Вероятностные методы экономного кодирования видеоинформации

• Автор: Семенюк, Владимир Витальевич
• Шифр специальности: 05.13.13
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2004
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 99 с.

Содержание
Введение

1 Вероятностный подход в теории экономного кодирования

1.1. Информационное описание.

1.2. Вероятностный подход

1.2.1. Энтропия.

1.2.2. Дешифруемые коды.

1.2.3. Оптимальная длина кода.

1.3. Методы генерации кода.

1.3.1. Префиксное кодирование.

1.3.2. Алгоритм Шеннона

1.3.3. Алгоритм Хаффмана .
1.3.4. Статические системы префиксных кодов
1.3.5. Арифметическое кодирование .
1.4. Контекстнозависимое моделирование
1.4.1. Проблема идентификации состояний.
1.4.2. Контекстнозависимые модели
1.4.3. Метод вложенных разбиений
1.5. Получение вероятностных оценок на основе статистического анализа информационной
выборки.
1.5.1. Метод получения неадаптивных оценок
1.5.2. Метод получения адаптивных оценок с использова
нием скользящего окна
1.5.3. Метод получения адаптивных оценок с периодическим масштабированием значений счетчиков частот появления символов
1.5.4. Метод получения адаптивных оценок с множителем
1.6. Основные результаты и выводы .
2 Применение вероятностных методов для повышения эффективности экономного кодирования видеоинформации
2.1. Кодирование видеоинформации без искажений.
2.1.1. Контекстнозависимые методы
2.1.2. Методы с предсказаниями
2.1.3. Методы прогрессивного кодирования .
2.2. Кодирование видеоинформации с искажениями
2.2.1. Квантование .
2.2.2. Экономное кодирование видеоизображений на основе дискретного косинусного преобразования.
2.2.3. Экономное кодирование видеоизображений на основе дискретного вей влетпреобразования.
2.3. Основные результаты и выводы .
Заключение
Литература


Алгоритм экономного кодирования представляет собой определенный способ генерации экономного кода на основе приближенной модели порождения кодируемой информации. Объектом изучена« являются методы кодирования, а не сопутствующие км способы преобразования информации. В качестве моделей брались простейшие комбинаторные модели, а генерация кода осуществлялась с использованием наиболее быстрых реализаций префиксного кодирования. В настоящее время постановка задачи изменилась: на первый план стала все чаще выходить эффективность кодирования. Сегодня становится целесообразным применение более сложных технологий кодирования, которые позволяют достичь максимально компактного информационного представления. При использовании данного метода выбор информационной модели в каждый момент времени осуществляется на основе значения некоторого контекста, который формируется из элементов уже обработанной информационной выборки. Вводя контексты, мы фактически решаем задачу идентификации состояний информационного источника. Для каждой модели хранится статистическая информация о появлении различных символов информационного алфавита в контексте, соответствующем данной модели. На основе этой информации формируется распределение вероятностных оценок появления символов на выходе источника, которое служит основой для генерации кода. Арифметическое кодирование представляет собой наиболее эффективный метод генерации кода по заданному вероятностному распределению. Использование этого метода позволяет получать коды, длины которых мало отличаются от теоретически оптимальных значений. Данный подход к организации кодирования взят за основу в представленном диссертационном исследовании. Задачи исследования. Подробный анализ существующих методов контекстно-зависимого вероятностного кодирования. Повышение эффективности широко распространенных стандартных схем кодирования JPEG и MPEG за счет использования контекстно-зависимых вероятностных методов. Разработка эффективного алгоритма получения компактных представ л ений изображений на основе дискретного вейвлет-преобразования с применением методов контекстно-зависимого вероятностного кодирования. Создание строгого формального описания контекстно-зависимых вероятностных моделей. Разработка эффективного метода получения адаптивных вероятностных оценок для случая двоичной информационной выборки. Методы исследования. Диссертационное исследование осуществляется путем теоретического и экспериментального анализа различных методов и алгоритмов. Теоретический анализ основан на результатах теории информации, теории кодирования, теории вероятностей и теории множеств. Экспериментальное исследование подразумевает программную реализацию алгоритмов с последующей оценкой их практической эффективности применительно к общепринятым экспериментальным данным. Формулировка и доказательство неравенства Макмиллана для случая неразделимых кодов. Вычисление величины оптимального вклада символа в результирующую длину кода. Алгебраическое доказательство оптимальности алгоритма Хаффмана для системы представления информации с произвольным основанием. Формализация контекстно-зависимых вероятностных моделей. Обобщение метода PPM (Prediction by Partial String Matching) -метод вложенных разбиений. Метод получения адаптивной вероятностной оценки на основе статистики появления символов. Алгоритм экономного кодирования коэффициентов дискретного косинусного преобразования. Алгоритм экономного кодирования изображений на основе дискретного вейвлет-преобразования. Произведено обобщение неравенства Макмиллана на случай вкладов символов в результирующую длину кода сообщения для случая неразделимого кодирования. Вычислена оптимальная длина вклада. Хаффмана для системы представления информации с произвольным основанием. Предложена строгая формализация контекстно-зависимых моделей. Предложен новый метод получения адаптивных вероятностных оценок. Разработан новый высокоэффективный алгоритм экономного кодирования коэффициентов дискретного косинусного преобразования. Разработан новый высокоэффективный алгоритм экономного кодирования изображений на основе дискретного вейвлет-преобразования.