Сохраним лицо: методика выборочного сжатия изображения

Нейросеть сжимает изображения без потери качества

Графическая информация требует больших ресурсов для хранения, и основная задача разработчиков — научиться сжимать изображения без потери качества.

Решение от Computer Vision Laboratory

Группа исследователей из швейцарской лаборатории Computer Vision предложили способ обработки изображений и видео, позволяющий значительно сократить объемы памяти, требуемой для хранения графической информации. По их сообщениям, этот подход предназначен для изображений с небольшим битрейтом и способен сэкономить до 67% памяти по сравнению с методом BPG.

Разработчики решили хранить не все изображение, а только самые значимые его части. Остальное будет достраиваться при извлечении данных. Например, если мы смотрим видео с идущим человеком, взгляд в первую очередь фокусируется на нём. Фон не имеет особого значения, если там нет ничего экстраординарного.

Генерация незначимых областей не может происходить на пустом месте. Для этого из оригинального изображения создается карта семантических меток. В ней отмечается, что в этом месте изображения находится, например, зеленая листва, а в этом асфальт и т.д.

Такое решение стало возможным благодаря использованию глубоких нейронных сетей (DNNs) в качестве систем сжатия изображения. Мы сталкиваемся с их применением при поиске информации в Google или Яндекс, а также при переводе текста с помощью Google Translate и Яндекс.Переводчик.

Режимы работы GANs

Генеративно-состязательные сети (GANs), разработанные в лаборатории компьютерного зрения, могут функционировать в двух режимах:

а) глобального генерирующего сжатия (GC);

б) выборочного генерирующего сжатия (SC).

На схеме оригинальное изображение обозначено как x, а карта семантических меток — s. В модели GC семантическая карта может использоваться опционально. В выборочном сжатии она применяется в обязательном порядке.

Другие обозначения на схеме:

E — кодировщик изображения;
w — код изображения;
w (c галочкой) — код после процедуры квантования (второго уровня дискретизации информации);
G — генератор сжатого изображения;
x (c галочкой) — сжатое изображение.

В схему SC добавляется устройство F, которое извлекает данные из семантической карты и указывает их место генератору.

Такая система позволяет эффективно обрабатывать и индексировать любые сжатые изображения.

Серьезные погрешности в сжатом изображении возникают при битрейтах ниже 0,1 бит на пиксель (bpp). При стремлении bpp к нулю сохранять полное содержание изображения становится невозможным.

Поэтому важно выйти за пределы стандартных показателей уровня отношения пикового сигнала к уровню шума (PSNR). Перспективным инструментом считаются соперничающие потери, которые использовались для захвата глобальной семантической информации и местной текстуры. Они позволяют получать изображения с высоким разрешением из семантической карты меток.

Для работы с этой технологией используются два вида нейронных сетей: аутоэнкодеры и рекурсивные нейронные сети. Они преобразуют входящее изображение в поток битов, который сжимается с помощью математического кодирования или методом Хаффмана. Качество изображения при этом остаётся прежним.

Заключение

Генеративно-состязательные сети (GANs) стали популярным инструментом для обучения нейронных сетей. Они позволяют создавать более чёткие изображения по сравнению с прежними технологиями.

Хранение изображений

Сжатие изображений

Растровые изображения очень прожорливы и поглощают большие объемы дискового пространства. В наше время, когда диск 10 Гб и пара хороших ботинок стоят одинаково, экономия пространства на диске уже не является сколь-нибудь серьезной проблемой – в отличие сетевой передачи этих данных. Будь то соединение по телефонной линии с Web или линия T1 в вашем офисе, перемещение больших файлов – нелегкое дело.

Поэтому наша задача – максимальное использование наличных ресурсов и уменьшение перемещаемых файлов до разумных размеров.

Решить ее можно тремя способами: работать с меньшими изображениями (нет, серьезно!), архивировать неиспользуемые файлы и работать с форматами, допускающими уплотнение данных.

Сжатие с потерями и без потерь

Как вы знаете, растровые изображения состоят лишь из нулей и единиц. В 8-битовом изображении в градациях серого каждый пиксел определяется восемью нулями или единицами. Но если все уже сокращено до такой степени упрощения, можно ли сократить файл еще больше? Можно. Объединением групп битов в дискретные блоки.

Сжатие без потерь

Для примера возьмем 1-битовое (черно-белое) изображение высотой и шириной по 100 пикселов. Без режима сжатия программа сохраняет значение (ноль или единицу) каждого из 10000 пикселов изображения. Это все равно, что класть носки в комод, отмечая про себя: «Ага, здесь у меня один синий носок и один синий, один черный и один черный». Такое описание можно ужать наполовину: «Здесь пара синих носков и пара черных».

Метод RLE. Подобным же образом можно сгруппировать нули и единицы, сосчитав их количество в одном ряду (см. рис. 16.22). Представить это можно так: «В строке 34 нуля, затем 3 единицы, затем 55 нулей» и т. д. Этот метод называется Run Length Encoding (RLE), он автоматически используется на Маке при сохранении PICT -изображений (применяется он также и на факс-машинах). При сжатии и разжатии файла потерь данных здесь не происходит – на выходе мы получаем то же самое, что было на входе.

Метод LZW и код Хаффмана. Существуют и другие формы сжатия без потерь. Простые картинки с большими областями сплошных цветов RLE уплотняет до полного минимума, но более сложные изображения (например, в градациях серого) сжимаются не очень сильно. Механизм LZW (Lempel-Ziv-Welch) и код Хаффмана сводят до минимума общие строки данных.

Иначе говоря, они отслеживают не строки одинаковых цветов, а тенденцию. Натыкаясь на значение «010101», RLE не может выполнить сжатие. А код Хаффмана и LZW – достаточно разумные алгоритмы, чтобы вычислить тенденцию изменения символов и уплотнить информацию.

