👨🏼‍🚀 🍙 👨🏾‍✈️ पीएनजी पैलेट क्लस्टरिंग और संपीड़न 🗯️ 🖊️ 🐍

अमूर्त

इस लेख में, पाठक को PNG प्रारूप में संग्रहीत छवि को संपीड़ित करने के लिए एक एल्गोरिथ्म के विकास का अनुभव करने के लिए आमंत्रित किया गया है। संपीड़न को क्लासिफायर K - इंट्राग्रुप साधनों का उपयोग करके पैलेट की मात्रा निर्धारित करके किया जाता है। जावा में लिखे एल्गोरिथम का सोर्स कोड दिया गया है। एल्गोरिदम को बेहतर बनाने के लिए समस्याओं और आगे के तरीकों का संकेत दिया गया है।

परिचय

पीएनजी प्रारूप (उच्चारण "पिंग") बिटमैप छवियों को संग्रहीत और प्रसारित करने के लिए है। प्रारूप छवि डेटा का चरणबद्ध प्रदर्शन, गामा सूचकांक के बारे में जानकारी का भंडारण, प्रत्येक पिक्सेल की पारदर्शिता, साथ ही पाठ जानकारी प्रदान करता है। प्रारूप एक कुशल दोषरहित संपीड़न विधि का उपयोग करता है [1]।

एक PNG फ़ाइल (या डेटा स्ट्रीम) में एक पहचान हस्ताक्षर और कम से कम तीन टुकड़े होते हैं। पीएनजी महत्वपूर्ण मानक नामक चार मानक भागों को परिभाषित करता है, जिसे सभी पाठकों और लेखकों द्वारा समर्थित किया जाना चाहिए [1]

हेडर (IHDR) की सेवा।
भाग पैलेट (PLTE) - स्टोर रंग तालिका डेटा छवि डेटा के साथ जुड़ा हुआ है। यह भाग फ़ाइल में तभी मौजूद होता है जब छवि डेटा रंग पैलेट (रंग अनुक्रमण) का उपयोग करता है।
छवि डेटा का विभाजन (आईडीएटी)।
अंतिम भाग (IEND)।

पीएनजी प्रारूप के विवरण और विशेषताओं के बारे में अधिक जानकारी [2] में दी गई है। यह प्रारूप द्वारा उपयोग किए जाने वाले संपीड़न एल्गोरिदम का भी वर्णन करता है और गुंजाइश को इंगित करता है।

पीएनजी प्रारूप में संग्रहीत छवि के आकार को कम करने का मुख्य विचार छवि में प्रतिनिधित्व किए गए विभिन्न रंगों की संख्या को कम करना है। इसके अलावा, रंगों की मूल संख्या का नुकसान पूरी तरह से मानव आंख के लिए अदृश्य हो सकता है। लेखक के अनुसार, आज (02.2011) के लिए उच्चतम गुणवत्ता वाले कार्यक्रमों में से एक कलर क्वांटाइज़र (CQ) [3] है। इस कार्यक्रम की मुख्य विशेषताओं में शामिल हैं:

किसी भी रंग में परिवर्तित करें,
पैलेट का सुविधाजनक संपादन,
बैच अनुकूलन।

आगे के शोध के लिए एक परीक्षण ड्राइंग के रूप में, हम नीचे चित्र 1 में प्रस्तुत [4] से छवि का चयन करते हैं। ध्यान दें कि चित्र 1 में एक अल्फा चैनल नहीं है और शतरंज की पृष्ठभूमि सिर्फ एक नकल है। मूल छवि में 43,500 अद्वितीय रंग हैं। CQ प्रोग्राम का उपयोग करते हुए, तालिका 1 को छवि पर छोड़े गए रंगों की संख्या और आउटपुट फ़ाइल के आकार पर डेटा सहित संकलित किया गया था। CQ में संपीड़ित करते समय, 25% का त्रुटि स्तर सेट किया गया था।

तालिका 1 - CQ प्रोग्राम का उपयोग करके छवि संपीड़न दर

रंगों की संख्या	आकार, डिस्क पर बाइट्स
43,500 (स्रोत)	184 320
4096	१४ 147 ४५६
1024	106 496
256	53,248

जैसा कि तालिका 1 में डेटा से देखा जा सकता है, जब रंगों की संख्या को 256 तक कम कर दिया जाता है, तो परिणामस्वरूप फ़ाइल का आकार 53,248 बाइट्स होता है, जो मूल फ़ाइल से लगभग 3.5 गुना छोटा होता है।

