Главная » 2013 » Октябрь » 22 » Скачать Разработка методов сжатия без потерь для серий изображений. Хрекин, Константин Евгеньевич бесплатно
17:49
Скачать Разработка методов сжатия без потерь для серий изображений. Хрекин, Константин Евгеньевич бесплатно
Разработка методов сжатия без потерь для серий изображений
Диссертация
Автор: Хрекин, Константин Евгеньевич
Название: Разработка методов сжатия без потерь для серий изображений
Справка: Хрекин, Константин Евгеньевич. Разработка методов сжатия без потерь для серий изображений : диссертация кандидата технических наук : 05.12.04 Москва, 2006 138 c. : 61 06-5/3474
Объем: 138 стр.
Информация: Москва, 2006
Содержание:
Глава 1, Сжатие серий изображений (видеопоследовательностей) безпотерь
11 Постановка задачи
12 Базовые понятия и определения
13 Обзор подходов к сжатию изображений без потерь
131 Общая схема алгоритмов сжатия без потерь
132 Линейное предиктивное кодирование
133 Нелинейное предиктивное кодирование
134 Адаптивное кодирование
14 Алгоритмы сжатия изображений без потерь
141 Алгоритм FELICS
142 Алгоритм LOCO-
143 Алгоритм CALIC
15 Алгоритмы предиктивного кодирования серий изображений
16 Форматы видеопоследовательностей
17 Методы сжатия подвижных изображений с потерями
171 История создания стандартов видеосжатия
172 Motion JPEG
173 Стандарты MPEG-1, MPEG-2 и MPEG-
18 Анализ известных программных реализаций (кодеков) длясжатия серии изображений без потерь
19 Выводы по главе
Глава 2 Адаптивный контекстно-зависимый предсказатель
21 Описание разработанного предсказателя
22 Исследование разработанного адаптивного контекстно-зависимого предсказателя
23 Оценка эффективности разработанного адаптивногоконтекстно-зависимого предсказателя
24 Выводы по главе
Глава 3 Коррелированность кадров в видеопоследовательностях
31 Структура алгоритма межкадровой декорреляции
32 Метод компенсации движения
33 Вычисление коэффициента корреляции и коэффициентоврегрессии смежных контекстов двух соседних кадров
34 Вычисление коэффициентов корреляции и коэффициентоврегрессии смежных контекстов трёх соседних кадров
35 Выводы по главе
Глава 4 Анализ эффективности разработанного метода сжатия безпотерь серий изображений
41 Оценка эффективности адаптивного контекстно-зависимогопредсказателя при ' независимом сжатии кадроввидеопоследовательностей
42 Оценка зависимости коэффициента сжатия от задаваемогопорога для коэффициента корреляции между смежнымиконтекстами на двух соседних кадрах
43 Оценка влияния количества пикселов в контексте наэффективность корреляционного подхода
44 Оценка влияния процедуры компенсации движения наэффективность корреляционного подхода
45 Оценка эффективности применения корреляционного подходас использованием двух предыдущих кадров
46 Оценка эффективности разработанного подхода для сжатиямногоспектральных изображений, получаемых в задачахдистанционного зондирования Земли
47 Выводы по главе
Введение:
Актуальность темы. Еще совсем недавно вопросы сжатия без потерьмультимедийной информации (статические изображения, видео, аудио и т.д.)представляли интерес для узкого круга специалистов, занимающихсянаучными исследования в области прикладной теории передачи данных.Объемы цифровых носителей информации и невысокая пропускнаяспособность каналов связи требовали использования методов,обеспечивающих высокую степень сжатия, не гарантирующую точногосоответствия оригинальных и восстановленных данных и приводящих поройк значительной потере качества.Для корректной передачи цвета требуется 16 миллионов оттенков (8 битна каждую из трех цветовых компонент). Таким образом, для описанияизображения на экране, содержащего 576 линий по 720 пикселов, требуется-1,0 Мбайт. Учитывая, что частота смены кадров (25 раз в секунду) ипродолжительность среднего фильма 1,5 часа, получим - 160000 Мбайт.