Глава 1. Стиснення зображень

Введення

1.1. Основи

1.1.1. Кодова надмірність

1.1.2. Міжелементних надмірність

1.1.3. Візуальна надмірність

1.1.4. Критерії вірності відтворення

1.2. Моделі стиснення зображень

1.2.1. Кодер і декодер джерела

1.2.2. Кодер і декодер каналу

1.3. Елементи теорії інформації

1.3.1. Вимірювання інформації

1.3.2. Канал передачі інформації

1.3.3. Основні теореми кодування

1.3.4. Застосування теорії інформації

1.4. Стиснення без втрат

1.4.1. Нерівномірне кодування

1.4.2. Кодування

1.4.3. Кодування бітових площин

1.4.4. Кодування без втрат із пророкуванням

1.5. Стиснення з втратами

1.5.1. Кодоване

1.5.2. Трансформаційне кодування

1.5.3. Вейвлет-кодування

1.6. Стандарти стиснення зображень

1.6.1. Стандарти стиснення двійкових зображень

1.6.2. Стандарти стиснення півтонових нерухомих зображень

1.6.3. Телевізійні стандарти стиснення

Висновок

Посилання та література для подальшого вивчення

Задачі

Глава 1

СТИСНЕННЯ ЗОБРАЖЕНЬ

Введення

Кожен день величезна кількість інформації запам'ятовується, перетворюється і передається в цифровому вигляді. Фірми постачають через Інтернет своїх ділових партнерів, інвесторів і потенційних покупців річними звітами, каталогами та інформацією про товари. Введення і спостереження розпоряджень - дві основні електронні банківські операції - можуть виконуватися в комфортних умовах прямо зламу. Як частина урядової програми інформатизації в США сформовано повний каталог (а також засоби для його підтримки і зберігання) Бібліотекі Конгресу - найбільшої в світі бібліотеки, доступної по мережі Інтернет. Ось-ось стане реальністю складання персональної програми кабельного телебачення за замовленням користувачів. Відповідно значна частина переданих даних при цьому є по суті графічній або відеоінформацією, вимоги до пристроїв зберігання і засобів зв'язку стають величезними. Таким чином, значний практичний і комерційний інтерес набувають засоби стиснення даних для їх передачі або зберігання.

Стиснення зображень орієнтоване на рішення проблеми зменшення обсягу даних, необхідного для подання цифрового зображення. Основою такого процесу скорочення є видалення надлишкових даних. З математичної точки зору це рівнозначно перетворенню деякого двовимірного масиву даних в статистично некорильований масив. Таке перетворення стиснення застосовується до вихідного зображення перед тим як його зберегти або передати. Згодом стислий зображення розпаковується і відновлюється вихідне зображення або деяке його наближення.

Цікавість до проблеми стиснення зображень виник більше 35 років тому. З першу увагу дослідників було звернено до питань розробки аналогових методів скорочення смуги частот відеосигналу - підхід, названий стисненням смуги пропускання. Поява обчислювальної техніки і наступні розробки в області інтегральних мікросхем призвели до зсуву інтересу від аналогових методів до цифрових алгоритмам стиску. Прийняття відносно недавно декількох ключових міжнародних стандартів стиснення зображень наочно продемонструвало значне зростання даної області - від теоретичних розробок, розпочатих в 1940-х роках К. Шенноном та іншими вченими, які першими сформулювали імовірнісний підхід до інформації, її представленю, передачі і стиску, до практичного застосування цих теоретичних результатів.

В даний час стиснення зображень може розглядатися як «технологія розширення можливостей». На додаток до вище згаданих областях застосування, стиснення зображень є звичним методом підтримки зростаючого розширення сучасних пристроїв введення зображень, а також все зростаючої складності широкомовних телевізійних стандартів. Більш того, стиснення зображень відіграє істотну роль у багатьох різноманітних і важливих застосуваннях, таких як відеоконференції, дистанційне зондування (використання зображень, одержуваних із супутників, для прогнозу погоди і вивчення земних ресурсів), формування зображень документів, медичні зображення , факсимільна передача (факс), управління безпілотними літаючими апаратами у військових, космічних, або інших небезпечних областях. Коротше кажучи, спостерігається все зростаюче число областей, взаємопов'язаних з ефективною обробкою, запам'ятовуванням, зберіганням і передачею двійкових (бінарних), напівтонових чорно-білих і кольорових зображень.

У цьому розділі розглядаються теоретичні та практичні аспекти стиснення зображень. Розділи 1.1-1.3 є введенням і складають теоретичні основи даної дисципліни. В розділі 1.1 розглядається надмірність даних, яка може використовуватися алгоритмами стиснення зображень. У розділі 1.2 на базі моделі вводиться система понять, що використовуються в загальній процедурі стиснення-відновлення. У розділі 1.3 в деталях розглядаються основні поняття теорії інформації та їх роль у визначенні фундаментальних меж представлення інформації.

Розділи 1.4-1.6 присвячені практичній стороні питання стиснення зображень, включаючи як найважливіші використовувані методи, так і прийняті стандарти, які стимулювали розширення меж і сприяли визнанню даної дисципліни. Методи поділяються на дві великі категорії: методи стиснення без втрат і методи стиснення з втратами. Розділ 1.4 присвячений методам першої групи, які, зокрема, корисні при архівації зображень. Ці методи гарантують стиск і відновлення зображень без якого б то не було спотворення інформації. У розділі 1.5 описуються методи другої групи, що дозволяють досягти більш високого рівня об’єднання даних, але не забезпечують абсолютно точного відтворення вихідного зображення. Стиснення зображень з втратами знаходить застосування в таких областях як широкомовне телебачення, відеоконференції і факсимільні передачі, в яких деяка кількість помилок є прийнятним компромісом, що дозволяє підвищити ступінь стиснення. Нарешті, розділ 1.6 присячений розгляду існуючих і пропонованих стандартів стиснення зображень.