Принятие форматов JPEG и MPEG в качестве стандартов не означает, что необходимость в поиске новых методов сжатия рисунков и видео отпала. Существование стандартов не препятствует новым исследованиям; стандарты увеличили число приложений, использующих рисунки и видео, и, таким образом, помогли выявить новые проблемы: помехоустойчивая передача данных, библиотеки цифровых изображений и видео, контекстно-зависимый поиск, технология цифровых водяных знаков - вот лишь некоторые из них. Наше знание фундаментальной структуры данных рисунка и видео ограничено. Не стоит полагать, что сегодняшние стандарты являются оптимальными для этих источников данных. Фрактальные методы, в частности, подходят к моделированию фундаментальной структуры изображения с совершенно новых позиций. Продолжение поисков необходимо для того, чтобы расширить наше понимание и увеличить производительность методов сжатия. Комитет по стандартизации JPEG признал, что первоначальный стандарт JPEG, разработанный более 10 лет назад, должен быть обновлен, чтобы удовлетворять запросам пользователей, работающих сегодня с цифровыми изображениями. Комитет активно разрабатывает стандарт JPEG 2000, который использует вейвлет-технологию вместо методов сжатия, основанных на дискретном косинус-преобразовании Фурье (DCT compression methods) первоначального стандарта JPEG. Аля дальнейшего знакомства со значением стандартов в сжатии изображения вы можете обратиться к Чей (Chen) [10].

28 _ Фракталы и вейвлеты для сжатия изображений в действ^.

1.6. иветные изображения

Как мы уже знаем, цвета пикселов цифрового цветное изображения определяются тремя значениями, представ ляющими красный, зеленый и синий цвета в системе RGB используемой для большинства дисплеев (системы печати используют для рисунков голубой, малиновый и желтые цвета и дополнительный черный CMYK). На первц взгляд может показаться, что сжатие цветного изображе ния втрое труднее, чем сжатие изображения в градациях серого. Однако, благодаря человеческому восприятию цве-та, значения RGB можно преобразовать, и это обеспечит значительно большую степень сжатия. Значения RGB пре образуются к значениям YIQ, где Y - это яркость (lumi nance), I - цвет (hue) и Q - насыщенность (saturation) Обозначения I и Q возникли от терминов из области обработки сигналов: in-phase (I) - синфазный и quadrature (Q) квадратура. Оказывается, каналы I и Q могут быть значи тельно сжаты с неощутимой потерей качества. Таким образом, в целом степень сжатия цветного изображения оказы вается большей, чем возможная степень сжатия для изображения в градациях серого; обычно она больше в 2 - 2,1 раза [18]. Преобразования из RGB в YIQ и обратно явля ются линейными. Матрицы, представляющие преобразова ние и его инверсию, приведены ниже: