Svoboda | Graniru | BBC Russia | Golosameriki | Facebook

Для установки нажмите кнопочку Установить расширение. И это всё.

Исходный код расширения WIKI 2 регулярно проверяется специалистами Mozilla Foundation, Google и Apple. Вы также можете это сделать в любой момент.

4,5
Келли Слэйтон
Мои поздравления с отличным проектом... что за великолепная идея!
Александр Григорьевский
Я использую WIKI 2 каждый день
и почти забыл как выглядит оригинальная Википедия.
Статистика
На русском, статей
Улучшено за 24 ч.
Добавлено за 24 ч.
Что мы делаем. Каждая страница проходит через несколько сотен совершенствующих техник. Совершенно та же Википедия. Только лучше.
.
Лео
Ньютон
Яркие
Мягкие

Из Википедии — свободной энциклопедии

Сжатие изображений — применение алгоритмов сжатия данных к изображениям, хранящимся в цифровом виде. В результате сжатия уменьшается размер изображения, из-за чего уменьшается время передачи изображения по сети и экономится пространство для хранения.

Сжатие изображений подразделяют на сжатие с потерями качества и сжатие без потерь. Сжатие без потерь часто предпочтительней для искусственно построенных изображений, таких как графики, иконки программ, либо для специальных случаев, например, если изображения предназначены для последующей обработки алгоритмами распознавания изображений. Алгоритмы сжатия с потерями при увеличении степени сжатия как правило порождают хорошо заметные человеческому глазу артефакты.

Примеры алгоритмов

Алгоритмы сжатия без потерь

  • RLE — используется в форматах PCX — в качестве основного метода и в форматах BMP, TGA, TIFF в качестве одного из доступных.
  • LZW — используется в формате GIF
  • Deflate — используется в формате PNG

Алгоритмы сжатия с потерями

  • Наиболее популярным примером формата изображения, где используется сжатие с потерями, является JPEG
  • На мобильных платформах применяется перевод изображения в палитровый формат.
  • JPEG 2000
  • Алгоритм фрактального сжатия
  • DXTC — компрессия текстур, реализованная в графическом API DirectX и поддерживаемая на аппаратном уровне современными видеокартами.
  • Дифференциальное сжатие — сжатие основано на формировании граничных условий и выбора дифференциальных уравнений, решение выбранных дифференциальных уравнений, с вычисленными при сжатии граничными условиями, позволяет восстановить исходное изображение.[1][значимость факта?]

См. также

Примечания

  1. Гришенцев А. Ю. Эффективное сжатие изображений на базе дифференциального анализа Архивная копия от 9 мая 2013 на Wayback Machine // Журнал радиоэлектроники, № 11, 2012.

Литература

  • Дж. Миано. Форматы и алгоритмы сжатия изображений в действии. — М.: Издательство Триумф, 2003. — 336 с. ISBN 5-89392-078-3
  • Д. Сэломон. Сжатие данных, изображений и звука. — М.: Техносфера, 2004. — 368 с. ISBN 5-94836-027-X
  • Д. С. Ватолин. Алгоритмы сжатия изображений. Методическое пособие. — Издательский отдел факультета Вычислительной Математики и Кибернетики МГУ имени М. В. Ломоносова, 1999. — 76 с. ISBN 5-89407-041-4
  • Ватолин Д., Ракушняк А., Смирнов М., Юкин В. Методы сжатия данных. Устройство архиваторов, сжатие изображений и видео. — М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2003. — 384 с. ISBN 5-86404-170-X
Эта страница в последний раз была отредактирована 4 августа 2022 в 02:04.
Как только страница обновилась в Википедии она обновляется в Вики 2.
Обычно почти сразу, изредка в течении часа.
Основа этой страницы находится в Википедии. Текст доступен по лицензии CC BY-SA 3.0 Unported License. Нетекстовые медиаданные доступны под собственными лицензиями. Wikipedia® — зарегистрированный товарный знак организации Wikimedia Foundation, Inc. WIKI 2 является независимой компанией и не аффилирована с Фондом Викимедиа (Wikimedia Foundation).