Презентация на тему Алгоритмы сжатия изображений

размером 2000*1000 пикселов будет иметь размер около 6 мегабайт.

Если говорить об изображениях, получаемых с профессиональных камер или сканеров высокого разрешения, то их размер может быть ещё больше. Не смотря на быстрый рост ёмкости устройств хранения, по-прежнему весьма актуальными остаются различные алгоритмы сжатия изображений. Все существующие алгоритмы можно разделить на два больших класса:

▲Алгоритмы сжатия без потерь ▲ Алгоритмы сжатия с потерями

изображения без потерь
(Восстанавливающие точное изображение)

основаны на очень простой идее: повторяющиеся группы элементов заменяются

на пару (количество повторов, повторяющийся элемент). Рассмотрим этот алгоритм на примере последовательности бит. В этой последовательности будут чередовать группы нулей и единиц
Этот алгоритм наиболее эффективен для чёрно-белых изображений. Также он часто используется, как один из промежуточных этапов сжатия более сложных алгоритмов.

алгоритмов, заключается в том, что происходит кодирование цепочек элементов

исходной последовательности. При этом кодировании используется специальный словарь, который получается на основе исходной последовательности.
Существует целое семейство словарных алгоритмов, но мы рассмотрим наиболее распространённый алгоритм LZW, названный в честь его разработчиков Лепеля, Зива и Уэлча.
Словарь в этом алгоритме представляет собой таблицу, которая заполняется цепочками кодирования по мере работы алгоритма. При декодировании сжатого кода словарь восстанавливается автоматически, поэтому нет необходимости передавать словарь вместе с сжатым кодом.

изображения с потерями
(Восстанавливающие неточное изображение)

самых распространенных способов сжатия изображений с потерями. Опишем основные

шаги, лежащие в основе этого алгоритма. Будем считать, что на вход алгоритма сжатия поступает изображение с глубиной цвета 24 бита на пиксел (изображение представлено в цветовой модели RGB). Перевод в цветовое пространство YCbCr