Чтобы записать такой фильм на CD-ROM объемом 700 Мбайт, потребуетсясжатие порядка 200 раз. Но с появлением новых более ёмких носителейизменяются и требования к коэффициенту сжатия. Если посчитать во сколькораз потребуется упаковать такой фильм для записи на DVD диск, а это уже4,7 ГБайта, то получим коэффициент сжатия равный 33. Учитывая, что уже входу двусторонние DVD диски (9,4 ГБайта), то требуемый коэффициентсжатия упадет до 16,6. Несложно представить, экстраполируя тенденциюроста емкости носителей информации, конечно при условии сохранениятаких темпов, что очень скоро настанет такой момент, когда потребность ввысокой степени сжатия (MPEG1, MPEG2, MPEG4, Н.264 и т. п.) [1,2,3] дляхранения видеоинформации перестанет доминировать, ведь емкостьносителей будет позволять записывать данные вообще без сжатия. При этом,принимая во внимание значительную избыточность, присущуювидеоизображениям, задача компактного представления видеоинформациибез потерь выйдет на первый план.6Проблема сжатия последовательностей изображений без потерь такжевозникает в задачах дистанционного зондирования Земли, когда съемкаподстилающей поверхности ведётся сразу во многих спектральныхдиапазонах, результаты которой можно рассматривать, какпоследовательности схожих друг с другом изображений (многоспектральныеизображения), для которых характерна сильная межкадровая зависимость.При сжатии многоспектральных изображений потери недопустимы,поскольку анализ подобных изображений осуществляется с применениемсложного математического аппарата.Существующие стандарты сжатия видеопоследовательностей, а такжестандарты и методы сжатия без потерь статических изображений непозволяют эффективно решить задачу сжатия без потерь последовательностиизображений, поскольку первые не предусматривают в принципе сжатия безпотерь, а вторые не учитывают при сжатии зависимость между смежнымикадрами. В свете сказанного выше, задача разработки новых эффективныхметодов сжатия без потерь серий изображений является актуальной.Состояние исследований по проблемеЗадача сжатия видеопоследовательностей без потерь, сопряженная скомпактным представлением отдельных кадров, восходит к истокампроблематики кодирования источника, пионерский вклад в исследованиекоторой внесли российские и зарубежные ученые Р.Галлагер, М.Вайнбергер,Ш.Ву, Г.Лэнгдон, Р.Райс, В.Ф.Бабкин, Ю.М.Штарьков и др. Пеобходимоотметить также фундаментальные работы в области теоретикоинформационных методов кодирования источника ученых новосибирскойшколы Р.Е.Кричевского, Б.Я.Рябко, В.К.Трофимова и др. Практическиеметоды сжимающего кодирования изображений разрабатывались вИнституте проблем передачи информации РАН Д.С.Лебедевым иЛ.П.Ярославским. Большой вклад в теорию и практику сжатия изображенийвнесли Б.Д.Кудряшов, В.П.Дворкович, Д.С.Ватолин.7В настоящий момент существует целый ряд стандартов и методов,позволяющих сжимать без потерь как полутоновые, так и цветныестатические изображения. Среди них стандарты сжатия JPEG (losslessmode) [4], JPEG-LS [5], JPEG2000 [6], схемы сжатия изображений CALIC [7],FELICS [8], PNG [9] и т.д.Следует заметить, что на текущий момент при наличии стандартов,таких как MPEG2, MPEG4, Н.264, предназначенных для сжатиявидеоизображений, допускающих наличие искажений в восстановленныхданных, а также выше упомянутых стандартов и методов сжатия статическихизображений, не определены стандарты сжатия без потерь длявидеоизображений. Тем не менее, имеется целый ряд практическихреализаций (кодеков), позволяющих кодировать видеоизображения безпотерь, например: HuffYUV', CorePNG^ Alparysoft Codec^ CamStudioCodec'*, PICVideo Lossless JPEG^ и др., в основе которых лежат простыевнутрикадровые предсказатели, не учитывающие достаточно высокуюмежкадровую корреляцию, что сказывается на эффективности кодеков. Подэффективностью кодека следует понимать обеспечиваемый коэффициентсжатия при кодировании видеоизображений.Характерный средний коэффициент сжатия на серии тестовыхвидеопоследовательностей лежит в диапазоне от 1,5 до 2,3. Отдельно стоитотметить кодек MSU Lossless Video Codec ,^ в котором реализован методсжатия без потерь для видеоизображений, разработанный Д.Ватолиным иД.