Resim Sıkıştırma Yonca BAYRAKDAR 20.12.2006

İçerik Resim sıkıştırma hakkında genel bilgi GIF(Graphics Interchange format) resim sıkıştırma tekniği JPEG(Joint Photographic Experts Group) resim sıkıştırma algoritması

Resim Sıkıştırma Binary veri sıkıştırma işinden oldukça farklıdır. Resimlerin belli özellikleri sadece onlar için tasarlanmış özel kodlayıcılar ile ele alınabilir. Resim içindeki bazı detaylar daha az veriyolu ve depolama alanı kullanabilmek için kullanılabilir.

Resim Sıkıştırma(devam) Kayıplı sıkıştırma teknikleri kullanılabilir. Resmi transfer etmek için 2 farklı plan kullanılarak sıkıştırma işlemi yapılabilir: Run-length ve statistical kodlama Kayıpsız sıkıştırma Örn: faks Transform, differential ve run-length kodlama Renkli veya ikitonda resimlerin sıkıştırılmasında kullanılır.

GIF(Graphics Interchange Format) Renkli resimlerde her pixel için 24 bitlik bir renk değeri tutulur. GIF, 16777216 orijinal renk olasılığını 256 ya düşürür. Her renk 256 renk içinden kendine en yakın olanı ile eşlenir. Bu 256 renk, 8 bitlik index tablosunda tutulur. Her renk 24 bitle ifade ediliyorken, 8 bitle ifade edilebilecek duruma gelmiştir. 1/3 oranında sıkıştırma sağlar.

GIF(devam) Ardışık 3 pixel renginin aynı olma olasılığının yüksekliğinden yararlanılabilir. 9-bitlik bir index tablosu ile 512 elemanlı bir renk tablosu da yapılabilir.

JPEG En yüksek sıkıştırma sağlayan standarttır. Çoğu video sıkıştırma algoritmasına temel oluşturur. Pikseller arası renk ilişkilerini baz alan bir algoritmadır. 5 ana adımda gerçekleşir: Image/block preperation Forward DCT Quantization Entropy encoding Frame building

JPEG(devam)

Adım 1: Image/Block Preperation Resmi küçük boyutlara ayırma işidir. Örneğin 8x8 lik alt matrislere ayrılabilir. Bir sonraki adım olan Forward DCT, bloklanmamış resim üzerinde çok zor işlem yapar. Bir blok içinde renk değişimi daha azdır.

Adım 2: Forward DCT

Adım 3: Quantization Kayıplı bir adımdır. İnsan gözü en çok DC bileşenine duyarlıdır. Belli bir eşik değerinden daha düşük frekanslı bileşenleri algılamaz. Dönüşüm matrisinde, frekans değerleri belli bir değerin altında olan bileşenler sıfıra eşitlenir. Kayıplar bu noktada oluşur ve decode işleminde geri alınamaz.

Adım 3: Quantization(devam) Bir diğer amaç, DC ve AC katsayılarının değerlerini azaltarak, network üzerinden gönderimlerde daha az veriyolu gereksinimi oluşturmaktır. Dönüşüm matrisindeki katsayılar, belli eşik değerlerine bölünür. Decode işleminde de bu eşik değerleri ile çarpılır.

Adım 3: Quantization(devam) Eşik değerlerinin seçimi önemlidir ve resmin sıkıştırılma ve kayıp oranı ile doğrudan ilgilidir. JPEG standardı, hem parlaklık hem renk bileşenleri için ki tane quantization tablosu içerir. Fakat özelleşmiş tablo kullanımına da izin verir.

Adım 3: Quantization(devam) Bölüm değerleri en yakın tamsayı değerine yuvarlanır. Eşik değerleri, frekans değerleri ile birlikte artar. Dönüşüm matrisinin en büyük katsayısı DC dir. Çoğu yüksek frekanslı bileşen sıfıra eşittir.

Adım 4: Entropy Encoding Quantization işlemi sonrası oluşan tablo üzerinde sıkıştırma işlemi yapılır. 4 adımdan oluşur: Vectoring Differential encoding Run-length encoding Huffman encoding

Adım 4: Entropy Encoding(devam) Vectoring 2 boyutlu matristeki değerleri tek boyutlu bir vektör formuna sokma işlemidir. Zig-zag tarama yöntemi ile değerler tek boyuta indirgenir. Bu yöntem değerleri büyükten küçüğe sıralamamızı sağlar. Bu adımdan sonra iki adım paralel olarak uygulanır. DC bileşenler için Differential Encoding ve AC bileşenler için Run Length Encoding.