{"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\/es\/blog\/administrirovanie\/jpeg-algoritm-szhatiya","title":{"rendered":"JPEG. Algoritmo de compresi\u00f3n","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

\u00a1Hola de nuevo! Encontr\u00e9 este art\u00edculo escrito en mayo de 2019. Esta es la continuaci\u00f3n de una serie de art\u00edculos sobre WAVE y JPEG, aqu\u00ed. la primera<\/a><\/noindex>Esta publicaci\u00f3n incluir\u00e1 informaci\u00f3n sobre el algoritmo de codificaci\u00f3n de im\u00e1genes y sobre el formato en s\u00ed.<\/p>\n

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Un poco de historia<\/h3>\n

<\/p>\n

Una cucharada de art\u00edculo de Wikipedia:<\/p>\n

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JPEG (Grupo Conjunto de Expertos en Fotograf\u00eda) es uno de los formatos gr\u00e1ficos rasterizados m\u00e1s populares, utilizado para almacenar fotograf\u00edas e im\u00e1genes similares.<\/p><\/blockquote>\n

Este est\u00e1ndar fue desarrollado por un grupo conjunto de expertos en fotograf\u00eda en 1991 para la compresi\u00f3n eficiente de im\u00e1genes.<\/p>\n

<\/a><\/noindex><\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 camino recorren las im\u00e1genes desde su estado raw hasta JPEG?<\/h3>\n

<\/p>\n

Algunos creen que las im\u00e1genes JPEG son datos crudos comprimidos mediante Huffman, pero eso no es cierto. Antes de la compresi\u00f3n final, los datos pasan por un largo proceso.<\/p>\n

<\/p>\n

Primero, se cambia el modelo de color de RGB a YCbCr. Para esto, incluso hay un algoritmo especial\u2014 aqu\u00ed<\/a><\/noindex>. No se toca Y, ya que es responsable del brillo, y su modificaci\u00f3n ser\u00eda notable.<\/p>\n

<\/p>\n

Lo primero que se hace con la imagen es \u00abmuestreo\u00bb<\/strong> (subsampling). Es f\u00e1cil de entender: se toma un bloque de 2x2 p\u00edxeles, luego se obtienen Cb y Cr: los valores promedio de cada uno de los componentes YCbCr de estos 4 p\u00edxeles. Y as\u00ed, hemos ahorrado 6 bytes<\/em>, en lugar de 4 Y, 4 Cb, 4 Cr obtuvimos 4 Y y los mismos Cb y Cr para cada uno de ellos (4 + 4 + 4 = 12; 4 + 1 + 1 = 6; 12 \u2014 6 = 6). A gran escala, incluso una compresi\u00f3n 2:2 con una tasa de compresi\u00f3n de 2:1 suena s\u00f3lida. Esto se aplica a toda la imagen. As\u00ed que \u2014 hemos reducido a la mitad el tama\u00f1o. Y este enfoque lo podemos utilizar gracias a nuestra percepci\u00f3n del color. Una persona notar\u00e1 f\u00e1cilmente la diferencia en el brillo, pero no en el color, si est\u00e1 promediado en un peque\u00f1o bloque de p\u00edxeles. Adem\u00e1s, el muestreo tambi\u00e9n puede realizarse en l\u00ednea, 4 p\u00edxeles en horizontal y vertical. La primera opci\u00f3n se utiliza con m\u00e1s frecuencia. Si la calidad de la imagen es importante, entonces el muestreo no se realiza en absoluto.
\nUna ilustraci\u00f3n visual del submuestreo (Habr no permiti\u00f3 insertar el gif) \u2014 https:\/\/i.ibb.co\/Rg5Th9H\/150953010617579181.gif<\/a><\/noindex><\/p>\n

<\/p>\n

La parte principal de la preparaci\u00f3n<\/h5>\n

\nDCT<\/p>\n

Ahora la parte m\u00e1s complicada y necesaria. Toda la imagen se divide en bloques de 8\u00d78 (se utiliza relleno en caso de que la resoluci\u00f3n no sea m\u00faltiplo del lado del bloque).<\/p>\n

