A apresentação está carregando. Por favor, espere

A apresentação está carregando. Por favor, espere

Compressão de imagens Diego da Rosa Estêvão Rohr Fábio Martinazzo Gustavo Neuberger.

Apresentações semelhantes


Apresentação em tema: "Compressão de imagens Diego da Rosa Estêvão Rohr Fábio Martinazzo Gustavo Neuberger."— Transcrição da apresentação:

1 Compressão de imagens Diego da Rosa Estêvão Rohr Fábio Martinazzo Gustavo Neuberger

2 Tipos de imagens raster (quadriculadas, digitalizadas) vetoriais

3 Imagens raster Mapas de bits (bitmaps) feitas de pontos individuais (pixels) grade de x pixels de largura por y pixels de altura dimensões fixas tamanho do arquivo aumenta com o tamanho e resolução da imagem screen art

4 Imagens vetoriais descrições matemáticas de uma imagem independentes de resolução arquivos muito menores que os de imagens raster line art

5 Principais formatos de imagens raster: bitmap (.bmp) GIF (.gif) JPEG (.jpg) Fractal Image Compression (.fif)

6 Bitmap formato nativo de bitmaps no MS Windows versão original muito simples, sem compressão, sem paleta de cores fixa. Chamado de Device Dependent Bitmap (DDB) no Windows 2.0 foi adicionada suporte a tabela de cores programável, sendo agora chamado de Device Independent Bitmap (DIB) suporte para compressão RLE no Windows 3.0

7 Quatro formatos BMP distintos: Monocromático (2 cores) 4 bits por pixel (16 cores) 8 bits por pixel (256 cores) 24 bits por pixel ( cores)

8 Compressão RLE4 run-length encoding para bitmaps de4 bits RLE8 run-length encoding para bitmaps de8 bits Dois modos: Encode e Absolute podem ocorrer juntos no mesmo bitmap

9 Estrutura do arquivo bitmap-file header 14 bytes informações de tipo e tamanho do arquivo bitmap-information header 40 bytes informações de resolução, compressão, tamanho e número de cores utilizadas color table array bitmap data

10 Color table array Informações sobre cores utilizadas Cada entrada com 4 bytes Informações sobre intensidades relativas de azul, verde e vermelho

11 Bitmap data Pixels armazenados da esquerda para direita e de baixo para cima 3 tipos de compressão BI-RGB BI-RLE 8 BI-RLE 4

12 Compressões RLE Encoded Mode Dois bytes Número de pixels seguido pelo índice da cor Absolute Mode Dois ou mais bytes Primeiro sempre igual a 0 Segundo byte é valor de escape

13 GIF (Graphics Interchange Format) Formato desenvolvido e licenciado pela empresa Unisys

14 Principais características Compressão sem perdas Trata de imagens indexadas de até 8 bits (256 cores) Comprime na ordem de 4:1

15 Utilização Pequenas figuras e line art Não recomendado para compressão de imagens fotográficas

16 Algoritmo de Compressão LZW (Lempel – Ziv – Welch) Codificação de extensão horizontal Linhas de varreduraFreqüência de cores

17 Exemplos funcionamento do LZW

18

19 Gifs Animados Não há maior compressão da imagem ao animá-la com outras

20 O Padrão JPEG JPEG é a sigla de Joint Photographic Experts Group, nome do comitê que definiu o padrão no final dos anos 80. Foi criado pois não havia um padrão adequado para compressão de imagens de 24 bits por pixel.

21 Características Básicas Comprime imagens coloridas e em grayscale. Explora a pouca sensibilidade do olho humano a certos aspectos das imagens. Produz uma compressão de até 100:1 (normalmente de 10:1 a 20:1 sem perdas significativas). Imagem final diferente da original.

22 Algoritmo de Compressão O algoritmo de compressão utilizado pelo formato JPEG pode ser dividido em 4 etapas básicas: Criação da Matriz e conversão do espaço colorido; Transformação DCT; Quantização; Codificação adicional.

23 Criação da Matriz e Conversão das Cores A imagem original é quebrada em unidades de 8X8 pixels. Conversão do espaço colorido. Geralmente o RGB é normalizado e convertido para YUV (ou outro). Após, alguns dados são descartados. Este passo não é necessário, mas pode aumentar o desempenho.

