Как изменится размер файла если уменьшить разрядность и частоту дискретизации
Перейти к содержимому

Как изменится размер файла если уменьшить разрядность и частоту дискретизации

  • автор:

Как изменить размер жесткого диска в Windows 10

В этой статье рассказывается, как изменить размер жесткого диска на Windows 10 (32 и 64 бит). Беги бесплатно partition editor для регулировки размера жесткого диска без потери данных.

Изменить размер жесткого диска

Изменить размер жесткого диска с Windows 10 Управление дисками

Помимо создания, удаления и форматирования раздела, Windows 10 родной Управление дисками имеет способность изменить размер раздела без потери данных. Сжать том Функция может уменьшить размер раздела и освободить нераспределенное пространство. Расширить том может увеличить размер раздела объединяя нераспределенное пространство позади него.

Как сжать раздел жесткого диска:

  1. Нажмите Windows и X на клавиатуре, а затем выберите Управление дисками.
  2. Щелкните правой кнопкой мыши раздел, который вы хотите уменьшить, и выберите Сжать том.
  3. Нажмите Сжиматься для продолжения с максимальным пространством по умолчанию или сначала введите сумму в МБ (1024 МБ = 1 ГБ).

Если этот диск в стиле GPT, EFI и зарезервированный раздел системы не может быть изменен.

Shrink partition DM

Чтобы расширить раздел жесткого диска:

За диском, который вы хотите расширить, должно быть смежное нераспределенное пространство. В противном случае этот метод недопустим.

  1. Щелкните правой кнопкой мыши по этому разделу и выберите Расширить том.
  2. Просто нажмите Nexдо Завершить во всплывающем окне Расширить том мастера окно.

Если имеется большое количество нераспределенного пространства, вы можете добавить часть пространства в этот раздел, введя количество вручную.

Extend Volume

Ограничения по изменению размера жесткого диска с помощью встроенного инструмента

Многие люди говорят, что расширение объема всегда серым цветом даже после сжатия другого раздела. Да, это связано с серьезными ограничениями в управлении дисками при изменении размера разделов жесткого диска, в том числе:

  • Только разделы, отформатированные как NTFS или без файловой системы (RAW), могут быть сокращены и расширены.
  • Нераспределенное пространство может быть сделано только на правильно сторона при сжатии раздела.
  • Расширить том можно расширить диск только при наличии примыкающий Нераспределенное пространство позади него.
  • Нераспределенное пространство не может быть объединено справа или любым несмежным разделом.
  • Чтобы расширить несмежный раздел, Нераспределенное пространство следует переместить в любую сторону от него, но Управление дисками не может этого сделать.

Windows есть еще один родной инструмент — Diskpart, который запускается через командную строку, но имеет те же ограничения, что и управление дисками.

Отрегулируйте размер жесткого диска с помощью бесплатного partition editor

Чтобы изменить размер жесткого диска на Windows 10, стороннее программное обеспечение намного мощнее. NIUBI Partition Editor имеет бесплатную версию для домашних компьютеров, которые работают Windows 10, 8, 7, Vista, XP (32 и 64 бит). В отличие от других бесплатных программ, NIUBI на 100% бесплатен без каких-либо встроенных плагинов.

По сравнению с управлением дисками, NIUBI PE имеет следующие преимущества:

  • Разделы NTFS и FAT16 / 32 поддерживаются для сокращения и расширения.
  • Нераспределенное пространство может быть выделено с любой стороны при сокращении раздела.
  • Нераспределенное пространство может быть объединено с любым соседним разделом напрямую.
  • Нераспределенное пространство может быть перемещено и затем объединено в любые несмежные разделы.
  • Два смежных раздела могут быть объединены напрямую.

По сравнению с другим программным обеспечением, NIUBI также имеет преимущества, например:

  • Уникальное Произведение 1 второй откат технология — автоматически возвращает компьютер к исходному состоянию в мгновение ока при возникновении ошибки.
  • Виртуальный режим — все операции будут перечислены как ожидающие для предварительного просмотра, и раздел реального диска не будет изменен до щелчка Apply , чтобы подтвердить действие.
  • Уникальное Произведение Отменить-на-хорошо технология — отменить неправильные, но выполняющие операции без причинения ущерба
  • Фильтр алгоритм перемещения файлов — изменить размер жесткого диска на 30% до 300% быстрее.

Скачать NIUBI Partition Editor и вы увидите все разделы диска в главном окне.

Merge Volume

Как сжать раздел жесткого диска с помощью NIUBI:

Щелкните правой кнопкой мыши на томе (например, D:) и выберите «Изменить размер / переместить объем«перетащите граница в другую сторону во всплывающем окне.

Вариант 1: если вы тянете левая граница вправо

Тогда нераспределенное пространство будет сделано на оставил стороны.

Вариант 2: если вы тянете правая граница влево

Тогда нераспределенное пространство будет сделано на правильно стороны.

Как расширить раздел жесткого диска с NIUBI:

Щелкните правой кнопкой мыши диск C или E и снова выберите «Изменить размер/переместить том», перетащите границу на другую сторону, чтобы объединять Нераспределенные пространство.

Вариант 1: дорогой правая граница вправо

Тогда диск C будет продлен.

Вариант 2: дорогой левая граница влево

Тогда Е диск будет продлен.

Если вы хотите сжать диск E, чтобы расширить C, сначала сожмите E, чтобы освободить нераспределенное пространство с левой стороны, затем есть дополнительный шаг, чтобы переместить нераспределенное пространство на левую сторону перед добавлением в диск C.

Щелкните правой кнопкой мыши диск D и выберите «Изменить размер/переместить громкость», перетащите среднее положение вправо во всплывающем окне.

С помощью этого метода вы можете сжать диск, чтобы расширить другой, независимо от того, находится он рядом или нет. Если на том же жестком диске нет другого тома, никакое программное обеспечение не может изменить размер жесткого диска с дисковым пространством на другом диске, но NIUBI Partition Editor можно клонировать этот диск на больший. Во время клонирования вы можете расширить раздел дополнительным дисковым пространством.

Как в Windows увеличить или уменьшить размер диска «C»

Некоторые пользователи при работе на компьютере сталкиваются с необходимостью увеличить размер диска «C», чтобы добавить дополнительное место на системный раздел. На диск «C:», по умолчанию, устанавливается операционная система Windows, различные компоненты системы, сторонние программы, здесь хранятся пользовательские данные.

В других случаях, наоборот, нужно уменьшить диск «C:», если он большого размера, чтобы присоединить больше места к диску под буквой «D:» (или диску под другой буквой), служащему для хранения данных.

Существует несколько способов для решения этой проблемы. В этом руководстве мы рассмотрим инструкции о том, как изменить размер диска в операционной системе Windows, перераспределить пространство между разделами встроенным средством системы, увеличивая или уменьшая размер системного диска.

Сначала разберем некоторые причины, для чего может понадобиться эта операция.

Выбор размера раздела для системного диска

В большинстве случае, на винчестере (жестком диске) имеется один или два раздела, которые отображаются в файловом менеджере Windows — Проводнике. Некоторые пользователи создают на диске несколько дополнительных разделов, потому что им так удобнее для работы на компьютере.

Кроме отображающихся в Проводнике разделов, на компьютере имеются служебные разделы, необходимые для загрузки или восстановления операционной системы. Служебных разделов нет в Проводнике, они отображаются в оснастке «Управление дисками».

На ноутбуках часто встречается дополнительный раздел «Recovery», служащий для восстановления компьютера в состояние на момент покупки изделия. Данный раздел может отображаться в Проводнике, или, наоборот, быть скрытым.

Обычно, пользователи создают разделы на жестком диске при установке Windows, или после покупки компьютера, потому что на ноутбуке имеется один логически диск — «С:». На этом диске установлена операционная система и сохраняются все остальные данные пользователя: документы, музыка, видео, фото и т. д.

При наличии одного диска на ПК, пользователю рекомендуется создать дополнительный раздел для хранения пользовательских данных. В случае возникновения неполадок на компьютере, может потребоваться переустановка Windows, в результате которой будут потеряны все файлы, находящиеся на системном диске.

Если, для хранения данных использовался другой раздел диска (не системный), пользовательские данные сохранятся после переустановки операционной системы. Поэтому значительная часть пользователей создает дополнительный раздел на жестком диске, выполняющий функцию хранилища данных на компьютере.

