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

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Un pizzico di storia<\/h3>\n

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

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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 congiunto di esperti fotografi gi\u00e0 nel 1991 per comprimere le immagini in modo efficace.<\/p>\n

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Quale percorso seguono le immagini dalla loro forma grezza a JPEG<\/h3>\n

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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

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Inizialmente, il modello di colore viene cambiato da RGB a YCbCr. A questo proposito, c'\u00e8 anche un algoritmo speciale \u2014 qui<\/a><\/noindex>. Non tocchiamo Y, poich\u00e9 \u00e8 responsabile della luminosit\u00e0 e la sua modifica sarebbe evidente.<\/p>\n

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La prima cosa che si fa con l'immagine \u00e8 \u00absparseness\u00bb<\/span><\/strong> (subcampionamento). \u00c8 semplice da capire: si prende una matrice di pixel 2x2, quindi si prendono Cb e Cr \u2014 i valori medi di ciascuno dei componenti YCbCr di questi 4 pixel. E cos\u00ec, abbiamo guadagnato 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 compressione 2\u00d72 con un fattore di compressione 2:1 sembra solido. Questo si applica all'immagine intera. E cos\u00ec \u2014 abbiamo ridotto la dimensione a met\u00e0. E questo approccio possiamo utilizzarlo grazie alla nostra percezione del colore. Una persona noter\u00e0 facilmente la differenza di luminosit\u00e0, ma non di colore, se \u00e8 mediato in un piccolo blocco di pixel. Inoltre, lo sparseness pu\u00f2 essere eseguito in linea, 4 pixel in orizzontale e verticale. La prima opzione viene utilizzata pi\u00f9 frequentemente. Se la qualit\u00e0 dell'immagine \u00e8 importante, lo sparseness non viene eseguito affatto.
\nUn'illustrazione chiara del campionamento (Habr non ha permesso di inserire il GIF) \u2014 https:\/\/i.ibb.co\/Rg5Th9H\/150953010617579181.gif<\/a><\/noindex><\/p>\n

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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 8\u00d78 (si utilizza il riempimento nel caso in cui la risoluzione non sia un multiplo del lato del blocco).<\/p>\n

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Ora a ciascun blocco viene applicato DCT (Trasformata Discreta del Coseno)<\/strong>. In questa parte dell'immagine vengono rimossi tutti gli elementi superflui. Utilizzando la DCT bisogna capire se questo blocco (8\u00d78) descrive una parte monotona dell'immagine: cielo, parete; oppure contiene una struttura complessa (capelli, simboli, ecc.). \u00c8 logico che 64 pixel simili per colore possono essere descritti da 1 solo, poich\u00e9 la dimensione del blocco \u00e8 gi\u00e0 nota. Ecco la compressione: 64 a 1.<\/p>\n

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La DCT trasforma il blocco in uno spettro, e dove le letture cambiano drasticamente, il coefficiente diventa positivo; pi\u00f9 brusco \u00e8 il cambiamento, pi\u00f9 alto sar\u00e0 il valore d\u2019uscita. Dove il coefficiente \u00e8 pi\u00f9 alto, ci sono transizioni nette nel colore e nella luminosit\u00e0; dove \u00e8 pi\u00f9 basso, ci sono cambiamenti deboli (morbidi) nei valori dei componenti YCbCr nel blocco.<\/p>\n

\nQuantizzazione<\/p>\n

Qui vengono gi\u00e0 applicate le impostazioni di compressione. Ognuno dei coefficienti in ciascuna delle matrici 8\u00d78 viene diviso per un certo numero. Se dopo tutte le modifiche non si desidera pi\u00f9 ridurre la qualit\u00e0 dell'immagine, il divisore deve essere uno. Se \u00e8 pi\u00f9 importante la memoria occupata da questa fotografia, il divisore sar\u00e0 maggiore di 1 e il quoziente viene arrotondato. Cos\u00ec risulta che dopo l'arrotondamento spesso si ottiene molti zeri.<\/p>\n

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La quantizzazione viene eseguita per creare opportunit\u00e0 di compressione ancora maggiori. Ecco come appare con la quantizzazione del grafico y = sin(x):<\/p>\n

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\"JPEG.<\/p>\n

\nCompressione<\/p>\n

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

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\"JPEG.<\/p>\n

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Otteniamo un array unidimensionale di numeri. Vediamo che contiene molti zeri, che possono essere rimossi. A questo scopo, invece di una sequenza di molti zeri, scriviamo un solo zero seguito da un numero che rappresenta la loro quantit\u00e0 nella sequenza. In questo modo si pu\u00f2 ridurre fino a 1\/3 della dimensione dell'intero array. Poi, questo array viene compresso usando il metodo di Huffman e inserito nel file stesso.<\/p>\n

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Dove viene utilizzato<\/h3>\n

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Ovunque. Come 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 immagini in modo efficace.<\/p>\n

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Risultato<\/h3>\n

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Attualmente, le conoscenze su JPEG sono utili solo a fini educativi, poich\u00e9 \u00e8 gi\u00e0 integrato ovunque e ottimizzato da grandi gruppi di persone, ma la roccia della scienza resta comunque succulenta.<\/p>\n

\nFonti<\/p>\n

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

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

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