Метод компрессии картографических изображений на основе иерархической переиндексации

• Автор: Баврина, Алина Юрьевна
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2006
• Место защиты: Самара
• Количество страниц: 101 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ

1. ЗАДАЧА КОМПРЕССИИ ПАЛИТРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ

1.1. Основные характеристики методов компрессии изображений

1.2. Обоснование необходимости разработки метода компрессии

1.2.1. Краткий обзор методов безошибочной компрессии изображений

1.2.2. Оценка степени пригодности методов безошибочной компрессии изображений для ГИС.

1.3. Общая схема метода компрессии.

1.3.1. Идея метода

1.3.2. Компрессия изображения.

1.3.3. Декомпрессия изображения.

1.4. Задачи, возникающие при разработке метода компрессии на основе . иерархической переиндексации.
1.4.1. Задача выбора количества иерархических уровней.
1.4.2. Задача выбора способа формирования иерархических уровней.
1.4.3. Задача представления данных изображения для эффективного применения метода компрессии
1.4.4. Задача статистического кодирования списков уровней.
1.4.5. Задача выбора размеров блоков
1.4.6. Задача разработки архивного формата
1.4.7. Задача выбора размеров фрагментов, обрабатываемых независимо
1.4.8. Задача проведения вычислительного эксперимента.
1.5. Выводы и результаты.
2. АЛГОРИТМЫ, РЕАЛИЗУЮЩИЕ МЕТОД КОМПРЕССИИ НА ОСНОВЕ ИЕРАРХИЧЕСКОЙ ПЕРЕИНДЕКСАЦИИ.
2.1. Выбор количества иерархических уровней
2.2. Алгоритмы формирования иерархических уровней
2.2.1. Базовый алгоритм
2.2.2. Использование общего индекса для однократно встречающихся блоков.
2.2.3. Обеспечение работоспособности для длинных списков.
2.2.4. Адаптивный выбор параметра Т
2.3. Алгоритмы обработки цветовых плоскостей.
2.3.1. Использование взаимосвязей между цветовыми плоскостями
2.3.2. Порядок рассмотрения цветовых плоскостей
2.3.3. Кодирование контурных цветовых плоскостей.
2.4. Алгоритм статистического кодирования данных уровня
2.5. Выбор размеров блоков.
2.6. Выводы и результаты.
3. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ И ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДА НА ОСНОВЕ ИЕРАРХИЧЕСКОЙ ПЕРЕИНДЕКСАЦИИ.
3.1. Архивный формат.
3.2. Исследовательский программный комплекс
3.2.1. Организация программного обеспечения
3.2.2. Консольная программа компрессии изображения.
3.3. Экспериментальные исследования
3.3.1. Выбор размеров фрагментов.
3.3.2. Сравнение эффективности компрессии методом на основе иерархической переиндексации и другими методами
3.4. Выводы и результаты.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ


Удаленный доступ к картографическим данным выполняется согласно следующей схеме. При каждом изменении содержимого экрана клиента посылается запрос на требуемый фрагмент карты, включающий координаты фрагмента, масштаб и набор тематических слоев. Картографический Veb-сервер обеспечивает формирование изображения из векторных данных. Компрессированное изображение помещается в папку общего пользования, а его имя передается клиенту. Клиент выкачивает архив, выполняет его декомпрессию и отображает на экране. В случае, когда клиент скроллирует карту, сервером посылается дополнительный фрагмент карты. Если же клиент изменяет масштаб или включает (выключает) показ тематического слоя, то необходимо обновление всего изображения на экране клиента, так как, к примеру, в новом масштабе некоторые слои могут поменять стиль отображения. Узким местом» в этой схеме является пропускная способность канала связи, поэтому задача разработки метода компрессии с высоким коэффициентом компрессии является актуальной. Скорость компрессии, как правило, не имеет принципиального значения, так как в случае удаленного доступа компрессия выполняется на сервере, обладающем мощными ресурсами. Работа с картографическими изображениями большого размера (составляющими, к примеру, базу данных картографических изображений) обуславливает требование к структуре компрессированных данных: возможность декомпрессии фрагмента изображения. Так как размеры информационного поля отображающего устройства, как правило, меньше размеров изображения карты, на экране пользователя показывается небольшой фрагмент. В случае возможности декомпрессии фрагмента визуализация будет происходить быстрее, так как не нужно декомпрессировать все изображение, чтобы вырезать из него требуемый фрагмент. В силу этих особенностей, картографические изображения удобно хранить в палитровом формате. Этот формат предполагает, что точка изображения является ссылкой на элемент таблицы (палитры), определяющий цвет этой точки. Следует заметить, что палитровый формат не предназначен для хранения исключительно картографических изображений. К нему можно преобразовать любое изображение. К настоящему времени разработано много методов компрессии изображений [, , , , , ]: статистические, словарные методы, методы кодирования с преобразованием, методы кодирования с предсказанием, методы с сегментацией, фрактальные методы и др. Изучению различных аспектов проблемы компрессии посвящены труды российских ученых: Д. С. Лебедева, Н. Н. Красильникова, Ю. В. В. Сергеева, Ю. Г. Васина и др. Р. Грехема (R. Graham), Дж. О. Лимба (J. О. Limb), У. Претта (W. К. Pratt), А. A. К. Jain), М. Кунта (М. Kunt). Однако известные методы не в полной мере учитывает специфику картографических изображений. Диссертационная работа посвящена разработке нового метода компрессии картографических изображений. Разработанный метод может быть применен и к более широкому, классу изображений - классу палитровых изображений. Однако основные алгоритмы, входящие в состав метода, построены исходя из специфики картографических изображений и наиболее эффективны именно для них. Работы по тематике диссертации были поддержаны грантами Российского фонда фундаментальных исследований (проект № 7), Министерства образования РФ и Американского фонда гражданских исследований и развития (CRDF Project SA-4-), Министерства образования и науки Самарской области (проект 6Е2. К). Целью диссертации является разработка и исследование метода безошибочной компрессии картографических изображений и входящих в его состав алгоритмов преобразования данных. Для достижения этой цели в диссертации решаются следующие задачи. Анализ известных методов безошибочной компрессии изображений и их характеристик. Определение этапов разработки и исследования нового метода безошибочной компрессии. Разработка нового численного метода безошибочной компрессии на основе иерархической переиндексации и входящих в его состав алгоритмов преобразования данных: формирования иерархических уровней, представления данных изображения для эффективного применения метода компрессии и др.