Методы сжатия статических изображений, алгоритм SPIHT - Коммуникации, связь, цифровые приборы и радиоэлектроника реферат
Главная
Коммуникации, связь, цифровые приборы и радиоэлектроника
Методы сжатия статических изображений, алгоритм SPIHT
Вейвлетная компрессия в современных алгоритмах компрессии изображений. Алгоритм фрактального сжатия изображения. Применение алгоритма SPIHT для оптимальной прогрессирующей передачи изображений и их сжатия. Основные черты алгоритма и структура его данных.
посмотреть текст работы
скачать работу можно здесь
полная информация о работе
весь список подобных работ
Нужна помощь с учёбой? Наши эксперты готовы помочь!
Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь с
политикой обработки персональных данных
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
МИНИСТЕРСТВО СВЯЗИ И ИНФОРМАТИЗАЦИИ РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ
"ВЫСШИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ КОЛЛЕДЖ СВЯЗИ"
Методы сжатия статических изображений, алгоритм SPIHT
"Цифровая обработка речи и изображения"
вейвлетная компрессия изображение алгоритм
Фрактальный алгоритм позволяет сжимать изображения в сотни и даже тысячи раз.
Основная сложность фрактального сжатия заключается в том, что для нахождения соответствующих доменных блоков, требуется полный перебор.
Поскольку при этом переборе каждый раз должны сравниваться два массива, данная операция получается достаточно длительной, требующей значительных вычислительных ресурсов.
На сегодняшний день фрактальные методы наилучшим образом приспособлены для приложений архивирования, таких как цифровые энциклопедии, в которых кодирование необходимо лишь однажды, а декодирование происходит множество раз.
Фрактальные методы можно рассматривать, как альтернативу технологиям, основанным на преобразовании Фурье, например, таким как JPEG. Новые технологии, такие как фрактальные должны рассматриваться не только как конкуренты, но и как союзники в установлении новых стандартов.
Алгоритм SPIHT ( Пространственно Упорядоченные Иерархические Деревья) представляет собой метод сжатия изображений с потерями и обладает высокой чувствительностью. Его легко реализовывать, он работает быстро и дает прекрасные результаты при сжатии любых типов изображений.
Метод SPIHT был разработан для оптимальной прогрессирующей передачи изображений, а также для их сжатия. Самая важная особенностью этого алгоритма заключается в том, что на любом этапе декодирования качество отображаемой в этот момент картинки является наилучшим для введенного объема информации о данном образе.
Другая отличительная черта алгоритма SPIHT состоит в использовании им вложенного кодирования. Это свойство можно определить следующим образом: если кодер, использующий вложенное кодирование, производит два файла, большой объема М бит и маленький объема n бит, то меньший файл совпадает с первыми M битами большего файла.
Следующий пример удачно иллюстрирует это определение. Предположим, что три пользователя ожидают некоторое отправленное им сжатое изображение. При этом им требуется различное качество этого изображения. Первому из них требуется качество, обеспечиваемое 10 KB образа, а второму и третьему пользователю необходимо качество, соответственно, в объеме 20 KB и 50 КВ. Большинству методов сжатия изображения с частичной потерей данных потребуется сжимать исходный образ три раза с разным качеством, для того, чтобы сгенерировать три различных файла, требуемых объемов. А метод SPIHT произведет для этих целей всего один файл, и пользователям будут посланы три начальных фрагмента этого файла, длины которых соответственно равны 10 KB,20 KB и 50 КВ.
На одном из его этапов применяется вейвлетное преобразование. Кроме того, основная структура данных этого алгоритма, пространственно ориентированное дерево, использует тот факт, что различные поддиапазоны отражают разные геометрические особенности образа. Преобразования Хаара можно применять к изображению несколько раз подряд. При этом образуются различные области (поддиапазоны), состоящие из средних и деталей данного образа. Преобразование Хаара является очень простым и наглядным, но для лучшего сжатия стоит использовать другие вейвлетные фильтры, которые лучше концентрируют энергию изображения.
Различные вейвлетные фильтры будут давать разные коэффициенты сжатия для разных типов изображений. Однако исследователям пока не до конца ясно, как построить наилучший фильтр для каждого типа образов. Независимо от конкретно используемого фильтра, образ разлагается на поддиапазоны так, что нижние поддиапазоны соответствуют высоким частотам изображения, а верхние поддиапазоны отвечают низким частотам образа, в которых концентрируется основная часть энергии изображения. Поэтому можно ожидать, что коэффициенты деталей изображения уменьшаются при перемещении от высокого уровня к более низкому. Кроме того, имеется определенное пространственное подобие между поддиапазонами. Части образа, такие как пики, занимают одну и ту же пространственную позицию во всех поддиапазонах.
Рисунок 2 - поддиапазоны и уровни вейвлетного разложения.
Начнем с общего описания метода SPIHT. Обозначим пикселы исходного изображения р через pij. Любое множество фильтров Т может быть использовано для преобразования пикселов в вейвлетные коэффициенты (или коэффициенты преобразования) Cij. Эти коэффициенты образуют преобразованный образ с. Само преобразование обозначается с = Т (р). При прогрессирующем методе передачи декодер начинает с того, что присваивает значение ноль реконструированному образу с. Затем он принимает (кодированные) преобразованные коэффициенты, декодирует их и использует для получения улучшенного образа с, который, в свою очередь, производит улучшенное изображение р = Т-1 (с). Основная цель прогрессирующего метода состоит в скорейшей передаче самой важной части информации об изображении. Эта информация дает самое большое сокращение расхождения исходного и реконструированного образов. Для количественного измерения этого расхождения метод SPIHT использует среднеквадратическую ошибку MSE (mean squared error).
