Informatikai eszközök fizikai alapjai Romanenko Alekszej
1
Tömörítés Fájlból kisebb méretű, de azonos információt tartalmazó fájl jön létre.
Adattárolás Átvitel sebessége
2
Információ elmélet alapjai Redundanica – „felesleges” információ 𝑅𝐷 = 1 − 1 𝐶 C – tömörítés, kompresszíó Ha C = 10 (tizedére csökkentettük pl. a fájlt) -> R D =0.9
3
Tömörítéssel a redundanciát megszűntetjük: Példa: Eredeti adatsor: 3,7,6,6,6,6,6,6,6,9,3,5,1,1,1,1,8 ( 17 db szám) Tömörített: 3,7,0,7,6,9,3,5,0,4,1,8 (12 db szám, 0 az ismétlődések jelölésére)
4
Képfájlok esetében lévő redundancia Kódolási redundancia (Lookup Table)
Inter – pixel redundancia Pszicho – vizuális redundancia
5
Színes képek
𝑋 =𝑥 𝑋+𝑌+𝑍
𝑥+𝑦+𝑧 =1 6
(1931 – CIE)RGB – koordináta ren [0:1], használatos [0:255]
Példák: 0,0,0 - fekete 255,255,255 - fehér 255,0,0 - piros 255,255,0 - sárga Háromszög: színkorlátnak vagy gamutnak. A környező színezeteket nem lehet RGB-ben megjeleníteni A háromszögön kívül nem is a valós színeket láthatjuk. 7
Koordinátarendszerek
𝐶 1 𝑅 CMY: 𝑀 = 1 − 𝐺 𝑌 1 𝐵 YIQ: I és Q kromacitás, Y az intezitás komponens 𝑌 0.294 0.587 0.114 𝑅 𝐼 = 0.591 −0.25 −0.32 𝐺 𝑄 0.214 0.524 0.311 𝐵 HSI: H és S kromacitás, I az intezitás komponens 𝐼 = (R+G+B) 3 H és S bonyolult transzormáció Lab: egészséges látású ember érzékez eszköz független 8
Veszteségmentes tömörítés A tömörített fájlból teljes mértékben visszanyerhető az eredeti fájl minden egyes bit-je. nincs változás
nincs adatvesztés tipikus 15%–50% méretcsökkenés
9
PCX 80 –as években inter-pixel r. RLE algoritmus
GIF (Graphics Interchange Format) 8 bites színmélység -> 256 szín inter-pixel r., kódolási r. LZW algoritmus animálható
10
PNG (Portable Network Graphics) mindhárom redundanicát tudja kezelni jobb tömörítés alfa csatorna gamma korrekció -> kép fényességét függetleníti
megjelenítéstől (a színek ugyanúgy néznek ki nyomtatásban, és különböző kijelzőkön) deflation algoritmus (LZ77 változata) {letárolják az n db utolsó byte -ot, és amikor egy olyan byte-csoportot találnak, mely szerepel ebben a pufferben, akkor a byte-csoport helyett annak a pufferben lévő helyét és hosszát tárolják le}
11
Veszteséges tömörítés nem nyerhető vissza az összes információ felhasználó számára nem észrevehető veszteség
megengedhető emberi érzékszervek érzékenysége határozza meg Példák: videó - 1 hang - 1 kép - 1
300
10 10
38.9 KB
1.2 KB 97%-kal kevesebb 12
Képek tömörítési elve Diszkrét koszinusz transzformáció - DCT előny a Fourier t.-vel szemben, hogy valós kimenet általában 8x8 képpont tartományokra bontás DCT magas frekvenciákat le lehet vágni szürkeárnyalatos képek esetén 1 60
N a blokk mérete, q(m,n) a világosságkód az (m,n) blokk-relatív koordinátájú képpontban
13
Wavelet tömörítés felbontása wavelet együtthatók sorozatára küszöbérték meghatározása -> küszöb alatti együtthatók nullázása Huffman kódolás JPEG2000 formátum Fraktál tömörítés hasonló részeket keres időigényes kevésbé elterjedt 1 100 14
JPEG (Joint Photographic Experts Group) 1986
RGB → YUV színtér konverzió (YIQ –hoz hasonló)
Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B U = - 0.147R - 0.289G + 0.436B = 0.492(B - Y) V = 0.615R – 0.515G - 0.1B = 0.877(R – Y) Diszkrét koszinusz transzformáció
