LZW или JBIG - лучший алгоритм сжатия без потерь для изображений?

Question

Какой без потерь алгоритм сжатия[между LZW или JBIG] лучше для сжатия наборов данных, состоящих из изображений (цветной и черно-белой)?

Я реализовал оба теста на небольших наборах данных [каждый из которых содержит 100 изображений] и нашел неубедительные результаты.

Обратите внимание: я не могу использовать сжатие Lossy, например Jpeg, потому что данные после декомпрессии должны быть идентичны данным источника. Я также не могу использовать другие алгоритмы без потерь, такие как PNG, поскольку они не поддерживаются прошивкой, которая отвечает за декомпрессию.

Answer 1

Ни LZW, ни JBIG не являются оптимальными, хотя JBIG (JBIG2) должен дать вам лучшие результаты.

LZW не предназначен для изображений (например, он не использует двумерную корреляцию) и JBIG. JBIG (возможно, вы имеете в виду JBIG2?) Использует двумерную корреляцию, хотя она предназначена для монохромных изображений, таких как страницы факсов.

Конечно, результаты будут зависеть от вашего конкретного набора данных, поэтому, если результаты являются неубедительными, самое лучшее, что вы можете сделать, это проверить на других изображениях (и, возможно, различать цвета и оттенки серого).

Если ваша прошивка поддерживает его, я бы также протестировал JPEG-LS (https://jpeg.org/jpegls/), что в моем опыте дает хорошую общую производительность без потерь.

Answer 2

JPEG-LS или JPEG 2000 даст лучшие результаты. Вы можете думать и о WebP или JPEG XR.

Примечание. Если вы хотите отображать сжатое изображение в браузере, вам может потребоваться учитывать поддержку браузера. например JPEG 2000, поддерживаемый сафари, WebP, поддерживаемый браузерами Chrome и Android, JPEG-XR поддерживается IE11 & Edge аналогичным образом.