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三个印度人改变压缩算法 一意孤行 没它就没有JPEG

發布時間:2023/12/13 综合教程 35 生活家
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 三个印度人改变压缩算法 一意孤行 没它就没有JPEG 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

世界上最好用的壓縮軟件是什么?

微信。

這個段子想必很多人都聽過。

一張幾兆的圖片,經微信一發,立馬降到幾百kb。

△如果是有損壓縮畫質會下降(右圖天空有波紋)

雖說這是個吐槽,但u1s1,圖片視頻壓縮其實是一項非常必要的技術。

比如視頻通話、傳輸大量圖片時,如果不壓縮的話,要么圖像完全無法傳送,要么就是干等了。

所以在數字時代這幾十年里,萌生出了很多相關的技術,比如JPEG、H.26X。

不過你或許不知道,這些技術往上追溯,可以從47年前說起。

有三位名不見經傳的印度工程師“一意孤行”,在沒申請到研究經費的情況下,利用暑假時間鼓搗出來了一項技術,后來直接成為圖像視頻壓縮的行業標準。

它就是DCT。

全稱為Discrete Cosine Transform,即離散余弦變換。

而有趣的是,DCT誕生之初時,就連作者本人都沒有想到,它后來會有如此巨大的影響力。

沒有DCT,就沒有JPEG/MPEG

直接說DCT可能很多人不知道是什么,但JPEG大家肯定都聽過。

它除了是一種常見的圖片文件后綴名,其實也是一種有損壓縮標準,可以把一張圖片從左邊這樣變成右邊這樣:

ps.有損和無損的區別:無損壓縮可以再100%還原圖像;有損不可以,但有損壓縮后的圖像大小會大大減少。

DCT就是實現這個過程的一種基礎技術。

它是傅立葉變換的一種,可以將圖像從空域轉換到頻域,也就是把圖像從像素矩陣變成用帶有頻率等信息的函數來表示。

具體變換過程,我們以一張圖像中一個3x3的像素塊為例:

△圖源博客園博主@沉默的背影 X-Pacific

對這個像素塊做DTC變換,就相當于把除了第一個像素以外,其余像素的部分信息都抽取到第一個格中。

這樣,第一個格的像素值表示的就是一張圖的總體樣貌,稱為低頻信息;其余格表示的就是圖像中人物或物體的細節,稱為高頻信息。

經DCT轉換后,每個3x3的像素塊都會產生1個DC(直流)系數(位于第一個格)及8個AC(交流)系數(剩余格),前者是DCT最重要的輸出。

由于大部分的圖像能量會集中在低頻部分,因此轉換之后輸出的DC系數值比較大,而輸出的AC系值比較小。

利用“人眼對低頻分量的圖像比對高頻分量的圖像更敏感”這一原理,再通過量化保存下來低頻分量,舍棄高頻分量(將大部分AC系數值變為0)、丟掉那些對視覺效果影響不大的信息,從而達到壓縮目的。

從下面這兩張圖像的三維投影,我們可以看到DCT變換帶來的改變:

(上:原圖;下:經過DCT變換后)

在實際的JPEG壓縮標準中,都是將一張圖像分成若干個8x8的像素塊(不夠的用空白補齊)。

將色彩空間從RGB轉為YUV之后,從左至右、從上至下對每個塊進行DCT變換。

然后對每個塊變換得來的系數進行量化,在這個過程中,一些重要的分量就被去除了,且無法恢復。

因此,這是一種不可逆的有損壓縮技術。

接著對量化后得到的AC系數和DC系數再分別進行編碼,經過哈夫曼編碼后得到下面這樣的一大串數字。

解壓縮時對每個圖像塊做DCT反轉換(IDCT),就可以重建完整圖像。

具體計算過程如下:

首先將圖片中每個像素的原始灰度和亮度值用8bit表示,也就是(0,255)這個范圍。

由于大多數值都會分布在128左右,所以會將這些值都減去128,這樣會有更多值為0,有利于壓縮,這時候范圍變成(-128,127)。

然后再用DCT變換公式進行變換,二維的用這個:

變換完后進行根據量化表進行量化,將大部分系數變為0,完成壓縮。

ps.量化表是根據人眼對量化誤差的視覺閾值來確定的,有固定的一張表。

后面就是前面說的一系列編碼過程了。

1974年1月,這項技術首次被發表在IEEE Transactions on Computers上面。

自此,圖像和視頻壓縮領域的行業標準就誕生了。

1998年世界首個視頻壓縮標準H.261、1992年的JPEG和MPEG、2010年的WebP、2013年的HEIF、2018年谷歌亞馬遜等公司聯合創建的AV1……等壓縮標準都是基于這項技術,且一直沿用至今。

