Классификация методов сжатия

Степень эффективности сжатия характеризуется коэффициентом сжатия, который показывет отношение объема исходных данных к объёму сжатых данных:

; (1)

Если >1, то сжатие считается эффективным.

Сжатие возможно благодаря информационной избыточности данных: т.е. одну и ту же информацию можно представить более компактными способами.

Избыточность может быть двух типов: статистическая и визуальная. Статистическая избыточность возникает из-за того, что данные, как правило, не представляют собой набор случайных байтов информации, а коррелированы между собой и, следовательно, обладают предсказуемостью.

Визуальная избыточность связана с особенностями физиологического восприятия информации человеком. Она позволяет отбросить некоторую, незначительную для восприятия часть данных, достигая тем самым значительной степени сжатия.

Таким образом, сжатие может быть без потерь и с потерями качества. Сжатие без потерь означает, что закодированные данные после распаковки будут иметь неизменный первоначальный вид. Соответственно сжатие с потерями предполагает внесение некоторых необратимых изменений в исходные данные. Все методы сжатия, основанные на статистической избыточности используют кодирование без потерь, в то время как использование визуальной избыточности почти всегда приводят к потерям. Однако чаще всего эти потери не заметны «на глаз» при просмотре изображения.

Все алгоритмы сжатия по соотношению времени на кодирование данных и на их распаковку делятся на симметричные и несимметричные.

Симметричные алгоритмы сжатия требуют одинаковое время на кодирование и распаковку данных. Несимметричные алгоритмы сжатия тратят больше времени на кодирование данных, чем на их распаковку.

В настоящее время разработано большое количество различных алгоритмов сжатия изображений: от самых простых (коэффициент сжатия k=1,1¸2) до самых изощрённых, обеспечивающих k³30. Стоит отметить, что более сложные схемы сжатия часто используют комбинацию более простых алгоритмов для достижения максимального эффекта.