Сжатие изображений

Сравнительная характеристика алгоритмов сжатия

В данном разделе были описаны методы сжатия изображений с потерей данных и без потерь. Перечень приведенных алгоритмов далеко не полон, но, дает представление об основных тенденциях развития алгоритмов архивации статических растровых изображений. Во-первых, это ориентация на фотореалистичные изображения с 16 миллионами цветов (24 бита). Во-вторых, использование сжатия с потерями, возможность за счет потерь регулировать качество изображений. В-третьих - использование избыточности изображений в двух измерениях. В-четвертых - появление существенно несимметричных алгоритмов. И, наконец, что для нас важнее всего - увеличивающаяся степень сжатия изображений.

Сейчас не редкость создание базы данных, хранящей изображения, активное использование изображений в программах. Критичность их размеров дает себя знать довольно быстро, поэтому резонно применить один или несколько алгоритмов сжатия. Возможно, идеальным решением будет воспользоваться парой-тройкой новых универсальных алгоритмов, а может быть, стоит разработать специальный. Для электронных фотографий из досье, отпечатков пальцев, рентгеновских снимков созданы специальные алгоритмы, обеспечивающие сжатие до 1000 раз. Если планируется создание большой многогигабайтной базы данных, содержащей однородную информацию, то уменьшение ее хотя бы в 10 раз - это уже серьезно.
При выборе алгоритмов важно понимать их положительные и отрицательные стороны. Если выбран алгоритм с потерей данных, то стоит понять его природу и условия, при которых изображения будут портиться. Использование новых оптимальных алгоритмов позволит сохранить качество изображений, десятки и сотни мегабайт дискового пространства, уменьшит трафик в сети. Методы сжатия развиваются очень быстро. Ежегодно появляются новые алгоритмы и десятки модификаций известных

3. ВЫБОР И ОБОСНОВАНИЕ ВЫБРАННОГО МЕТОДА

1.