|
|
|
|
|
|
JPEG
vs. Wavelet
В этой статье я поведаю про то, что чудес не бывает. И оттого текст будет довольно печальным. Крепитесь, друзья мои! Всяк знает, что оцифрованные изображения приемлемого качества весьма велики по объему, и для их хранения требуется множество мегабайт. Поэтому и возникает естественное желание сжать их как можно сильней, но не в ущерб качеству. Поэтому и ведут пытливые умы неустанную борьбу за разработку новых прогрессивных алгоритмов, превращающих информационные горы мегабайт в скромные холмики. Поэтому и возникает иногда иллюзия того, что еще немного - и "Джоконда" без потери деталей будет ужата до сотни байт. Впрочем, прочь, наваждение! Конечно же, это никогда не случится. Сама возможность сжатия графических данных основана на наличии значительной избыточности в попиксельном описании изображений. Задача сжатия - это задача ликвидации этой избыточности. Надо, однако, признать, что существующие алгоритмы уже и так довольно неплохо справляются с этой задачей. И ожидать резкого прорыва (т.е. существенного снижения объема графических файлов), увы, не приходится. Нет, на несколько десятков процентов улучшение все же может случиться. Но вот в разы - вряд ли. Поясню сказанное на примере. Формат JPEG, конечно. хорошо всем известен. Именно он чаще всего используется для публикации фотоизображений в Интернете. Форматы, использующие Wavelet-алгоритмы, не столь популярны, но именно с ними многие часто связывают надежды на значительное уменьшение объемов графической информации. Мне встречались публикации, в которых авторы заявляли, что этот алгоритм позволяет увеличить степень сжатия чуть ли не на порядок (в десять раз) по сравнению со "старым добрым джпегом". Так ли это?
Для экспериментов был выбран фрагмент фотоизображения размером 170 х 170 пикселей, занимающий порядка 90 Кбайт (несжатый bmp-файл). Изображение содержит и довольно равномерно окрашенные области (фон), и тонкие детали (гарнитура "микрофон-наушник"), и пятнистые поверхности (рубашка), и решетчатую структуру (глаза). Здесь для удобства исходное изображение представлено jpeg-файлом 11 Кбайт (сжатие в 8 раз). При таком сжатии никаких артефактов глазу не заметно. Результаты значительного сжатия этого изображения разными алгоритмами приведены на следующем рисунке. Верхний горизонтальный ряд соответствует традиционному jpeg-сжатию. Средний ряд был получен в результате сжатия по алгоритму LuraWave.jp2 (новый Wavelet-алгоритм, совместимый со стандартом JPEG2000). Нижний ряд - результат сжатия в формате LuraWave (традиционные Wavelet-технологии).
Крайний левый
вертикальный ряд соответствует сжатию примерно в 30 раз (размер файлов
около Во втором
вертикальном ряду сжатие уже достигло 40 раз, что соответствует размеру
файлов около Изображения в крайнем правом ряду сжаты в 80 раз (файлы 1 Кбайт). Пожалуй, именно в этом случае преимущества Wavelet наиболее очевидны. В то время, как jpeg-картинки уже начали разрушаться, распадаясь в квадраты, Wavelet-изображение остается довольно сносным, хотя и сильно размытым. В общем, надо признать, что Wavelet-технологии все же в ряде случаев могут быть полезны. Но дает ли это нам повод радоваться? Увы! Ни один web-дизайнер не разместил бы на своем сайте картинки, сжатые в 80 раз по Wavelet-алгоритму, на том основании, что на них еще можно что-то различить. Да и ужатые в 30 раз изображения он бы отверг. Скорей всего он остановился бы на 10-кратной компрессии, при которой Wavelet не имеет никаких преимуществ перед jpeg. Увы, чудес не бывает… *** LuraWave®
— зарегестрированная торговая марка компании
|
||||||||||
|
|
|
|
© Игорь Ефремов, 2002, все права сохранены
Для использования материалов этого сайта в коммерческих или некоммерческих
целях необходимо получить от меня письменное разрешение, если обратное
не оговорено в явной форме. |
|