Сжатие с потерями

Оглавление в начале или в конце книг – это ни что иное, как один из способов сжатия информации. Если вы вырвете оглавление из этой книги и перешлете своему приятелю (хотя делать этого мы вам не советуем), тот, «распаковав» его, получит полное представление о ее содержимом. Пусть он не увидит слов, которые вы сейчас читаете, но узнает «усредненное» содержание каждой лекции. Чем детальнее лекции, тем больше заголовков и тем больше информации для вашего приятеля.

Растровые изображения также можно представлять в виде заголовков (уплотнять), пересылать и распаковывать. И точно так же, глядя на распакованную версию, вы не увидите всех тех деталей, что были в оригинальном изображении. Так, если в квадрате 3х3 все девять пикселов примерно одинаковы, их можно заменить одним усредненным значением. Получится сжатие девять-к-одному. При этом данные оригинального изображения – оттенки в тех девяти пикселах – будут утеряны.

Такой вид уплотнения называется сжатием с потерями. Отбрасывая часть информации, можно существенно повысить уровень компрессии. Если TIFF-файл, сжатый по методу LZW , может уменьшиться до 40 процентов от исходного размера, то файл, сжатый методом с потерями, может сократиться до двух и менее процентов от исходного размера.

Уровни JPEG-сжатия. Обычно схемы сжатия с потерями дают вам возможность самим выбрать уровень уплотнения данных. (Основной метод – единственный, который предлагает Photoshop – это JPEG, или Photographic Experts Group). При малом сжатии файлы получаются большими и с лучшим качеством изображения. Большее сжатие дает меньшие файлы и более низкое качество. Насколько вы теряете в качестве? Это зависит от уровня сжатия, разрешения изображения и его содержимого.

В разных программах метод JPEG реализован по-разному и с разными результатами. Следует заметить, что JPEG – это и метод сжатия и самостоятельный формат файла (см. «Форматы файла» ранее в этой лекции), но то и другое основано на одинаковых алгоритмах.

Предостережения относительно JPEG. Работая с JPEG, следует обратить внимание на ряд моментов. Прежде всего, при сжатии методом JPEG изображения с четкими цветовыми границами, высококонтрастными и угловатыми областями подвержены артефактам в большей степени, чем другие. Так, желтый квадрат на зеленом фоне в файле низкого разрешения после уплотнения с потерями будет выглядеть довольно непривлекательно, так же как и растеризованный текст. Тогда как сканированные изображения с естественными цветовыми переходами, особенно те, в которых уже присутствует зерно или некий эффект импрессионизма, могут совершенно не пострадать от JPEG-сжатия.

Сжимать методом JPEG следует только окончательный вариант изображения, по завершении редактирования и коррекции. Тоновая или цветовая коррекция сжатых изображений подчеркивает артефакты компрессии. Повышение резкости сжатых изображений производит эффект достойный набора фильтров Kai’s Power Tools, но вряд ли может найти применение в допечатной подготовке.

Многократное уплотнения и разжатие изображений приводят к ухудшению качества. Но поскольку только что мы рекомендовали сжимать лишь законченные файлы, это предостережение теряет актуальность – такие изображения достаточно открыть, посмотреть на них и закрыть снова.

Подсказка. Отличное превью, небольшой файл. Некоторые пользователи все еще используют Photoshop в основном для создания промежуточных изображений, занимающих определенное место, чтобы позже заменить их подходящим изображением, имеющим высокое разрешение. В этом случае вас больше заботит вид изображения на экране (и, возможно, при печати на дешевом настольном струйном принтере), чем в цветоделениях. Попробуйте сохранить такое изображение как EPS-файл одновременно с JPEG-превью и JPEG-кодированием. JPEG-превью с 24-битовым цветом превосходно выглядит на экране, JPEG-кодирование (вы можете даже выбрать из списка Quality вариант Low, поскольку эти данные не будут использоваться, если вы не собираетесь печатать на PostScript-принтере) делает файл действительно небольшим.

Этот файл несколько больше, чем простой JPEG-файл, но изображение выглядит на экране намного лучше, особенно если вы используете QuarkXPress или PageMaker.

Две других формы сжатия с потерями – фрактальное сжатие и «wavelet»-сжатие – многообещающие технологии сжатия для будущего, но Photoshop поддерживает их только через дополнительные модули сторонних фирм. Тем не менее, о них стоит рассказать.

Genuine Fractals. Genuine Fractals – семейство дополнительных модулей для Photoshop фирмы Altamira (http://www.altamira-group.com), использующих фрактальное сжатие, получило поддержку в среде крупноформатной печати в связи с возможностью апсэмплинга, дающего менее заметное ухудшение качества, чем при использовании других методов. Хотя в Genuine Fractals более активное сжатие происходит с потерями, возникающие при этом артефакты визуально менее заметны, чем при использовании JPEG, и то же самое относится к использованию апсэмплинга. Предлагается также метод сжатия без потерь. Однако эта технология имеет некоторые ограничения.

Для получения хороших результатов нужно начинать с достаточно большого файла (не менее 20 Мб).
Получаются умеренные коэффициенты сжатия. При сжатии без потерь коэффициент сжатия составляет примерно 2:1, а при сжатии «почти без потерь» – 5:1.
Сжатие обычно занимает много времени.

Брюс использовал Genuine Fractals для апсэмлинга сканированных изображений размером 75 Мб до 300 Мб, который требуется для печати изображений 75 на 100 см с разрешением 300 ppi, и он убедился, что результат выглядит намного естественнее, чем при использовании встроенной в Photoshop бикубической интерполяции. И хотя этот метод может быть чрезвычайно полезен для апсэмплинга такого рода, ограничения пакета Genuine Fractals делают его менее привлекательным, чем обычные утилиты сжатия.

Существующие методы сжатия изображения и их перспективы использования

Секция: Технические науки

XL Студенческая международная заочная научно-практическая конференция «Молодежный научный форум: технические и математические науки»

Существующие методы сжатия изображения и их перспективы использования

Рассматриваются актуальные вопросы по сжатию изображений. Приводится краткая характеристика алгоритмов.

