Введение к работе
-з-
Актуальность проблем
Рассмотрим цифровое изображение как матрицу пикселов размером N х N. Для монохромного изображения каждый пиксел имеет 256 градаций яркости и поэтому представляется одним байтом. Для цоетного изображения каждый пиксел представляется 3 байтами, каждый из которых является градацией яркости одного из трех основных цветов - красный, синий и голубой.
Для хранения цветного изображения размером 640x480 требуется 921600 байтов. Для передачи видео сигнала (30 кадров а секунду) конечное оборудование и канал должны обладать пропускной способностью 2U> мегабит в секунду. Это значение существенно превышает способность традиционных каналов связи. С обработкой такого потока информации в реальном времени не справиться и конечное вычислительное оборудование.
Эта проблема давно известна. Ее пытаются решить путем сокращения числа байтов для представления и передачи изображений так, чтобы при восстановлении качество полученных изображений было приемлемым. Такие мотоды сокращения называется сжатием с частичной потерей информации. Все разработанные алгоритмы сжатия являются эвристическими, так как они устраняют детали изображения, которые не являются важными для восприятия человеческим зрением.
Цель 11 задачи исследования
Целью диссертационной работы является исследование основных принципов и методов сжатия изображении и разработка нового алгоритма сжатия с улучшенными характеристиками. Этот алгоритм должен быть по существу новым, а не модификацией существующих, и поэтому должен превзойти их по основным характеристикам: степени сжатия и качеству восстановления изображения.
Для достижения этой цели в диссертационной работе поставлены следующие задачи:
- Исследование существующих методов и обоснование того, что они по сути лепользукя одну и ту же модель изображений;
- Анализ и выбор мультирезолюционной декомпозиции в качестсо основы
для разработки нового метода сжатия;
Выявление нового типа статистической избыточности в реальных изображениях после декомпозиции по разным уровням разрешений;
Выбор и реализации подходящего механизма для устранения этой избыточности;
Комбинирование существующих методов с разработанным алгоритмом и полная его реализация;
- Обоснование принципиального отличия раэработенного алгоритма от
существующих с точки зрения математической статистики.
Новизна
В диссертации впервые;
Выдвинута гипотеза о корреляции структур высокочастотных субизображений разных разрешений, полученных из исходного изображения с помощью преобразования малых волн;
Использована выявленная корреляция для сокращения числа коэффициентов, сохраняемых для обработки, что позволило повысить коэффиционт сжатия и качество квантования и, следовательно, восстановления,
- Использован набор нейронных сетей для прогнозирования структур
субизображений. .
Научная значимость
Научная значимость диссертации содлоит в том, что в ной впервые опредепена новая модель изображений, о которой текстуры на разных разрешениях коррелированны. Обнаружение этой корреляции и ее устранение дает возможность повысить коэффициент сжатия при одном и том же качестве оосетаноалі іия. Экспериментальные результаты тестирования этой модели могут обуславливать еа дальнейшее исследование в направление строгого математического обоснования с помощью теории функционального анализа. При этом надо было доказать, что поле Гэусса-Маркоеь является частным случаем разработанной модели, и найти оптимальное преобразование с цепью выявления и устранения избыточной информации в исходной функции.
-J-
Практическая значимость
Разработанный алгоритм позволяет достичь нового рекорда по степени сжат .я и качеству восстановления. И так как алгоритм сжатия цифровых изображений является неотделимой частью программного обеспечения баз данных вычислительных сетей, мультимедийных систем, систем цифровой телевизионной передачи и т. п., любое продвижение степени сжатия и качества восстановления несомненно сэкономит материальные и оременные затраты. Разработанный алгоритм превосходит существующие по степени сжатия в полтора-двг раза, что обуславливает соответствующий экономический эффект.
Апробации
Основные положения диссертации были доложены и получили одобрение на научно-технической конференции молодых ученых и аспирантов МИИТа "Неделя науки" в 1995 году и на заседаниях кафедры "Математическое обеспечение АСУ" в 1S95-1996 годах.
Положения, которые выносятся на защиту
Метод разложения изображения на субизображении разных разрешений, их статистический анализ и составление матрицы структур;
Метод прогнозирования структур субизображоний с ограниченным набором отображений, основанный на гипотезе об их зависимости;
Разработка метода обучения набора нейронных сетей.
'Ї. Методы исследования
В диссертационной работе в качестве основных методов исследования использованы:
- Элементы теории информации и кодирования, теории случайных процессов;
Результаты исследований в области биологи по специфике визуального восприятия зрительной системы человека;
Элементы теории гильбертовых пространств;
Элементы кластерного анализа;
Теория паралельно-распределенной обработки и нейронных сетей.
Ссстаз и структура диссертации
Диссертация состоит из введения, 6 глав, заключения и списка использованной, литературы. Содержа, ш работы изложено на 105 страниц машинного текста и содержит 57 рисунков и 7 таблиц Список использованной литературы включает 25 наименований.
