Графические данные, особенно данные растровых файлов, занимают колоссальное количество дискового пространства. Например, растровое изображение формата А4 в цветовой модели CMYK при разрешении 300 точек на дюйм занимает порядка 30 мегабайт дискового пространства. Хорошо, если файл один, и ваша публикация не использует других изображений (что крайне маловероятно). Ситуация в корне изменяется тогда, когда вы создаете некий шедевр, например, галерею репродукций картин А2 формата, при этом она с трудом умещается на 100 листах, запечатанных с двух сторон. При самых скромных подсчетах (120 мегабайт х 100 листов х 2 стороны у каждого листа), растровые изображения в этом формате при таком количестве листов будут занимать порядка 24 гигабайт дискового пространства. На чем вы собираетесь хранить такую публикацию ? А теперь представьте, что у вас несколько заказчиков, и работы каждого из них хранятся в нескольких вариантах оформления, кроме того, для большинства заказов вы сохранили выполненный проект на разных стадиях его готовности, чтобы в случае желания заказчика все в корне и кардинально изменить, вы могли быстро это выполнить Естественно, все эти данные сохранить будет очень и очень сложно. Именно поэтому, а также потому, что дисковое пространство обычно достаточно дорого обходится (не смотря на то, что устройства для хранения цифровой информации постоянно дешевеют, их все время требуется больше и больше, что требует немалых капиталовложений), были изобретены множество методов сжатия данных самого различного типа, в том числе и графических. О наиболее распространенных и широко использующихся мы сейчас поговорим.

В самом начале разделим существующие методы сжатия изображений на две условные категории - на архивацию (сжатие), и на компрессию (конвертирование). Разница между этими способами в том, что второй не подразумевает полного восстановления исходного сохраненного изображения в полном качестве. Но каким бы не был алгоритм компрессии данных, для работы с ним файл нужно проанализировать и распаковать, т. е. вернуть данные в исходный незапакованный вид для их быстрой обработки (обычно это происходит прозрачно для пользователя). Ниже мы рассмотрим способы сжатия подробнее.

Архивация, или сжатие графических данных, возможно как для растровой, так и для векторной графики. При этом способе уменьшения данных, программа анализирует наличие в сжимаемых данных некоторых одинаковых последовательностей данных, и исключает их, записывая вместо повторяющегося фрагмента ссылку на предыдущий такой же (для последующего восстановления). Такими одинаковыми последовательностями могут быть пикселы одного цвета, повторяющиеся текстовые данные, или некая избыточная информация, которая в рамках данного массива данных повторяется несколько раз. Например, растровый файл, состоящий из подложки строго одного цвета (например, серого), имеет в своей структуре очень много повторяющихся фрагментов.

Компрессия (конвертирование) данных - это способ сохранения данных таким образом, при использовании которого не гарантируется (хотя иногда возможно) полное восстановление исходных графических данных. При таком способе хранения данных обычно графическая информация немного "портится" по сравнению с оригинальной, но этими искажениями можно управлять, и при их небольшом значении ими вполне можно пренебречь. Обычно файлы, сохраненные с использованием этого способа хранения, занимают значительно меньше дискового пространства, чем файлы, сохраненные с использованием простой аривации (сжатия). Сильная степень компрессии при использовании второго способа сжатия и дает этому способу хранения данных право на существование (в противном случае, все поголовно использовали бы сжатие без потерь). Как правило, при сохранении данных с использованием компрессии, имеется возможность компромисса между размером выходного файла и его качеством. Понятно, что возможна оптимизация только по одному параметру (чем меньше качество, тем меньше объем выходного файла, и наоборот).

Ниже будут рассмотрены некоторые алгоритмы сжатия данных, их достоинства и недостатки, а также оптимальная их сфера применения (т. е. те типы изображений, к которым данный метод сжатия лучше применять).

Вначале рассмотрим несколько алгоритмов сжатия данных, которые не вносят изменения в исходные файлы и гарантируют полное восстановление данных.

RLE (Run - length encoding) - метод сжатия данных, при котором одинаковые последовательности одних и тех же байт заменяются однократным упоминанием повторяющегося байта (или целой цепочки байтов), и числа его повторений в исходных данных. Например, строка типа 0100 0100 0100 0100 0100 0100 0100 0100, описывающая некую группу пикселов будет заменена на запись типа 0100 х 8, и т.д. Применяется этот тип сжатия в тех случаях, когда изображение имеет большие участки одинакового цвета, цифровое представление которых идентично. В основном, этот тип сжатия применим для монохромных изображний, сохраненных в цветовой модели Bitmap, где при сжатии данных с его использованием можно добиться наилучших результатов. Для сжатия других типов данных (в том числе, и не графических) алгоритм применим, но малоэффективен, так как сжимаемые данные должны иметь простую повторяющуюся структуру). Этот алгоритм имеет еще одно важное преимущество, заключающееся в его относительной простоте, что позволяет быстро производить распаковку из этого формата и упаковку в этот формат (как вы помните, все графические данные для их обработки должны быть предварительно распакованы, а любая компрессия или архивация применяется, в основном, для временного или постоянного хранения файла). В принципе, на основе этого несложного алгоритма, работают более совершенные и более сложные (а также менее быстрые) методы сжатия графических данных, которые мы рассмотрим ниже. Этот метод сжатия графических фанных испольуется для файлов формата PSD, BMP и других.

CCITT Group 3, CCITT Group 4 - Два похожих метода сжатия графических данных, работающие с однобитными изображениями, сохраненными в цветовой модели Bitmap. Основаны на поиске и исключении из исходного изображения дублирующихся последовательностей данных (как в предыдущем типе сжатия, RLE). Различием является лишь то, что эти алгоритмы ориентированы на упаковку именно растровой графической информации, так как работают с отдельными рядами пикселов в изображении. Изначально алгоритм был разработан для сжатия данных, передаваемых через факсимильные системы связи (CCITT Group 3), а более совершенная разновидность этого метода архивации данных (CCITT Group 4) подходит для записи монохромных изображений с более высокой степенью сжатия. Как и предыдущий алгоритм, он, в основном, подходит для сжатия изображений с большими одноцветными областями. Его достоинством является скорость выполнения, а недостатком - ограниченность применения для компрессии графических данных (не все данные удается таким образом эффективно сжать). Этот метод сжатия графических фанных испольуется в файлах формата PDF, PostScript (в инкапсулированных объектах) и других.