С постоянным развитием компьютерных технологии количество необходимой для человека информации неизбежно растет. Объем носителей информации и пропускной способности каналов связи увеличивается, но все же количество информации растет быстрее. Следовательно, для размещения большого количества информации, необходимо применять эффективные алгоритмы архивации. Алгоритмы разделяют на 2 вида.

Первый вид – сжатие без потерь, который основывается на снижение объема выходного потока информации без потери информационной структуры.

RLE (run-length encoding) – один из самых старых и самых простых алгоритмов архивации графики. Изображение в нем вытягивается в цепочку байт по строкам растра. Само сжатие в RLE происходит за счет того, что в исходном изображении встречаются цепочки одинаковых байт. Применим алгоритм для изображений с небольшим количеством цветов: деловую и научную графику. Применяется в форматах РСХ, TIFF, ВМР. На его принципах и комбинациях основываются более эффективные и сложные алгоритмы.

Алгоритм Лемпеля – Зива – Велча (Lempel-Ziv-Welch, LZW). Идея алгоритма LZW в том, что с входного потока последовательно считываются символы, далее в созданной таблице проверяются строки. Если данная строка имеется, то следующий символ считывается, а если строки нет, тогда в поток записывается код для предыдущей найденной строки, строка вносится в таблицу. В настоящий момент алгоритм применяют во многих известных программах сжатия данных – ZIP, ARJ, LHA, и в файлах формата TIFF, PDF, GIF, PostScript и других.

Кодирование Хоффмана. В данном случае также применяется кодирование повторяющихся данных, где для кодирования часто повторяющихся последовательностей используют коды меньшей длины, в отличие от более редких последовательностей. Словарь кодов – это двоичное дерево, где редко встречающиеся повторяющиеся цепочки располагаются дальше от корня дерева. Тут номера веток от корня до самой цепочки и представляют собой код последовательности. В 21 веке этот алгоритм считай, не применяется в чистом виде, но используется в файлах PNG, JPEG.

Второй вид – сжатие с потерями качества, при использование которого предполагается, что распакованные данные будут различаться от исходных, но степень отличия не существенна с точки зрения их дальнейшего использования. Данный вид основывается на особенностях человеческого зрения.

JPEG (Joint Photographic Expert Group) является популярным графическим форматом, который чаще всего используют для хранения фотоизображений. В целом алгоритм основан на дискретном косинусоидальном преобразовании, применяемом к матрице изображения для получения некоторой новой матрицы коэффициентов. Для получения исходного изображения используется обратное преобразование. Сжатие в JPEG производиться за счет плавного изменения цвета в изображении. JPEG обеспечивает высокий коэффициент сжатия. Бывают ситуации, в которых алгоритм создает “ореол” вокруг резких вертикальных и горизонтальных границ в изображении (эффект Гиббса). При слишком высокой степени сжатия изображение делится на блоки 8х8 пикселов. Поддерживается алгоритм JPEG в форматах Quick Time, PostScript Level 2, Tiff 6.0.

JPEG используется там, где появляется необходимость хранить фотоизображения: полиграфии, в цифровых фотоаппаратах, в Интернет и так далее. Он занимает видное место в системах мультимедиа. Этот алгоритм не применяется для сжатия изображений при многоэтапной обработке, потому что искажения будут внесены в изображения при каждом этапе сохранения промежуточных результатов обработки. Для сжатия астрономических или медицинских изображений данный алгоритм не подходит.

Следующий алгоритм JPEG 2000. Он использует технологию вейвлет-преобразования, которая основывается на представлении сигнала в виде суперпозиции базовых функций — волновых пакетов. Таким образом, изображение не только станет более четким и гладким, но и размер файла по сравнению с JPEG при таком же качестве уменьшится. Из-за применения вейвлетов, изображения в данном формате, при высоких степенях сжатия устраняются недостатки более ранней версии. JPEG-2000 применяется для цифровых охранных систем, а так же в разных алгоритмах распознавания и в биометрии. JPEG-2000 можно использовать для создания изображения глубиной цвета в 48 бит. Широкое распространение данного алгоритма способствует введению новационных технологий работы с изображениями и приложений.

Алгоритм фрактального сжатия изображения основан на применение систем итерируемых функций. Майкл Барнсли впервые исследовал возможность применения теории IFS к проблеме сжатия изображения. Джеквин предоставил метод фрактального кодирования, применяющего систему доменных и ранговых блоков изображения. Из этого метода следует, что изображение необходимо разбить на большинство неперекрывающихся ранговых подизображений и определить множество перекрывающихся доменных подизображений. Алгоритм кодирования для каждого рангового блока ищет подходящий доменный блок и аффинное преобразование, которое переводит этот доменный блок в данный ранговый блок. Структура изображения отображается в систему ранговых блоков, доменных блоков и преобразований. Идея заключается в следующем: пусть исходное изображение является неподвижной точкой некоего сжимающего отображения. Тогда достаточно лишь вместо изображения запомнить каким-либо образом это отображение, и для восстановления необходимо многократно использовать это отображение к любому стартовому изображению. Согласно теореме Банаха, итерации сводятся к неподвижной точке, а именно к исходному изображению. Главной сложностью фрактального сжатия является то, что для поиска соответствующих доменных блоков, необходим полный перебор. Так как при данном переборе нужно каждый раз сравнивать два массива, то данная операция требует много времени и значительных вычислительных ресурсов.

Фрактальные методы рассматривают, как альтернативу технологиям, которые основаны на преобразовании Фурье, например, таким как JPEG.

В настоящий момент фрактальные методы используются для приложений архивирования, например, цифровые энциклопедии, которым кодирование требуется раз, а декодирование многократно. Фрактальное сжатие применяется в ряде узкоспециализированных задач, таких как передача изображений со спутников. В медицине рентгеновские снимки, обработанные с помощью фрактальных алгоритмов, дают не только более качественную картинку, но и более качественную диагностику.

