Текстовый формат изображения

В данной части работы мы проверим на практике работу формата PNG и выясним, какой формат рациональнее использовать в разных ситуациях – JPEG или PNG.

Действие алгоритмов JPEG и PNG мы исследуем с помощью 3-х типов изображений: текст на белом фоне, несложная графика и фотография.

Начнём с текстового формата. На рисунке 21 мы видим исходное и декодированное изображение текста на белом фоне форматом PNG. Алгоритм использует сжатие без потерь, следовательно, изображения полностью идентичны. 

Таким образом получили сжатие в 6 раз с помощью формата PNG:

- размер исходного изображения – 262 144 байт;

- размер сжатого изображения – 43 689 байт.

 

                       а)                                                       б)                                  

Рисунок 21 — Изображение text (а) исходное (б) декодированное алгоритмом PNG

Проведем моделирование формата JPEG на том же изображении с исходной матрицей квантования. Влияние индекса квантования на работу последнего формата мы рассматривали в прошлой работе, поэтому в этой он использоваться не будет. Тем более, мы помним, что PNG в отличие от JPEG не силён в изменении степени компрессии.

Несмотря на то, что в формате JPEG декодированное изображение не равно исходному из-за использования алгоритма с потерями, человеческому глазу разница будет не заметна (индекс квантования m=1), в чем мы можем убедиться на рисунке 22.

А цифры нам показывают, что JPEG в конечном счёте преуспел больше, чем предыдущий формат, и сжал изображение для передачи на другое устройство в 20 раз:

- размер исходного изображения – 262144 байт;

- размер сжатого изображения без кодирования Хаффмана – 360008 байт;

- размер сжатого изображения после кодирования Хаффмана – 12678 байт.

 

                       а)                                                       б)                                  

Рисунок 22 — Изображение text декодированное (а) JPEG (б) PNG

 

Однако, стоит отметить, что размер объём памяти, занимаемый изображением после прохождения DCT и RLE увеличился, что говорит о некомпетентности данного формата к такому классу изображений. В итоге лучшую степень сжатия мы получаем за счет кодирования Хаффмана. Значит в недостатки JPEG запишем увеличение ресурсов (памяти), необходимых для компрессии изображений текстовых изображений, а также те незначительные потери, которые понесло изображение, и о которых мы можем узнать, только посмотрев на цифры, выдаваемые пакетом MATLAB; человеческому глазу эти изменений не заметны.

    Если же говорить отдельно о формате JPEG, как формате для хранения и сжатия текстовых изображений, то умножив матрицу квантования на индекс m=10 и получив сжатие в 30 раз, можно увидеть эффект Гиббса —'ореол' вокруг резких горизонтальных и вертикальных границ в изображении, как видно из рисунка 23. В PNG такое невозможно, но и сжатие происходит в 6 раз, а не в 30.

                       а)                                                 б)                                  

Рисунок 23 — Эффект Гиббса (а) JPEG (б) LZW.

Несложная графика

Возьмём другой класс изображений в виде несложной графики. И снова JPEG обыгрывает PNG, причем, с довольно большим отрывом. JPEG сжимает изображение «food» в 20 раз, а PNG всего в 9 раз (рисунок 24). Ниже будет картинка, иллюстрирующая работу формата JPEG (рисунок 24б), чтобы вы мне поверили, что потери не играют никакой роли. Они на столько незначительны, что несовершенство нашего с вами зрения с лихвой сглаживает эти недостатки. А также вариант, который выдаёт PNG (рисунок 24в), внешне между ними не видно никакой разницы.

    Для изображения «food» методом PNG получаем:

-размер исходного изображения – 262144 байт;

-размер сжатого изображения – 27297 байт.

 

          а)                                      б)                                    в)                                  

Рисунок 24 — изображение food (а) исходное (б) декодированное JPEG (в) LZW

Для изображения «food» методом JPEG получаем:

- размер исходного изображения – 262 144 байт;

- размер сжатого изображения без кодирования Хаффмана – 215 856 байт;

- размер сжатого изображения после кодирования Хаффмана – 12 678 байт.

    Похожие результаты наблюдаем на изображении колбы (рисунок 25).

        а)                                           б)                                 в)                                  

Рисунок 25 — Изображение «колба» (а) исходное (б) декодированное JPEG (в) LZW

PNG осуществляет сжатие в 3,4 раза:

- размер исходного изображения – 262144 байт;

- размер сжатого изображения – 78090 байт.

JPEG осуществляет сжатие в 6 раз:

- размер исходного изображения – 262144 байт;

- размер сжатого изображения без кодирования Хаффмана – 941416 байт;

- размер сжатого изображения после кодирования Хаффмана – 42 658 байт.

Из полученных значений размера исходных и сжатых файлов видим, что JPEG выполняет сжатие в 2 раза лучше, чем PNG, в то время как визуально декодированные картинки не имеют различий.

Отсканированные фотографии

    И, наконец, третий класс изображений – отсканированные фотографии с плавными переходами цветов. Для исследования действия алгоритма PNG на данном типе изображений возьмём тестовую картинку «baboom» (рисунок 26)

        а)                                       б)                                    в)                                  

Рисунок 26 — Изображение «baboom» (а) исходное (б) декодированное JPEG (в) LZW

PNG осуществляет сжатие в 1,2 раза:

- размер исходного изображения – 65 536 байт;

- размер сжатого изображения – 56133 байт.

JPEG сжимает данные в 4,4 раза:

- размер исходного изображения – 65 536 байт;

- размер сжатого изображения без кодирования Хаффмана – 317 712 байт;

- размер сжатого изображения после кодирования Хаффмана – 15 018 байт.

Итак, более чем в 3,5 раза применение формата JPEG лучше формата PNG для фотографий. Это происходит, потому что в PNG используется алгоритм LZW, который сжимает за счет одинаковых подцепочек в потоке. Очевидно, что в полноценном, хоть и черно-белом, изображении в виде отсканированной фотографии редко можно встретить много одинаковых значений пикселов в одной строчке.