Amin most dolgozok az a veszteség mentes eljárás, nem sok köze van a veszteségeshez. Csak annyiban hogy a keletkezett adat kisebb lesz mint a kiinduló érték.
A veszteségmentes lassú, de nem veszik el adat.
A veszteséges gyors, de romlik a minõség, és megváltozik az adatstruktúra.
A veszteségesnél képzelek el olyat hogy, létrehozunk egy véges méretû adatbázist, amiben tipikus mintákat tárolunk, olyan mintákból álna az adatbázis ami leginkább jellemzi a természetes képeket.
Sok olyan mintázat van amik gyakran megtalálhatóak, bármely képen, legyen rajta egy hegy, fa, vagy egy autó. Kis pixel csoportokra gondolok, egymás közelségében, szomszédságában.
De mégtöbb olyan mintacsoport van amik szinte sose fordulnak elõ a természetes képeken.
Pl, az analóg TV-kben mikor adásszünet van, az a képzaj, na az ilyen jeleket nem tároljuk le, mert szinte sosem fordul elõ a természetes képeken.
A gyakori minták viszont meglesznek. A minták jelváltozásokat írna le a képben.
És úgy épülne fel a kép vagy hang, hogy csak a minták sorszámával hívatkozunk a tömörített adatban, és ahól szükséges megadhatunk olyan transzformációkat amiket kis helyen el tudunk tárolni, de amik nagy pontossággal fel építenek egy természetes képet.
Egy példa.
Emberi haj.
Ez egy gyakori minta a képeken, sok hajszál fut egymás mellett, sok kis közel párhuzamos vonal fut egymás mellett.
Mivel ez egy gyakori minta , nagy valószínûséggel megtalálható lesz a minta adatbázisban, a több tíz vagy száz ezer minta között.
A tömörítés során a program logaritmus kereséssel megkeresi melyik minta hasonlít rá a legjobban a képen szereplõ struktúrához, majd veszi azt a mintát és ha kell kicsit elforgat rajta, nagyít vagy kicsinyít, kicsit megdönti ha kell.
Majd eltárolja a minta sorszámát, és azokat a biteket amik leírják hogy milyen transzformácit kell még rajta végezni.
Most gondolj bele, 8 bit meghatároz 256 elemet.
16 - 65536 ot.
24 bit meg 16 milliót.
Tehát hatalmas is lehet a minta adatbázis, akkor is csak pár bit kell az adatbázisban lévõ minták beazonosításához, mivel elegendõ csupán a sorszámokkal hivatkozni rájuk.
Pár bittel sok esetben 60-100 pixel közelítõ értékeit is meg lehetne adni. Ahól meg homogén a felület ott meg pár bit meghatározhat akár töb száz, vagy ezer pixelnyi területet is.
Informatika és tudomány
