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 |
_______________________ |
Поташников А.М. |
кафедры ТИЗВ: |
|
|
Москва 2025
1. Цель работы
Цель работы заключается в исследовании основных методов цифровой обработки сигнала, применяемых при реализации алгоритма сжатия статичных цветных изображений JPEG.
2. 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.
3. Ход лабораторной работы
3.1. 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
3.2.Устранение цветовой избыточности
Вкачестве 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.
3.3. 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
|
Коэффициент |
|
|
|
|
масштабирования |
Коэффициент |
Отношение |
|
№п/п |
для матриц |
|||
сжатия |
сигнал/шум (дБ) |
|||
|
квантования Y и |
|||
|
|
|
||
|
Cr |
|
|
|
|
|
|
|
|
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.
3.4.Исследование влияния матрицы квантования на конечный результат
Вкачестве 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