26__Фракталы и вей влеты для сжатия изображений в лействид

пример процесса векторного квантования, который мо^ быть применен к цветному 1ШВ-изображению.

Рис. 1.4.1. Схема применения векторного квантования к цветному /?Сб.

изображению. Значения красной (Ю, зеленой (С) и синей (В) состав* ляюших цвета пиксела образуют вектор ллины 3. При колировании отыскивается ближайший элемент из таблицы векторов, называемой коловой книгой. Сохраняется только инлекс элемента в таблице. При леколировании этот инлекс преобразуется снова в вектор. Заметим, что леколеру необхолимо знать таблицу коловой книги. Нахождение оптимальной коловой книги является нетривиальной залачей

1.5. Методы преобразования

JPEG - наиболее распространенный стандарт сжатия изображения. Те, кто используют JPEG, могут выбрать или версию сжатия без потерь, или один из нескольких вариантов сжатия с потерями. Версии сжатия с потерями обеспечивают лучшую степень сжатия. Коэффициент сжатия и качество восстановленного изображения могут регулироваться (хотя и не точно задаваться) путем выбора параметра. Основа для версий сжатия JPEG с потерями - дискретное косинус-преобразование, которое является разновидностью преобразования Фурье. Для достижения сжатия к коэффициентам преобразования применяется квантование. Сейвуд [40] описывает JPEG метод, a Jly (Lu) [26] предлагает детальный пример. Барнсли (Barnsley) и Херд (Hurd) [4] также предлагают подробное обсуждение JPEG с образцом исходного кода. Полный исходный код есть в Интернете.

Введение

27

Сжатие JPEG без потерь применяет линейно-предсказывающее кодирование (linear predictive coding). Линейное предсказание для достижения сжатия использует соотношения между соседними пикселами. Это - пример поиска внутренней структуры в изображении, и, следовательно, сокращение явной энтропии.

У метода JPEG есть видеособрат, формат MPEG (Moving Picture Experts Group). Видео обладает значительной избыточностью информации от одного соседнего кадра к другому и потому может достичь гораздо большей степени сжатия, чем это возможно для статичных изображений.

Так зачем же искать новые подходы к сжатию изображения, когда существуют столь хорошие стандарты (JPEG, MPEG)?