Проверяемый текст
Бехтин, Юрий Станиславович; Методы и алгоритмы вейвлет-кодирования зашумленных изображений в радиотехнических системах (Диссертация 2009)
[стр. 123]

определяются параметры распределений Гаусса или Пирсона, по которым определяется оценка вейвлет-коэффициента Л' для неоднородной А W текстуры.
5 6 Шаги 2-4 повторяются для следующего уровня вейвлет-декомпозиции.
В процессе выполнения Q уровней декомпозиции для каждой субполосы вычисляются дисперсии вейвлет-коэффициентов; на их основе по
(2.50), (2.51) определяется распределение квоты бит Rc по субполосам.
Если распределение квоты бит содержит отрицательные значения
ь для) некоторых субполос, то в первую очередь обнуляются все те вейвлеткоэффициенты этих субполос, которые имеют родителей из сегмента однородной текстуры (то есть нулевых вейвлет-коэффициентов верхнего уровня в данном дереве).
Последовательность кодирования
вейвлеткоэффициентов в пределах одного дерева такая же, как и в алгоритме погруженного нуль-дерева (SPTHT).
Корнями дерева являются коэффициенты, принадлежащие самой низкочастотной субполосе (аппроксимации), которые дают по три потомка на верхнем уровне декомпозиции.
Остальные коэффициенты-родители имеют по четыре потомка.
Вейвлет-коэффициенты нижнего уровня потомков не имеют.

Если распределение квоты бит содержит все положительные значения ь
> и в данной субполосе оказались не нулевые вейвлет-коэффициенты, попавшие в нулевую зону (то есть они должны квантоваться в нуль), то в первую очередь обнуляются те из них, которые имеют родителей из однородных сегментов верхнего уровня.
Затем происходит пересчет распределения квоты бит, поскольку изменяется дисперсия вейвлет-коэффициентов в данной субполосе.

Если в данной субполосе нет вейвлет-коэффициентов, оказавшихся внутри нулевой зоны и имеющих родителей из однородных сегментов, то после пересчета квоты бит их кодирование производится обычным образом, как во многих реализациях кодеков.
В этом случае к ошибке квантования значимых
123
[стр. 286]

1.
Выполняется (2-уровневое быстрое вейвлет-преобразование с заданным банком фильтров.
На каждом (текущем) уровне q формируется четыре л массива вейвлет-коэффициентовW yj, WYJ и Wyj (10).
Анализу и обработке подвергаются только высокочастотные субполосы (детали).
V Л Л 2.
Вычисляются оценки коэффициентов вариации Cw и Сп, по (23), (24), причем оценки математических ожиданий рассчитываются по данным массива Ау (в этом случае достигается соответствие по масштабу между аппроксимацией и деталями).
3.
Производится сравнение оценок коэффициентов вариации и осуществляется сегментация по степени однородности, при этом вейвлеткоэффициенты, соответствующие однородной текстуре, обнуляются, а для точечных объектов и ярко-выраженных контуров остаются неизменными.
4.
Для вейвлет-коэффициентов каждой субполосы, соответствующих неоднородной текстуре, вычисляются второй, третий и четвертый моменты.
На их основе численно решаются уравнения (4.2.30) или (4.2.34), откуда определяются параметры распределений Гаусса или Пирсона, по которым определяется оценка вейвлет-коэффициента wх для неоднородной текстуры.
5.
Шаги 2-4 повторяются для следующего уровня вейвлет-декомпозиции.

6.
В процессе выполнения Q уровней декомпозиции для каждой субполосы вычисляются дисперсии вейвлет-коэффициентов; на их основе по
(4.3.1), (4.3.2) определяется распределение квоты бит Rc по субполосам.
Если распределение квоты бит содержит отрицательные значения
ъ, для некоторых субполос, то в первую очередь обнуляются все те вейвлеткоэффициенты этих субполос, которые имеют родителей из сегмента однородной текстуры (то есть нулевых вейвлет-коэффициентов верхнего уровня в данном дереве).
Последовательность кодирования
вейвлет2 8 6

[стр.,287]

коэффициентов в пределах одного дерева такая же, как и в алгоритме погруженного нуль-дерева (EZW).
Корнями дерева являются коэффициенты, принадлежащие самой низкочастотной субполосе (аппроксимации), которые дают по три потомка на верхнем уровне декомпозиции.
Остальные коэффициенты-родители имеют по четыре потомка.
Вейвлет-коэффициенты нижнего уровня потомков не имеют.

7.
Если распределение квоты бит содержит все положительные значения ь
и в данной субполосе оказались не нулевые вейвлет-коэффициенты, попавшие в нулевую зону (то есть они должны квантоваться в нуль), то в первую очередь обнуляются те из них, которые имеют родителей из однородных сегментов верхнего уровня.
Затем происходит пересчет распределения квоты бит, поскольку изменяется дисперсия вейвлеткоэффициентов в данной субполосе.

8.
Если в данной субполосе нет вейвлет-коэффициентов, оказавшихся внутри нулевой зоны и имеющих родителей из однородных сегментов, то после пересчета квоты бит их кодирование производится обычным образом, как во многих реализациях кодеков.
В этом случае к ошибке квантования значимых
коэффициентов будет добавлена ошибка из-за обнуления части информативных вейвлет-коэффициентов.
Таким образом, предложенный алгоритм сжатия данных с учетом предварительной текстурно-зависимой вейвлет-обработки имеет итерационный характер, что потребует дополнительных временных затрат.
Оценка быстродействия алгоритма проводилась путем моделирования в среде Matlab с использованием встроенных функций.
Изображение размером 512x512 обрабатывалось в течение получаса на ПЭВМ IBM PC, Pentium IV, 2,8 ГГц, 1 Гб ОЗУ.
Повышение быстродействия алгоритма следует ожидать при его полной программной реализации на языке высокого уровня и использовании высокопроизводительной аппаратуры.
-287

[Back]