परीक्षण छवि

चित्रा 1 - अनुसंधान के लिए टेस्ट छवि प्रारूप पीएनजी, संकल्प - 800x600

क्यूई, 256 रंगों का उपयोग करके संकुचित छवि

चित्र 2 - कलर क्वांटज़र का उपयोग करके 256 रंगों तक की संकुचित छवि

विकसित एल्गोरिथ्म, 256 रंगों का उपयोग करके संकुचित छवि

चित्र 3 - विकसित एल्गोरिथ्म का उपयोग करके छवि को 256 रंगों में संपीड़ित किया गया

स्वाभाविक रूप से, रंग का ऐसा गंभीर नुकसान छवि के लिए एक निशान के बिना पारित नहीं हो सकता है, लेकिन इस मामले में यह लेखक की राय में महत्वहीन है। चित्र 2 में 256 रंगों तक की संकुचित छवि दिखाई गई है। इस प्रकार, आप केवल रंगों की संख्या को कम करके पीएनजी छवियों की मात्रा को काफी कम कर सकते हैं, जो वेब पर छवियों का उपयोग करते समय विशेष रूप से महत्वपूर्ण है। हालांकि, यह इतना सरल नहीं है, CQ प्रोग्राम में एक महत्वपूर्ण खामी है - ऑपरेशन की बेहद धीमी गति, जो वास्तविक समय में इसका उपयोग करना मुश्किल बना देती है, उदाहरण के लिए, जब भौगोलिक सूचना प्रणाली से डेटा संचारित करना। यह पता चला है कि छवि को संपीड़ित करने में लगने वाला समय मूल - असम्पीडित छवि को प्रसारित करने में लगने वाले समय से कई गुना अधिक है।

अगला अध्याय एक बहुत ही सरल और काफी तेज़ एल्गोरिथ्म का वर्णन करेगा जो वास्तविक समय में छवि के रंगों की संख्या को कम करने की अनुमति देता है (यहाँ हम पैलेट के बारे में बात नहीं कर रहे हैं)

छवि पैलेट क्लस्टरिंग एल्गोरिथम

छवि पैलेट छवि में उपयोग किए जाने वाले रंगों का सेट है। यदि छवि को आरजीबी प्रारूप में संग्रहीत किया जाता है, तो इस सेट के प्रत्येक बिंदु के तीन निर्देशांक हैं - लाल, हरा, नीला; और अगर ARGB प्रारूप में है, तो एक और, बहुत महत्वपूर्ण घटक जोड़ा जाता है - अल्फा चैनल या पारदर्शिता।

पैलेट को आरजीबी के लिए तीन-आयामी या एआरजीबी रिक्त स्थान के लिए चार-आयामी के रूप में दर्शाया जा सकता है। चिकनी संक्रमण और रंग के हिस्सों की छवि में उपस्थिति के कारण, अंक "बादल" बनाएंगे - तथाकथित क्लस्टर, जहां एक ही क्लस्टर के सभी बिंदु एक दूसरे के करीब रंग होते हैं। इसलिए, एक ही क्लस्टर में आने वाले बिंदुओं के लिए, आप एक औसत (विकल्पों में से एक) रंग को असाइन कर सकते हैं, और इस तरह सेट के आयाम को कम कर सकते हैं - पैलेट।

हालांकि, पहले आपको रंगों के बीच निकटता के माप को निर्धारित करने की आवश्यकता है। कई विकल्प हैं, वे सभी एक रंग स्थान के निर्माण पर आधारित हैं जो नेत्रहीन समान है [5]। इस लेख में, लेखक सबसे सरल दृष्टिकोण का उपयोग करता है - एक भारित यूक्लिडियन मीट्रिक चुना जाता है। इस मामले में, एआरजीबी प्रारूप में रंगों के बीच की दूरी सूत्र द्वारा निर्धारित की जाती है

जहाँ x और y घटकों के साथ रंग हैं {x _A , x _R , x _G , x _B }, {y _A , y _R , y _G , y _B } और α, β, colors, that ऐसे पैरामीटर हैं जो संभवतः दृश्य एकरूपता प्रदान करते हैं जो प्रयोगात्मक रूप से चुने गए हैं।

कई डेटा क्लस्टरिंग एल्गोरिदम को विकसित किया गया है [6], सबसे सरल एल्गोरिदम में से एक K - इंट्रा-ग्रुप साधन है, जिसका उपयोग तब किया जाता है जब क्लस्टर की संख्या जिसमें कई ऑब्जेक्ट विभाजित होते हैं (हमारे मामले में, कई रंग) ज्ञात हैं। एल्गोरिथ्म को निम्नलिखित चरणों द्वारा दर्शाया जा सकता है:

0. एन आवश्यक समूहों के लिए, सेट के किसी भी एन बिंदु को लिया जाता है, उदाहरण के लिए, संख्या से पहला।
1. प्रत्येक क्लस्टर के लिए, हम केंद्र की गणना करते हैं - इसमें शामिल सभी वस्तुओं के बीच औसत मूल्य (द्रव्यमान का केंद्र)।
2. सेट से प्रत्येक ऑब्जेक्ट के लिए, हम प्रत्येक एन क्लस्टर्स में दूरी के सेट की गणना करते हैं।
3. सेट के प्रत्येक ऑब्जेक्ट को उस क्लस्टर के लिए जिम्मेदार ठहराया गया है, जिसकी दूरी न्यूनतम है।
4. हम चरण 1 तक आगे बढ़ते हैं जब तक कि क्लस्टरिंग की गुणवत्ता के लिए एक निश्चित औपचारिक मानदंड संतुष्ट नहीं हो जाता है।

लेखक ने पुनरावृत्त क्लस्टरिंग एल्गोरिथ्म को रोकने के लिए निम्न मानदंड का उपयोग किया: पुनरावृत्तियों को समाप्त कर दिया जाता है यदि वर्तमान चरण में उनके क्लस्टर को बदलने वाली वस्तुओं की संख्या पिछले चरण में समान वस्तुओं की संख्या के बराबर है।

इस एल्गोरिथ्म के कार्यान्वयन से महत्वपूर्ण कठिनाइयों का कारण नहीं है। लेख से जुड़ी फाइल में एल्गोरिथ्म का स्रोत कोड होता है। PNG छवियों के साथ काम करने के लिए, PNGEncoder मॉड्यूल [7] का उपयोग किया जाता है।

स्रोत पाठ के साथ संग्रह डाउनलोड करने के लिए लिंक

रंगों की संख्या को कम करने के लिए फ़ंक्शन को कॉल करने का एक उदाहरण

 String imageFileName = "D:/Projects/PNG/big.png" ; String outImageFileName = "D:/Projects/PNG/bigout" ; int ColorCounts = 255; //  PNG  PngImage image = new PngImage(); BufferedImage bufImage = image.read( new File (imageFileName)); //   CPNGCompression.Compression(bufImage, true , ColorCounts); //  encoder.setColorType(encoder.COLOR_INDEXED_ALPHA); //    encoder.setCompression(encoder.BEST_COMPRESSION); //   PNG //   ( PLTE) -       255 encoder.setIndexedColorMode(encoder.INDEXED_COLORS_AUTO); //    FileOutputStream outfile = new FileOutputStream(outImageFileName + ".png" ); encoder.encode(bufImage, outfile); outfile.flush(); outfile.close(); * This source code was highlighted with Source Code Highlighter .

String imageFileName = "D:/Projects/PNG/big.png" ; String outImageFileName = "D:/Projects/PNG/bigout" ; int ColorCounts = 255; // PNG PngImage image = new PngImage(); BufferedImage bufImage = image.read( new File (imageFileName)); // CPNGCompression.Compression(bufImage, true , ColorCounts); // encoder.setColorType(encoder.COLOR_INDEXED_ALPHA); // encoder.setCompression(encoder.BEST_COMPRESSION); // PNG // ( PLTE) - 255 encoder.setIndexedColorMode(encoder.INDEXED_COLORS_AUTO); // FileOutputStream outfile = new FileOutputStream(outImageFileName + ".png" ); encoder.encode(bufImage, outfile); outfile.flush(); outfile.close(); * This source code was highlighted with Source Code Highlighter .

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String imageFileName = "D:/Projects/PNG/big.png" ; String outImageFileName = "D:/Projects/PNG/bigout" ; int ColorCounts = 255; // PNG PngImage image = new PngImage(); BufferedImage bufImage = image.read( new File (imageFileName)); // CPNGCompression.Compression(bufImage, true , ColorCounts); // encoder.setColorType(encoder.COLOR_INDEXED_ALPHA); // encoder.setCompression(encoder.BEST_COMPRESSION); // PNG // ( PLTE) - 255 encoder.setIndexedColorMode(encoder.INDEXED_COLORS_AUTO); // FileOutputStream outfile = new FileOutputStream(outImageFileName + ".png" ); encoder.encode(bufImage, outfile); outfile.flush(); outfile.close(); * This source code was highlighted with Source Code Highlighter .

