Этот метод назван также в честь его разработчиков (Lempel, Ziv, Welch). Это универсальный метод, пригодный для кодирования любых сигналов. Похож на метод Хафмана, только для кодирования элементов используются коды равной длины, а также используются коды для часто встречающихся последовательностей элементов.
Составляется таблица всех цветов, имеющихся в сжимаемом изображении. Таким образом, вместо значения цвета пиксела можно использовать индекс из таблицы. Наиболее часто встречающиеся цвета на изображении имеют меньшие индексы, а редко встречающиеся цвета размещаются в конце таблицы. Таблица цветов (палитра) размешается между заголовком и собственно изображением. Например,
Поток данных после кодирования: 123 256 119 89 257 59 11 206 256 257
Разработчики предложили не только способ хранения данных, но и хорошо документированные алгоритмы сжатия и восстановления сигнала. Метод был запатентован, стандартизован и теперь используется для сжатия любой информации.
Форматы: TIFF, GIF
Коэффициент сжатия: 5
Метод LZW, как и RLE , лучше действует на изображениях, содержащих однородных, свободных от шума участки цветов. При этом он действует гораздо лучше, чем RLE, при сжатии произвольных графических данных, но процесс кодирования и распаковки происходит медленнее.
Среди методов сжатия с потерями следует выделить семейство JPEG, разработанное организацией Joint Photographers Experts Group. Метод основан на частотных представлениях изображения и следующих предположениях. Если к сигналу применить интегральное преобразование (Фурье например), то в результате в частотном представлении основную информации несут низкие частоты. Высокие частоты описывают шум и несущественные детали. Удаление 50% высокочастотной информации повлечет за собой удаление 5% полезной информации содержащейся в изображении.
JPEG-сжатие начинается с разбиения изображения на квадратные области размером 8 на 8 пикселов (64 пиксела - 64 байта). Эти области обрабатываются независимо. После преобразования в каждой группе остается от 2 до 20 байт. При восстановлении сигнала должна быть выполнена аппроксимация и восстановлена исходная область 8 на 8 пикселов.
Для сжатого представления сигнала могут использоваться различные преобразования. Наиболее адекватный (качественные) результат дает преобразование Karhunen-Loeve, но оно сложно и трудоемко в реализации. Преобразование Фурье просто, но не дает желаемого результата при восстановлении. Наиболее пригодным оказалось дискретное косинусное преобразование (Discrete Cosine Transform, DCT). При использовании DCT не нужно работать с комплексными числами (исходный сигнал и его спектр вещественные).
В результате преобразования выборки 8 на 8 получаем выборку спектра 8 на 8. При этом низкие частоты содержатся в верхнем левом углу спектра, а высокие в правом нижнем. Высокие частоты можно обнулить и не хранить.
Если представить спектр в виде следующей последовательности:
то можно её закодировать с использование группового сжатия. На последнем этапе сжатия используется кодирование методом Хафмана для более эффективного сжатия конечных данных.
Принцип: Используется методика сжатия с потерями. Хранится не информация о цвете пикселов, а коэффициенты разложения по некоторому базису.
Форматы: JPEG
Коэффициент сжатия: в зависимости от качества от 10 до 1000.
Положительными сторонами алгоритма JPEG является то, что пользователь может управлять соотношением размер/качество, задавая степень сжатия. Выходное цветное изображение может глубину цвета 24 бита на точку. С помощью алгоритма JPEG достигаются большие коэффициенты сжатия при визуально высоком качестве изображения. Отрицательными сторонами алгоритма является то, что при повышении степени сжатия изображение распадается на отдельные квадратные области (размером 8x8). Это связано с тем, что происходят большие потери в низких частотах при квантовании, и восстановить исходные данные становится невозможно. Кроме того может проявляться так называемый эффект Гиббса – ореолы по границам резких переходов цветов. Кроме того, так как это алгоритм сжатия с потерями, изображения обработанные с его применением практически неприменимы для анализа и дальнейшей обработки.
