Использование регион-ориентированной схемы сжатия изображений без потерь и с ограниченными потерями в системах технического зрения И.М.Книжный, 2011 г.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Адаптивные модификации кода Голомба и их использование для сжатия изображений в космических экспериментах И.М.Книжный, 2009 г. Институт космических исследований.
Advertisements

Российская Академия Наук Институт Космических Исследований Семинар «Современные и перспективные разработки и технологии в космическом приборостроение»
ПАРАЛЛЕЛЬНАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ Фурсов В.А., Попов С.Б. Самарский научный центр РАН, Самарский государственный аэрокосмический университет, Институт.
ОПТИМИЗАЦИЯ ЭТАПА КОДИРОВАНИЯ СТАНДАРТА JPEG НА ОСНОВЕ НЕЭТАЛОННОГО КРИТЕРИЯ КАЧЕСТВА Ярославский государственный университет им. П.Г. Демидова ДИПЛОМНАЯ.
1 ПРИМЕНЕНИЕ НЕДВОИЧНОГО МНОГОПОРОГОВОГО ДЕКОДЕРА ДЛЯ ЗАЩИТЫ ФАЙЛОВ ОТ ИСКАЖЕНИЙ Рязанский государственный радиотехнический университет Овечкин П. В. Специализированный.
Применение генетических алгоритмов для генерации числовых последовательностей, описывающих движение, на примере шага вперед человекоподобного робота Ю.К.
1 ЭФФЕКТИВНОЕ МНОГОПОРОГОВОЕ ДЕКОДИРОВАНИЕ НЕДВОИЧНЫХ САМООРТОГОНАЛЬНЫХ КОДОВ 1 Институт космических исследований 2 Рязанский государственный радиотехнический.
Лекция 1 Алгоритмы сжатия изображений Медведева Елена Викторовна дисц. Цифровая обработка изображений.
ПЕРСПЕКТИВЫ ПРИМЕНЕНИЯ МНОГОПОРОГОВЫХ ДЕКОДЕРОВ В ВЫСОКОСКОРОСТНЫХ СИСТЕМАХ ПЕРЕДАЧИ ДАННЫХ Золотарев В.В., Овечкин Г.В. Институ космических исследований.
ТРЕХЭТАПНАЯ ОБРАБОТКА ЦИФРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЭВОЛЮЦИОНИРУЮЩИХ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ* Цой Ю.Р., Спицын В.Г. Кафедра вычислительной.
Тема: Кодирование и обработка графической информации.
ФАКУЛЬТЕТ ПРИКЛАДНОЙ МАТЕМАТИКИ и ИНФОРМАТИКИ Тарасюк Александр Евгеньевич СИСТЕМА РАСПОЗНАВАНИЯ ЛИЦ НА ОСНОВЕ НЕЙРОННОЙ СЕТИ.
Кодирование графики. Итак… растровыевекторные Все компьютерные графические изображения разделяют на два типа: растровые и векторные. растровой точки пиксели.
Модифицированный критерий оценки качества восстановленных изображений Министерство образования и науки Российской Федерации Ярославский государственный.
Кодирование канала и источника в перспективных системах ДЗЗ * ** * * * Институт космических исследований РАН В.В.ЗолотарёвР.Р.Назиров 7-ая Открытая конференция.
Разработка алгоритмов сжатия монохромной видеоинформации для системы дистанционного зондирования Земли.
Национальный Аэрокосмический Университет «ХАИ» Обзор направлений научных исследований кафедры 1 Николай Пономаренко 18/4/2006 Автоматическое определение.
ГОУВПО «Московский Энергетический Институт (Технический Университет)» Кафедра Радиотехнических систем Тема магистерской диссертации: «РАЗРАБОТКА И РЕАЛИЗАЦИЯ.
Сжатие это кодирование с уменьшением объема данных и возможностью однозначного декодирования. Обратный процесс декодирование называется разжатие. Другие.
Кодирование информации Подготовила: учитель информатики Ефимова Н.Ю.
Транксрипт:

Использование регион-ориентированной схемы сжатия изображений без потерь и с ограниченными потерями в системах технического зрения И.М.Книжный, 2011 г. Институт космических исследований РАН

Общая схема предиктивного кодера Исходное изображение Контекстная модель Предсказатель Модель ошибки предсказания Энтропийное кодирование +