Рекурсивный (волновой) алгоритм (wavelet). Данный вид архивации используется очень давно и происходит из идеи применения когерентности областей. Алгоритм ориентирован на черно-белые и цветные изображения с плавными переходами. Идеально подходит для иллюстраций типа рентгеновских снимков. Если задается слишком больший коэффициент, то на резких границах, а именно приходящихся на диагонали, появляется «лестничный эффект» – ступеньки разного размера в несколько пикселов, а также яркости. Идея алгоритма заключается в том, что мы сохраняем в файл разницу число между средними значениями соседних блоков в изображении, которая обычно принимает значения близкие к 0.

Таким образом, можно отметить, что каждый из методов находит свое место в узкоспециализированных областях. А так же, каждый алгоритм имеет свои достоинства и недостатки, которые не существенны с точки зрения их использования. На сегодняшний день устаревают алгоритмы, а также виды информации, на которые они применимы. Популярные алгоритмы не всегда эффективны на новых типах данных, что делает актуальной проблему синтеза новых алгоритмов. Поэтому, будущее за новыми алгоритмами с высокими требованиями к ресурсам и все более и более высокой степенью сжатия.

Какая разница между сжатием изображений с потерями и без потерь

Table of Contents

Просто и понятно

Если вы читаете этот материал, то, скорее всего, уже кое-что знаете о сжатии изображений. Но понимаете, что этого недостаточно для ответа вопрос, который возникает у каждого новичка: в чем разница в таких понятиях, как сжатие изображения без потерь и соответственно сжатие изображений с потерями?

Речь идет о сжатии изображения без потерь в качестве. Значит вебмастеру не удастся максимально уменьшить размер файла. Но даже так положительный эффект от оптимизации будет налицо.

Что касается сжатия изображения с потерями в качестве, то тут формулировка говорит сама за себя. Максимально оптимизируем файл, освобождаем место, улучшаем производительность. Жертвуем качеством. Однако это не означает, что изображение от этого станет намного хуже выглядеть или совсем обезобразится.

Достаточно хорошее объяснение? На первый взгляд – да, но реальные различия между сжатием изображений с потерями и без потерь не лежат на поверхности, ведь в вопросе сжатия много деталей.

Сжатие изображения без потерь

Сжатие изображения без потерь означает, что после оптимизации каждый пиксель останется на своем месте, как было в оригинале. Но, как мы говорили выше, эффект от такого сжатия будет либо незначительным, либо далеким от того, чего можно было бы добиться, пожертвовав качеством.

Каким же образом компрессор изображений может уменьшить размер файла, абсолютно не влияя на качество изображения? Сжатие изображения без потерь не меняет биты файла (двоичные цифры в коде данных), а только перестраивает их более эффективным образом. Представьте себе загрузку ящиков в грузовик. Опытный кладовщик знает наиболее оптимальные варианты раскладки коробок, поэтому он может разместить больше товаров на одной площади.

Плюс оптимизации без потерь еще заключается в том, что при необходимости сжатые данные можно легко восстановить. Например, если в будущем вы решите, что хотите отредактировать или изменить изображение, то вам удастся восстановить файл в его первоначальном виде.

С другой стороны, это преимущество не имеет значения, если вы работаете с таким инструментом, как плагин Robin Image Optimizer, ведь в нем есть функция автоматического резервного копирования, встроенная в наш плагин, так что вы всегда можете восстановить оригинал, независимо от того, какой тип сжатия вы используете.

Сжатие изображений без потерь является наиболее подходящим выбором, когда качество изображения для владельца сайта в приоритете. К примеру, если речь идет о сайте фотографа, где он выставляет свои работы на всеобщее обозрение.

Преимущества сжатия без потерь:

Сохранить полное качество изображений;
Можно восстановить сжатые данные.

Недостатки сжатия без потерь:

Минимальное уменьшение размера файла. Поскольку объем сокращения данных относительно небольшой – эффект от сжатия изображений: повышение скорости сайта и SEO, тоже небольшой.

Сжатие без потерь, как правило осуществляется благодаря удалению информации EXIF – это метаданные об изображении: модель фотоаппарата, дата создания фото, геоданные места, где сделано фото и т.д. О влиянии EXIF на безопасность и производительность сайта мы говорили подробней. Если вы решите убрать EXIF с помощью плагина, то сначала скачайте и установите Robin Image Optimizer.

После активации плагина зайдите в его настройки. В админке WordPress нажмите «Настройки» => «Robin Image Optimizer»

В разделе «Основные настройки» нажмите на кнопку ВЫКЛ рядом с опцией «Оставить данные EXIF». Все метаданные изображений на сайте исчезнут. Поэтому свободного места на сайте может стать больше на 20%.

Сжатие изображения с потерями

Другой, более популярный способ оптимизации изображений – это сжатие с потерями. При сжатии изображений с потерями мы видим резкое уменьшение размера файла – до 90% с помощью Robin Image Optimizer и только минимальные изменения качества изображения, иногда даже незаметные. Этот факт делает сжатие изображений с потерями наиболее распространенным вариантом. К тому же бесплатно.

В отличие от сжатия изображений без потерь, сжатие изображений с потерями удаляет часть исходных битов данных, чтобы уменьшить размер файла. Обычно эти данные незначительны, например, отходы, созданные во время обработки изображений, но разные компрессоры изображений извлекают данные из разных областей. Например, некоторые алгоритмы компрессоров снижают качество фона изображения, не изменяя того, что находится в фокусе изображения. Это приводит к более значительному сокращению файла, но, к сожалению, сжатый файл нельзя будет восстановить. Но вы сможете вернуть исходные файлы благодаря резервному копированию, если заранее активировали опцию резервного копирования.

Преимущества:

Значительное уменьшение размера файла, что приводит к ускорению загрузки и улучшению SEO;
Качество изображения чаще всего сохраняется в прежнем виде, поэтому ваши изображения по-прежнему хорошо выглядят;

Недостатки:

Чем больше файл оптимизирован, тем выше риск заметных различий.

