Численный метод и программные средства компрессии изображений на основе иерархической сеточной интерполяции

• Автор: Гашников, Михаил Валерьевич
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2002
• Место защиты: Самара
• Количество страниц: 153 с.

ВВЕДЕНИЕ

I. ЗАДАЧА КОМПРЕССИИ ЦИФРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ

1.1. Основные характеристики методов компрессии изображений.

1.1.1. Показатели качества.

1.1.2. Коэффициент компрессии

1.1.3. Формат хранения компрессированных данных

1.1.4. Системотехнические показатели.

1.2. Требования к методам компрессии изображений в различных областях обработки видеоинформации

1.2.1. Базы данных изображений.

1.2.2. Системы оперативного дистанционного зондирования

1.3. Обоснование подхода к разработке метода компрессии.

1.3.1. Краткий обзор и анализ методов компрессии изображений.
1.3.2. Оценка степени пригодности методов компрессии для БД изображений и СОДЗ.
1.3.3. Постановка задачи разработки нового метода компрессии.
1.4. Общая схема метода компрессии на основе ИСИ.
1.4.1. Иерархическое представление изображения.
1.4.2. Компрессия изображения
1.4.3. Декомпрессия изображения
1.5. Задачи, возникающие при построении метода ИСИ
1.5.1. Постановка задачи разработки алгоритма интерполяции.
1.5.2. Постановка задачи разработки алгоритма квантования
1.5.3. Постановка задачи разработки алгоритма статистического кодирования
1.5.4. Постановка задачи разработки алгоритма стабилизации скорости выходного потока данных
1.5.5. Постановка задачи разработки алгоритма преобразования цветовых компонент многокомпонентных изображений
1.5.6. Постановка задачи разработки архивного формата
с иерархическим доступом
1.5.7. Постановка задачи разработки программного обеспечения.
1.5.8. Постановка задачи проведения вычислительного эксперимента.
1.6. Выводы и результаты
2. АЛГОРИТМЫ ПРЕОБРАЗОВАИЯ ДАШ 1ЫХ,
ВХОДЯЩИЕ В СОСТАВ МЕТОДА ИСИ.
2.1. Методика разработки и исследования алгоритмов
2.2. Алгоритмы интерполяции.
2.2.1. Общее описание рассматриваемых алгоритмов.
2.2.2. Общая схема адаптивного параметрического интерполятора
2.2.3. Энтропийный подход к построению адаптивного параметрического интерполятора
2.2.4. Энтропийный интерполятор, приспособленный для ровных участков изображения
2.2.5. Энтропийный контурный интерполятор
2.2.6. Интерполятор с минимизацией суммарной погрешности, приспособленный для ровных участков изображения.
2.2.7. Контурный интерполятор с минимизацией
суммарной погрешности.
2.2.8. Исследование эффективности разработанных адаптивных алгоритмов интерполяции.
2.3. Алгоритм построения шкалы квантования, обеспечивающей минимальный объем данных при заданной квадратичной погрешности
2.3.1. Формальная постановка задачи
2.3.2. Квазиоптиматьный алгоритм построения шкалы квантования
2.3.3. Исследование эффективности квазноптимального алгоритма построения шкалы квантования
2.3.4. Эвристический быстрый алгоритм построения шкалы квантования .
2.3.5. Исследование эффективности эвристического алгоритма построения шкалы квантования.
2.4. Алгоритм статистического кодирования
2.4.1. Разработка алгоритма.
2.4.2. Исследование эффективности алгоритма.
2.5. Алгоритм стабилизации скорости
2.5.1. Формальная постановка задачи.
2.5.2. Разработка алгоритма.
2.5.3. Исследование эффективности алгоритма
2.6. Алгоритм преобразования компонент
2.6.1. Описание алгоритма
2.6.2. Исследование эффективности алгоритма
2.7. Выводы и результаты
3. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ МЕТОДА ИСИ.
3.1. Архивный формат с иерархическим доступом.
3.2. Детали разработанной реализации метода ИСИ.
3.3. Программное обеспечение
3.3.1. Программа компрессии и визуализации изображений
3.3.2. Консольная программа компрессии изображений.
3.3.3. Организация программного обеспечения
3.4. Сравнение метода ИСИ с методами . и v
3.5. Выводы и результаты
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
СПИСОК ИС1ЮЛЬЗОВАННОЫХ ИСТОЧ1ШКОВ
Приложение 1. Оценка дисперсии разнос тного сигнала
Приложение 2. Документы, подтверждающие использование результатов
диссертации
Перечень сокращений и основных обозначений
АКФ автоковариационная функция БД база данных ИСИ иерархическая сеточная интерполяция ПО программное обеспечение СОДЗ система оперативного дистанционного зондирования ЭРинтсрполятор энтропийный интерполятор, приспособленный к ровным
участкам изображения МРинтерполятор модифицированный интерполятор, приспособленный к
ровным участкам изображения ЭКинтсрполятор энтропийный контурный интерполятор МКинтерполятор модифицированный контурный интерполятор л. оператор математического ожидания . взятие целой части числа
. усреднение по аргументам с округлением до ближайшего целого числа
ВВЕДЕНИЕ
Диссертация посвящена разработке, исследованию и программной реализации численного метода компрессии цифровых изображений на основе иерархической сеточной интерполяции ИСИ.
Актуальность