Поповым, использующий предсказатель с контекстным моделированием в'http://neuron2.net/www.math.berkelev.edu/benrg/^ http://corepng.corecodec.org/^http://vvw\v.alparvsoFt.com/products.php"* http://vvvvw.free-codecs.com/download/CamStudio Lossless Codec.htm^ http://www.pegasusiinaging.com/picvideolossless.htm^ http://www.compression.ru/video/ls-codec/8совокупности с простой схемой компенсации движения, что позволилополучить на серии тестовых видеопоследовательностей коэффициент сжатия4,499.Целью диссертационной работы является разработка и исследование методовсжатия серий изображений (видеопоследовательностей) без потерь,позволяющих достичь более высоких коэффициентов сжатия, чем прииспользовании существующих подходов, без существенного увеличениявычислительных затрат.Основные задачи диссертационной работы, определяемые поставленнойцелью, состоят в следующем:1. Исследование существующих методов сжатия изображений безпотерь.2. Разработка метода уменьшения избыточности изображений на основенаиболее эффективных из существующих при условииограниченного использования вычислительных ресурсов.3. Разработка быстрой схемы компенсации движения позволяющейработать в условиях малой контрастности кадров.4. Разработка и исследование методов сжатия видеопоследовательностейна основе корреляционного подхода с использованием одного илиболее предшествующих кадров для повышения эффективности методасокращения избыточности кодируемых данных.5. Разработка нового метода сжатия серий изображений без потерь наоснове вышеуказанных методов и схемы компенсации движения дляповышения степени сжатия.6. Анализ эффективности разработанного метода сжатия напредставительных тестовых видеопоследовательностях в сравнениис существующими реализациями.97. Применение разработанного метода сжатия для компрессиимногозональных (многоспектральных) изображений, получаемых взадачах дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ).Методы исследования.Для проведения исследований в диссертационной работе использовалисьметоды прикладной теории передачи данных, теории кодированияисточника, математической статистики. Все разработанные алгоритмы былиреализованы программно и исследованы на персональном компьютере сиспользованием представительных наборов тестовыхвидеопоследовательностей.Научная новизна диссертационной работы заключается в следующем:1. Разработан новый метод сжатия без потерь для серий изображений наоснове предиктивного подхода и компенсации движения сиспользованием корреляционного подхода.2. С использованием разработанного метода реализованы алгоритмысжатия без потерь для серий изображений, учитывающие при сжатиитекущего кадра последовательности корреляционные связи смежныхконтекстов одного и двух предыдущих кадров.3. Получены экспериментальные оценки коэффициента сжатия,достигаемого с помощью разработанных алгоритмов напредставительных тестовых видеопоследовательностях.4. Найдена зависимость коэффициента сжатия от задаваемогопорогового уровня коэффициента корреляции между смежнымиконтекстами двух соседних кадров.5. Проведена оценка влияния количества пикселов контекста наэффективность корреляционного анализа.6. Проведена оценка эффективности корреляционного подхода сиспользованием смежных контекстов трех соседних кадров в целяхповышения коэффициента сжатия.10Практическая ценность результатов:1. Разработанный алгоритм сжатия без потерь для серий изображенийреализован в виде набора Win32 приложений, которые могут бытьиспользованы для эффективного сжатия мастер-копий фильмов.2. Разработанные методы могут применяться для эффективного сжатиямногоспектральных изображений ДЗЗ, что подтверждаетсяисследованием, проведённым на сериях реальных изображений,полученных с использованием космической съёмочной системыMODIS.3. Разработанный адаптивный контекстно-зависимый предсказательможет использоваться в алгоритмах сжатия без потерь полутоновыхчерно-белых и многокомпонентных цветных изображений в качествеметода эффективного уменьшения избыточности.4. Предложенная в представленной диссертации концепция построенияалгоритмов сжатия без потерь для серий изображений должна найтиприменение в системах телевидения высокой четкости (ТВВЧ),системах дистанционной медицины при использовании трехмерных имногомерных изображений.