Алгоритм сжатия неподвижных цифровых изображений с использованием оптимального базиса класса Добеши на каждом уровне вейвлет разложения




Скачать 23.99 Kb.
НазваниеАлгоритм сжатия неподвижных цифровых изображений с использованием оптимального базиса класса Добеши на каждом уровне вейвлет разложения
Дата конвертации25.02.2013
Размер23.99 Kb.
ТипДокументы
и.в. Косткин

Научный руководитель – С.Н Кириллов, д.т.н., профессор

Рязанский государственный радиотехнический университет

Алгоритм сжатия неподвижных цифровых изображений с использованием оптимального базиса класса Добеши на каждом уровне вейвлет разложения



Предложен алгоритм вейвлет-сжатия неподвижных цифровых изображений с использованием оптимального базиса класса Добеши на каждом уровне разложения Показано, что предложенный алгоритм при обработке 8-ми битных монохромных изображений превосходит JPEG на 22% и требует меньше вычислительных затрат, чем JPEG2000 при сжатии 24-х битных цветных изображений


Одним из первых стандартов сжатия изображений с потерями является стандарт JPEG [1,2], использующий в качестве декоррелирующего преобразования дискретное косинусное преобразование. В 2000 году предложен новый стандарт сжатия цифровых неподвижных изображений JPEG 2000 [2], где в качестве декоррелирующего преобразования используется вейвлет разложение. Данный стандарт позволяет сжимать изображения от 2 до 200 раз без заметной потери в качестве. Основной особенностью JPEG 2000 является то, что на каждом уровне вейвлет декомпозиции используется один и тот же базис Добеши. В связи с этим возможна модификация алгоритма стандарта JPEG 2000, когда на каждой ступени вейвлет разложения осуществляется оптимизация базиса Добеши. Это позволяет определить комбинацию базисов на разных уровнях разложения, обеспечивающих наибольший коэффициент сжатия.

Исследования предлагаемого метода сжатия проводилось на изображениях в градации серого 0…255. В результате исследований базисов Добеши [3] был найден оптимальный, с точки зрения коэффициента сжатия базисный вектор, который следует применять на соответствующей ступени разложения. В целом предлагаемый алгоритм состоит из следующих этапов:

  1. Выполняется пятиуровневое вейвлет преобразование сигнала с использованием своего базиса Добеши , , , , , на каждом уровне соответственно.

  2. Задается уровень визуального качества, с которым будет восстановлено изображение после декомпрессии, путем изменения порога.

  3. Обнуляются все коэффициенты вейвлет преобразования , модуль которых меньше или равен заданному порогу:

  4. Полученная на шаге 3 матрица коэффициентов преобразуется в матрицу строку путем построчного считывания.

  5. К полученной строке применяется алгоритм кодирования длин серий.

  6. К строке, полученной на шаге 5 применяется алгоритм кодирования Хаффмана

Таким образом, разработан новый алгоритм сжатия неподвижных цифровых изображений с применением вейвлет преобразования на основе использования оптимального базиса. Получен вектор оптимальных базисов класса Добеши, обеспечивающих максимальный коэффициент сжатия. Проведено сравнение синтезированного алгоритма с наиболее распространенными стандартами сжатия JPEG и JPEG 2000. При этом показано, что синтезированный алгоритм превосходит по сжатию 8-ми битных монохромных изображений JPEG на 22% и требует при том же качестве меньше вычислительных затрат, чем JPEG 2000 при сжатии цветных 24-х битных изображений.


Список литературы


  1. Р. Гонсалес, Р. Вудс. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2006г. 1072 с.

  2. Tinku Acharya, Ajoy K. Ray. Image Processing Principles and Application. John Wiley & Sons, Inc. Hoboken, New Jersey, 2005. 428 p.

  3. Блаттер К. Вейвлет анализ. Основы теории. М.: Техносфера. 2004.280с.

