Технологія стиснення цифрових зображень ефективно зменшує дані, щоб полегшити їх зберігання та передачу. У цій статті ми розглянемо, як це працює та як впливає на наше життя.
Цифрове зображення — це цифрове зображення фотографії або малюнка. Ці цифрові зображення складаються з пікселів, які є найменшою одиницею точок, і кожному пікселю присвоюється значення, яке представляє щось на зразок яскравості або кольору. Загалом, чим більша кількість пікселів, тим вища роздільна здатність, але за рахунок обсягу збережених даних. Для ефективного зберігання та передачі цих цифрових зображень необхідні методи стиснення цифрових зображень, щоб зменшити обсяг даних.
Існує два типи техніки стиснення цифрових зображень: стиснення без втрат і стиснення з втратами. Стиснення без втрат є менш ефективним, оскільки воно не використовує методи, які спричиняють втрату даних під час процесу стиснення, але його можна відновити до того самого зображення, що й оригінал. З іншого боку, стиснення з втратами видаляє зайві або непотрібні дані, що ускладнює відновлення того самого зображення, що й оригінал, але воно може досягти високої ефективності стиснення у багато разів або в тисячі разів вище, ніж стиснення без втрат, що робить його популярним методом стиснення.
JPEG, який ми зазвичай використовуємо, є типовим форматом файлу цифрового зображення зі стисненням із втратами. Стиснення формату JPEG в основному складається з попередньої обробки, DCT, квантування та кодування.
По-перше, попередня обробка передбачає зміну колірної моделі та «вибірку». По-перше, колірна модель цифрового зображення змінюється з RGB на YCbCr. Модель RGB поєднує три основні кольори світла, щоб разом представити колір і яскравість пікселя, тоді як модель YCbCr розділяє інформацію пікселя на Y, який представляє інформацію про яскравість, і Cb і Cr, які представляють інформацію про колір. Коли колірна модель змінюється з моделі RGB на модель YCbCr, виконується вибірка, щоб отримати лише деякі значення з пікселів.
Людське око чутливе до змін яскравості та відносно менш чутливе до змін кольору, тому вибірка виділяє весь Y, який представляє інформацію про яскравість, і лише частину Cb і Cr, які представляють інформацію про колір, до такої міри, як людське око не може сприймати зміни кольору. Ця вибірка витягує інформацію з блоку пікселів у співвідношенні J:a
з блоку пікселів у певному співвідношенні J:a. Де J — кількість горизонтальних пікселів у блоці пікселів, a — кількість пікселів інформації з першого рядка блоку пікселів, а b — кількість пікселів інформації з другого рядка. Наприклад, якщо ви відбираєте інформацію про колір у співвідношенні 4:2:0, перший рядок блоку пікселів із 4 горизонтальними пікселями витягуватиме 2 фрагменти інформації про колір, а другий рядок не вилучатиме жодної інформації про колір. Зрештою, вилучаються лише два з восьми кольорів у блоці 4×2, що зменшує обсяг даних.
Після попередньої обробки виконується перетворення, яке називається DCT. DCT — це процес, який перетворює інформацію вибіркових пікселів у частоти та представляє їх як дані, які регулярно розділяються в частотній області. Для ефективності DCT виконується на матриці, розділеній на 8 пікселів по горизонталі та 8 пікселів по вертикалі як основної одиниці. Коли виконується DCT, низькочастотні компоненти, які представляють невеликі відмінності в інформації між сусідніми пікселями, збираються у верхньому лівому куті матриці, а високочастотні компоненти, які представляють великі відмінності, збираються в нижньому правому куті матриці та представлені як значення матриці, розділені вздовж частотної області. Граничне значення низькочастотної складової більше, ніж граничне значення високочастотної складової.
Наступний крок - квантування. У процесі квантування значення матриці, отримане DCT, ділиться на певну задану постійну та округлюється. У цьому випадку матричне значення низькочастотної складової ділиться на малу константу та округлюється в більшу сторону, а матричне значення високочастотної складової ділиться на велику константу та округлюється до нуля. Це робиться для зменшення розміру даних шляхом зменшення абсолютного значення низькочастотних компонентів і видалення високочастотних компонентів, враховуючи, що людське око чутливе до низькочастотних компонентів, але менш чутливе до високочастотних компонентів.
Нарешті, дані кодуються. Кодування — це двійкове представлення значень квантованої матриці. Для цього процесу зазвичай використовується кодування Хаффмана. Кодування Хаффмана працює шляхом призначення меншої кількості бітів для представлення даних, які виникають часто, і більшої кількості бітів для представлення даних, які виникають рідко. У результаті процес кодування Хаффмана може зменшити кількість даних у цифровому зображенні без втрати даних.
Цифрові зображення використовуються в багатьох сферах нашого повсякденного життя. Наприклад, вони використовуються у фотографії, медичних зображеннях, супутникових зображеннях, графічному дизайні, зображеннях продуктів в онлайн-магазинах та багатьох інших додатках. Зі збільшенням використання цифрових зображень технології обробки зображень також швидко розвиваються. Зокрема, прогрес у розпізнаванні зображень за допомогою штучного інтелекту (AI) і машинного навчання (ML) уможливив такі інноваційні технології, як розпізнавання облич, безпілотні автомобілі та розумні камери.
Поряд з використанням цифрових зображень, важливим питанням є питання авторського права. Оскільки цифрові зображення стає легше копіювати та поширювати, необхідні юридичні та технологічні заходи для захисту авторських прав і запобігання їх порушенням. Наприклад, технологія цифрових водяних знаків використовується для вбудовування інформації про авторські права в зображення в невидимій формі, щоб запобігти незаконному копіюванню зображень.
Також проводяться дослідження щодо покращення якості цифрових зображень. Розробляються різноманітні методи обробки зображень, включаючи методи створення зображень високої роздільної здатності, видалення шуму та корекції кольору. Ці методи допомагають зробити цифрові зображення більш чіткими та точними.
Цифрові зображення відіграють важливу роль у багатьох аспектах нашого життя, і їх важливість зростатиме в майбутньому, тому важливо розуміти та вміти правильно використовувати технології, пов’язані з цифровими зображеннями. Цифрові зображення – це більше, ніж просто фотографії чи малюнки; вони мають глибокий вплив на наше повсякденне життя та технологічний прогрес.