Новые алгоритмы, входящие в состав метода ИСИ, позволяют повысить его эффективность и расширяют сферу его применения. Результаты диссертации внедрены в рамках ряда госбюджетных и хоздоговорных НИР в Институте систем обработки изображений РАН, в ЗАО Компьютерные технологии и в Самарском филиале ЗАО Совинформспутник. Алгоритмические и программные средства, разработанные в рамках диссертации, используются в учебном процессе Самарского государственного аэрокосмического университета. Всероссийской конференции Математические методы распознавания образов ММРО, Москва. Ii i I, Новосибирск, . По теме диссертации опубликовано работ. При участии автора написано 5 отчетов но ПИР. Работы , , выполнены автором единолично. В работах , , автору принадлежат алгоритм стабилизации скорости выходного потока компрессированных данных метода ИСИ и алгоритм статистического кодирования, учитывающий специфику данных метода ИСИ. В работах 9, , , , автору принадлежат адаптивный алгоритм цветового преобразования, архивный формат с возможностями иерархического доступа к компрессированным видеоданным и программная реализация метода ИСИ. В работах , автору принадлежат адаптивные алгоритмы интерполяции, настраивающиеся на особенности изображения. В монографии автору принадлежит описание метода ИСИ и вычислительных экспериментов но исследованию различных методов компрессии в главе Компрессия изображений. В отчетах но НИР , , при участии автора проводилась разработка методов компрессии изображений и входящих в их состав алгоритмов преобразования данных. В отчетах 2, автору принадлежат программная реализация метода ИСИ и экспериментальное исследование эффективности этого метода и входящих в его состав алгоритмов преобразования данных. Ниже в тексте диссертации ссылки на работы автора помечены звездочками. Диссертация состоит из введения, трех разделов, заключения, списка литературы и 2 приложений. Она изложена на 5 страницах машинописного текста без приложений, содержит рисунков, 5 таблиц, список использованных источников из наименования. Персы и разде. ИСИ в качестве объекта исследования, а также необходимости разработки новых алгоритмов преобразования данных, входящих в состав метода ИСИ. Для этого сначала рассматриваются основные характеристики методов компрессии и требования к этим методам в БД изображений и СОДЗ. Затем проводится обзор известных методов компрессии и их анализ с точки зрения пригодности для БД изображений и СОДЗ. Обосновывается вывод о том, что ни один из существующих методов не удовлетворяет в достаточной мере всем требованиям, предъявляемым в этих областях обработки информации. ИСИ и поддерживающего возможности нового формата. Второй раздел диссергации посвящен разработке и исследованию алгоритмов преобразования данных, входящих в состав метода ИСИ. Для разработки новых интерполяторов предлагается подход, основанный па использовании нескольких интерполирующий функций и параметризованного решающего правила переключения между ними. Для настройки решающего правила предлагается два критерия критерий минимума энтропии квантованного разностного сигнала и критерий минимизации суммарной погрешности интерполяции. На основе разработанного подхода, с использованием этих двух критериев, строятся четыре адаптивных интерполятора энтропийный и модифицированный приспособленные к ровным участкам, а также энтропийный и модифицированный контурные. Для разработки алгоритма построения шкалы квантования, обеспечивающей минимальный объем данных при заданной квадратичной погрешности. Затем, на основе принципов динамического программирования , разрабатывается квазноптнмальнын алгоритм, позволяющий получать шкалы, сколь угодно близкие к оптимальным. Разрабатывается эвристическая быстрая версия алгоритма построения искомых шкал и показывается, что ее применение не ухудшает результатов квазиоптнмального алгоритма. Для разработки алгоритма статистического кодирования в качестве базы выбирается алгоритм Хаффмена, а затем производится его модификация с учетом специфики кодируемых данных метода ИСИ.