{"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\/it\/blog\/administrirovanie\/jpeg-algoritm-szhatiya","title":{"rendered":"JPEG. Algoritmo di compressione","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

E di nuovo, ciao! Ho trovato questo articolo scritto nel maggio 2019. Questo \u00e8 un seguito a una serie di articoli su WAVE e JPEG. Ecco il primo<\/a><\/noindex>. Questa pubblicazione includer\u00e0 informazioni sull'algoritmo di codifica delle immagini e sul formato stesso in generale.<\/p>\n

<\/p>\n

Un pizzico di storia<\/h3>\n

<\/p>\n

Un cucchiaio di articolo da Wikipedia:<\/p>\n

<\/p>\n

JPEG (Joint Photographic Experts Group) \u00e8 uno dei formati grafici raster pi\u00f9 popolari, utilizzato per memorizzare fotografie e immagini simili.<\/p><\/blockquote>\n

Questo standard \u00e8 stato sviluppato dal Gruppo Unito di Esperti in Fotografia nel 1991 per una compressione efficiente delle immagini.<\/p>\n

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

Quale percorso seguono le immagini dal loro stato grezzo a JPEG<\/h3>\n

<\/p>\n

Alcuni pensano che le immagini JPEG siano dati grezzi compressi con il metodo di Huffman, ma non \u00e8 cos\u00ec. Prima della compressione di controllo, i dati seguono un lungo percorso.<\/p>\n

<\/p>\n

Prima di tutto, il modello di colore viene cambiato da RGB a YCbCr. Per questo c'\u00e8 anche un algoritmo speciale - qui<\/a><\/noindex>. Non tocchiamo Y, poich\u00e9 \u00e8 responsabile della luminosit\u00e0, e la sua modifica sarebbe evidente.<\/p>\n

<\/p>\n

La prima cosa che si fa con l'immagine \u00e8 \u00absottigliezza\u00bb<\/strong> (sottocampionamento). \u00c8 semplice da capire: si considera un array di pixel 2x2, poi si prendono Cb e Cr - i valori medi di ciascuno dei componenti YCbCr di questi 4 pixel. E cos\u00ec, abbiamo risparmiato 6 byte<\/em>, invece di 4 Y, 4 Cb, 4 Cr abbiamo ottenuto 4 Y e gli stessi Cb e Cr per ciascuno di essi (4 + 4 + 4 = 12; 4 + 1 + 1 = 6; 12 \u2014 6 = 6). In un contesto anche di 2\u00d72, una compressione con perdita con un rapporto di compressione di 2:1 suona solido. Questo si applica a tutta l'immagine. E quindi abbiamo ridotto la dimensione della met\u00e0. E possiamo utilizzare questa tecnica grazie alla nostra percezione dei colori. Una persona noter\u00e0 facilmente la differenza di luminosit\u00e0, ma non di colore, se \u00e8 mediata in un piccolo blocco di pixel. Inoltre, la sottigliezza pu\u00f2 essere eseguita in linea, 4 pixel in orizzontale e verticale. La prima opzione viene utilizzata pi\u00f9 frequentemente. Se la qualit\u00e0 dell'immagine \u00e8 importante, la sottigliezza non viene eseguita affatto.
\nUn'illustrazione visiva del sottocampionamento (Habr non ha permesso di inserire il gif) - https:\/\/i.ibb.co\/Rg5Th9H\/150953010617579181.gif<\/a><\/noindex><\/p>\n

<\/p>\n

La parte principale della preparazione<\/h5>\n

\nDCT<\/p>\n

Ora la parte pi\u00f9 complessa e necessaria. L'intera immagine viene suddivisa in blocchi di 8\u00d78 (si utilizza un riempimento nel caso in cui la risoluzione non sia un multiplo del lato del blocco).<\/p>\n

<\/p>\n

Ora a ciascun blocco viene applicato DCT (Trasformata discreta del coseno)<\/strong>. In questa parte dell'immagine si rimuove tutto ci\u00f2 che \u00e8 superfluo. Utilizzando DCP, \u00e8 necessario capire se questo blocco (8\u00d78) descrive qualche parte monotona dell'immagine: il cielo, il muro; oppure se contiene una struttura complessa (capelli, simboli, ecc.). \u00c8 logico che 64 pixel simili per colore possano essere descritti con uno solo, poich\u00e9 la dimensione del blocco \u00e8 gi\u00e0 nota. Ecco a voi la compressione: 64 a 1.<\/p>\n

