Компрессия индексированных растров (сравнение)
Индексированные растры по определению должны хорошо компрессироваться
поскольку содержат однородные цветовые поля. Конечно, речь идет о правильно
индексированных растрах (растрах с определенным, небольшим количеством
цветов). Обычно такими растрами представляются топографические карты,
тематические карты.
В данном обзоре речь пойдет о форматах которые можно, так или иначе,
использовать в Arcview 3.2 в качестве тем (формат GIF, например, не рассматривается,
поскольку, хотя его можно подключать через hotlink, в качестве темы подгрузить
его невозможно).
Сразу оговорим, что одним из самых эффективных алгоритмов сжатия является
алгоритм Lempel-Zip-Welch (LZW) применяемый в формате GIF, LZW
компрессия также поддерживается в форматах TIFF и IMG. К сожалению использовать
его в ГИС можно ограниченно из-за странной политики ESRI по поддержке
растров компрессированных с помощью этого алгоритма. Дело в том, что патент
на этот алгоритм принадлежит фирме Unisys и чтобы включить поддержку LZW
компрессированных данных в Arcview нужно сначала заключить лицензионное
соглашение с этой фирмой. Подробнее об этом соглашении можно прочитать
в статье "Unisys и использование LZW-TIFF
в Arcview".
Для тестов использовались топографические карты размером 3200х1600 пикселов,
количество уникальных цветов 11, унифицированная цветовая палитра. Количество
карт 20 шт., насыщенность информацией от 10 до 95%. Сжатие производилось
в следующие форматы (алгоритмы):
- Img-RLE ERDAS Imagine, RLE - Run-Length Encoding (ESRI) формат
сжатия наиболее эффективный для гомогенных растров, поддерживается Arcview
при наличии установленного модуля Image Analysis или расширения ERDAS Imagine support;
- TIF-Packbits ERDAS Imagine, IrfanView, etc. формат сжатия индексированных
растров Macintosh, поддерживается всеми уважающими себя растровыми редакторами,
совершенно бесплатен, в отличие от LZW, поддерживается Arcview без специальных
модулей\расширений;
- TIF-LZW ERDAS Imagine, IrfanView, etc. формат сжатия растровых
данных основанный на алгоритме Lempel Ziff & Welsh, поддерживается
Arcview при наличие специальной библиотеки. См. "Unisys
и использование LZW-TIFF в Arcview";
- SunRaster ERDAS Imagine, EPPL7, компрессия осуществляется,
видимо, по алгоритму run-length encoding, однако, в отличие от
Img, этот формат поддерживается Arcview по умолчанию, без специальных
модулей\расширейни\библиотек;
- EPP EPPL7 компрессия осуществляется, видимо, по алгоритму run-length
encoding, Arcview поддерживает этот формат с помощью специального
расширения (загрузить)
- ESRI GRID Arcview, Arcinfo, поддержка в Arcview с помощью модуля
Spatial Analyst, 3D Analyst, не очень удобен для хранения данных, зато
очень удобен для дальнейшей их обработки, например выделения однородных
цветовых полей в пакетной режиме, какая компрессия используется здесь,
непонятно.
Размер несжатых растров - 48800 Кб
Формат |
Размер после сжатия, Кб |
Коэффициент сжатия, % |
TIFF
uncompressed |
48800 |
1:1 |
IMG
run-length encoding |
17900 |
1:2.72 |
TIFF
packbits |
14200 |
1:3.44 |
TIFF
LZW |
6330 |
1:7.70 |
SunRaster
run-length encoding |
16500 |
1:2.95 |
EPP |
15300 |
1:3.12 |
ESRI GRID |
16500 |
1:3.0 |
Скорость перерисовки: проводился только для TIF-LZW для проверки скорости
отрисовки всего растрового поля в Arcview 3.2. Количество карт - 950 листов.
Цель: проверка замедления отрисовки на декомпрессию. Проверка для остальных
форматов не производилась.
Формат |
Скорость перерисовки, сек |
Замедление, % |
TIFF
uncompressed |
|
|
TIFF
LZW-compressed |
|
|
Небольшие выводы:
Как видно из таблицы результатов на первом месте по сжатию алгоритм LZW
- если вам удалось достать\получить библиотеку обеспечивающую его поддержку
в Arcview GIS, то рекомендуется пользоваться для сжатия карт именно этим алгоритмом,
он далеко оставляет позади конкурентов в области компрессии без потери качества (lossles-компрессия). Если
же с лицензией ничего не получается, то неплохим вариантом является packbits
компрессия, к тому же абсолютно бесплатная и не требующая никакой лицензии.
Последнее обновление: August 01 2007 (Наверх)
|