Введение. Презентация на тему "сжатие данных"

Доброго времени суток.
Сегодня я хочу коснуться темы сжатия данных без потерь. Несмотря на то, что на хабре уже были статьи, посвященные некоторым алгоритмам, мне захотелось рассказать об этом чуть более подробно.
Я постараюсь давать как математическое описание, так и описание в обычном виде, для того, чтобы каждый мог найти для себя что-то интересное.

В этой статье я коснусь фундаментальных моментов сжатия и основных типов алгоритмов.

Сжатие. Нужно ли оно в наше время?

Разумеется, да. Конечно, все мы понимаем, что сейчас нам доступны и носители информации большого объема, и высокоскоростные каналы передачи данных. Однако, одновременно с этим растут и объемы передаваемой информации. Если несколько лет назад мы смотрели 700-мегабайтные фильмы, умещающиеся на одну болванку, то сегодня фильмы в HD-качестве могут занимать десятки гигабайт.
Конечно, пользы от сжатия всего и вся не так много. Но все же существуют ситуации, в которых сжатие крайне полезно, если не необходимо.

• Пересылка документов по электронной почте (особенно больших объемов документов с использованием мобильных устройств)
• При публикации документов на сайтах, потребность в экономии трафика
• Экономия дискового пространства в тех случаях, когда замена или добавление средств хранения затруднительно. Например, подобное бывает в тех случаях, когда выбить бюджет под капитальные расходы непросто, а дискового пространства не хватает

Конечно, можно придумать еще множество различных ситуаций, в которых сжатие окажется полезным, но нам достаточно и этих нескольких примеров.

Все методы сжатия можно разделить на две большие группы: сжатие с потерями и сжатие без потерь. Сжатие без потерь применяется в тех случаях, когда информацию нужно восстановить с точностью до бита. Такой подход является единственно возможным при сжатии, например, текстовых данных.
В некоторых случаях, однако, не требуется точного восстановления информации и допускается использовать алгоритмы, реализующие сжатие с потерями, которое, в отличие от сжатия без потерь, обычно проще реализуется и обеспечивает более высокую степень архивации.

Итак, перейдем к рассмотрению алгоритмов сжатия без потерь.

Универсальные методы сжатия без потерь

В общем случае можно выделить три базовых варианта, на которых строятся алгоритмы сжатия.
Первая группа методов – преобразование потока. Это предполагает описание новых поступающих несжатых данных через уже обработанные. При этом не вычисляется никаких вероятностей, кодирование символов осуществляется только на основе тех данных, которые уже были обработаны, как например в LZ – методах (названных по имени Абрахама Лемпеля и Якоба Зива). В этом случае, второе и дальнейшие вхождения некой подстроки, уже известной кодировщику, заменяются ссылками на ее первое вхождение.

Вторая группа методов – это статистические методы сжатия. В свою очередь, эти методы делятся на адаптивные (или поточные), и блочные.
В первом (адаптивном) варианте, вычисление вероятностей для новых данных происходит по данным, уже обработанным при кодировании. К этим методам относятся адаптивные варианты алгоритмов Хаффмана и Шеннона-Фано.
Во втором (блочном) случае, статистика каждого блока данных высчитывается отдельно, и добавляется к самому сжатому блоку. Сюда можно отнести статические варианты методов Хаффмана, Шеннона-Фано, и арифметического кодирования.

Третья группа методов – это так называемые методы преобразования блока. Входящие данные разбиваются на блоки, которые затем трансформируются целиком. При этом некоторые методы, особенно основанные на перестановке блоков, могут не приводить к существенному (или вообще какому-либо) уменьшению объема данных. Однако после подобной обработки, структура данных значительно улучшается, и последующее сжатие другими алгоритмами проходит более успешно и быстро.

Общие принципы, на которых основано сжатие данных

Все методы сжатия данных основаны на простом логическом принципе. Если представить, что наиболее часто встречающиеся элементы закодированы более короткими кодами, а реже встречающиеся – более длинными, то для хранения всех данных потребуется меньше места, чем если бы все элементы представлялись кодами одинаковой длины.
Точная взаимосвязь между частотами появления элементов, и оптимальными длинами кодов описана в так называемой теореме Шеннона о источнике шифрования(Shannon"s source coding theorem), которая определяет предел максимального сжатия без потерь и энтропию Шеннона.

