JPEG-kép tömörítési és jpeg2018

A jó öreg JPEG, annak ellenére, hogy sok vitathatatlan előnye, még mindig jelentős korlátai vannak. Távolítsuk el őket nevezték az új kép tömörítési eljárás, mely fejlődés zajlott régen.

Bizonyára sok dolgozó grafikus a számítógép érdekli a kérdés: hogyan kell kezelni a képet, mely egy nagyon lenyűgöző mennyiségű PC memória, belezsúfol sokkal kisebb méretű a lemezen? Emlékszem, az első napokban a kiadói tevékenység a „tömörítés” számomra ez olyan titokzatos és csodálatos ... Tény, hogy van a kompresszió - mert e nélkül ma már lehetetlen elképzelni olyan hálózat, vagy egy digitális fénykép vagy színes nyomtatást?

Tehát tömörítés. Ez lehet vagy elvesztését eredményezi a minőség, és nem vezethet. Az utóbbi esetben - egy módszer, például RLE (Run Length Encoding, run-hosszúságú kódolás, amelyben vannak kialakítva egy pár típusú (skip érték, ahol skip - .. az egymást követő nullák, és a értéke - következő mögöttük érték) és LZW (kompressziós . által Lempel-Ziff-Welch), végre a PSD, GIF, TIFF, és azokat széles körben használják, és a típusát archiváló RAR és a ZIP tömörítési átlagos mértéke veszteségmentes tömörítés -. 2-3 alkalommal.

Ha azt szeretnénk, hogy tömöríteni a kép erősebb, nem tudja a minőség romlása nélkül. Milyen alapelvek? Először is, minden kép tartalmaz egy bizonyos redundanciát, ami eltávolítás nem vezet érezhető változás a kép minőségét. Másodszor, az emberi szem sokkal érzékenyebb a fényerő változik, mint a színes. Ezért másik képet csatornák különböző mértékű tömörítés alkalmazása - információ elvész, de vizuálisan nem érzékelhető. Ezen túlmenően, az érzékenység a szem a kis képelemek kicsi, ami lehetővé teszi, hogy a minőség feláldozása nélkül eltávolítani őket. Így lehetséges, hogy összenyomja a képet (akkor is, ha romlás lesz észrevehető), akár egy elfogadható küszöbértéket. A mértéke minőségromlás meghatározzuk minden egyes esetben. Nyomtatás engedélyezése csak minimális torzítás, és a helyére az interneten (attól függően, cél) - sokkal magasabb.

JPEG minőség során elvész tömörítési eljárás mindig. Így mindig van egy választás előnyös minőség rovására a mennyiség (tömörített fájl mérete körülbelül háromszorosa), vagy fordítva, hogy elérjék a minimális képméret, amelyen továbbra is felismerhető (a tömörítés foka lehet, hogy akár 100). Tömörítés, amelyben a minőségi különbség az eredeti és a kapott kép még mindig észrevehetetlen, így 10-20-szeres csökkenést fájlméretet.

alkalmazási körét

JPEG a legjobb tömöríti színes és fekete-fehér fotó minőségű képeket. Ha azt szeretnénk, hogy mentse a képet az index paletta, először konvertálja színesben. Ha a JPEG-tömörítés módszert kell venni, hogy minden attól függ, hogy milyen jellegű a kép: egy sokkal kisebb térfogatú megteszi azokat, ahol a színváltozás csak kisebb, nincsenek éles színátmenetek. JPEG használják mindenhol, ahol meg kell tárolni képek: digitális fényképezőgép, nyomtatás (EPS DCS 2.0), elképzelhetetlen nélküle, és az interneten.

Van többféle JPEG-tömörítés, mi is úgy csak ketten használják a standard csomag dolgozó bitmap képeket Adobe Photoshop, - alapvonal és progresszív. Két másik módja - ariphmetic és loseless - egzotikus, különböző okok miatt nem alkalmazzák széles körben.

