Введение к работе
Актуальность работы. Изображение - самая естественная для человека [юрма представления информации. Поэтому не удивительно, что сфера при-іенения изображений в различных предметных областях чрезвычайно ши->ока. Технология обработки изображений в своём быстром поступательном шиженин с успехом преодолела множество препятствий, но один серьёзный іарьер пока остаётся - это огромные размеры файлов, содержащих изобра-кения. Так для хранения одног.о телевизионного кадра вещательного стан-юрта разложения требуется около 0,5 Мбайт, а цифровое изображение экра-іа монитора графической станции SUN SPARCstation занимает 3,8 Мбайт. Ещё большего объёма памяти требуют изображения, вводимые при помощи іветньїх сканеров. Для хранения цветной картинки размером 216 х 279 мм с эазрешением 300 точек/дюйм требуется 25,4 Мбайт памяти. На передачу такого файла по каналу связи со скоростью 9600 бит/с потребуется более 5 іасов.
Вместе с непрерывным развитием телевизионно-вычислительной техни-<и происходит быстрый рост потребностей на передачу и запоминание изображений. Увеличение разрешающей способности устройств формирования і отображения телевизионного сигнала, переход к более высококачествен-іьім видеостандартам приводят к росту объёма обрабатываемых видеодан-1ых. Несмотря на это достижения вычислительной техники в области запоминающих устройств и устройств цифровой обработки информации создали іредпосьілки для реализации перспективных методов сжатия видеоданных,' обеспечивающих повышение эффективности передачи и запоминания изображений.
В настоящее время крупные иностранные фирмы и государственные уч-зеждения (Intel, C-Cube Mycrosysiem, CompuServe, Kodak, NASA, FBI и др.) :оздают собственные программные и аппаратные средства сжатия видеоинформации, а также организуются международные комитеты и группы (JPEG, MPEG) для разработки и внедрения эффективных методов компрессии ви-іеоинформации.
Состояние вопроса. Проблема сокращения объёма видеоданных решает-:я в различных предметных областях по-разному. При построении алгоритмов сжатия учитываются стоимость видеоинформации, допустимость внесения искажений, пропускная способность и помехозащищённость средств :вязи или информационная ёмкость устройств хранения видеоданных. Некоторые системы передачи изображений, например факсимильные аппараты, юпускают проникновение ошибок канала передачи в передаваемое изображение. Большая же часть систем передачи изображений используют уннвер-:альные ненскажающие каналы передачи данных. В таких системах изображения могут искажаться искусственно, чтобы снизить их избыточность. Ха-
рактср и степень искажении определяются требованиями потребителей дек диропаииы.х изображений. Основным потребителем был и остаётся челопе Поэтому наибольшее развитие получили методы ориеитиронанные на не хофизнчеекпе особенности зрительного восприятия изображений чєлобєко Существует другая категория потребителей изображении - это лі ди-эксперты или аитоматы, которые воспринимают изображение как сов купность деталей с неизвестными параметрами, значения которых подлеж измерению и классификации.
Теоретические основы кодирования изображений хорошо развиты и с лещены в многочисленных работах отечественных и зарубежных авторов, ним в первую очередь следует отнести работы Н.Н. Красильникова, М. Крипошеева, И.И. Цуккермана, А. Нетревали, А. Джайн, У. Прэтта.
Задача сжатия изображений решается или в пространстве оригинала и. в пространстве образа некоторого ортогонального преобразования. В пс вом случае метод сжатия называется кодированием с предсказанием, во вт ром - кодированием с преобразованием. Начиная с 80-х годов и по сег дняшний день, основные усилия в мире были направлены на развитие мет дов кодирования с преобразованием. Апробировались новые ортогональн преобразования-Карунена-Лоэва, Wavelet Transform.
В настоящее время методы кодирования с преобразованием успеш применяются в задачах, где основным является эстетическое восприятие и: бражений - в цифровом вещательном телевидении, в видеоконференциях оформлении иллюстраций.
Применяемые в алгоритмах кодирования изображений ортогональн преобразования концентрируют в спектральной области линсГш (фоновые) составляющие изображения и "размывают" нелинейные (кр крупных деталей и мелкие детали в целом). Любые совершенствования ме" дов кодирования с преобразованием приводят лишь к более точному восс новлению фоновых составляющих, что часто противоречит задачам реш мым в технических приложениях.
Существуют гибридные методы, кодирующие линейную составляют, в спектральном пространстве, а нелинейную в пространстве оригинала. Р дельное кодирование в двух пространствах приводит к дублированию і формации или требует сохранения или передачи дополнительной инфорі ции о сегментации изображения, что негативно сказывается на зффективі сти кодирования.
Перспективным направлением работ является разработка эффективн алгоритмов снижения избыточности изображений в пространстве оригнна позволяющих регулировать степени искажения линейных и нелинейных ставляющих в изображении.
Нелі, работы. Целью настоящей диссертационной работы является іучшсние характеристик методов и алюритмоп внутрикадрового коднро-тння телевизионных изображении используемых и технических приложени-<. Улучшению подлежат коэффициент сжатия, точность воспроизведения зображення и производительность алгоритма, при сохранении гсометриче-<нх размеров, формы, ориентации и координат деталей изображения.
