Przekazywanie informacji multimedialnych

Bezstratna redukcja rozmiaru określonej sekwencji danych wejściowych możliwa jest dzięki różnego typu nadmiarowości oryginalnej reprezentacji tej sekwencji. Proces kompresji polega więc na efektywnym zmniejszaniu lub w najlepszym przypadku całkowitej eliminacji nadmiarowości reprezentacji danych źródłowych. 

Zwykle informacja ze źródeł pierwotnych podawana jest w postaci, która nie nadaje się do bezpośredniego  przetwarzania, archiwizacji czy przesyłania w systemach cyfrowych. Konieczne jest przekształcenie dostarczanej przez źródło informacji, często o charakterze analogowym, w dyskretny ciąg symboli, tj. elementów  alfabetu o skwantowanych wartościach. Bitowa reprezentacja symboli powinna się charakteryzować odpowiednim stopniem złożoności, odpowiadającym naturze (znanym właściwościom) rejestrowanej informacji. W tym celu potrzebna jest  reguła przyporządkowania symboli tego alfabetu złożonym formom postaci, w jakich występuje informacja danego źródła. Za pomocą tej reguły tworzony jest ciąg symboli źródła informacji, czyli oryginalna reprezentacja danych wejściowych poddawana kompresji.

Proste przykłady takich reguł tworzących reprezentacje danych to przyporządkowanie naturalnym pojęciom  opisującym świat, ludzkim wrażeniom, odczuciom ciągów liter, słów, wyrażeń układających się w sensowne zdania określonego języka zapisane z wykorzystaniem kodów ASCII. Informację o charakterze ziarnistym można opisać za pomocą ciągów liczbowych, np. w systemie dwójkowym. Urządzenia pomiarowe, systemy akwizycji różnego typu danych rejestrują za pomocą czujników sygnały naturalne, a przetworniki analogowo-cyfrowe zapewniają ich konwersję do postaci cyfrowej o odpowiedniej dynamice, opisanej skończonym alfabetem źródła.

W systemach gromadzenia danych stosowany jest zwykle uniwersalny format danych, który uwzględnia charakter rejestrowanych zjawisk: dynamikę rejestrowanego procesu, konieczną dokładność rozróżnienia informacji szczegółowych, zależności czasowe, stabilność, krótkoterminowe i długoterminowe tendencje zmian, itp. oraz zapewnia wygodny odczyt danych, łatwość analizy i przetwarzania, itd. Powoduje to często znaczną redundancję reprezentacji w odniesieniu do wybranej, zarejestrowanej w określonym przedziale czasowym sekwencji danych. 

Ponadto, naturalne właściwości rejestrowanego zjawiska przekładające się na cechy informacji wyrażonej za pomocą sekwencji danych o określonej reprezentacji powodują, że pomiędzy danymi tej sekwencji (najczęściej kolejnymi, ale nie tylko) pojawiają się zazwyczaj różnego typu lokalne (a czasami nawet bardziej globalne) zależności, np. wielokrotne kolejne powtórzenie tej samej wartości (symbolu) w ciągu danych. 

Z reguł języka polskiego wynika, że statystycznie rzecz biorąc znacznie częściej po literce 't' występuje literka 'a' niż 'x', a po 'ź' prawie nigdy nie występuje drugie 'ź' czy 'ż' itd. Natomiast w typowych fragmentach tekstu literka 'a' występuje znacznie częściej niż 'ą' czy 'w'. W obrazach przedstawiających obiekty  o rozmiarach większych od pojedynczego piksela wartości sąsiednich pikseli są ze sobą skorelowane (Korelacja to szczególny przypadek zależności danych, tj. zależność liniowa. Dekorelacja nie zawsze oznacza więc niezależność. Zaletą często stosowanego opisu informacji za pomocą procesu gaussowskiego jest statystyczna niezależność zdekorelowanych danych gaussowskich), a cały obraz można zazwyczaj scharakteryzować poprzez określenie dominującego koloru. 

