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 |
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 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 |