Ағылшыншамен салыстырыңыз: абзацты басыңыз — түпнұсқа терезеде ашылады. Абзац астындағы EN түймесі оны мәтін ішінде көрсетеді.
Мазмұны
Кіріспе
Кванттау – бейне өңдеуде қолданылатын, мәндердің бір диапазонын жеке кванттық (дискрет) мәнге айналдыру арқылы жүзеге асырылатын жоғалтулы қысу техникасы. Белгілі бір ағындағы дискретті символдар саны кеміген сайын, ағын қысуға оңай болады. Мысалы, цифрлық кескінді көрсету үшін қажетті түстер санын азайту оның файл көлемін кішірейтеді. Нақты қолданылуларына JPEG форматында DCT деректерін кванттау және JPEG 2000 форматында DWT деректерін кванттау жатады.
Quantization, involved in image processing, is a lossy compression technique achieved by compressing a range of values to a single quantum (discrete) value. When the number of discrete symbols in a given stream is reduced, the stream becomes more compressible. For example, reducing the number of colors required to represent a digital image makes it possible to reduce its file size. Specific applications include DCT data quantization in JPEG and DWT data quantization in JPEG 2000.
Түсті кванттау
Түсті кванттау суретте қолданылатын түстердің санын азайтады; бұл шектеулі сандағы түстерді қолдайтын құрылғыларда суреттерді көрсету және кейбір суреттерді тиімді қысу үшін маңызды. Көптеген бит-карта редакторлары мен операциялық жүйелерде түсті кванттау мүмкіндігі бар. Көнеріліп жүрген түсті кванттау алгоритмдеріне жақын түс алгоритмі (белгілі палитралар үшін), медианалық кесу алгоритмі және октабрь ағаштарына негізделген алгоритм жатады. Түсті кванттауды дитерлеумен біріктіру арқылы түстердің көбірек санының әсерін жасауға және жолақты бұрмалауларды жоюға болады.
Color quantization reduces the number of colors used in an image; this is important for displaying images on devices that support a limited number of colors and for efficiently compressing certain kinds of images. Most bitmap editors and many operating systems have built in support for color quantization. Popular modern color quantization algorithms include the nearest color algorithm (for fixed palettes), the median cut algorithm, and an algorithm based on octrees. It is common to combine color quantization with dithering to create an impression of a larger number of colors and eliminate banding artifacts.
Суретті қысу үшін жиілікті кванттау
Адам көзі салыстырмалы түрде үлкен аумақта жарықтықтың шағын айырмашылықтарын жақсы байқайды, бірақ жоғары жиілікті (жылдам өзгеретін) жарықтықтың күшінің дәл деңгейін ажыратуда нашар. Осы фактінің арқасында жоғары жиілікті компоненттерді ескермей қажетті ақпарат көлемін азайтуға болады. Бұл жиілік саласындағы әр компонентті сол компонентке сәйкес тұрақты санға бөліп, содан кейін ең жақын бүтін санға дейін дөңгелектеу арқылы іске асырылады. Бұл процестің негізгі шығынды операциясы болып табылады. Осының нәтижесінде жоғары жиілікті компоненттердің көп бөлігі нөлге дейін дөңгелектеледі, ал қалғандары шағын оң немесе теріс мәнге ие болады. Адам көзі люминансқа хроминансқа қарағанда сезімтал болғандықтан, екі түсті бөліп көрсететін RGB емес түсті кеңістікте (мысалы, YCbCr) жұмыс істеу және арналарды жеке кванттау арқылы қосымша сығымдауға қол жеткізуге болады.
The human eye is fairly good at seeing small differences in brightness over a relatively large area, but not so good at distinguishing the exact strength of a high frequency (rapidly varying) brightness variation. This fact allows one to reduce the amount of information required by ignoring the high frequency components. This is done by simply dividing each component in the frequency domain by a constant for that component, and then rounding to the nearest integer. This is the main lossy operation in the whole process. As a result of this, it is typically the case that many of the higher frequency components are rounded to zero, and many of the rest become small positive or negative numbers. As human vision is also more sensitive to luminance than chrominance, further compression can be obtained by working in a non RGB color space which separates the two (e. g., YCbCr), and quantizing the channels separately.