שיטות כיווץ - דיון - עמוד 2 - תכנות - HWzone פורומים
עבור לתוכן
  • צור חשבון

שיטות כיווץ - דיון

Bh

נוצר על ידי Bh
ב תכנות

Recommended Posts

icebreak Zone Master

icebreak

פורסם
פורסם

כל בלוק של מטריצת 8 על 8 צבעים, הופך למטריצת מקדמים בייצוג של תדרים (בתמונות ש JPEG דוחס טוב זה גורם לזה שמרבית המידע נמצא בפינה השמאלית עליונה ולא מפוזר בכל המטריצה).

קישור לתוכן
שתף באתרים אחרים
icebreak Zone Master

icebreak

פורסם
פורסם

לא, זה קשור לזה שבתמונות ש JPEG דוחס טוב (בד"כ טבעיות, בלי הבדלים חדים בין הצבעים), מרבית המידע נמצא בתחום התדרים הגבוהה (ובגלל זה כשעוברים ממרחב הצבעים למרחב התדרים, המידע מסודר בצורה יותר נוחה לדחיסה).

קישור לתוכן
שתף באתרים אחרים
Ghosthunter Zone Master

Ghosthunter

פורסם
פורסם

אהההההה.... תודה רבה...

עכשיו הבנתי הכל(גם לאחר כמה קריאות של מה שרשום בWIKI).

בעצם, מפעילים על מטריצה כמה פעולות, ופשוט מעבירים לצורה שונה של המטריצה, שניתן יהייה לשחזר ממנה בצורה הטובה ביותר את המטריצה המקורית. מעבירים לתדרים, מכיוון שלאחר החלוקה( floor(log(2)(top-corner)) )מקבלים הרבה מספרים דומים(וכאן מאבדים בעצם את המידע, בספרות שאחרי הנקודה). את המטריצה שומרים מכווצת בשיטת כיווץ כלשהי שמכווצת טוב הרבה מספרים דומים שקרובים אחד לשני.

השוני בין הסיגמאות זו הפריסה השונה של התדרים במטריצה החדשה.

בבקשה תקנו אותי אם אני טועה כי כך הבנתי את זה.

קישור לתוכן
שתף באתרים אחרים
icebreak Zone Master

icebreak

פורסם
פורסם

לא בדיוק, השיטה בגדול (יש כמה שיטות יותר חכמות, אבל לא בשימוש בגלל בעיות פטנטים):

1. המרה ממרחב צבעי ה (שמייצג כל נקודה בעזרת 3 צבעים), למרחב YUV (שבו הייצוג הוא ע"י בהירות, ונתונים לגבי הצבע). סיבה - העין מבחינה בעיקר בשינויים בבהירות משאר התכונות.

2. הקטנת המידע שתופסים הפרטמרים של ה UV ע"י חתיכה לחצי / רבע. סיבה - חסכון במקום, מכיוון שהעין פחות רגישה למידע הזה.

3. חלוקת התמונה לבלוקים של 8 על 8, כשאר בכל בלוק ממירים את הנתונים למרחב התדרים (את הפעולה על שלושת הרכיבים YUV בנפרד). סיבה - בתמונות טבעיות, מרבית המידע לגבי התמונה מרוכז בתדרים הגבוהים (כאשר לפני ההמרה, המידע מרוכז לכל אורך המטריה, אחריה הוא מופיע בחלק העליון-שמאלי שלה).

4. ביצוע חלוקה בקבוע לכל אברי המטריצה ועיגול התוצאה. הדבר גורם לכך שמרבית המטריצה מתאפסת בגלל שמרבית המידע (הערכים הגבוהים) מרוכז בחלק של התדרים הגבוהים, שאר המידע די קטן, והחלוקה מאפסת אותו. סיבה - זאת הפעולה שגורמת לדחיסה המירבית בתמונה (והחלוקה / עיגול גורמים לזה שאי אפשר לשחזר את הערכים במדויק). אם ניסיתם לשמור תמונת JPEG פעם והוא שאל אותכם באיזה איכות, האיכות שקבעתם, קובעת כמה הקבוע שבו מחלקים יהיה גבוהה (ואז יותר איברים יהיו קטנים במטריצה).

5. קידוד המידע במטריצה ע"י הליכת זיג-זיג (תחשבו על זה, היתרון הוא שמרבית המידע של התמונה שמור בקצה השמאלי - עליון שלה) ורשימת ערכי התדרים והדימיון ביניהם, ואז מעבר של HUFFMAN עליהם, שזו שיטת דחיסה יעילה לפי שכיחות הופעת ביטויים.

בגדול, הבעיות הם שבתמונות לא טבעיות שיש הבדלים חדים בין הצבעים, התמרת הפורייה תתן מטריצה שהערכים בה מפוזרים עדיין (ולא בקצה), ולכן לא תדחוס טוב את המידע (והתמונה תראה לא טוב).

כמו כן, יש שיטות דחיסה היום יותר טובות כמו שימוש ב WAVELETS במקום פורייה שנותנות תוצאות טובות יותר.

קישור לתוכן
שתף באתרים אחרים

ארכיון

דיון זה הועבר לארכיון ולא ניתן להוסיף בו תגובות חדשות.

עבור לרשימת הדיונים
×
  • צור חדש...