Что означает «сжатие с потерями»? В чём состоит его основная идея при кодировании видео?
«Сжатие с потерями» (lossy compression) — это метод сжатия данных, при котором исходная информация упрощается или удаляется с целью сокращения размера файла, но при этом происходит некоторая потеря качества. Основная идея сжатия с потерями при кодировании видео заключается в том, чтобы удалить избыточные или менее важные данные из видео, сохраняя при этом визуально значимую информацию.
При кодировании видео с применением сжатия с потерями используются различные методы и алгоритмы. Вот основные этапы процесса сжатия с потерями для видео:
- Разделение на блоки: Видео разбивается на блоки, обычно называемые макроблоками или кадрами. Каждый блок обрабатывается независимо.
- Преобразование: Применяются математические трансформации, такие как дискретное косинусное преобразование (DCT), для преобразования блоков видео из пространственного представления в частотное представление.
- Квантование: Частотные коэффициенты, полученные после преобразования, усекаются, путем округления или деления на фиксированный шаг квантования. Это позволяет устранить малозначимые или незаметные детали.
- Кодирование движения: Используется анализ движения, чтобы определить перемещение объектов между кадрами. Вместо хранения полной информации о каждом кадре, сохраняются только различия между кадрами и информация о движении.
- Удаление избыточности: Используются различные методы для удаления избыточной информации, такие как субдискретизация цвета, удаление высокочастотных компонентов и применение алгоритмов сглаживания.
- Кодирование: Применяются сжимающие алгоритмы, такие как Run-Length Encoding (RLE), Huffman coding или алгоритмы предсказания для дальнейшего сокращения размера файла.
В результате процесса сжатия с потерями, некоторые детали и информация, которые могут быть менее заметны для человеческого восприятия, удаляются или упрощаются. Это позволяет существенно снизить размер видеофайла, что полезно для хранения и передачи данных. Однако при этом происходит потеря качества, и восстановление точной оригинальной информации становится невозможным.