Введение к работе
Актуальность темы. На протяжении последнего десятилетия объем видеоинформации, передаваемой через каналы связи, непрерывно растет. Совершенствование алгоритмов видеосжатия позволило обеспечить практически всех желающих видеоконференцсвязью. Одновременно с этим сегодня во всем мире успешно внедряются системы цифрового телевидения.
При этом известно, что в видеопотоке основное место занимают, так называемые, I-кадры, сжимаемые без использования дополнительной информации, как статические изображения, поэтому рассмотрение проблем сжатия статических изображений является важной задачей в рамках разработки систем видеосжатия. В частности, мировой стандарт MPEG-2 использует стандарт сжатия изображений JPEG для I-кадров. Стандарт MPEG-4 part 10 (AVC) использует уже более сложную схему сжатия I-кадров.
Повышение степени сжатия видеокодеров позволит либо увеличить число каналов, либо увеличить помехозащищенность, либо сократить полосу частот. В любом случае задача совершенствования алгоритмов сжатия является актуальной как в теоретическом, так и в практическом плане.
Степень разработанности проблемы
Методы и алгоритмы сжатия изображений базируются на большом пласте теоретических работ по цифровой обработке сигналов.
Наиболее известными в данной области являются работы Вудса Р., Гонсалеса Р., Зубарева Ю.Б., Прэтта У., Сойфера В.А., Ярославского Л.П.
Большую роль в современных алгоритмах кодирования с преобразованием играют вейвлет-преобразования, которые обеспечивают частотную и временную локализацию, а так же возможность обрабатывать сигнал на разных масштабах. В этой области широко используются работы Ваттерли М., Добеши И., Ковачевич Д., Малла С., Стренга Г., Чуи К.
Непосредственно алгоритмам сжатия изображений и видео посвящены работы российских ученых: Чобану М.К., Умняшкина С.В., Бехтина Ю.С., Радченко Ю.С., а также зарубежных авторов: Pearlman W.A., Said A., Shapiro J.M., Taubman D., Wheeler F.W., Xiong Z., Ramchandran K.
Наряду с вейвлет-преобразованием кратности разложения 2 используется кратность M выше, чем 2. В развитии теории М-полосных банков вейвлет- фильтров большую роль сыграли работы таких авторов, как Дворкович В.П., Дворкович А.В., Приоров А.Л., Burus C.S., Gopinath R.A., Tewfik A.H., Vetterli M., Zou H.
Существует множество подходов к решению обозначенной проблемы сжатия изображений. В работе предложен метод разработки системы сжатия с фиксированным энтропийным кодером (SPIHT). При таком подходе нет необходимости вводить промежуточные критерии такие, как энтропия, гистограммы коэффициентов преобразования или распределение энергии, так как может быть точно определен размер битового потока.
Целью работы является разработка системы сжатия статических цифровых изображений с фиксированным энтропийным кодером SPIHT (STW).
В соответствие с указанной целью в работе поставлены и решены следующие основные задачи:
анализ выбранного энтропийного кодера SPIHT (STW) в контексте современных алгоритмов кодирования;
разработка алгоритма квантования вейвлет-коэффициентов, позволяющего повысить качество изображений по метрике Пик ОСШ при фиксированном числе бит по сравнению со скалярным квантованием;
разработка преобразования, более эффективного для решаемой задачи, чем вейвлет-преобразование.
Методы исследования. При решении поставленных задач использованы методы цифровой обработки изображений, цифровой обработки одномерных и многомерных сигналов, теории вейвлет-преобразований, линейной алгебры, теории вероятностей и математической статистики. Широко использовались также методы компьютерного моделирования.
Объектом исследования является система кодирования статистических изображений по принципу преобразование, квантование, энтропийный кодер.
Предметом исследования являются преобразования и алгоритмы квантования, используемые для сжатия цифровых изображений.
Научная новизна
-
-
Результаты исследований работы алгоритмов оптимального и субоптимального квантования, которые могут быть представлены как последовательность предобработки и скалярного квантования в системах сжатия с фиксированным энтропийным кодером.
-
Разработка преобразования для сжатия без потерь, основанного на нелокальном кодировании с предсказанием в вейвлет-области.
-
Разработка преобразования для сжатия с потерями, основанного на нелокальном кодировании с предсказанием и квантованием в вейвлет-области.
Практическая значимость
Разработан и реализован алгоритм оценки параметров аддитивного и мультипликативного шумов. Разработанный алгоритм был внедрен в организации ООО «Гипроприбор-Инвест» для оптимизации параметров алгоритмов сжатия видеоданных с камер наружного наблюдения с учетом действия шумов.
Разработан и внедрен в организации ООО «Информационные системы Криста» алгоритм двумерного нелокального предсказания для предсказания значений двумерных индикаторов на прогнозный период.
Разработанные методы носят исключительную практическую направленность и применимы для использования в системах сжатия изображений. Их совместное применение позволяет добиться выигрыша до 3 дБ по метрике Пик ОСШ по сравнению со стандартной схемой кодека SPIHT.
Личный вклад автора. Выносимые на защиту положения предложены и реализованы лично автором в ходе выполнения научно-исследовательских работ на кафедре динамики электронных систем Ярославского государственного университета им. П.Г. Демидова. Практическая реализация алгоритмов выполнялась лично автором с привлечением для проверки коллектива исследователей.
Достоверность материалов диссертационной работы подтверждена результатами компьютерного моделирования, демонстрирующими эффективность предложенных алгоритмов в задачах сжатия цифровых изображений.
Апробация работы. Результаты работы обсуждались на следующих научных и научно-технических семинарах и конференциях:
LVI-LXV научные сессии, посвященные Дню радио, Москва; международные научно-практические конференции «Перспективные технологии в средствах передачи информации», Владимир-Суздаль, 2007, 2011; 9-13 международные конференции и выставки «Цифровая обработка сигналов и ее применение», Москва, 2007-2011.
Публикации. Основное содержание диссертации отражено в 15 печатных работах, из них 3 статьи в журналах из перечня ВАК.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4-х глав, заключения, списка литературы, содержащего 107 наименований, и 2-х приложений. Основная текстовая часть изложена на 154 страницах (59 рис., 5 табл.). В приложении Б приведены копии документов, подтверждающие внедрение результатов работы.
Основные научные положения, выносимые на защиту
-
-
-
Алгоритм оптимального и субоптимального квантования в системах сжатия с фиксированным энтропийным кодером SPIHT (STW), который может быть представлен как последовательность предобработки и скалярного квантования.
-
Преобразование, основанное на нелокальной обработке области вейвлет- коэффициентов.
-
Результаты тестирования разработанной системы сжатия для объективных метрик Пик ОСШ и кратномасштабной оценки структурного подобия.
Похожие диссертации на Методы и устройства преобразования и квантования вейвлет-спектров при внутрикадровом сжатии цифровых телевизионных сигналов
-
-
-
