Сжатие изображений. Лекция 4

Сентябрь 4, 2022

Главная
Алгебра
Сжатие изображений. Лекция 4

Содержание

2. План Особенности графики объем изображений, отличия от текстовой информации принцип сжатия изображений типы изображений Подходы к
3. Объем изображений Цвет 1 пикселя кодируется 24 бит числом (по 8 бит на RGB) Изображение 512х512
4. Отличия от текстовой информации Размерность. Текст – 1 измерение, изображение – 2. Количество соседей. Изображение –
5. Принцип сжатия изображений Если случайно выбрать пиксель изображения, то с большой вероятностью ближайшие к нему пикселы
6. Типы изображений Двухуровневое (или монохроматическое) изображение. Пиксели 0 или 1. Полутоновое изображение. Градации серого, кодируются от
7. Подходы к сжатию изображений. Подход 1. Двухуровневое изображение Рассматривается n последовательных соседей текущего пиксела и представляет
8. Подходы к сжатию изображений. Подход 2. Полутоновое изображение Вычисляется среднее значение величин соседних пикселей А. Делается
9. Подходы к сжатию изображений. Подход 3. Цветное изображение Сделать преобразование пикселов и кодировать преобразованные значения
10. Подходы к сжатию изображений. Подход 4. Цветное изображение Первоначальное изображение разделяется на 3 полутоновых (по числу
11. Подходы к сжатию изображений. Подход 5. Дискретно-тоновое изображение В изображении ищется повторяющиеся участки и при встрече
12. Метрики сжатия PSNR (peak signal to noise ratio) - пиковое отношение сигнал/шум, децибелы дБ P-пикселы исходного
14. Скачать презентацию

Слайд 2

План
Особенности графики
объем изображений,
отличия от текстовой информации
принцип сжатия изображений
типы изображений
Подходы к

сжатию изображений
Метрика сжатия изображения

Слайд 3

Объем изображений
Цвет 1 пикселя кодируется 24 бит числом (по 8 бит

на RGB)
Изображение 512х512 пикселя = 786432 байта.
НО! Можно сжимать с потерями -)

Слайд 4

Отличия от текстовой информации
Размерность. Текст – 1 измерение, изображение – 2.
Количество

соседей. Изображение – 8
Текст представлен небольшим алфавитом, изображение – более 16 млн различных пикселей
Есть алгоритмы, выделяющие неважную часть информации из изображения

Слайд 5

Принцип сжатия изображений
Если случайно выбрать пиксель изображения, то с большой вероятностью

ближайшие к нему пикселы будут иметь тот же или близкий цвет.
Основа сжатия – пространственная избыточность – сильная корреляция соседних пикселов

Слайд 6

Типы изображений
Двухуровневое (или монохроматическое) изображение. Пиксели 0 или 1.
Полутоновое изображение. Градации

серого, кодируются от 0 до 2^n-1
Цветное изображение
Изображение с непрерывным тоном. Этот тип изображений может иметь много похожих цветов (или полутонов).
Дискретно-тоновое изображение (оно еще называется синтетическим). Почти нет переходных тонов, очень контрастно.
Изображения, подобные мультфильмам. Это цветные изображения, в которых присутствуют большие области одного цвета.

Слайд 7

Подходы к сжатию изображений. Подход 1. Двухуровневое изображение
Рассматривается n последовательных соседей

текущего пиксела и представляет их в виде n-битного числа. Это число называется контекстом пиксела.
Кодер вычисляет сколько раз встречался каждый контекст для пиксела цвета с и присваивает контекстам соответствующие вероятности р. Если текущий пиксель имеет цвет с и его контекст имеет вероятность р, то кодер может использовать адаптивное арифметическое кодирование для кодирования пиксела с этой вероятностью. Такой подход использован в методе JBIG

Слайд 8

Подходы к сжатию изображений. Подход 2. Полутоновое изображение
Вычисляется среднее значение величин

соседних пикселей А.
Делается предсказание, что пиксель Р будет равен А.
Тогда избыточность для Р будет Δ=Р-А
Разности Δ присваивается код переменной длины (часто встречающимся значениям – короткий код, редко – длинный)

Слайд 9

Подходы к сжатию изображений. Подход 3. Цветное изображение
Сделать преобразование пикселов и

кодировать преобразованные значения

Слайд 10

Подходы к сжатию изображений. Подход 4. Цветное изображение
Первоначальное изображение разделяется на

3 полутоновых (по числу каналов) и идет их независимое сжатие

Слайд 11

Подходы к сжатию изображений. Подход 5. Дискретно-тоновое изображение
В изображении ищется повторяющиеся

участки и при встрече уже ранее записанного участка изображения, записывается ссылка на него.

Слайд 12

Метрики сжатия
PSNR (peak signal to noise ratio) - пиковое отношение сигнал/шум,

децибелы дБ
P-пикселы исходного изображения
Q- пикселы восстановленного изображения

Сжатие изображений. Лекция 4

Содержание

ПланОсобенности графики объем изображений,отличия от текстовой информациипринцип сжатия изображенийтипы изображенийПодходы к

Объем изображенийЦвет 1 пикселя кодируется 24 бит числом (по 8 бит

Отличия от текстовой информацииРазмерность. Текст – 1 измерение, изображение – 2.Количество

Принцип сжатия изображенийЕсли случайно выбрать пиксель изображения, то с большой вероятностью

Типы изображенийДвухуровневое (или монохроматическое) изображение. Пиксели 0 или 1.Полутоновое изображение. Градации

Подходы к сжатию изображений. Подход 1. Двухуровневое изображениеРассматривается n последовательных соседей

Подходы к сжатию изображений. Подход 2. Полутоновое изображениеВычисляется среднее значение величин

Подходы к сжатию изображений. Подход 3. Цветное изображениеСделать преобразование пикселов и

Подходы к сжатию изображений. Подход 4. Цветное изображениеПервоначальное изображение разделяется на

Подходы к сжатию изображений. Подход 5. Дискретно-тоновое изображениеВ изображении ищется повторяющиеся

Метрики сжатияPSNR (peak signal to noise ratio) - пиковое отношение сигнал/шум,

Похожие презентации