Так вот, тут-то у вас может созреть вопрос: как сжать изображения в WordPress в разных режимах и какие режимы существуют? Поэтому пришло время рассказать вам об основных функциях плагина Robin Image Optimizer. Его функционал позволяет сжать картинки в нормальном, среднем и высоком режиме, в том числе автоматически уменьшать вновь загружаемые картинки.

Подробнее об этом мы говорили в предыдущем материале.

Заключение

Как вы могли обратить внимание, разница между сжатием с потерями или без потерь велика в смысле конечного размера файла. но не всегда оптимизация ухудшает качество картинки. А как мы знаем, чем больше сжатие картинок, тем лучше у сайта производительность. И наоборот. Эти задачи можно легко выполнить с помощью плагина Robin Image Optimizer. Но и у этого решения, как у любого другого, есть свои недостатки. Если на сайте у вас активирована опция резервного копирования, то исходные файлы заполняют собой дополнительное место на хостинге, которое соответственно ограничено. Об это стоит помнить и заранее принять меры по хранению исходников, если вы готовы начать использовать плагин.

Алгоритмы cжатия изображений (Image Compression Algorithms)

Сжатие – представление информации в более эффективном виде, влекущее за собой уменьшение объема данных (как правило). В основном алгоритмы сжатия используют свойства графических данных:

избыточность – группы одинаковых символов;
предсказуемость – часто повторяющиеся одинаковые комбинации символов;
необязательность – данные, мало влияющие на человеческое восприятие.

Оценки методов сжатия:

степень сжатия – отношение объема сжатого файла к объему исходного файла;
точность восстановления – среднеквадратичное отклонение значений пикселей сжатого изображения от оригинала;
скорость компрессии и декомпрессии – суммарное время сжатия и восстановления;
симметричность – отношение времени сжатия ко времени восстановления.

Все существующие алгоритмы можно разделить на два больших класса:

Алгоритмы сжатия без потерь

Сжатие без потерь – кодирование информации меньшим числом битов без ее искажения. Когда мы говорим о сжатии изображения без потерь, то имеем в виду, что существует алгоритм, обратный алгоритму сжатия, позволяющий точно восстановить исходное изображение.

Алгоритмы на основе статистических характеристик ставят наиболее частым элементам последовательностей наиболее короткий сжатый код

Алгоритмы серии RLE (англ. run-length encoding или кодирование повторов) основаны на очень простой идее: повторяющиеся группы элементов заменяются на числа повторов. Пример: последовательности из 21 бит (11111 000000 11111111 00) соответствует набор чисел 5 6 8 2. Этот набор при 3-х битном кодировании каждого числа (от 0 до 7) может быть представлен последовательностью из 18 бит 5 6 7 0 1 2 (101 110 111 000 001 010).

Алгоритм Шенона-Фано:

Символы первичного алфавита m₁ выписывают по убыванию вероятностей.
Символы полученного алфавита делят на две части, суммарные вероятности символов которых максимально близки друг другу.
В префиксном коде для первой части алфавита присваивается двоичная цифра «0», второй части — «1».
Полученные части рекурсивно делятся и их частям назначаются соответствующие двоичные цифры в префиксном коде.

Алгоритм Хаффмана:

Символы входного алфавита образуют список свободных узлов. Каждый лист имеет вес, который равен частоте появления символа.
Выбираются два свободных узла дерева с наименьшими весами.
Создается их родитель с весом, равным их суммарному весу.
Родитель добавляется в список свободных узлов, а двое его детей удаляются из этого списка.
Одной дуге, выходящей из родителя, ставится в соответствие бит 1, другой — бит 0.
Шаги, начиная со второго, повторяются до тех пор, пока в списке свободных узлов не останется только один свободный узел. Он и будет считаться корнем дерева.

Алгоритм арифметического кодирования:

Рассмотрим в качестве примера строку abacaba :

Поставим каждому символу текста в соответствие отрезок на координатной прямой, длина которого равна частоте его появления.

Считываем символ из входного потока и рассмотрим отрезок, соответствующий этому символу. Разделим этот отрезок на части, пропорциональные частотам встречаемости символов.
Повторим пункт (1) до конца входного потока.
Выберем любое число в пределах получившегося отрезка, которое и будет результатом арифметического кодирования

При декодировании уменьшаем пропорционально рабочий отрезок (аналогично кодированию), не изменяя значение кода. Символ определяется при попадании кода в соответствующие границы.

В словарных алгоритмах используется словарь из группы символьных сочетаний, который формируется на основе исходной последовательности. При сжатии происходит поиск наиболее длинной цепочки символов, уже записанной в словарь. Каждый раз, когда встречается цепочка, ещё не записанная в словарь, она добавляется туда.

Здесь под символом подразумевается некий повторяющийся элемент исходной строки — это может быть как печатный знак (character), так и любая битовая последовательность. Под кодом подразумевается не ASCII или UTF-8 код символа, а кодирующая последовательность битов.

Рассмотрим пример сжатия этим алгоритмом. Будем сжимать строку кукушкакукушонкукупилакапюшон. Исходный словарь заполнен следующим образом:

Процесс сжатия отражен в следующей таблице:

Процесс декодирования сводится к прямой расшифровке кодов. При этом используется только исходный словарь кодирования. В процессе декодирования он расширяется аналогичным образом.

Алгоритмы сжатия с потерями

Сжатие с потерями – кодирование информации с потерей той ее части, которая несущественна для представления данных. Методы сжатия с потерями качества изображений используют особенности человеческого зрения.

Идея, лежащая в основе всех алгоритмов сжатия с потерями, довольно проста: сначала удалить несущественную информацию, а затем к оставшимся данным применить наиболее подходящий алгоритм сжатия без потерь.

Метод JPEG включает три последовательных этапа:

Предварительная обработка изображения.
Спектральное преобразование данных.
Квантование спектра и сжатие данных.