Наиболее часто требуется перераспределение пространства в более оптимальном варианте между дисками «С:» и «D:». На вашем компьютере вместо диска «D:», у другого диска может быть другая буква. Например, на ноутбуке имеется оптический дисковод DVD-ROM, обозначенный в Проводнике буквой «D:», следовательно, другому вновь созданному разделу жесткого диска по умолчанию, будет присвоена следующая буква английского алфавита. Пользователь может поменять букву диска, назначив любую другую незанятую букву.

Вам также может быть интересно:

  • Как разделить диск в Windows 7
  • Как изменить букву диска в Windows
  • Как отформатировать диск через командную строку — 3 способа

Чаще всего необходимо изменить размер диска Windows, обычно, это диск «C:», на котором установлена операционная система. Значительно реже требуется уменьшить размер диска «C:», если пользователю не хватает дискового пространства на диске «D:».

Системный раздел небольшого размера быстро заполняется данными, для оптимальной работы операционной системы необходимо наличие на диске свободного места в размере не менее 10-15% от общего объема диска (раздела жесткого диска). Из-за нехватки места, Windows начинает тормозить или работать с ошибками. Для работы установленных программ также требуется свободное место, поэтому будет оптимальным иметь незанятым около 20% пространства системного раздела.

диск с заполнен

При перераспределении пространства между разделами с помощью системного средства, будут потеряны данные на диске, служащем для хранения файлов, из-за особенностей распределения места на жестком диске. Для того, чтобы изменить размер диска без потери данных, необходимо воспользоваться сторонними программами.

Как изменить размер диска в Windows при установке операционной системы

Загрузитесь на компьютере с загрузочного носителя: флешки или DVD диска. В программе установки Windows дойдите до окна, в котором спрашивают, куда вы хотите установить операционную систему.

У пользователя может быть несколько вариантов для дальнейших действий:

  • Если вы переустанавливаете Windows и на компьютере есть другой диск или несколько дисков с данными, вам нужно предварительно запомнить или записать на бумаге размер диска (раздела диска) для того, чтобы не удалить этот раздел, в процессе выбора или создания диска для установки системы.
  • Если на ПК имеется один диск, удалите все разделы, оставшиеся от прежней операционной системы: выделите раздел, а затем нажмите на кнопку «Удалить». На месте удаленных разделов появится незанятое пространство.
  • Если на компьютере еще не была установлена операционная система, все свободное место на жестком диске занимает незанятое пространство.

На примере в этой статье, на ПК нет других дисков с данными, все разделы были удалены. Если на компьютере есть раздел с данными, не трогайте этот диск.

Сначала необходимо создать системный раздел для установки операционной системы Windows:

  1. Выделите «Незанятое пространство на диске 0».
  2. Нажмите на кнопку «Создать».
  3. В поле «Размер» выберите подходящий размер места для системного диска. Оставьте некоторое количество пространства для создания другого раздела, который послужит для хранения данных.
  4. Нажмите на кнопку «Применить».

создать раздел

  1. В окне с предупреждением вас проинформируют о том, что будут созданы дополнительные разделы для системных файлов. Нажмите на кнопку «ОК».
  2. В следующем окне на жестком диске появятся новые разделы: «Основной», на который можно установить Windows и раздел «Зарезервировано системой». Данный вариант отображается при использовании старого BIOS.

раздел для установки windows

На современных компьютерах с UEFI будет не один, а несколько системных разделов небольшого размера, которые не нужно трогать, после их создания.

  1. Выделите незанятое пространство, нажмите на кнопку «Создать», а затем «Применить» для создания нового раздела.
  2. Выделите вновь созданный раздел, нажмите на кнопку «Форматировать», для форматирования раздела в файловую систему NTFS. Эту операцию можно выполнить после установки системы из оснастки «Управления дисками».

создание другого раздела

  1. Необходимые разделы на жестком диске созданы. Выделите раздел, выбранный для установки Windows (на изображении — «Диск 0 Раздел 2»), нажмите на кнопку «Далее», для продолжения установки операционной системы на компьютер.

выбор диска для установки windows

Как увеличить размер диска «С» средствами Windows

В операционной системе Windows имеется встроенное средство для управления дисками, в котором можно создать, расширить, уменьшить или удалить том (диск).

Нам нужно увеличить системный раздел за счет диска «D:».

Имейте в виду, что увеличить раздел «C:», позаимствовав дополнительное пространство с диска под буквой «D», не получится без удаления информации с диска «D:». После сжатия диска, появится незанятое место, расположенное после диска «D», присоединить которое к диску «C» нельзя из-за того, что не будет работать функция расширения тома. Эта функция работает, если присоединяемое пространство находится сразу за диском («справа»), к которому необходимо добавить дополнительное дисковое пространство.

Выполните следующие действия:

  1. Нажмите на клавиши «Win» + «R».
  2. В окне «Выполнить» введите команду: «diskmgmt.msc» (без кавычек), нажмите на кнопку «ОК».
  3. Откроется окно «Управление дисками», в котором отображены все диски, подключенные к компьютеру.

На этом компьютере, на жестком диске имеются два скрытых системных раздела (они не имеют букв) и два логических диска: «C:» и «D:».

разделы жесткого диска

Для того, чтобы увеличить место на диске «C», нам нужно выполнить последовательные действия:

  1. Удалить диск «D».
  2. Присоединить к диску «C» определенный размер от нераспределенного пространства.
  3. Создать диск «D» из нераспределенного пространства.

Пред удалением раздела, скопируйте нужные данные с диска «D:» на флешку или внешний жесткий диск.

  1. Щелкните по диску «D:» правой кнопкой мыши, в контекстном меню выберите «Удалить том…», согласитесь на удаление раздела.
  2. На жестком диске компьютера появится область с нераспределенным пространством.

нераспределенное пространство

  1. Кликните правой кнопкой мыши по диску «C:», в открывшемся меню выберите пункт «Расширить том…».

расширить том

  1. В окне «Мастер расширения тома» нажмите на кнопку «Далее».

мастер расширения тома

  1. В окне «Выбор дисков» выберите необходимый размер присоединяемого пространства, отображаемый в МБ (мегабайтах).

выбор дисков

  1. В окне «Завершение мастера расширения тома» нажмите на кнопку «Готово».

завершение мастера расширения тома

В оснастке «Управление дисками» вы увидите, что размер диска «C:» увеличился. На жестком диске осталось нераспределенное пространство, из которого мы создадим новый логический диск.

диск расширен

Теперь нам необходимо заново создать диск «D:»:

  1. Щелкните правой кнопкой мыши по области жесткого диска, на которой написано: «Не распределена», выберите «Создать простой том…».
  2. В окне «Мастер создания простого тома» нажмите на кнопку «Далее».

мастер создания простого тома

  1. В окне «Указание размера тома» нажмите на кнопку «Далее». По умолчанию, системное средство выберет все доступное нераспределенное пространство.

указание размера тома

  1. В окне «Форматирование раздела» согласитесь с выбранными настройками. Вы можете задать метку тома (название, под которым диск будет отображаться в Проводнике): «Новый том» (по умолчанию), «Локальный диск» или любое другое название. На этом примере, я выбрал метку «vellisa».

форматирование раздела

  1. В окне «Завершение мастера создания тома» нажмите «Готово».

завершение мастера создания тома

В результате, на компьютере появился новый диск «D:».

диск создан

Как уменьшить размер диска средствами Windows

Сейчас рассмотри обратную ситуацию, когда нужно уменьшить диск «C:», присоединив некоторое пространство к диску под буквой «D:» (или к диску с другой буквой).

Пройдите следующие шаги:

  1. Нажмите правой кнопкой мыши на диск «C», в контекстном меню выберите пункт «Сжать том…».

сжать том

  1. В окне «Запрос места для сжатия» выполняется опрос тома для оценки доступного места.
  2. В открывшемся окне указан доступный для сжатия размер дискового пространства. Если доступный размер достаточно большой, можно выбрать меньший размер для сжатия. Нажмите на кнопку «Сжать».

выбор размера сжатия

В «Управление дисками» появилось нераспределенное пространство между дисками «C:» и «D:».

нераспределенное пространство

Присоединить это пространство к диску «D» не получится, потому что оно находится «слева» от диска «D». Если бы это место было «справа» от диска «D:», мы могли бы расширить этот раздел без удаления диска «D».

Удалите диск «D:», а затем на месте нераспределенного пространства создайте новый раздел под буквой «D:». Данный процесс подробно описан выше в статье.

