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 >

Критерии сравнения алгоритмов

Заметим, что характеристики алгоритма относительно некоторых требований приложений, сформулированные выше, зависят от конкретных условий, в которые будет поставлен алгоритм. Так, степень компрессии зависит от того, на каком классе изображений алгоритм тестируется. Аналогично, скорость компрессии нередко зависит от того, на какой платформе реализован алгоритм. Преимущество одному алгоритму перед другим может дать, например, возможность использования в вычислениях алгоритма технологий нижнего уровня, типа MMX, а это возможно далеко не для всех алгоритмов. Так, JPEG существенно выигрывает от применения технологии MMX, а LZW нет. Кроме того, нам придется учитывать, что некоторые алгоритмы распараллеливаются легко, а некоторые нет.

Таким образом, невозможно составить универсальное сравнительное описание известных алгоритмов. Это можно сделать только для типовых классов приложений при условии использования типовых алгоритмов на типовых платформах. Однако такие данные необычайно быстро устаревают.

Так, например, еще в 1994, интерес к показу огрубленного изображения, используя только начало файла (требование 6), был чисто абстрактным. Реально эта возможность практически нигде не требовалась и класс приложений, использующих данную технологию, был крайне невелик. С взрывным распространением Internet, который характеризуется передачей изображений по сравнительно медленным каналам связи, использование Interlaced GIF (алгоритм LZW ) и Progressive JPEG (вариант алгоритма JPEG ), реализующих эту возможность, резко возросло. То, что новый алгоритм (например, wavelet ) поддерживает такую возможность, существеннейший плюс для него сегодня.

В то же время мы можем рассмотреть такое редкое на сегодня требование, как устойчивость к ошибкам. Можно предположить, что в скором времени (через 5-10 лет) с распространением широковещания в сети Internet для его обеспечения будут использоваться именно алгоритмы, устойчивые к ошибкам, даже не рассматриваемые в сегодняшних статьях и обзорах.

Со всеми сделанными выше оговорками, выделим несколько наиболее важных для нас критериев сравнения алгоритмов компрессии, которые и будем использовать в дальнейшем. Как легко заметить, мы будем обсуждать меньше критериев, чем было сформулировано выше. Это позволит избежать лишних деталей при кратком изложении данного материала.

  1. Худшая, средняя и лучшая степень сжатия. То есть доля, на которую возрастет изображение, если исходные данные будут наихудшими; некая среднестатистическая степень для того класса изображений, на который ориентирован алгоритм; и, наконец, лучшая степень. Последняя необходима лишь теоретически, поскольку показывает степень сжатия наилучшего (как правило, абсолютно черного) изображения, иногда фиксированного размера.
  2. Класс изображений, на который ориентирован алгоритм. Иногда указано также, почему на других классах изображений получаются худшие результаты.
  3. Симметричность. Отношение характеристики алгоритма кодирования к аналогичной характеристике при декодировании. Характеризует ресурсоемкость процессов кодирования и декодирования. Для нас наиболее важной является симметричность по времени: отношение времени кодирования ко времени декодирования. Иногда нам потребуется симметричность по памяти.
  4. Есть ли потери качества? И если есть, то за счет чего изменяется степень сжатия? Дело в том, что у большинства алгоритмов сжатия с потерей информации существует возможность изменения степени сжатия.
  5. Характерные особенности алгоритма и изображений, к которым его применяют. Здесь могут указываться наиболее важные для алгоритма свойства, которые могут стать определяющими при его выборе.

Используя данные критерии, приступим к рассмотрению алгоритмов архивации изображений.

Прежде, чем непосредственно начать разговор об алгоритмах, хотелось бы сделать оговорку. Один и тот же алгоритм часто можно реализовать разными способами. Многие известные алгоритмы, такие как RLE, LZW или JPEG, имеют десятки различающихся реализаций. Кроме того, у алгоритмов бывает несколько явных параметров, варьируя которые, можно изменять характеристики процессов архивации и разархивации. (См. примеры в разделе о форматах). При конкретной реализации эти параметры фиксируются, исходя из наиболее вероятных характеристик входных изображений, требований на экономию памяти, требований на время архивации и т.д. Поэтому у алгоритмов одного семейства лучшая и худшая степени сжатия могут отличаться, но качественно картина не изменится.

Вопросы для самоконтроля

  1. Какие параметры надо определить, прежде чем сравнивать два алгоритма компрессии?
  2. Почему некорректно сравнивать временные параметры реализаций алгоритмов компрессии, оптимально реализованных на разных компьютерах? Приведите примеры ситуаций, когда архитектура компьютера дает преимущества тому или иному алгоритму.
  3. Предложите пример своего класса изображений.
  4. Какими свойствами изображений мы можем пользоваться, создавая алгоритм компрессии? Приведите примеры.
  5. Что такое редактируемость?
  6. Назовите основные требования приложений к алгоритмам компрессии.
  7. Что такое симметричность?
  8. Предложите пример своего класса приложений.
  9. Приведите примеры аппаратных реализаций алгоритма сжатия изображений, с которыми вам приходилось сталкиваться (повседневные и достаточно новые).
  10. Почему высокая скорость компрессии, высокое качество изображений и высокая степень компрессии взаимно противоречивы? Покажите противоречивость каждой пары условий.
< Лекция 3 || Лекция 4: 123 || Лекция 5 >
Андрей Скурихин
Андрей Скурихин
Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет (ЛЭТИ), 1997