Как и многая информация, графика может быть сжата. Это ныгодио с точки ирония экономии памяти компьютера, так как, например, высококачественные изображения, как уже говорилось, имеют размеры до нескольких десятков мегабайтов. Для файлов графических изображений разработаны множество схем п алгоритмов сжатия, оспов-иыми из которых являются следующие:
– групповое сжатие;
– кодирование методом Хаффмана;
– сжатие по схеме LZW;
– арифметическое сжатие:
– сжатие с потерями;
– преобразование цветов RGB в цвета YUV.
В основе большинства схем сжатия лежит использование одного из следующих свойств графических данных: избыточность, предсказуемость и необязательность. В частности, групповое кодирование (RLE) основано на использовании первого свойства. Кодирование по методу Хаффмана и арифметическое кодирование, основанные на статистической модели, используют предсказуемость, предлагая более короткие коды для более часто встречающихся пикселов. Алгоритмы сжатия с потерями основаны на избыточности данных.
Следует учесть, что алгоритм, обеспечивающий большую степень сжатия, обычно более сложный и поэтому требует для распаковки данных больше процессорного времени.
Рассмотрим подробнее несколько алгоритмов сжатия.
Групповое сжатие
Групповое сжатие представляет собой одну самых простых схем сжатия файлов. Суть его заключается в том, что серия повторяющихся величин заменяется единственной величиной и ее количеством. На примере можно заметить выгоду в длине между «aabbbbbbbcdddeeeeaaa» и «2а7b1c3d4e3a». Данный алгоритм прост в реализации и хорошо сжимает графические файлы с большими однотонными областями. Групповое кодирование используется во многих форматах растровых файлов, таких как TIFF, PCX и т.д.