Файл: Методы сжатия цифровой информации.doc

Сжатие с потерями применяется в основном для графики (JPEG), звука (MP3), видео (MPEG), то есть там, где в силу огромных размеров файлов степень сжатия очень важна, и можно пожертвовать деталями, не существенными для восприятия этой информации человеком. Особые возможности для сжатия информации имеются при компрессии видео. В ряде случаев большая часть изображения передается из кадра в кадр без изменений, что позволяет строить алгоритмы сжатия на основе выборочного отслеживания только части «картинки». В частном случае изображение говорящего человека, не меняющего своего положения, может обновляться только в области лица или даже только рта — то есть в той части, где происходят наиболее быстрые изменения от кадра к кадру.

В целом ряде случаев сжатие графики с потерями, обеспечивая очень высокие степени компрессии, практически незаметно для человека. Так, из трех фотографий, показанных ниже, первая представлена в TIFF-формате (формат без потерь), вторая сохранена в формате JPEG c минимальным параметром сжатия, а третья с максимальным. При этом можно видеть, что последнее изображение занимает почти на два порядка меньший объем, чем первая.Однако методы сжатия с потерями обладают и рядом недостатков.

Первый заключается в том, что компрессия с потерями применима не для всех случаев анализа графической информации. Например, если в результате сжатия изображения на лице изменится форма родинки (но лицо при этом останется полностью узнаваемо), то эта фотография окажется вполне приемлемой, чтобы послать ее по почте знакомым, однако если пересылается фотоснимок легких на медэкспертизу для анализа формы затемнения — это уже совсем другое дело. Кроме того, в случае машинных методов анализа графической информации результаты кодирования с потерей (незаметные для глаз) могут быть «заметны» для машинного анализатора.

Вторая причина заключается в том, что повторная компрессия и декомпрессия с потерями приводят к эффекту накопления погрешностей. Если говорить о степени применимости формата JPEG, то, очевидно, он полезен там, где важен большой коэффициент сжатия при сохранении исходной цветовой глубины. Именно это свойство обусловило широкое применение данного формата в представлении графической информации в Интернете, где скорость отображения файла (его размер) имеет первостепенное значение. Отрицательное свойство формата JPEG — ухудшение качества изображения, что делает практически невозможным его применение в полиграфии, где этот параметр является определяющим.

2.2.1. Алгоритм JPEG

Алгоритм JPEG используется для сжатия статических изображений.

Сжатие JPEG осуществляется в несколько этапов: сперва цвета пикселей переводятся из RGB- представления в YCbCr-представление (в данной модели цвет представляется компонентами «яркость» Y, «цветоразность зеленый-красный» Сr и «цветоразность зеленый-синий» Сb). Затем в каждой второй строке и каждом втором столбце матрицы пикселей информация о цветовых компонентах Сb и Сr просто удаляется, что мгновенно уменьшает объем данных вдвое. Оставшиеся данные подвергаются специальной процедуре «сглаживания», при которой объем данных не изменяется, но потенциальная степень их сжимаемости резко увеличивается (на этом этапе учитывается коэффициент сжатия). Затем данные сжимаются алгоритмом Хаффмана.

Алгоритм JPEG способен упаковывать графические изображения в несколько десятков раз, при этом потери качества становятся заметными только при очень высоких коэффициентах сжатия.

2.2.2. Алгоритм МРЗ

Сжатие МРЗ является частью стандарта MPEG и применяется для сжатия аудиоинформации. Помимо сжимаемой информации алгоритму передается желаемый битрейт – количество бит, используемых для кодирования одной секунды звука.Этот параметр регулирует долю информации, которая будет удаляться.

Сжатие MP3 также осуществляется в несколько этапов: звуковой фрагмент разбивается на небольшие участки — фреймы, а в каждом фрейме звук разлагается на составляющие звуковые колебания, которые в физике называют гармониками. Затем начинается психоакустическая обработка — удаление маловажной для человеческого восприятия звуковой информации. Желаемый битрейт определяет, какие эффекты будут учитываться при сжатии, а также какое количество информации будет удалятся. На следующем этапе оставшиеся данные сжимаются алгоритмом Хаффмана.

Алгоритм МРЗ позволяет сжимать звуковые файлы в несколько раз. Даже при самом «плохом» раскладе обеспечивается четырехкратное сжатие аудиоинформации [14].

2.2.3. Алгоритмы МРЕG

МРЕG — это целое семейство методов сжатия видеоданных. В них используется очень большое количество приемов сжатия.

Первый прием - использование «опорного кадра» — заключается в том, чтобы сохранять не целиком кадры, а только изменения кадров. Например, в фильме есть сцена беседы героев в комнате. При этом от кадра к кадру меняются только выражения лиц, а большая часть изображения неподвижна. Закодировав первый кадр сцены и

отличия остальных ее кадров от первого, можно получить очень большую степень сжатия.

