JBIG é um padrão de compressão para imagens bi-level, desenvolvido pelo Joint Bi-level Image Experts Group. É uma norma internacional ISO/IEC 11544.
JBIG2 é uma extensão do padrão JBIG, desenvolvido pelo Joint Bi-level Image Experts Group, que adiciona compressão de imagens de meio-tom e dados de fonte. Qual é o melhor JPEG 2000 ou PNG? Não existe uma resposta clara a esta questão, uma vez que depende de vários factores, incluindo a aplicação específica e as preferências do utilizador. Em geral, o JPEG 2000 oferece melhor compressão do que o PNG, mas o PNG pode ser uma melhor escolha para aplicações que requerem transparência ou imagens de maior qualidade.
O que é codificação de entropia na compressão de imagens?
A codificação de entropia é um tipo de compressão que é usada para reduzir o tamanho do arquivo de uma imagem. Isto é feito aproveitando o fato de que alguns padrões ocorrem com mais freqüência do que outros. Usando a codificação entropia, os padrões mais comuns podem ser representados usando menos bits, o que resulta em um tamanho de arquivo menor.
O que é uma imagem de nível cinza de 8 bits?
Uma imagem de nível de cinza de 8 bits é aquela em que cada pixel é representado por um valor de 8 bits. Este valor corresponde ao brilho do pixel, com valores mais altos significando pixels mais brilhantes e valores mais baixos significando pixels mais escuros.
O que é compressão baseada no dicionário?
A compressão baseada em dicionário é uma técnica de compressão de dados que usa um conjunto finito de cordas para substituir cordas mais longas. O conjunto de cadeias de caracteres é chamado de dicionário. A técnica também é conhecida como compressão LZW (para Lempel-Ziv-Welch).
A compressão baseada em dicionário é usada em muitas aplicações, incluindo programas de compressão de arquivos como WinRAR e WinZip, assim como nos formatos de arquivos de imagem GIF e PNG.
A compressão baseada em dicionário funciona criando um dicionário de strings frequentemente utilizadas e substituindo strings mais longas por códigos que correspondem às entradas do dicionário. Os códigos podem ser de comprimento variável, e o dicionário pode ser adaptado à medida que os dados a serem comprimidos mudam.
A compressão baseada no dicionário pode ser muito eficaz, mas também pode ser computacionalmente intensiva. Como resultado, ela é frequentemente usada em combinação com outras técnicas de compressão, como a codificação em run-length.
Como se calcula a entropia na compressão de dados?
Existem dois tipos principais de entropia na compressão de dados: entropia Shannon e entropia Renyi. A entropia Shannon é o tipo mais comum de entropia, e é usada na maioria dos algoritmos de compressão sem perdas. A entropia Renyi é usada em alguns algoritmos de compressão sem perdas, e também é usada em alguns algoritmos de compressão sem perdas.
A entropia Shannon é uma medida da quantidade de informação em uma seqüência de dados. Ela é definida como:
H(X) = – {x }in X} P(x) {x} {x}log P(x)
onde X é o conjunto de todas as cadeias de dados possíveis, e P(x) é a probabilidade de ocorrência da cadeia x.
A entropia Renyi é uma medida da quantidade de informação de uma cadeia de dados, semelhante à entropia Shannon. Entretanto, a entropia de Renyi é definida como:
H_alpha(X) = {1}frac{1-alfa-1} {x}log {x }in X} P(x)^alpha
onde X é o conjunto de todas as cadeias de dados possíveis, P(x) é a probabilidade de ocorrência da cadeia x, e ^alpha é um parâmetro.
Tanto a entropia Shannon como a entropia Renyi podem ser usadas para calcular a quantidade de informação em uma cadeia de dados. Entretanto, a entropia Shannon é mais comumente usada na compressão de dados, devido à sua simplicidade.