Немного математики

Если вероятность появления элемента s i равна p(s i), то наиболее выгодно будет представить этот элемент - log 2 p(s i) битами. Если при кодировании удается добиться того, что длина всех элементов будет приведена к log 2 p(s i) битам, то и длина всей кодируемой последовательности будет минимальной для всех возможных методов кодирования. При этом, если распределение вероятностей всех элементов F = {p(s i)} неизменно, и вероятности элементов взаимно независимы, то средняя длина кодов может быть рассчитана как

Это значение называют энтропией распределения вероятностей F, или энтропией источника в заданный момент времени.
Однако обычно вероятность появления элемента не может быть независимой, напротив, она находится в зависимости от каких-то факторов. В этом случае, для каждого нового кодируемого элемента s i распределение вероятностей F примет некоторое значение F k , то есть для каждого элемента F= F k и H= H k .

Иными словами, можно сказать, что источник находится в состоянии k, которому соответствует некий набор вероятностей p k (s i) для всех элементов s i .

Поэтому, учитывая эту поправку, можно выразить среднюю длину кодов как

Где P k - вероятность нахождения источника в состоянии k.

Итак, на данном этапе мы знаем, что сжатие основано на замене часто встречающихся элементов короткими кодами, и наоборот, а так же знаем, как определить среднюю длину кодов. Но что же такое код, кодирование, и как оно происходит?

Кодирование без памяти

Коды без памяти являются простейшими кодами, на основе которых может быть осуществлено сжатие данных. В коде без памяти каждый символ в кодируемом векторе данных заменяется кодовым словом из префиксного множества двоичных последовательностей или слов.
На мой взгляд, не самое понятное определение. Рассмотрим эту тему чуть более подробно.

Пусть задан некоторый алфавит , состоящий из некоторого (конечного) числа букв. Назовем каждую конечную последовательность символов из этого алфавита (A=a 1 , a 2 ,… ,a n) словом , а число n - длиной этого слова.

Пусть задан также другой алфавит. Аналогично, обозначим слово в этом алфавите как B.

Введем еще два обозначения для множества всех непустых слов в алфавите. Пусть - количество непустых слов в первом алфавите, а - во втором.

Пусть также задано отображение F, которое ставит в соответствие каждому слову A из первого алфавита некоторое слово B=F(A) из второго. Тогда слово B будет называться кодом слова A, а переход от исходного слова к его коду будет называться кодированием .

Поскольку слово может состоять и из одной буквы, то мы можем выявить соответствие букв первого алфавита и соответствующих им слов из второго:
a 1 <-> B 1
a 2 <-> B 2
…
a n <-> B n

Это соответствие называют схемой , и обозначают ∑.
В этом случае слова B 1 , B 2 ,…, B n называют элементарными кодами , а вид кодирования с их помощью - алфавитным кодированием . Конечно, большинство из нас сталкивались с таким видом кодирования, пусть даже и не зная всего того, что я описал выше.

Итак, мы определились с понятиями алфавит, слово, код, и кодирование . Теперь введем понятие префикс .

Пусть слово B имеет вид B=B"B"". Тогда B" называют началом, или префиксом слова B, а B"" - его концом. Это довольно простое определение, но нужно отметить, что для любого слова B, и некое пустое слово ʌ («пробел»), и само слово B, могут считаться и началами и концами.

Итак, мы подошли вплотную к пониманию определения кодов без памяти. Последнее определение, которое нам осталось понять - это префиксное множество. Схема ∑ обладает свойством префикса, если для любых 1≤i, j≤r, i≠j, слово B i не является префиксом слова B j .
Проще говоря, префиксное множество – это такое конечное множество, в котором ни один элемент не является префиксом (или началом) любого другого элемента. Простым примером такого множества является, например, обычный алфавит.

Итак, мы разобрались с основными определениями. Так как же происходит само кодирование без памяти?
Оно происходит в три этапа.

