टाइमलैप्स तस्वीरों के लिए सर्वश्रेष्ठ संपीड़न एल्गोरिदम


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मेरे पास एक फ़ोल्डर है जिसमें लगभग 9,000 जेपीईजी तस्वीरें (लगभग 30 जीबी) हैं, जिसे मैं किसी प्रकार के संपीड़न के साथ संग्रह करना चाहता हूं। मैं समझता हूं कि जेपीईजी को संपीड़ित करना सामान्य रूप से बहुत प्रभावी नहीं है, लेकिन ये फोटो एक टाइमलैप्स के फ्रेम हैं, इसलिए अधिकांश छवियों के बीच बहुत बड़ी समानता है। क्या मुझे इस मामले में सामान्य से अधिक किसी भी फाइल में कमी की संभावना है? क्या कोई विशेष (सामान्य) संपीड़न एल्गोरिथ्म है जो इस परिदृश्य में विशेष रूप से अच्छा करने की संभावना है?


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आप बस h264 की तरह एक मानक वीडियो कोडेक का उपयोग कर सकते हैं?
कोडइन्चोस 19

जवाबों:


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यह एक दिलचस्प सवाल है: क्या लोकप्रिय संपीड़न एल्गोरिदम अभी भी फ्रेम में अतिरेक का उपयोग कर सकते हैं क्योंकि वे व्यक्तिगत रूप से संकुचित हो गए हैं, या क्या व्यक्तिगत संपीड़न "निशान छोड़ने" के लिए बहुत अच्छा है? मुझे नहीं पता, और आपको एक विश्वसनीय उत्तर प्राप्त करने के लिए इसे आज़माना होगा।

हालाँकि, यह निश्चित रूप से एक बेहतर विचार है कि इन सभी फ़्रेमों को पहले वीडियो स्ट्रीम के रूप में संग्रहीत किया जाए, क्योंकि वीडियो एन्कोडर विशेष रूप से नौकरी के लिए लिखे गए हैं। (सफल पुस्तकालयों का पुन: उपयोग करना लगभग हमेशा तेज और अपने स्वयं के रोल करने की तुलना में अधिक कुशल होता है।) यदि आपको आवश्यकता हो तो आप वीडियो से प्रत्येक व्यक्तिगत फ्रेम को हमेशा निकाल सकते हैं। मुझे नहीं लगता कि आप एक मानक कंप्रेसर पा सकते हैं जो इस कार्य को लगभग उसी तरह करेगा जैसे कि नौकरी के लिए कस्टम-अनुरूप हैं।


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@Stephen आप अपनी छवियों को वीडियो में बदलने के लिए ffmpeg का उपयोग कर सकते हैं। trac.ffmpeg.org/wiki/… यह नुकसानदेह चित्रों को संपीड़ित करेगा। आप बाद में फ्रेम को वापस खींचने के लिए ffmpeg का उपयोग कर सकते हैं। यह संभावित रूप से बहुत नुकसानदेह होगा, लेकिन आप इसे कम करने के लिए गुणवत्ता के स्तर को छोटा कर सकते हैं।
सिरिसियन

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डेटा संपीड़न के तरीके जो किसी सेट के व्यक्तिगत डेटा समूहों (आमतौर पर समान छवियों का एक सेट) के बीच अतिरेक का फायदा उठाते हैं, उन्हें सेट रिडंडेंसी संपीड़न नाम दिया जाता है (SRC को सबसे पहले 1996 में कोसमस करादिमित्रिउ द्वारा प्रस्तावित किया गया था)।

एसआरसी तकनीकों के चार प्रसिद्ध प्रकार हैं:

  • न्यूनतम-अधिकतम अंतर विधि (MMD)
  • न्यूनतम-अधिकतम पूर्वानुमान विधि (MMP)
  • केन्द्रक विधि
  • बहुस्तरीय केन्द्रक विधि

सेट रिडंडेंसी कम्प्रेशन तकनीक (सैमी ऐट-औदिया और अब्देलहिम गेबिस) की तुलना में विभिन्न एल्गोरिदम का संक्षिप्त विवरण और तुलना शामिल है।

एमएमपी तरीके आमतौर पर अन्य एसआरसी तकनीकों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करते हैं।

एसआरसी अनुसंधान का एक सक्रिय क्षेत्र है, लेकिन आप सॉफ्टवेयर का उपयोग करने के लिए तैयार नहीं होंगे।


चूंकि आपकी तस्वीरें एक टाइमलैप्स के फ्रेम हैं, इसलिए आपके पास उच्च "लौकिक अतिरेक" है और वीडियो संपीड़न विधियों का प्रभावी ढंग से उपयोग किया जा सकता है। तथापि:

  • एक छवि अन्य छवियों की एक संख्या को विघटित किए बिना विघटित नहीं हो सकती है;
  • वीडियो संपीड़न विधियों में से अधिकांश हानिपूर्ण हैं।

यह भी विचार करें कि जेपीईजी फाइलें आगे संपीड़ित हो सकती हैं: संदर्भ मिश्रण एल्गोरिथ्म पर आधारित सॉफ़्टवेयर (जैसे PAQ दोषरहित डेटा संपीड़न अभिलेखागार) इस संबंध में (गति और स्मृति की कीमत पर) काफी अच्छे हैं।

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