{"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\/pt\/blog\/administrirovanie\/jpeg-algoritm-szhatiya","title":{"rendered":"JPEG. Algoritmo de compress\u00e3o","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Ol\u00e1 novamente! Encontrei este artigo, escrito em maio de 2019. Este \u00e9 um continua\u00e7\u00e3o da s\u00e9rie de artigos sobre WAVE e JPEG, Aqui primeiro<\/a><\/noindex>. Esta publica\u00e7\u00e3o incluir\u00e1 informa\u00e7\u00f5es sobre o algoritmo de codifica\u00e7\u00e3o de imagens e sobre o formato em si.<\/p>\n

<\/p>\n

Uma pitada de hist\u00f3ria<\/h3>\n

<\/p>\n

Uma colherada de artigo da Wikip\u00e9dia:<\/p>\n

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JPEG (Joint Photographic Experts Group) \u00e9 um dos formatos gr\u00e1ficos rasterizados mais populares, utilizado para armazenar fotos e imagens semelhantes.<\/p><\/blockquote>\n

Esse padr\u00e3o foi desenvolvido pelo Grupo Conjunto de Especialistas em Fotografia ainda em 1991, para compress\u00e3o eficiente de imagens.<\/p>\n

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

Qual \u00e9 o caminho que as imagens percorrem desde a forma bruta at\u00e9 o JPEG<\/h3>\n

<\/p>\n

Alguns acreditam que as imagens JPEG s\u00e3o dados brutos comprimidos pelo m\u00e9todo Huffman, mas n\u00e3o \u00e9 bem assim. Antes da compress\u00e3o, os dados passam por um longo caminho.<\/p>\n

<\/p>\n

Primeiro, o modelo de cores \u00e9 alterado de RGB para YCbCr. Para isso, existe at\u00e9 mesmo um algoritmo especial \u2014 aqui<\/a><\/noindex>. O Y n\u00e3o \u00e9 tocado, pois \u00e9 respons\u00e1vel pela luminosidade, e sua altera\u00e7\u00e3o ser\u00e1 percebida.<\/p>\n

<\/p>\n

A primeira coisa que se faz com a imagem \u00e9 \u00abredu\u00e7\u00e3o\u00bb<\/strong> (subsampling). \u00c9 f\u00e1cil de entender: pega-se uma matriz de pixels 2x2, em seguida, pegam-se Cb e Cr \u2014 os valores m\u00e9dios de cada um dos componentes YCbCr desses 4 pixels. Assim, ganhamos 6 bytes<\/em>, em vez de 4 Y, 4 Cb, 4 Cr, recebemos 4 Y e os mesmos Cb e Cr para cada um deles (4 + 4 + 4 = 12; 4 + 1 + 1 = 6; 12 \u2014 6 = 6). Em uma escala mesmo 2x2, uma compress\u00e3o com perda com taxa de compress\u00e3o de 2:1 soa s\u00f3lida. Isso se aplica a toda a imagem. E assim \u2014 reduzimos metade do tamanho. Essa t\u00e9cnica pode ser utilizada gra\u00e7as \u00e0 nossa percep\u00e7\u00e3o de cores. Uma pessoa nota facilmente a diferen\u00e7a de brilho, mas n\u00e3o de cor, se a m\u00e9dia estiver em um pequeno bloco de pixels. A redu\u00e7\u00e3o tamb\u00e9m pode ser feita em linha, 4 pixels na horizontal e na vertical. A primeira op\u00e7\u00e3o \u00e9 a mais utilizada. Se a qualidade da imagem for importante, a redu\u00e7\u00e3o n\u00e3o \u00e9 realizada.
\nUma ilustra\u00e7\u00e3o clara da subamostragem (Habr n\u00e3o permitiu inserir o gif) \u2014 https:\/\/i.ibb.co\/Rg5Th9H\/150953010617579181.gif<\/a><\/noindex><\/p>\n

<\/p>\n

A parte principal da prepara\u00e7\u00e3o<\/h5>\n

\nDCT<\/p>\n

Agora a parte mais dif\u00edcil e necess\u00e1ria. A imagem inteira \u00e9 dividida em blocos de 8x8 (usando preenchimento caso a resolu\u00e7\u00e3o n\u00e3o seja m\u00faltipla do lado do bloco).<\/p>\n

<\/p>\n

Agora, aplica-se DCT (Transformada Discreta de Cosseno) a cada bloco.<\/strong>. Nesta parte da imagem, tudo o que \u00e9 sup\u00e9rfluo \u00e9 removido. Usando DCT, \u00e9 necess\u00e1rio entender se este bloco (8x8) descreve alguma parte mon\u00f3tona da imagem: c\u00e9u, paredes; ou cont\u00e9m estrutura complexa (cabelos, s\u00edmbolos etc.). \u00c9 l\u00f3gico que 64 pixels semelhantes em cor podem ser descritos por apenas 1, uma vez que o tamanho do bloco j\u00e1 \u00e9 conhecido. A\u00ed est\u00e1 a compress\u00e3o: 64 para 1.<\/p>\n

<\/p>\n

A DCT transforma o bloco em um espectro, e onde os valores mudam abruptamente, o coeficiente se torna positivo, e quanto mais brusca a transi\u00e7\u00e3o, maior ser\u00e1 a sa\u00edda. Onde o coeficiente \u00e9 mais alto, a imagem apresenta transi\u00e7\u00f5es n\u00edtidas em cor e luminosidade; onde \u00e9 mais baixo, mudan\u00e7as suaves nas magnitudes dos componentes YCbCr no bloco.<\/p>\n

\nQuantiza\u00e7\u00e3o<\/p>\n

Agora s\u00e3o aplicadas as configura\u00e7\u00f5es de compress\u00e3o. Cada um dos coeficientes em cada uma das matrizes 8x8 \u00e9 dividido por um n\u00famero espec\u00edfico. Se a qualidade da imagem ap\u00f3s todas as suas modifica\u00e7\u00f5es n\u00e3o for mais diminu\u00edda, o divisor deve ser um. Se voc\u00ea valoriza mais a mem\u00f3ria ocupada por essa fotografia, o divisor ser\u00e1 maior que 1, e a quociente \u00e9 arredondado. Assim, acontece que ap\u00f3s o arredondamento, frequentemente resulta em muitos zeros.<\/p>\n

<\/p>\n

A quantiza\u00e7\u00e3o \u00e9 feita para permitir uma compress\u00e3o ainda maior. Aqui est\u00e1 como fica com a quantiza\u00e7\u00e3o do gr\u00e1fico y = sin(x):<\/p>\n

<\/p>\n

\"JPEG.<\/p>\n

\nCompress\u00e3o<\/p>\n

Primeiro, passamos pela matriz em zigue-zague:<\/p>\n

<\/p>\n

\"JPEG.<\/p>\n

<\/p>\n

Obtemos um array unidimensional com n\u00fameros. Vemos que h\u00e1 muitos zeros nele, que podem ser removidos. Para isso, em vez de uma sequ\u00eancia de muitos zeros, escrevemos 1 zero e, depois dele, o n\u00famero que indica a quantidade na sequ\u00eancia. Assim, pode-se reduzir at\u00e9 1\/3 do tamanho total do array. E ent\u00e3o, esse array \u00e9 simplesmente comprimido pelo m\u00e9todo de Huffman e inserido no pr\u00f3prio arquivo.<\/p>\n

<\/p>\n

Onde \u00e9 utilizado<\/h3>\n

<\/p>\n

Em toda parte. Assim como o PNG, o JPEG \u00e9 utilizado em c\u00e2meras fotogr\u00e1ficas, sistemas operacionais (como logotipos de empresas, \u00edcones de aplicativos, miniaturas) e em todas as \u00e1reas onde \u00e9 necess\u00e1rio armazenar imagens de forma eficaz.<\/p>\n

<\/p>\n

Sa\u00edda<\/h3>\n

<\/p>\n

Atualmente, o conhecimento sobre JPEG \u00e9 valioso apenas para fins educacionais, pois j\u00e1 est\u00e1 embutido e otimizado em muitos lugares por grandes grupos de pessoas, mas a pedra da ci\u00eancia ainda \u00e9 atraente.<\/p>\n

\nFontes<\/p>\n

Artigo sobre YCbCr na Wikipedia<\/a><\/noindex>
\nArtigo sobre JPEG na Wikipedia<\/a><\/noindex>
\nUm pouco sobre DCT de um post no Pikabu<\/a><\/noindex>
\nArtigo sobre DCT na 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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