|
-rasm. Xuffman algoritmida arxivlash
|
| bet | 9/18 | | Sana | 06.07.2023 | | Hajmi | 8.41 Mb. | | #76409 |
Bog'liq Algoritmlar nazariyasi fanidan mavzu arxivlash algoritmi 1626543488910695 (1), Bajarish kerak, LAFVIN iBot Programming Education Robot Car, Арх cложных веб приложени Laravel ПЕРЕВОД 2020, Raqamli qurilmalarni loyihalashga kirish, Psixodiagnostika va eksperimental psixologiya (Z.Nishanova va b.), Elektromagnit maydon, Kompyuter arxitekturasi 1-amaliy ish, webb mustaqil ish, 11-sinf-adabiyot-2, MB Mustaqil ish, Презентация (1), Bekchanov, 5-maruza2.1-rasm. Xuffman algoritmida arxivlash
2.2-rasm. Xuffman algoritmida kodlash.
O'ng shoxlari 1 kodga, chap shoxchalar esa 0 kodiga to'g'ri keladi. Keyin 29 ta belgidan iborat matn matni:
WENEEDMORESNOWFORBETTERSKIING
01110110 01100100 10011011 00011111 01011100 01101100 11100111
01010011 11010110 11100100 00100110 01011011 01101000 11101010 10110000 001
asl xabarni tiklash uchun alifbo harflariga noyob tarzda matnni chapdan o'ngga skanerlash orqali bo'linadi. E'tibor bering, Xuffman siqish holatida 29 bayt (bitta bayt bilan kodlangan bitta belgi) asl satri 16 bayt bilan almashtirildi.
Algoritm ba'zi signal qiymatlari boshqalarga qaraganda ko'proq tarqalgan degan taxminga asoslanadi. Ushbu fakt rasmlarni siqish uchun ishlatilishi mumkin. Odatdagidan ko'ra ozroq bit bo'lgan intensivlik qiymatlarini saqlash uchun foydalaniladi. Asosiy muammo - bitta qiymatni boshqasidan ajratish. Ushbu usul ba'zan murakkab bir shaklda qo'llaniladi, bunda bitta qiymat kodlanmaydi, balki qiymatlar ketma-ketligi belgilanadi. Usulning yana bir o'zgarishi - Huffman kodlarini guruhlarga siqish uchun bo'ysunish.
Formatlar: TIFF, GIF.
III BOB.RASMLARNI SIQISH ALGORITMI. 3.1 JPEG siqish algoritmi.
Raqamli saqlanadigan rasmlarga ma'lumotlarni siqish algoritmlarini qo'llash. Siqish natijasida tasvir hajmi kamayadi, bu tasvirni tarmoq orqali uzatish vaqtini kamaytiradi va saqlash joyini tejaydi. Rasmni siqish yo'qotishli siqish va yo'qotishsiz siqishni bo'linadi. Grafika, dastur piktogrammasi yoki maxsus holatlar uchun, masalan, agar tasvirlar keyinchalik tasvirni aniqlash algoritmlari yordamida qayta ishlashga mo'ljallangan bo'lsa, yo'qotishsiz siqishni afzalroqdir. Yo'qotilgan siqishni algoritmlari, siqishni nisbati oshgani sayin, inson ko'ziga yaxshi ko'rinadigan asarlar yaratishga moyildir.
Yo'qotilgan siqishni algoritmlari
Yo'qotilgan siqish algoritmlarining yuqori samaradorligiga qaramay, ushbu algoritmlar yetarli darajada siqish darajasiga ega emasligi (va ta'minlay olmasligi) ayon bo'ladi. Yo'qotilgan siqish (rasmlarga qo'llanilgandek) inson ko'rish qobiliyatining xususiyatlariga asoslanadi. Yo'qotilgan siqish usullari orasida qo'shma fotosuratlar ekspertlar guruhi tomonidan ishlab chiqilgan JPEG oilasini alohida ta'kidlash kerak. Usul rasmning chastota namoyishlari va quyidagi taxminlarga asoslangan. Agar biz signalga integral transformatsiyani (masalan, Fyureni) qo'llasak, natijada chastota vakolatida asosiy ma'lumotlar past chastotalarda olib boriladi. Yuqori chastotalar shovqin va ahamiyatsiz tafsilotlarni tasvirlaydi. Yuqori chastotali ma'lumotlarning 50 foizini yo'q qilish rasmdagi foydali ma'lumotlarning 5 foizini olib tashlashga olib keladi.
JPEG siqishni tasvirni 8 o'lchamdagi 8 piksel kvadrat maydoniga (64 piksel - 64 bayt) bo'lish bilan boshlanadi. Ushbu joylar mustaqil ravishda qayta ishlanadi. Ishlashdan keyin har bir guruhda 2 dan 20 baytgacha qoladi. Signalni qayta tiklashda yaqinlashuv amalga oshiriladi va dastlabki 8 dan 8 pikselgacha bo'lgan mintaqa tiklanishi kerak. 8 dan 8 gacha namunani konvertatsiya qilish natijasida biz 8 dan 8 gacha spektrning namunasini olamiz, bu holda past chastotalar spektrning yuqori chap burchagida, yuqori bo'lganlar esa pastki o'ngda bo'ladi. Yuqori chastotalarni tiklash mumkin va saqlanmaydi. Agar siz spektrni quyidagi ketma-ketlikda aks ettirsangiz: keyin siz guruh siqish yordamida kodlashingiz mumkin. Siqishni oxirgi bosqichida yakuniy ma'lumotlarni yanada samarali siqish uchun Huffman kodlash qo'llaniladi.
Printsip: Yo'qolgan siqishni usuli qo'llaniladi. Piksellarning rangi haqida ma'lumot saqlanmaydi, ammo ba'zi asoslarda parchalanish koeffitsientlari saqlanadi.
JPEG algoritmining ijobiy tomoni shundaki, foydalanuvchi siqish koeffitsientini o'rnatish orqali o'lcham / sifat nisbatlarini boshqarishi mumkin. Chiqish rangidagi rasm har bir nuqta uchun 24 bit rang chuqurligiga ega bo'lishi mumkin. JPEG algoritmidan foydalanib, vizual yuqori sifatli tasvir bilan katta siqishni nisbatlariga erishiladi. Algoritmning salbiy tomoni shundaki, siqish nisbati oshganda, rasm alohida kvadrat maydonlarga bo'linadi (hajmi 8x8). Buning sababi shundaki, katta yo'qotishlar kvantlash paytida past chastotalarda sodir bo'ladi va dastlabki ma'lumotlarni qayta tiklash imkonsiz bo'ladi. Bundan tashqari, "Gibbs" deb nomlangan effekt paydo bo'lishi mumkin - o'tkir rang o'tishi chegarasida halos. Bundan tashqari, bu siqish algoritmi yo'qolganligi sababli, undan foydalangan holda olingan rasmlar tahlil qilish va keyingi ishlov berish uchun amalda qo'llanilmaydi.
JPEG rasmlarni siqish algoritmining asosiy g'oyalarini ko'rib chiqamiz.
Hozirda JPEG tasvirni siqishni eng keng tarqalgan usullaridan biridir. Ushbu algoritm asosidagi asosiy bosqichlarni tasvirlaymiz. Rasmning har bir pikseliga 24 bit chuqurlikdagi rasm siqish algoritmiga kiritilgan deb taxmin qilamiz (rasm RGB rang modelida keltirilgan).
|
| |