Следующий прием заключается в том, чтобы быстро сменяемые участки изображения кодировать с качеством, которое намного ниже качества статичных участков, — человеческий глаз не успевает рассмотреть их детально.

Кроме того, формат МРЕG позволяет сохранять в одном файле несколько так называемых потоков данных. Так, в основном потоке можно сохранить фильм, в другом — логотип (храниться один раз, а не в каждом кадре), в третьем — субтитры (как текст), и т. д. Потоки данных накладываются друг на друга только при воспроизведении.

Разновидности формата МРЕG отличаются друг от друга по возможностям, качеству воспроизводимого изображения и максимальной степени сжатия:

• MPEG-1 — использовался в первых Video CD (VCD-I);

• MPEG-2 — используется в DVD и Super Video CD (SVCD, VCD-II);

• МJPEG — формат сжатия видео, в котором каждый кадр сжимается по методу JPEG;

• MPEG-4 — усовершенствованный формат сжатия видео;

• DivX, XviD — улучшенные модификации формата МРЕG-4 [15].

Заключение

В данной выпускной работе были рассмотрены основные методы сжатия информации. Изучены соответствующие источники и необходимая литература. Был проведён анализ нескольких изученных алгоритмов кодирования без потерь и с потерями.

Конечная цель в работе – изучение основных методов сжатия информации - была достигнута. Все алгоритмы сжатия можно условно разбить на два основных класса – это алгоритмы сжатия без потерь качества при восстановлении закодированной информации, и алгоритмы с некоторой потерей качества восстановления. В первом случае гарантируется точное соответствие между исходным и восстановленным и информацией, но при этом достигается, как правило, невысокая степень сжатия, обычно 2-3. При сжатии с некоторой потерей качества. При этом выбор в пользу того или иного алгоритма сжатия следует делать в зависимости от конкретной прикладной задачи.

В настоящий момент на рынке программных продуктов и серверах программного обеспечения можно встретить достаточно большое число сжимающих утилит, большинство из которых доступны для некоммерческого использования. Такая доступность, прежде всего, связана с тем, что каждая, даже коммерческая, программа нуждается в обширном рынке пользователей. А поскольку форматы файлов архиваторов и паковщиков, даже использующих один и тот же алгоритм, не одинаковы, то такие программы невольно конкурируют за рынок пользователей.

Индустрия и теория сжатия информации постоянно развиваются. Поэтому не за горами появление еще более мощных и удобных в использовании программ, и алгоритмов.

Список использованных источников

Д. Ватолин, А. Ратушняк, М. Смирнов, В. Юкин. Методы сжатия данных. Устройство архиваторов, сжатие изображений и видео. — Диалог-МИФИ, 2002.
Д. Сэломон. Сжатие данных, изображения и звука. — М.: Техносфера, 2004.
Ватолин Д.С. Алгоритмы сжатия изображений – М.: Диалог-МГУ, 1999.
Климов А.С. Форматы графически файлов С.-Пб.: ДиаСофт. 1995
Александров В.В., Горский Н.Д. Представление и обработка изображений/ М.: Наука, 2002.
Кривошеев М.И. Основы телевизионных измерений. 3- изд., доп. и перераб. М.: Радио и связь, 1989.
Кадач А.В. Эффективные алгоритмы неискажающего сжатия текстовой информации – Институт систем информатики им. А.П.Ершова, Новосибирск, 1997.
Ковалгин Ю.А., Вологдин Э.И. Цифровое кодирование звуковых сигналов — М.: Корона-Принт, 2004 г.
Артюшенко В.М., Шелухин О.И., Афонин М.Ю. Цифровое сжатие видеоинформации и звука — М.: Дашков и Ко, 2004 г.
Ричардсон Я. Видеокодирование. Н.264 и MPEG-4 - стандарты нового поколения. Техносфера, 2005 г.
Дж. Миано. Форматы и алгоритмы сжатия изображений в действии. Из-во Триумф, 2003.
. Ахметов К. С. Курс молодого бойца.- М.: Компьютер- пресс, 1995.
Глушаков С. В., Мельников И. В. Персональный компьютер. –М.: АСТ,2001.
Дьяконов В. П. MathCAD 2000: Учебный курс.- СПб.: Питер, 2000.
Илюшечкин В. М., Костин А. Е. Системное программное обеспечение.- М.: Высшая школа, 1991.
Карпов Ю. . Теория автоматов: Учеб. Пособие.- СПб.: «Питер», 2002.
Ковтанюк Ю.С., Соловьян С.В. Самоучитель работы на персональном компьютере - К.:Юниор, 2001.- 560с.
Леонтьев В.П. Учимся работать с Windows XP.- М.: Олма- Пресс, 2004.
Маейрс Г. Надежность программного обеспечения.- М.: Мир, 1980.
Меженный О. А. Windows XP. Самоучитель.- М.: Диалектика, 2002.