Как пространственные компрессоры уменьшают размеры файлов для графики?

Question

Как именно пространственные компрессоры уменьшают размеры файлов для графики?Связано ли это с пикселями, кадрами или метаданными?

Answer 1

Существует два основных способа сжатия данных изображения, поиска повторяющихся шаблонов и отбрасывания менее значимых данных.

Простейшая форма повторяющихся шаблонов используется в кодировании длины серии (RLE), где она находитпиксели рядом друг с другом, которые имеют одинаковый цвет.Более сложная форма используется в изображениях GIF, где она находит группы пикселей, которые встречаются в изображении более одного раза.

Выбрасывание данных широко используется в сжатии JPEG, где оно, например, начинается с деления изображения наинформация о цвете и яркости, а также уменьшение информации о цвете для каждой группы пикселей 2x2 до среднего цвета для четырех пикселей, тем самым отбрасывая около половины информации изображения с небольшим визуальным эффектом.

Answer 2

Вообще говоря, он работает так же, как и для людей.

Вы смотрите на фотографию дома и говорите: «Я вижу белый дом, 3 окна, дверь, траву снаружи и белый забор».Детали, такие как количество, положение и ориентация каждой травинки, точная текстура краски на доме и т. Д. Для нас не имеют значения.

Аналогично, когда вы сжимаете изображение, вы сбрасываете детали до тех пор, покаВы достигаете нужного размера файла.По меньшей мере, изображение может быть описано одним значением, усредняя каждый цвет пикселя в изображении.Вы идете оттуда.

Одна из распространенных техник, которая похожа на мой домашний пример, - это создание «слов» для описания больших характеристик изображения, которые часто повторяются.В общем смысле это называется кодированием по длине прогона (RLE), но это может быть намного больше, чем просто повторяющиеся шаблоны.Например, вы можете описать с помощью идентификатора 0 что-то, похожее на 4 вертикальных зеленых пикселя, и вставить его по всей картинке, чтобы обозначить траву.

Методы, используемые для сжатия изображений, безграничны, я советую пройти пару курсов в колледже, если вы заинтересованы в этом, так как вам нужен довольно сильный опыт в исчислении и распознавании образов даже для наименее эффективных методов.