{"id":54788,"date":"2020-01-04T00:00:00","date_gmt":"2020-01-03T21:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/blog_prohoster\/jpeg-algoritm-szhatiya"},"modified":"2020-02-18T14:02:50","modified_gmt":"2020-02-18T11:02:50","slug":"jpeg-algoritm-szhatiya","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/administrirovanie\/jpeg-algoritm-szhatiya","title":{"rendered":"JPEG. Kompressionsalgorithmus","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Und wieder hallo! Ich habe diesen Artikel gefunden, der bereits im Mai 2019 geschrieben wurde. Dies ist die Fortsetzung einer Reihe von Artikeln \u00fcber WAVE und JPEG. erste<\/a><\/noindex>Diese Ver\u00f6ffentlichung wird Informationen \u00fcber den Bildcodierungsalgorithmus und das Format selbst enthalten.<\/p>\n

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Eine Prise Geschichte<\/h3>\n

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Ein Essl\u00f6ffel Wikipedia-Artikel:<\/p>\n

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JPEG (Joint Photographic Experts Group) ist eines der g\u00e4ngigen Rastergrafikformate, das zur Speicherung von Fotobildern und \u00e4hnlichen Bildern verwendet wird.<\/p><\/blockquote>\n

Dieser Standard wurde 1991 von der gemeinsamen Gruppe von Fotografieexperten entwickelt, um eine effiziente Bildkompression zu erm\u00f6glichen.<\/p>\n

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Welchen Weg nehmen Bilder vom Rohformat bis JPEG<\/h3>\n

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Einige glauben, dass JPEG-Bilder komprimierte Rohdaten mit Huffman-Codierung sind, aber das ist nicht der Fall. Vor der kompakten Speicherung durchlaufen die Daten einen langen Prozess.<\/p>\n

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Zuerst wird das Farbmodell von RGB auf YCbCr ge\u00e4ndert. Daf\u00fcr gibt es sogar einen speziellen Algorithmus \u2014 hier<\/a><\/noindex>. Y bleibt unver\u00e4ndert, da es f\u00fcr die Helligkeit verantwortlich ist, und seine Ver\u00e4nderung wird deutlich wahrgenommen.<\/p>\n

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Das Erste, was mit dem Bild gemacht wird, ist das \u201eD\u00fcnner werden\u201c<\/strong> (Subsampling). Es ist einfach zu verstehen: Ein 2x2-Pixelarray wird verwendet, dann werden die Cb- und Cr-Werte \u2014 die Mittelwerte jeder der YCbCr-Komponenten dieser 4 Pixel \u2014 genommen. So gewinnen wir 6 Byte<\/em>, statt 4 Y, 4 Cb, 4 Cr erhielten wir 4 Y und identische Werte f\u00fcr jedes davon Cb und Cr (4 + 4 + 4 = 12; 4 + 1 + 1 = 6; 12 \u2014 6 = 6). Im Rahmen einer 2\u00d72 Kompression mit einem Verdichtungsverh\u00e4ltnis von 2:1 klingt das solide. Dies wird auf das gesamte Bild angewendet. So haben wir die Gr\u00f6\u00dfe um die H\u00e4lfte reduziert. Diese Technik k\u00f6nnen wir aufgrund unserer Farbempfindung verwenden. Eine Person wird den Unterschied in der Helligkeit leicht bemerken, jedoch nicht in der Farbe, wenn sie in einem kleinen Block von Pixeln gemittelt ist. Auch das D\u00fcnnerwerden kann in einer Linie erfolgen, 4 Pixel horizontal und vertikal. Die erste Variante wird h\u00e4ufiger verwendet. Ist die Bildqualit\u00e4t wichtig, wird das D\u00fcnnerwerden \u00fcberhaupt nicht durchgef\u00fchrt.
\nEine anschauliche Darstellung von Subsampling (Habr erlaubte kein Einf\u00fcgen des GIFs) \u2014 https:\/\/i.ibb.co\/Rg5Th9H\/150953010617579181.gif<\/a><\/noindex><\/p>\n

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Der Hauptteil der Vorbereitung<\/h5>\n

