Алгоритмы сжатия с потерями
Исследователями визуального восприятия человека отмечено, что далеко не вся информация требуется для того, чтобы адекватно воспринимать цветное изображение. Для реализации этого закона были разработаны алгоритмы с потерей информации, которые обеспечивают выбор уровня компрессии с уровнем качества изображения (рис. 10.4). Тем самым достигается компромисс между размером и качеством изображений.
Рис. 10.4. Компромисс между качеством и уровнем компрессии
Наиболее известным методом компрессии с потерями является JPEG-компрессия. Метод компрессии основан на особенности человеческого восприятия: глаз достаточно четко различает яркость объекта и цветовые контрасты, а плавные изменения в светах и тенях значительно меньше. При записи такой изобразительной информации часть цветовых данных может быть опущена, как предполагается, без заметного ущерба для восприятия.
Для этого обработка изображения происходит в несколько этапов. Сначала изображение конвертируется в особое цветовое пространство, напоминающее цветовую модель CIE Lab, в котором один канал сохраняет яркостные характеристики, а в остальных двух цветовых каналах уменьшается разрешение (по методу мозаики).
Замечание
RGB-изображение конвертируется в пространство YUV (иногда называемое также YcrCb), основанное на характеристиках яркости (составляющая Y) и цветности (составляющие U и V).
Затем изображение разбивается на фрагменты квадратной формы со стороной в 8 пикселов. Каждый фрагмент подвергается достаточно сложным математическим преобразованиям.
Замечание
Название этого преобразования – дискретное косинус-преобразование (ДКП). Одновременно каждый блок разлагается на составляющие цвета и производится подсчет частоты встречаемости каждого цвета. Информация о частоте позволяет исключить небольшую часть яркостной характеристики и довольно значительную цветовой. Уровень исключения информации как раз и определяется установкой требуемого качества.
Затем информация о яркости и цвете кодируется таким образом, что остаются только различия между соседними блоками. Результатом всего процесса обработки являются последовательности простых чисел, которые в свою очередь легко сжимать каким-либо алгоритмом сжатия без потерь из уже упомянутых, например алгоритмом Хаффмана.
Замечание
Алгоритмы сжатия с потерями, в частности алгоритм JPEG, не позволяют полностью восстановить изображение до его исходного состояния, а следовательно, не рекомендуется сжимать изображения несколько раз.