Я имею в виду большой архив спутниковых снимков Земли, каждый из которых занимает 15 минут друг от друга в одной и той же области, поэтому они очень похожи друг на друга. Два смежных выглядят так:
Алгоритмы видео очень хорошо сжимают несколько похожих изображений. Однако эти изображения слишком велики для видео (10848x10848), и использование видеокодеров приведет к удалению метаданных изображений, поэтому их извлечение и восстановление метаданных будет громоздким, даже если я получу видеокодер для работы с такими большими изображениями.
Чтобы провести несколько тестов, я сократил 96 изображений за один день до 1080x1080 пикселей, что составляет 40,1 МБ, и попробую другое сжатие с следующими результатами:
- почтовый индекс: 39,8 МБ
- rar: 39,8 МБ
- 7z: 39,6 МБ
- tar.bz2: 39,7 МБ
- zpaq v7.14: 38,3 МБ
- fp8 v2: 32,5 МБ
- paq8pxd v45: 30,9 МБ
Предполагается, что последние три, в большей степени, используют контекст и действительно работают лучше, чем традиционное сжатие, но степень сжатия все еще довольно плохая по сравнению с видео mp4, которое может довести его до 15 МБ или даже меньше, сохраняя качество изображения.
Однако ни один из алгоритмов, используемых этими утилитами сжатия, похоже, не использует преимущества сходства изображений, как это происходит при сжатии видео. Фактически, с помощью packJPG, который сжимает каждое изображение отдельно, весь набор уменьшается до 32,9 МБ, что довольно близко к fp8 и paq8pxd, но без учета общего сходства между изображениями (поскольку каждое изображение сжимается индивидуально).
В другом эксперименте я рассчитал в Matlab разницу двух изображений выше, и это выглядит так:
Сжатие обоих исходных изображений (всего 219,5 + 217,0 = 436,5 кБ) с fp8 приводит к снижению их до 350,0 кБ (80%), но при сжатии одного из них и разностного изображения (в формате JPG того же качества и с использованием 122,5 кБ) получается в файле размером 270,8 КБ (62%), и снова (как показывает сравнение mp4 и packJPG), fp8, похоже, не пользуется большим преимуществом сходства. Даже сжатые с помощью rar, одно изображение плюс разница лучше исходных изображений, чем fp8. В этом случае RAR снизит его до 333,6 КБ (76%).
Я думаю, что для этой проблемы должно быть хорошее решение для сжатия, поскольку я могу представить множество приложений. Помимо моего конкретного случая, я думаю, что многие профессиональные фотографы имеют много похожих снимков из-за последовательной съемки, или покадровой съемки, и т.д. Все случаи, которые выиграли бы от такого сжатия.
Кроме того, я не требую сжатия без потерь, по крайней мере, для данных изображения (метаданные должны быть сохранены).
Так... Есть ли метод сжатия, который использует сходство между сжатыми изображениями?
Два изображения из вышеприведенного теста можно скачать здесь, а 96 изображений первого теста здесь.