Московский государственный университет имени М.В.Ломоносова
Опубликован: 10.10.2007 | Доступ: свободный | Студентов: 1403 / 121 | Оценка: 4.36 / 4.18 | Длительность: 14:22:00
Специальности: Программист
Лекция 4:

Алгоритмы сжатия изображений

< Лекция 3 || Лекция 4: 123 || Лекция 5 >

Классы приложений

Примеры приложений, использующих алгоритмы компрессии графики

Рассмотрим следующую простую классификацию приложений, использующих алгоритмы компрессии:

  1. Класс 1. Характеризуются высокими требованиями ко времени архивации и разархивации. Нередко требуется просмотр уменьшенной копии изображения и поиск в базе данных изображений. Примеры: Издательские системы в широком смысле этого слова, причем как готовящие качественные публикации (журналы) с заведомо высоким качеством изображений и использованием алгоритмов архивации без потерь, так и готовящие газеты, и WWW-сервера где есть возможность оперировать изображениями меньшего качества и использовать алгоритмы сжатия с потерями. В подобных системах приходится иметь дело с полноцветными изображениями самого разного размера (от 640х480 - формат цифрового фотоаппарата, до 3000х2000) и с большими двуцветными изображениями. Поскольку иллюстрации занимают львиную долю от общего объема материала в документе, проблема хранения стоит очень остро. Проблемы также создает большая разнородность иллюстраций (приходится использовать универсальные алгоритмы). Единственное, что можно сказать заранее, это то, что будут преобладать фотореалистичные изображения и деловая графика.
  2. Класс 2. Характеризуется высокими требованиями к степени архивации и времени разархивации. Время архивации роли не играет. Иногда подобные приложения также требуют от алгоритма компрессии легкости масштабирования изображения под конкретное разрешение монитора у пользователя. Пример: Справочники и энциклопедии на CD-ROM. С появлением большого количества компьютеров, оснащенных этим приводом (в США уровень в 50% машин достигнут еще в 1995), достаточно быстро сформировался рынок программ, выпускаемых на лазерных дисках. Несмотря на то, что емкость одного диска довольно велика (примерно 650 Мб), ее, как правило, не хватает. При создании энциклопедий и игр большую часть диска занимают статические изображения и видео. Таким образом, для этого класса приложений актуальность приобретают существенно асимметричные по времени алгоритмы (симметричность по времени - отношение времени компрессии ко времени декомпрессии).
  3. Класс 3. Характеризуется очень высокими требованиями к степени архивации. Приложение клиента получает от сервера информацию по сети. Пример: Новая быстро развивающаяся система "Всемирная информационная паутина" - WWW. В этой гипертекстовой системе достаточно активно используются иллюстрации. При оформлении информационных или рекламных страниц хочется сделать их более яркими и красочными, что естественно сказывается на размере изображений. Больше всего при этом страдают пользователи, подключенные к сети с помощью медленных каналов связи. Если страница WWW перенасыщена графикой, то ожидание ее полного появления на экране может затянуться. Поскольку при этом нагрузка на процессор мала, то здесь могут найти применение эффективно сжимающие сложные алгоритмы со сравнительно большим временем разархивации. Кроме того, мы можем видоизменить алгоритм и формат данных так, чтобы просматривать огрубленное изображение файла до его полного получения.

Можно привести множество более узких классов приложений. Так, свое применение машинная графика находит и в различных информационных системах. Например, уже становится привычным исследовать ультразвуковые и рентгеновские снимки не на бумаге, а на экране монитора. Постепенно в электронный вид переводят и истории болезней. Понятно, что хранить эти материалы логичнее в единой картотеке. При этом без использования специальных алгоритмов большую часть архивов займут фотографии. Поэтому при создании эффективных алгоритмов решения этой задачи нужно учесть специфику рентгеновских снимков - преобладание размытых участков.

В геоинформационных системах - при хранении аэрофотоснимков местности - специфическими проблемами являются большой размер изображения и необходимость выборки лишь части изображения по требованию. Кроме того, может потребоваться масштабирование. Это неизбежно накладывает свои ограничения на алгоритм компрессии.

В электронных картотеках и досье различных служб для изображений характерно подобие между фотографиями в профиль и подобие между фотографиями в фас, которое также необходимо учитывать при создании алгоритма архивации. Подобие между фотографиями наблюдается и в любых других специализированных справочниках. В качестве примера можно привести энциклопедии птиц или цветов.

Итог: Нет смысла говорить о том, что какой-то конкретный алгоритм компрессии лучше другого, если мы не обозначили класс приложений, относительно которого мы эти алгоритмы собираемся сравнивать.

