Сжатие цифровых данных

(аудиовидеосообщений)

Несомненно, одним из основных требований к современной системе связи является необходимость передачи изображений (статических или динамических). Высокая информативность изображения (основное их достоинство) является источником технических проблем при их передаче по каналам связи. Изображение часто бывает избыточным, однако формальные методы устранения избыточности могут привести к потере ценной информации. Удачным решением проблемы было бы эффективное выделение существенной информации при больших потерях остальной. К сожалению, выделение существенной, ценной информации – неформальная процедура.

Представим, что изображение состоит из белого фона и размещенной на нем черной окружности. Однако точно так же достаточно передать только диаметр окружности, ее цвет и декартовы координаты положения на экране. Проблема здесь одна — кодер должен уметь находить на экране эту окружность, как-то измерять ее координаты и диаметр. А приемник, который принимает эту картинку, соответственно должен уметь рисовать окружность по переданным параметрам.

Вот, что значит избыточность — для передачи изображений мы можем передавать значительно меньше информации, но для этого мы должны иметь два устройства — кодер и декодер. Кодер должен уметь находить в изображении все "самое ценное", что можно передать, не нарушив при этом качества изображения, а декодер на основании переданной информации должен уметь заново "нарисовать" (говорят — "декодировать" или "восстановить") переданную телевизионную картинку. Способы поиска "самого ценного", что необходимо передать, и составляют способ видеокомпрессии (например, MPEG2 или H.264).

Похожая ситуация со звуком. Поскольку звук — это комбинация колебаний с разной частотой, амплитудой и фазой, то для передачи звука можно передавать параметры этих колебаний, а не сам звук.

Конечно, описанная картина очень примитивна. Реальное изображение гораздо сложнее окружности, более того, оно не состоит из правильных фигур и оно движется. Именно поэтому выработка оптимальных алгоритмов компрессии потребовала от человечества много времени. Все эти алгоритмы имеют под собой сложную математическую основу и требуют высокой производительности компьютеров.