На 1-м этапе выполняются:

переход к цветоразностной модели;
разделение изображения на блоки;
«прореживание» блоков цветовых составляющих.

Переход к цветоразностной модели означает преобразование значений базовых цветовых составляющих R G B к тройке составляющих Y U V, где Y — яркость, U — хроматические красный, V — хроматические синий.

Формируются блоки размером 8×8 пикселов, которые обрабатываются при сжатии независимо друг от друга.

Четверки соседних блоков объединяются в макроблоки 16х16. Для цветовых составляющих U и V выполняется «прореживание», когда четверки соседних пикселей усредняются. В результате 4 блока составляющих U и V преобразуются в 1. При этом яркостная составляющая Y, как наиболее важная, остается без изменений, а каждому блоку из 4 пикселей (2х2) яркостного канала Y ставятся в соответствие усреднённые значения U и V.

На втором этапе реализуется спектральное преобразование данных для всех блоков изображения.

Формально при этом коэффициенты Pxy исходной матрицы P преобразуется в коэффициенты dij матрицы D согласно приведенной на рисунке формуле.

Смысл преобразования заключается в том, что коэффициенты dij отражают «амплитуду колебаний» яркости пикселей. Например, если все пиксели блока имеют одинаковую яркость, то максимальными будет коэффициент d11 , а остальные dij = 0.

Чем больше деталей в изображении, тем большими окажутся значения “удаленных” коэффициентов. При этом, огрубляя коэффициенты матрицы, находящиеся ближе к ее правому нижнему углу, мы будем воздействовать именно на мелкие детали изображения. Визуально это проявится в «размывании» внутри блоков.

Порядок следования коэффициентов dij в соответствии с увеличением частоты («змейкой» от левого верхнего к нижнему правому углу) показан на рисунке.

На третьем этапе выполняется собственно огрубление коэффициентов с потерями информации и сжатие данных блоков.

Первоначально все коэффициенты матрицы D делятся с отбрасыванием дробной части на некоторые установленные делители. В примере такой делитель принят равным 8. В реальном алгоритме JPEG делители увеличиваются с возрастанием частот (на рисунке приведен фрагмент реальной матрицы делителей, в котором отображены первые 16 значений из 63).

Восстановление исходного вида матрицы выполняется обратным умножением на те же коэффициенты. Однако, поскольку при делении дробные части результатов отбрасывались, происходит необратимая потеря информации.

В результате процедуры огрубления набор коэффициентов может содержать много нулей. Кроме того маленькие цифры встречаются чаще, а набор используемых значений многократно уменьшается. Хотя каждый коэффициент по-прежнему кодируется одним байтом (то-есть, никакого сжатия еще не произошло), значительно улучшились условия для сжатия на следующем шаге преобразования.

Нетрудно видеть, что увеличивая значения делителей, мы дополнительно улучшим предпосылки сжатия (возрастет количество нулей и сократится объем алфавита). При этом за рост степени сжатия придется заплатить ухудшением качества изображения.

Чем больше степень сжатия, тем большими задаются делители. В практическом алгоритме они увеличиваются в направлении правого нижнего угла матрицы D. В результате этой операции строка из 64 коэффициентов матрицы содержит длинные последовательности «0» и удобна для окончательного сжатия. Такое сжатие выполняется с использованием метода RLE для цепочек нулей и кодирования по Хаффмену остальных коэффициентов. В результате, как правило, объем исходного графического файла сокращается в 10-20 раз. Возможно задавать и большую степень сжатия, учитывая требования к качеству восстановленного изображения.

Более детально особенности обработки уже знакомого нам блока изображения отражены на рисунке.

Виды изложений и методика их проведения

Идёт приём заявок

Подать заявку

Для учеников 1-11 классов и дошкольников

Виды изложений и методика их проведения

Система и проведение письменных работ

приведёт к положительным результатам,

даст развитие учащимся, обогатит их навыками

изложения мысли, сэкономит время, повысит

Основные положения методики развития речи при написании изложений

Конечная цель обучения – сформировать у учащихся комплекс коммуникативных умений, необходимых для создания текста в различных ситуациях общения.

Базой формирования умений являются теоретические (речеведческие) знания, которые должны быть усвоены.

Изложение – одно из средств формирования коммуникативных умений.

Каждый следующий вид изложений (с учётом типа текста, способа его восприятия, характера воспроизведения) призван закреплять имеющиеся и формировать новые умения связной речи.

В методике обучения связной речи учителем (при проведении любого урока по развитию речи) должна вестись работа над важными основными признаками текста:

Тематическое и смысловое единство

Все части текста связаны с коммуникативной задачей пишущего (говорящего): общение, сообщение, воздействие – с темой и основной мыслью высказывания.

Возможность деления текста на более мелкие части (разные по объёму), взаимосвязанные и взаимообусловленные.

Части и отдельные предложения текста связаны между собой не только по смыслу, но и лексико — грамматически (повторы слов, синонимы, союзы, личные и указавтельные местоимения, местоименные наречия, порядок слов, единый видо-временной план и др).

При этом или каждое следующее предложение связано с предыдущим (цепная связь), или все предложения, начиная со второго, связаны с первым, раскрывают его содержание (параллельная связь).

по способу восприятия по характеру воспроизведения

По способу восприятия текста изложения делятся на

изложения, в которых исходный текст воспринимается на слух

(читает учитель или под запись на диске);

изложения, в которых текст воспринимается зрительно

(перед глазами ученика, например, текст учебника или

3. изложения, в которых текст воспринимается на слух и зрительно

Есть и такая классификация изложений (Т. А. Ладыженская)

По отношению к содержанию исходного текста

— изложение с дополнительным заданием

По осложнённости языковым заданием

— с лексическим заданием

— с грамматическим заданием

— с синтаксическим заданием

По восприятию исходного текста

— изложение услышанного (воспринятого на слух)

— изложение воспринятого и на слух и зрительно

По степени знакомства с исходным текстом

— изложение незнакомого текста

— изложение знакомого текста, известного учащимися.