40多年都名不見經傳的發明者

DCT的作者有3位,分別是Nasir Ahmed(納西爾·艾哈邁德)、K.R. Rao(K.R.拉奧)和T. Natarajan(T.納塔拉詹)。

納西爾是新墨西哥大學電氣與計算機工程系名譽教授。

他1940年出生于印度班加羅爾,1966年在新墨西哥大學獲得博士學位。

1966-1968年,他在霍尼韋爾公司擔任首席工程師,1968-1983年在堪薩斯州立大學擔任教授。

1983-2001年,他回到新墨西哥大學擔任電氣與計算機工程系首席教授。在此期間,他先后擔任過系主任、研究生院院長等職位。

今年,納西爾已經有82歲高齡。

另一位主要作者是K.R.拉奧。

他同樣是一位美籍印度裔學者。

1960年,他在佛羅里達大學獲得核工程專業博士學位。1966年,又在新墨西哥大學獲得電氣與計算機工程專業博士學位。

之后50年,他一直在得克薩斯州阿靈頓分校工作,擔任電氣工程系教授。

與此同時,他還是IEEE Fellow。

2021年1月15日,拉奧教授揮別人世,享年89歲。

T.納塔拉詹當時是納西爾帶的博士生,如今在互聯網上已經檢索不到太多他的相關信息。

可以說相比于大名鼎鼎的DCT,幾位發明者稱得上是“名不見經傳”了。

實際上,40多年來,DCT發明的幕后故事一直鮮有人關注。

甚至連納西爾的兒子都表示,“從來沒想過父親帶來的影響有如此之大”。

而將納西爾從幕后推至臺前的,還多虧了一部美劇中的一波致敬。

2020年,《我們的生活》中有一段劇情是納西爾以視頻通話的方式,講述了自己和妻子相愛的故事。

片方表示,設計這一橋段的初衷,就是希望更多人意識到,當下我們能夠通過互聯網快速發送圖片視頻,都與納西爾的工作離不開關系。

劇情播出后,不少媒體將DCT定義為“改變世界的算法”,也稱納西爾這位名不見經傳的工程師,終于從幕后推到了臺前。

不過,納西爾在自己的回憶視頻里表示,當初真的沒想到DCT會帶來如此大的影響。

我也無法預測技術發展的速度,對于FaceTime這些應用的出現,我感到非常驚訝。

△納西爾年輕時(圖左)

要知道,DCT最初可能差一點就被扼殺在了搖籃里。

1972年,當時已經對DCT初有構思的納西爾向美國國家科學基金會(NSF)遞交了一份申請,希望NSF能為他研究DCT提供資金支持。

不過令納西爾驚訝的是,這個申請直接被斃掉了,評審人給出的意見是“它太簡單了”。

但好在納西爾并沒有放棄,他始終覺得這個idea很有新意。

唯一令他有所顧慮的是,他可能是只能利用假期來完成DCT的相關工作了,而且這期間可能沒有任何收入。

所以,納西爾回家和妻子說:

我有直覺,這事兒值得做下去。只不過我們需要計劃好如何度過一個沒有薪水的暑假。

妻子沒有任何猶豫就支持了他。

于是,在1973年的夏天,DCT的研究工作正式開始了。

參與到這項研究的,還有納西爾的好友拉奧和博士生納塔拉詹。

拉奧也是支持納西爾研究DCT的重要人物之一。

在納西爾的申請被斃掉后,他第一時間把自己的想法告訴了好友拉奧。

拉奧給出了這樣的回復:

你要立即把這些結果以短文的形式發表。

這就是“How I Came Up with the Discrete Cosine Transform”誕生的始末。

后來,這篇文章幾乎稱得上是圖片視頻壓縮領域的必讀之文。

之后的故事,也就是我們所熟知的了。

1974年,《Discrete Cosine Transform》在IEEE Transactions on Computers上發表。

截至目前,這篇文章的被引次數已經達到5878次。

納西爾曾在采訪中表示,自己人生中最大的禮物,就是人們對DCT的認可。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的三个印度人改变压缩算法 一意孤行 没它就没有JPEG的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯,歡迎將生活随笔推薦給好友。

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