{"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. Komprimierungsalgorithmus.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Hallo nochmal! Ich habe diesen Artikel gefunden, der bereits im Mai 2019 geschrieben wurde. Dies ist eine Fortsetzung einer Artikelreihe \u00fcber WAVE und JPEG. erster<\/a><\/noindex>Diese Ver\u00f6ffentlichung wird Informationen \u00fcber den Bildcodierungsalgorithmus und das Format selbst enthalten.<\/p>\n

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Ein Hauch von 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\u00e4ngigsten Rastergrafikformate, das zur Speicherung von Fotobildern und \u00e4hnlichen Bildern verwendet wird.<\/p><\/blockquote>\n

Dieser Standard wurde 1991 von der Joint Photographic Experts Group f\u00fcr eine effektive Bildkompression entwickelt.<\/p>\n

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Welchen Weg Bilder von ihrer Rohform zum JPEG nehmen<\/h3>\n

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Manche glauben, JPEG-Bilder sind komprimierte Rohdaten, die mit Huffman kodiert sind, aber das ist nicht korrekt. Bevor die endg\u00fcltige Kompression erfolgt, 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 jede \u00c4nderung wird auff\u00e4llig sein.<\/p>\n

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Das Erste, was mit dem Bild gemacht wird, ist \u201eProzessreduzierung\u201c<\/strong> (subsampling). Es ist ganz einfach: Ein 2x2 Pixelsatz wird genommen, anschlie\u00dfend werden Cb und Cr \u2014 die Durchschnittswerte jeder der YCbCr-Komponenten dieser 4 Pixel \u2014 ermittelt. Und so, haben wir 6 Byte gespart<\/em>, anstelle von 4 Y, 4 Cb, 4 Cr erhielten wir 4 Y und identische Cb und Cr f\u00fcr jedes von ihnen (4 + 4 + 4 = 12; 4 + 1 + 1 = 6; 12 \u2014 6 = 6). Selbst bei 2×2 klingt eine verlustbehaftete Komprimierung mit einem Kompressionsverh\u00e4ltnis von 2:1 solide. Dies wird auf das gesamte Bild angewendet. So haben wir die Gr\u00f6\u00dfe um die H\u00e4lfte reduziert. Und diese Technik k\u00f6nnen wir aufgrund unserer Farbwahrnehmung nutzen. Ein Mensch wird leicht den Unterschied in der Helligkeit feststellen, aber nicht in der Farbe, wenn sie in einem kleinen Block von Pixeln gemittelt ist. Auch kann die Verarbeitung zeilenweise erfolgen, 4 Pixel horizontal und vertikal. Das erste Verfahren wird h\u00e4ufiger verwendet. Wenn die Bildqualit\u00e4t wichtig ist, wird die Prozessreduzierung \u00fcberhaupt nicht durchgef\u00fchrt.
\nEine anschauliche Illustration des Subsamplings (Habr erlaubte nicht, das GIF einzuf\u00fcgen) \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 notwendigste Teil. Das gesamte Bild wird in Bl\u00f6cke von 8×8 unterteilt (es wird Padding verwendet, wenn die Aufl\u00f6sung nicht ein Vielfaches der Blockseite ist).<\/p>\n

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Jetzt wird auf jeden Block angewendet DCT (Diskrete Kosinus-Transformation)<\/strong>. In diesem Teil werden alle \u00fcberfl\u00fcssigen Informationen aus dem Bild entfernt. Mithilfe der DCT muss man verstehen, ob dieser Block (8×8) einen monotonen Teil des Bildes beschreibt: Himmel, Wand; oder ob er eine komplexe Struktur enth\u00e4lt (Haare, Symbole usw.). Es ist logisch, dass 64 pixel\u00e4hnliche Farbpunkte mit nur 1 beschrieben werden k\u00f6nnen, da die Blockgr\u00f6\u00dfe bereits bekannt ist. Hier haben wir die Kompression: 64 zu 1.<\/p>\n

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DCT verwandelt den Block in ein Spektrum, und dort, wo die Messwerte scharf wechseln, wird der Koeffizient positiv, und je sch\u00e4rfer der \u00dcbergang, desto h\u00f6her wird der Ausgang. Dort, wo der Koeffizient h\u00f6her ist, sind im Bild deutliche \u00dcberg\u00e4nge in Farbe und Helligkeit dargestellt, w\u00e4hrend er dort, wo er niedriger ist, schwache (sanfte) Ver\u00e4nderungen der Komponenten YCbCr im Block zeigt.<\/p>\n

\nQuantisierung<\/p>\n

Hier kommen die Kompressionseinstellungen zum Tragen. Jeder der Koeffizienten in jeder der 8×8 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, dann wird der Teiler gr\u00f6\u00dfer als 1 sein und das Ergebnis wird gerundet. Nach der Rundung kommt es h\u00e4ufig vor, dass viele Nullen entstehen.<\/p>\n

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Quantisierung wird verwendet, um die M\u00f6glichkeit einer noch h\u00f6heren Kompression zu schaffen. So sieht es am Beispiel der Quantisierung der Kurve y = sin(x) aus:<\/p>\n

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\"JPEG.<\/p>\n

\nKompression<\/p>\n

Zuerst durchlaufen wir die Matrix im Zickzack:<\/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, die wir entfernen k\u00f6nnen. Statt einer Folge von vielen Nullen schreiben wir eine Null und danach die Anzahl der Nullen in der Folge. So kann die gesamte Array-Gr\u00f6\u00dfe auf bis zu 1\/3 reduziert werden. Danach komprimieren wir dieses Array mit dem Huffman-Verfahren und f\u00fcgen es in die Datei ein.<\/p>\n

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Wo wird verwendet<\/h3>\n

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\u00dcberall. Wie PNG wird JPEG in Kameras, Betriebssystemen (als Firmenlogos, App-Symbole, Thumbnails) und in allen m\u00f6glichen Bereichen verwendet, in denen Bilder effizient gespeichert werden m\u00fcssen.<\/p>\n

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Fazit<\/h3>\n

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Derzeit sind Kenntnisse \u00fcber JPEG nur zu Bildungszwecken von Wert, da es bereits \u00fcberall integriert und von gro\u00dfen Gruppen optimiert wurde, die Grundlagen der Wissenschaft bleiben jedoch interessant.<\/p>\n

\nQuellen<\/p>\n

Artikel \u00fcber YCbCr auf Wikipedia<\/a><\/noindex>
\nArtikel \u00fcber JPEG auf Wikipedia<\/a><\/noindex>
\nEin wenig \u00fcber DCP aus einem Post auf Pikabu<\/a><\/noindex>
\nArtikel \u00fcber DCP 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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