Выводы статьи

Для увеличения размера диска «C», на котором установлена операционная система Windows, необходимо перераспределить место с другого раздела жесткого диска. Выполнить эту операцию можно с помощью системного средства. Некоторая часть дискового пространства будет взята с диска «D» (или диска под другой буквой), а потом добавлена к диску «C».

Похожие публикации:

  • Восстановление реестра Windows — 3 способа
  • Среда восстановления Windows (Windows RE)
  • Проверка и восстановление системных файлов Windows в sfc scannow
  • Как перейти с 32 битной на 64 битную версию Windows
  • Сравнение версий Windows 10: таблица

Как изменится размер файла если уменьшить разрядность

Как изменится размер файла если уменьшить разрядность

Во сколько раз уменьшится объем звукового файла, если изменить глубину кодирования с 32 бит до 16 бит, а частоту дискретизации с 20кГц до 10кГц?

уже сама даже решила в 4 раза правильно

показывает что неверно

Для решения этой задачи нужно знать формулу для вычисления объема звукового файла:

где:
V — объем звукового файла в байтах
B — количество бит на сэмпл
S — количество сэмплов в секунду (частота дискретизации)
D — длительность звукового файла в секундах

Изменение глубины кодирования с 32 бит до 16 бит означает уменьшение количества бит на сэмпл (B) в два раза. Изменение частоты дискретизации с 20кГц до 10кГц означает уменьшение количества сэмплов в секунду (S) в два раза.

Страдает ли качество сигнала при преобразованиях форматов?

Только в том случае, когда в процессе преобразования применяются «искажающие» операции (изменение разрядности отсчета, частоты дискретизации, фильтрование, сжатие с потерями и т.п.), простое увеличение разрядности отсчета с сохранением частоты дискретизации будет неискажающим, однако такое же увеличение, сопряженное с применением сглаживающей функции, – уже нет. Уменьшение разрядности отсчета всегда является искажающей операцией, кроме случая, когда преобразуемые отсчеты были получены таким же простым увеличением разрядности, равной или меньшей.

Многие форматы отличаются друг от друга только порядком битов в слове, отсчетов левого и правого каналов в потоке и служебной информацией — заголовками, контрольными суммами, помехозащитными кодами и т.п. Точный способ проверки неискажаемости сигнала заключается в преобразовании нескольких различных потоков (файлов) формата F1 в формат F2, а затем обратно в F1. Если информационная часть каждого потока (файла) при этом будет идентична исходной, данный вид преобразования можно считать неискажающим.

Под информационной частью потока (файла) понимается собственно набор данных, описывающих звуковой сигнал; остальная часть считается служебной и на форму сигнала в общем случае не влияет. Например, если в служебной части файла или потока предусмотрено поле для времени его создания (передачи), то даже в случае полного совпадения информационных частей двух разных файлов или потоков, их служебные части окажутся различными, и это будет зафиксировано логическим анализатором в случае потока или программой побайтного сравнения – в случае файла. Кроме этого, временной сдвиг одного сигнала относительно другого, возникающий при выравнивании цифрового потока по границам слов или блоков и состоящий в добавлении нулевых отсчетов в начало и/или конец файла, или потока, также приводит к их кажущемуся цифровому несовпадению. В таких ситуациях для проверки идентичности цифровых сигналов необходимо пользоваться специальной аппаратурой или программой.

Преобразование цифрового звука из одного формата в другой

Для «перегонки» звука между специализированными системами, имеющими совместимые цифровые интерфейсы, достаточно соединить их цифровым кабелем и переписать звук с одной системы на другую; в ряде сочетаний устройств при этом возможно ухудшение качества сигнала из-за уменьшения разрядности отсчета, передискретизации или сжатия звука. Например, при копировании звука между одинаковыми системами MiniDisk через интерфейс S/PDIF сжатый звуковой поток на передающей стороне подвергается восстановлению, а на приемной – повторному сжатию. Вследствие несимметричности алгоритма ATRAC в звук при повторном сжатии будут внесены добавочные искажения.

Для преобразования компьютерного файла в другой формат используются программы-конверторы: WAV2AIFF/AIFF2WAV, Convert, AWave и другие – на IBM PC, SoundExtractor, SampleEditor, BST – на Apple Macintosh.

Обмен звуковой информацией между компьютерной и специализированной системой нередко возможен несколькими способами:

Прямой перенос по цифровому интерфейсу, если у обеих систем имеются совместимые цифровые интерфейсы. При этом на компьютерной системе используется программа записи/воспроизведения, формирующая или воспроизводящая стандартный для данной системы звуковой файл.

Чтение/запись на специализированных системах стандартных компьютерных носителей. Например, ряд музыкальных рабочих станций использует гибкие диски в форматах стандартных файловых систем IBM PC или Macintosh, либо позволяет прочитать или создать такой диск.

Чтение и запись на компьютерной системе специализированных носителей и их специальных форматов, если это позволяет аппаратура и программное обеспечение. Таким образом читаются и пишутся дискеты от Ensoniq, AKAI, Emulator, компакт-диски ряда «чужих» систем, а также читаются и пишутся обычные звуковые компакт-диски.

Сжатие информации без потерь. Часть вторая

Во второй части будут рассмотрены арифметическое кодирование и преобразование Барроуза-Уилера (последнее часто незаслуженно забывают во многих статьях). Я не буду рассматривать семейство алгоритмов LZ, так как про них на хабре уже были неплохие статьи.

Итак, начнем с арифметического кодирования — на мой взгляд, одного из самых изящных (с точки зрения идеи) методов сжатия.

Введение

В первой части мы рассмотрели кодирование Хаффмана. Несмотря на то, что это прекрасный, проверенный временем алгоритм, он (как и любые другие) не лишен своих недостатков. Проиллюстрируем слабое место алгоритма Хаффмана на примере. При кодировании методом Хаффмана, относительные частоты появления символов в потоке приближаются к частотам, кратным степеням двойки. По теореме Шеннона, напомню, наилучшее сжатие будет достигнуто, если каждый символ частотой f ьудет закодирован с помощью -log2f бит. Построим небольшой график (заранее приношу извинения, так как в построении красивых графиков я не силен).

Как можно заметить, в случаях, когда относительные частоты не являются степенями двойки, алгоритм явно теряет в эффективности. Это легко проверить на простом примере потока из двух символов a и b с частотами 253/256 и 3/256 соответственно. В этом случае в идеале нам понадобится , то есть 24 бита. В то же время, метод Хаффмана закодирует эти символы кодами 0 и 1 соответственно, и сообщение займет 256 бит, что, конечно, меньше 256 байт исходного сообщения (напомню, мы предполагаем, что изначально каждый символ имеет размер в байт), но все же в 10 раз меньше оптимума.

Итак, перейдем к рассмотрению арифметического кодирования, которое позволит нам получить лучший результат.

Арифметическое кодирование

Как и метод Хаффмана, арифметическое кодирование является методом энтропийного сжатия. Кодируемые данные представляются в виде дроби, которая подбирается так, чтобы текст можно было представить наиболее компактно. Что же это значит на самом деле?

Рассмотрим построение дроби на интервале [0,1) (такой интервал выбран для удобства подсчета), и на примере входных данных в виде слова «короб». Нашей задачей будет разбить исходный интервал на субинтервалы с длинами, равными вероятностям появления символов.

Составим таблицу вероятностей для нашего входного текста:

Символ Частота Вероятность Диапазон
О 2 0.4 [0.0, 0.4)
К 1 0.2 [0.4, 0.6)
Р 1 0.2 [0.6, 0.8)
Б 1 0.2 [0.8, 1.0)

Здесь под «Частотой» подразумевается количество вхождений символа во входном потоке.

Будем считать, что данные величины известны как при кодировании, так и при декодировании. При кодировании первого символа последовательности (в нашем случае — «Короб»), используется весь диапазон от 0 до 1. Этот диапазон необходимо разбить на отрезки в соответствии с таблицей.
В качестве рабочего интервала берется интервал, соответствующий текущему кодируемому символу. Длина этого интервала пропорциональна частоте появления символа в потоке.
После нахождения интервала для текущего символа, этот интервал расширяется, и в свою очередь разбивается в соответствии с частотами, так же как и предыдущие (то есть, для нашего примера, на шаге 2 мы должны разбить интервал от 0.4 до 0.6 на субинтервалы так же, как сделали это на первом шаге). Процесс продолжается до тех пор, пока не будет закодирован последний символ потока.
Иными словами, i-му символу будет ставиться в соответствие интервал

где N — количество символов алфавита, pi — вероятность i-го символа.

