gx62xSQ3Um
.pdfМИНОБРНАУКИ РОССИИ
–––––––––––––––––––––––––––––––––
Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В. И. Ульянова (Ленина)
–––––––––––––––––––––––––––––––––––––––
ВИДЕОИНФОРМАТИКА
Электронные методические указания к практическим занятиям и лабораторным работам
Санкт-Петербург Издательство СПбГЭТУ «ЛЭТИ»
2014
УДК 621.397.44(07)
Видеоинформатика: электрон. метод. указания к практ. занятиям и лабораторным работам / сост.: А. К. Цыцулин, И. А. Зубакин. СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2014. 16 с.
Представлены одна лабораторная работа и одна практическая работа, выполняемые при изучении дисциплины «Видеоинформатика», а также перечень тем рефератов.
Предназначены для магистрантов факультета радиотехники и телекоммуникаций по направлению 210400.68.
Утверждено редакционно-издательским советом университета в качестве электронных методических указаний
© СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2014
2
Введение
В методических указаниях представлены одна лабораторная работа и одна практическая работа, выполняемые при изучении дисциплины «Видеоинформатика». Также приведен перечень тем рефератов для самостоятельного изучения в процессе освоения дисциплины в часы, отведённые на самостоятельную работу.
Темы соответствуют рабочей программе дисциплины. В рамках предложенных тем изучаются принципы работы фотоприемников на основе ПЗС и КМОП, виды ПЗС, этапы формирования ТВ сигнала, важнейшие информационные характеристики ТВ систем (чувствительность и разрешающая способность), а также космические телевизионные системы различного назначения (разведывательные, землепользовательские, метеорологические, оборонного назначения, исследовательские, наземного наблюдения и астрономические). К каждой теме дана ссылка на литературу, в которой она подробна освещена. Одна из тем должна быть выбрана для углубленного изучения. По этой теме следует представить реферат и защитить его на практических занятиях. Преподаватель, ведущий практические занятия, распределяет темы между студентами и устанавливает форму защиты реферата. Материал для реферата может быть взят из указанной литературы. В качестве основной литературы для написания реферата можно использовать учебное пособие [1] и монографию [2], а в качестве дополнительной – любую другую по указанной тематике. Объём реферата – 8 страниц. Реферат должен быть оформлен согласно таблице:
№ страницы |
Содержание |
1 |
Титульный лист |
2 |
Введение (пишется самостоятельно на полстраницы) |
2–7 |
Текст реферата |
8 |
Заключение (пишется самостоятельно на полстраницы) |
8 |
Список литературы, оглавление (на полстраницы) |
Титульный лист оформляется согласно приложению А, текст – согласно приложению Б. Написанный реферат сдаётся на проверку преподавателю, ведущему практические занятия, в назначенный день. После указанного срока реферат не принимается. Оценка за реферат слагается из оценки, полученной за оформление реферата и за его защиту, и учитывается при выставлении итоговой оценки.
3
Лабораторная работа
ИССЛЕДОВАНИЕ ЗАВИСИМОСТИ КАЧЕСТВА ВОССТАНОВЛЕНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЯ ОТ КОЭФФИЦИЕНТА СЖАТИЯ
Цель работы: исследовать зависимости ошибки восстановления изображения и пикового отношения сигнал/шум от коэффициента сжатия; оценка критического коэффициента сжатия.
Подготовка к выполнению работы
1.Изучить по конспекту лекции (или электронным раздаточным матери-
алам) § 3. Кодирование источника. Сжатие информации с потерями и без потерь. Эпсилон-энтропия при отсутствии и наличии входного шума. Перед выполнением лабораторной работы также рекомендуется изучить работу [3, стр. 280–284] и ознакомиться со средой MATLAB для обработки изображе-
ний [4].
2.Ответить на вопросы.
