Что такое сжатие изображений и как оно работает? Обзор

Сжатие изображения — это процесс уменьшения размера файла изображения. Сжатие изображения не меняет размеры изображения, а вместо этого сжимает его данные.

По сути, сжатие и тип файла применяются сразу при создании изображения. Тип сжатия обычно зависит от устройства, используемого для создания изображения. Кроме того, программное обеспечение используется для сохранения и хранения изображений.

Основная цель сжатия изображений — уменьшить объем данных, необходимых для представления изображения, что делает его более эффективным для хранения, передачи и обработки. Сжатие особенно важно в ситуациях, когда необходимо управлять большими объемами данных изображений, например, в цифровой фотографии, потоковом видео и веб-приложениях.

Существует два основных типа сжатия изображений: сжатие без потерь и сжатие с потерями .

1. Сжатие без потерь:

   • При сжатии без потерь исходное изображение может быть полностью восстановлено из сжатой версии. Никакая информация не теряется в процессе сжатия.
   • Распространенные форматы сжатия изображений без потерь включают PNG (портативная сетевая графика), GIF (формат обмена графикой), RAW и BMP.
   • Сжатие без потерь часто предпочтительнее, когда сохранение каждой детали изображения имеет решающее значение, но оно может не обеспечить такого высокого сжатия, как методы с потерями.

2. Сжатие с потерями:

   • Сжатие с потерями обеспечивает более высокую степень сжатия за счет исключения некоторой информации, которую человеческий глаз с меньшей вероятностью заметит. Это приводит к снижению качества изображения, но цель состоит в том, чтобы минимизировать разницу восприятия.
   • Распространенные форматы сжатия изображений с потерями включают JPEG (Объединенная группа экспертов по фотографии) и WebP.
   • Сжатие с потерями подходит для сценариев, где допустима определенная потеря качества, например, в мультимедийных приложениях и веб-изображениях.

Как работает сжатие изображений?

1. Кодирование с преобразованием. Многие алгоритмы сжатия изображений используют кодирование с преобразованием, при котором изображение преобразуется из пространственной области (значений пикселей) в частотную область с использованием математических преобразований, таких как дискретное косинусное преобразование (DCT). Кодирование с преобразованием помогает сконцентрировать большую часть энергии изображения в меньшем количестве коэффициентов, что упрощает отбрасывание менее важной информации.

2. Квантование: после преобразования изображения применяется квантование для снижения точности преобразованных коэффициентов. Этот шаг предполагает округление или усечение значений, что приводит к потере информации. При сжатии с потерями квантование является более агрессивным для достижения более высоких коэффициентов сжатия.

3. Энтропийное кодирование: затем квантованные коэффициенты кодируются с использованием методов энтропийного кодирования, таких как кодирование Хаффмана или арифметическое кодирование. Эти методы назначают более короткие коды более часто встречающимся значениям, что еще больше снижает общую скорость передачи данных.

4. Кодирование по длине серии. В дополнение к вышеперечисленным шагам некоторые методы сжатия используют кодирование по длине для более эффективного представления последовательностей идентичных или похожих значений.

5. Прогнозирующее кодирование. В некоторых случаях используется прогнозирующее кодирование, при котором значения пикселей прогнозируются на основе соседних пикселей, а разница (остаток) кодируется.

Зачем необходимо сжатие изображений?

Сжатие изображений необходимо по разным причинам. Основная причина может заключаться в экономии полосы пропускания при размещении изображений в Интернете.

Скорость загрузки веб-сайта зависит от двух факторов: скорости подключения к Интернету и объема данных, хранящихся на веб-сайте. Хотя мы не можем контролировать первое; мы можем контролировать последнее. Уменьшая размер изображений, которые будут размещаться на нашем веб-сайте, мы также уменьшаем общий объем данных, которые необходимо загружать каждый раз, когда зритель посещает его. Сжатие изображений необходимо для быстрого веб-сайта, который будет удерживать внимание пользователя.

Вот основные причины «Зачем необходимо сжатие изображений?»

1. Экономит место : сжатые изображения требуют меньше места для хранения, что полезно для архивирования больших коллекций изображений и оптимизации дискового пространства.
2. Легкость передачи : файлы изображений меньшего размера загружаются и скачиваются быстрее, что ускоряет обмен изображениями и загрузку веб-сайта.
3. Экономия полосы пропускания . Уменьшение размера файлов имеет решающее значение для эффективной передачи данных, что важно для таких приложений, как потоковое видео и видеоконференции.
4. Сократите время загрузки . Сжатые изображения необходимы для мобильных приложений и веб-сайтов, где скорость загрузки и эффективное использование мобильных данных имеют решающее значение.
5. Медицинская визуализация . В медицинской визуализации сжатые изображения помогают снизить требования к хранению и передаче данных по сети, сохраняя при этом качество диагностики.

Окончательный вердикт:

Сжатие изображений действительно включает в себя методы уменьшения размера файла изображения при сохранении приемлемого уровня качества изображения. Устранение избыточных или ненужных данных является ключевым аспектом этого процесса, приводящим к более эффективному хранению и передаче изображений. Внедряя методы сжатия, можно значительно снизить требования к емкости хранилища и пропускной способности, что делает его практичным для различных приложений, включая цифровую фотографию, веб-контент и мультимедийную связь.