LOSSY KOMPRESIJA

Kompresija s gubitkom dijela podataka naziva se još i zaboravna kompresija. Lossy kompresija podrazumjeva takvu pretvorbu kod koje se namjerno bespovratno gubi dio podataka. Tim postupkom se gubi izgled slike, a za uzvrat se dobiva zapis koji zauzima manje memorije. Što je veće pogoršanje izgleda slike, to zapis zauzima manje memorije. Pri pretvorbi u binarni oblik korisnik može izabrati optimalni omjer između kvalitete izgleda slike i veličine zapisa.

Metode sa gubicima zasnivaju se na modelima ljudske percepcije (više kompresuju one atribute slike koji manje doprinose ukupnom izgledu slike) , one uzrokuju degradaciju slike u svakom koraku (svakim slijedećim korakom kompresije/dekompresije slika se degradira) , ali najčešće omogućuju daleko veće omjere kompresije nego metode bez gubitaka.

JPEG je standard za kompresiju slike sa gubitkom informacija odnosno Lossy kompresiju.

ALGORITMI

1.Transformacijsko kodiranje

Slika dimenzija NxN se dijeli u manje blokove dimenzija nxn i na svakom od njih se primjenjuje unitarna transformacija. Cilj transformacije je da dekorelira originalni signal, to najčešče rezultira raspodjelom najvećeg dijela energije u nižim koeficijentima transformacije. Na taj način mnogi koeficijenti se mogu zanemariti nakon kvantizacije.


Četiri koraka u tom procesu su:
  • podjela slike
  • transformiranje slike
  • kvantizacija koeficijenata
  • Huffman kodiranje

    • Transformacijsko kodiranje vrši se u dva koraka:
    1. 1. segmentacija (podjela slike na dvodimenzionalne vektore),
    2. 2. transformiranje (primjena izabrane transformacije).

    2.Vektorska kvantizacija

    Vektorska kvantizacija je algoritam koji se može matematički definirati kao transformacijski operator koji transformiše R-K prostor u konačan podskup X koji ja predstavljen sa n vektora. Taj podskup X je vektorska kobna knjiga. Ovaj metod se definiše na iteraciji sljedećih koraka:
  • podjela područja za treniranje u N grupa
  • centroidi tih grupa postaju vektori u kodnoj knjizi
  • proračunavanje srednje distorzije;
    ako je postotno smanjenje distorzije u usporedbi sa prethodnim korakom ispod određenog praga, onda se proces zaustavlja

    •

    3.Aproksimacijske metode i segmentacija

    Ovim metodama se slika modelira kao mozaik regija, a svaka od tih regija karakterizirana je određenim stupnjem uniformnosti svojih piksela. Kao primjere ovih metoda imamo polinomsku aproksimaciju i aproksimaciju teksturama.Aproksimacija teksturama temelji se na sintezi parametriziranih tekstura baziranih na nekom modelu dok se polinomska zasniva na rekonstrukciji regija na osnovi srednjih vrijednosti polinomskih funkcija.


    4.Fraktalno kodiranje

    Fraktalno kodiranje je pogodno za prirodne scene a zasniva se na opisu slike pomoću fraktala. Zbog velike kompleksnosti kompresije, koja se kretala od 1000:1 i više i predugog algoritma, primjena ove metode u komercijalne svrhe nije bila uspješna. Vremenom su se algoritmi mijenjali, tako da se danas koriste neke novije verzije i slijedi njihova nadogradnja.