1. Составляется алфавит Ψ символов исходного сообщения, причем символы алфавита сортируются по убыванию их вероятности появления в сообщении.
2. Каждому символу a i из алфавита Ψ ставится в соответствие некое слово B i из префиксного множества Ω.
3. Осуществляется кодирование каждого символа, с последующим объединением кодов в один поток данных, который будет являться результатам сжатия.

Одним из канонических алгоритмов, которые иллюстрируют данный метод, является алгоритм Хаффмана.

Алгоритм Хаффмана

Алгоритм Хаффмана использует частоту появления одинаковых байт во входном блоке данных, и ставит в соответствие часто встречающимся блокам цепочки бит меньшей длины, и наоборот. Этот код является минимально – избыточным кодом. Рассмотрим случай, когда, не зависимо от входного потока, алфавит выходного потока состоит из всего 2 символов – нуля и единицы.

В первую очередь при кодировании алгоритмом Хаффмана, нам нужно построить схему ∑. Делается это следующим образом:

1. Все буквы входного алфавита упорядочиваются в порядке убывания вероятностей. Все слова из алфавита выходного потока (то есть то, чем мы будем кодировать) изначально считаются пустыми (напомню, что алфавит выходного потока состоит только из символов {0,1}).
2. Два символа a j-1 и a j входного потока, имеющие наименьшие вероятности появления, объединяются в один «псевдосимвол» с вероятностью p равной сумме вероятностей входящих в него символов. Затем мы дописываем 0 в начало слова B j-1 , и 1 в начало слова B j , которые будут впоследствии являться кодами символов a j-1 и a j соответственно.
3. Удаляем эти символы из алфавита исходного сообщения, но добавляем в этот алфавит сформированный псевдосимвол (естественно, он должен быть вставлен в алфавит на нужное место, с учетом его вероятности).

Шаги 2 и 3 повторяются до тех пор, пока в алфавите не останется только 1 псевдосимвол, содержащий все изначальные символы алфавита. При этом, поскольку на каждом шаге и для каждого символа происходит изменение соответствующего ему слова B i (путем добавление единицы или нуля), то после завершения этой процедуры каждому изначальному символу алфавита a i будет соответствовать некий код B i .

Для лучшей иллюстрации, рассмотрим небольшой пример.
Пусть у нас есть алфавит, состоящий из всего четырех символов - { a 1 , a 2 , a 3 , a 4 }. Предположим также, что вероятности появления этих символов равны соответственно p 1 =0.5; p 2 =0.24; p 3 =0.15; p 4 =0.11 (сумма всех вероятностей, очевидно, равна единице).

Итак, построим схему для данного алфавита.

1. Объединяем два символа с наименьшими вероятностями (0.11 и 0.15) в псевдосимвол p".
2. Объединяем два символа с наименьшей вероятностью (0.24 и 0.26) в псевдосимвол p"".
3. Удаляем объединенные символы, и вставляем получившийся псевдосимвол в алфавит.
4. Наконец, объединяем оставшиеся два символа, и получаем вершину дерева.

Если сделать иллюстрацию этого процесса, получится примерно следующее:

Как вы видите, при каждом объединении мы присваиваем объединяемым символам коды 0 и 1.
Таким образом, когда дерево построено, мы можем легко получить код для каждого символа. В нашем случае коды будут выглядить так:

A 1 = 0
a 2 = 11
a 3 = 100
a 4 = 101

Поскольку ни один из данных кодов не является префиксом какого-нибудь другого (то есть, мы получили пресловутое префиксное множество), мы можем однозначно определить каждый код в выходном потоке.
Итак, мы добились того, что самый частый символ кодируется самым коротким кодом, и наоборот.
Если предположить, что изначально для хранения каждого символа использовался один байт, то можно посчитать, насколько нам удалось уменьшить данные.

Пусть на входу у нас была строка из 1000 символов, в которой символ a 1 встречался 500 раз, a 2 - 240, a 3 - 150, и a 4 - 110 раз.

Изначально данная строка занимала 8000 бит. После кодирования мы получим строку длинной в ∑p i l i = 500 * 1 + 240 * 2 + 150 * 3 + 110 * 3 = 1760 бит. Итак, нам удалось сжать данные в 4,54 раза, потратив в среднем 1,76 бита на кодирование каждого символа потока.