Порядок выполнения работы
1. Получить полутоновое изображение из трехцветного. Для этого в среде MATLAB в окне команд сначала «читаем» изображение, хранящееся в графическом файле на диске, в матрицу f. Это осуществляется с помощью функции imread, которая имеет следующий синтаксис:
f = imread('имя файла.расширение').
Если в имя файла не включена информация о пути к данному файлу, то файл ищется в текущей папке, если же файл находится не в текущей папке, то необходимо указать путь. Затем ввести команду
g = rgb2gray(f),
которая сформирует из трехцветного изображения полутоновое.
2. В среде MATLAB осуществить последовательно ухудшение визуального качества изображения, сформировав 26 версий исходного изображении с разным визуальным качеством. Формирование изображения заданного визуального качества осуществляется с помощью функции imwrite, имеющей следующий синтаксис:
imwrite(g, 'имя файла.расширение','quality', z),
где z – качество сформированного изображения (от 0 (наихудшее качество) до 100 (наилучшее качество) с шагом 4 (всего 26 изображений)).
4
Формирование выборки изображений с заданным визуальным качеством можно осуществлять в цикле со счетчиком (цикл for), имеющим следующий синтаксис:
for переменная цикла = начальное значение : конечное значение {операторы}
end.
3. Вычислить оценки критических коэффициентов сжатия по формулам:
K |
кр |
= |
H max |
, K |
кр |
= |
H max |
|
|
сж1 |
сж2 |
|
|||||||
H оц стр |
H оц ст |
||||||||
|
|
|
|
||||||
|
|
|
|
|
|
||||
где Hmax – максимальная энтропия; |
H оц стр и Hоц ст – оценки энтропии, |
||||||||
рассчитанные по межэлементной разности в строках и в столбцах по формулам:
|
|
|
|
1 |
|
1 |
M N −1 |
(f |
|
|
|
|
|
)2 |
|
||
|
|
|
= |
|
∑ ∑ |
|
|
− f |
|
|
|||||||
H |
оц стр |
|
log |
|
i, j + 1 |
i, j |
, |
||||||||||
2 |
|
||||||||||||||||
|
|
MN |
i = 1 j = 1 |
|
|
|
|
|
|||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
1 |
|
1 |
N M −1 |
(f |
|
|
|
|
)2 |
|
|||
|
|
|
= |
|
∑ ∑ |
|
|
− f |
|
|
|
||||||
H |
оц ст |
|
log |
|
|
|
i+1, j |
i, j |
|
||||||||
2 |
|
|
|
||||||||||||||
|
|
|
MN |
j = 1 i = 1 |
|
|
|
|
|
||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
где M – количество строк в изображении; |
N – количество столбцов (пиксе- |
||||||||||||||||
лов в строке) в изображении.
4. Вычислить для каждого сформированного изображения среднеквадратическую ошибку (СКО) по формуле
ε = |
1 |
M N |
′ |
2 |
|
||||
|
|
|
||
|
∑ ∑ [g(m, n) − g (m, n)] , |
|||
|
MN m=1 n=1 |
|
|
|
g , g ′ – отсчеты яркостного сигнала исходного и сформированного изобра-
жений соответственно.
5. Вычислить для каждого сформированного изображения коэффициент сжатия по формуле
K сж = I исх ,
I
где I исх – исходное количество информации, занимаемое исходным файлом на диске, I – количество информации, занимаемое полученным файлом на диске.
5
6.Построить график зависимости СКО от коэффициента сжатия. Отложить на графике оценки критических коэффициентов сжатия, рассчитанные в п. 3.
7.Вычислить для каждого изображения пиковое отношение сигнал/шум
(PSNR), дБ
PSNR = 10 lg |
|
|
|
g max2 |
|
, |
|
M |
N |
|
|
||
1 |
′ |
2 |
|
|||
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
∑ ∑ [g(m, n) − g (m, n)] |
||||
|
MN m=1 n=1 |
|
|
|
||
где g max – максимальное значение яркости.