<\/p>\n

Il DCT trasforma il blocco in uno spettro, e dove le letture cambiano drasticamente, il coefficiente diventa positivo, e pi\u00f9 brusco \u00e8 il passaggio, maggiore sar\u00e0 l'uscita. Dove il coefficiente \u00e8 pi\u00f9 alto, nell'immagine ci sono transizioni nette di colore e luminosit\u00e0, dove \u00e8 pi\u00f9 basso \u2014 cambiamenti deboli (morbidi) dei valori dei componenti YCbCr nel blocco.<\/p>\n

\nQuantizzazione<\/p>\n

Qua si applicano gi\u00e0 le impostazioni di compressione. Ognuno dei coefficienti in ciascuna delle matrici 8\u00d78 viene diviso per un certo numero. Se non ridurrete ulteriormente la qualit\u00e0 dell'immagine dopo tutte le sue modifiche, il divisore deve essere uno. Se invece vi interessa di pi\u00f9 la memoria occupata da questa fotografia, il divisore sar\u00e0 superiore a 1 e il quoziente viene arrotondato. Cos\u00ec succede che, dopo l'arrotondamento, spesso si ottengono molti zeri.<\/p>\n

<\/p>\n

La quantizzazione viene effettuata per creare la possibilit\u00e0 di una compressione ancora maggiore. Ecco come appare nell'esempio della quantizzazione del grafico y = sin(x):<\/p>\n

<\/p>\n

\"JPEG.<\/p>\n

\nCompressione<\/p>\n

Iniziamo a scorrere la matrice a zig-zag:<\/p>\n

<\/p>\n

\"JPEG.<\/p>\n

<\/p>\n

Otteniamo un array unidimensionale con i numeri. Vediamo che contiene molti zeri, che possono essere rimossi. A tal fine, invece di una sequenza di molti zeri, scriviamo 1 zero e dopo di esso un numero che indica la loro quantit\u00e0 nella sequenza. In questo modo, \u00e8 possibile ridurre fino a 1\/3 delle dimensioni dell'intero array. Successivamente, questo array viene semplicemente compresso mediante il metodo di Huffman e inserito direttamente nel file.<\/p>\n

<\/p>\n

Dove viene utilizzato<\/h3>\n

<\/p>\n

Ovunque. Come il PNG, JPEG \u00e8 utilizzato nelle fotocamere, nei sistemi operativi (come loghi aziendali, icone di applicazioni, miniature) e in tutti i possibili ambiti in cui \u00e8 necessario memorizzare le immagini in modo efficiente.<\/p>\n

<\/p>\n

Conclusione<\/h3>\n

<\/p>\n

Attualmente, le conoscenze su JPEG sono preziose solo a scopi educativi, poich\u00e9 \u00e8 gi\u00e0 integrato ovunque e ottimizzato da grandi gruppi di persone, ma il granito della scienza \u00e8 comunque appetitoso.<\/p>\n

\nFonti<\/p>\n

Articolo su YCbCr su Wikipedia<\/a><\/noindex>
\nArticolo su JPEG su Wikipedia<\/a><\/noindex>
\nUn po' di DCT dal post di Pikabu<\/a><\/noindex>
\nArticolo su DCT su Wikipedia<\/a><\/noindex><\/p>\n