Zależności te można wyznaczać np. za pomocą statystycznego rozkładu wartości danych w zbiorze wejściowym wykorzystując histogram. Rozkład ten jest zwykle nierównomierny w wersji globalnej (dla całego ciągu danych kodowanych), a już na pewno gdy jest liczony lokalnie (dla fragmentu tego ciągu). Wagi poszczególnych wartości (symboli) są wówczas wyznaczane niezależnie i aproksymują niezależne prawdopodobieństwa symboli alfabetu w modelu źródła bez pamięci. 

Wpływ wartości występujących w pewnym sąsiedztwie (kontekście) na to jaki będzie kodowany aktualnie symbol można określić za pomocą histogramu wielowymiarowego, warunkowego z kontekstem przyczynowym. Odpowiada mu model prawdopodobieństw warunkowych źródła z pamięcią. 

Poniżej zdefiniowano pojęcie nadmiarowości statystycznej w wersji ogólnej i bardziej praktycznej.

Metodę wyznaczania liczbowej miary nadmiarowości w sensie statystycznym oraz podstawowe przyczyny nadmiarowości reprezentacji danych źródłowych przedstawiono na rys. 1.3.

Rys. 3 Ilościowe szacowanie statystycznej nadmiarowości oryginalnej reprezentacji kompresowanych danych oraz główne źródła tej nadmiarowości.
 

Dokładniejsza analiza typu nadmiarowości silnie zależy od rodzaju danych i charakteru zawartej tam informacji. W przypadku danych obrazowych można wyróżnić następujące typy nadmiarowości:

•  przestrzenna (wewnątrzobrazowa i międzyobrazowa), związana z występowaniem zależności pomiędzy wartościami sąsiednich pikseli, zarówno w obrębie jednego obrazu, jak też serii obrazów kolejnych (zbiory danych trójwymiarowych);
• czasowa, pojawiająca się wskutek korelacji obrazów sekwencji rejestrowanej w kolejnych chwilach czasowych;
•  spektralna, wynikająca z korelacji komponentów w obrazach wielokomponentowych (kolorowych, pseudokolorowych, innych);
• percepcyjna, powodowana niedoskonałością narządu wzroku odbierającego informację; część informacji może być nieprzydatna, bo obserwator nie jest w stanie jej zauważyć, a więc można ją usunąć w metodach stratnych;
• semantyczna, powstająca na poziomie interpretacji informacji, która wynika z faktu, że nie cała informacja reprezentowana ciągiem danych jest użyteczna dla odbiorcy; informacja ta podlega redukcji w metodach kompresji stratnej.

Warto podkreślić duże znaczenie nadmiarowości semantycznej i percepcyjnej, choć są one wykorzystywane w konstrukcji metod stratnych. Metody bezstratne mogą jednak stanowić ich uzupełnienie, np. do kodowania wybranych obszarów zainteresowania o dużym znaczeniu diagnostycznym, czy też do archiwizacji wiernych wersji obrazów źródłowych w celach badawczych, porównawczych, aby uczynić zadość rygorom prawnym.

Przykładowo nadmiarowość semantyczna występuje często w obrazach medycznych. Znaczna ilość informacji zawarta w obrazach może nie być istotna diagnostycznie, a więc jej redukcja, zniekształcenie czy całkowita eliminacja  nie zmniejsza wiarygodości diagnostycznej obrazu. W niektórych rodzajach badań, np. scyntygraficznych duże obszary obrazu pokryte są jedynie szumem wynikającym z metody pomiarowej, bądź występują tam artefakty bez żadnej wartości diagnostycznej.

Szum i artefakty mogą nawet utrudniać dalszą analizę obrazów w systemach medycznych prowokując błędną interpretację u mniej doświadczonego radiologa, a ich kodowanie jest wyjątkowo mało efektywne (wartość entropii może być znacząca). Semantyczne rozumienie informacji użytkowej i nadmiarowości ma znaczenie nadrzędne w diagnostycznej interpretacji obrazów.