Сжатие изображений на основе их сегментного представления




Скачать 31.44 Kb.
НазваниеСжатие изображений на основе их сегментного представления
Дата конвертации23.04.2013
Размер31.44 Kb.
ТипДокументы
И.Н. СУКОНКИН

Научный руководитель - О.А. МИШУЛИНА, к.т.н., доцент

Московский инженерно-физический институт (государственный университет)


СЖАТИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ

НА ОСНОВЕ ИХ СЕГМЕНТНОГО ПРЕДСТАВЛЕНИЯ


В работе предложен новый подход к решению задачи сжатия полутоновых изображений, основанный на хранении яркостей не отдельных пикселей, а отрезков условно постоянной яркости, называемых сегментами. Рассматривается алгоритм восстановления изображения из кода и приводится оценка коэффициента сжатия, полученная на разработанной программе.


Введение. В связи ростом объемов мультимедиа данных, хранимых в базах данных и передаваемых в сети интернет, актуальной является проблема их сжатия. Несмотря на разнообразие алгоритмических подходов к сжатию изображений [1] и используемых программных средств, сохраняется практический интерес к поиску новых подходов к решению этой задачи. В работе предлагается новый алгоритмический подход к сжатию изображений, основанный на их сегментном представлении [2], в котором функция яркости описана не на поле пикселей, а на отрезках условно постоянной яркости, называемых сегментами. Сегментное представление изображения, которое неплотно накрывает яркостное поле, возможно благодаря его существенной автокорреляции и, следовательно, избыточности информации об изображении, хранимой в стандартных форматах. В работе рассматриваются алгоритмы вычисления, кодирования и статистической обработки сегментов, теоретической оценки показателя сжатия полутонового изображения, а также восстановления изображения из архива.

С
Рис. 1. Расчет сегментов.
егментное представление изображения.
Сегментный подход основан на анализе функции яркости вдоль произвольно расположенных секущих линий и выделении вдоль них отрезков постоянной яркости (с заданной точностью Δ). Эта процедура (рис. 1) позволяет получить первичное представление изображения в форме массива отрезков постоянной яркости, которые при визуализации позволяют восстановить структуру всех значимых элементов изображения. Каждый сегмент характеризуется положением в поле изображения, углом наклона и яркостью. Использование прямоугольной сетки секущих линий позволяет исключить хранение угла наклона сегмента. Число сегментов в массиве зависит не только от характера изображения, но и от предустановленного значения параметра Δ. Регулировка этого параметра позволяет варьировать соотношение точность/коэффициент сжатия.

О
Рис. 1. Распределение
сегментов по длине.

птимизация кодирования длин и яркостей сегментов.
Гистограмма распределения сегментов по длине при анализе типичных фотоизображений представлена на рис. 2. Существенная неравномерность распределения (подавляющее число сегментов имеет малую длину) и, следовательно, невысокая энтропия этой случайной величины, объясняют достигнутый на практике эффект от применения кода Хаффмана [3] к массиву длин сегментов. Такое кодирование в среднем позволяет сжать массив длин сегментов в три раза, а массив яркостей - примерно на 15 процентов. Следует отметить, что предложенная схема хранения изображения содержит дополнительную информацию о вариабельности функции яркости в произвольном заданном фрагменте изображения.

Восстановление изображения из архива. Неплотность накрытия сегментами поля изображения потребовала разработки специальной процедуры восстановления "пустот" между сегментами (рис. 3). Она предусматривает итеративную обработку изображения с использованием показателя достоверности для вычисленной яркости каждого пикселя.






(а)





(б)





(в)


Рис. 3. Восстановление изображения: (а) – исходное изображение, (б) – отрисованные
сегменты, (в) – восстановленное из сегментов изображение.

Заключение. Предложенный метод реализован программно и проанализирован на типовых изображениях. Получен коэффициент сжатия 26, который соответствует коэффициенту сжатия с помощью алгоритма jpeg.


Список литературы


  1. Ватолин Д.С. Алгоритмы сжатия изображений. – М.: Московский государственный университет, 2000.

  2. Мишулина О.А., Вин Тхей. Распознавание текстурных изображений на векторной нейронной сети. // IX всероссийская научно-техническая конференция «Нейроинформатика-2007». Сборник научных трудов. М.:МИФИ, 2007. Ч.1. С. 146-157.

  3. D.A. Huffman, A method for the construction of minimum-redundancy codes. Proc. Inst. Radio Engineers. Vol. 40, Sep. 1952. No. 9. Pp. 1098-1101.

Добавить в свой блог или на сайт

Похожие:

Сжатие изображений на основе их сегментного представления 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

Сжатие изображений на основе их сегментного представления iconИзЭнтропическое автомодельное сжатие газа
Риманова представления уравнений газодинамики. Обсуждаются режимы двухэнтропийного сжатия: вещество плавно сжимается до промежуточной...

Сжатие изображений на основе их сегментного представления 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...

Сжатие изображений на основе их сегментного представления iconОбработка изображений
Цель дисциплины – изучение современных алгоритмов интеллектуального анализа и обработки изображений

Сжатие изображений на основе их сегментного представления iconТ. Н. Созонова повышение четкости масштабированных изображений на основе вариационного метода численного дифференцирования в работе изложен новый метод
В работе изложен новый метод вычисления производных сигнала по его дискретным значениям, основанный на частотных представлениях....

Сжатие изображений на основе их сегментного представления iconЛекция 1
Методы на основе растеризации и их поддержка современной графической аппаратурой. Методы глобального освещения и трассировка лучей...

Сжатие изображений на основе их сегментного представления iconАвтоматический анализ изображений и распознавание образов на основе принципа репрезентационной минимальной длины описания

Сжатие изображений на основе их сегментного представления 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,...

Сжатие изображений на основе их сегментного представления iconЦифровая обработка изображений в тв системах наблюдения и охраны
Коррекция искажений изображений, принимаемых из космоса, автоматический анализ характера местности, исследование природных ресурсов...

Сжатие изображений на основе их сегментного представления iconАлгоритм сжатия неподвижных цифровых изображений с использованием оптимального базиса класса Добеши на каждом уровне вейвлет разложения
Добеши на каждом уровне разложения Показано, что предложенный алгоритм при обработке 8-ми битных монохромных изображений превосходит...


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