Напомню, что согласно Шеннону, средняя длина кодов составляет . Подставив в это уравнение наши значения вероятностей, мы получим среднюю длину кодов равную 1.75496602732291, что весьма и весьма близко к полученному нами результату.
Тем не менее, следует учитывать, что помимо самих данных нам необходимо хранить таблицу кодировки, что слегка увеличит итоговый размер закодированных данных. Очевидно, что в разных случаях могут с использоваться разные вариации алгоритма – к примеру, иногда эффективнее использовать заранее заданную таблицу вероятностей, а иногда – необходимо составить ее динамически, путем прохода по сжимаемым данным.

Заключение

Итак, в этой статье я постарался рассказать об общих принципах, по которым происходит сжатие без потерь, а также рассмотрел один из канонических алгоритмов - кодирование по Хаффману.
Если статья придется по вкусу хабросообществу, то я с удовольствием напишу продолжение, так как есть еще множество интересных вещей, касающихся сжатия без потерь; это как классические алгоритмы, так и предварительные преобразования данных (например, преобразование Барроуза-Уилира), ну и, конечно, специфические алгоритмы для сжатия звука, видео и изображений (самая, на мой взгляд, интересная тема).

Литература

• Ватолин Д., Ратушняк А., Смирнов М. Юкин В. Методы сжатия данных. Устройство архиваторов, сжатие изображений и видео; ISBN 5-86404-170-X; 2003 г.
• Д. Сэломон. Сжатие данных, изображения и звука; ISBN 5-94836-027-Х; 2004г.

ТЕМА УРОКА. Сжатие и архивирование данных.

ЦЕЛЬ УРОКА:

Учебная : сформировать привычки использования программ- архиваторов; учить сжимать и архивировать данные.

Развивающая: развивать умение использовать полученные знания в разных ситуациях во время работы за компьютером;

Воспитательная : воспитывать интерес к изучению информатики.

Оборудование : компьютеры кабинета с выходом в сеть Интернет, мультимедийный проектор, программное обеспечение, раздаточный материал.

Тип урока : комбинированный.

ХОД УРОКА.

І. Организационный момент.

Проверка наличия и готовности учеников к уроку. Создание положительного настроения для проведения урока.

ІІ. Мотивация учебной деятельности.

Вы, наверно, уже хотите попробовать применить полученные знания на практике. Но для этого нужно вспомнить основные термины и понятия.

ІІІ. Изучение нового материала

Объяснение учителя с элементами демонстрации или самостоятельная работа учеников с источником информации (презентация)

Часто возникает необходимость в уменьшении размеров данных, которые хранятся в памяти компьютера. Для этого используют специальные способы сжатия данных, которые называют алгоритмами (методами) сжатия данных. Сжатие данных используют во время создания файлов определенных типов, например, графических типа TІFF, JPEC, PNG или звуковых типа MPEG 3, WMA, для передачи файлов по сети и т.д.

Различают алгоритмы сжатия, которые обеспечивают сжатие без потери данных, и алгоритмы, которые предусматривают частичную потерю данных.

Самые важные данные дублируют, записывая на другие жесткие диски, оптические диски и т.п. По обыкновению, для удобства использования и уменьшение объемов данных, файлы и папки во время создания резервных копий упаковывают в один файл. Такие копии данных называют архивами, а файлы, в которые они упаковываются, - архивными файлами, или упрощенно - архивами.

Для создания резервных копий файлов нужно:

1. Открыть окно настройки архивирования и восстановления файлов (Пуск  Панель управления  Система и безопасность  Резервное копирование и восстановление).

3. Указать устройство, на которое будет записан архивный файл.

4. Указать перечень папок с файлами, которые будут включены в резервной копии.

5. Изменить, при необходимости, расписание осуществления автоматического резервного копирования.

Начать процесс создания архива данных пользователя выбором кнопки Сохранить настройки и запустить резервное копирование.

Кроме средств операционной системы, существуют другие служебные программы, которые обеспечивают архивирование данных.