Hogy van a kompresszió

1. Az első lépés az, hogy átalakítani a színes kép mintázat (jellemzően RGB), hogy a modell, ahol a luminancia és krominancia komponenseket elválasztjuk (például, YCbCr vagy YUV), amely lehetővé teszi az optimális megközelítése a választott tömörítési szinteket minden csatornán (amely lehetővé teszi a felfogása a szem). Konvertálása a következőképpen zajlik:

2. A következő lépés az r. N. Előszűrést. amelyben a szomszédos képpontok külön-külön minden a Cb és Cr csatornák vannak csoportosítva páronként vízszintes és függőleges irányban, és az Y luminancia csatorna változatlan marad. Ezt követően, az egész csoport négy pixel megszerzi az átlagos értéke a megfelelő komponensek Cb és Cr. A rövidség kedvéért, egy ilyen rendszer jelölhetjük a 4: 1: 1 (azonos elfogadott bemutatás DRAW - kiviteli ablak jpeg). Tekintettel arra, hogy minden egyes pixel kódol 3 bájt (256 mind a három csatorna), ennek eredményeként a adatmennyiség automatikusan csökken a 2-szer (12 helyett byte átvitelére 4 pixel elegendő, hogy át összesen 4 + 1 + 1 = 6 bájt) . Matematikailag ez az átalakulás vezet jelentős veszteséget az információ, de az emberi szem érzékeli nincs veszteség, mivel jelentős redundanciát bemutatott hagyományos fényképfelvételek.

3. Az információkat amely átment az elsődleges „kezelés” lépésben, külön-külön minden egyes csatornához vannak csoportosítva blokkok újra, de a mérete 8x8, majd felviszi azokat az fő kompressziós - T N .. diszkrét koszinusz transzformáció. az egyszerűség kedvéért - DCT (diszkrét koszinusz transzformáció). Ennek eredményeként, információt a megoszlása ​​a fényerő pixelek átalakítjuk egy másik formája, ahol leírják, az elosztó alapuló előfordulási gyakorisága egy adott pixel fényerő. DCT számos előnnyel más transzformáció (például, mielőtt Fourier transzformáció), amely jobb helyreállítási információt.

Ehelyett a tömb 64 ​​értékek (8x8 képpont) az egyes blokk, amely egy kép, megkapjuk egy sor 64 frekvenciákat. Tekintsük a példát DCT működését. Tegyük fel, hogy a fényerő a képpontok ugyanabban a blokkban, mint a mi kép formájában van ábrán látható. 1 a bal oldalon, akkor az eredmény az átalakítás lesz, mint a jobb oldalon látható.

Annak ellenére, hogy jelentős pontosság, néhány adatvesztés ebben a szakaszban még folyik - ezért JPEG mindig veszteséget okoz a minőség. A fő cél az átalakulás -, hogy megtudja, az összkép eloszlásának nagy (a képen - a bal felső sarokban) és a kis (jobb alsó) a tárgyak, hogy hasznos lesz később, amikor hibaelhárítás értelmetlen információkat.

4. A következő lépés - eltávolítása feltűnő szem információs blokk vagy kvantálására (kvantálás). Minden alkatrész osztva különböző meghatározó tényezők fontosságát mindegyik jó hasznosítás az eredeti kép, és az eredmény kerekítve egy egész számot. Ez az eljárás lehetővé teszi a legmagasabb minőségi veszteséget, csökkenti a hangerőt a végső képet. Nagy frekvenciájú komponenseket kvantálhatjuk durvára, és a basszus - vagy inkább, mivel a legszembetűnőbb. Annak érdekében, hogy kisimítja a minőség csökkenése a fényerősség csatorna olyan kisebb arány, mint választóvonal a chroma csatornák. De gyakrabban (ez úgy történik, hogy gyorsítsák fel a számítás) helyett speciálisan kiválasztott értékek venni csak egy - az egyik, hogy a felhasználó belép, amikor kiválasztják a kompressziós mértéke.

Itt például, mint egy Photoshop ablakot, ha a kép mentése a művelet c Save for web, ahol a paraméter Quality (vagy inkább egy leszármazottját) - ugyanaz a kerekítési tényező (2. ábra).

Ennek ellenére durvulási, az eredmény egészen elfogadható a legtöbb kép. Csak különleges esetekben, amikor a optimalizálása a kép sok apró alkatrészeket, vagy ha nagy területen azonos színű, akkor rosszul működik.

Ábra. A 4. ábra az eredmény a helyreállítási fekete és fehér négyzet, illetve egy, négy és tizenöt komponenseket.

5. Miután az alap működését a kép tömörítési konverziós tovább csökkenthető a másodlagos problémák: a fennmaradó komponenseket gyűjtik a szekvenciáját, hogy eredetileg található felelős a nagyobb részét, majd - az egyre kisebb. Ha megnézzük a képet, a mozgás, mint egy jeladó cikcakkos vonalat. Szakasz az úgynevezett - ZigZag (5. ábra).

Ezután a kapott tömörített szekvenciát: első hagyományos RLE, majd Huffman.

Itt általában, és a teljes átalakítás. Most számítani, amit a tömörítés sikerült elérni ebben a példában. Kaptunk 7 értékeinek visszaállítani az eredeti kép mérete 8x8. Így, az alkalmazás által a kompressziós DCT-transzformáció mindkét chroma csatornák volt 8x8 / 7 ap; 9 alkalommal. Tegyük félre fényerősség csatorna nem hét, hanem 11 tényező, amely így 8x8 / 11 ap; 6. mindhárom csatorna kapott (9 + 9 + 6) / 3 = 8-szor. Csökkentett minőségű, ha a „elvékonyodása” a képet, hogy történt a második lépésben, ad kettős növekedése további (4-1-1 program, figyelembe veszi a meghatározott kódolási fényerő komponens), amely megadja a végső eredmény - 16-szor. Ez egy durva becslés, nem figyelembe véve bizonyos szempontból, de tükrözik a valós képet. Ahhoz, hogy egy harminc-szeres csökkenést fájlméret, meg kell hagyni csak 3-4 alkatrészeket.

A folyamat helyreállítása kép bevételt fordított sorrendben: először, a komponenseket szorozva az értékeket a kvantálási táblázatot, és a közelítő együtthatók adódnak az A inverz koszinusz transzformáció. A legjobb minőséget a kiválasztott kompresszió közben, a fokú közelítése az eredeti együtthatók fent, ezért a kép visszaáll pontosabban. Továbbra is hozzá csak egy akciót befejezése előtt némi korrekcióra (zaj), a határoló pixel a szomszédos blokkok, hogy távolítsa el az éles különbség van köztük.

JPEG hátrányai

1. Ellehetetlenülése magas tömörítési arányt korlátozza a méret a blokk (csak 8x8).
2. Biokkosodási szerkezete nagy tömörítési arány.
3. Kerekítési éles sarkok és elmosódott finom elemek a képen.
4. Támogatja csak RGB-képet (JPEG csak akkor használható az EPS keresztül DCS méret CMYK-képek).
5. A kép nem jeleníthető meg, amíg ez nincs teljesen feltöltve.

Azóta, mint a JPEG hagyták jóvá, mint a standard, hogy már tíz éve. Ez idő alatt, a csoport a kutatók javasolt számos jelentős kiegészítéseket az eredeti változat, ami a múlt év végén egy új szabvány.

Mivel az új algoritmus azt állította, hogy az egyetemes, akkor további feladat az volt, hogy használják a különböző adatátviteli módszer (valós idejű módban és a keskeny sávszélesség), ami különösen fontos a multimédiás alkalmazások, mint például a valós idejű műsorszórás az interneten keresztül.

1. Elérése képest növekedett a JPEG tömörítés mértékét.
2. Támogatás a monokróm képek, amely azt tömöríteni a képeket, szöveget.
3. Lehetőség veszteségmentes tömörítés általában.
4. Megjeleníteni a képeket a fokozatos javulása részletek (mint a progresszív GIF).
5. A kép kiemelt területei, amelyek a minőség lehet magasabb, mint a többi képet.
6. Dekódolására, valós időben (haladéktalanul).

tömörítés elve

Először is, ugyanúgy, mint a JPEG, a kép konverzió akkor a YCrCb rendszert, ami után - az elsődleges eltávolítása felesleges információkat (már ismert kombinálásával szomszédos pixelek 2x2 blokk). Ezután a teljes kép részekre van osztva egyenlő nagyságú (cserép), több mint amelyek mindegyike a többitől függetlenül, és további átalakítása fog bekövetkezni (ez csökkenti a követelményeket a memória és számítási erőforrások). Továbbá, minden egyes csatorna szűrjük alacsony frekvenciájú és nagy frekvenciájú szűrők külön a sorok, a sorok, ahol, miután az első járat rész van kialakítva az egyes négy kisebb képet (alsáv). Mindegyikük információt hordoznak az eredeti kép, de az információ tartalma nagyon különböző (6.).