В нашем случае это выглядит так

Итак, мы последовательно сужали интервал для каждого символа входного потока, пока не получили на последнем символе интервал от 0.45312 до 0.4544. Именно его мы и будем использовать при кодировании.

Теперь нам нужно взять любое число, лежащее в этом интервале. Пусть это будет 0,454. Как ни удивительно (а для меня, когда я только изучал этот метод, это было весьма удивительно), этого числа, в совокупности со значениями частот символов, достаточно для полного восстановления исходного сообщения.

Однако для успешной реализации, дробь должна быть представлена в двоичной форме. В связи с особенностью представления дробей в двоичной форме (напомню, что некоторые дроби, имеющие конечное число разрядов в десятичной системе имеют бесконечное число разрядов в двоичной), кодирование обычно производится на основании верхней и нижней границы целевого диапазона.

Как же происходит декодирование? Декодирование происходит аналогичным образом (не в обратном порядке, а именно аналогичным образом).

Мы начинаем с интервала от 0 до 1, разбитого в соответствии с частотами символов. Мы проверяем, в какой из интервалов попадает наше число (0,454). Символ, соответствующий этому интервалу и будет первым символом последовательности. Далее, мы расширяем этот интервал на всю шкалу, и повторяем процедуру.

Для нашего случая процесс будет выглядеть так:

Конечно, ничто не мешает нам продолжить уменьшать интервал и увеличивать точность, получая все новые и новые «символы». Поэтому, при кодировании таким способом нужно либо заранее знать количество символов исходного сообщения, либо ограничить сообщение уникальным символом, чтобы можно было точно определить его конец.

При реализации алгоритма стоит учитывать некоторые факторы. Во-первых, алгоритм в виде представленном выше может кодировать только короткие цепочки из-за ограничения разрядности. Чтобы избежать этого ограничения, реальные алгоритмы работают с целыми числами и оперируют с дробями, числитель и знаменатель которых являются целым числом.

Для оценки степени сжатия арифметического кодирования нам нужно найти минимальное число N, такое, что внутри рабочего интервала при сжатии последнего символа можно заведомо найти число, в двоичном представлении которого после N знаков идут только нули. Для этого длина интервала должна быть не меньше, чем 1/2 N . При этом известно, что длина интервала будет равна произведению вероятностей всех символов.

Рассмотрем предложенную в начале статьи последовательность символов a и b с вероятностями 253/256 и 3/256. Длина последнего рабочего интервала для цепочки из 256 символов будет равна

В таком случае, искомое N будет равно 24 (23 дает слишком большой интервал, а 25 не будет являться минимальным), то есть мы потратим на кодирование всего 24 бита, против 256 бит метода Хаффмана.

Преобразование Барроуза — Уилера

Итак, мы выясняли, что методы сжатия показывают разную эффективность на разных наборах данных. Исходя из этого, возникает вполне логичный вопрос: если на определенных данных алгоритмы сжатия работают лучше, то нельзя ли перед сжатием производить с данными некоторые операции для улучшения их «качества»?

Да, это возможно. Для иллюстрации, рассмотрим преобразование Барроуза Уилера, которое превращает блок данных со сложными зависимостями в блок, структура которого легче моделируется. Еслественно, это преобразование также полностью обратимо. Авторами метода являются Девид Уилер (David Wheeler) и Майк Барроуз (Michael Burrows, если верить вики, сейчас он работает в Google).

Итак, алгоритм Барроуза-Уилера (в дальнейшем для краткости я буду называть его BTW — Burrows-Wheeler Transform) преобразовывает входной блок в более удобный для сжатия вид. Однако, как показывает практика, полученный в результате преобразования блок обычные методы сжимают не так успешно, как специально для этого разработанные, поэтому для практического применения нельзя рассматривать алгоритм BWT отдельно от соответствующих методов кодирования данных, но поскольку наша цель — изучить принцип его работы, то ничего страшного в этом нет.

  • Собственно, BWT
  • Преобразование Move-to-Front, известное в русскоязычной литературе как перемещение стопки книг
  • Статистический кодер сжатия полученных на первых двух этапах данных.

Правда, второй шаг может быть заменен на другой аналогичный алгоритм, или вовсе исключен за счет усложнения фазы кодирования. Важно понимать, что BWT никак не влияет на размер данных, он всего лишь меняет расположение блоков.

Алгоритм преобразования

BWT является блочным алгоритмом, то есть он оперирует блоками данных, и заранее знает о составе элементов блока определенного размера. Это делает затруднительным использование BWT в тех случаях, когда необходимо посимвольное сжатие, или сжатие «на лету». В принципе, такая реализация возможна, но алгоритм получится… не очень быстрым.

Принцип преобразования крайне прост. Рассмотрим его на классическом «книжном» примере — слове «абракадабра», которое прекрасно подходит нам по нескольким критериям: в нем много повторяющихся символов, и эти символы распределены по слову достаточно равномерно.

Первым шагом преобразования будет составление списка циклических перестановок исходных данных. Иными словами, мы берем исходные данные, и перемещаем последний символ на первое место (или наоборот). Мы проводим эту операцию до тех пор, пока вновь не получим исходную строку. Все полученные таким образом строки и будут являться всеми циклическими перестановками. В нашем случае это выглядит примерно так:

Мы будем рассматривать это как матрицу символов, где каждая ячейка — это один символ, соответственно, строка соответствует слову целиком. Мы помечаем исходную строку, и сортируем матрицу.
Сортировка производится сначала по первому символу, затем, для тех строк, где первый символ совпадает — по второму, и так далее. После такой сортировки наша матрица примет такой вид:

В общем-то на этом преобразование почти закончено: все что осталось сделать — это записать последний столбец, не забыв при этом запомнить номер исходной строки. Сделав это, мы получим:

Как видим, распределение символов стало значительно лучше: теперь 4 из 5 символов «а» стоят рядом, как и оба символа «б».

https://amdy.su/wp-admin/options-general.php?page=ad-inserter.php#tab-8

Обратимость

Как я уже упоминал, преобразование полностью обратимо. Это и понятно, ведь иначе в нем не было бы никакого смысла. Так как же восстановить первоначальный вид сообщения?

Сперва нам необходимо отсортировать наши символы по порядку. Это даст нам строку «аааааббдкрр». Поскольку наша матрица циклических перестановок была отсортирована по порядку, то эта последовательность букв — ни что иное, как первый столбец нашей матрицы циклических перестановок. Кроме этого, нам известен и последний столбец (собственно, сам результат преобразования). Итак, на данном этапе мы можем восстановить матрицу до примерно такого состояния:

а . р
а . д
а . а
а . к
а . р
б . а
б . а
д . а
к . а
р . б
р . б

Поскольку матрица была получена циклическим сдвигом, символы последнего и первого столбца образуют пары. Сортируя эти пары по возрастанию, мы получим уже первые два столбца. Затем, эти два столбца и последний образуют уже тройки символов, и так далее.
В конце концов мы полностью восстановим матрицу, а поскольку мы знаем номер строки, в которой содержатся исходные данные, то мы легко можем получить их первоначальный вид.

  1. Присоединить символы последнего столбца слева к символам первого
  2. Отсортировать все столбцы кроме последнего

Эти два шага нужно повторять до тех пор, пока матрица не будет полностью заполнена.

Для нашего примера первые четыре шага восстановления будут выглядеть так:

Затраты ресурсов при работе

После того, как мы доказали обратимость данных, докажем то, что для осуществления алгоритма не нужно хранить в памяти всю матрицу. Действительно – если бы мы полностью хранили матрицу соответствующую, например, блоку размером в 1 мегабайт, то нам потребовалось бы колоссальное количество памяти – ведь матрица является квадратной. Естественно, такой вариант недопустим.

Для обратного преобразования нам дополнительно к собственно данным необходим вектор обратного преобразования – массив чисел, размер которого равен числу символов в блоке. Таким образом, затраты памяти при линейном преобразовании растут линейно с размером блока.

Во время обратного преобразования для получения очередного столбца матрицы совершались одни и те же действия. А именно, новая строка получалась путем соединения символа последнего столбца старой строки и известных символов этой же строки. Разумеется, после сортировки новая строка перемещалась на другую позицию в матрице. Важно, что при добавлении любого столбца перемещения строк на новую позицию должны быть одинаковы. Чтобы получить вектор обратного преобразования, нужно определить порядок получения символов первого столбца из символов последнего, то есть отсортировать матрицу по номерам новых строк

Вектор преобразования формируется из значений номеров строк: .

