|
158]. Однако в данных работах, например R.M.Mercereau [65, 66], приводятся только рекомендации по использованию некоторых вейвлет-кодеков при компрессии изображений, искаженных аддитивным нормальным (гауссовским) шумом с нулевым средним. Показано, что для каждого кодека существует «оптимальная рабочая точка» {optimal operation point OOP) [65], 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 i ысокои 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 вейвлет-кодеков 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 ///-файлов с добавлением новых динамических библиотек, написанных на языке C++. При исследовании алгоритма SPIHT использовались коды C++, полученные от автора этого метода У.Пирлмана. С помощью датчиков случайных чисел генерировался шум с нормальной и экспоненциальной плотностью вероятности с единичным средним и дисперсией, изменяемой ходе эксперимента. Смоделированный шум накладывался по соотношению (1.1) на оригинальные изображения, в частности «F16» (рисунок ЕЮ), которые оыли нормализованы. Искаженное 83 |
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 |