Сжатие изображений: различия между версиями

Материал из Википедии — свободной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску
[непроверенная версия][непроверенная версия]
Содержимое удалено Содержимое добавлено
м откат правок 46.191.239.189 (обс.) к версии Oleg3280
Метка: откат
Нет описания правки
Строка 1: Строка 1:
'''Сжатие изображений''' — применение [[алгоритм]]ов [[сжатие без потерь|сжатия данных]] к изображениям, хранящимся в [[формат файла|цифровом виде]]. В результате сжатия уменьшается размер изображения, из-за чего уменьшается время передачи изображения по сети и экономится пространство для хранения.
'''Сжатие изображений''' — применение [[алгоритм]]ов [[сжатие без потерь|сжатия данных]] к изображениям, хранящимся в [[формат файла|цифровом виде]]. В результате сжатия уменьшается размер изображения, из-за чего уменьшается время передачи изображения по сети и экономится пространство для хранения.


Сжатие изображений подразделяют на [[сжатие с потерями]] качества и [[сжатие без потерь]]. Сжатие без потерь часто предпочтительней для искусственно построенных изображений, таких как [[график функции|графики]], иконки программ, либо для специальных случаев, например, если изображения предназначены для последующей обработки алгоритмами распознавания изображений. Алгоритмы сжатия с потерями при увеличении степени сжатия как правило порождают хорошо заметные человеческому глазу [[Артефакты сжатия|артефакты]].
Сжатие изображений подразделяют на [[сжатие с потерями]] качества и [[сжатие без потерь]]. Сжатие без потерь часто предпочтительней для искусственно построенных изображений, таких как [[график функции|графики]], иконки программ, либо для специальных случаев, например, если изображения предназначены для последующей обработки алгоритмами распознавания изображений. Алгоритмы сжатия с потерями при увеличении степени сжатия как правило порождают хорошо заметные человеческому глазу [[Артефакты сжатия|артефакты]]. ыыыы


== Примеры алгоритмов ==
== Примеры алгоритмов ==

Версия от 13:31, 2 октября 2019

Сжатие изображений — применение алгоритмов сжатия данных к изображениям, хранящимся в цифровом виде. В результате сжатия уменьшается размер изображения, из-за чего уменьшается время передачи изображения по сети и экономится пространство для хранения.

Сжатие изображений подразделяют на сжатие с потерями качества и сжатие без потерь. Сжатие без потерь часто предпочтительней для искусственно построенных изображений, таких как графики, иконки программ, либо для специальных случаев, например, если изображения предназначены для последующей обработки алгоритмами распознавания изображений. Алгоритмы сжатия с потерями при увеличении степени сжатия как правило порождают хорошо заметные человеческому глазу артефакты. ыыыы

Примеры алгоритмов

Алгоритмы сжатия без потерь

  • RLE — используется в форматах PCX — в качестве основного метода и в форматах BMP, TGA, TIFF в качестве одного из доступных.
  • LZW — используется в формате GIF
  • Deflate — используется в формате PNG

Алгоритмы сжатия с потерями

  • Наиболее популярным примером формата изображения, где используется сжатие с потерями, является JPEG
  • На мобильных платформах применяется перевод изображения в палитровый формат.
  • JPEG 2000
  • Алгоритм фрактального сжатия
  • DXTC — компрессия текстур, реализованная в графическом API DirectX и поддерживаемая на аппаратном уровне современными видеокартами.
  • Дифференциальное сжатие — сжатие основано на формировании граничных условий и выбора дифференциальных уравнений, решение выбранных дифференциальных уравнений, с вычисленными при сжатии граничными условиями, позволяет восстановить исходное изображение.

См. также

Примечания

Литература

  • Дж. Миано. Форматы и алгоритмы сжатия изображений в действии. — М.: Издательство Триумф, 2003. — 336 с. ISBN 5-89392-078-3
  • Д. Сэломон. Сжатие данных, изображений и звука. — М.: Техносфера, 2004. — 368 с. ISBN 5-94836-027-X
  • Д. С. Ватолин. Алгоритмы сжатия изображений. Методическое пособие. — Издательский отдел факультета Вычислительной Математики и Кибернетики МГУ имени М. В. Ломоносова, 1999. — 76 с. ISBN 5-89407-041-4
  • Ватолин Д., Ракушняк А., Смирнов М., Юкин В. Методы сжатия данных. Устройство архиваторов, сжатие изображений и видео. — М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2003. — 384 с. ISBN 5-86404-170-X
  • Гришенцев А. Ю. Эффективное сжатие изображений на базе дифференциального анализа // Журнал радиоэлектроники, № 11, 2012. — URL: http://jre.cplire.ru/iso/nov12/1/text.pdf