Аналіз методів стиснення зображень на основі дискретно - косинусного перетворення

Abstract

UA: У статті проводиться аналіз методів стиснення динамічних зображень, що набули найбільшого практичного застосування, – JPEG, MPEG, ДКП. Розглядається дискретно-косинусне перетворення як найбільш ефективний метод стиснення надмірної інформації. Стиснення у ДКП виконується за допомогою квантування коефіцієнтів ДКП, які були обчислені із застосованням вхідних даних. Квантування коефіцієнтів ДКП може істотно покращити стиснення, причому при досить малій втраті даних. Також ці значення можна використовувати для відновлення вхідних даних. RU: В статье проводится анализ методов сжатия динамических изображений, которые наиболее часто применяются на практике – JPEG, MPEG, ДКП. Рассматривается дискретно-косинусное преобразование как наиболее эффективный метод сжатия избыточной информации. Сжатие в ДКП выполняется с помощью квантования коэффициентов ДКП, которые были рассчитаны с использованием входных данных. Квантование коэффициентов ДКП может существенно улучшить сжатие, причем при достаточно малой потере данных. Также эти значения можно использовать для восстановления исходных данных. EN: The article analyzes the methods of compressing dynamic images that have found the most practical application – JPEG, MPEG, DCT. The discrete - cosine transformation is considered as the most effective method for compressing redundant information. Compression in DCT is performed by quantizing the DCT coefficients, which were calculated using the input data. Quantization of DCT coefficients can significantly improve compression, and with a fairly small loss of data. You can also use these values to restore the original data. A primary purpose consists in being of optimal compromise between the high level of compression - quality of image without especially noticeable losses. Advantages and lacks of such methods: rounding of acute angles of image (casual «washing» out of sharp edges of images); a code is a very labour intensive process, only it was lately succeeded to carry out a code process programmatic, but not hardwarily; ДКП needs far less of mathematical operations, namely N of log (N), this property does ДКП a method that is used on the modern math processors of the personal computers.