Kayıplı ve Kayıpsaz Görsel Sıkıştırma

Bir dosyayı sıkıştırdığımızda, bunu geçici olarak küçültmek istediğimiz için (e-posta göndermek gibi) veya kalıcı olarak küçültmek istediğimiz için (internette görselleri göstermek gibi) yaparız.

Kayıpsız sıkıştırma teknikleri, bilgiyi geçici olarak azaltmak istediğimiz zamanlar içindir. Adından da anlaşılacağı gibi, bilgiyi kaybetmeden sıkıştırırlar. Metinde kısaltmaların kullanılması, kayıpsız sıkıştırma tekniğine iyi bir örnektir. Herkes bilir ‘vb.’nin ‘ve benzeri’ kısaltması olduğunu bilir; yani 10 karakter uzunluğundaki ‘ve benzeri’nin yarısından az bir yer kaplayarak ‘vb.’ olarak, yalnızca 3 karakterle gösterebiliriz.

Görsel biçimlerinde bu tür sıkıştırma örnekleri, örneğin bir görseldeki kullanılabilir renklerin bir listesini yaptığımız ve ardından onlara tek bir sayı atadığımız ‘indekslenmiş’ renktir. Daha sonra pikselleri tanımlarken yalnızca belirtilen sayıyı yazarız, böylece renk tanımını bir kez daha yazmak zorunda kalmayız.

Kayıplı sıkıştırma teknikleri, bir görselin dosya boyutunu kalıcı olarak azaltmak istediğimiz zamanlar içindir. Bu, web sitesi gibi küçük bir dosya boyutuna sahip olmanın tercih edildiği nihai ürünler için gereklidir. Görselin bundan sonra artık düzenlenmeyecek olması, sıkıştırırken bir pikselin bağlamının dikkate alınmasına izin verir, bu da psikolojik ve istatistiksel hilelere güvenebilmemizi sağlar.

Örneğin JPEG’in yaptığı başlıca şeylerden biri, kroma alt örneklemesidir;, yani görseli gri torlu ve iki renkli sürüme (biri tamamen kırmızı-yeşil kontrastı ve diğeri tamamen mavi sarı kontrastı içerir) böler ve sonra son iki sürümü küçültür. Bu işe yarar; çünkü insanlar açıklıktaki farklılıklara, ton ve doygunluktaki farklılıklara göre çok daha duyarlıdır.

Yaptığı başka bir şey de, bir görseldeki karşıtlıkları tanımlamak için kosinüs dalgalarını kullanmaktır. Bunun anlamı, JPEG ve bunu kullanan diğer kayıplı biçimlerin gradyanları tanımlamada çok iyi olduğu; ancak keskin karşıtlıkları tanımlamada pek iyi olmadığıdır.

Tersine, kayıpsız görsel sıkıştırma teknikleri az renkli, keskin karşıtlıklı görselleri tanımlamada gerçekten iyidir; ancak çok fazla gradyanlı görselleri sıkıştırmada iyi değildir.

Kayıplı ve kayıpsız görseller arasındaki diğer bir büyük fark da, onları yeniden kodladığınızda; yani Krita’ya birden çok kez bir JPEG yükleyip kaydettiğinizde her bir kayıt işlemi biraz daha çok veri kaybına yol açar. Bu, kayıplı görsel sıkıştırmanın temel bir parçasıdır ve çalışma dosyalarını kullanmamızın birincil nedenidir.

Ayrıca bakınız

Değişik sıkıştırma teknikleri üzerine ayrıntılı bilgi almak isterseniz biraz teknik olsa da Vikipedi’nin görsel sıkıştırma teknikleri ile ilgili sayfaları gayet açıklayıcıdır.