Л. Н. Гумилев атындағы Еуразия

Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия 
ҧлттық университеті 
Пәннің оқу-әдістемелік кешені 
Басылым: алтыншы 
ЕҰУ Ф 703-08-17 Пәннің оқу-әдістемелік кешені. Алтыншы басылым 
Тақырыптың мазмұны: Алғашқы деректерді тұтынушыға берудің абсолютті дәлдігіне 
деген қажеттіліктің, кӛбінесе керегі жоқ болады. Біріншіден, деректер кӛздерінің ӛзі шектеулі 
динамикалық диапозонға ие және бұрмалаулар мен қателердің белгілі бір деңгейімен алғашқы 
хабарды шығарады. Екіншіден байланыс арналары бойынша деректерді беру мен оларды 
сақтау әркашанда әртүрлі кедергілердің болуы кезінде жүргізіледі. Сондықтан 
(жаңғыртылған) хабар әрқашанда белгілі бір дәрежеде берілген хабардан ӛзгешеленеді. Ең 
соңында ақпараттарды алушылар - адамның сезетін органдары, атқарушы тетіктер және т.б., 
сондай-ақ соңғы шешуші қабілетке ие, яғни жаңғыртылатын хабардың абсолютті дәл және 
жуық мәндері арасындағы шамалы айырмаларды байқамайды. 
Бұзу мен кодтау осы дәлелдерді деректерді жуықтап қалпына келтіру пайдасы үшін 
ескереді және шамасы бойынша кейбір бақыланатын қателер есебінен қысу коэффициенттерін 
алуға мүмкіндік береді, бұл кейбір уақытта бұзбайтын әдістер үшін қысу дәрежесінен ондаған 
есе артып кетеді. 
Бұзатын қысу әдістерінің басым кӛпшілігі деректердің ӛзін емес, одан, мысалы, Фурье 
дискреттік 
түрлендіруінің 
коэффициенттерінен, 
косинустық 
түрлендірудің 
коэффициенттерінен сияқты сызықтық түрлендірулерді кодтауға негізделген. 
JPEG - аса қуатты алгоритм. Тәжірибеде ол толық түрлі түсті бейнелер үшін де-факто 
стандарты болып саналады. Анықтығы мен түсі салыстырмалы түрде бірқалыпты ӛзгеретін 
алгоритм 8x8 аймақтарында сүйеніп пайдаланылады. Осының салдарынан, матрицалардың 
осындай аймағын косинустар бойынша екілік қатарға жіктеу кезінде, алғашқы 
коэффициенттер ғана маңызды болады. Сонымен JPEG-ке қысу, бейнелердегі түстерді 
ӛзгертудің бірқалыптылығы есебінен жүзеге асырылады. 
Алгоритм 24-биттік бейнелерді қысу үшін фотографиялар саласындағы сарапшылар тобы 
арнайы әзірлеген болатын. JPEG -Joint Photographic Expert Group - ISO - стандарттау жӛніндегі 
Халыкаралық ұйым шеңберіндегі бӛлімше. Тұтастай алғанда алгоритм - коэффициенттердің 
белгілі бір жаңа матрицаларын алу үшін бейнелеу матрицасына қолданылатын дискреттік 
косинусойдалды түрлендірулерге DCT (Discrete-Cosine Transform -ӘСТ)-ке негізделеді. 
Алғашкы бейнені алу үшін кері түрлендіру алынады. 
DCT бейнелерді кейбір жиіліктер амплитудалары бойынша ӛзара бӛледі. Сонымен, 
түрлендіру кезінде біз кӛптеген коэффициенттері нӛлге жақын, я тең болатын матрицаны 
аламыз. Бұдан ӛзге, адам кӛзінің жетілмегендігінен коэффициенттерді бейнелеу сапасын 
айтарлықтай жоғалтусыз неғұрлым ӛрескелдеу аппроксимациялауға болады. 
Бұл үшін коэффициенттерді кванттау (quantization) пайдаланылады. Ең қарапайым 
жағдайда - бұл арифметикалық бит бойынша оң жаққа ығысу. Мұндай түрлендірулерде 
ақпараттардың бір бӛлігі жоғалады, бірақ үлкен қысу дәрежесіне қол жеткізілуі мүмкін. 
256 деңгейлердегі (8 екілік разрядтар) аныктық градацияларының санымен ӛзінің 
санаулар (пиксельдер) жиынымен берілген ақ-қара бейнені кодтау кезіндегі JPEG қысу 
алгоритмінің жұмысын қарастырамыз. Бұл бейнелерді сақтаудың ең кӛп таралған тәсілі - 
экрандағы әрбір нүктеге, оның айқындығын анықтайтын, бір байт (8бит - 256 мүмкін мәндер) 
сәйкес келеді. 255 - ең жоғары айқындық (ақ түс), 0 - ең тӛменгі айқындық (қара түс). Аралық 
мән сұр түстердін бүкіл қалған гаммасын құрайды (58-сурет) 
JPEG қысу алгоритмінің жұмысы бейнені 8×8 = 64 пиксельдер ӛлшемімен квадраттық 
блоктарға бӛліктеу жолымен басталады. 
Қысудың екінші кезеңі - бүкіл блоктарға дискреттік косинустық түрлендіруді - DCT 
қолдану. Дискреттік косинустық түрлендіру бейнені кеңістіктік кӛрсетуден (санаулар немесе 
пиксельдер жиынымен) спектрлік кӛрсетуге (жиілікті құраушылардың жиынымен) кӛшуге 
және керісінше жасауға мүмкіндік береді. 
IMG ( х, у ) бейнелеуден дискреттік косинустық түрлендіру мынадай түрде жазылуы 
мүмкін: 

жүктеу/скачать 4,34 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: