Adaptivní metody zpracování signálů

3 Dosažené výsledky 3.1 Komprese obrazu (fotografie) pomocí LZW a porovnníní výsledků s DCT algoritmem 3.2 Komprese uměle vytvořeného obrazu algoritmem LZW a porovnání výsledků s DCT algoritmem 3.3 Kompresní poměry dosažené po kompresi metodami LZW (GIF) a DCT Aby bylo možné porovnat výsledné velikosti komprimovaných souborů a tím i příslušný kompresní poměr, byly obrázky komprimované pomocí DCT transformace ukládány ve formátu HDF s pomocnou bezeztrátovou kompresní metodou RLE. Obrazy kódované pomocí adaptivního algoritmu LZW byly uloženy ve formátu GIF. Vstupní soubor měl rozměry 256 x 256 pixelů a velikost 66,6 kB.

Vstupní soubor

Typ komprese

Kompresní poměr

Vel. výst. souboru

Kvalita obrazu

ptak.bmp

LZW

1:1,40

47,472 kB

vynikající

ptak.bmp

DCT + RLE

1:1,23

54,122 kB

vyhovující

umely.bmp

LZW

1:40,7

1,637 kB

vynikající

umely.bmp

DCT + RLE

1:12,6

5,307 kB

vyhovující

4. Zhodnocení Jak je patrné z dosažených výsledků, dosahuje adaptivní kompresní algoritmus LZW v podobě grafického formátu GIF lepších kompresních poměrů než jeho ztrátový neadaptivní konkurent, algoritmus DCT. Transformační algoritmus DCT se přitom používá ve velmi rozšířeném grafickém formátu JPEG. Tato nesrovnalost je způsobena tím, že při demonstraci výše uvedených metod nebyl brán ohled na důležitou součást algoritmu JPEG, totiž na Huffmannovo entropické kódování a čtení DCT koeficientů metodou CIK - CAK. Pro adaptivní algoritmus LZW hovoří jeho neztrátovost a schopnost dosahovat při vhodných podmínkách poměrně vysokých kompresních poměrů. Proti formátu GIF se však staví fakt, že jeho použití je omezeno pouze na předlohy s 8-mi bitovou barevnou hloubkou. Jistým ekvivalentem za formát GIF je grafický formát TIFF, který rovněž používá adaptivní kompresi LZW a umožňuje práci s předlohami o vyšší barevné hloubce.