Добавить в свой блог или на сайт

Похожие:

Алгоритм сжатия неподвижных цифровых изображений с использованием оптимального базиса класса Добеши на каждом уровне вейвлет разложения iconАлгоритм вейвлет-сжатия неподвижных цифровых изображений с использованием оптимального базиса на соответствующих уровнях разложения
Овых изображений с использованием оптимального базиса класса Добеши на каждом уровне разложения Показано, что предложенный алгоритм...

Алгоритм сжатия неподвижных цифровых изображений с использованием оптимального базиса класса Добеши на каждом уровне вейвлет разложения iconЛитература Радченко Ю. С. Алгоритм сжатия изображений на основе полиномиальных преобразований/ Ю. С. Радченко// Цифровая обработка сигналов, 2002, №1, с. 2-6
Радченко Ю. С. Алгоритм сжатия изображений на основе полиномиальных преобразований/ Ю. С. Радченко// Цифровая обработка сигналов,...

Алгоритм сжатия неподвижных цифровых изображений с использованием оптимального базиса класса Добеши на каждом уровне вейвлет разложения iconСмоленцев Н. К. Основы теории вейвлетов. Вейвлеты в Mat Lab
Разработан простой алгоритм вейвлет сжатия, позволяющий реализовать недорогие аппаратно программные платформы для

Алгоритм сжатия неподвижных цифровых изображений с использованием оптимального базиса класса Добеши на каждом уровне вейвлет разложения iconСжатие изображений на основе их сегментного представления
Рассматривается алгоритм восстановления изображения из кода и приводится оценка коэффициента сжатия, полученная на разработанной...

Алгоритм сжатия неподвижных цифровых изображений с использованием оптимального базиса класса Добеши на каждом уровне вейвлет разложения iconЭкзаменационные вопросы по спецпредмету «геоинформатика» для поступающих в аспирантуру на специальность 25. 00. 35
Евклидово пространство. Обобщенная ортогонализация Грама-Шмидта для системы векторов. Qr-алгоритм разложения матрицы на множители....

Алгоритм сжатия неподвижных цифровых изображений с использованием оптимального базиса класса Добеши на каждом уровне вейвлет разложения iconУчебный курс Введение в вейвлет-анализ Леонид Левкович-Маслюк
Вторая идея – пирамидное представление (pyramid representation) – в задаче сжатия изображений. Обе идеи связаны с применением к сигналу...

Алгоритм сжатия неподвижных цифровых изображений с использованием оптимального базиса класса Добеши на каждом уровне вейвлет разложения iconЗадача выделения особенностей довольно часто возникает во многих приложениях цифровой обработки изображений. Например, при реставрации архивных фотодокументов,
Подход к решению задачи выделения особенностей изображений на основе непрерывного вейвлет-преобразования

Алгоритм сжатия неподвижных цифровых изображений с использованием оптимального базиса класса Добеши на каждом уровне вейвлет разложения iconЛитература Краснов А. Е., Воробьева А. В., Кузнецова Ю. Г., Красников С. А., Краснова Н. А., Анискин Д. Ю. Основы спектральной компьютерной квалиметрии жидких сред. М
Это может повысить быстродействие и качество выполнения анализов гсм. Как было показано в примере, использование для этих целей вейвлетов...

Алгоритм сжатия неподвижных цифровых изображений с использованием оптимального базиса класса Добеши на каждом уровне вейвлет разложения iconОсобенности сжатия изображения на основе вейвлет-преобразования
Московский государственный инженерно-физический институт (технический университет)

Алгоритм сжатия неподвижных цифровых изображений с использованием оптимального базиса класса Добеши на каждом уровне вейвлет разложения iconТри эталонных критерия оценки качества сжатия изображений
Так же следует заметить, что величина mse в отдельных случаях может незначительно изменяться при существенном ухудшении качества...


Разместите кнопку на своём сайте:
lib.convdocs.org


База данных защищена авторским правом ©lib.convdocs.org 2012
обратиться к администрации
lib.convdocs.org
Главная страница