24 A Transformada DCT (Discrete Cosine Transformation) Gera uma matriz de coeficientes com grande número de zeros e com as freqüências mais importantes agrupadas no canto superior esquerdo da matriz. Em cada bloco 8X8 é aplicada uma transformação DCT bidimensional dada pela fórmula:(f(m,n) são pixels e t(i,j) coeficientes de freqüências)

25 A Quantização Os valores da matriz de coeficientes são divididos por constantes pre- definidas e arredondados para inteiros. As freqüências menos importantes são perdidas, enquanto as mais importantes perdem a sua precisão inicial.

26 Codificação Adicional A matriz é passada para um array unidimensional através do reordemento zig-zag, no qual as baixas freqüências ficam na frente das altas. Os dados são então codificados pelo método de Huffman ou pelo aritmético. O mais utilizado atualmente é o de Huffman.

27 Os Tipos de JPEG Os dois tipos de JPEG mais utilizados são o baseline e o progressive JPEG. Baseline JPEG: imprime linha por linha, até a imagem completa ser mostrada. Progressive JPEG: reordena os dados comprimidos. Imprime primeiro a imagem inteira com baixa qualidade e depois vai melhorando-a. Usado na Internet.

28 O Problema da Transparência O formato GIF define uma cor que não tenha sido usada na figura para marcar a área da imagem que será transparente. Já o JPEG não possui tal sistema. Durante a compressão, o valor de uma célula é combinado com o valor das células vizinhas e arredondado. A cada compressão o valor é mudado, e não há como saber a cor exata do pixel após a próxima descompressão. Por isso o GIF é mais usado para ícones.

29 Compressão de imagens com fractais Iterated Function Systems (IFS): Baseia-se em transformações afins, que, aplicadas a um ponto (x,y), produzem rotações, redimensionamento e translações no mesmo. Aplicado a uma imagem *, consiste num mapa W definido pela coleção de transformadas : Define o atrator ou ponto fixo:

30 Compressão de imagens com fractais Partitioned Iterated Function Systems (PIFS): Variação do IFS, sendo o sistema utilizado na prática para compressão de imagens, através da transformada afim modificada: Havendo duas partes (f e g) similares em uma imagem, aplica-se uma w(x,y,z) que transforme f em g. Aplica-se sucessivamente a outras partes da imagem, até chegar a |W|. Sendo as partes de imagem utilizadas similares, mas não idênticas, obtém-se, na verdade, um |W| => ponto fixo aproximado

31 Compressão de imagens com fractais Taxa e tempo de compressão e qualidade (comparação com JPEG): Taxa de compressão com qualidade máxima: similar Taxa de compressão com qualidade mínima: de duas a quatro vezes maior Sendo a compressão de imagens com fractais um processo assimétrico (ao contrário do padrão JPEG), a qualidade da imagem após a compressão é menor. Tempos de compressão e descompressão para imagem de 640 × 480 pixels, com cores de 24 bits:

32 Compressão de imagens com fractais A grande vantagem da compressão com fractais Devido à aplicação das transformadas afins no processo de compressão, provocando redimensionamento da imagem, estas se tornam independentes de resolução, não tendo um tamanho mais natural que outro. Com esse advento, deixa de ocorrer a pixelização da imagem, no caso de uma ampliação, por exemplo: Essa capacidade é exclusiva da compressão de imagem com fractais.

33 Compressão de imagens com fractais Utilização É uma idéia relativamente nova (IFS ; PIFS ) Problema do longo tempo de compressão ainda não foi resolvido: não se sabe, ainda, como obter exatamente a melhor transformada afim a ser aplicada. A extensão FIF (Fractal Image Format) não é padronizada, tampouco reconhecida pela maioria dos brownsers. Está, porém, em franco desenvolvimento. Foram publicados 280 novos artigos sobre o assunto no ano passado. Tendência de crescimento na sua utilização.

34 Fontes Torres, Rosane Beatriz O. S. Um Estudo Sobre Compressão de Imagens Digitais, CPGCC-UFRGS abril 1993 Data Compression Reference Center algorithms/adv/index.html


Carregar ppt "Compressão de imagens Diego da Rosa Estêvão Rohr Fábio Martinazzo Gustavo Neuberger."

Apresentações semelhantes


Anúncios Google