Самые большие (по абсолютной величине) коэффициенты Cij несут в себе информацию, которая больше всего сокращает расхождение MSE, поэтому прогрессирующее кодирование должно посылать эти коэффициенты в первую очередь. В этом заключается первый важный принцип SPIHT. Другой принцип основан на наблюдении, что наиболее значимые биты двоичных представлений целых чисел стремятся быть единицами, когда эти числа приближаются к максимальным значениям. (Например, в 16-битном компьютере число +5 имеет представление 0|000.0101, а большое число +65382 запишется в виде 0|111111101100110. Это наводит на мысль, что старшие биты содержат наиболее значимую часть информации, и их также следует посылать (или записывать в сжатый массив данных) в первую очередь.
Главным недостатком этого алгоритма является большой объем информации координат передаваемых значимых коэффициентов . Для того чтобы оптимизировать данный процесс в алгоритме SPIHT поступают следующим образом. Разбивают все множество коэффициентов на подмножества , например, так как показано на рисунке 3.
Рисунок 3 - пример расположения множеств T k
Затем, просматривают каждое множество и проверяют, имеются ли в них значимые коэффициенты , т.е. коэффициенты, удовлетворяющие условию . Если найден в множестве хотя бы один такой коэффициент, то такое множество также считается существенным. Предположим, что в нашем примере значимым множеством является только . Тогда оно разбивается на подмножества , для которых выполняется такая же проверка коэффициентов . И так далее пока не дойдем до множеств, состоящих из одного коэффициента. В результате декодеру передается битовая информация, указывающая, является ли конкретное множество значимым или нет. Благодаря иерархической структуре множеств , общий объем информации о расположении значимых коэффициентов становится меньше, чем простая передача их координат.
Кодирование длин участков (или повторений) один из элементов известного алгоритма сжатия изображений JPEG. Широко используется для сжатия изображений и звуковых сигналов метод неразрушающего кодирования, им является метод дифференциального кодирования. реферат [26,0 K], добавлен 11.02.2009
Методы реализации цифровых фильтров сжатия и их сравнение. Разработка модуля сжатия сложных сигналов. Разработка структурной схемы модуля и выбор элементной базы. Анализ работы и оценка быстродействия. Программирование и конфигурирование микросхем. дипломная работа [5,7 M], добавлен 07.07.2012
Методы компрессии цифровых аудиоданных, кодирования речевых сообщений, алгоритмы кодирования изображений. Стандарты в области компьютерной видеоконференцсвязи. Сжатие с потерями и без потерь. Определение полосы частот для заданного качества сообщения. презентация [876,4 K], добавлен 16.03.2014
Геометрическая, радиометрическая, атмосферная коррекция спутниковых изображений. Улучшение изображений путем изменения контраста. Линейная пространственно-инвариантная фильтрация изображений. Нелинейные градиентные фильтры и кепстральная обработка. курсовая работа [5,7 M], добавлен 14.02.2012
Методы обработки и передачи речевых сигналов. Сокращение избыточности речевого сигнала как одна из проблем ресурсосберегающего развития телефонных сетей. Кодирование речевых сигналов на основе линейного предсказания. Разработка алгоритма программы. дипломная работа [324,7 K], добавлен 26.10.2011
Разработка системы сжатия и уплотнения каналов и определение её параметров и характеристик. Проектирование и применение систем уплотнения каналов с целью уменьшения плотности и сложности линий связи, увеличения числа каналов, улучшение качества связи. курсовая работа [487,0 K], добавлен 25.12.2008
Определение энтропии и количества информации в сообщениях. Определение энтропии сложного сообщения, вырабатываемого двумя зависимыми источниками. Экономное кодированиее информации в системах цифрового спутникового телевидения и Internet, сотовой связи. реферат [34,9 K], добавлен 11.02.2009
Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д. PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах. Рекомендуем скачать работу .
© 2000 — 2021
Методы сжатия статических изображений, алгоритм SPIHT реферат. Коммуникации, связь, цифровые приборы и радиоэлектроника.
Отчет по практике по теме Применение современных средств вычислительной техники на примере ОАО "Сахалинский аэропорт Оха"
Реферат по теме Радиоэкологическая обстановка
Реферат: Over Population Essay Research Paper One of
Отчет по практике по теме Исследование финансовых результатов деятельности организации и разработка путей их улучшения на примере ООО 'Виктория'
Контрольная работа: Предмет и система административного права
Сочинение Рассуждение Первая Мировая Война
Как Называется Сочинение По Картине
Курсовая работа по теме Анализ производственных процессов и источников воздействия на окружающую среду Мозырского нефтеперерабатывающего завода
Реферат: Меры электро-пожаробезопасности при сварке рельсовых плетей
Лекция по теме Гражданское, торговое и международное частное право
Контрольная работа по теме Учет, анализ и аудит внешнеэкономической деятельности
Контрольная работа: Технология выращивания растительноядных рыб
Реферат: Организация как функция управления 3
Реферат по теме Предпринимательство и его инновационная функция. Роль предпринимателя в экономике
Дипломная работа: Кредитный риск: методы оценки и регулирования (на материалах ОАО АКБ "Связь-Банк")
Собрание Сочинений Лермонтова Купить
Доклад: Организация сервисной фирмы
Практическое задание по теме Подготовка и проведение городских обзорных автобусных экскурсий
Курсовая Работа Проектирование
Контрольная Работа На Тему Выборы Президента Сша
Депортация народов - История и исторические личности контрольная работа
Сущность системы права - Государство и право курсовая работа
Юридическая ответственность - Государство и право дипломная работа