 String imageFileName = "D:/Projects/PNG/big.png" ; String outImageFileName = "D:/Projects/PNG/bigout" ; int ColorCounts = 255; //  PNG  PngImage image = new PngImage(); BufferedImage bufImage = image.read( new File (imageFileName)); //   CPNGCompression.Compression(bufImage, true , ColorCounts); //  encoder.setColorType(encoder.COLOR_INDEXED_ALPHA); //    encoder.setCompression(encoder.BEST_COMPRESSION); //   PNG //   ( PLTE) -       255 encoder.setIndexedColorMode(encoder.INDEXED_COLORS_AUTO); //    FileOutputStream outfile = new FileOutputStream(outImageFileName + ".png" ); encoder.encode(bufImage, outfile); outfile.flush(); outfile.close(); * This source code was highlighted with Source Code Highlighter .

समारोह हस्ताक्षर

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public static void Compression ( BufferedImage aImage, // boolean aUseFixedColorList, // int aColorCount // ) * This source code was highlighted with Source Code Highlighter .

public static void Compression ( BufferedImage aImage, // boolean aUseFixedColorList, // int aColorCount // ) * This source code was highlighted with Source Code Highlighter .

public static void Compression ( BufferedImage aImage, // boolean aUseFixedColorList, // int aColorCount // ) * This source code was highlighted with Source Code Highlighter .

public static void Compression ( BufferedImage aImage, // boolean aUseFixedColorList, // int aColorCount // ) * This source code was highlighted with Source Code Highlighter .

public static void Compression ( BufferedImage aImage, // boolean aUseFixedColorList, // int aColorCount // ) * This source code was highlighted with Source Code Highlighter .

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public static void Compression ( BufferedImage aImage, // boolean aUseFixedColorList, // int aColorCount // ) * This source code was highlighted with Source Code Highlighter .

 public static void Compression ( BufferedImage aImage, //    boolean aUseFixedColorList, //       int aColorCount //      ) * This source code was highlighted with Source Code Highlighter .

संपीड़न फ़ंक्शन CPNGCompression वर्ग के लिए स्थिर है। यदि aUseFixedColorList पैरामीटर को सही पर सेट किया गया है, तो छवि में कुछ रंग "अछूत" हो जाते हैं - ऐसे रंगों की सूची CPNGCompression वर्ग के स्थिर सरणी में कॉन्फ़िगर की गई है। अछूत रंगों को पेश किया जाता है ताकि, उदाहरण के लिए, ग्रे के गठन के साथ सफेद और काले रंग का कोई मिश्रण (जब क्लस्टर के केंद्र की गणना करना) हो।

यह मान लेना तर्कसंगत है कि वर्गीकरण की दृश्य गुणवत्ता दृढ़ता से सूत्र (1) में गुणांक पर निर्भर करती है, जिसे सीमित श्रेणी की छवियों के लिए निर्धारित किया जा सकता है, उदाहरण के लिए, लेखक ने विशेष कार्टोग्राफिक डेटा के लिए निम्नलिखित मानों का चयन किया: α = 100, β = 30, γ = 59, ε = ११ ।

चित्र 3 विकसित एल्गोरिथ्म का उपयोग करके मूल छवि के 256 रंगों के संपीड़न का परिणाम दिखाता है। कुल उद्घाटन, संपीड़न, और अवधारण समय 4700 एमएस थे। आउटपुट फ़ाइल का आकार 53,248 बाइट्स के साथ-साथ CQ प्रोग्राम (तालिका 1) के लिए भी है। जैसा कि हम देख सकते हैं, चित्रा 2 की तुलना में चित्रा 3 में एक पृष्ठभूमि का रंग बदल गया है - नेत्रहीन यह पीले से ग्रे के करीब हो गया है । यह दोष आसानी से समाप्त हो जाता है यदि आप "अछूत" सफेद और ग्रे रंगों के रूप में निर्दिष्ट करते हैं - जो पृष्ठभूमि बनाते हैं।

निष्कर्ष

लेख एक छवि में रंगों की संख्या को कम करने के कार्य में उपयोग किए जाने वाले सरलतम क्लस्टरिंग एल्गोरिदम में से एक पर विचार करता है। एल्गोरिथ्म की तुलना एक प्रसिद्ध समाधान - सीक्यू कार्यक्रम के साथ की जाती है। एल्गोरिथ्म में और सुधार इससे संबंधित हो सकते हैं