Теперь можно легко получить исходную строку. Возьмем элемент вектора обратного преобразования, который соответствует номеру исходной строки в матрице: T[2]=6. Иначе говоря, в качестве первого символа исходной строки необходимо взять шестой символ строки «рдакраааабб» — символ «а».
После этого мы смотрим, какой символ переместил найденный символ «а» на вторую позицию среди одинаковых с ним. Для этого мы берем номер из вектора преобразования строки, из которой был взят символ «а»: это номер 6.
Затем смотрим строку, имеющую номер 6 и выбираем оттуда последний символ – это символ «б». Продолжая эту процедуру для оставшихся символов, мы легко восстановим исходную строку.

Перемещение стопки книг

Перемещение стопки книг — промежуточный алгоритм, который авторы рекомендуют использовать после BWT и перед непосредственным кодированием. Алгоритм работает следующим образом.

Рассмотрим строку «рдакраааабб», полученную нами по BWT в предыдущей части. В данном случае, наш алфавит состоит из 5 символов. Упорядочив их, получим
M= .

Итак, используем на нашей строке алгоритм перемещения стопки книг. Первый символ строки («р») стоит в алфавите на 4 месте. Это число (4) мы записываем в выходной блок. Затем мы помещаем только что использованный символ на первое место, и повторяем процесс со вторым символом, затем с третьим и так далее. Процесс обработки будет выглядеть так (под «номером» я предполагаю то число, которое пойдет в выходной поток):

Символ Алфавит Номер
р абдкр 4
д рабдк 3
а драбк 2
к адрбк 4
р кадрб 3
а ркадб 2
а аркдб 0
а аркдб 0
а аркдб 0
б аркдб 4
б баркд 0

Результатом будет последовательность

На этом этапе не совсем понятно, какой прок от этого алгоритма. На самом деле, прок есть. Рассмотрим более абстрактную последовательность:

Для начала просто закодируем ее по методу Хаффмана. Для наглядности предположим, что расходы на хранения дерева при использовании перемещения стопки книг, и без оного совпадают.
Вероятности появления всех четырех символов в нашем случае равны ¼, то есть кодирование каждого символа требует 2 бит. Легко подсчитать, что кодированная строка займет 40 бит.
Теперь проведем изменение строки алгоритмом перемещения стопки книг. В начале алфавит имеет вид

После использования алгоритма строка будет иметь вид

В этом случае частоты появления символов сильно изменятся:

Символ Частота Вероятность Код Хаффмана
0 15 3/4 0
3 3 3/20 10
2 1 1/20 110
1 1 1/20 111

В этом случае после кодирования мы получим последовательность в 15+6+3+3=27 бит, что намного меньше чем 40 бит, которые получаются без перемещения стопки книг.

Заключение

Итак, в этой статье были рассмотрены арифметическое кодирование, а так же алгоритмы преобразования, позволяющие получить более «удобный» для сжатия поток. Нужно отметить, что использование таких алгоритмов как BWT очень сильно зависит от входного потока. На эффективность влияют такие факторы, как лексиграфический порядок следования символов, направления обхода кодера (сжатие слева направо или справа налево), размер блока, и так далее. В следующей части статьи я рассмотрю какой-нибудь более сложный алгоритм, используемый в реальных кодерах (какой именно пока не решил).

Параметры NEF

Цифровые фотоаппараты Nikon при съёмке в RAW (NEF) позволяют фотографу настраивать некоторые параметры сохраняемого файла, а именно разрядность и тип сжатия. Разрядность NEF-файла может составлять 12 или 14 бит. Сжатие же может быть как обычным, т.е. с потерями данных, так и без потерь (lossless). Некоторые старшие модели позволяют сохранять снимки и вовсе без сжатия (uncompressed), в то время как дешёвые аппараты напротив, ограничивают выбор пользователя единственной доступной ему комбинацией: 12 бит с обычным сжатием в камерах трёхтысячной серии и 14 бит с обычным сжатием в пятитысячной серии. Тем не менее, для большинства фотоаппаратов среднего уровня доступны четыре комбинации: 14 бит, сжатие без потерь; 14 бит, сжатие с потерями; 12 бит, сжатие без потерь и 12 бит, сжатие с потерями. Их мы и рассмотрим.

Следует помнить, что полный объём данных, получаемых с матрицы фотоаппарата, содержится лишь в файлах, имеющих разрядность 14 бит и либо не сжатых вовсе, либо сжатых без потерь. Отсюда первый вывод, что съёмка в RAW без сжатия лишена практического смысла, поскольку файлы, сжатые по алгоритму Хаффмана, не теряют ни бита полезной информации, но при этом занимают примерно на треть меньше места на карте памяти или жёстком диске. Очевидно, что использование более низкой разрядности, а также дополнительное сжатие с потерями данных применяется для ещё большей экономии памяти ценой незначительного ухудшения качества изображения.

Здесь напрашиваются два тесно связанных друг с другом вопроса: «Так ли велика экономия, чтобы ради неё стоило терять часть данных?» и «Так ли заметна разница в качестве, чтобы ради неё стоило тратить дисковое пространство?».

Размер файлов

С размером NEF-файлов всё очень просто. Во-первых, усреднённые размеры файлов для каждой комбинации настроек всегда указаны в инструкции к конкретной модели фотоаппарата. Во-вторых, если вы не доверяете инструкции, эти данные можно без большого труда получить опытным путём. В-третьих, можно послушать меня, тем более что тут интересны не конкретные цифры, а скорее сама концепция.

Если за эталон мы примем размер 14-битного файла, сжатого без потерь (о бессмысленности полного отказа от сжатия я уже говорил), то использование обычного сжатия (с потерями) позволит уменьшить его размер на 10-15 %, в зависимости от фотоаппарата и от характера снимаемой сцены. 12 бит в сочетании со сжатием без потерь сэкономят около 20 % относительно эталона, а комбинация 12 бит и обычного сжатия даст 25-30 %. Таким образом, минимальный размер NEF-файла отличается от оптимального почти на треть. На практике разница составляет что-то в районе 5-15 Мбайт в зависимости от разрешения камеры. Не так уж много для одного файла, но достаточно ощутимо, когда речь идёт о сотнях и тысячах фотографий.

К слову, съёмка в JPEG с максимальным качеством уменьшает объём снимков более чем в два раза. Своё мнение о sRAW я высказывал в отдельной статье.

Ну а теперь начинается самое интересное. Попробуем выяснить: каким образом настройки RAW влияют на качество изображения?

Эксперимент

Чтобы мои рассуждения не выглядели пустым теоретизированием (к теории мы вернёмся позже), я пошёл в ближайший лес, нашёл там старую берёзу с живописным замшелым стволом, поставил камеру на штатив и принялся фотографировать небольшой участок берёзовой коры, варьируя параметры RAW-файлов и экспозиции. Переменными для NEF были разрядность (12 или 14 бит) и тип сжатия (с потерями или без). Для каждой из четырёх возможных комбинаций было сделано по снимку с нормальной экспозицией (N), с недодержкой в четыре ступени (–4 EV) и с передержкой в две ступени (+2 EV). Всего получилось двенадцать фотографий.

Нормальная экспозиция

Если кому-то интересно, то в эксперименте использовалась фотокамера Nikon D7200 и объектив AF-S DX NIKKOR 35mm f/1.8G.

Почему именно такие рамки экспозиции? Во-первых, потому что цифровая камера в принципе гораздо охотнее прощает недодержку, нежели передержку, а значит недодерживать можно куда более смело, а во-вторых, я на основании собственного опыта знал, что именно такие значения экспозиции являются пограничными и хорошо выявляют разные проблемы. Возьми я меньший диапазон выдержек, все снимки получились бы приемлемого качества, и разница межу ними была бы малозаметна, увеличь разбежку – и деградация была бы столь сильной, что скрыла бы от глаза тонкие различия, обусловленные настройками RAW. Кроме того –4 EV и +2 EV – величины довольно реалистичные и, я бы сказал, жизненные. Если и не для всего кадра, то для отдельных его участков подобные отклонения экспозиции не редкость. А проверять, как поведут себя при конвертации RAW-файлы, недодержанные, скажем, на десять ступеней, – занятие бессмысленное, поскольку никто в здравом уме так не снимает, нас же интересуют настройки для повседневного использования.

По возвращению домой я загрузил все снимки в Nikon ViewNX-i и выровнял экспозицию всех снимков, осветлив недодержанные и притенив передержанные так, чтобы все они приобрели примерно одинаковую яркость. Затем снимки были конвертированы в JPEG.

