Problèmes de contrôle de distorsion dans la compression d'image

La compression d'images est une méthode technique couramment utilisée lors du stockage et de la transmission d'images. Elle peut réduire l'espace de stockage des images et accélérer la transmission des images. L'objectif de la compression d'image est de réduire autant que possible la taille du fichier image tout en essayant de maintenir la qualité visuelle de l'image afin qu'elle puisse être acceptée par l'œil humain. Cependant, lors du processus de compression de l’image, un certain degré de distorsion se produit souvent. Cet article aborde la question du contrôle de la distorsion dans la compression d'images et fournit quelques exemples de code concrets.

1. Algorithme de compression JPEG et ses problèmes de distorsion
   JPEG est une norme de compression d'image courante qui utilise un algorithme de compression basé sur la transformée en cosinus discrète (DCT). Le cœur de l'algorithme de compression JPEG consiste à diviser l'image en plusieurs petits blocs 8 × 8, à effectuer une transformation DCT sur chaque petit bloc, puis à quantifier et coder les coefficients. Cependant, une distorsion est introduite lors du processus de quantification, ce qui entraîne une qualité d'image réduite.

Ce qui suit est un exemple simple de code de compression JPEG :

import numpy as np
import cv2

def jpeg_compression(image, quality):
    # 将图像分成若干个8×8的小块
    height, width, _ = image.shape
    blocks = []
    for i in range(height // 8):
        for j in range(width // 8):
            block = image[i*8:(i+1)*8, j*8:(j+1)*8, :]
            blocks.append(block)

    # 对每个小块进行DCT变换，并进行量化和编码
    compressed_blocks = []
    for block in blocks:
        # 进行DCT变换
        dct_block = cv2.dct(block.astype(np.float32))

        # 进行量化和编码
        quantized_block = np.round(dct_block / quality)
        compressed_blocks.append(quantized_block)

    # 将压缩后的小块重组成图像
    compressed_image = np.zeros_like(image)
    for i in range(height // 8):
        for j in range(width // 8):
            block = compressed_blocks[i*(width//8)+j]
            compressed_image[i*8:(i+1)*8, j*8:(j+1)*8, :] = cv2.idct(block)

    return compressed_image.astype(np.uint8)

Dans le code ci-dessus, le paramètre quality représente la qualité de la compression, avec une valeur allant de 1 à 100. Plus la valeur est petite, plus la qualité de la compression est faible et la plus la distorsion est grande.

2. Contrôle de la qualité de la compression et de la distorsion
   Il existe un certain compromis entre la qualité de la compression et la distorsion de l'image. Dans les applications pratiques, selon différents besoins, les paramètres de qualité de compression peuvent être ajustés pour contrôler le degré de distorsion.

De plus, afin de réduire la distorsion introduite par la compression d'image, certains algorithmes d'amélioration peuvent également être utilisés. Par exemple, dans l'algorithme de compression JPEG, une table de quantification basée sur la perception peut être utilisée pour contrôler la distorsion, et l'image peut être convertie en un espace colorimétrique avant la transformation DCT, ce qui peut améliorer l'effet de compression, etc.

3. Problèmes de contrôle de distorsion d'autres algorithmes de compression d'image
   En plus de l'algorithme JPEG, il existe également d'autres algorithmes de compression d'image, tels que PNG, GIF, etc. Ils ont chacun des caractéristiques et des problèmes de distorsion différents. Par exemple, l'algorithme de compression PNG est basé sur une compression sans perte, qui n'introduit pas de distorsion visible, mais ne peut pas compresser très peu, tandis que l'algorithme de compression GIF est basé sur une couleur indexée, ce qui peut provoquer une distorsion des couleurs ;

En résumé, la question du contrôle de la distorsion dans la compression d'image est une question qui mérite attention. Dans les applications pratiques, nous devons sélectionner des algorithmes et des paramètres de compression appropriés en fonction de besoins spécifiques pour obtenir la qualité d'image et le taux de compression requis. Dans le même temps, en utilisant des algorithmes d'amélioration, tels que l'ajustement des tables de quantification, la conversion de l'espace colorimétrique, etc., l'effet de compression peut être amélioré dans une certaine mesure.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!