Форматы графических файлов

Файлы, содержащие изображения, имеют большой размер. Поэтому используются различные методы сжатия информации. Методы сжатия бывают без потери качества и c потерями качества. Алгоритмы сжатия без потерь, позволяют упаковывать и распаковывать изображения абсолютно точно, без удаления избыточной с визуальной точки зрения информации. Наиболее распространенными алгоритмы сжатия без потери качества являются следующие:

• 1. Метод группового кодирования (Run Length Encoding — RLE). Это один из самых старых и простых методов сжатия данных. Суть его заключается в том, что вместо последовательности повторяющихся данных (одинаковых цветов) можно записать само данное и количество повторений. Обычно в первом байте записывается число повторений, а во втором — значение самого пикселя. Например, пусть у нас есть строка изображения
• 255 255 255 255 0 0 0 0 0 0 0 255 255 255 255 255

В несжатом виде эта строка занимает 16 байт. В сжатом виде строка выглядит так: 3 255 6 0 4 255. Мы видим, что строка стала существенно короче — 6 байт. Хорошо сжиматься методом группового кодирования будут такие изображения, строки которых содержат достаточно длинные цепочки одинаковых пикселей.

2. LZW (Lempel, Ziv and Welch). Название алгоритм получил по первым буквам фамилий его разработчиков: Lempel, Ziv и Welch. Сжатие в этом алгоритме происходит не за счет повторяющихся значений, а за счет повторяющихся цепочек байт.

Принцип работы алгоритм заключается в следующем. Изображение анализируется построчно. Встречающиеся последовательности пикселей заносятся в специальный словарь. Если такая же последовательность встречается дальше, то в файл пишется уже не сама последовательность, а ее индекс из словаря. Различные классы LZW-алгоритмов различаются размерами и устройством словаря, методом поиска повторяющихся цепочек и т. п.

Методы сжатия без потери качества реальных изображений дают относительно небольшие коэффициенты сжатия 2−3 раза. Для современных графических файлов, занимающих десятки мегабайт дисковой памяти этого явно мало. Поэтому для них используются алгоритмы сжатия с потерей качества. Цифровые изображения содержат очень много избыточной информации. Здесь имеется в виду, что человеческий глаз часто не воспринимает всю информацию, хранимую в цифровом изображении. Особенно это касается реальных изображений, например, цветных фотографий. Оказалось, что этой избыточной информации, не воспринимаемой (или почти не воспринимаемой!) человеческим глазом в реальных изображениях так много что за счет ее удаления можно уменьшить размеры файлов в десятки и даже сотни раз.

Наиболее известный в настоящее время алгоритм сжатия с потерями называется «JPEG» по названию экспертной группы, которая разработала этот алгоритм (Joint Photographic Exerts Group — JPEG). Этот алгоритм предназначен для архивации полноцветных изображений. Коэффициент сжатия может изменяться от 2 до 200.

Суть алгоритма основана на том факте, что и пространственное и цветовое разрешение цветного человеческого зрения гораздо хуже, чем монохромного (сумеречного). Поэтому, правильно преобразовав цветовую модель (из RGB в аналог телевизионной), уменьшив пространственное разрешение цветовых каналов по сравнению с яркостным каналом, затем, применив более грубое квантование компонент цветности, можно очень сильно сжать изображение. При этом визуальное качество картинки практически не изменится.

Наиболее распространенным являются следующие форматы файлов:

1. BMP (Bitmap). Расширение файлов — *.bmp. Это формат работы операционной системы Windows. Он был разработан компанией Microsoft и широко используется для представления растровых изображений в Windows. Вам придется использовать этот формат, если вы хотите создать обои для вашего рабочего стола, кнопки с иконами и т. д.

В формате BMP можно сохранять изображений с количеством бит на пиксель: 1, 4, 8 и 24. Формат используется как без сжатия, так и со сжатием. Для сжатия файлов в BMP используется метод группового кодирования (RLE). При этом можно получить довольно высокую степень сжатия однородных картинок с небольшим количеством цветов. Однако многие прикладные программы сжатие BMP-файлов не поддерживают. Также сжатые BMP-файлы могут иметь расширение *.rle.

2. GIF. Расширение файлов — *.gif. Этот формат был разработан фирмой CompuServe как независящий от платформы растровый формат. Он предназначен для хранения растровых изображений с компрессией. Для сжатия используется метод LZW.

Первоначальный формат был разработан в 1987 году и называется «GIF87a». Он поддерживал изображения до 65 536×65 536 и те значения глубины цветов, которые лежали в диапазоне от 1 до 8 бит на пиксель, т. е. пиксель может принимать 256 значений.

В 1989 году был разработан новый стандарт «GIF89a». В нем обеспечена поддержка чересстрочной развертки. В новом формате можно было сохранять строки изображения не только последовательно одна за другой, но и в другом порядке — сначала каждую восьмую строку, затем каждую четвертую (из тех что остались, конечно!), затем каждую вторую и, наконец, — все оставшиеся. Это давало возможность пользователям, загрузив только одну восьмую часть изображения уже представить его и решить, стоит ли его загружать дальше. Вторая особенность нового формата — поддержка прозрачного цвета. Прозрачный цвет позволил дизайнерам выйти за жесткие рамки прямоугольных картинок.

Формат GIF допускает хранение в одном файле нескольких изображений. Чаще всего такая возможность используется на страницах Web. Web-браузер демонстрирует изображения, находящиеся в файле GIF последовательно. Если каждое изображение представляет собой фазу мультипликации, то вы увидите маленький мультфильм.

Благодаря компактности файлов он в настоящее время самый популярный формат в сети Интернет. Однако, как и любого формата, у GIF есть несколько существенных недостатков. Во-первых, он поддерживает не более 256 цветов, поэтому он совершенно не подходит для полиграфии и передачи изображений высокого качества.

JPEG. Расширение файлов — *.jpg. Этот формат поддерживает полноцветные фотореалистичные изображения и обеспечивает очень высокую компрессию файлов. При сильном сжатии изображения проявляются характерные особенности алгоритма JPEG: эффект Гиббса («дрожащий» ореол) у резких границ, блочная структура (8×8 пикселей), хорошо проявившаяся на изображения неба. Эти дефекты являются особенностью алгоритма JPEG и лежат в основе самого алгоритма. Поэтому ослабить эти дефекты можно лишь экспериментально, подбирая степень сжатия в зависимости от требуемого качества изображения.