Разработка алгоритмов адаптивного сжатия видеоинформации на основе иерархических структур для задач оперативного отображения

• Автор: Жерздев, Сергей Владимирович
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2004
• Место защиты: Нижний Новгород
• Количество страниц: 118 с. : ил.

Содержание
Аннотация
Введение

В.1. Модели представления изображений Г

В.2. Сжатие растровых изображений

В.З. Основные требования к технологии сжатия Ы

В.4. Цели и задачи

В.5. Методы исследования

В.С. Научная новизна

В.7. Практическая ценность

В.8. Апробация полученных результатов

В.9. Содержание работы
Глава 1. Построение иерархической структуры отсчетов
1.1. Построение двоичного дерева отсчетов
1.2. Интерполяция и переход к разностному дереву
1.3. Необразованно структуры двоичною дерева отсчетов к
усеченному двоичному дереву УДЦ
1.4. Кодирование структуры УДД
Глава 2. Кодирование значений отсчетов
2.1. Статистическое моделирование и кодирование
2.2. Кодирование значений отсчетов и ошибок интерполяции
2.3. Кодирование разрядных значений отсчетов
2.4. Изображения с механизмом индексации цвета
2.5. Эффективная реализация адаптивной статистической
модели
Глава 3. Программное обеспечение
3.1. Общий ялторитм кодирования и декодирования
фрагмента изображения
3.2. Общее описание программных подсистем
3.3. Применение утилит и библиотек
3.4. Практическое тестирование. Производительность
Заключение
Список литературы


Предпосылок подобною многообразия несколько, однако наиболее существенным фактором является ориентация разработчиков на различные типы графических изображений, на различные задачи, выполняемые над изображениями и различные критерии эффективности хранения и передачи (в т. Тем не мсиес, в большинстве существующих технологий И|ЮЦССС сжатия графической растровой информации можно условно разделить на три этапа: структурное моделирование, интерполяционное н статистическое моделирование, кодирование. Объем информации, описывающей изображение может уменьшатся на каждом из этих этапов. Так, в методе ІШБ-кодирования || элементами структурной модели являются не отдельные пиксели, а однотонные прямоугольники пикселей. На практике для определенных классов изображений объем описания такой модели может быть в несколько раз меньше объема исходной матрицы атрибутов пикселей. В методе сжатия на базе ЛОХПВФ (4, , | па этапе интерполяционного моделирования происходит уменьшение объема структурной модели (двоичного дерена) за счет исключения из нес элементов, восстанавливаемых с заданной погрешностью. Не» типичной является ситуация, в которой первые две. К)исходит на этапе кодирования. В.2. Структурное моделирование. На этом этане осуществляется переход от матрицы атрибутов пикселей к некоторой альтернативной модели изображения. Такая модель может как реорганизовать набор пикселей в некоторую структуру, отражающую их пространственное взаимоположение, так и оперировать другими видами элементов изображения, устраняя содержательную избыточность. Обычно на этом этане производится редукция размерности путем применении одного из видов развертки пикселей и последовательный поток атрибутов (|. В некоторых задачах возможно объединение разнотипных труни данных и комбинированные структуры данных. В рамках структурного представления изображения могут быть описаны признаками выделенных и классифицированных объектов изображений. Структурное представление само по себе уже является сжатым изображением и частью решения задач распознавания |, гл. Структурное представление соответствует векторным моделям изображений и моделям синтеза. Позиционное п|)сдставлснис данных специфично для растровой модели и базируется на описании матрицы атрибутов неделимых пикселей. Приведем примеры наиболее расщюстранепиых моделей позиционного представления. Матричное представление данных. Простейшая структурная модель растроного изображения — представление его непосредственно матрицей атрибутов пикселей. Основное достоинство матричного представления сохранение структуры исходного изображения (пространственной организации и цвета). Иногда такое представление графических данных называют прямым; оно позволяет легко реализовать последовательную и параллельную обработк}’ всего изображения. Поскольку классические алгоритмы кодирования т|К'буют одномерного входного потока, практически всегда матричное представление данных сочетается с редукцией размерности применением топ> или иного метода развертки 7, , , , , ). Иерархическое представление данных. Иерархическое представление данных основывается на применении иерархических структур, таких как двоичные деревья, квадродерсиья, деревья квадрантов и т. При этом изображение представлено иерархическим набо|юм матриц атрибутов пикселей — упорядоченной последовательностью нескольких изображений различного раз|>сшснии, сходящихся к исходному |4, 8, , , , , , , , ). П памяти ЭВМ хранится двумерный массив отсчетов А-го уровня (исходного изображения, прореженного и 2* раз по каждой из координат), и набор ошибок интерполяции, позволяющих получить массивы отсчетов уровней А — 1, А — 2,. На каждом иерархическом уровне массив отсчетов вместо с ошибками интерполяции используется для получения пропущенных отсчетов следующих, болею детальных уровней. С целью уменьшения иоуровисвых ошибок интерполяции используют различные интерполирующие функции. В работах |4, 8,, ) предложено в качестве интерполирующих функций использовать локальные однородные хорошо приспособленные сглаживающие Гл и восстанавливающие КЛ функции.