ОПТИМИЗАЦИЯ ЭТАПА КОДИРОВАНИЯ СТАНДАРТА JPEG НА ОСНОВЕ НЕЭТАЛОННОГО КРИТЕРИЯ КАЧЕСТВА Ярославский государственный университет им. П.Г. Демидова ДИПЛОМНАЯ.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Модифицированный критерий оценки качества восстановленных изображений Министерство образования и науки Российской Федерации Ярославский государственный.
Advertisements

Page 1 Применение стеганографических методов для занесения идентифицирующей информации в растровые изображения Исполнитель: студент группы ИВТ-464 Попов.
Национальный Аэрокосмический Университет «ХАИ» Обзор направлений научных исследований кафедры 1 Николай Пономаренко 18/4/2006 Автоматическое определение.
Лекция 1 Алгоритмы сжатия изображений Медведева Елена Викторовна дисц. Цифровая обработка изображений.
Применение генетических алгоритмов для генерации числовых последовательностей, описывающих движение, на примере шага вперед человекоподобного робота Ю.К.
ТРЕХЭТАПНАЯ ОБРАБОТКА ЦИФРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЭВОЛЮЦИОНИРУЮЩИХ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ* Цой Ю.Р., Спицын В.Г. Кафедра вычислительной.
РАЗРАБОТКА ИНСТРУМЕНТА ОПТИМИЗАЦИИ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ПРОГРАММ Руководитель: проф. Мулярчик Степан Григорьевич.
Слежение за объектами на основе раздельной обработки изображений в двух спектральных каналах Бабаян Павел Вартанович Смирнов Сергей Александрович Кафедра.
Моделирование на ЭВМ и исследование характеристик системы восстановления несущей для сигнала ФМ-М Презентация Студент : Девяткин А.В. Научный руководитель.
ГОУВПО «Московский Энергетический Институт (Технический Университет)» Кафедра Радиотехнических систем Тема магистерской диссертации: «РАЗРАБОТКА И РЕАЛИЗАЦИЯ.
Докладчик: Бульёнов А. В., аспирант Научный руководитель: Шалыто А. А., д. т. н., профессор, зав. кафедрой КТ Методы автоматного программирования в разработке.
Ф. Т. Алескеров, Л. Г. Егорова НИУ ВШЭ VI Московская международная конференция по исследованию операций (ORM2010) Москва, октября 2010 Так ли уж.
Компрессия видеоданных с фиксированным средним коэффициентом сжатия Ковалёв Д.С. Новосибирский Государственный Университет Совместная лаборатория НГУ,
Исследование и разработка методов сегментации и обработки полутоновых изображений в медицинской области.
Декомпозиция сложных дискретных систем, формализованных в виде вероятностных МП-автоматов. квалификационная работа Выполнил: Шляпенко Д.А., гр. ИУ7-83.
Разработка математической модели и исследование характеристик системы автоматического слежения за задержкой сигнала СРНС 1 студент : Сан Вин Маунг. Научный.
Дипломный проект на тему: «Разработка программно-математических средств для обнаружения сигнала системы спутникового позиционирования» Студент: Внуковский.
Фрактальное сжатие.. Введение Изображения и иллюстрации используются повсеместно. Проблема, связанная с большим объемом для их обработки и хранения, появилась.
Методические указания по выполнению курсовой работы 1.Определить организацию или вид деятельности, для которых разрабатывается проект 2.Выбрать вид проекта:
Моделирование на ЭВМ системы восстановления несущей для сигнала ФМ-2 Работу выполнил студент группы ЭР Устинов С.М. Московский Энергетический Институт.
Транксрипт:

ОПТИМИЗАЦИЯ ЭТАПА КОДИРОВАНИЯ СТАНДАРТА JPEG НА ОСНОВЕ НЕЭТАЛОННОГО КРИТЕРИЯ КАЧЕСТВА Ярославский государственный университет им. П.Г. Демидова ДИПЛОМНАЯ РАБОТА Докладчик: Бекренев В.А. Научный руководитель: Хрящев В.В.