Апробация и внедрение результатов работыРазработанный и описанный в диссертационной работе адаптивныйконтекстно-зависимый предсказатель был использован при разработке имоделировании программно-алгоритмического обеспечения сжатиявидеоданных дистанционного зондирования Земли среднего разрешения,проведённых АНО "Космос - Наука и техника" по заказу ФГУП НППВНИИЭМ (Договор № 02/01-2005 от 11.01.05), а также в программе сжатиябез потерь и с ограниченными потерями полутоновых черно-белых имногокомпонентных цветных изображений с большим числом уровнейквантования (8-16 бит на компоненту), предложенной к реализации в рамкахфедеральной целевой научно-технической программы "Исследования и11разработки по приоритетным направлениям развития науки и техники" на2002-2006 г. Программа зарегистрирована во ВНТРЩ под регистрационнымномером 50200500007.Основные положения и результаты диссертационной работы докладывалисьна 11-й Всероссийской конференции «Математические методы распознаванияобразов ММРО-11», первой и третьей Всероссийских конференциях«Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» в 2003и 2005 годах, на семинаре "Современные и перспективные разработки итехнологии в космическом приборостроении" в 2004 году и опубликованы всборниках докладов.Результаты, полученные в рамках федеральной целевой научно-техническойпрограммы "Исследования и разработки по приоритетным направлениям развитиянауки и техники" на 2002-2006 г.. Блок 2 - "Поисково-прикладные исследования иразработки", раздел "Информационные технологии". Тема Х2 32 "Модели иалгоритмы кодирования и сжатия информации", зарегистрированы во ВПТИЦ иоформлены в научно-технические отчеты по теме "Разработка алгоритмов ипрограммных средств неискажающего сжатия и сжатия с ограниченнымипотерями многокомпонентных изображений" за 2002, 2003 и 2004 годы. Отчет за2004 год был отмечен премией на конкурсе научных работ ИКИ РАН - вноминации "Лучшие научно-технические отчёты".ПубликацииВ целом в печатных изданиях было опубликовано 5 (пять) работ, вкоторых изложены основные положения диссертации, в их числе одна статьяв тематическом сборнике, два доклада и тезисы к двум докладам.Основные положения, выносимые на защиту.1. Алгоритм контекстно-зависимого адаптивного предсказания, которыйхарактеризуется модернизированным блоком классификацииконтекстов, введецием экспериментально определённого набора12весовых коэффициентов для вычисления предсказываемого значенияи усовершенствованным механизмом вычисления поправки.2. Новый алгоритм сжатия без потерь для серий изображений(видеопоследовательностей), основанный на контекстно-зависимомадаптивном предсказателе, с использованием корреляционного подхода всочетании с модифицированной иерархической схемой компенсациидвижения.3. Результаты оценки влияния на коэффициент сжатия серийизображений (видеопоследовательностей) модифицированнойиерархической схемы компенсации движения.4. Применение корреляционного анализа контекстов двух и трех кадров дляувеличения эффективности работы контекстно-зависимого адаптивногопредсказателя с целью повышения коэффициента сжатия.Структура работы. Первая глава содержит постановку задачи сжатиясерий изображений без потерь. Приводится обзор и анализ известныхметодов сжатия без потерь одиночных и серий изображений, а также анализпрактических реализаций сжатия без потерь видеоизображений. В данномразделе обсуждаются проблемы, возникающие при переходе от сжатияотдельных изображений к сжатию видеопоследовательностей.Вторая глава посвящена описанию разработанного адаптивногоконтекстно-зависимого предсказателя и оценке его эффективности.В третьей главе приводится описание предлагаемого методамежкадровой декорреляции с использованием корреляционного подхода имодифицированной иерархической компенсации движения для увеличенияэффективности адаптивного контекстно-зависимого предсказателя.Четвертая глава посвящена оценке эффективности разработанногометода сжатия без потерь серий изображений на основе предиктивногоподхода с применением предложенной схемы межкадровой декорреляции всочетании с модифицированной иерархической компенсацией движения.