По характеру воспроизведения текста изложения различаются

Содержание исходного текста

— воспроизводится полно, со всеми подробностями,

— сохраняется тип текста,

— выдерживаются его композиционные и языковые особенности.

Главная дидактическая задача изложения этого вида – сформировать у учащихся умение подробно пересказывать тексты разных типов и стилей.

Задача ученика – понять позицию автора, осмыслить текст как определённое смысловое, структурное и стилистическое целое и адекватно воспроизвести его.

У учащихся при работе над подробным изложением формируются и совершенствуются такие коммуникативные умения:

— умение раскрыть тему и основную мысль высказывания определённого типа и стиля;

— умение использовать композиционные и языковые средства исходного текста в соответствии с коммуникативной задачей и идейным замыслом автора;

— умение совершенствовать написанное.

В процессе работы над таким изложением будут развиваться и совершенствоваться и более частные речевые умения и навыки :

— умение выделить и осмыслить композиционные и языковые средства данной жанровой и стилистической разновидности повествования;

— умение составить и оформить план, отражающий основную мысль, структуру и стиль текста;

— умение правильно (с точки зрения литературной нормы) и целесообразно употребить определённые лексические и грамматические средства.

— Воспроизводится не весь текст, а какая-то его часть, связанная с определённой темой;

— изменяется тип исходного текста;

— подвергается и изменениям и его композиция.

Выборочное изложение – вид работы, « при котором происходит тематический отбор материала на основе анализа текста, , вычленение из него того, что относится к данной теме, обобщение отобранного и устная и письменная передача содержания в определённой логической последовательности » (Е. А. Баринова.)

Главная дидактическая задача изложения этого вида – сформировать у учащихся умение вычленять нужный материал, систематизировать отобранное, привести в систему всё выбранное (расположить логически верно и связать части собранного).

У учащихся при работе над выборочным изложением формируются и совершенствуются такие коммуникативные умения:

— умение выбрать из текста (текстов) материал на заданную тему;

— умение определить основную мысль предстоящего высказывания в случае её несовпадения с основной мыслью исходного текста;

— умение систематизировать собранный материал в соответствии с основной мыслью нового высказывания;

— умение построить высказывание иного типа по сравнению с типом исходного текста;

— умение в соответствии с поставленной коммуникативной задачей использовать речевые средства исходного текста, а также находить «свои» слова и словосочетания для связи отобранного материала.

До проведения урока написания выборочного изложения ученики должны научиться выполнять разнообразные по характеру подготовительные упражнения:

— извлечение из текста какой-то части,

— определение темы изложения,

— устное выборочное изложение.

Найти в тексте и прочитать часть, связанную с определённой темой.

Найти в тексте и прочитать часть, соответствующую изображённому на иллюстрации.

Ученикам предлагается тема, материал к которой рассредоточен в тексте. Его надо выбрать, затем прочитать.

Это списывание, в основе которого лежит тематический отбор.

Выписать из текста часть, где говорится о том, что …;

Выписать из текста предложения, в которых раскрывается указанная тема;

Выписать предложение, в котором заключена основная мысль и т. д.

Извлечение из текста какой-то части

— Каждое предложение читается под углом зрения его отношения к заданной теме.

— Нужный материал подчёркивается.

Определение темы изложения

— Предлагается (в записи на доске) уже отобранный из знакомого текста материал на одну из подтем (микротем).

— Задача ученика – определить тему высказывания и доказать её.

Устное выборочное изложение

— устный выборочный пересказ позволяет проанализировать с учениками достоинства и недостатки созданных текстов,

— учит объединять, систематизировать материал, собранный в процессе работы над текстом,

— использовать свои языковые средства при создании нового высказывания.

КОМПРЕССОР ИЗОБРАЖЕНИЯ

Наш инструмент использует разумную комбинацию алгоритмов сжатия и лучшую оптимизацию для сжатия размера ваших изображений, сохраняя при этом уровень качества. Просто загрузите изображение!

Уменьшить размер изображения без потери качества

Вы когда-нибудь пытались загрузить изображение на веб-портал и только узнали, что его размер слишком велик?

Как насчет того, чтобы попытаться сохранить файл изображения и понять что размер в итоге займет гораздо больше места, чем необходимо?

Для обеих этих проблем наш инструмент является решением.

Что такое сжатие изображений?

Сжатие изображений- это технический процесс уменьшения размера файла документа изображения [без ущерба для его качества]. Это позволяет цифровой фотографии сохранять свой внешний вид и физические характеристики, но с гораздо меньшим размером, чтобы она занимала меньше места и становилась приемлемой при загрузке на соответствующих сайтах.

Уменьшение размера файла позволяет хранить изображение более экономно и эффективно, поскольку занимаемое им пространство памяти теперь будет значительно меньше.

Обычно это делается с помощью простого технического процесса с использованием «инструмента сжатия».

Несмотря на то, что существует довольно много таких инструментов, найти такой, который заслуживает доверия и который может обеспечить довольно чистую работу, может оказаться проблемой.

Но не больше.У вас теперь есть то, что мы можем официально назвать «самым простым, самым высоким стандартом сжатия изображений»

Познакомьтесь с инструментом сжатие изображений от Small SEO Tools.

об инструменте сжатие изображений от Small SEO Tools.

Сжатие изображений от Small SEO Tools – это мощный онлайн-инструмент, который использует продвинутую технику для значительного сокращения размера файлов ваших фотографий, изображений или графических документов, сохраняя при этом качество изображения и разрешение с максимальной детализацией.

Качество изображения, создаваемого этим инструментом, обычно настолько высоко, что вы вряд ли найдете какие-либо видимые различия между сжатым изображением и исходной версией.

Наш инструмент может сжать файлы обоих форматов .jpg, .jpeg и .png.

