6. Сглаживание в процессе восстановления изображения. Из-за потери инфор­мации на границах между блоками (8 X 8 пикселов) могут возникать разры­вы. Поэтому необходимо сглаживание.

Новый стандарт jpeg 2000

В разработке данного стандарта приняли участие Международная организа­ция по стандартизации, Международный союз телекоммуникаций (International Telecommunications Union), компании Agfa, Canon, Fujifilm, Hewlett-Packard, Kodak, Lura Tech, Motorola, Ricoh, Sony и др. Он позволяет сжимать изображения в 200 раз без заметной для невооруженного глаза потери качества. Основным отличием JPEG 2000 от предыдущей версии этого формата является использование алгоритма волнового преобразования (изображение описывается с помощью математических выражений как непрерывный ноток) вместо преобразования Фурье, что и предотвращает появление характерных блоков. JPEG 2000 также умеет без ущерба модифицировать (масштабировать, редактировать) рисунок, сохраненный в этом формате. Алгоритм волнового преобразования позволяет просматривать и распечатывать одно и то же изображение при различных (заданных пользователем) значениях разрешения и с требуемой степенью детализации. Благодаря этой особенности JPEG 2000 быстро найдет свое место в Сети, поскольку обеспечит возможность загружать картинку с разными значениями разрешения в зависимости от пропускной способности конкретного канала связи. Немаловажен и тот факт, что пользователи Интернета смогут получать изображения высокого качества. Еще одно значимое преимущество JPEG 2000 – возможность управлять 256 цве­товыми каналами, а в результате получать качественные цветные изображения. Специалисты обещают, что в общем случае новый формат будет как минимум на 30 % эффективнее, чем JPEG. И еще один плюс — новый стандарт является открытым.

Главным недостатком компрессии с частичной потерей качества является то, что эти потери, выражающиеся в искажении цветового тона или появлении харак­терной кубической структуры в контрастных участках изображения, возникают каждый раз при сохранении изображения и накладываются друг на друга при мно­гократном сохранении файла в этом формате. Поэтому рекомендуется использо­вать форматы с частичной потерей качества только для хранения окончательных результатов работы, а не для промежуточных рабочих файлов.

Фрактальное сжатие изображений

Революция в обработке изображений реального мира произошла с выходом в 1977 году книги Б. Мандельброта «Фрактальная геометрия природы». Фрак­тал - это структура, обладающая схожими формами разных размеров. Такие структуры могут имитироваться с помощью рекурсивных функций. Фракталы не зависят от разрешения устройства. Это масштабированные картинки, которые можно описать небольшим конечным набором инструкций с помощью компью­терной программы.

Процесс сжатия изображения состоит из следующих этапов.

1. Разделение изображения на неперекрывающиеся области (домены). Набор доменов должен перекрывать все изображение полностью.

2. Задание набора ранговых областей изображения. Ранговые области могут пере­крываться. Они не должны обязательно закрывать всю поверхность картинки.

3. Фрактальное преобразование. Для каждого домена подбирается такая ран­говая область, которая после аффинного преобразования наиболее точно аппроксимирует домен. Подобное преобразование не только сжимает и дефор­мирует изображение ранговой области, но и изменяет яркость и контраст.

4. Сжатие и сохранение параметров аффинного преобразования. Файл со сжа­тым изображением содержит две части: заголовок, включающий в себя ин­формацию о расположении доменов и ранговых областей, и эффективно упа­кованную таблицу аффинных коэффициентов для каждого домена.

Этапы восстановления изображения такие.

1. Создание двух изображений одинакового размера, А и Б. Их размер может быть не равен размеру исходного изображения. Начальный рисунок областей А и Б не имеет значения. Это могут быть случайные данные, белое или черное.

2. Преобразование данных из области А в область Б. Для этого сначала изобра­жение Б делится на домены так же, как и на первой стадии процесса сжатия (расположение доменов описано в заголовке файла). Теперь для каждого домена области Б проводится соответствующее аффинное преобразование ранговых областей изображения А, описанное коэффициентами из сжатого файла, и результат помещается в область Б. На этой стадии создается совершенно новое изображение.

3. Преобразование данных из области Б в область А. Этот шаг идентичен преды­дущему, только изображения Б и А поменялись местами, то есть теперь раз­деляется на блоки область А и на эти блоки отображаются ранговые области изображения Б.

4. Многократно повторяются второй и третий шаги процедуры восстановления данных до тех пор, пока изображения А и Б не станут неразличимыми.

Обманчиво простой процесс попеременного отображения двух изображений друг на друга приводит к созданию репродукции исходной картинки. Точность соответствия зависит от точности аффинного преобразования, коэффициенты ко­торого вычисляются в процессе сжатия.

Алгоритмы сжатия и восстановления информации используют целочисленную арифметику и специальные методы уменьшения накапливающихся ошибок ок­ругления. В отличие от распространенных в настоящее время методов сжатия/восстановления графических изображений, фрактальное преобразование асим­метрично: процесс восстановления нельзя провести путем простой инверсии про­цедуры сжатия. Сжатие требует гораздо большего количества вычислений, чем восстановление.

В процессе фрактального преобразования получается набор цифр, который в очень сжатой форме описывает изображение. Достигаемый при этом большой коэффициент сжатия позволяет хранить и передавать высококачественные изображения. При высоком разрешении исходного изображения фрактальное отображение гораздо более эффективно с точки зрения снижения объема сжатой информации.