Gradient Adjusted Predictor (GAP) d h = |W - WW| + |N - NW| + |NE - N| d v = |W - NW| + |N - NN| + |NE - NNE| IF ((d v – d h ) > 80) // резкая горизонтальная граница C p = W; C p = W; ELSE IF ((d v – d h ) < - 80) // резкая вертикальная граница C p = N; C p = N; ELSE { C p = (W + N)/2 + (NE – NW)/4; C p = (W + N)/2 + (NE – NW)/4; IF ((d v – d h ) > 32) // горизонтальная граница IF ((d v – d h ) > 32) // горизонтальная граница C p = (C p + W)/2; C p = (C p + W)/2; ELSE IF ((d v – d h ) > 8) // мягкая горизонтальная граница ELSE IF ((d v – d h ) > 8) // мягкая горизонтальная граница C p = (3* C p + W)/4; C p = (3* C p + W)/4; ELSE IF ((d v – d h ) < - 32) // вертикальная граница ELSE IF ((d v – d h ) < - 32) // вертикальная граница C p = (C p + N)/2; C p = (C p + N)/2; ELSE IF ((d v – d h ) < -8) // мягкая вертикальная граница ELSE IF ((d v – d h ) < -8) // мягкая вертикальная граница C p = (3* C p + W)/4; C p = (3* C p + W)/4;}

Адаптивный код Голомба (1) lql q ÷ ÷ ÷ ÷ ÷ ÷ ÷ ÷ ÷ ÷ ÷ ÷ ÷ ÷ ÷ ÷ l –1/log 2 q q l + q l+1 1 < q l + q l-1 ln x x – 1 ] z [ - ближайшее целое к z Если, а r кодируетсябитами иначе число битами. кодируется - результат округления z с избытком - результат округления z с недостатком Пусть

Адаптивный код Голомба (2) a i-1 a i-2 a i-3... a i-k+1 a i-k aiai k с(j) = ] 2 j (ln ) [.kj c(j) то с учётом того, что если выбрать k таким образом, чтобы, где

Адаптивный код Голомба (3) Избыточность адаптивного кода Голомба для различных значений k (в предположении, что q – неизвестно, но остаётся постоянным): белая линия на графике – граница Галлагера-Ван Вурхиса (случай, соответствующий известному значению вероятности q).

Использование АКГ в предиктивных схемах сжатия изображений k = 22 k = 11 k = 6 k = 3 хх х х Оценка параметра l по двумерному окружению из уже закодированных ошибок предсказания. На графиках - среднее число бит на пиксел сжатого изображения в зависимости от способа оценки l. Вычисление по взвешенному среднему 3,90 3,91 3,92 3,93 3,94 3,95 3,96 3, Число точек окружения Вычисление по среднему 3,90 3,91 3,92 3,93 3,94 3,95 3,96 3, Число точек окружения k S(k), bpp

Выбор ROI различной степени важности

Результаты сжатия тестовых изображений Размеры JPEG-LS CALIC arithm. WinRAR 3.80 BMF 2.0 (FAST) DaRT DaRT-R 20/30/50 % Размерность пикселbpp Bppbpp AIRFIELD 512x5125,56605,47486,11545,57244,96523,8266 BRIDGE 512x5125,50045,37504,47893,98223,47343,4652 COUPLE 512x5124,67664,59575,40024,61114,20822,9804 HARBOUR 512x5124,49404,45835,19764,49484,42593,0702 LENA 512x5124,23684,12075,20884,10134,07392,6017 MAN 512x5124,50494,38515,33964,38994,33862,8857 MANDRILL 512x5126,03825,89876,55335,91665,89064,3002 PEPPERS 512x5124,28914,20915,23914,20024,16382,6683 SAILBOAT 512x5124,76884,69455,51674,70804,65993,1565 WOMAN1 512x5124,67224,55465,46594,57183,96052,9084 WOMAN2512x5123,30003,20214,04533,15673,13891,9511 Среднее:–4,73154,63355,32374,51864,29993,0763 [MБ/с]:–5,411,513,203,473,594,02 Сравнение эффективности схем сжатия на примере изображений из набора Old JPEG test set, не подвергавшихся искажающему сжатию :

Заключение и выводы Описанный в докладе регион-ориентированный подход к сжатию изображений обеспечивает компромисс между требованием отсутствия искажений при восстановлении передаваемых по каналу связи или архивируемых изображений в представляющих особый интерес областях, обеспечивает в среднем в 1.5 раз больший коэффициент сжатия, чем в схемах сжатия без потерь, отличается малой вычислительной сложностью и низкими требованиями к ресурсам памяти кодера. В сочетании с высокой скоростью работы всё перечисленное позволяет сделать вывод о практической целесообразности применения описанного подхода для сжатия изображений в том числе – в системах технического зрения.

Использование регион-ориентированной схемы сжатия изображений без потерь и с ограниченными потерями в системах технического зрения И.М.Книжный, 2011 г. Институт космических исследований РАН