8.Построить график зависимости пикового отношения сигнал/шум (PSNR), дБ от коэффициента сжатия. Отложить на графике оценки критических коэффициентов сжатии, рассчитанные в п. 3.
9.Сделать вывод о характере зависимости СКО и пикового отношения сигнал/шум от коэффициента сжатия и сравнить его с идеальной кривой.
Содержание отчета
1.Исходное изображение.
2.График зависимости СКО от коэффициента сжатия.
3.График зависимости пикового отношения сигнал/шум от коэффициента сжатия.
4.Выводы.
5.Код программы.
Контрольные вопросы
1.Что такое кодирование источника?
2.На какие виды делится кодирование источника?
3.При каком условии возможна передача с нулевой ошибкой?
4.Как вычисляется эпсилон-энтропия при отсутствии и наличии входного шума?
6
Практическая работа
ИССЛЕДОВАНИЕ СПЕКТРАЛЬНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК ОПТИМАЛЬНЫХ КОДИРУЮЩИХ ФИЛЬТРОВ В СИСТЕМЕ СВЯЗИ С ДВУМЯ ИСТОЧНИКАМИ ШУМА
Цель работы: исследовать влияния на форму оптимальных спектральных характеристик кодирующих фильтров априорной информации, критерия качества, типа и численного значения ограничения, а также спектральных характеристик фильтров, обеспечивающих безусловный и условный максимум качества информации.
Подготовка к выполнению работы
1. Изучить по конспекту лекции (или электронным раздаточным матери-
алам) § 5. Линейная фильтрация по критерию минимума среднеквадратической ошибки. Фильтр Винера, энергетические и информационные показатели; § 6. Линейное кодирование в гауссовском канале по критерию минимума среднеквадратической ошибки при ограничении мощности в канале; § 7. Линейное кодирование в гауссовском канале по критерию максимума пропускной способности при ограничении мощности в канале; § 8. Линейное кодирование в гауссовском канале по критерию минимума среднеквадратической ошибки при ограничении широкополосности кодера. § 9. Линейное кодирование в гауссовском канале по критерию минимума среднеквадратической ошибки при совместном ограничении мощности и широкополосности кодера. § 10. Линейное кодирование в гауссовском канале по критерию максимума взаимной информации при совместном ограничении мощности и ши-
рокополосности кодера. Перед выполнением лабораторной работы также рекомендуется изучить работу [2, стр. 107–112].
2. Ответить на вопросы.
Порядок выполнения работы
1.Построить на отдельном графике согласно номеру варианта (см. таблицу ниже) спектр полезного сигнала, спектральную характеристику искажающего фильтра, спектральную характеристику фильтра Винера, спектр оценки сигнала на выходе фильтра Винера, дисперсию входного шума.
2.Построить на другом графике спектр оценки сигнала на выходе фильтра Винера, спектральную характеристику кодирующего фильтра, спектральную характеристику кодера в целом (спектральная характеристика
7
фильтра Винера, умноженная на спектральную характеристику кодирующего фильтра), дисперсию шума канала.