Кроме того, один недодержанный и один передержанный снимок (из серии 14 бит, сжатие без потерь) были конвертированы в JPEG «как есть», т.е. без исправления экспозиции, и только затем их яркость была откорректирована в Фотошопе с помощью кривых, как если бы у меня в руках оказались кадры, изначально снятые в JPEG. Это будет своего рода контроль и одновременно иллюстрация на тему «Стоит ли вообще снимать в RAW?».

Предвижу также вопрос: почему я воспользовался Nikon ViewNX-i? Разве обычно я работаю не с Adobe Camera Raw? Это так. ACR имеет более гибкий интерфейс и, на мой взгляд, позволяет получить на выходе фотографии лучшего качества, однако это требует времени и определённого напряжения мысли. Для быстрой конвертации с большинством параметров «по умолчанию» ViewNX-i подходит лучше.

Анализ результатов

Пришло время сравнить полученные картинки. Разобьём их на три группы: с нормальной экспозицией, недодержанные и передержанные. В каждой группе на первое место я буду ставить кадр, снятый с разрядностью 14 бит и сжатый без потерь, который мы условимся считать эталоном.

Возьмём из каждого изображения один и тот же небольшой фрагмент и увеличим до 100 %. Фрагмент содержит и тени, и света, и мелкие детали, т.е. всё, что нужно, чтобы оценить, как RAW-файлы перенесли конвертацию. Какой-то хищный клоп любезно согласился попозировать для меня и в течение всей фотосессии почти не шевелился.

Начнём с нормально проэкспонированных кадров.

N, 14-bit, lossless

N, 14-bit, compressed

N, 12-bit, lossless

N, 12-bit, compressed

На мой взгляд, все они выглядят одинаково (если не обращать внимания клопа, который имел неосторожность шевельнуть передней лапой на последнем снимке). Предсказуемый результат. Вывод? Если снимок не будет подвергаться серьёзному редактированию, то даже минимальные настройки обеспечат вполне достойное качество изображения.

Перейдём к снимкам, которые были недодержаны на четыре ступени, а затем осветлены до нормальной яркости.

N–4, 14-bit, lossless

N–4, 14-bit, compressed

N–4, 12-bit, lossless

N–4, 12-bit, compressed

Закономерное следствие недодержки – увеличение количества шума и ухудшение общей детализации. RAW-конвертер достаточно аккуратно подавляет шумы, но при этом страдают мелкие детали изображения. Особенно это заметно в тенях.

Различаются ли снимки между собой? Да, теперь различия заметны, хоть они и не так драматичны, как можно было бы ожидать.

Бросается в глаза, что цветовой баланс в 14-битных снимках немного сместился в сторону пурпурного цвета, а в 12-битных – в сторону зелёного. Впрочем, ни то ни другое нельзя назвать дефектом, поскольку обычно исправление цветового баланса – дело пары кликов.

Гораздо важнее другое. 12-битные снимки выглядят более шумными, нежели 14-битные. Я бы не назвал разницу существенной, но она есть. Очевидно, сказывается уменьшение количества цветовых градаций в тенях вследствие снижения разрядности.

Что касается типа сжатия, то объективных различий между файлами, сжатыми с потерями и без потерь, я не вижу. Иногда мне хочется сказать, что последний снимок выглядит немного хуже предпоследнего, но я затрудняюсь сформулировать, в чём именно заключается разница, а потому склонен её проигнорировать.

Вывод? Если предвидится интенсивное осветление теней, лучше снимать в 14 бит, однако и 12 бит смотрятся не намного хуже. Тип сжатия значения не имеет.

N–4, JPEG

Деградация изображения видна невооружённым глазом: шум, смазанные детали, падение контраста, цветовые искажения. При сохранении исходного разрешения я считаю подобное качество неприемлемым. Однако если бы фотография предназначалась для публикации в интернете и мне было бы позволено уменьшить её как минимум в четыре раза, я смог бы привести её в чувство, хоть это и потребовало бы некоторых усилий.

Теперь нас ждут снимки, передержанные на две ступени.

N+2, 14-bit, lossless

N+2, 14-bit, compressed

N+2, 12-bit, lossless

N+2, 12-bit, compressed

Тени и даже средние тона везде выглядят отлично, что не удивительно: чем больше экспозиции, тем лучше для снимка, коль скоро нам удаётся избежать клиппинга. В тех же местах, где фотодиоды оказались перенасыщенными, видны уродливые белесые артефакты. Они хорошо заметны на листьях мха вверху справа, а также на выпуклостях коры в левой части кадра.

Видны ли различия между снимками? Мне – нет. Признаться, я и не ожидал, что разрядность файлов как-то повлияет на картинку (даже 12-битный RAW-файл содержит избыточное количество значений яркости в светах), но я думал, что увижу разницу между типами сжатия, и немного удивлён тому, что она практически незаметна. Похоже, что при обработке переэкспонированных светов более высокие настройки RAW не дают никаких осязаемых преимуществ.

Интереса ради взглянем на JPEG.

N–4, JPEG

И снова JPEG не на высоте. Как и в случае с недодержанным снимком можно попытаться замаскировать грубоватую обрисовку деталей в средних тонах, но с областями, выжженными клиппингом, уже ничего не сделаешь. Если эти области достаточно обширны, то на полноразмерном снимке они будут резать глаз.

Теория

Мы уже говорили о том, что применение обычного сжатия, а также снижение разрядности с 14 до 12 бит позволяет уменьшить размер RAW-файлов ценой безвозвратной потери некоторого количества данных. О каких данных идёт речь? Речь идёт о количестве уровней яркости, т.е. дискретных значений, описывающих тональный диапазон снимка.

14 бит позволяют сохранить 16384 (214) дискретных значения для каждого пикселя, а 12 бит – 4096 (212) значений, т.е. понижение разрядности на 2 бита влечёт за собой четырёхкратное уменьшение количества уровней квантования, причём, это уменьшение происходит пропорционально во всех ступенях или зонах динамического диапазона. Это означает, что и в 14-битном, и 12-битном RAW-файлах самая верхняя ступень экспозиции будет описываться половиной от числа всех доступных значений, вторая сверху ступень – ¼ значений, следующая – 1/8 значений и т.д., но поскольку общее число значений для 14-битного и для 12-битного файла различается вчетверо, то и число значений, приходящихся на каждую зону экспозиции, также будет различаться в четыре раза.

При использовании обычного сжатия большая часть данных тоже теряется. Как и в случае со снижением разрядности на 2 бита общее количество дискретных значений уменьшается вчетверо, но происходит это неравномерно. Тени и нижне-средние тона остаются без изменений, в то время как число уровней в светлых зонах уменьшается, причём степень редукции нелинейно возрастает по мере приближения к верхней границе тонального диапазона.

Для наглядности прибегнем к таблице. Строки таблицы представляют собой зоны экспозиции. Самую верхнюю ступень для большинства цифровых камер я условно принимаю за зону VIII (это не совсем точно, но мне так удобнее). Соответственно, зона V, т.е. нейтрально серый тон начинается на три ступени ниже порога насыщения. Всего в таблице 15 зон, что немного превышает эффективный динамический диапазон D7200, который, согласно данным DxOMark, составляет 14,6 EV. Разумеется, полезный динамический диапазон камеры значительно меньше и достигает в лучшем случае 11 ступеней (грубо говоря, ниже зоны –II нет практически ничего, кроме шума), но сейчас это не имеет большого значения.

Зоны
экспозиции
14 бит,
сжатие
без потерь
14 бит,
обычное
сжатие
12 бит,
сжатие
без потерь
12 бит,
обычное
сжатие
VIII 8 192 939 2 048 235
VII 4 096 709 1 024 177
VI 2 048 624 512 156
V 1 024 800 256 200
IV 512 512 128 128
III 256 256 64 64
II 128 128 32 32
I 64 64 16 16
0 32 32 8 8
–I 16 16 4 4
–II 8 8 2 2
–III 4 4 1 1
–IV 2 2 1 1
–V 1 1
–VI 1 1
Всего значений 16 384 4 096 4 096 1 024

Наиболее интересны две колонки: «14 бит, обычное сжатие» и «12 бит, сжатие без потерь». И там и там количество дискретных значений одинаково и составляет 4096, но распределены они по-разному. Если в первом случае редукции подверглись лишь верхние зоны (начиная с пятой), то во втором случае пострадали все зоны, в том числе и нижние.