\nDCT<\/p>\n

Jetzt kommt der schwierigste und notwendige Teil. Das gesamte Bild wird in Bl\u00f6cke von 8\u00d78 aufgeteilt (es wird eine Auff\u00fcllung verwendet, wenn die Aufl\u00f6sung nicht ein Vielfaches der Blockseite ist).<\/p>\n

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Jetzt wird auf jeden Block angewandt DCT (diskrete Kosinustransformation)<\/strong>. In diesem Teil wird alles \u00dcberfl\u00fcssige aus dem Bild entfernt. Bei der DCT muss man verstehen, beschreibt dieser Block (8\u00d78) einen monotonen Teil des Bildes: Himmel, Wand; oder enth\u00e4lt er eine komplexe Struktur (Haare, Symbole usw.). Es ist logisch, dass 64 \u00e4hnlich gef\u00e4rbte Pixel nur mit 1 beschrieben werden k\u00f6nnen, da die Blockgr\u00f6\u00dfe bereits bekannt ist. Hier haben Sie Ihre Kompression: 64 zu 1.<\/p>\n

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Die DCT verwandelt den Block in ein Spektrum, und dort, wo die Werte abrupt wechseln, wird der Koeffizient positiv, und je sch\u00e4rfer der \u00dcbergang, desto h\u00f6her ist das Ergebnis. Dort, wo der Koeffizient h\u00f6her ist, sind auf dem Bild deutliche \u00dcberg\u00e4nge in Farbe und Helligkeit dargestellt, wo er niedriger ist, sind schwache (sanfte) \u00c4nderungen der YCbCr-Komponenten im Block.<\/p>\n

\nQuantisierung<\/p>\n

Hier kommen die Kompressionseinstellungen ins Spiel. Jeder der Koeffizienten in jeder der 8\u00d78 Matrizen wird durch eine bestimmte Zahl geteilt. Wenn Sie die Bildqualit\u00e4t nach all diesen Modifikationen nicht weiter reduzieren m\u00f6chten, sollte der Teiler eins sein. Wenn Ihnen der Speicherplatz, den dieses Foto einnimmt, wichtiger ist, wird der Teiler gr\u00f6\u00dfer als 1 sein, und der Quotient wird gerundet. So kommt es, dass nach der Rundung h\u00e4ufig viele Nullen entstehen.<\/p>\n

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Die Quantisierung erfolgt, um die M\u00f6glichkeit einer weiteren Kompression zu schaffen. So sieht das am Beispiel der Quantisierung der Funktion y = sin(x) aus:<\/p>\n

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\"JPEG.<\/p>\n

\nKompression<\/p>\n

Zuerst gehen wir zigzagartig durch die Matrix:<\/p>\n

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\"JPEG.<\/p>\n

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Wir erhalten ein eindimensionales Array mit Zahlen. Wir sehen, dass es viele Nullen darin gibt, diese k\u00f6nnen entfernt werden. Daf\u00fcr schreiben wir anstelle einer Folge von vielen Nullen 1 Null und danach die Zahl, die die Menge in der Folge angibt. So kann die gesamte Arraygr\u00f6\u00dfe auf 1\/3 reduziert werden. Und anschlie\u00dfend wird dieses Array einfach mit der Huffman-Methode komprimiert und bereits in die Datei eingef\u00fcgt.<\/p>\n

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Verwendung<\/h3>\n

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\u00dcberall. Wie PNG wird JPEG in Kameras, Betriebssystemen (als Unternehmenslogos, Anwendungssymbole, Thumbnails) und in allen m\u00f6glichen Bereichen verwendet, wo Bilder effizient gespeichert werden m\u00fcssen.<\/p>\n

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Ausgabe<\/h3>\n

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Aktuell sind Kenntnisse \u00fcber JPEG nur zu Bildungszwecken wertvoll, denn es ist bereits \u00fcberall integriert und von gro\u00dfen Gruppen von Menschen optimiert worden, aber das Wissen bleibt dennoch ansprechend.<\/p>\n

\nQuellen<\/p>\n

Artikel \u00fcber YCbCr auf Wikipedia<\/a><\/noindex>
\nArtikel \u00fcber JPEG auf Wikipedia<\/a><\/noindex>
\nEin wenig \u00fcber die DCT aus dem Post auf Pikabu<\/a><\/noindex>
\nArtikel \u00fcber DCT auf Wikipedia<\/a><\/noindex><\/p>\n

Quelle: habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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