|
2.2 Faktal siqish
Fikrval rasm siqish - bu rasmlarni siqish algoritmi - tasvirlar uchun muzokarma funktsiyalaridan (IFS) foydalanish natijasida (agar, agar, agar o'zgarishlar natijasida) foydalanishga asoslangan zararlar mavjud. Ushbu algoritm ba'zi hollarda juda yuqori darajada siqish koeffitsientlarini olish imkonini beradi (eng yaxshi misollar - maqbul vizual sig'imga ega), bu boshqa tasvirni siqishni algoritmlari printsipial jihatidan olish mumkin emas . Keng tarqalgan algoritmning patentlashi bilan qiyin ahvolga tushib qoldi.
Fraktal arxivlash tasvirlangan funktsiyalarning tizim koeffitsientlaridan foydalangan holda, tasvir yanada kompakt shaklida va'z qilinadi. Arxiv jarayonini ko'rib chiqishdan oldin, qanday qilib tasvirni tasvirlashini tahlil qilamiz.
Qattiq gapirish, agar bitta rasmni boshqasiga tarjima qilgan uch o'lchovli ta'sir ko'rsatadigan o'zgarishlar to'plamidir. Transformatsiya uch o'lchovli kosmosda (x idoralari, koordinatada, yorqinlikka) nuqtai nazarga ega.
Fikr-kodlash usulining asosi tasvirdagi o'ziga xos fitnalarni aniqlashdir. Birinchi marta Maykl Barnsli va Alan Slayan tomonidan tasvirlarni siqish muammosiga (IFS) tahsil olish imkoniyati birinchi marta murojaat qilish imkoniyati. Ular 1990 va 1991 yillarda o'zlarining fikrlarini buzishdi. Jekvin (Jakquin) domen va diapazon bloklarini (domen va diapazon bloklari domeni va diapazon bloklari), butun rasmni qoplaydigan blok bloklarini taqdim etdi. Ushbu yondashuv bugungi kunda ishlatiladigan aksariyat final kodlash usullari uchun asos bo'ldi. U Juval baliqchi (Yuval Fisher) va boshqa bir qator tadqiqotchilar tomonidan yaxshilandi.
Ushbu usulga muvofiq, rasmni o'zaro taqqoslanmaydigan unbonlar (pastki chegaralanmagan) va bir-biriga zid domenlar nogironligi (domen lavozimlari) to'plamiga bo'linadi. Har bir darajadagi blok uchun algoritm eng munosib domen birligini topadi va ushbu domen blokini ushbu darajadagi blokka tarjima qiladi. Rasm tuzilishi Signal blokirovka tizimida, domen bloklari va o'zgarishlar joyida namoyish etiladi.
Fikr quyidagicha: taxmin qiladiki, asl rasm ba'zi siqish displeyining sobit nuqtasidir. Keyin rasmning o'zi o'rniga ushbu displeyni eslab qolish mumkin va uni tiklash uchun ushbu displeyni har qanday boshlang'ich rasmga o'tkazing.
BUAch Teoremda bunday iteratsiyalar har doim asl qiyofaga, ya'ni asl qiyofaga olib keladi. Amalda, butun qiyinchilik eng munosib kompressiv displeyni va ixcham xotirada yotishda yotadi
Archiver qanday ishlashi aniq bo'ladi va nima uchun u juda ko'p vaqt kerak bo'ladi. Aslida, fraktal siqishni - bu o'ziga xos domenlarni tasvirlash va ular uchun ta'sir ko'rsatadigan parametrlarning ta'rifi.
Eng yomon holatda, agar algoritmni optimallashtirilmagan bo'lsa, u har xil o'lchamdagi rasmlarning barcha mumkin bo'lgan parchalarini taqqoslash va taqqoslash. Taxminiylikni hisobga olganingizda ham, kichik tasvirlar uchun, biz buzilish variantlarining astronomik sonini olamiz. Masalan, konversiya sinflarining keskin qisqarishi ham, masalan, ma'lum bir vaqtni o'lchash orqali maqbul vaqtga erishishga imkon bermaydi. Bundan tashqari, rasm sifati yo'qoladi. Fraktal siqilish sohasidagi tadqiqotlar endi yuqori sifatli tasvir olish uchun zarur bo'lgan arxivlash vaqtini kamaytirishga qaratilgan.
Fikrtal siqish algoritmi uchun, shuningdek, boshqa siqish algoritmlari uchun yo'qotishlar, mexanizmlar, mexanizmlar va yo'qotishlar darajasi bilan bog'liq bo'lishi mumkin. Bugungi kunga qadar bunday usullarning katta qismi ishlab chiqilgan. Birinchidan, o'zgarishlar sonini cheklash, qasddan siqish koeffitsientini qat'iy nazar ishonchlilikni ta'minlashi mumkin. Ikkinchidan, siz ishlov berilgan pardasi o'rtasidagi farqni talab qilishingiz mumkin, chunki bu parcha ma'lum bir qiymatdan yuqori bo'lishi kerak, bu bo'laklar zarur (bir necha linzalarni albatta boshlanadi). Uchinchidan, masalan, to'rt ochkodan kam qismlarga kamroq bo'lishini taqiqlash mumkin. Quyidagi qiymat qiymatlarini va ustuvorligini o'zgartirish orqali siz rasm siqish koeffitsientini juda moslashingiz mumkin: Paketning kastressiya koeffitsientini juda moslashingiz mumkin.
Do'stlaringiz bilan baham: |
