Сжатие информации с потерями

Иногда, для обеспечения продуктивной работы, можно сжимать данные с потерями без ущерба для конфиденциальной и важной информации. Такая технология используется для сжатия звука, видео и графики. В лекции описываются стандарты сжатия. Вводятся такие понятия, как информационный канал, устройства канала связи, задержка сигнала во времени. Доказывается основная теорема и кодировании при наличии помех. Описывается помехозащитное кодирование. Несколько заданий для самопроверки только улучшат восприятие материала

Ключевые слова: информация, графика, JPEG, joint photographic experts group, запись, MPEG, picture, group, CD-ROM, DVD-ROM,LPC, linear, predictive coding, алгоритм, начального устройства канала, конечного устройства канала, ПО, репитеры, кодирование, декодирование, технические характеристики, Эффективность канала, интервал, каналом без "шумов", входной, пропускной способностью, емкостью канала, алфавит, модуляция, отрезок, число Фибоначчи, MFM, Modified, RLL, length, винчестер, бит,среднее время, скорость передачи, задержки, запаздывания, источник сообщения, память, значение, вероятность,помехоустойчивый код, надежность, контроль четности, even, odd, байт, Двоичным (m,n)-кодом, функция

Все ранее рассмотренные алгоритмы сжатия информации обеспечивали возможность полного восстановления исходных данных. Но иногда для повышения степени сжатия можно отбрасывать часть исходной информации, т.е. производить сжатие с потерями. Естественно, что такое сжатие нельзя проводить, например, на финансовой базе данных банка. Но в тех случаях, когда сжимается информация, используемая лишь для качественной оценки (это, как правило, аналоговая информация), сжатие с потерями является очень подходящим.

Сжатие с потерями используется в основном для трех видов данных: полноцветная графика ( млн. цветов), звук и видеоинформация.

Сжатие с потерями обычно проходит в два этапа. На первом из них исходная информация приводится (с потерями) к виду, в котором ее можно эффективно сжимать алгоритмами 2-го этапа сжатия без потерь.

Основная идея сжатия графической информации с потерями заключается в следующем. Каждая точка в картинке характеризуется тремя равноважными атрибутами: яркостью, цветом и насыщенностью. Но глаз человека воспринимает эти атрибуты не как равные. Глаз воспринимает полностью только информацию о яркости и в гораздо меньшей степени о цвете и насыщенности, что позволяет отбрасывать часть информации о двух последних атрибутах без потери качества изображения. Это свойство зрения используется, в частности, в цветном телевизоре, в котором на базовое черно-белое изображение наносят цветовую раскраску.

Для сжатия графической информации с потерями в конце 1980-х установлен один стандарт - формат JPEG (Joint Photographic Experts Group - название объединения его разработчиков). В этом формате можно регулировать степень сжатия, задавая степень потери качества.

Сжатие видеоинформации основано на том, что при переходе от одного кадра фильма к другому на экране обычно почти ничего не меняется. Таким образом, сжатая видеоинформация представляет собой запись некоторых базовых кадров и последовательности изменений в них. При этом часть информации может отбрасываться. Сжатую подобным образом информацию можно далее сжимать и другими методами. Хотя существует не один стандарт для сжатия видеоданных, наиболее распространенными являются стандарты MPEG (Motion Picture Experts Group), первый из которых был опубликован в 1988 году.MPEG - практически единственный стандарт для записи видео и звуковой информации на CD-ROM, DVD-ROM и в цифровом спутниковом телевидении. Видеоинформацию можно сжать необыкновенно плотно, до 100 и более раз, что позволяет, например, на одну видеокассету, записать более ста различных художественных фильмов. Но из-за очень сложных проблем, связанных с правами на интеллектуальную собственность, реально возможности сжатия информации таким образом используются сравнительно редко.

Для сжатии звуковой информации с потерями существует несколько стандартов. Наиболее широко используемый из них – это MPEG без видеоданных. Стандарт LPC (Linear Predictive Coding) используется для сжатия речи. Алгоритм LPC пытается промоделировать речевой тракт человека и выдает на выходе буквально текущее состояние участвующих в формировании звуков органов.