai bună decât altele. Aceasta poate fi combinată cu scalabilitatea (se codifică mai întâi aceste părți, altele mai târziu).

Metainformații. Datele comprimate pot conține informații despre imaginea care poate fi utilizată, pentru clasificare, căutare sau răsfoirea imaginilor. Aceste informații pot include statistici de culoare și textură, imagini de mici și informații despre autor sau despre drepturile de autor.

Puterea de procesare. Algoritmii de compresie necesită cantități diferite de pentru a codifica și decodifica. Unii algoritmi de compresie puternică necesită o putere de procesare mare.

Calitatea unei metode de comprimare este adesea măsurată prin . El măsoară cantitatea de zgomot introdusă printr-o comprimare cu pierderi a imaginii, totuși, judecata subiectivă a privitorului este considerată și ea o măsură importantă, probabil cea mai importantă măsură.

Note

Legături externe

Compresia imaginilor prelegere de la MIT OpenCourseWare Fundamentele codificării imaginilor Un studiu despre compresia imaginilor cu elementele de bază, comparând diferite metode de comprimare, cum ar fi JPEG2000, JPEG și JPEG XR / HD Photo Bazele compresiei datelor, include compararea formatelor PNG, JPEG și JPEG-2000 Întrebări frecvente: Care este stadiul tehnicii în comprimarea imaginilor fără pierderi? de la comp.compression IPRG un grup deschis legat de resurse de cercetare a procesării imaginilor

Categorie:Procesarea imaginilor