Photoshop CS2 и цифровая фотография (Самоучитель). Главы 1-9 - [10]

1. Изображение преобразуется из исходной цветовой модели (например, RGB, где каждая точка описывается тремя цветовыми составляющими) в модель, содержащую яркостный компонент и два компонента, определяющих цвет точки. Это необходимо для раздельной обработки яркостной и цветовой составляющих изображения. Если изображение уже находится в подходящем цветовом режиме, преобразование не требуется. В дальнейшем все компоненты обрабатываются независимо друг от друга.

2. Цветовые компоненты усредняются между соседними пикселами, что позволяет уменьшить объем данных, требуемых для их передачи. Обычно усреднение производится так, что поле цветовых компонентов уменьшается в два раза по вертикали и по горизонтали. Например, для изображения 400 х 400 пикселов будут получены поля цветовых компонентов размером 200 х 200. Возможны и другие сочетания коэффициентов пропорциональности сторон, например 2:1, но они дают меньшую степень сжатия. Яркостный компонент на этом этапе не изменяется. Благодаря этому яркость изображения подвергается меньшим искажениям.

3. Применение дискретного преобразования Фурье. Изображение (точнее, каждый из его компонентов) разбивается на блоки 8x8 пикселов, к которым применяется дискретное преобразование Фурье. При этом информация о значении того или иного компонента представляется в виде соответствующих колебаний. По аналогии с радиотехническими сигналами можно выделить в преобразованных компонентах некоторое среднее значение (некоторый аналог постоянного тока), а также переменную составляющую (аналог переменного тока). Высокочастотные (быстрые) изменения параметров менее заметны, чем изменения низкочастотные (плавные). Поэтому верхние частоты могут быть отброшены.

4. Квантование значений параметров. Для отбрасывания ненужных компонентов значения, полученные в ходе преобразования Фурье, делятся на весовые коэффициенты и округляются. Для каждой точки внутри блока преобразования (8x8 пикселов) используется свой коэффициент, который выбирается из специальной таблицы. Для яркости и цветовых составляющих используются отдельные таблицы. Составлять такие таблицы довольно сложно, поэтому большинство кодировщиков JPEG используют стандартную таблицу ISO.

5. Именно на этом этапе производится регулировка качества изображения. Изменяя весовые коэффициенты, можно определить, какая часть информации будет отброшена. При этом качество изображения и размер файла изменяются обратно пропорционально друг другу.

6. Сжатие полученных значений без потерь. Для устранения повторов в полученных значениях параметров изображения данные дополнительно сжимаются по методу Хаффмана. Этот метод основывается на замене всех кодов, встречающихся в исходных данных, на новые, причем наиболее часто встречающиеся комбинации получают самые короткие обозначения. Этот метод позволяет достичь высокой степени сжатия без потери информации.

Для раскодирования данных необходимо выполнить эти операции в обратном порядке:

1. Данные разархивируются в соответствии с методом Хаффмана. В результате получаются отсчеты параметров изображения.

2. Из файла считывается таблица весовых коэффициентов. С ее помощью восстанавливаются результаты преобразования Фурье, выполненного при сжатии. В зависимости от степени сжатия, заданной кодировщиком, эти данные в той или иной степени соответствуют исходным.

3. Над отсчетами частотных составляющих производится обратное преобразование Фурье. Это позволяет восстановить значения компонентов изображения.

4. Полученные значения цветовых компонентов распределяются между соседними пикселами. Это необходимо из-за того, что при сжатии поле цветовых компонентов было уменьшено. Яркостный компонент сразу готов для последующей обработки.

5. Для удобства вывода на экран или выполнения обработки изображение преобразуется в одну из цветовых моделей (к примеру, в RGB для вывода на экран или в CMYK для печати).

Рассмотрев принцип работы алгоритма JPEG, мы можем подробнее остановиться на сферах его применения.

Основная проблема, ограничивающая применение этого формата, — снижение качества изображения при увеличении степени сжатия. Причем для каждого изображения приемлемая степень сжатия будет разной. Определить ее проще всего подбором.

Посмотрим, как сказывается сжатие на качестве изображения. Для этого сохраним фотографию в формате JPEG. На рис. 4.1, а приведен увеличенный фрагмент исходного изображения и этот жефрагмент после сжатия в различных режимах. Все изображения сохранялись при помощи Adobe Photoshop. Для них приведено значение показателя качества, используемого в этой программе. Размеры файлов (рис. 4.1): а — 299 Кбайт, 6 — 41 Кбайт, в — 25 Кбайт, г — 20 Кбайт. Из рис. 4.1. г видно, что при степени сжатия близкой к максимальной на изображении возникают шумы и искажения, в то время как при сжатии с максимальным (или близким к максимальному) показателем качества (см. рис. 4.1, б) изображение практически не отличается от оригинала.

Рис.4.1. Увеличенные фрагменты изображения после сохранения в формате JPEG с различными значениями показателя качества: а — оригинал (формат TIFF без сжатия), б — показатель качества 10, в — показатель качества 4, г — показатель качества 1