К основным операциям над архивами принадлежат:

Создание архивов файлов и папок с возможным сжатием данных;

Добавление файлов и папок к уже существующим архивам и замена у них уже включенных объектов;

Просмотр содержимого архивов;

Замещение и обновление файлов и папок в архивах;

Добыча из архива всех или только избранных файлов и папок;

Создание многотомных архивов (архив разбивается на несколько отдельных файлов - томов); размер томов устанавливает пользователь;

ІV. Физкультминутка

Проведение комплекса упражнений для снятия мышечного напряжения

V. Рефлексия.

VІ. Практическая работа

Техника безопасности и правила поведения в компьютерном кабинете.

VІІ. Обобщение знаний и умений

Фронтальный опрос

1. Для чего используется сжатие данных?

2. В каких случаях возможно использование сжатие с частичной потерей данных?

3. Для чего используется архивирование данных?

4. Что такое архивирование и что такое сжатие файлов?

5. Как называют программы, которые выполняют архивирование данных?

VІІІ. Подведение итогов урока

ІX. Домашнее задание

Обработать соответствующий параграф учебника, конспект урока.

Архив - Сжатие файлов: Как это происходит? - Журнал «Компьютер»

Здравствуйте! Не могли бы вы объяснить начинающему пользователю, как сжимаются файлы всякими архиваторами? Хотя бы в общих чертах. А то я с трудом себе представляю, как это вообще может быть.

Виталий

Совершенно верно, Виталий, это действительно не так просто себе представить, тем более, если не знаешь алгоритма. Но читателям журнала «Компьютер» повезло;), поскольку я в свое время много интересовался алгоритмами сжатия данных и, как программист, даже пробовал писать собственный архиватор.

Сжатие данных (англ. data compression) - алгоритмическое преобразование данных, производимое с целью уменьшения их объема. Применяется для более рационального использования устройств хранения и передачи данных. Процесс сжатия еще называют упаковкой данных или компрессией. Обратная процедура называется восстановлением данных (распаковкой, декомпрессией).

Сжатие основано на устранении избыточности, содержащейся в исходных данных. Простейшим примером избыточности является повторение в тексте фрагментов (например, слов естественного или машинного языка).

Итак, давайте начнем с простого примера. Допустим, у нас есть текстовый файл, который содержит строку текста:

АААГГДЕЕЕЕЖЖУУУККККИИИ

Текст довольно странный, согласитесь, но сейчас мы его сожмем, и он у нас будет занимать меньше места. Основной принцип сжатия весьма прост и сводится к следующему: каждая комбинация подряд повторяющихся символов заменяется одним таким символом и числом его повторений. Т.е. наш исходный текст в сжатом виде будет выглядеть так:

А3Г2Д1Е4Ж2У3К4И3

Таким образом, вместо 22 символов мы получили 16 символов. Конечно, такие тексты как наш исходный встречаются довольно редко, не говоря уже о бессмыслице, которая заключена в нем. Но ведь файлы, подвергающиеся сжатию, бывают не только текстовые, но и всякие картинки, музыка, видео, программы.

Данный пример довольно упрощен и не отражает эффективность, которую обычно демонстрируют при сжатии архиваторы. Так у нас получилось сжатие в 22/16 = 1,375 раза, хотя архиваторы, как правило, способны сжимать файлы в 2-10000 раз. Все зависит от повторяемости значений байт в файле.

Какие архиваторы бывают

Например, во времена незабвенной MS-DOS были архиваторы ARJ, PKZIP, HA, RAR, ARC, ACE и упаковщики программ LZEXE и PKLITE. Позднее для операционной системы Windows были созданы WinAce, WinZIP, WinRAR, 7Zip и известный мне упаковщик UPX.

Сжатие бывает с потерями и без. Сжатие без потерь позволяет восстановить исходные данные с точностью до бита. Такое сжатие применяется для упаковки текста, программ, различных данных в купе и осуществляется всеми перечисленными выше архиваторами.

Сжатие с потерями можно назвать адаптивным сжатием, и применяется для упаковки изображений, видео и звука, поскольку такие данные сжатию без потерь поддаются весьма незначительно (всего примерно до 2 раз).

Благодаря сжатию с потерями можно добиться многократного уменьшения объема данных, и при отображении распакованных данных человек практически не ощутит разницы между оригиналом.

На сколько сжимаются разные файлы

Текстовые

Действительно, например, текстовые файлы могут сжиматься весьма плотно. Так, например, книга Аркадия и Бориса Стругацких «Трудно быть богом» размером 354 329 байт архиватором WinRAR сжимается до 140 146 байт, т.е. в 2,5 раза.

Программы

Файлы программ тоже могут подвергаться сжатию. При этом сжатию как для более плотного хранения на диске, так и сжатию, при котором программа остается программой, но при запуске разжимает сама себя.

Для этого существуют упаковщики программ на подобие UPX и др. Например, мой текстовый редактор Superpad.exe размером 524 288 байт упаковщиком UPX сжимается до 179 200 байт (в 2,9 раза) и при этом может по-прежнему запускаться самостоятельно как программа.

Изображения

Описанию методов сжатия этих данных можно посвятить целую статью, а то и не одну. Дело в том, что само по себе изображение сжимается очень плохо, если его сжимать байт за байтом. И, тем не менее, это удается. Особенно, если в картинке много однотонного фона.

Одним из первых алгоритмов сжатия изображений был алгоритм RLE, который я описал выше. Он применяется в формате хранения изображений PCX. RLE является алгоритмом сжатия без потерь. Но в некоторых случаях он мог приводить не к уменьшению объема данных, а к его увеличению.

Поэтому для сжатия изображений был предложен и используется до сих пор алгоритм побитового сжатия LZW. Сам по себе алгоритм уже гораздо эффективнее RLE и тоже не предусматривает потери. Но поскольку применяется для изображений с палитрой цветов, то за счет адаптации и оптимизации (уплотнения) палитры можно добиться существенного повышения эффективности сжатия.

Рис. 1. Красивый лягушонок в формате BMP

Для сравнения, возьмем красивого лягушонка (рис. 1) разрешение 799x599 пикселей (точек) и сохраним в разные форматы хранения изображений. Получим файлы:

frog.bmp - размер 1 437 654 байта и тут, по сути, никакого сжатия и никаких потерь качества, поскольку картинка занимает положенные ей байты в формате Ширина x Высота x 3 байта на пиксель + заголовок формата файла BMP согласно качеству True colors (24 бит/пиксель). Т.е. каждая точка представлена тремя компонентами RGB (Red-красный, Green-зеленый и Blue-синий), каждая из которых занимает один байт.

frog24.png - 617 059 байт, сжатие в 2,33 раза и без потерь - основное свойство формата PNG-24. Данные BMP и PNG практически идентичны.

Рис. 2. Файл frog_256colors.gif

frog_256colors.gif - 261 956 байт (рис. 2), сжатие в 5,48 раза с потерями, базовая палитра 256 цветов (8 бит/пиксель). Уловить разницу между этим файлом и оригиналом в BMP довольно сложно, как в той игре «Найди десять отличий».

Рис. 3. Файл frog_64colors.gif

frog_64colors.gif - 187 473 байта (рис. 3), сжатие в 7,67 раза с потерями, базовая палитра уплотнена до 64 цветов (6 бит/пиксель). А вот тут цвета уже блеклые, но вполне сходное с оригиналом изображение. Особенно это заметно, если посмотреть на глаз лягушонка.

JPEG

Особое место занимает в сжатии и хранении изображений формат JPEG. Поэтому ему хочу уделить особое внимание. Алгоритм JPEG в наибольшей степени пригоден для сжатия фотографий и картин, содержащих реалистичные сцены с плавными переходами яркости и цвета. Наибольшее распространение JPEG получил в цифровой фотографии и для хранения и передачи изображений с использованием сети Интернет.

С другой стороны, JPEG малопригоден для сжатия чертежей, текстовой и знаковой графики, где резкий контраст между соседними пикселями приводит к появлению заметных артефактов. Такие изображения целесообразно сохранять в форматах без потерь, таких как TIFF, GIF, PNG или RAW.

JPEG (как и другие методы искажающего сжатия) не подходит для сжатия изображений при многоступенчатой обработке, так как искажения в изображения будут вноситься каждый раз при сохранении промежуточных результатов обработки.

