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Compresión de la imagen

Compresión de la imagen es el uso de Compresión de datos en imágenes digitales. En efecto, el objetivo es reducir la redundancia de los datos de la imagen para poder almacenar o transmita datos en una forma eficiente.

La compresión de la imagen puede ser lossy o lossless. La compresión de Lossless se prefiere a veces para las imágenes artificiales tales como dibujos, iconos o tebeos técnicos. Esto es porque los métodos de la compresión del lossy, especialmente cuando está utilizada en el punto bajo índices binarios, introduzca artefactos de la compresión. Los métodos de la compresión de Lossless se pueden también preferir para el contenido de alto valor, tal como exploraciones médicas de las imágenes o de la imagen hechas para los propósitos archival. Los métodos del lossy son especialmente convenientes para las imágenes naturales tales como fotos en usos donde está aceptable la pérdida (a veces imperceptible) de menor importancia de fidelidad alcanzar una reducción substancial en índice binario.

Los métodos para la compresión lossless de la imagen son:

• codificación de la Funcionar-longitud - utilizado como método del defecto adentro PCX y como uno de posible adentro BMP, TGA, Tiff
• Codificación de la entropía
• Algoritmos adaptantes del diccionario por ejemplo LZW - utilizado adentro GIF y Tiff
• Deflación - utilizado adentro Png, MNG y Tiff

Métodos para la compresión del lossy:

• Reducción espacio de color a los colores mas comunes de la imagen. Los colores seleccionados se especifican en la gama de colores del color en el jefe de la imagen comprimida. Cada pixel apenas se refiere al índice de un color a la gama de colores del color. Este método se puede combinar con el estremecerse para evitar posterization.
• Submuestreo del Chroma. Esto se aprovecha del hecho de que el ojo percibe brillo más agudamente que color, cayendo mitad o más de la información del chrominance en la imagen.
• Transforme la codificación. Éste es el método más de uso general. A Fourier-relacionado transforme por ejemplo DCT o la cabrilla transforma se aplican, seguido cerca quantization y codificación de la entropía.
• Compresión de Fractal.

La mejor calidad de la imagen en dado de velocidad de transmición de bites (o tarifa de la compresión) es la meta principal de la compresión de la imagen. Sin embargo, hay otras características importantes de los esquemas de la compresión de la imagen:

Scalability refiere generalmente a una reducción de la calidad alcanzada por la manipulación del bitstream o del archivo (sin la descompresión y la recompresión). Otros nombres para el scalability son codificación progresiva o bitstreams encajados. A pesar de su naturaleza contraria, el scalability se puede también encontrar en codecs lossless, en forma de pixel grueso-a-fino explora generalmente. Scalability es especialmente útil para ver imágenes de antemano mientras que las descarga (e.g. en un web browser) o para proporcionar calidad variable tenga acceso a e.g. bases de datos. Hay varios tipos de scalability:

• Progresista de la calidad o progresista de la capa: El bitstream sucesivamente refina la imagen reconstruida.
• Progresista de la resolución: Primero codifique una resolución más baja de la imagen; entonces codifique la diferencia a resoluciones más altas.
• Progresista componente: Primero codifique el gris; entonces color.

Región de la codificación del interés. Ciertas partes de la imagen se codifican con más de alta calidad que otros. Esto se puede combinar con scalability (codifique estas piezas primero, otras más adelante).

Información del Meta. Los datos comprimidos pueden contener la información sobre la imagen que se puede utilizar para categorizar, para buscar o para hojear imágenes. Tal información puede incluir la estadística del color y de la textura, pequeña inspección previo imágenes e información del autor/del copyright.

Energía de proceso. Los algoritmos de la compresión requieren diversas cantidades de energía de proceso para codificar y descifrar. Algunos altos algoritmos de la compresión requieren energía de proceso del colmo.

La calidad de un método de la compresión es medida a menudo por Cociente signal-to-noise máximo. Mide la cantidad de ruido introducida con una compresión del lossy de la imagen. Sin embargo, el juicio subjetivo del espectador también se mira como un importante, quizás el más importante, medida.

Vea también

• Formatos del archivo de gráficos
• Proceso de la señal numérica
• Proceso de imagen
• Gráficos de computadora
• Lenna
• Imagen estándar de la prueba
• Calidad de la imagen
  • PSNR
  • SSIM

Acoplamientos externos

• Conferencia linear de la álgebra del MIT en la compresión de la imagen en el vídeo de Google, de MIT OpenCourseWare
• Fundamentales de la codificación de la imagen
• Un estudio sobre la compresión de la imagen (Los fundamentos de la compresión de la imagen y comparar diversos métodos de la compresión tienen gusto de la foto de JPEG2000, del JPEG y del JPEG XR/de HD)
• Fundamentos de la compresión de datos (incluye la comparación de los formatos png, JPEG y JPEG-2000)
• FAQ: ¿Cuál es el estado plus ultra en la compresión lossless de la imagen? de presión de comp.com