Сжатие информации с потерями на примере изображений презентация

случае понимается снижение качества сообщения, воспринимаемого органами чувств. Например, для изображений это может быть потеря четкости и искажение цветов, а для звука - урезание его частотного состава. При этом методы сжатия с потерями как правило допускают регулирование соотношения качество/степень сжатия..

небольших блоков изображения, результаты которого визуально проявляются как "сглаживание" мелких деталей изображения. 

выделяются три основных этапа алгоритма: - предварительная обработка изображения (здесь, в частности, разделяются яркостная и цветовая составляющие); - выполнение спектрального преобразования (такое представление позволяет эффективно выделить мелкие детали); - собственно сжатие (с огрублением мелких деталей изображения).

На первом этапе выполняются: - переход к цветоразностной модели; - разделение изображения на блоки; - «прореживание» блоков цветовых составляющих

На втором этапе реализуется спектральное преобразование данных для всех блоков изображения.

На третьем этапе выполняется собственно огрубление коэффициентов с потерями информации и сжатие данных блоков.

за счет усреднения характеристик четверок соседних пикселей.
Чтобы в последствие восстановить изображение, вместе со средними значениями сохраняются их «отклонения» от исходных элементов. 

Волновой метод дает в целом лучшие результаты по сжатию Это связано с особенностями зрения, которое более лояльно воспринимает «размытость» изображения, чем его «мозаичность». Вместе с тем, недостатком JPEG-2000 продолжает оставаться относительно низкая скорость обработки изображения (особенно — при сжатии). 

Общий алгоритм включает несколько итераций обработки четверок соседних пикселов. Количество итераций, а также уровень огрубления коэффициентов задается в зависимости от требуемой степени сжатия

на друга элементы. Все он могут быть получены за счет масштабирования и сдвигов изображения некоторого базового элемента. Их называют фракталами. 

Поскольку для построение изображения из фракталов необходимо хранить лишь немногие элементы и коэффициенты их преобразований, такой способ описания оказывается очень экономичным (исходное изображение может быть сжато в сотни раз).

Классический алгоритм решения такой задачи включает: - разделение всего изображения на маленькие непересекающиеся «ранговые» области (квадраты); - выделение всевозможных сочетаний «четверок» ранговых областей («доменов»); - нахождение доменов, наиболее похожих на изображения в ранговых областях и поиск соответствующих коэффициентов преобразования. 

MPEG 4) используется для сжатия видеопотока за счет устранения пространственной и временной избыточности. При этом пространственная избыточность обеспечивается методами JPEG, которые мы рассмотрели выше. Вторая составляющая связана с похожестью следующих друг за другом кадров.

Форматы сжатия MPEG предусматривают использование трех типов кадров