空間コンプレッサーはグラフィックスのファイルサイズをどの程度正確に削減しますか？ピクセル、フレーム、またはメタデータと関係がありますか？
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画像データを圧縮するには、基本的に 2 つの異なる方法があります。繰り返しパターンを見つける方法と、関連性の低いデータを破棄する方法です。
繰り返しパターンの最も単純な形式は、ランレングス エンコーディング (RLE) で使用され、同じ色の隣接するピクセルを見つけます。GIF 画像では、より洗練された形式が使用され、画像内で複数回出現するピクセル グループが検出されます。
データの破棄は、JPEG 圧縮で広く使用されています。たとえば、画像を色と明るさの情報に分割し、各 2x2 ピクセル グループの色情報を 4 ピクセルの平均色に減らすことから始めます。視覚的な影響が小さい画像情報。
于 2011-05-04T16:55:35.413 に答える
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一般的に言えば、それは人間の場合と同じように機能します。
家の写真を見て、「白い家、3 つの窓、ドア、外の芝生、白いピケット フェンスが見えます」と言います。草の葉の数、位置、方向、家のペンキの正確なテクスチャなどの詳細は、私たちには関係ありません。
同様に、画像を圧縮する場合、必要なファイル サイズに達するまで詳細を削除します。少なくとも、画像は、画像内のすべてのピクセルの色を平均した 1 つの値で表すことができます。そこから上がります。
私の家の例に似た一般的な手法の 1 つは、何度も繰り返される画像のより大きな特徴を説明する「単語」を作成することです。これは一般的な意味でランレングス エンコーディング (RLE) と呼ばれますが、特定の繰り返しパターンだけではありません。たとえば、ID 0 で縦に 4 つの緑のピクセルに似たものを記述し、それを画像全体に貼り付けて草を指定することができます。
画像の圧縮に使用される手法には限りがありません。これに興味がある場合は、いくつかの大学のコースを受講することをお勧めします。微積分とパターン認識のかなり強力なバックグラウンドが、最も効果の低い方法でも必要になるためです。
于 2011-05-04T16:07:15.560 に答える