Мне больше нравится первый подход, и вот почему: во-первых, даже после сжатия верхние зоны содержат избыточное количество уровней, и их не жалко, в то время как в тенях всегда наблюдается дефицит значений, усугублять который крайне нежелательно; во-вторых, при конвертации RAW-файла к нему всегда автоматически применяется гамма-кривая, сжимающая светлые тона и растягивающая тёмные, что делает шум и артефакты в тенях ещё более заметными; в-третьих, осветлять тени мне приходится значительно чаще и сильнее, нежели притемнять света.

Внимательный читатель мог заметить, что никоновский алгоритм компрессии очень деликатно обходится с зоной V – в ней остаётся больше значений, чем в зонах VI и даже VII. Рискну предположить, что это сделано в расчёте на более-менее стандартное редактирование. В самом деле, пятая зона – это обычно средний тон, на который ложится тяжесть изрядной части манипуляций. Например, контраст большинства фотографий приходится в той или иной степени повышать с помощью S-образной кривой, которая растягивает именно средние тона, сжимая при этом света и тени.

Как бы то ни было, проведённые мною опыты (я публикую здесь только один из них, как наиболее типичный) показали, что использование обычного сжатия при съёмке в NEF не влияет на качество изображения сколько-нибудь заметным образом даже при чрезмерно агрессивном редактировании.

В интернете хватает заявлений о том, что сжатие с потерями может привести к постеризации в светах, но мне не доводилось видеть ни одного убедительного примера.

Заключение

Напоследок я ещё раз пройдусь по всем возможным комбинациям параметров NEF и попробую дать рекомендации по их использованию.

Начнём с типа сжатия.

Без сжатия

Абсолютно бесполезная опция, к счастью, недоступная в большинстве камер. Снимая без сжатия, вы впустую тратите место на карте, ничего при этом не выигрывая. Возможность записи NEF без сжатия осталась в топовых Никонах как рудимент с тех времён, когда процессоры в цифровых фотоаппаратах были медленными и сжатие файлов ощутимо замедляло работу камеры. Сегодня это уже не актуально.

Сжатие без потерь

Вариант для перфекционистов, которые не готовы пожертвовать ни битом информации. Впрочем, вам придётся очень постараться, что найти ситуацию, в которой сжатие без потерь будет иметь практическое преимущество перед обычным сжатием. Мне такие ситуации не встречались.

Обычное сжатие

Самый разумный выбор. Качество изображения визуально не уступает таковому при сжатии без потерь, а размер файлов немного уменьшается.

Перейдём к разрядности.

14 бит

Снимать в 14 битах стоит, когда предполагается довольно интенсивное редактирование фотографий (особенно это касается осветления теней). В основном я использую именно 14 бит, поскольку снимаю преимущественно пейзажи и часто сталкиваюсь со сложным, высококонтрастным освещением.

12 бит

12-битные RAW-файлы чуть хуже переносят осветление теней по сравнению с 14-битными файлами, но разница будет заметна лишь при безжалостной обработке. При умеренном редактировании 12 бит вполне достаточно для обеспечения достойного качества, но даже в тех случаях, когда недостаток уровней в тенях всё-таки проявляется, он никогда не бывает катастрофичным. Да, я предпочитаю 14 бит, но я не могу себе представить снимок, который бы я забраковал только потому, что он снят в 12 битах, а не в 14. И если единственный вариант RAW, который доступен в вашем фотоаппарате это 12 бит, сжатых с потерями, не стоит по этому поводу переживать.

Спасибо за внимание!

Post scriptum

Если статья оказалась для вас полезной и познавательной, вы можете любезно поддержать проект, внеся вклад в его развитие. Если же статья вам не понравилась, но у вас есть мысли о том, как сделать её лучше, ваша критика будет принята с не меньшей благодарностью.

Не забывайте о том, что данная статья является объектом авторского права. Перепечатка и цитирование допустимы при наличии действующей ссылки на первоисточник, причём используемый текст не должен ни коим образом искажаться или модифицироваться.

Похожие публикации:

  1. Build sh как запустить
  2. На чем написан unity
  3. Python spring что это
  4. Freerdp как выйти из полноэкранного режима

Как изменится размер файла если уменьшить разрядность

На курсах по дистанционному образованию я должен записать аудио и отправить его. Тем не менее, они являются абсолютно необоснованными. Мне разрешено вложить только файл размером 5 МБ, а запись — 17 МБ. Даже после архивирования, файл все еще превышает предел. Я не могу разместить его на своем сайте и предоставить ссылку либо. Я попытался разбить файлы на файлы частей с помощью 7zip, но они отказались принять это. Есть идеи?

5 ответов 5

Файл WAV — это несжатый звук без потерь. Даже с форматом сжатых файлов без потерь, таким как FLAC, вы не сможете получить его в рамках ограничений.

Вы должны попробовать формат с потерями как MP3. Высококачественный файл MP3 часто неотличим от файла без потерь, особенно в случае речи. Если вы работаете в Windows, вы можете попробовать такую программу, как winLAME. Если вы используете macOS, попробуйте XLD. Кроме того, Audacity с LAME может работать на любой настольной операционной системе.

Если файл все еще слишком большой, вам, возможно, придется снизить битрейт MP3.

Если это абсолютно важно, что файл должен быть.В WAV есть способ уменьшить размер файла, хотя при этом вы потеряете больше качества, чем при использовании аудиокодека с потерями.

Возможные варианты уменьшения размера файла:

Я приведу несколько примеров, как это сделать с помощью Audacity.

Использование Tracks > Stereo Track to Mono преобразует стереофоническую запись в монофоническую.

В левом нижнем углу вы можете изменить частоту дискретизации, используя выпадающий список.

скорость проекта

Вы можете просмотреть свои изменения, используя элементы управления в верхнем левом углу программы. Чтобы сохранить файл, File > Export . Типичным типом файлов для .wav является 16-битный PCM со знаком WAV (Microsoft) signed 16-bit PCM .

Если вы обнаружите, что вам нужно уменьшить разрядность, вы можете сделать это во время экспорта, изменив тип файла на Other uncompressed files , установив заголовок на WAV (Microsoft) и кодировку на Unsigned 8-bit PCM .

Я бы посоветовал вместо этого сжать ваш WAV в MP3. MP3 — это формат сжатия, специфичный для аудио, тогда как ZIP — более универсальный метод сжатия. Поскольку ZIP универсален, он меньше подходит для конкретной задачи сжатия аудио.

Алгоритм сжатия MP3 разработан специально для аудио и является алгоритмом с потерями и, таким образом, может сжимать звук намного лучше, чем ZIP. ZIP использует метод «без потерь» и, таким образом, вынужден сохранять каждый бит в дословной записи, занимая больше места в полученной сжатой версии.

Несмотря на то, что сжатие для MP3 является «потерянным», такая потеря информации вряд ли повлияет на воспринимаемое качество записи голоса вообще, при условии, что вы сжимаете свой файл WAV, скажем, со скоростью MP3, например, 128 Кбит / с или выше.

Ваши преподаватели по дистанционному обучению должны уметь работать с аудиофайлами MP3 (MP3 сейчас невероятно распространены), но сначала убедитесь, что это приемлемое для них решение.

Если сжатие с использованием MP3 или другого специфичного для аудио алгоритма неприемлемо, вы можете уменьшить частоту дискретизации или другие параметры в записи WAV. Например, если вы записываете на 2-канальном (стерео), 44 кГц, 16-битном, файл будет больше, чем если бы вы записывали, скажем, на 1-канальном (моно), 22 кГц, 16-битном. и т.п. Поиграйте и узнайте, что приемлемо для вашей записи голоса.

При сжатии изображения качество теряется или нет?

Если сжимать архиватором, так называемое «сжатие без потерь», то, соответственно, качество не изменится ни как. Но и эффективность сжатия будет невысокая, порядка 1.5-2 кратное.

Всякие кодеки, типа jpg и ему подобные, выкидывают часть информации из картинки, именно для повышения коэффициента сжатия. Можно ужать изображение раз в 100, но и качество пострадает.

Если файл изображения исходный не в сжатом формате, BMP, например, в Paint нарисованный — сожмётся любым архиватором очень эффективно и после распаковки ни капельки не изменится качество, абсолютно тем же останется, что до сжатия было.

А вот распространенный формат JPG — он уже сжат и если увеличивать степень компрессии — качество будет ухудшаться. Безвозвратно.

Это зависит от того, как и чем сжимать изображение, например форматы JPEG, GIF и PNG при уменьшении битности, теряют и качество, архиватором же они сжимаются без потерь, но и размер файла существенно не уменьшится.

