6.2. Методы сжатия с регулируемой потерей информации.

Описанные выше алгоритмы являются обратимыми: любой массив входных данных при распаковке восстанавливается абсолютно точно. Поэтому обратимые алгоритмы можно применять для сжатия информации любого рода. Но, как оказалось, для аудио- и видеоинформации абсолютно точное восстановление вовсе необязательно. Проведенные в конце XX века исследования психофизиологических характеристик зрения и слуха обнаружили ряд особенностей человеческого восприятия, использование которых позволяет существенно увеличивать степень сжатия звуковой, графической и видеоинформации.

Например, было установлено, что глаз человека наиболее чувствителен к зеленому цвету, чувствительность к красному ниже примерно в 4 раза, а к синему — почти в 10 раз! А это означает, что на хранение информации о красной и синей составляющих цвета можно было бы отводить меньше бит. Но в большинстве форматов графических файлов это не так — цветовые компоненты кодируются одинаковым количеством бит. Этот пример показывает, что традиционные способы представления видеоинформации обладают очень большой степенью избыточности, при условии, что речь идет о воспроизведе­нии видеоинформации для человека.

Для разработки и стандартизации эффективных методов сжатия аудио- и видеоинформации на рубеже 1980-1990-х годов были созданы Группа экспертов по фотографическим изображениям (Joint Photographic Experts Group, сокр. JPEG) и Группа экспертов по видеоизображениям (Motion Picture Experts Group, сокр. MPEG).

К середине 1990-х годов были разработаны специальные высокоэффективные методы сжатия аудио- и видеоинформации, учитывающие особенности человеческого слуха и зрения. Характерной чертой этих методов является возможность регулируемого удаления маловажной (для человеческого восприятия) информации. Поэтому такие алгоритмы сжатия обобщенно называют алгоритмами с регулируемой потерей информации. За счет удаления части информации удается добиться очень большой степени сжатия данных при субъективно незначительной потере качества аудио- и видеоданных. Алгоритмы с регулируемой потерей информации неуниверсальны, они не могут использоваться для сжатия любых данных, поскольку полное восстановление исходной информации невозможно.

Наиболее известными методами сжатия с регулируемой потерей информации являются:

• JPEG — метод сжатия графических данных;

• MPEG — группа методов сжатия видеоданных;

• МРЗ — метод сжатия звуковых данных.

Эти методы непросты в реализации, в них используется достаточно сложный математический аппарат, выходящий за рамки данного курса, поэтому далее будет приведено лишь обзорное описание методов.

Алгоритм jpeg

Алгоритм JPEG используется для сжатия статических изображений. Помимо сжимаемого изображения, алгоритму передается также желаемый коэффициент сжатия - этот параметр регулирует долю информации, которая будет удалена при сжатии.

Собственно сжатие JPEG осуществляется в несколько этапов: сперва цвета пикселей переводятся из RGB-представления в YUV-представление (в соответствующей ему цветовой модели YCbCr цвет представляется компонентами «яркость» Y, «цветоразность зеленый-красный» Сr и «цветоразность зеленый-синий» Сb). Затем в каждой второй строке и каждом втором столбце матрицы пикселей информация о цветовых компонентах Сb и Сr просто удаляется (!), что мгновенно уменьшает объем данных вдвое. Оставшиеся данные подвергаются специальной процедуре «сглаживания», при которой объем данных не изменяется, но потенциальная степень их сжимаемости резко увеличивается. На этом этапе учитывается желаемый коэффициент сжатия. Затем данные сжимаются алгоритмом Хаффмана.

Алгоритм JPEG способен упаковывать графические изображения в несколько десятков раз, при этом потери качества становятся заметными только при очень высоких коэффициентах сжатия.