рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Реферат Курсовая Конспект

Сжатие с потерями.

Сжатие с потерями. - раздел Философия, Дисциплина Теория информации Тема №4: Оптимальное эффективное кодирование источников Сжатие С Потерями Используется В Основном Для Трех Видов Данных: 1.п...

Сжатие с потерями используется в основном для трех видов данных:

1.Полноцветная графика.

2. Звук.

3. Видеоинформация.

Сжатие с потерями обычно происходит в два этапа. На первом исходная информация приводится (с потерями) к виду, в котором ее можно эффективно сжимать алгоритмами второго этапа сжатия без потерь.

Основная идея сжатия графической информации с потерями заключается в следующем. Каждая точка в картинке характеризуется тремя равноценными атрибутами: яркостью, цветом, насыщенностью. Но глаз человека воспринимает эти атрибуты не как равные. Глаз воспринимает полностью только информацию о яркости и в гораздо меньшей степени о цвете и насыщенности, что позволяет отбрасывать часть информации о двух последних атрибутах без существенной потери качества изображения.

Для сжатия графической информации с потерями в конце 80-х годов XX века установлен единый стандарт JPEG (Joint Photographic Expert Group – название объединения его разработчиков).

В этом формате можно регулировать степень сжатия, задавая степень потери качества.

Сжатие видеоинформации основано на том, что при переходе от одного кадра фильма к другому на экране обычно почти ничего не меняется. Таким образом, сжатая видеоинформация представляет собой запись некоторых базовых кадров и последовательности изменения в них. При этом часть информации может отбрасываться. Сжатую таким образом информацию можно далее сжимать и другими методами.

Хотя существует не один стандарт для сжатия видеоданных, наиболее распространенными являются стандарты MPEG (Motion Picture Expert Group) первый из которых опубликован в 1988 году. MPEG - практически единственный стандарт для записи видео и звуковой информации на CD-ROM и DVD-ROM, а так же в цифровом телевидении.

Для сжатия звуковой информации с потерями существует несколько стандартов. Наиболее широко используется MPEG без видеоданных.


 

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

Дисциплина Теория информации Тема №4: Оптимальное эффективное кодирование источников

Тамбовский государственный технический университет... Кафедра Информационные системы... Дисциплина Теория информации...

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Сжатие с потерями.

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Тамбов 2010
Тема №4: Оптимальное (эффективное) кодирование источников. 4.1. Понятие кодирования. Кодовое дерево. В процессе кодирования каждая буква и

Теорема кодирования источников. Неравенство Крафта. Префиксный код.
Теорема Шеннона о кодировании источников устанавливает связь между средней длинной кодового слова и энтропией источника: Для любого дискретного источника без памяти X с конечным алфавитом

Методы оптимального кодирования. Сжатие данных.
Процедуру оптимального кодирования часто называют сжатием данных. Таким образом задача сжатия данных есть минимизация технических затрат на хранение или передачу информации путем оптимальн

Метод кодирования Шеннона - Фано.
Буквы исходного алфавита записываются в порядке убывающей вероятности. Упорядоченное таким образом множество букв разбивается так, чтобы суммарные вероятности двух подмножеств были примерно равными

Метод кодирования Хаффмана.
Этот метод кодирования всегда дает оптимальный код, т.е. получаемая является минимальной. Буквы алфавит

Арифметическое кодирование.
Алгоритм Хаффмана , рассмотренный ранее, не может передавать на каждый символ сообщения, если не использовать блоковое кодирование, менее одного бита информации. Хотя энтропия источника с алфавитом

Алгоритм универсального кодирования методом Лемпела-Зива.
Этот метод относится к классу универсальных потому, что он не требует априорных знаний о статистике символов. Такой метод носит менее математически обоснованный, но более практический характер.

Особенности программ-архиваторов.
Если коды алгоритмов типа LZ передать для кодирования адаптивному алгоритму Хаффмана или арифметическому, то полученный двухшаговый алгоритм даст результат сжатия, подобный случайным программам: GZ

Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Education Insider Sample
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Реклама
Соответствующий теме материал
  • Похожее
  • Популярное
  • Облако тегов
  • Здесь
  • Временно
  • Пусто
Теги