Нестеров А.Ю.
Самарская государственная академия путей сообщения, Самара, Россия
nesterov_andrew@mail.ru
Значительное сокращение размера графического файла (по сравнению с исходным растровым представлением в виде матрицы коэффициентов) достигается благодаря тому, что частичная потеря первоначальных данных не является фатальной, то есть любой способ сжатия воплощает некий компромисс между степенью сжатия и качеством восстановленного изображения. Хотя теоретически совершенно ясно, что сама возможность сжатия данных вытекает из их избыточности, а в нашем случае это близость уровней яркости в соседних точках, соответствующие построения в духе случайных процессов существующими алгоритмами не используются. Так, изучая относительные преимущества алгоритмов LZW (основа формата GIF) и JPEG для различных образцов, легко заметить, что их действенность напрямую связана со статистическими свойствами каждого конкретного изображения, которое можно рассматривать как реализацию двумерного случайного поля.
Предлагаемый метод SCORE способен явно учитывать такие свойства (скажем, эмпирическую корреляционную функцию) и, следовательно, производить оптимальную (в среднеквадратическом смысле) обработку. Чтобы убедиться в достоинствах нового алгоритма, сожмем полутоновое изображение Lenna, часто используемое в подобных тестах, до 10% от исходного размера восьмибитового bmp-файла. На увеличенном в 8 раз фрагменте бросаются в глаза оставленные методом JPEG искажения, тогда как SCORE их не вносит.