Kodowanie transformacyjne. Plan 1. Zasada 2. Rodzaje transformacji 3. Standard JPEG

Podobne dokumenty
Założenia i obszar zastosowań. JPEG - algorytm kodowania obrazu. Geneza algorytmu KOMPRESJA OBRAZÓW STATYCZNYCH - ALGORYTM JPEG

Według raportu ISO z 1988 roku algorytm JPEG składa się z następujących kroków: 0.5, = V i, j. /Q i, j

Kodowanie transformujace. Kompresja danych. Tomasz Jurdziński. Wykład 11: Transformaty i JPEG

KOMPRESJA OBRAZÓW STATYCZNYCH - ALGORYTM JPEG

Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych. Wykład 7 Transformaty i kodowanie. Przemysław Sękalski.

Kompresja obrazów w statycznych - algorytm JPEG

Transformaty. Kodowanie transformujace

Kodowanie transformacyjne. Plan 1. Zasada 2. Rodzaje transformacji 3. Standard JPEG

Joint Photographic Experts Group

Kodowanie podpasmowe. Plan 1. Zasada 2. Filtry cyfrowe 3. Podstawowy algorytm 4. Zastosowania

Wybrane metody kompresji obrazów

Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych. Wykład 8 Transformaty i kodowanie cz. 2. Przemysław Sękalski.

Akwizycja i przetwarzanie sygnałów cyfrowych

Inżynieria obrazów cyfrowych. Ćwiczenie 5. Kompresja JPEG

Kwantyzacja wektorowa. Kodowanie różnicowe.

Układy równań liniowych. Ax = b (1)

Python: JPEG. Zadanie. 1. Wczytanie obrazka

Klasyfikacja metod kompresji

Przedmowa 11 Ważniejsze oznaczenia 14 Spis skrótów i akronimów 15 Wstęp 21 W.1. Obraz naturalny i cyfrowe przetwarzanie obrazów 21 W.2.

Kodowanie podpasmowe. Plan 1. Zasada 2. Filtry cyfrowe 3. Podstawowy algorytm 4. Zastosowania

Kodowanie i kompresja Streszczenie Studia Wieczorowe Wykład 10, 2007

BIBLIOTEKA PROGRAMU R - BIOPS. Narzędzia Informatyczne w Badaniach Naukowych Katarzyna Bernat

Def. Kod jednoznacznie definiowalny Def. Kod przedrostkowy Def. Kod optymalny. Przykłady kodów. Kody optymalne

mgr inż. Grzegorz Kraszewski SYSTEMY MULTIMEDIALNE wykład 4, strona 1. GOLOMBA I RICE'A

Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych. Wykład 6 Metody predykcyjne. Przemysław Sękalski.

Kwantyzacja wektorowa. Plan 1. Zasada działania 2. Projektowanie. Algorytm LBG 3. Kwantyzatory strukturalne 4. Modyfikacje

Przedmowa Wykaz oznaczeń Wykaz skrótów 1. Sygnały i ich parametry Pojęcia podstawowe Klasyfikacja sygnałów

O sygnałach cyfrowych

Kompresja video (MPEG)

Cyfrowe przetwarzanie i kompresja danych. dr inż.. Wojciech Zając

Kompresja Danych. Streszczenie Studia Dzienne Wykład 13, f(t) = c n e inω0t, T f(t)e inω 0t dt.

Kody Tunstalla. Kodowanie arytmetyczne

Fundamentals of Data Compression

Zastosowanie kompresji w kryptografii Piotr Piotrowski

Przekształcenie Fouriera obrazów FFT

Klasyfikacja metod kompresji

Obraz jako funkcja Przekształcenia geometryczne

NIEOPTYMALNA TECHNIKA DEKORELACJI W CYFROWYM PRZETWARZANIU OBRAZU

Temat: Algorytm kompresji plików metodą Huffmana

1 Macierze i wyznaczniki

Akwizycja i przetwarzanie sygnałów cyfrowych

Przestrzeń unitarna. Jacek Kłopotowski. 23 października Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej SGH

Kompresja dźwięku w standardzie MPEG-1

Akwizycja i przetwarzanie sygnałów cyfrowych

Analiza matematyczna i algebra liniowa Macierze

Kompresja Kodowanie arytmetyczne. Dariusz Sobczuk

Stosowana Analiza Regresji

3. Macierze i Układy Równań Liniowych

Macierze. Rozdział Działania na macierzach

macierze jednostkowe (identyczności) macierze diagonalne, które na przekątnej mają same

Kompresja bezstratna. Entropia. Kod Huffmana

Analiza głównych składowych- redukcja wymiaru, wykł. 12

dr inż. Piotr Odya Wprowadzenie

Krótki przegląd pierwszych standardów kompresji obrazów

Transformata Fouriera

Kompresja sekwencji obrazów - algorytm MPEG-2

Macierze i Wyznaczniki

Kodowanie i kompresja Streszczenie Studia dzienne Wykład 6

Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych. Wykład 5 Kodowanie słownikowe. Przemysław Sękalski.

Dane obrazowe. R. Robert Gajewski omklnx.il.pw.edu.pl/~rgajewski

Baza w jądrze i baza obrazu ( )

0 + 0 = 0, = 1, = 1, = 0.