Научная новизна результатов работы заключается в следующем:
. Получено рекуррентное выражение для расчёта интервалов квантования показательно распределённых отсчётов , применение которого, в отличие от квантователя Макса, не требует дополнительного описания границ интервалов.
. Получено выражение для плотности распределения вероятностей значений декоррелированиого сигнала дискретизированного предложенным алгоритмом, анализ которого позволил согласовать параметры блоков дискретизации и квантования, исходя из условия равных долей вносимых искажении.
. Предложено рассматривать декоррелированное изображение как нестационарную цепь Маркова с нелинейно зависимыми элементами. На основе этой модели сигнала были созданы алгоритм устранения нелинейной зависимости соседних отсчётов, использующий частичное описание свойств цепи Маркова, и алгоритм энтропийного кодирования несколькими таблицами нестационарных последовательностей.
. Получен критерий достаточности частичного описания свойств цепи
Маркова, обеспечивающий минимальный суммарный объём сжатых дан
ных и дополнительной информации необходимой для частичного описа
ния. |(-'
. Получена статистика над выборочным распределением, оптимально оценивающая параметр показательного аппроксимирующего распределения, так что обеспечивается минимальная средняя длина кодовых слов, построенных по аппроксимирующему распределению и применённых к выборочному.
Практическая ценность. Практическая значимость результатов работы аключается в разработке программ компрессии-декомпрессии изображений, отличающихся высокой производительностью, повышенной точностью вос-іроизведения деталей изображения и широким диапазоном задаваемых зна-іений коэффициентов сжатия и уровня допустимых искажений.
Реалнзаиня и внедрение результатов исследований.
Результаты диссертационной работы использованы при создании пр граммного обеспечения для устройств ввода, обработки, передачи и храї ния изображений, разработанных в ходе выполнения хоздоговорных и г< бюджетных работ, проводимых на кафедре "Телевизионные устройств ТАСУР. Полученные результаты и разработанные алгоритмы нашли прии нение и внедрение в научно-исследовательских работах и опьіті конструкторских разработках на предприятиях: ЦНПО "Комета" г. Москі НПО "Астрофизика" г. Москва, НПО "Геофизика" г. Москва, Томен ГТРК, СМЭУ ГАИ Томского УВД. Результаты диссертационной работь инструментальные средства, созданные в ходе работы над диссертацн-использованы в учебном процессе в лекциях и лабораторно-практическ занятиях по дисциплинам "Цифровая обработка сигналов" "Телевизионно-вычислительные измерительные системы".
Апробация результатов. Основные положения диссертационной рабо докладывались и обсуждались на:
-
Всесоюзном совещании "Координатно-чувствительные фотоприємникі оптико-электронные устройства на их основе". Барнаул, 1987.
-
XXX научно-технической конференции молодых учёных и специалист по телевизионной технике. Ленинград, 1989.
-
Республиканской научно-технической конференции "Телевизионные тоды и средства в науке и технике", Ужгород, 1989.
-
Международной конференции "Обработка изображений и дистанції' ные исследования". Новосибирск, 1990.
-
Семинаре "Теория и практика создания систем технического зрени Москва, 1990.
-
Межреспубликанской научно-технической конференции "Обработка р тровых изображений в автоматических системах", Тула, 1991.
-
Международной конференции "Датчики электрических и неэлектрнчеа величин", Барнаул, 1993.
-
Международной конференции "CERA 94", Питсбург, США, 1994.
Публикации. По результатам диссертационной работы опубликован печатные работы, 10 тезисов докладов, сделанных на конференциях, пол> но 1 авторское свидетельство.
Структура и объём диссертации. Диссертационная работа состоит введения, пяти разделов, заключения, списка литературы, приложения и тоь ліедрення. Она состоит из 139 страниц, включая 4 таблицы и 41 иллк рацию, а также список литературы из 73 наименований.
Оснопиые положении, представляемые к защите:
Рекуррентное выражение для расчета интервалов квантования показательно распределённых отсчётов сигнала, применение которого, в отли--чиє от квантователя Макса, не требует дополнительного описания границ интервалов.
Алгоритм дискретизации декоррелироваиных отсчётов изображения, не искажающий края достаточно контрастных деталей.
Выражение для плотности распределения вероятностей значений дискре-тизированного разностного сигнала, которое позволяет установить взаимосвязи между параметрами блоков квантования и дискретизации и согласовать их.
Алгоритм нормализации цепи Маркова, устраняющий взаимную зависимость соседних элементов последовательности, использующий для этого частичное описание свойств цепи Маркова.
Критерий достаточности частичного описания свойств цепи Маркова, обеспечивающий минимальный суммарный объём сжатых данных и дополнительных расходов, затрачиваемых на их частичное описание.
Алгоритм кодирования нестационарных нормализованных цепей Маркова, использующий набор таблиц энтропийного кодирования, переключаемых в соответствии с изменением статистических свойств кодируемой последовательности.
Статистика над выборочным распределением, оптимально оценивающая параметр показательного аппроксимирующего распределения, так что обеспечивается минимальная средняя длина кодовых слов.
