Разработка алгоритмов сжатия монохромной видеоинформации для системы дистанционного зондирования Земли.

Сжатие применяется к различным видам информации: аудио, видео, текстовая другая. С различными целями: Хранение Снижение требований к каналу связи при передаче.

На рисунке приведена зависимость величины потока от геометрического разрешения Lx для одного канала съемочной аппаратуры: высота съемки Н = 500 км, полоса захвата шириной L = 20 км, разрядность выходного сигнала – 8 бит.

Типовое значение Перспективное значение Геометрическое разрешение 2 метра Менее 50 см Поток целевой информации 280 Мбит/с Более 4,52 Гбит/с Пропускная способность канала связи 320 Мбит/с 800 Мбит/с Требуемая степень сжатия Не требуется Более 6

Цель Разработать оптимальный алгоритм сжатия монохромной видеоинформации, источником которой является оптико- электронная аппаратура космических систем ДЗЗ.

Задачи обзор существующих методов сжатия видеоинформации; выбор методов и основанных на этих методов алгоритмов сжатия видеоинформации пригодных для использования в космических оптико- электронных системах ДЗЗ (КОЭС ДЗЗ); возможная модификация выбранных алгоритмов. программная реализация алгоритмов; выбор критериев и разработка методики оценки эффективности алгоритмов сжатия видеоинформации; оценка эффективности выбранных алгоритмов, выбор оптимального алгоритма для использования в аппаратуре КОЭС ДЗЗ;

Методы, используемые при сжатии видеоинформации RLE кодирование Кодирование кодами Голомба-Райса (LOCO-I и JPEG-LS) Кодирование кодами Хаффмана (JPEG) Арифметическое кодирование(JPEG 2000) Словарные алгоритмы Группирующие преобразования (MTF, BWT) Контекстное моделирование (FELIC, MLP, CALIC, LOCO-I, JPEG-LS) Алгоритмы, использующие спектральные преобразования (JPEG, JPEG 2000) Методы устранение межкадровой избыточности (MPEG, Motion-Jpeg) Фрактальное сжатие

Особенности съёмки Поступление видеоинформации непрерывно. Отсутствие межкадровой (временной) избыточности. Видеоинформация из фоточувствительного элемента, как правило, поступает параллельно в несколько потоков. Видеоинформация поступает из фоточувствительного элемента построчно, типовой размер строки 1024÷2048 элементов. Частота строк от 50 Гц до 30 к Гц. Жёсткие ограничения на вес блока сжатия и потребляемую им мощность.

Алгоритмы, используемые в аппаратуре КОЭС ДЗЗ: дифференциальная импульсно-кодовая модуляция (ДИКМ) ADPCM (модификация ДИКМ) JPEG-LS (сжатие без потерь) JPEG JPEG2000

Выбранные алгоритмы и их структурные схемы

Модификация алгоритма Jpeg-LS Вместо кодирования кодами Голомба-Райса используется арифметическое кодирование. Нет разделения на run-mode и regular mode. Ошибка предсказания представляется в двоичной форме. Количество контекстов, используемых для предсказания контекста увеличено с четырёх до пяти. Значение параметра Near адаптивно меняется в зависимости от контекста.

Модификация алгоритма ДИКМ Динамически изменяется число уровней квантования Квантователь является квазиоптимальным для данного изображения с заданной погрешностью Введена дополнительная матрица учёта реальной ошибки квантования При малых значениях допустимой погрешности, сильно вырастает время расчёта шкалы

Алгоритмы реализованы с использованием: Matlab Borland Builder Borland Delphi

Критерии оценки Абсолютная ошибка Максимальная абсолютная ошибка Средняя абсолютная ошибка Нормированная абсолютная ошибка (NAR) Среднеквадратичная погрешность (MSE) Максимальная среднеквадратичная погрешность (PMSE) Нормированная среднеквадратичная погрешность (NMSE) Отношение сигнал/шум (SNR) Пиковое отношение сигнал/шум (PSNR) Радиус корреляции Средняя пространственная корреляция (Cavg)

Сравнение алгоритмов для заданного коэффициента сжатия Пиковое отношение сигнал/шум (PSNR) Средняя пространственная корреляция (Cavg)

Пиковое отношение сигнал/шум (PSNR) Рассчитывается по формуле: где – значение пикселя исходного изображения с координатами x и y; - значение пикселя восстановленного изображения с координатами x и y. M и N – количество строк и столбцов матрицы изображения соответственно.

