2Алгоритмы сжатия изображений без потерь

2.1 Классификация алгоритмов сжатия

Сегодня профессиональные фотоаппараты способны выдавать фотоснимки потрясающего качества, но для хранения необработанных снимков потребуется огромное количество дискового пространства. Именно поэтому специалистами всего мира не один год разрабатываются специальные алгоритмы, позволяющие сжимать растровые изображения до разумных пределов. У всех существующих на сегодняшний день алгоритмов в основе заложены немного различные способы оптимизации итогового размера файла. Все разработанные алгоритмы сжатия изображений можно разделить на два больших вида: алгоритм без потери качества изображения и алгоритмы с потерей качества [4]. Более детальная классификация приведена в табл. 1.

Таблица 1

Классификация алгоритмов сжатия

Название алгоритма
С потерями	Без потерь
JPEG	Код Хаффмана
MJPEG	Код Шеннона-Фано
MPEG-4	Код Лемпеля-Зива
H.264	Кодирование серий (RLE)

`Алгоритмы сжатия изображений без потерь качества в основе своей имеют задачу поиска повторяющихся элементов внутри массива данных и замену их на эквивалентную информацию, но занимающую меньший объем данных. Данные алгоритмы применяются к каждому используемому цветовому компоненту (например, в цветовой схеме RGB алгоритм будет применяться к каждому используемому цвету). Распространение таких алгоритмов объясняется тем, что каждый отдельный элемент в цифровом снимке отличается от близстоящего гораздо меньше, нежели в итоговом изображении, что дает на выходе хорошие результаты по уменьшению размера фотографий.

Сжатие с потерями качества: потери качества могут наблюдаться в случае, если в процессе сжатия информация была утеряна. Однако с точки зрения человеческого восприятия сжатием с потерями следует считать лишь то сжатие, при котором на глаз можно отличить результат сжатия от оригинала. Таким образом, несмотря на то, что два изображения – оригинал и результат сжатия с использованием того или иного компрессора – побитно могут не совпадать, разница между ними будет совсем незаметной. Основная идея: значительно увеличить коэффициент сжатия, пренебрегая незначительными деталями, не заметными для человеческого глаза. Примерами здесь могут служить алгоритмы JPEG для сжатия статической графики и алгоритм M-JPEG для сжатия видео [16]. Пример исходного изображения и изображения с достаточной большим коэффициентом сжатия (что проявляется в ухудшении качества полученного изображения) приведён на рис. 3.

Рис.3 Сжатие с потерями

Подводя итог, можно отметить следующее: все разработанные алгоритмы сжатия изображений можно разделить на два больших вида: алгоритм без потери качества изображения и алгоритмы с потерей качества.