|
преобразование матрицы 8x8 64-элементный вектор посредством зигзагообразного сканирования, как показано на рисунке 1.34. Таким образом, в начале вектора содержатся коэффициенты матрицы, соответствующие низким частотам, а в конце высоким (содержащим большое количество нулей). На заключительном этапе выполняются RLE кодирование и кодирование по Хаффману [44]. Процесс восстановления изображения полностью симметричен кодированию. Недостатком алгоритма является распад изображения на отдельные квадраты при повышении степени сжатия. Это связано с тем, что происходят большие потери на низких частотах при квантовании, и восстановить исходные данные становится невозможно. Такой эффект «мозаики» приводит к негативному восприятию изображения. При повышении степени сжатия также наблюдается появление ореолов вдоль границ резких перепадов яркости, что объясняется эффектом Гиббса. MotionJPEG (MJPEG) представляет собой стандартизированный формат записи потока отдельных кадров, каждый из которых сжат по алгоритму JPEG независимо от остальных. При использовании алгоритма сжатия MJPEG средний коэффициент сжатия видеосигнала составляет около 5:1, а скорость передачи |
ДКП выполняется для блоков размером 8x8. При этом получается% матрица, в которой коэффициенты в левом верхнем углу соответствуют низкочастотной составляющей изображения, а в правом нижнем — высокочастотной (рис.1.3.1). Далее выполняется операция квантования, которая из-за ошибок квантования обеспечивает большее количество нулей на высоких частотах. На этом шаге осуществляется управление степенью сжатия. Затем выполняется преобразование матрицы 8x8 в 64-элементный вектор посредством зигзагообразного сканирования, как показано на рис. 1.3.2. Таким образом, в начале вектора содержатся коэффициенты матрицы, соответствующие низким частотам, а в конце — высоким (содержащим большое количество нулей). На заключительном этапе выполняются RLE кодирование и кодирование по Хаффману /61/. Процесс восстановления изображения полностью симметричен кодированию. 7 9 § aojrpto,i %гт%.з Зо.б 30,7 а* ЗЙ а1,4 а1.5 а1.б а1.7 aL щ / а 2.3 а 3.0 аг^ аъ / а30 а 3,0 34.1 а4,2 а5,0 а5,1 Яб.О 3(5.1 а7.0 а 7.1 Рис. 1.3.2. Зигзагообразное сканирование. Недостатком алгоритма является распад изображения на отдельные квадраты при повышении степени сжатия. Это связано с тем, что происходят большие потери на низких частотах при квантовании, и восстановить исходные данные становится невозможно. Такой эффект «мозаики» приводит к негативному восприятию изображения. При повышении степени сжатия также наблюдается появление ореолов вдоль границ резких перепадов яркости, что объясняется эффектом Гиббса. MotionJPEG (MJPEG) представляет собой стандартизированный формат записи потока отдельных кадров, каждый из которых сжат по алгоритму JPEG независимо от остальных. При использовании алгоритма сжатия MJPEG средний коэффициент сжатия видеосигнала составляет около 5:1, а скорость передачи видео с разрешением 720x576 пикселей до 5 Мбит/с. Данный алгоритм не столь требователен к ресурсам системы, как рассматриваемые » ниже, но и не обладает высокими показателями качества. 1.3.2. Алгоритмы сжатия, построенные на вейвлетах. Одним из важных свойств вейвлет-преобразования является концентрация энергии в одной низкочастотной (НЧ) субполосе после того, как исходное изображение разбивается на субполосы. Концентрация энергии в одной НЧ субполосе приводит к эффективному применению скалярных квантователей. Для квантования областей с низкой энергией отводится меньшее количество бит, что обеспечивает сжатие. Однако такой подход не учитывает остаточную структуру, сохраняющуюся в вейвлет-коэффициентах высокочастотных (ВЧ) субполос. В ВЧ субполосах имеются обычно большие области с нулевой или малой энергией. Области с высокой энергией повторяют от субполосы к субполосе свои очертания и местоположение. Это объясняется тем, что они появляются вокруг контуров в исходном изображении —там, где вейвлет-преобразование не может адекватно представить сигнал, что приводит к «утечке» части энергии в ВЧ субполосы. Медленно изменяющиеся, гладкие области исходного изображения хорошо описывают НЧ вейвлет-базисы, что приводит к концентрации энергии в малом числе коэффициентов НЧ субполосы. Этот процесс примерно повторяется на всех уровнях декомпозиции, что приводит к визуальной «похожести» различных субполос. Априорное 80 |