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

\u0418 \u0441\u043d\u043e\u0432\u0430 \u0437\u0434\u0440\u0430\u0432\u0441\u0442\u0432\u0443\u0439\u0442\u0435! \u042f \u043d\u0430\u0448\u0435\u043b \u044d\u0442\u0443 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044e, \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043d\u0443\u044e \u0435\u0449\u0435 \u043c\u0430\u0435 2019-\u043e\u0433\u043e \u0433\u043e\u0434\u0430. \u042d\u0442\u043e \u2014 \u043f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0435\u0440\u0438\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439 \u043e WAVE \u0438 JPEG, \u0412\u043e\u0442 \u043f\u0435\u0440\u0432\u0430\u044f. \u042d\u0442\u0430 \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0438\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u0435 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043e\u0431 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0435 \u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u043e \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 \u0432 \u0446\u0435\u043b\u043e\u043c. \u0429\u0435\u043f\u043e\u0442\u043a\u0443 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438 \u0421\u0442\u043e\u043b\u043e\u0432\u0443\u044e \u043b\u043e\u0436\u043a\u0443 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u0438\u0437 \u0412\u0438\u043a\u0438\u043f\u0435\u0434\u0438\u0438: JPEG (Joint Photographic Experts Group) \u2014 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0445 […]<\/p>\n","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[688],"tags":[],"class_list":["post-54788","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-administrirovanie"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\n","aioseo_head_json":{"title":"\ud83e\udd47JPEG. Algoritmo di compressione | ProHoster","description":"E ancora ciao! Ho trovato questo articolo, scritto nel maggio 2019. Questo \u00e8 il seguito di una serie di articoli su WAVE e JPEG. Ecco il primo.","canonical_url":"https:\/\/prohoster.info\/it\/blog\/administrirovanie\/jpeg-algoritm-szhatiya","robots":"max-image-preview:large","keywords":"","webmasterTools":{"miscellaneous":""},"schema":null,"og:locale":"it_IT","og:site_name":"ProHoster | \u041a\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0434\u0435\u0436\u043d\u044b\u0439 \u0445\u043e\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0430\u0439\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u0437\u0430\u0449\u0438\u0442\u043e\u0439 \u043e\u0442 DDoS, VPS VDS \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u044b","og:type":"article","og:title":"\ud83e\udd47JPEG. \u0410\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0441\u0436\u0430\u0442\u0438\u044f | ProHoster","og:description":"\u0418 \u0441\u043d\u043e\u0432\u0430 \u0437\u0434\u0440\u0430\u0432\u0441\u0442\u0432\u0443\u0439\u0442\u0435! \u042f \u043d\u0430\u0448\u0435\u043b \u044d\u0442\u0443 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044e, \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043d\u0443\u044e \u0435\u0449\u0435 \u043c\u0430\u0435 2019-\u043e\u0433\u043e \u0433\u043e\u0434\u0430. \u042d\u0442\u043e \u2014 \u043f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0435\u0440\u0438\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439 \u043e WAVE \u0438 JPEG, \u0412\u043e\u0442 \u043f\u0435\u0440\u0432\u0430\u044f.","og:url":"https:\/\/prohoster.info\/it\/blog\/administrirovanie\/jpeg-algoritm-szhatiya","og:image":"https:\/\/prohoster.info\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/logo-350.jpg","og:image:secure_url":"https:\/\/prohoster.info\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/logo-350.jpg","og:image:width":350,"og:image:height":350,"article:published_time":"2020-01-03T21:00:00+00:00","article:modified_time":"2020-02-18T11:02:50+00:00","article:publisher":"https:\/\/www.facebook.com\/prohoster","article:author":"https:\/\/www.facebook.com\/prohoster"},"aioseo_meta_data":{"post_id":"54788","title":null,"description":null,"keywords":null,"keyphrases":null,"primary_term":null,"canonical_url":null,"og_title":null,"og_description":null,"og_object_type":"default","og_image_type":"default","og_image_url":null,"og_image_width":null,"og_image_height":null,"og_image_custom_url":null,"og_image_custom_fields":null,"og_video":null,"og_custom_url":null,"og_article_section":null,"og_article_tags":null,"twitter_use_og":false,"twitter_card":"default","twitter_image_type":"default","twitter_image_url":null,"twitter_image_custom_url":null,"twitter_image_custom_fields":null,"twitter_title":null,"twitter_description":null,"schema":{"blockGraphs":[],"customGraphs":[],"default":{"data":{"Article":[],"Course":[],"Dataset":[],"FAQPage":[],"Movie":[],"Person":[],"Product":[],"ProductReview":[],"Car":[],"Recipe":[],"Service":[],"SoftwareApplication":[],"WebPage":[]},"graphName":"","isEnabled":true},"graphs":[]},"schema_type":null,"schema_type_options":null,"pillar_content":false,"robots_default":true,"robots_noindex":false,"robots_noarchive":false,"robots_nosnippet":false,"robots_nofollow":false,"robots_noimageindex":false,"robots_noodp":false,"robots_notranslate":false,"robots_max_snippet":null,"robots_max_videopreview":null,"robots_max_imagepreview":"large","priority":null,"frequency":null,"local_seo":null,"seo_analyzer_scan_date":"2026-01-24 12:45:19","breadcrumb_settings":null,"limit_modified_date":false,"reviewed_by":null,"ai":null,"created":"2021-02-28 10:01:54","updated":"2026-01-24 12:45:19","focus_keyword":null,"additional_keywords":null,"truseo_locale":null},"gt_translate_keys":[{"key":"link","format":"url"}],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/54788","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=54788"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/prohoster.info\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/54788\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=54788"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=54788"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=54788"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}