А вообще размер у таких файлов сильно зависит от разрешения, если картинка мельче, то и размер меньше, но при просмотре маленькой картинки на большом экране естественно и качество будет не очень.

Как изменится размер файла если уменьшить разрядность

8 месяцев назад

ilya777tm

Ответ:

Объяснение:

Gaara1135

Ответ:

Объяснение:

Лучшие помощники

Этот сайт использует cookies. Политика Cookies Вы можете указать условия хранения и доступ к cookies в своем браузере.

Простым языком о том, как работает сжатие файлов

Сжатие файлов позволяет быстрее передавать, получать и хранить большие файлы. Оно используется повсеместно и наверняка хорошая вам знакомо: самые популярные расширения сжатых файлов — ZIP, JPEG и MP3. В этой статье кратко рассмотрим основные виды сжатия файлов и принципы их работы.

Что такое сжатие?

Сжатие файла — это уменьшение его размера при сохранении исходных данных. В этом случае файл занимает меньше места на устройстве, что также облегчает его хранение и передачу через интернет или другим способом. Важно отметить, что сжатие не безгранично и обычно делится на два основных типа: с потерями и без потерь. Рассмотрим каждый из них по отдельности.

Сжатие с потерями

Такой способ уменьшает размер файла, удаляя ненужные биты информации. Чаще всего встречается в форматах изображений, видео и аудио, где нет необходимости в идеальном представлении исходного медиа. MP3 и JPEG — два популярных примера. Но сжатие с потерями не совсем подходит для файлов, где важна вся информация. Например, в текстовом файле или электронной таблице оно приведёт к искажённому выводу.

MP3 содержит не всю аудиоинформацию из оригинальной записи. Этот формат исключает некоторые звуки, которые люди не слышат. Вы заметите, что они пропали, только на профессиональном оборудовании с очень высоким качеством звука, поэтому для обычного использования удаление этой информации позволит уменьшить размер файла практически без недостатков.

Аналогично файлы JPEG удаляют некритичные части изображений. Например, в изображении с голубым небом сжатие JPEG может изменить все пиксели на один или два оттенка синего вместо десятков.

Чем сильнее вы сжимаете файл, тем заметнее становится снижение качества. Вы, вероятно, замечали такое, слушая некачественную музыку в формате MP3, загруженную на YouTube. Например, сравните музыкальный трек высокого качества с сильно сжатой версией той же песни.

Сжатие с потерями подходит, когда файл содержит больше информации, чем нужно для ваших целей. Например, у вас есть огромный файл с исходным (RAW) изображением. Целесообразно сохранить это качество для печати изображения на большом баннере, но загружать исходный файл в Facebook будет бессмысленно. Картинка содержит множество данных, не заметных при просмотре в социальных сетях. Сжатие картинки в высококачественный JPEG исключает некоторую информацию, но изображение выглядит почти как оригинал.

При сохранении в формате с потерями, вы зачастую можете установить уровень качества. Например, у многих графических редакторов есть ползунок для выбора качества JPEG от 0 до 100. Экономия на уровне 90 или 80 процентов приводит к небольшому уменьшению размера файла с незначительной визуальной разницей. Но сохранение в плохом качестве или повторное сохранение одного и того же файла в формате с потерями ухудшит его.

Посмотрите на этот пример.

Оригинальное изображение, загруженное с Pixabay в формате JPEG. 874 КБ:

Оригинальная картинка без сжатия

Результат сохранения в формате JPEG с 50-процентным качеством. Выглядит не так уж плохо. Вы можете заметить артефакты по краям коробок только при увеличении. 310 КБ:

Картинка после сжатия с 50-процентным качеством

Исходное изображение, сохранённое в формате JPEG с 10-процентным качеством. Выглядит ужасно. 100 КБ:

Картинка после сжатия с 10-процентным качеством

Где используется сжатие с потерями

Как мы уже упоминали, сжатие с потерями отлично подходит для большинства медиафайлов. Это крайне важно для таких компаний как Spotify и Netflix, которые постоянно транслируют большие объёмы информации. Максимальное уменьшение размера файла при сохранении качества делает их работу более эффективной.

Сжатие без потерь

Сжатие без потерь позволяет уменьшить размер файла так, чтобы в дальнейшем можно было восстановить первоначальное качество. В отличие от сжатия с потерями, этот способ не удаляет никакую информацию. Рассмотрим простой пример. На картинке ниже стопка из 10 кирпичей: два синих, пять жёлтых и три красных.

Иллюстрация к сжатию файлов без потерь

Вместо того чтобы показывать все 10 блоков, мы можем удалить все кирпичи одного цвета, кроме одного. Используя цифры, чтобы показать, сколько кирпичей каждого цвета было, мы представляем те же данные используя гораздо меньше кирпичей — три вместо десяти.

Иллюстрация к сжатию файлов без потерь

Это простая иллюстрация того, как осуществить сжатие без потерь. Та же информация сохраняется более эффективным способом. Рассмотрим реальный файл: mmmmmuuuuuuuoooooooooooo. Его можно сжать до гораздо более короткой формы: m5u7o12. Это позволяет использовать 7 символов вместо 24 для представления одних и тех же данных.

Где используется сжатие без потерь

ZIP-файлы — популярный пример сжатия без потерь. Хранить информацию в виде ZIP-файлов более эффективно, при этом когда вы распаковываете архив, там присутствует вся оригинальная информация. Это актуально для исполняемых файлов, так как после сжатия с потерями распакованная версия будет повреждена и непригодна для использования.

Другие распространённые форматы без потерь — PNG для изображений и FLAC для аудио. Форматы видео без потерь встречаются редко, потому что они занимают много места.

Сжатие с потерями vs сжатие без потерь

Теперь, когда мы рассмотрели обе формы сжатия файлов, может возникнуть вопрос, когда и какую следует использовать. Здесь всё зависит от того, для чего вы используете файлы.

Скажем, вы только что откопали свою старую коллекцию компакт-дисков и хотите оцифровать её. Когда вы копируете свои компакт-диски, имеет смысл использовать формат FLAC, формат без потерь. Это позволяет получить мастер-копию на компьютере, которая обладает тем же качеством звука, что и оригинальный компакт-диск.

Позже вы, возможно, захотите загрузить музыку на телефон или старый MP3-плеер. Здесь не так важно, чтобы музыка была в идеальном качестве, поэтому вы можете конвертировать файлы FLAC в MP3. Это даст вам аудиофайл, который по-прежнему достаточно хорош для прослушивания, но не занимает много места на мобильном устройстве. Качество MP3, преобразованного из FLAC, будет таким же, как если бы вы создали сжатый MP3 с оригинального CD.

Тип данных, представленных в файле, также может определять, какой вид сжатия подходит больше. В PNG используется сжатие без потерь, поэтому его хорошо использовать для изображений, в которых много однотонного пространства. Например, для скриншотов. Но PNG занимает гораздо больше места, когда картинка состоит из смеси множества цветов, как в случае с фотографиями. В этом случае с точки зрения размера файлов лучше использовать JPEG.

Проблемы во время сжатия файлов

Бесполезно конвертировать формат с потерями в формат без потерь. Это пустая трата пространства. Скажем, у вас есть MP3-файл весом в 3 МБ. Преобразование его в FLAC может привести к увеличению размера до 30 МБ. Но эти 30 МБ содержат только те звуки, которые имел уже сжатый MP3. Качество звука от этого не улучшится, но объём станет больше.

Также стоит иметь в виду, что преобразовывая один формат с потерями в аналогичный, вы получаете дальнейшее снижение качества. Каждый раз, когда вы применяете сжатие с потерями, вы теряете больше деталей. Это становится всё более и более заметно, пока файл по существу не будет разрушен. Помните также, что форматы с потерями удаляют некоторые данные и их невозможно восстановить.

Заключение

Мы рассмотрели как сжатие файлов с потерями, так и без потерь, чтобы увидеть, как они работают. Теперь вы знаете, как можно уменьшить размер файла и как выбрать лучший способ для этого.

Алгоритмы, которые определяют, какие данные выбрасываются в методах с потерями и как лучше хранить избыточные данные при сжатии без потерь, намного сложнее, чем описано здесь. На эту тему можно почитать больше информации здесь, если вам интересно.

Похожие публикации:

  1. Apkshki com что за сайт
  2. Извините раздача недоступна для вашего региона rutracker что делать
  3. Dou ktelabs gmail com чей адрес
  4. Как в крите вставить картинку

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *