Bildkompression
Bildkompression ist eine Art von Art von Datenkompression angewendet Digitale Bilder, um ihre Kosten für zu senken Lagerung oder Übertragung. Algorithmen kann nutzen visuelle Wahrnehmung und die statistisch Eigenschaften von Bilddaten, um überlegene Ergebnisse im Vergleich zu Generikum zu liefern Datenkompression Methoden, die für andere digitale Daten verwendet werden.[1]

Verlusthafte und verlustfreie Bildkomprimierung
Bildkomprimierung kann sein Verlust oder Verlustlos. Verlustlose Komprimierung wird für Archivzwecke und häufig für medizinische Bildgebung, technische Zeichnungen, bevorzugt. Clip Art, oder Comics. Verlustkomprimierende Methoden, insbesondere wenn es bei niedrig verwendet wird Bitraten, einführen Kompressionsartefakte. Verlustige Methoden eignen sich besonders für natürliche Bilder wie Fotografien in Anwendungen, bei denen kleiner (manchmal nicht wahrnehmbarer) Treueverlust akzeptabel ist, um eine erhebliche Verringerung der Bitrate zu erreichen. Verlusthafte Komprimierung, die vernachlässigbare Unterschiede erzeugt, kann als visuell verlustfrei bezeichnet werden.
Methoden für Verlustige Komprimierung:
- Transformationskodierung - Dies ist die am häufigsten verwendete Methode.
- Diskrete Cosinus -Transformation (DCT) - Die am weitesten verbreitete Form der verlustigen Komprimierung. Es ist eine Art von Art von Fourier-bezogene Transformationund wurde ursprünglich von entwickelt von Nasir AhmedT. Natarajan und K. R. Rao 1974.[2] Der DCT wird manchmal als "DCT-II" im Kontext einer Familie diskreter Cosinus-Transformationen bezeichnet (siehe Diskrete Cosinus -Transformation). Es ist im Allgemeinen die effizienteste Form der Bildkomprimierung.
- Das kürzlich entwickelte Wavelet -Transformation wird auch ausgiebig verwendet, gefolgt von Quantisierung und Entropie -Codierung.
- Farbquantisierung - Reduzierung der Farbraum zu einigen "repräsentativen" Farben im Bild. Die ausgewählten Farben sind in der Farbe angegeben Palette im Kopfzeile des komprimierten Bildes. Jedes Pixel verweist nur den Index einer Farbe in der Farbpalette. Diese Methode kann mit mit Dithering vermeiden Posterisierung.
- Chroma -Subsampling. Dies nutzt die Tatsache, dass das menschliche Auge räumliche Veränderungen der Helligkeit stärker wahrnimmt als die von Farbe, indem einige der Chrominanzinformationen im Bild gemittelt oder fallengelassen werden.
- Fraktale Kompression.
Methoden für Verlustfreie Kompression:
- Kodierung der Lauflänge - verwendet bei der Standardmethode in PCX und als einer von möglich in Bmp, TGA, Tiff
- Bereichsbildkomprimierung
- Vorhersagecodierung - verwendet in DPCM
- Entropie -Codierung - Die beiden häufigsten Entropie -Codierungstechniken sind arithmetische Kodierung und Huffman -Codierung
- Adaptive Wörterbuchalgorithmen wie z. LZW - benutzt in GIF und Tiff
- Deflate - benutzt in Png, Mng, und Tiff
- Kettencodes
Andere Eigenschaften
Die beste Bildqualität bei einer bestimmten Kompressionsrate (oder Bitrate) ist das Hauptziel der Bildkomprimierung, es gibt jedoch andere wichtige Eigenschaften von Bildkomprimierungsschemata:
Skalierbarkeit Bezieht sich im Allgemeinen auf eine Qualitätsreduzierung, die durch Manipulation des Bitstreams oder der Datei (ohne Dekompression und Neukompression) erreicht wird. Andere Namen für die Skalierbarkeit sind Progressive Codierung oder eingebettete Bitstreams. Trotz ihrer gegenteiligen Natur kann auch die Skalierbarkeit in verlustlosen Codecs gefunden werden, normalerweise in Form von groben Pixel-Scans. Die Skalierbarkeit ist besonders nützlich für die Vorschau von Bildern beim Herunterladen (z. B. in einem Webbrowser) oder für die Bereitstellung von Zugriff auf variabler Qualität auf z. B. Datenbanken. Es gibt verschiedene Arten von Skalierbarkeit:
- Qualität progressiv oder Layer Progressive: Der Bitstream verfeinert nacheinander das rekonstruierte Bild.
- Auflösung progressiv: Zuerst codieren eine niedrigere Bildauflösung; Dann codieren die Differenz zu höheren Auflösungen.[3][4]
- Komponente progressiv: Erste codieren Grey-Scale-Version; Dann fügen Sie die volle Farbe hinzu.
Region von Interesse codieren. Bestimmte Teile des Bildes sind mit höherer Qualität als andere codiert. Dies kann mit Skalierbarkeit kombiniert werden (codieren zuerst diese Teile später, andere später).
Meta-Informationen. Komprimierte Daten können Informationen über das Bild enthalten, mit denen Bilder kategorisieren, suchen oder durchsuchen können. Solche Informationen können Farb- und Texturstatistiken umfassen, klein, Vorschau Bilder und Autoren- oder Urheberrechtsinformationen.
Verarbeitungsleistung. Komprimierungsalgorithmen erfordern unterschiedliche Mengen von Verarbeitungsleistung zu codieren und zu dekodieren. Einige hohe Komprimierungsalgorithmen erfordern hohe Verarbeitungsleistung.
Die Qualität einer Kompressionsmethode wird häufig von der gemessen Peak-Signal-Rausch-Verhältnis. Es misst die Menge an Rauschen, die durch eine verlustige Komprimierung des Bildes eingeführt wird. Das subjektive Urteil des Betrachters wird jedoch auch als wichtiges Maß angesehen, was möglicherweise die wichtigste Maßnahme ist.
Geschichte
Entropie -Codierung begann in den 1940er Jahren mit der Einführung von Shannon -Fano -Codierung,[5] die Grundlage für Huffman -Codierung das wurde 1950 entwickelt.[6] Transformationskodierung stammt aus den späten 1960er Jahren mit der Einführung von Schnelle Fourier-Transformation (FFT) Codierung im Jahr 1968 und der Hadamard -Transformation 1969.[7]
Eine wichtige Entwicklung im Bild Datenkompression war das Diskrete Cosinus -Transformation (DCT), a Verlustige Komprimierung Technik zuerst vorgeschlagen von Nasir Ahmed 1972.[8] Die DCT -Komprimierung wurde zur Grundlage für JPEG, was durch die eingeführt wurde Gemeinsame fotografische Expertengruppe (JPEG) 1992.[9] JPEG komprimiert Bilder auf viel kleinere Dateigrößen und ist die am häufigsten verwendete geworden Bilddateiformat.[10] Der hocheffiziente DCT -Kompressionsalgorithmus war weitgehend für die breite Proliferation von verantwortlich Digitale Bilder und Digitale Fotos,[11] Mit mehreren Milliarden JPEG -Bildern, die jeden Tag ab 2015 produziert werden.[12]
Lempel -Ziv -Welch (LZW) ist a Verlustfreie Kompression Algorithmus entwickelt von Abraham Lempel, Jacob Ziv und Terry Welch 1984. wird in der verwendet GIF Format, eingeführt 1987.[13] Deflate, ein verlustfreier Komprimierungsalgorithmus, der von entwickelt wurde von Phil Katz und 1996 spezifiziert wird in der verwendet Tragbare Netzwerkgrafiken (PNG) Format.[14]
Wavelet Codierung, Verwendung von Wavelet transformiert Bei der Bildkomprimierung begann nach der Entwicklung der DCT -Codierung.[15] Die Einführung des DCT führte zur Entwicklung der Wavelet-Codierung, einer Variante der DCT-Codierung, die Wavelets anstelle des blockbasierten Algorithmus von DCT verwendet.[15] Das JPEG 2000 Standard wurde von 1997 bis 2000 von einem JPEG -Komitee unter dem Vorsitz von Touradj Ebrahimi (später dem JPEG -Präsidenten) entwickelt.[16] Im Gegensatz zum DCT -Algorithmus, der vom ursprünglichen JPEG -Format verwendet wird, verwendet JPEG 2000 stattdessen Diskrete Wavelet -Transformation (DWT) Algorithmen. Es verwendet das CDF 9/7 Wavelet -Transformation (entwickelt von Ingrid Daubechies im Jahr 1992) für seinen Verlustkomprimierungsalgorithmus,,[17] und die Le Gall -Tabatabai (LGT) 5/3 Wavelet -Transformation[18][19] (Entwicklung von Didier Le Gall und Ali J. Tabatabai im Jahr 1988)[20] für seinen verlustfreien Komprimierungsalgorithmus.[17] JPEG 2000 Technologie, zu der auch die gehört Motion JPEG 2000 Erweiterung wurde als die ausgewählt Videocodierungsstandard zum Digitales Kino in 2004.[21]
Notizen und Referenzen
- ^ "Bilddatenkomprimierung".
- ^ Nasir AhmedT. Natarajan und K. R. Rao, "Diskrete Cosinus -Transformation, " IEEE trans. Computers, 90–93, Januar 1974.
- ^ Burt, P.; Adelson, E. (1. April 1983). "Die Laplace -Pyramide als kompaktes Bildcode". IEEE -Transaktionen zur Kommunikation. 31 (4): 532–540. Citeseerx 10.1.1.54.299. doi:10.1109/tcom.1983.1095851.
- ^ Shao, Dan; Kropatsch, Walter G. (3. bis 5. Februar 2010). Špaček, Libor; Franc, Vojtěch (Hrsg.). "Unregelmäßige Laplace -Graph -Pyramide" (PDF). Computer Vision Winter Workshop 2010. Nové Hrady, Tschechische Republik: Tschechische Mustererkennungsgesellschaft.
- ^ Claude Elwood Shannon (1948). Alcatel-Lucent (Hrsg.). "Eine mathematische Kommunikationstheorie" (PDF). Glockensystem Technisches Journal. 27 (3–4): 379–423, 623–656. doi:10.1002/j.1538-7305.1948.tb01338.x. HDL:11858/00-001M-0000-002C-4314-2. Abgerufen 2019-04-21.
- ^ David Albert Huffman (September 1952), "Eine Methode zur Konstruktion von Codes mit Minimum-Redundanz" (PDF), Verfahren des Zorns, vol. 40, nein. 9, S. 1098–1101, doi:10.1109/jrproc.1952.273898
- ^ William K. Pratt, Julius Kane, Harry C. Andrews: "HADAMARD -Transformation Bildcodierung", in Proceedings of the IEEE 57.1 (1969): Seiten 58–68
- ^ Ahmed, Nasir (Januar 1991). "Wie ich mich mit der diskreten Cosinus -Transformation ausgedacht habe". Digitale Signalverarbeitung. 1 (1): 4–5. doi:10.1016/1051-2004 (91) 90086-Z.
- ^ "T.81-Digitale Komprimierung und Codierung von ständigen Standbildern-Anforderungen und Richtlinien" (PDF). Ccitt. September 1992. Abgerufen 12. Juli 2019.
- ^ "Das JPEG -Bildformat erklärt". Bt.com. BT -Gruppe. 31. Mai 2018. Abgerufen 5. August 2019.
- ^ "Was ist ein JPEG? Das unsichtbare Objekt, das Sie jeden Tag sehen". Der Atlantik. 24. September 2013. Abgerufen 13. September 2019.
- ^ Baraniuk, Chris (15. Oktober 2015). "Kopierschutz könnte zu JPEGs kommen". BBC News. BBC. Abgerufen 13. September 2019.
- ^ "Die GIF -Kontroverse: Die Perspektive eines Softwareentwicklers". Abgerufen 26. Mai 2015.
- ^ L. Peter Deutsch (Mai 1996). Deflate komprimierte Datenformatspezifikation Version 1.3. Ietf. p. 1 Sek. Abstrakt. doi:10.17487/rfc1951. RFC 1951. Abgerufen 2014-04-23.
- ^ a b Hoffman, Roy (2012). Datenkomprimierung in digitalen Systemen. Springer Science & Business Media. p. 124. ISBN 9781461560319.
Grundsätzlich ist die Wavelet-Codierung eine Variante der DCT-basierten Transformationskodierung, die einige seiner Einschränkungen reduziert oder beseitigt. (...) Ein weiterer Vorteil ist, dass die Wavelet-Codierung gleichzeitig das gesamte Bild komprimieren kann, anstatt mit 8 × 8 Pixelblöcken zu arbeiten, ebenso wie JPEG und andere blockbasierte DCT-Techniken.
- ^ Taubman, David; Marcellin, Michael (2012). JPEG2000 Bildkomprimierung Grundlagen, Standards und Praxis: Grundlagen, Standards und Praxis Bildkomprimierung. Springer Science & Business Media. ISBN 9781461507994.
- ^ a b Usser, M.; Blu, T. (2003). "Mathematische Eigenschaften der JPEG2000 -Wavelet -Filter" (PDF). IEEE -Transaktionen zur Bildverarbeitung. 12 (9): 1080–1090. Bibcode:2003itip ... 12.1080U. doi:10.1109/Tipp.2003.812329. PMID 18237979. S2CID 2765169. Archiviert von das Original (PDF) Am 2019-10-13.
- ^ Sullivan, Gary (8.–12. Dezember 2003). "Allgemeine Merkmale und Konstruktionsüberlegungen für die zeitliche Subband -Videocodierung". Itu-t. Videocodierungsexperten Gruppe. Abgerufen 13. September 2019.
- ^ Bovik, Alan C. (2009). Die wesentliche Anleitung zur Videoverarbeitung. Akademische Presse. p. 355. ISBN 9780080922508.
- ^ Le Gall, Didier; Tabatabai, Ali J. (1988). "Unterband-Codierung digitaler Bilder mit symmetrischen kurzen Kernelfiltern und arithmetischen Codierungstechniken". ICASSP-88., Internationale Konferenz über Akustik, Sprache und Signalverarbeitung: 761–764 Vol.2. doi:10.1109/ICASSP.1988.196696. S2CID 109186495.
- ^ Swartz, Charles S. (2005). Digitales Kino verstehen: Ein professionelles Handbuch. Taylor & Francis. p. 147. ISBN 9780240806174.
Externe Links
- Bildkompression- Vorlesung von MIT openCourseware
- Grundlagen für Bildcodierung
- Eine Studie zur Bildkomprimierung- Mit den Grundlagen des Vergleichs verschiedener Komprimierungsmethoden wie JPEG2000, JPEG und JPEG XR / HD Photo
- Datenkomprimierungsgrundlagen-Beinhaltet Vergleich von PNG-, JPEG- und JPEG-2000-Formaten
- FAQ: Wie hoch ist der Stand der Technik in der verlustfreien Bildkomprimierung? aus comp.compression
- Iprg- Eine offene Gruppe im Zusammenhang mit Forschungsressourcen zur Bildverarbeitung
- Werkzeug zur Bildkomprimierung
- Vor- und Nachteile des Bildkompressors