Требования приложений к алгоритмам компрессии

В предыдущем разделе мы определили, какие приложения являются потребителями алгоритмов архивации изображений. Однако заметим, что приложение определяет характер использования изображений (либо большое количество изображений хранится и используется, либо изображения скачиваются по сети, либо изображения велики по размерам, и нам необходима возможность получения лишь части...). Характер использования изображений задает степень важности следующих ниже противоречивых требований к алгоритму:

  1. Высокая степень компрессии. Заметим, что далеко не для всех приложений актуальна высокая степень компрессии. Кроме того, некоторые алгоритмы дают лучшее соотношение качества к размеру файла при высоких степенях компрессии, однако проигрывают другим алгоритмам при низких степенях.
  2. Высокое качество изображений. Выполнение этого требования напрямую противоречит выполнению предыдущего...
  3. Высокая скорость компрессии. Это требование для некоторых алгоритмов с потерей информации является взаимоисключающим с первыми двумя. Интуитивно понятно, что чем больше времени мы будем анализировать изображение, пытаясь получить наивысшую степень компрессии, тем лучше будет результат. И, соответственно, чем меньше мы времени потратим на компрессию (анализ), тем ниже будет качество изображения и больше его размер.
  4. Высокая скорость декомпрессии. Достаточно универсальное требование, актуальное для многих приложений. Однако можно привести примеры приложений, где время декомпрессии далеко не критично.
  5. Масштабирование изображений. Данное требование подразумевает легкость изменения размеров изображения до размеров окна активного приложения. Дело в том, что одни алгоритмы позволяют легко масштабировать изображение прямо во время декомпрессии, в то время как другие не только не позволяют легко масштабировать, но и увеличивают вероятность появления неприятных артефактов после применения стандартных алгоритмов масштабирования к декомпрессированному изображению. Например, можно привести пример "плохого" изображения для алгоритма JPEG - это изображение с достаточно мелким регулярным рисунком (пиджак в мелкую клетку). Характер вносимых алгоритмом JPEG искажений таков, что уменьшение или увеличение изображения может дать неприятные эффекты.
  6. Возможность показать огрубленное изображение (низкого разрешения), использовав только начало файла. Данная возможность актуальна для различного рода сетевых приложений, где перекачивание изображений может занять достаточно большое время, и желательно, получив начало файла, корректно показать preview. Заметим, что примитивная реализация указанного требования путем записывания в начало изображения его уменьшенной копии заметно ухудшит степень компрессии.
  7. Устойчивость к ошибкам. Данное требование означает локальность нарушений в изображении при порче или потере фрагмента передаваемого файла. Данная возможность используется при широковещании (broadcasting - передача по многим адресам) изображений по сети, то есть в тех случаях, когда невозможно использовать протокол передачи, повторно запрашивающий данные у сервера при ошибках. Например, если передается видеоряд, то было бы неправильно использовать алгоритм, у которого сбой приводил бы к прекращению правильного показа всех последующих кадров. Данное требование противоречит высокой степени архивации, поскольку интуитивно понятно, что мы должны вводить в поток избыточную информацию. Однако для разных алгоритмов объем этой избыточной информации может существенно отличаться.
  8. Учет специфики изображения. Более высокая степень архивации для класса изображений, которые статистически чаще будут применяться в нашем приложении. В предыдущих разделах это требование уже обсуждалось.
  9. Редактируемость. Под редактируемостью понимается минимальная степень ухудшения качества изображения при его повторном сохранении после редактирования. Многие алгоритмы с потерей информации могут существенно испортить изображение за несколько итераций редактирования.
  10. Небольшая стоимость аппаратной реализации. Эффективность программной реализации. Данные требования к алгоритму реально предъявляют не только производители игровых приставок, но и производители многих информационных систем. Так, декомпрессор фрактального алгоритма очень эффективно и коротко реализуется с использованием технологии MMX и распараллеливания вычислений, а сжатие по стандарту CCITT Group 3 легко реализуется аппаратно.

Очевидно, что для конкретной задачи нам будут очень важны одни требования и менее важны (и даже абсолютно безразличны) другие.

Итог: На практике для каждой задачи мы можем сформулировать набор приоритетов из требований, изложенных выше, который и определит наиболее подходящий в наших условиях алгоритм (либо набор алгоритмов) для ее решения.
< Лекция 3 || Лекция 4: 123 || Лекция 5 >
Эльвира Хузина
Эльвира Хузина
Россия
Юрий Белогорохов
Юрий Белогорохов
Россия, Хабаровск