Рекурсивный (волновой) алгоритм

Ориентирован алгоритм на цветные и черно-белые изображения с плавными переходами. Идеален для картинок типа рентгеновских снимков.Степень сжатия задается и варьируется в пределах 5-100. При попытке задать больший коэффициент на резких границах, особенно проходящих по диагонали, проявляется лестничный эффект- ступеньки разной яркости размером в несколько пикселов.

Идея алгоритма заключается в том, что мы сохраняем в файл разницу -число между средними значениями соседних блоков в изображении, которая обычно принимает значения, близкие к нулю.

Так, два числа a-ц и а^пвсегда можно представить в виде b',=(ci2t+a2i+\)/2иЪ'\={агГа2н-\)12. Аналогично последовательность а, может быть попарно переведена в последовательность bUj.

К достоинствам этого алгоритма можно отнести то, что он очень легко позволяет реализовать возможность постепенного "проявления" изображения при передаче изображения по сети. Кроме того, поскольку в начале изображения мы фактически храним его уменьшенную копию, упрощается показ "огрубленного" изображения по заголовку.В отличие от JPEG и фрактального алгоритма данный

Характеристики волнового алгоритма:

Степень: 2-200 (задается пользователем).

Класс изображений: как у фрактального и JPEG.

Симметричность: -1.5.

Характерные особенности: кроме того, при высокой степени сжатия изображение распадается на отдельные блоки..

ПРИМЕР РАБОТЫ АЛГОРИТМА

Разберем конкретный пример: пусть мы сжимаем строку из восьми значений яркости пикселов (а,): (220, 211, 212, 218, 217, 214, 210, 202). Мы получим следующие последовательности b'tи Ь2{. (215.5, 215, 215.5, 206) и

(4.5, -3, 1.5,4). Заметим, что значения Ь2,- достаточно близки к нулю. Повторим операцию, рассматривая Ь\ как а,. Данное действие выполняется как бы рекурсивно, откуда и название алгоритма. Мы получим из (215.5,215,215.5,

206): (215.25, 210.75) (0.25, 4.75). Полученные коэффициенты, округлив до целых и сжав, например, с помощью алгоритма Хаффмана с фиксированными таблицами, мы можем поместить в файл.

СЖАТИЕ ВИДЕОДАННЫХ

При сжатии используется несколько типов избыточности:

1) когерентность областей изображения - малое изменение цвета изображения в соседних пикселах (свойство, которое эксплуатируют все алгоритмы сжатия изображений с потерями);

2) избыточность в цветовых плоскостях - используется большая важность яркости изображения для восприятия;

3) подобие между кадрами - использование того факта, что на скорости 25 кадров в секунду, как правило, соседние кадры изменяются незначительно.

Базовые технологии сжатия видеоданных

Описание алгоритма компрессии

Технология сжатия видео в MPEG распадается на две части: уменьшение избыточности видеоинформации во временном измерении, основанное на том, что соседние кадры, как правило, отличаются несильно, и сжатие от-

дельных изображений. Для того чтобы удовлетворить противоречивым требованиям и увеличить гибкость алгоритма, рассматривается 4 типа кадров:

• 1-кадры - кадры, сжатые независимо от других кадров (I-Intrapictures);

• Р-кадры- сжатые с использованием ссылки на одно изображение (Р-Predicted);

• В-кадры- сжатые с использованием ссылки на два изображения (В-Bidirection);

• DC-кадры - независимо сжатые с большой потерей качества (используются только при быстром поиске).

I-кадры обеспечивают возможность произвольного доступа к любому кадру, являясь своеобразными входными точками в поток данных для декодера. Р-кадры используют при архивации ссылку на один I- или Р-кадр, по-

вышая тем самым степень сжатия фильма в целом. В-кадры, используя ссылки на два кадра, находящиеся впереди и позади, обеспечивают наивысшую степень сжатия. Сами в качестве ссылки использоваться не могут.

Последовательность кадров в фильме может быть, например, такой: IBBPBBPBBPBBIBBPBB... Или, если мы не экономим на степени сжатия, такой, как на рис. 1.1

Частота 1-кадров выбирается в зависимости от требований на время произвольного доступа и надежности потока при передаче через канал с ошибками. Соотношение Р- и В-кадров подбирается, исходя из требований к величине компрессии и ограничений декодеру. Одним из основных понятий при сжатии нескольких изображений является понятие макроблока. При сжатии кадр из цветового пространства RGB переводится в цветовое пространство YUV. Каждая из плоскостей сжимаемого изображения (Y, U, V) разделяется на блоки 8x8, с которыми работает

ДКП. Причем плоскости U и V, соответствующие компоненте цветности, берутся с разрешением в 2 раза еньшим (по вертикали и горизонтали), чем исходное изображение.