<\/p>\n

Ahora se aplica a cada bloque DCT (Transformada Discreta de Coseno)<\/strong>. En esta parte se extrae todo lo innecesario de la imagen. Usando DCT se debe entender si este bloque (8\u00d78) describe alguna parte mon\u00f3tona de la imagen: cielo, paredes; o si contiene una estructura compleja (pelo, s\u00edmbolos, etc.). L\u00f3gica indica que 64 p\u00edxeles de color similar se pueden describir con solo 1, ya que el tama\u00f1o del bloque ya es conocido. Ah\u00ed tienes la compresi\u00f3n: 64 a 1.<\/p>\n

<\/p>\n

La DCT convierte el bloque en un espectro, y donde las lecturas cambian dr\u00e1sticamente, el coeficiente se vuelve positivo, y cuanto m\u00e1s brusco sea el cambio, mayor ser\u00e1 la salida. Donde el coeficiente es m\u00e1s alto, la imagen presenta transiciones n\u00edtidas en color y brillo, donde es m\u00e1s bajo, cambios d\u00e9biles (suaves) en los valores de los componentes YCbCr en el bloque.<\/p>\n

\nCuantizaci\u00f3n<\/p>\n

Aqu\u00ed ya se aplican configuraciones de compresi\u00f3n. Cada uno de los coeficientes en cada una de las matrices de 8\u00d78 se divide por un n\u00famero espec\u00edfico. Si no va a reducir m\u00e1s la calidad de la imagen tras todas sus modificaciones, entonces el divisor debe ser uno. Si le importa m\u00e1s la memoria que ocupa esta fotograf\u00eda, el divisor ser\u00e1 mayor que 1, y el cociente se redondea. As\u00ed que resulta que despu\u00e9s del redondeo a menudo hay muchos ceros.<\/p>\n

<\/p>\n

La cuantizaci\u00f3n se realiza para crear la posibilidad de una mayor compresi\u00f3n. As\u00ed es como se ve en el ejemplo de cuantizaci\u00f3n del gr\u00e1fico y = sin(x):<\/p>\n

<\/p>\n

\"JPEG.<\/p>\n

\nCompresi\u00f3n<\/p>\n

Primero se recorre la matriz en zig-zag:<\/p>\n

<\/p>\n

\"JPEG.<\/p>\n

<\/p>\n

Obtenemos un array unidimensional con n\u00fameros. Vemos que hay muchos ceros, que se pueden eliminar. Para ello, en lugar de una secuencia de muchos ceros, escribimos un cero y despu\u00e9s un n\u00famero que indique cu\u00e1ntos hay en la secuencia. De esta forma, se puede reducir a 1\/3 el tama\u00f1o total del array. Luego, simplemente se comprime este array utilizando el m\u00e9todo de Huffman y se escribe en el archivo.<\/p>\n

<\/p>\n

D\u00f3nde se utiliza<\/h3>\n

<\/p>\n

En todas partes. Al igual que PNG, JPEG se utiliza en c\u00e1maras, sistemas operativos (como logotipos de empresas, \u00edconos de aplicaciones, miniaturas) y en todas las \u00e1reas posibles donde se necesita almacenar im\u00e1genes de manera eficiente.<\/p>\n

<\/p>\n

Salida<\/h3>\n

<\/p>\n

Actualmente, el conocimiento sobre JPEG es valioso solo con fines educativos, pues ya est\u00e1 integrado en todas partes y optimizado por grandes grupos de personas, pero el granito del conocimiento sigue siendo atractivo.<\/p>\n

\nFuentes<\/p>\n

Art\u00edculo sobre YCbCr en Wikipedia<\/a><\/noindex>
\nArt\u00edculo sobre JPEG en Wikipedia<\/a><\/noindex>
\nUn poco sobre DCT de un post en Pikabu<\/a><\/noindex>
\nArt\u00edculo sobre DCT en Wikipedia<\/a><\/noindex><\/p>\n

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

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