RESEARCH OF GRAPHIC FORMATS AND CODING ALGORITHMS OF DIGITAL IMAGES

У статті проведено аналіз основних графічних форматів файлів, а також алгоритмів кодування цифрових зображень, які дозволяють зменшити їх інформаційний об’єм з метою збільшення швидкості передачі даних по цифрових каналах зв’язку, а також дозволять зберігати більшу кількість файлів на запам’ятовуючих пристроях.

section_content: Збірник наукових праць ДУІТ. Серія «Транспортні системи і технології», 2018. Вип. 32. Т. 2 104 Але не тільки ці два способи дозволяють зменшити розмір зображення. Для зменшення інформаційного об'єму цифрових зображень застосовують певні алгоритми кодування, які дозволяють «стиснути» зображення. У результаті стиснення зменшується розмір зображення, через що зменшується час на його передачу по мережі та економиться місце для зберігання. 

Алгоритми кодування поділяються на два класи: алгоритми кодування без втрат та алгоритми кодування з втратами. У першому випадку в процесі кодування інформація про зображення зберігається в повному об'ємі, а в іншому -частково втрачається. Перша група методів стиснення забезпечує відновлення вихідного зображення без втрат та спотворень. Для зберігання зображень, призначених для подальшої обробки, варто застосовувати формати, що використовують саме такі алгоритми кодування. При зберіганні зображень в формати, які застосовують другу групу методів стиснення -проявляються спотворення, так звані артефакти. Проте, якщо зображення призначене для візуального сприйняття, це не завжди критично. У ряді випадків вихідний сигнал вже містить такі спотворення та шуми, що невеликі втрати інформації при кодуванні (на користь високої степені стиснення) не зіпсують якості зображення в цілому. 

Розглянемо деякі алгоритми кодування та графічні формати, в яких застосовуються ці алгоритми. 

Алгоритми кодування без втрат 1. Групове кодування -від англ. Run-length encoding (RLE) -це метод компресії даних, який використовується у більшості растрових форматах, таких як TIFF, BMP та PCX. Групове кодування підходить для компресії різних типів даних незалежно від їхнього інформаційного змісту, але контекст даних вплине на коефіцієнт компресії, досягнутий RLE. Хоча основна маса алгоритмів RLE не може досягти високих показників стиснення ніж більш сучасні методи стиснення, RLE є простим для реалізації та швидким у виконанні, що робить його хорошою альтернативою більш складному алгоритму компресії [4]. 

RLE зменшує фізичний розмір повторюваного рядка символів. Цей повторюваний рядок, який називається запуском, в основному кодується в два байти. 1-й байт являє собою кількість символів у запуску і називається підрахунком виконання. На практиці закодований пробіг може містити від 1 до 128 або 256 символів; графа бігу зазвичай містить як кількість символів мінус один (значення в діапазоні від 0 до 127 або 255). 2-й байт -це значення символу в запуску, який знаходиться в діапазоні від 0 до 255, і називається значенням виконання. 

Відомо багато схем RLE кодування, одну з яких можна відобразити таким чином:

-вхідний потік даних: 18 9 55 0 0 0 0 98 6 17 0 0 46 24 0 0 0 0 0 0 4 68 0 0 0 9 -після кодування: 18 9 55 4 0 98 6 17 2 0 46 24 6 0 4 68 3 0 9 2. LZW (англ. Lempel-Ziv-Welch), алгоритм Лемпеля-Зіва-Велчауніверсальний метод стиснення даних без втрат за допомогою алгоритму пошуку на основі таблиці, винайденими Абрахамом Лемпелем, Якобом Зівом та Террі Уелчем. Два загальноприйнятих формати файлів, в яких використовується стиснення LZV, -це формат зображень GIF, поданий з веб-сайтів та формат зображення TIFF. Стиснення LZW також підходить для стиснення текстових файлів [5]. 4. CCITT-3 -алгоритм стиснення даних без втрат, був запропонований третьою групою по стандартизації Міжнародного Консультаційного Комітету по Телеграфії і Телефонії. Це один з форматів, які використовують факсимільні апарати. Він зазвичай вбудовується в інший формат файла зображення, наприклад TIFF [7].
section_name: ІНФОРМАЦІЙНІ, ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЙНІ ТА РЕСУРСОЗБЕРІГАЮЧІ ТЕХНОЛОГІЇ

section_content: Він поставляється в двох основних різновидах: так званих 1-мірних і 2-мірних (хоча обидва використовуються на 2-мірних зображеннях). 1-мірний використовує стиснення Modified Huffman (MH), а 2-мірний різновид використовує модифіковану READ (MR) систему стиснення. 

5. JBIG (англ. Joint Bi-level Image Experts Group) -алгоритм кодування для дворівневих зображень (наприклад, чорно-білих друкованих матеріалів), що складається з однієї прямокутної площини біт, причому кожен піксель бере на одне з двох можливих кольорів. JBIG2 був стандартизований в 2001 році [8]. 

Стиснення такого типу зображення також розглядаються існуючими стандартами, наприклад, MH & MR, MMR і JBIG1. JBIG2 був підготовлений для стиснення зображень з втратами та з втратами в збитках, а також забезпечує кращу якість стиснення без втрат, ніж існуючі стандарти та забезпечує стиснення з втратами при значно вищих коефіцієнтах стиснення, ніж співвідношення втрат для існуючих стандартів, майже не спостерігаючи помітної деградації якості, використовуючи методи збору та заміни візерунків на додаток до технологій існуючих стандартів. 

Окрім очевидного факсимільного додатка, JBIG2 буде корисним для зберігання та архівування документів, кодування зображень у World Wide Web, бездротової передачі даних, друкарського матеріалу та навіть телеконференцій. PDF-файли, що мають версії 1. 4 та новіші, можуть містити дані зі стисненням JBIG2. Багато кольорів можна обробляти за допомогою відповідного стандарту вищого рівня, такого як Рекомендація T. 44 МСЕ-Т. 

6. Lossless JPEG -метод компресії без втрат, розроблений групою експертів в області фотографії (Joint Photographic Experts Group). Lossless JPEG був розроблений як пізнє доповнення до JPEG в 1993 році, використовуючи зовсім іншу техніку із стандарту JPEG з втратами. Вона використовує передбачувану схему на основі трьох найближчих (причинних) сусідів (верхня, ліва і верхня ліва), а кодування ентропії використовується на помилці прогнозування. Стандартні бібліотеки Independent JPEG Group не можуть кодувати та декодувати його, але Ken Murchison з Oceana Matrix Ltd. написав патч, який розширює бібліотеку IJG для обробки JPEG без втрат JPEG. Lossless JPEG має певну популярність у медичній візуалізації, і використовується в DNG та деяких цифрових камерах для стиснення сирих зображень, але інакше він ніколи не був широко поширений. Adobe DNG SDK надає бібліотеку програмного забезпечення для кодування та декодування без втрат JPEG з частотою до 16 біт на вибірку [9]. 

Також розглянемо алгоритми стиснення з втратами. 

1. JPEG -один з найпопулярніших растрових графічних форматів, був створений у 1992 р. (остання версія, 1994 р. ) як результат процесу, що розпочався у 1986 р., оснований на дискретному косинусному перетворенні (DCT). Ступінь стиснення можна регулювати, дозволяючи вибирати компроміс між розміром зберігання та якістю зображення. JPEG, як правило, досягає стиснення 10:1 з невеликою відчутною втратою якості зображення [10]. 

Алгоритм JPEG найкраще підходить для компресії картин та фотографій, які містять реалістичні сцени з плавними переходами кольору та яскравості. Найбільшого застосування алгоритм JPEG дістав в цифрових фотографіях і для зберігання та передачі цифрових зображень по Інтернет мережі. Даний алгоритм не застосовується для кодування зображень при багатоетапному обробленні даних, бо погіршення будуть вноситися в зображення кожного разу при зберіганні періодичних результатів обробки. 

Також алгоритм не повинен застосовуватися до зображень, які в подальшому будуть піддаватися аналізу, наприклад, астрономічні або медичні знімки. Неформально можна виділити такі класи зображень. 1) Бінарні -зображення, що мають тільки два можливих значення кожного пікселя -0 і 1. Як правило, два кольори, що використовуються у бінарному зображенні: білий та чорний. Їх ще називають однобітними, тому що для представлення одного пікселя необхідна одна двозначна цифра. 

2) Сіро-масштабні -зображення у градаціях сірого, які ще називають одноколірними. Кількість бітів, яка використовуються для кожного пікселя, визначає кількість доступних рівнів сірого. Типове монохромне зображення містить 8 бітів/піксель, яке дозволяє нам бачити 256 різних рівнів сірого кольору. 

В медицині та астрономії використовуються монохромні зображення з 12 або 16 бітами/піксель. Ці додаткові рівні сірого стають корисними, коли необхідно розпізнати невелику секцію зображення більш детально. 

3) Кольорові -зображення, які можна моделювати як дані з триколірних монохромних зображень (червоний, синій і зелений), де кожен рядок даних відповідає іншому кольору. Використовуючи 8 біт монохромного стандарту як моделі, відповідне кольорове зображення становитиме 24 біт/піксель (8 біт на кожен з трьох кольорів). 

4) Мультиспектральні -зображення, які містять інформацію поза межами норми людського сприйняття. Сюди можна віднести інфрачервоні, ультрафіолетові, рентгенівські, акустичні або радарні дані. Це не зображення у звичайному розумінні, оскільки представлена інформація не є безпосередньо видимою людській системі. Проте інформація часто представлена у візуальній формі шляхом відображення різними спектральними смугами до компонентів RGB. 

Проведемо порівняльний аналіз найбільш розповсюджених графічних форматів, які використовуються в процесі роботи з растровою графікою на персональних комп'ютерах при створенні Web-сайтів і публікаціях в інтернет. Як моделювання візьмемо чотири зображення, кожне з яких належить до одного із класів зображень. 

Проаналізувавши візуально чотири класи зображень, збережених у різних графічних форматах, та їх гістограму інформаційної ємності можна зробити висновок, що найменший розмір займають файли, збереженні в форматі BMP (монохромний рисунок), але при цьому найбільш візуально-прийнятним можна вважати бінарне зображення та, деякою мірою, мультиспектральне. Зі збільшенням глибини кольору від монохромного до 24-бітного, в тому ж форматі, збільшився розмір файлів. При цьому набагато збільшились візуальні характеристики сіро-масштабного, кольорового та мультиспектрального зображень. 

Цікавіші результати показали зображення, збереженні в форматах JPEG, GIF, TIFF та PNG. Так, найменший розмір становить сіро-масштабне зображення в форматі JPEG, а найбільших розмірів зайняло мультиспектральне зображення в форматі TIFF та PNG. Вибираючи «золоту середину» між візуальною сприйнятливістю та розміром файла, найкращий результат показали останні три класи зображень, збережені в форматі JPEG. 

В даному моделюванні розглянуто властивості растрових форматів. Але що буде, якщо перевести дані зображення у векторну графіку, адже при відносно нескладній деталізації зображення розмір файла займає невеликі розміри. 

Перетворимо зображення із формату BMP (24-бітне), які займають найбільші об'єми в один із форматів векторної графіки, наприклад, в SVGZ (Scalable Vector Graphics, Z -стиснутий). 

Із проведеного моделювання можна зробити висновок, що зображення збереженні в форматі SVGZ, трохи втратили свої візуальні характеристики, але, ІНФОРМАЦІЙНІ, ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЙНІ ТА РЕСУРСОЗБЕРІГАЮЧІ ТЕХНОЛОГІЇ при цьому, файли перших трьох класів займають в два рази менше місця для зберігання, окрім останнього, його розмір виріс в 3,55 разів. Це супроводжується тим, що розмір файла векторного зображення залежить від кількості векторів, і оскільки четверте зображення містить в собі велику кількість дрібних деталей, то після переведення у векторний формат виріс розмір файла. Ключевые слова: графический формат, алгоритмы кодирования цифровых изображений, информационная ѐмкость.
section_name: ІНФОРМАЦІЙНІ, ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЙНІ ТА РЕСУРСОЗБЕРІГАЮЧІ ТЕХНОЛОГІЇ

section_name: Maxim Botvin, (Postgraduate of State University of Infrastructure and Technologies) Olexander A. Gertsiy, PhD (Technical Sciences), Associate Professor (Head of the Department of Automation and Computer-Integrated Transport Technologies, State University for Infrastructure and Technologies)

section_content: The object of this paper is to analyze the graphics file formats and coding algorithms of digital images. The article begins with a short discussion on the problem of large information sizes of digital images. Then there follows a discussion on the most common coding algorithms and graphical formats. The simulation of four classes of images stored in different graphic formats is presented, in particular, how the coding of the corresponding algorithms influenced the visual and information characteristics of the images. The next paragraph deals with comparison raster graphic format BMP (24-bit) and vector format SVGZ in high quality. Also a similar comparison of images stored in JPEG and SVGZ (low quality) formats was performed and presented. The final paragraph states that the best result showed a binary image translated from bitmap format JPEG into vector format SVGZ. Therefore, judging from the performed simulations, we can conclude that using the SVGZ vector format to convert images from bitmap to vector graphics is appropriate for the first class of images stored in JPEG format, and to the images that contain homogeneous, noise-free colored areas with large areas of repetitive color, such as business graphics, charts, drawings, etc. 

Keywords: graphic formats, coding algorithms of digital images, information capacity.
section_name: RESEARCH OF GRAPHIC FORMATS AND CODING ALGORITHMS OF DIGITAL IMAGES