पुनरावृत्तियों को पूरा करने के लिए मापदंड बदलना
रंगों के बीच दूरी समारोह का एक संशोधन,
क्लस्टरिंग के दौरान दूसरे रंग के स्थान पर संक्रमण।

लेख के अतिरिक्त - टिप्पणियों के आधार पर

मुख्य लेख "अछूत रंगों" का उपयोग करके इस एल्गोरिथ्म द्वारा संकुचित छवि प्रदान नहीं करता है। अछूत रंगों को निम्नानुसार सेट करें:

 //    CPNGCompression.m_fixedColors = new int [2]; CPNGCompression.m_fixedColors[0] = 0xFF969696; CPNGCompression.m_fixedColors[1] = 0xFFFFFFFF; //  CPNGCompression.Compression(bufImage, true , 256); * This source code was highlighted with Source Code Highlighter .

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// CPNGCompression.m_fixedColors = new int [2]; CPNGCompression.m_fixedColors[0] = 0xFF969696; CPNGCompression.m_fixedColors[1] = 0xFFFFFFFF; // CPNGCompression.Compression(bufImage, true , 256); * This source code was highlighted with Source Code Highlighter .

// CPNGCompression.m_fixedColors = new int [2]; CPNGCompression.m_fixedColors[0] = 0xFF969696; CPNGCompression.m_fixedColors[1] = 0xFFFFFFFF; // CPNGCompression.Compression(bufImage, true , 256); * This source code was highlighted with Source Code Highlighter .

// CPNGCompression.m_fixedColors = new int [2]; CPNGCompression.m_fixedColors[0] = 0xFF969696; CPNGCompression.m_fixedColors[1] = 0xFFFFFFFF; // CPNGCompression.Compression(bufImage, true , 256); * This source code was highlighted with Source Code Highlighter .

// CPNGCompression.m_fixedColors = new int [2]; CPNGCompression.m_fixedColors[0] = 0xFF969696; CPNGCompression.m_fixedColors[1] = 0xFFFFFFFF; // CPNGCompression.Compression(bufImage, true , 256); * This source code was highlighted with Source Code Highlighter .

// CPNGCompression.m_fixedColors = new int [2]; CPNGCompression.m_fixedColors[0] = 0xFF969696; CPNGCompression.m_fixedColors[1] = 0xFFFFFFFF; // CPNGCompression.Compression(bufImage, true , 256); * This source code was highlighted with Source Code Highlighter .

// CPNGCompression.m_fixedColors = new int [2]; CPNGCompression.m_fixedColors[0] = 0xFF969696; CPNGCompression.m_fixedColors[1] = 0xFFFFFFFF; // CPNGCompression.Compression(bufImage, true , 256); * This source code was highlighted with Source Code Highlighter .

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फिर एल्गोरिथ्म द्वारा संपीड़न का परिणाम यहां माना जाता है कि एक छवि होगी:

चित्र 4 - दो अछूत रंगों का उपयोग करके संकुचित छवि

डिस्क पर इस छवि का आकार भी 53,243 बाइट्स है।

वांछित सटीकता के साथ सीक्यू कार्यक्रम के संचालन समय की तुलना कैसे करें, मुझे नहीं पता।

सिस्टम घड़ी का उपयोग करते हुए, + -2 सेकंड की सटीकता के साथ, सीक्यू 34 सेकंड में 256 रंगों के लिए संपीड़ित होता है, जो प्रस्तावित एल्गोरिथ्म के परिणाम की तुलना में बदतर परिमाण का एक क्रम है।

सूत्रों का उपयोग किया

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ग्रेग रूलोफ़्स, इवान ज़ेनकोव, डिमोक बुशेफ़। पीएनजी: प्रारूप / लिंक सुविधाओं के लिए एक सरल परिचय
कलर क्वांटाइज़र: एक प्रोग्राम जो आपको वेब / लिंक के लिए छवियों को आसानी से अनुकूलित करने की अनुमति देता है
विकिपीडिया सामग्री, परीक्षण छवि, GNU नि: शुल्क प्रलेखन लाइसेंस / लिंक
ऐ कुलिकोव, टी.ई. Ovchinnikov। CIE Luv Space, Algorithmic Fundamentals of Modern Computer Graphics / Link
डेटा क्लस्टरिंग एल्गोरिदम / लिंक का अवलोकन
PNGncoder पैकेज PNG छवियों, जावा / लिंक के साथ काम करने के लिए

पीएनजी पैलेट क्लस्टरिंग और संपीड़न