Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации
Ордена Трудового Красного Знамени федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
Московский технический университет связи и информатики
__________________________________________________________________
Кафедра Телевидения и звукового вещания
Лабораторная работа №61 по дисциплине Телевидение
«Исследование метода внутрикадрового сжатия спектра ТВ
изображений»
Выполнили |
|
|
Студенты группы БРВ2201:
|
_______________________ _______________________ _______________________ |
Велит А.И. Мусаев Д.Ш. Зейналов Р.А. |
Проверил |
|
|
Старший преподаватель кафедры ТИЗВ:
|
_______________________
|
Поташников А.М. |
Москва 2025
Цель работы
Цель работы заключается в исследовании основных методов цифровой обработки сигнала, применяемых при реализации алгоритма сжатия статичных цветных изображений JPEG.
Теоретическая часть
JPEG – стандарт для сжатия фотографий с потерями качества (до 30 раз без заметных искажений). Его основные черты:
Высокое качество при хорошей степени сжатия.
Поддержка разных типов изображений.
Относительная простота обработки.
Сжатие происходит внутри одного кадра (без межкадрового сжатия).
Для видео используется MJPEG – последовательность JPEG-кадров. Так как избыточность между кадрами не устраняется, сжатие неэффективно, и коэффициенты выше 20-30 приводят к заметным помехам.
Рисунок 1 – Обобщенная структурная схема работы алгоритма JPEG
Декодирование проходит в порядке, обратном тому, что представлен на рисунке 1.
Ход лабораторной работы
Выполнение дискретно-косинусного преобразования
Имеем исходное изображение:
Рисунок 2 – Исходное изображение
После преобразования из RGB в систему YUV, а также после проведения операции дискретно-косинусного преобразования с стандартными значениями матриц квантования с коэффициентом масштабирования 1 получим изображение:
Рисунок 3 – Изображение после преобразования с коэффициентом масштабирования 1
Изображение почти не имеет искажений, заметных глазу. Для подтверждения изменений составим разностное изображение, сравнивая с исходным:
Рисунок 4 – Разностное изображение
Ниже представлены визуализированные коэффициенты преобразования для наглядного представления коэффициентов матрицы преобразования:
Рисунок 5 – Визуализированные коэффициенты преобразования
Устранение цветовой избыточности
В качестве исходного используется следующее изображение:
Рисунок 6 – Исходное изображение в ЧБ
Выполним дискретно-косинусное преобразование с коэффициентом масштабирования 1 для формата YUV 4:4:4.
Рисунок 7 – Изображение после преобразования в формате YUV 4:4:4
После преобразования заметных искажений нет.
Выполним такое же преобразование для формата YUV 4:2:2.
Рисунок 8 - Изображение после преобразования в формате YUV 4:2:2
Заметных искажений после преобразования нет. Выполним то же самое и для формата YUV 4:2:0.
Рисунок 9 – Изображение после преобразования в формате YUV 4:2:0
На изображении можно заметить артефакт в виде тонкой зеленой линии, что говорит об искажении, внесенном при прореживании цветности.
Устранение визуальной пространственной избыточности
Далее проводится устранение визуальной пространственной избыточности. В качестве исходного используется изображение, представленное на рисунке 2. Необходимо провести ряд преобразований, которые выполнялись в пункте 3.1, но для разных коэффициентов масштабирования матриц квантования.
В таблице 1 представлены результаты коэффициентов сжатия и отношения сигнал/шум для различных коэффициентов масштабирования матриц квантования:
Таблица 1 – Таблица результатов преобразований
№п/п |
Коэффициент масштабирования для матриц квантования Y и Cr |
Коэффициент сжатия |
Отношение сигнал/шум (дБ) |
1 |
1 |
14 |
36 |
2 |
0.1 |
2 |
48 |
3 |
0.5 |
8 |
38 |
4 |
5 |
73 |
28 |
5 |
20 |
1426 |
19 |
Ниже представлены графики зависимости коэффициента сжатия и отношения сигнал/шум от коэффициента масштабирования для матриц квантования:
Рисунок 10 – График зависимости коэффициента сжатия от коэффициента масштабирования для матриц квантования
Рисунок 11 – График зависимости отношения сигнал/шум от коэффициента масштабирования для матриц квантования
По графикам и таблице наглядно видно прямую зависимость между коэффициентом масштабирования матриц квантования и степенью сжатия изображения: увеличение коэффициента приводит к значительному росту коэффициента сжатия. Однако этот выигрыш в объеме достигается за счет снижения качества, что подтверждается падением отношения сигнал/шум (PSNR). Результаты показывают наличие компромисса между качеством и степенью сжатия, определяя коэффициент масштабирования ≈1 как точку разумного баланса для практического использования, обеспечивающую высокое сжатие при приемлемом качестве.
Исследование влияния матрицы квантования на конечный результат
В качестве исходного используется следующее изображение, с выполненным переходом от RGB 4:4:4 к YUV 4:2:0:
Рисунок 12 – Исходное изображение для исследования
Далее, со следующими условиями было проведено дискретно-косинусное преобразование: в первой четверти (левый верхний угол) матрицы квантования Y все значения равны единице, остальные значения равны 100, в матрице Сr все значения равны единице.
Ниже представлено изображение, полученное после выполнения такого преобразования:
Рисунок 13 – Изображение после преобразования с единицами в первой четверти матрицы квантования Y
Заметных искажений нет. После чего выполним такое же преобразования, но уже с единицами в четвертой четверти матрицы квантования Y:
Рисунок 14 – Изображение после преобразования с единицами в четвертой четверти матрицы квантования Y
Искажения видно невооруженным взглядом, появилась выраженная блочная структура. Это демонстрирует то, что различные части матрицы квантования по-разному влияют на конечный результат преобразования.
Выводы
В ходе лабораторной работы были экспериментально подтверждены ключевые принципы сжатия JPEG. Установлено, что использование матриц квантования с коэффициентом масштабирования ≈1 обеспечивает оптимальный баланс между степенью сжатия и качеством изображения. Доказано, что прореживание цветности (формат YUV 4:2:0) вызывает цветовые артефакты, а различные области матрицы квантования по-разному влияют на результат: низкочастотные коэффициенты (первая четверть матрицы квантования Y) сохраняют основное содержание изображения, тогда как высокочастотные (четвертая четверть матрицы квантования Y) отвечают за детализацию и их «подавление» не сильно влияет на конечный результат. Результаты наглядно демонстрируют компромиссный характер сжатия, где рост степени сжатия достигается за счет контролируемого снижения качества.