Существует много работ, связанных с «оптимизацией» кодеков EZW, JPEG2000, SPIHT. В частности, известны работы по созданию бессписковых SPIHT-кодеков на основе неразделимых вейвлет-базисов [30]. В работах В.Умняшкина [54, 55] предлагается итерационный алгоритм поиска оптимального ПОД, минимизирующего СКО искажений. Наконец, метод выбора наилучшего базиса при вейвлет-пакетном кодировании путем анализа кривой «скорость искажения» представлен в классической работе [116]. Данные методы рассчитаны на компрессию неискаженных изображений, поэтому их применение для сжатия зашумленных изображений, кроме дополнительных вычислительных затрат, не приведет к заметному повышению ПОСШ. MPEG-4 [50] разрабатывался как способ передачи потоковых мультимедиаданных, в первую очередь видео, по каналам с низкой пропускной способностью. Применение вейвлет-преобразования позволило размещать полнометражные фильмы длительностью 1,5-^-2 часа в приемлемом качестве на одном компактдиске. Алгоритм компрессии видео в MPEG-4 работает по той же схеме, что и в предыдущих форматах MPEG. При кодировании исходного изображения кодек ищет и сохраняет ключевые кадры, на которых происходит смена сюжета. Вместо сохранения промежуточных кадров кодек прогнозирует и сохраняет только информацию об изменениях в текущем кадре по отношению к предыдущему или последующему. Кардинальное нововведение при компрессии видео в MPEG-4 заключается в оперировании объектами с произвольной формой. К примеру, человек, двигающийся по комнате, будет воспринят как отдельный объект, перемещающийся относительно неподвижного объекта — заднего плана. В связи с этим, алгоритмы поиска и обработки подобных объектов требуют гораздо больше вычислительных ресурсов, чем MPEG-1,2. 1.3.3. Поведение кодеков при компрессии зашумленного изображения Анализ устойчивости некоторых алгоритмов компрессии при воздействии шума проводился некоторыми исследователями [65, 66, 69, 80, 91-93, 101, 120, 82 |
пакеты. Благодаря гибкой и продуманной структуре пакетов достигаются цели разработки метода сжатия JPEG2000.J Существует много работ, связанных с «оптимизацией» кодеков EZW, JPEG2000, SPIHT. В частности, известны работы по созданию бессписковых SPIHT-кодеков на основе неразделимых вейвлет-базисов /39/. В работах В.Умняшкина /77, 78/ предлагается итерационный алгоритм поиска оптимального ПОД, минимизирующего СКО искажений. Наконец, метод выбора наилучшего базиса при вейвлет-пакетном кодировании путем анализа кривой «скорость искажения» представлен в классической работе /164/. Данные методы рассчитаны на компрессию неискаженных изображений, поэтому их применение для сжатия зашумленных изображений, кроме дополнительных вычислительных затрат, не приведет к заметному повышению посш. MPEG-4 /69/ разрабатывался как способ передачи потоковых мультимедиа-данных, в первую очередь видео, по каналам с низкой пропускной способностью. Применение вейвлет-преобразования позволило размещать полнометражные фильмы длительностью 1,5-^-2 часа в приемлемом качестве на одном компакт-диске. Алгоритм компрессии видео в MPEG-4 работает по той же схеме, что и в предыдущих форматах MPEG. При кодировании исходного изображения кодек ищет и сохраняет ключевые кадры, на которых происходит смена сюжета. Вместо сохранения промежуточных кадров кодек прогнозирует и сохраняет только информацию об изменениях в текущем кадре по отношению к предыдущему или последующему. Кардинальное нововведение' при компрессии видео в MPEG-4 заключается в оперировании объектами с произвольной формой. К примеру, человек, двигающийся по комнате, будет воспринят как отдельный объект, перемещающийся относительно неподвижного объекта заднего плана. В связи с этим, алгоритмы поиска и обработки подобных объектов требуют гораздо больше вычислительных ресурсов, чем MPEG-1,2. 9 5 1.3.3. Поведение кодеков при компрессии зашумленного изображения. Анализ устойчивости некоторых алгоритмов компрессии при воздействии шума проводился некоторыми исследователями /88, 89, 106, 121, 134-136, 144, 173, 222/. Однако в данных работах, например R.M.Mercereau /88, 89/, приводятся только рекомендации по использованию некоторых вейвлеткодеков при компрессии изображений, искаженных аддитивным нормальным (гауссовским) шумом с нулевым средним. Показано, что для каждого кодека существует «оптимальная рабочая точка» (optimal operation point —OOP) /88/, то есть степень сжатия CR или скорость кодирования (в бит/пиксель), на которой достигается максимальное ПОСШ. При сильных шумах OOP находится в области низких скоростей кодирования (0,05-0,3 бит/пиксель), которая смещается в сторону высоких скоростей кодирования при слабых шумах. Таким образом, сильный шум превалирует над ошибками квантования при высоких скоростях, следовательно, требуется проведение предварительной фильтрации. Наоборот, при высокой степени сжатия вейвлет-кодек из-за увеличенной нулевой зоны отбрасывает много вейвлет-коэффициентов, что приводит к эффективному шумоподавлению. Следовательно, при работе на низких скоростях проведение предварительной фильтрации не имеет смысла. В контексте решаемой проблемы представляет интерес проведения исследований по сжатию искаженных мультипликативным шумом изображений различных классов с помощью часто применяемых вейвлеткодеков EZW, JPEG2000, SPIHT. Для исследования вейвлет-кодеков EZW, JPEG2000, SPIHT при работе с зашумленными изображениями было проведено имитационное статистическое моделирование на ЭВМ в среде Matlab с использованием собственных, так и свободно распространяемыми в Интернет m-файлов с добавлением новых динамических библиотек, написанных на языке C++. При исследовании алгоритма SPIHT использовались лицензионные коды C++, полученные от автора этого метода У.Пирлмана. С помощью датчиков случайных чисел 9 6 |