|
|
|
|
Априорная информация |
|
|
Ограничение: |
|||||||||
|
|
Спектр полезного |
|
|
|
|
|
|
||||||||
|
|
Спектральная ха- |
на мощность сиг- |
|||||||||||||
|
|
|
|
сигнала: |
||||||||||||
|
|
|
|
нала на выходе |
||||||||||||
|
Критерий ка- |
λ(k) = λ0 |
|
K |
2n |
рактеристика ис- |
||||||||||
|
|
кажающего филь- |
кодирующего |
|||||||||||||
|
чества: |
|
|
|
|
. |
фильтра P , на |
|||||||||
|
|
|
|
|
||||||||||||
№ |
|
|
|
K 2n |
+ k 2n |
|
тра: |
|
|
|||||||
|
min СКО (1); |
|
Входной шум: |
B(k) = |
|
|
F |
2m |
широкополосность |
|||||||
|
max I(X, Z) (2). |
|
|
|
кодирующего |
|||||||||||
|
белый гауссовский с |
|
|
|
|
. |
||||||||||
|
F |
2m |
|
|||||||||||||
|
|
дисперсией σ2 . |
|
+ k 2m |
фильтра E , их |
|||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
совместное огра- |
||||||||
|
|
|
|
|
|
|
1 |
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
λ0 |
|
K |
|
n |
|
σ12 |
B |
|
|
m |
ничение P, E. |
|||
1 |
1 |
1 |
|
200 |
|
1 |
|
0,1 |
|
100 |
|
|
|
1 |
|
E |
2 |
1 |
1 |
|
450 |
|
2 |
|
0,05 |
300 |
|
|
|
1 |
|
P |
|
3 |
1 |
1 |
|
235 |
|
3 |
|
0,1 |
|
100 |
|
|
|
1 |
|
P, E |
4 |
1 |
1 |
|
210 |
|
4 |
|
0,04 |
150 |
|
|
|
1 |
|
P |
|
5 |
1 |
1 |
|
300 |
|
1 |
|
0,03 |
70 |
|
|
|
1 |
|
E |
|
6 |
1 |
1 |
|
115 |
|
5 |
|
0,06 |
50 |
|
|
|
1 |
|
P, E |
|
7 |
1 |
1 |
|
120 |
|
4 |
|
0,05 |
60 |
|
|
|
1 |
|
E |
|
8 |
1 |
1 |
|
135 |
|
3 |
|
0,04 |
70 |
|
|
|
1 |
|
P |
|
9 |
1 |
1 |
|
140 |
|
2 |
|
0,1 |
|
70 |
|
|
|
1 |
|
P, E |
10 |
1 |
1 |
|
100 |
|
2 |
|
0,2 |
|
70 |
|
|
|
1 |
|
P |
11 |
2 |
1 |
|
250 |
|
1 |
|
0,3 |
|
200 |
|
|
|
1 |
|
P |
12 |
1 |
1 |
|
240 |
|
3 |
|
0,1 |
|
150 |
|
|
|
1 |
|
P, E |
13 |
2 |
1 |
|
230 |
|
3 |
|
0,1 |
|
150 |
|
|
|
1 |
|
P |
14 |
1 |
1 |
|
50 |
|
1 |
|
0,2 |
|
30 |
|
|
|
1 |
|
P |
15 |
2 |
1 |
|
70 |
|
1 |
|
0,1 |
|
30 |
|
|
|
1 |
|
P, E |
16 |
1 |
1 |
|
100 |
|
1 |
|
0,05 |
50 |
|
|
|
1 |
|
E |
|
17 |
1 |
1 |
|
250 |
|
1 |
|
0,1 |
|
150 |
|
|
|
1 |
|
P |
18 |
2 |
1 |
|
65 |
|
4 |
|
0,1 |
|
30 |
|
|
|
1 |
|
P, E |
19 |
2 |
1 |
|
75 |
|
5 |
|
0,15 |
45 |
|
|
|
1 |
|
P |
|
20 |
1 |
1 |
|
75 |
|
1 |
|
0,2 |
|
15 |
|
|
|
1 |
|
E |
21 |
2 |
1 |
|
90 |
|
3 |
|
0,2 |
|
45 |
|
|
|
1 |
|
P, E |
22 |
1 |
1 |
|
95 |
|
5 |
|
0,1 |
|
50 |
|
|
|
1 |
|
P |
23 |
2 |
1 |
|
150 |
|
1 |
|
0,2 |
|
130 |
|
|
|
1 |
|
P |
24 |
2 |
1 |
|
450 |
|
1 |
|
0,5 |
|
30 |
|
|
|
1 |
|
P, E |
25 |
1 |
1 |
|
150 |
|
1 |
|
0,3 |
|
100 |
|
|
|
1 |
|
P |
26 |
2 |
1 |
|
350 |
|
1 |
|
0,3 |
|
200 |
|
|
|
1 |
|
P |
27 |
1 |
1 |
|
320 |
|
1 |
|
0,35 |
150 |
|
|
|
1 |
|
P, E |
|
28 |
2 |
1 |
|
300 |
|
2 |
|
0,25 |
100 |
|
|
|
1 |
|
P |
|
29 |
2 |
1 |
|
300 |
|
3 |
|
0,25 |
200 |
|
|
|
1 |
|
P |
|
30 |
1 |
1 |
|
250 |
|
2 |
|
0,4 |
|
200 |
|
|
|
1 |
|
P, E |
Примечание. Не заданные в задании параметры выбираются студентом самостоятельно таким образом, чтобы кодирующий фильтр и, следовательно,
8
кодер в целом усекал те спектральные составляющие в спектре оценки сигнала, которые меньше дисперсии белого гауссовского шума в канале.
3. Построить на отдельном графике спектр полезного сигнала, спектр оценки сигнала на выходе фильтра Винера, дисперсию шума канала и спектральные характеристики кодирующих фильтров, обеспечивающих безусловный и условный максимум качества информации при условии отсутствия искажающего фильтра при двух значениях дисперсии шума источника, различающихся в 10 раз.
Содержание отчета
1.Модель системы связи с двумя источниками шума.
2.График, полученные в пп. 1–3.
3.Выводы.
Контрольные вопросы
1.Какую спектральную характеристику имеет фильтр Винера для для случая искаженного и зашумленного входного сигнала?
2.Как связан спектральная характеристика ошибки при винеровской фильтрации со спектральной оценкой полезного сигнала на выходе фильтра Винера и спектральным отношением сигнал/шум на входе фильтра Винера?
3.Как связана спектральная оценка полезного сигнала на выходе фильтра Винера со спектром полезного сигнала и со спектральным отношением сигнал/шум на входе фильтра Винера?
4.Как вычисляется количество информации в оптимальной оценке при использовании фильтра Винера?
5.Какова постановка задачи линейной фильтрации при ограничении мощности в канале по критерию минимума СКО? Какую спектральную характеристику имеет такой фильтр?
6.Какова постановка задачи линейной фильтрации при ограничении мощности в канале по критерию максимума взаимной информации? Какую спектральную характеристику имеет такой фильтр?
7.Какова постановка задачи линейной фильтрации при ограничении широкополосности кодера по критерию минимума СКО? Какую спектральную характеристику имеет такой фильтр?
8.Какие спектральные характеристики имеют фильтры, обеспечивающие безусловный и условный максимум качества информации? В чем их различие?
9
Темы рефератов для самостоятельного изучения
Тема 1. Разведывательные космические телевизионные системы. [1, c. 184–191, выборочно].
Тема 2. Землепользовательские космические телевизионные системы. [1, c. 184–191, выборочно].
Тема 3. Метеорологические космические телевизионные системы.
[1, c. 178–184].
Тема 4. Космические телевизионные системы оборонного назначения.
[1, c. 194–212].
Тема 5. Исследовательские космические телевизионные системы (на примере первой космические телевизионные системы наблюдения обратной стороны Луны).
[1, c. 166–168].
Тема 6. Исследовательские космические телевизионные системы (на примере исследования Луны с помощью спускаемых аппаратов).
[1, c. 168–170].
Тема 7. Исследовательские космические телевизионные системы (на примере исследования Марса и его спутников).
[1, c. 170–172].
Тема 8. Исследовательские космические телевизионные системы (на примере наблюдения кометы Галлея).
[1, c. 172–174].
Тема 9. Исследовательские космические телевизионные системы (на примере исследования Юпитера с помощью космических аппаратов «Во- яджер-1» и «Вояджер-2»).
[1, c. 174–178].
10