Például, egy kép után kapott aluláteresztő szűrést a vonalak és a sorok (bal felső), viseli a legnagyobb mennyiségű információt után kapott magas - minimális. Informativitást a képek után kapott aluláteresztő szűrést a sorok és oszlopok HF (és fordítva), az átlagos. A leginkább informatív képet ismét szűrésnek vetjük alá, és a kapott komponensek, mint a jpeg-tömörített, kvantált. Ez történik többször: veszteségmentes tömörítést ciklust általában háromszor megismételjük, és a veszteségek - ésszerű kompromisszum a méret, a minőség és a dekompressziós sebességet tartják 10 ismétléseket. Az eredmény az egyik kis képre, és egy sor képek finom részleteket, következetesen és bizonyos pontosság és helyreállítja a normál méretű. Nyilvánvaló, hogy a legnagyobb mértékű tömörítést kapunk a nagy képeket, mert akkor telepíteni egy nagyobb számú ciklus.

gyakorlati megvalósítása

A főbb szoftverfejlesztők lehet jegyezni, Corel (mellesleg ez az egyik első bevezetett a csomagokat támogatja a Wi formátum alapján wavelet rekonstrukció, amelyekre a becsületét és a dicséret) - minden kép mellékelt CD-ROM-on a csomag CorelDRAW, amíg a kilencedik változat tömörített ezen a módon.

Mivel a szabvány nem határozza meg a végrehajtási módszerek tömörítés / kicsomagolás, ez ad teret a külső fejlesztők tömörítési algoritmusok. Sőt, akkor sem használhatja egyszerűsített algoritmus átalakítására hullám, és ezáltal felgyorsítja a tömörítési eljárás során, vagy fordítva, hogy egy bonyolultabb, ezért szükség van több erőforrást.

Ha azt szeretnénk, hogy jobb képminőséget, válassza ki a javítani elemet a felugró menüből a jobb gombbal (9.). Négy folytatása a teljes kép letöltődik teljesen.

Tények és tévhitek

1. JPEG minőség elvesznek, ha nyitott és újra menteni a fájlt.

Ez nem igaz. Minőségi csak akkor szűnik meg, ha a tömörítési arány kiválasztásakor kisebb, mint az, amellyel a kép mentése.

2. JPEG minőség elveszik, ha fájl szerkesztésével.

Igaz. Ha menti a módosított fájlt minden konverziót végre újra - így elkerülhető a gyakori képek szerkesztésére. Ez csak arra az esetre érvényes, ha a fájl zárva van, ha a fájl még mindig nyitva van, nincs ok az aggodalomra.

3. A sajtolás eredményeként az azonos paraméterek különböző programok azonos lesz.

Ez nem igaz. Különböző programok különböző értelmezései értékek a felhasználó által megadott. Például egy program jelzi a minőséget a tárolt kép (mint például Photoshop), a másik - a kompressziós mértéke (inverze).

4. Amikor beállítja a legjobb minőségű kép van tárolva, anélkül, hogy a minőség romlása.

Ez nem igaz. JPEG tömöríti a veszteségek valaha. De a növény, például 90% helyett 100% -os minőségi ad a fájl méretének csökkentése több mint a szem által érzékelt romlását.

6. JPEG nem támogatja az átlátszóságot.

Igaz. Néha úgy tűnhet, hogy egy része a kép átlátszó, de valójában csak kiegyenlített a színt, hogy az megfeleljen a színe a háttérben egy html oldalt.

7. JPEG jobban tömörít, mint a GIF.

Ez nem igaz. Ezek a különböző alkalmazások. Általában a tipikus „gifovskaya” kép konvertálás után JPEG lesz nagyobb térfogatú.

Mit lehet a mai mobil alkalmazások a grafikai tervezők és webes tervezők és fejlesztők felület?

Tapasztalat nyomtatás nagyon művészi kiadványok Moszkva BCC Academy of Fine Arts, akvarellek és Sergey Adriyaki.

Azok ismerik a tárgykörben a fordítók az angol gyakran azt a hibát a fordítás a kifejezést fenntartható Graphic Arts, vagyis a nyomdaiparban. Mivel a fény megjelenik „grafika” vagy „poszterek”. De még egy törött óra is igaz naponta kétszer, és abban az esetben, kiadói, nyomdai komplex Academy of Fine akvarell és Sergey Adriyaki szakember könnyen egyetértenek rossz 99,9% -ában, a fordítás - ott is a grafika és a poszterek.

Beszél a nagy formátumú nyomtatók, D. Gurbansky elismerte, hogy néha túl, felvesz egy ecsettel - a folyamat keverési textúra gélek nagy formátumú reprodukciói nagyon nyugtató

Modern rendszerek Technológiai folyamatok automatizációs növeli a munka hatékonyságát - ez egy axióma. A PC „Extra M” az elmúlt évben, hogy aktívan hajtsák végre a funkcionalitás távoli be- és jóváhagyása nyomtatási feladatok alapján Agfa Graphics megoldásokat.