Цель работы оптимизация этапа кодирования стандарта сжатия неподвижных изображений - JPEG на основе неэталонной оценки качества 2

Задачи на дипломную работу - анализ литературы по вопросам сжатия и восстановления цифровых изображений; анализ литературы, посвященной вопросам оценки качества восстановленных изображений; - разработка и анализ алгоритма неэталонной оценки качества JPEG изображений; - оптимизация этапа кодирования стандарта JPEG на основе предложенного алгоритма неэталонной оценки качества JPEG изображения. 3

Основные этапы JPEG кодирования Разбиение на блоки 8х8 пикселей Дискретное косинусное преобразование Квантование Энтропийное кодирование Зигзагобразное сканирование Многие положения стандарта носят рекомендательный характер, что позволяет исследователям проводить оптимизацию стандарта с целью повышения скорости кодирования, степени сжатия или лучшего качества восстановленного изображения В данной работе оптимизация проводилась на этапе квантования и заключалась выборе матрицы квантования 4

Структура алгоритма неэталонной оценки качества (JQ) 5 Оценка качества JQ (JPEG Quality)

Зависимость оценки JQ от степени сжатия Изображение «Бабуин» («Baboon») Изображение «Лена» («Lena») 6 Зависимость оценки качества JQ от степени сжатия К для трех тестовых изображений Изображение «Перцы» («Peppers»)

Сравнение JQ и ПОСШ «Лена», ПОСШ = 27,32 dB, К = 46,38, JQ = – 0,145; «Перцы», ПОСШ = 27,32 dB, К = 46,55, JQ = 0,118, 7

Коэффициенты корреляции Изображение «Бабуин» Изображение «Лена» Изображение «Перцы» JQ CO * JQ ПОСШ Бабуин0,99970,6255 Лена0,99650,8105 Перцы0,98980,7667 * CO – субъективная (визуальная) оценка. 8

Первый способ оптимизации Параметры: - число итераций 5 Условия завершения алгоритма: - отклонение полученной оценки от первоначальной превысило порог - число итераций превысило 5 9

Сравнение алгоритмов кодирования JPEG Зависимость оценки JQ восстановленного изображения от степени сжатия К для обычной и оптимизированной схемы JPEG кодирования (усреднена по пяти изображениям) 10

Сравнение алгоритмов кодирования JPEG Зависимость СКО восстановленного изображения от степени сжатия К для обычной и оптимизированной схемы JPEG кодирования (усреднена по пяти значениям) 11

Сравнение алгоритмов кодирования JPEG Зависимость СКО восстановленного изображения от степени сжатия К для обычной и оптимизированных схем JPEG кодирования 1212

Второй способ оптимизации Параметры: - число итераций 3 - размер анализируемой окрестности 24х24 пикселя Условия завершения алгоритма: - отклонение полученной оценки от первоначальной превысило порог - число итераций превысило 3 13

Сравнение алгоритмов кодирования JPEG Зависимость СКО восстановленного изображения от степени сжатия К для обычной и оптимизированных схем JPEG кодирования 14

Визуальное улучшение после оптимизации Неоптимизированный алгоритм JPEG кодирования K = 45,70 Оптимизированный вторым способом алгоритм JPEG кодирования K = 45,67 15

Заключение На основе проведенных исследований можно сделать следующие выводы: Разработанный критерий JQ может использоваться для неэталонной оценки качества JPEG изображений. Рекомендательный характер спецификации стандарта JPEG позволяет проводить оптимизацию этапа кодирования изображений. Результаты моделирования показывают, что использование критерия JQ для оптимизации этапа кодирования предпочтительнее чем эталонного критерия СКО восстановленного изображения. 16

Заключение Применение первого способа оптимизации позволяет достичь лучшего качества восстановленного изображения по сравнению с неоптимизированной схемой JPEG кодирования. Улучшение составило 0,7–1 в значениях JQ и 8–10 в значениях СКО. Поскольку второй способ оптимизации учитывает участки различной детальности на изображении, качество его работы выше не только по сравнению с неоптимизированной, но и с первой оптимизированной схемой JPEG кодирования. Применение второго способа оптимизации позволило улучшить качество изображений на 1–1,5 в значениях JQ и на 10–15 в значениях СКО. 17