Влияние размера подгружаемой компьютерной графики (изображений) на скорость работы веб-страницы. Математическое обоснование эффективности модификации RLE алгоритма сжатия. Расчет коэффициента уменьшения изображений с большими одноцветными областями.
При низкой оригинальности работы "Повышение эффективности сжатия компьютерной графики с использованием RLE алгоритма", Вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100%
Повышение эффективности сжатия компьютерной графики с использованием RLE алгоритмаАвторами предложена модификация RLE алгоритма, позволяющая увеличить коэффициент сжатия изображений с большими одноцветными областями. Данный алгоритм осуществляет сжатие без потерь, поэтому наиболее информативным критерием оценки эффективности работы алгоритма будем считать коэффициент сжатия R [9]. Классический RLE алгоритм будет заменять каждые 128 элементов парой «служебный байт si повторяющийся элемент ai»: , , где М1 - исходная последовательность; М2 - сжатая последовательность; sn - служебный байт; a - повторяющийся элемент. Старший бит «служебного байта 1» отвечает за тип последовательности (одиночный элемент - 0, либо серия - 1), второй бит является индикатором длинной цепочки (последовательность менее 64 элементов - 0, а более 64 элементов - 1), а оставшиеся шесть бит выделяются под длину последовательности. Рассмотрим вышеописанный пример большой одноцветной области одинаковых элементов M1: Модифицированный RLE алгоритм будет заменять каждые 320 элементов тройкой «служебный байт 1 si служебный байт 2 si повторяющийся элемент ai»: При этом коэффициент сжатия составит R=111,1.
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