Используя этот инструмент, вы можете сжать изображения для использования в Интернете, как в социальных сетях (сокращая время загрузки и скачивания), и для локального хранилища (экономя место).

Вы также можете использовать этот инструмент перед добавлением их веб-страницы. Изображения меньшего размера позволяют быстрее загружать ваши страницы.

Более того, этот инструмент может одновременно сжать несколько изображений – до 20 изображений.

Такой массовый оптимизатор изображений позволяет невероятно легко сжать изображения, что экономит тысячи часов по сравнению со сжатием десятков изображений одно за другим.

Как работает инструмент сжатия изображений и как его использовать.

Наш инструмент очень прост и удобен в использовании. На самом деле, он построен так, чтобы требовать минимального пользовательского ввода, обеспечивая при этом удивительно полезный результат.

Во-первых, перейдите к разделу выше этой страницы(Https://smallseotools.com/image-compression).

Далее загрузите ваше изображение. Вы можете сделать это, нажав «Загрузить» и выбрав нужные изображения на вашем компьютере. Вы также можете загружать изображения из Dropbox.

Как упоминалось ранее, вы можете загружать до 20 изображений одновременно, но размер изображений не должен превышать 5 МБ для каждого.

После того, как вы выбрали изображение, инструмент автоматически будет работать, не требуя от вас каких-либо дополнительных действий.

Чтобы загрузить несколько изображений, просто нажмите «Загрузить» еще раз или выберите в Dropbox.

После завершения вам будет показана кнопка для загрузки сжатых изображений или сохранения в Dropbox:

Чтобы уменьшить размер ваших файлов .jpg или .png, этот инструмент использует технику сжатия изображений без потерь (подробнее об этом позже).

С помощью этой методики количество цветов выборочно минимизируется в данных изображения, в результате чего ваши изображения имеют то же качество и разрешение, что и оригинал. В результате для эффективного хранения или передачи данных требуется меньше байтов.

Наш инструмент также загружается довольно быстро.

Лучшие практики сжатия изображений

Сжатие изображений также касается SEO изображений. Она называется «Оптимизация изображения» и предназначена для того, чтобы ваши изображения могли получить рейтинг в Google и других поисковых системах изображений.

Изображения с большим размером файла замедляют ваши веб-страницы, что создает неоптимальный пользовательский интерфейс и саботирует рейтинг вашей поисковой системы.

Вы уменьшаете размер файла при сжатия изображения, что, в свою очередь, ускоряет время загрузки страницы, повышает рейтинг и улучшает UX вашего сайта.

Конечно, скорость страницы является одним из факторов, который Google использует для ранжирования веб-сайтов. Но помимо высокого рейтинга, скорость страницы также важна.

Почти 50% потребителей не будут ждать 3 секунды для загрузки сайта. Amazon даже признает, что если их страницы замедлятся всего на одну секунду, они потеряют 1,6 миллиарда долларов в год.

Поэтому имеет смысл сжать изображения перед их загрузкой на сайт.

Сжатие с потерями и без потерь – две технологии, обычно используемые при этом.

Сжатие без потерь уменьшает размер файла без потери качества. Он в основном переписывает данные исходного файла более эффективным способом без потери информации.

Техника сжатия фильтрует и отбрасывает лишние и ненужные данные в процессе сжатия, чтобы уменьшить объем информации.

При сжатии без потерь данные могут быть извлечены при распаковке файла обратно в исходный, тогда как при сжатии с потерями данные не могут быть восстановлены при распаковке файла.

Как указывалось ранее, наш инструмент использует метод сжатия без потерь, чтобы существенно уменьшить размер файла изображения, сохраняя при этом все необходимые данные.

Вот несколько общих рекомендаций по оптимизации изображений.

Используйте веб-шрифты вместо размещения текста в изображениях; они выглядят лучше при масштабировании и занимают меньше места.
На своем веб-сайте используйте CDN, чтобы быстро предоставлять свои изображения посетителям по всему миру.
Максимально используйте CSS3-эффекты на ваших изображениях.
Размер файла изображения и размеры изображения не совпадают. Убедитесь, что вы сохраняете изображения в правильных размерах.
В некоторых случаях вам может потребоваться ленивая(медленная) загрузка изображений для более быстрой визуализации первой страницы.
Используйте растровые изображения для сцен с большим количеством форм и деталей.
Уменьшите глубину до меньшей цветовой палитры.
По возможности используйте векторные изображения вместе с вашими PNG и JPG
Обрезать пустое пространство,(пробелы) чтобы удалить ненужные данные.
Удалите все ненужные метаданные изображения.
Насколько большими должны быть ваши файлы изображений? Для веб-изображений хорошим правилом является попытка сохранить размер файла изображения ниже 70 КБ.
Выберите правильный тип файла. Основные типы файлов, используемые для публикации изображений : JPG, GIF и PNG.

Типы файлов JPEG обеспечивают наилучшее качество при минимальном размере файла и отлично подходят для обычных фотографий, снимков экрана и общих веб-изображений.

Изображения GIF имеют более низкое качество, чем изображения JPEG, и используются для более упрощенных изображений, таких как значки, анимация, эскизы и декоративные изображения.

Файлы PNG могут быть хорошей альтернативой как JPEG, так и GIFS. Если вы можете получать фотографии только в формате PNG, попробуйте использовать PNG-8 вместо PNG-24. PNG превосходно выглядят как простые декоративные изображения из-за их чрезвычайно маленького размера файла. PNG поддерживает высокую детализацию и высокое разрешение.

Безопасность надёжность контента.

Мы получим это. При загрузке нужно думать о безопасности ваших изображений.

Вот наша гарантия:

Ваши изображения на 100% безопасны и надежны. Мы не просматриваем, не передаем и не храним их на наших серверах. Мы гарантируем вам полную конфиденциальность при использовании наших услуг.

Это касается и всех других наших визуальных инструментов, включая инструменты Image Resizer, Image Cropping l, Convert to JPG , Reverse Image Search и т. д.