---
# System prepended metadata

title: SYSY Lab 1

---

# SYSY Lab 1
## 1
![](https://i.imgur.com/9zBxl8g.png)

![](https://i.imgur.com/iPpHh2y.png)

Przy kompresji stratnej entropia (ilość informacji w pliku) oraz psnr maleją. Kiedy osiągamy oryginalny rozmiar entropia jest równa entropii oryginału a psnr dąży do nieskończoności.

## 2.1

<!-- ![](https://i.imgur.com/EEnmAa0.png) -->

![](https://i.imgur.com/EYnx4tM.png)

![](https://i.imgur.com/SIk8DO9.png)

![](https://i.imgur.com/C5EDsWY.png)



## 2.2
![](https://i.imgur.com/u4G7oIp.png)

![](https://i.imgur.com/7xZRPWT.png)

![](https://i.imgur.com/IVTbet1.png)



Największy błąd kompresji stratnej pojawia się w obszarach z małym kontrastem i zawierających dużą ilością detali (wysoka częstotliwość). Przy tak niskiej jakości JPEG (Q = 4) bardzo wyraźne są tak zwane artefkaty block boundry (granice bloków). Wynikają one z działania algorytmu, ktróry operuje na blokach 8x8 pikseli.

## 2.3
Kompresja JPEG
![](https://i.imgur.com/L5m9euQ.png)

Kompresja Równomierna
![](https://i.imgur.com/aFVJwA8.png)

Obrazek skompresowany tylko kwantyzacją wygląda znacząco gorzej niż obrazek skompresowany za pomocą JPEG przy takim samym PSNR. Jest tak dlatego że przy kompresji równomiernej kolory nie zostają zachowane. W powyższym przykładzie przy bpp = 4 przy kompresji równomiernej na obrazku pozostaje jedynie 16 odcieni, znacznie mniej niż w JPEG. Jest to zauważalne szczególnie na obszarach z gradientami np. na nosie mandryla. Sugeruje to, że przy róznych metodach kompresji PSNR nie zawsz jest najlepszym wyznacznikiem jakości obrazu.


## 2.4

![](https://i.imgur.com/s5EX577.png) ![](https://i.imgur.com/jXXJWn5.png)

![](https://i.imgur.com/I5FQTel.png)

Możemy zauważyc, że na obrazku kamerzysty dużą część zajmuje niebo, które nie zawiera zbyt dużo informacji. Natomiast obrazek madnryla ma szczegóły o wysokiej częstotliwości (sierść) prawie na całym obrazku, co powoduje średnio 2.75dB gorszy PSNR. 

## 2.5
Większy zysk kompresji po zastosowaniu RLE + Huffman wynika z faktu zastosowania poprzedniej kompresji stratnej. Przez to obrazek traci detale co umożliwia efektywne wykorzystanie kompresji bezstratnej. Algorytmy RLE + Huffman mogą lepiej skompresować obrazek ponieważ po stratach wywołanych przez kompresje DCT + kwantyzacje zawiera mniej informacji. Jak widać na obrazku poniżej redukują one bpp nawet 4 krotnie. Gdybyśmy zastosowali kompresje bezstratną RLE + Huffman do obrazka oryginalnego nie uzyskalibyśmy tak dobrego efektu gdyż posiada on dużo więcej detali a tym samym informacji które muszą przejść kompresje.

![](https://i.imgur.com/2pdHivl.png)

## 3
wykres
https://i.imgur.com/BiSu3fu.png
dft 8
https://i.imgur.com/P0IWtgy.png
dct 8
https://i.imgur.com/HKOeA9R.png
dft 4
https://i.imgur.com/dflAWhL.png
dct 4
https://i.imgur.com/hlFDprj.png