15
Hangtömörítés nem adattömörítés, hanem lényegtelen adatok
mellőzése ne legyen hallgató minőségváltozás pszichoakusztika nem minden létező hangot hallunk nem mineden hangmagasságra egyformán érzékeny
a kevésbé és nem halható részeket beolvasztják vagy elhagyják
16
Eljárások AMR (GSM cellákban használják) – beszéd Speex – beszéd AAC – mp4 (Apple favoritja) ATRAC – Sony fejlesztés - MiniDisc WMA – Microsoft fejlesztése ADPCM - egymást követő minták különbsége
tárolódik MP2 MP3 Ogg Vorbis – jobb minőség, nyílt fejlesztésű 17
MP3 zenék tárolására fejlesztették MPEG-1 és MPEG-2 Audio Layer III szabványok nem definiálják a tömörítő
algoritmust kitömörítőt és a fájl formátumát definiálja a szabvány a digitális jelet feldarabolták frekvenciasávokra (MPEG Layer III - 22 sávra), a darabokban a leghangosabb jeleket meghagyják, a többit eldobják különböző frekvenciákat különböző pontossággal tárolják (2 kHz - 5 kHz) 18
Bitráták 4 kbit/s – szükséges minimum a beszédfelismeréshez 8 kbit/s – telefon minőség 96 kbit/s – FM minőség 128 kbit/s – "elfogadott" zenei minőség 256–320 kbit/s – közel audió CD minőség
19
MP3 Állandó bitráta (Constant bitrate CBR) eredeti tömörítési mód 128 bit/s már jó, 196 Kbit/s már kiváló minőséget kiszámítható előre a létrejövő mp3 fájl hossza minden lejátszó le is tudja játszani Változó bitráta (Variable bitrate VBR) bonyolult részeket kevésbé, egyszerű részeket jobban kisebb fájlméret ugyanolyan minőség mellett nem számítható ki előre a hossz nem minden lejátszó tudja lejátszani 20
Átlagos bitráta (Average bitrate – ABR) megadható az átlagos bitráta (pl.: 128 Kbps) valójában a tartalomtól függően változik a tömörítés
mértéke
21
Csatornák mono - egy hangcsatorna egyesített sztereó (Joint Stereo) - tömörítéskor a két
csatorna hasonlósága miatt, ami megegyező azt csak egyszer tömöríti, de azért sztereo fájl sztereó (Stereo) - két független hangcsatorna (teljes bitráta nem fele-fele alapon osztozik a csatornák között) kettős sztereó (Dual Stereo) - két kompletten elszeparált csatorna (mindegyik csatorna a teljes bitráta felét fogja tartalmazni) 22
Mozgóképtömörítés cél – tárolhatóság
(CD, DVD) képkockák közötti változást tároljuk el eljárásbeli különbségek milyen módon
igyekeznek megtalálni hasonlóságokat és eltéréseket eredeti képet vagy a változást tárolják el 23
MPEG MPEG (Moving Picture Experts Group) 1988 –ban 300 tagot számlált MPEG-1 szabvány CD –re optimalizált sztereó hangot kétfajta felbontású képméretet maximum 30 frame/s (1.5 Mbit/s)
24
MPEG-2 szabvány 1994 DVD megjelenése nagyobb felbontás nagyobb színtér sok csatornás hang MPEG-4 szabvány 1998 nagyobb felbontás digital rights menegmant AAC – (advanced audio code) 3D is lehetővé tesz 25
I frame kivételének hatásai:
26
Források http://forum.glitchet.com/t/tutorial-make-video-glitch-
art-how-to-datamosh-in-plain-english/36 https://hu.wikipedia.org/wiki/Moving_Picture_Experts_Gr
oup http://szft.elte.hu/~danka/IEFA/2016/mp3/TarcaiNVesztes_tomor.pdf http://szft.elte.hu/~danka/IEFA/2016/mp3/Vesztes%C3%A 9ges%20t%C3%B6m%C3%B6r%C3%ADt%C3%A9s%202.p df 27
28