JPEG не должен использоваться и в тех случаях, когда недопустимы даже минимальные потери, например, при сжатии астрономических или медицинских изображений. В таких случаях может быть рекомендован предусмотренный стандартом JPEG режим сжатия Lossless JPEG (который, к сожалению, не поддерживается большинством популярных кодеков) или стандарт сжатия JPEG-LS.

Описание алгоритма сжатия JPEG довольно не простое, поэтому кто захочет, может ознакомиться с ним по ссылке http://el-izdanie.narod.ru/gl4/4-3.htm. Ну и для сравнения сожмем нашу исходную картинку с разным уровнем качества:

frog100%.jpg - 216 168 байт, сжатие в 6,65 раза, потери якобы 0%, т.е. 100%-е качество картинки, но даже на это рассчитывать я бы не стал. Поверьте, отличия есть, правда, на глаз абсолютно неотличимые.

frog60%.jpg - 85 910 байт, сжатие в 16,7 раза, т.е. качество картинки 60%, но картинка снова кажется одинаковой, хотя, если присмотреться к участкам с однородным фоном или мелким деталям, то заметны артефакты в виде смазанности или квадратных одноцветных сегментов.

frog20%.jpg - 36 426 байт, сжатие в 39,5 раз, качество картинки 20% от исходного изображения, но по-прежнему картинка еще способна обмануть неискушенный глаз, но на однородном фоне отчетливо видны одноцветные угловатые сегменты, а мелкие детали окончательно потеряли свои четкие очертания.

MPEG

Это один из самых первых и самых распространенных форматов хранения видео. Несколько раз модернизировался. Но в упрощенном виде, можно сказать, что алгоритм очень напоминает сжатие как в JPEG, но с учетом того, что первый кадр видео всегда является исходным и оригинальным, а последующие кадры хранят лишь разницу между предыдущим и следующим кадрами. Благодаря этому каждый последующий кадр является предсказуемым с точки зрения распаковки (рис. 4 и 5).

Рис. 4. Исходные кадры видео

Рис. 5. Межкадровая разница без применения алгоритмов компенсации движения

Одна из наиболее мощных технологий, позволяющая повысить степень сжатия - это компенсация движения. При любой современной системе сжатия видео последующие кадры в потоке используют схожесть областей в предыдущих кадрах для увеличения степени сжатия.

Однако, из-за движения каких-либо объектов в кадре (или самой камеры) использование подобия соседних кадров было неполным. Технология компенсации движения позволяет находить похожие участки, даже если они сдвинуты относительно предыдущего кадра.

Компенсация движения (англ. Motion Compensation) - один из основных алгоритмов, применяемых при обработке и сжатии видеоданных. Алгоритм использует сходство соседних кадров в видео последовательности и находит векторы движения отдельных частей изображения (обычно блоков 16x16 и 8x8).

Использование компенсации позволяет при сжатии многократно увеличить степень сжатия за счет удаления избыточности в виде совпадающих частей кадров. Используется не только при сжатии, но и при фильтрации видео, изменении частоты кадров и т.д.

Практически в любом видео соседние кадры похожи, имеют общие объекты, которые, как правило, смещаются друг относительно друга. И совершенно естественно желание закодировать видео так, чтобы объекты не кодировались многократно, а просто описывались некоторые их смещения.

При этом, изображение разбивается на так называемые ключевые кадры - это группы кадров, идущих подряд несколько секунд. Управляя длительностью таких ключевых кадров можно эффективно управлять сжатием.

Например, если сюжет фильма не динамичный, то длительность ключевых кадров может быть по несколько секунд. Если же фильм содержит динамичные сцены, то в такие моменты длительность ключевых кадров можно сделать короче и сжатие быстро изменяющегося изображения будет выполняться эффективнее.

Ключевые кадры к тому же упрощают и ускоряют перемотку в медиаплеерах, поскольку заголовок каждого ключевого кадра содержит ссылку (смещение в байтах относительно начала видеофайла) на начало следующего ключевого кадра.

Звук и музыка

Звук и музыка могут без потерь, либо с потерями храниться в формате WAV. Например, формат WAV (Windows PCM) не предусматривает сжатие и хранит звуковой сигнал в оригинале, если можно так выразиться.

