14.2.3. Алгоритм Хаффмана.

Классический алгоритм Хаффмана.

Один из классических алгоритмов, известных с -х годов. Использует только частоту появления одинаковых байт в изображении. Сопоставляет символам входного потока, которые встречаются большее число раз, цепочку бит меньшей длины. И, напротив, встречающимся редко – цепочку большей длины. Для сбора статистики требует двух проходов по изображению.

На практике используются его разновидности. Так, в некоторых случаях резонно либо использовать постоянную таблицу, либо строить ее “адаптивно”, т.е. в процессе архивации/разархивации. Эти приемы избавляют нас от двух проходов по изображению и необходимости хранения таблицы вместе с файлом. Кодирование с фиксированной таблицей применяется в качестве последнего этапа архивации в JPEG и в рассмотренном ниже алгоритме CCITT Group 3.

Характеристики классического алгоритма Хаффмана:

Коэффициенты компрессии: , , (Лучший, средний, худший коэффициенты).

Класс изображений: Практически не применяется к изображениям в чистом виде. Обычно используется как один из этапов компрессии в более сложных схемах.

Симметричность: (за счет того, что требует двух проходов по массиву сжимаемых данных).

Характерные особенности: Единственный алгоритм, который не увеличивает размера исходных данных в худшем случае (если не считать необходимости хранить таблицу перекодировки вместе с файлом).

14.2.4. JBIG.

Алгоритм разработан группой экспертов ISO (Joint Bi-level Experts Group) специально для сжатия однобитных черно-белых изображений. Например, факсов или отсканированных документов. В принципе, может применяться и к -х, и к -х битовым картинкам. При этом алгоритм разбивает их на отдельные битовые плоскости. JBIG позволяет управлять такими параметрами, как порядок разбиения изображения на битовые плоскости, ширина полос в изображении, уровни масштабирования. Последняя возможность позволяет легко ориентироваться в базе больших по размерам изображений, просматривая сначала их уменьшенные копии. Настраивая эти параметры, можно использовать описанный выше эффект “огрубленного изображения” при получении изображения по сети или по любому другому каналу, пропускная способность которого мала по сравнению с возможностями процессора. Распаковываться изображение на экране будет постепенно, как бы медленно “проявляясь”. При этом человек начинает анализировать картинку задолго до конца процесса разархивации.

Алгоритм построен на базе -кодировщика, патентом на который владеет IBM. -кодер, так же как и алгоритм Хаффмана, использует для чаще появляющихся символов короткие цепочки, а для реже появляющихся – длинные. Однако, в отличие от него, в алгоритме используются и последовательности символов.

Заключение.

С одной стороны, приведенные выше алгоритмы достаточно универсальны и покрывают все типы изображений, с другой – у них, по сегодняшним меркам, слишком маленький коэффициент архивации. Используя один из алгоритмов сжатия без потерь, можно обеспечить архивацию изображения примерно в два раза. В то же время алгоритмы сжатия с потерями оперируют с коэффициентами раз. Помимо возможности модификации изображения, одна из основных причин подобной разницы заключается в том, что традиционные алгоритмы ориентированы на работу с цепочкой. Они не учитывают, так называемую, “когерентность областей” в изображениях. Идея когерентности областей заключается в малом изменении цвета и структуры на небольшом участке изображения. Все алгоритмы, о которых речь пойдет ниже, были созданы позднее специально для сжатия графики и используют эту идею.

Справедливости ради следует отметить, что и в классических алгоритмах можно использовать идею когерентности. Существуют алгоритмы обхода изображения по “фрактальной” кривой, при работе которых оно также вытягивается в цепочку; но за счет того, что кривая обегает области изображения по сложной траектории, участки близких цветов в получающейся цепочке удлиняются.

Лекция №15. Алгоритмы сжатия с потерями.