Сжатие изображений. Лекция 4 - презентация, доклад, проект скачать

Нажмите для полного просмотра!

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Сжатие изображений. Лекция 4. Доклад-сообщение содержит 13 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Mypresentation Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1

Описание слайда:

Сжатие изображений Лекция 4

Слайд 2

Описание слайда:

План Особенности графики объем изображений, отличия от текстовой информации принцип сжатия изображений типы изображений Подходы к сжатию изображений Метрика сжатия изображения

Слайд 3

Описание слайда:

Объем изображений Цвет 1 пикселя кодируется 24 бит числом (по 8 бит на RGB) Изображение 512х512 пикселя = 786432 байта. НО! Можно сжимать с потерями -)

Слайд 4

Описание слайда:

Отличия от текстовой информации Размерность. Текст – 1 измерение, изображение – 2. Количество соседей. Изображение – 8 Текст представлен небольшим алфавитом, изображение – более 16 млн различных пикселей Есть алгоритмы, выделяющие неважную часть информации из изображения

Слайд 5

Описание слайда:

Принцип сжатия изображений Если случайно выбрать пиксель изображения, то с большой вероятностью ближайшие к нему пикселы будут иметь тот же или близкий цвет. Основа сжатия – пространственная избыточность – сильная корреляция соседних пикселов

Слайд 6

Описание слайда:

Типы изображений Двухуровневое (или монохроматическое) изображение. Пиксели 0 или 1. Полутоновое изображение. Градации серого, кодируются от 0 до 2^n-1 Цветное изображение Изображение с непрерывным тоном. Этот тип изображений может иметь много похожих цветов (или полутонов). Дискретно-тоновое изображение (оно еще называется синтетическим). Почти нет переходных тонов, очень контрастно. Изображения, подобные мультфильмам. Это цветные изображения, в которых присутствуют большие области одного цвета.

Слайд 7

Описание слайда:

Подходы к сжатию изображений. Подход 1. Двухуровневое изображение Рассматривается n последовательных соседей текущего пиксела и представляет их в виде n-битного числа. Это число называется контекстом пиксела. Кодер вычисляет сколько раз встречался каждый контекст для пиксела цвета с и присваивает контекстам соответствующие вероятности р. Если текущий пиксель имеет цвет с и его контекст имеет вероятность р, то кодер может использовать адаптивное арифметическое кодирование для кодирования пиксела с этой вероятностью. Такой подход использован в методе JBIG

Слайд 8

Описание слайда:

Подходы к сжатию изображений. Подход 2. Полутоновое изображение Вычисляется среднее значение величин соседних пикселей А. Делается предсказание, что пиксель Р будет равен А. Тогда избыточность для Р будет Δ=Р-А Разности Δ присваивается код переменной длины (часто встречающимся значениям – короткий код, редко – длинный)

Слайд 9

Описание слайда:

Подходы к сжатию изображений. Подход 3. Цветное изображение Сделать преобразование пикселов и кодировать преобразованные значения

Слайд 10

Описание слайда:

Подходы к сжатию изображений. Подход 4. Цветное изображение Первоначальное изображение разделяется на 3 полутоновых (по числу каналов) и идет их независимое сжатие

Слайд 11

Описание слайда:

Подходы к сжатию изображений. Подход 5. Дискретно-тоновое изображение В изображении ищется повторяющиеся участки и при встрече уже ранее записанного участка изображения, записывается ссылка на него.

Слайд 12

Описание слайда:

Метрики сжатия PSNR (peak signal to noise ratio) - пиковое отношение сигнал/шум, децибелы дБ P-пикселы исходного изображения Q- пикселы восстановленного изображения

Слайд 13

Описание слайда:

Метрики сжатия SNR (signal to noise ratio) - отношение сигнал/шум , децибелы дБ P-пикселы исходного изображения Q- пикселы восстановленного изображения