Средняя пространственная корреляция (Cavg) С целью приближения оценки искажений к восприятию искажений человеческим глазом, стоит ввести меру искажений в окрестности пикселя картинки. Это можно сделать, использую корреляцию окрестностей пикселей картинок. Для каждого пикселя корреляцию будет иметь вид: где i и j определяют окрестность корреляции для точки. Например, i=[x-2,x+2], j=[y-2,y+2] для области корреляции 5*5. Оценка Cavg:

Миры – искусственные тестовые изображения Основная цель исследования алгоритмов с применением мир – оценить потери в геометрическом разрешении при внесении потерь. Использовались миры: Линейные Одноточечные Многоточечные

Одноточечная мира Квадратное изображение с точкой размером в один пиксель посередине.

Многоточечная мира Квадратное изображение заполненное точками размером в один пиксель, расположенными на расстоянии 1 пиксель друг от друга.

Линейная мира Набор вертикальных и горизонтальных линий толщиной один пиксель, расположенных через разные интервалы.

Моделирование реалистичных изображений. Изображение, 8 bpp, grayscale с высоким геометрическим разрешением на местности Атмосферная дымка Низкочастотная фильтрация Фотонный шум Квантование отсчётов (АЦП) 1. Нормировка bpp => 12 bpp (+ ошибка квантования) Шумы электронного тракта и собственный шум фотоприёмника Пространственная дискретизация изображения (выборка) Преобразование 12 bpp => 8 bpp по заданному закону

Алгоритмы в порядке их эффективности для различных коэффициентов сжатия согласно обще статистическим оценкам. Коэффициент сжатия Jpeg-LS-A Jpeg Jpeg-LSJpeg 2000Jpeg-LS-AJpeg 3Jpeg 2000Jpeg-LSJpegJpeg-LS-A 4Jpeg Jpeg-LS 5ДИКМ --

Предельный коэффициент потерь Алгоритм\мира ОдноточечнаяМноготочечная ЛинейнаяMin Jpeg Jpeg Jpeg-LS ,75 Jpeg-LS-A ,4

Выводы: Исследованы существующие методы и алгоритмы сжатия монохромной видеоинформации. Проведён сравнительный анализ методов и алгоритмов с точки зрения применимости в аппаратуре КОЭС ДЗЗ.

Выводы: Предложены варианты модификации алгоритма Jpeg-LS и метод построения оптимального квантователя в алгоритме ДИКМ. Исследованные и предложенные алгоритмы реализованы с использованием программных средств MatLab, C++, Delphi.

Выводы: На основании существующих метрик оценки качества видеоизображений разработана рабочая методика оценки эффективности работы алгоритмов сжатия монохромной видеоинформации. Разработана рабочая методика получения реалистичных цифровых изображений КОЭС ДЗЗ, на базе фотоплёнок плёночных космических систем ДЗЗ.

Выводы: Реализованные алгоритмы исследованы с использованием разработанной методики, в результате чего получены следующие результаты: При коэффициентах сжатия меньше пяти наиболее эффективным по всем параметрам является разработанный алгоритм Jpeg-LS-A. При коэффициентах сжатия больше пяти наиболее эффективным по обще статистическим оценкам является алгоритм Jpeg 2000.

Выводы: Следовательно, для задач детектирования объектов лучше подходит алгоритм Jpeg-LS-A, в то время, как для задач картографии более пригодным является алгоритм Jpeg 2000.

Выводы: Алгоритмы Jpeg-LS-A и Jpeg 2000 имеют большую вычислительную сложность. При необходимости использования алгоритма с низкой вычислительной сложностью, выбор лежит между алгоритмами Jpeg и Jpeg-LS.

В настоящее время, разработанные алгоритмы используются ОАО «Пеленг» при создании устройства сжатия изображений для космических систем дистанционного зондирования Земли (подтверждено актом о внедрении, выданным ОАО «Пеленг»).