Формат WAV (ACM Waveform), по сути, является контейнером и может хранить звук, сжатый по алгоритму MPEG layer 3, либо хранить музыку в формате MP3, хотя много и других форматов OGG, FLAC и д.р.

Рассказать об алгоритмах сжатия звука уже не успеваю, к тому же ранее в нашем журнале была замечательная статья на эту тему.

Слайд 2

• Для длительного хранения данных на различных носителях информации
• Для передачи данных по каналам связи

Слайд 3

Избыточность данных

• Большинство данных являются избыточными
• Избыточность улучшает восприятие и обработку информации
• При хранении избыточность уменьшают
• Наибольшая избыточность у видеоинформации, затем идет графическая, звуковая, и самая низкая избыточность у текстовой информации

Слайд 4

Методы сжатия

• С частичной потерей информации:Производится при сжатии кода изображения, видео и звукаТакая возможность связана с субъективными возможностями человеческого зрения и слуха.
• Без потери информации:- использование неравномерного символьного кода;- выявления повторяющихся фрагментов кода.

Слайд 5

С частичной потерей

• На зрение более существенное воздействие оказывает яркость пикселя, нежели его цвет. Поэтому объем видеокода можно сократить за счет того, что коды цвета хранить не для каждого пикселя, а через один, два и т.д. пикселей растра. Чем больше такие пропуски, тем больше сжимаются видеоданные, но при этом ухудшается качество изображения.
• При кодировании видеофильмов - динамичного изображения, учитывается свойство инерционности зрения. Быстро меняющиеся фрагменты фильма можно кодировать менее подробно, чем статические кадры.
• Труднее всего сжатию поддается звуковой код. Здесь также используются психофизиологические особенности человеческого слуха. Учитывается, к каким гармоникам естественного звука наш слух более восприимчив, а к каким - менее. Слабо воспринимаемые гармоники отфильтровываются путем математической обработки. Сжатию способствует также учет нелинейной зависимости между амплитудой звуковых колебаний и восприятием нашим ухом громкости звучания.

Слайд 6

• Применяется для таких типов данных, для которых формальная утрата части содержания не приводит к потере потребительских свойств и обеспечивает высокую степень сжатия.
• Примеры:видео MPG, звук MP3, рисунки JPG.

Слайд 7

Без потери – «обратимый»

• Применяется к текстам, базам данных, и ко всем остальным вышеназванным типам.
• Пример: рисунки – GIF, TIF,PCX, видео - AVI, любой тип данных – ZIP, ARJ, RAR и др.

Слайд 8

Архивы

• Архив – файл, содержащий в себе один или несколько файлов в сжатом виде.
• Расширение архивного файла зависит от программы-архиватора.
• Архиватор – программы для создания и чтения архивов.Пример:WinRar, WinZip, WinArj.

Слайд 9

Архивы применяют с целью

• повысить эффективность носителя – на один носитель поместить больший объем информации
• создания резервных копий ценных данных, которые в сжатом виде будут храниться на отдельных носителях.
• защиты данных от несанкционированного доступа паролем - документы даже не откроются
• увеличения скорости копирования данных с диска на диск, например, электронных страниц, содержащие много мелких графических файлов
• быстрого восстановления данных, измененных пользователем
• передачи информации по каналам связи
• раздробления данных на пакеты

Слайд 10

Возможности архиваторов

Просмотр содержимого архива

Контроль целостности данных

Распаковка архива

Восстановление поврежденного архива

Установка защиты

Добавление файла в архив

Создание многотомных архивов

Создание самораспаковывающихся архивов

Блокировка от случайной модификации

Слайд 11

Самораспаковывающийся

(SFX, от англ. SelF-eXtracting) - это архив, к которому присоединен исполнимый модуль. Этот модуль позволяет извлекать файлы простым запуском архива как обычной программы. Таким образом, для извлечения содержимого SFX-архива не требуется дополнительных внешних программ. SFX-архивы удобны в тех случаях, когда вам нужно передать кому-то архив, но при этом вы не уверены, что у адресата есть соответствующий архиватор для его распаковки.