Kodowanie i kompresja Streszczenie Studia dzienne Wykład 9,

Programowanie liniowe. Tadeusz Trzaskalik

Treść wykładu. Układy równań i ich macierze. Rząd macierzy. Twierdzenie Kroneckera-Capellego.

Politechnika Świętokrzyska. Laboratorium. Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. Ćwiczenie 6. Transformata cosinusowa. Krótkookresowa transformata Fouriera.

Nierówność Krafta-McMillana, Kodowanie Huffmana

Cyfrowe przetwarzanie i kompresja danych

Met Me ody numer yczne Wykład ykład Dr inż. Mic hał ha Łanc Łan zon Instyt Ins ut Elektr Elektr echn iki echn i Elektrot Elektr echn olo echn

Rozkłady wielu zmiennych

5. Rozwiązywanie układów równań liniowych

Spis treści. 1. Cyfrowy zapis i synteza dźwięku Schemat blokowy i zadania karty dźwiękowej UTK. Karty dźwiękowe. 1

Micha Strzelecki Metody przetwarzania i analizy obrazów biomedycznych (2)

Programowanie liniowe

Systemy liczenia. 333= 3*100+3*10+3*1

Kodowanie i kompresja Streszczenie Studia dzienne Wykład 12,

Teoria sygnałów Signal Theory. Elektrotechnika I stopień (I stopień / II stopień) ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny)

= i Ponieważ pierwiastkami stopnia 3 z 1 są (jak łatwo wyliczyć) liczby 1, 1+i 3

Krzysztof Leszczyński Adam Sosnowski Michał Winiarski. Projekt UCYF

Temat: BADANIE NIEZALEśNOŚCI DWÓCH CECH JAKOŚCIOWYCH TEST CHI KWADRAT. Anna Rajfura 1

2. Próbkowanie Sygnały okresowe (16). Trygonometryczny szereg Fouriera (17). Częstotliwość Nyquista (20).

XI Konferencja Sieci i Systemy Informatyczne Łódź, październik 2003 APLIKACJA DO TESTOWANIA ALGORYTMÓW PRZETWARZANIA SYGNAŁÓW

a 11 a a 1n a 21 a a 2n... a m1 a m2... a mn x 1 x 2... x m ...

WEKTORY I WARTOŚCI WŁASNE MACIERZY. = λ c (*) problem przybliżonego rozwiązania zagadnienia własnego dla operatorów w mechanice kwantowej

Kodowanie i kompresja Streszczenie Studia Licencjackie Wykład 11,

LABORATORIUM 3 ALGORYTMY OBLICZENIOWE W ELEKTRONICE I TELEKOMUNIKACJI. Wprowadzenie do środowiska Matlab

Rozdział 5. Macierze. a 11 a a 1m a 21 a a 2m... a n1 a n2... a nm

10. Redukcja wymiaru - metoda PCA

dr inż. Piotr Odya dr inż. Piotr Suchomski

Sieci neuronowe - projekt

Kodowanie Huffmana. Platforma programistyczna.net; materiały do laboratorium 2014/15 Marcin Wilczewski

Kodowanie informacji

Robert Susmaga. Instytut Informatyki ul. Piotrowo 2 Poznań

teoria informacji Entropia, informacja, kodowanie Mariusz Różycki 24 sierpnia 2015

Analiza korespondencji

przetworzonego sygnału

Kompresja sekwencji obrazów

Kompresja danych DKDA (7)

Programowanie Współbieżne. Algorytmy

Rijndael szyfr blokowy

Transkrypt:

Kodowanie transformacyjne Plan 1. Zasada 2. Rodzaje transformacji 3. Standard JPEG

Zasada Zasada podstawowa: na danych wykonujemy transformacje która: Likwiduje korelacje Skupia energię w kilku komponentach KaŜdy z komponentów podlega kwantyzacji i kodowaniu zgodnego z jego naturą Najbardziej znana implementacja kodowanie stratne JPEG Ogólny schemat kodowania rysunek na następnej stronie

Ogólny schemat kodowania transformacyjnego Transformacja y T(x) Kwantyzacja q Q(y) Kodowanie c C(q) Transf. Odwrotna X T -1 (Y) Dekwantyzacja Y Q -1 (q) Dekodowanie q C -1 (c) T C odwracalne; Q nieodwracalna wprowadza zniekształcenia

Kodowanie transformacyjne przykład wzrost 65 75 6 7 56 8 68 5 4 5 69 62 76 waga 17 188 15 17 13 23 16 11 8 153 148 14 164 Dane wykazują korelację: waga 2.5 wzrost Energia x 2 1 + x 2 2 - obie składowe istotne Przekształcenie likwidujące korelacje: 64 12 y cos( α) y1 sin( α) sin( α) x cos( α) x 1 tan( α) 2.5

Kodowanie transformacyjne przykład c.d. y 182 22 162 184 141 218 174 9 161 163 153 181 135 y 1 3-2 -4 1-4 -6-7 1-9 -6-9 -15 Na wskutek transformacji: znika korelacja w danych energia zdominowana przez pierwszą składową MoŜemy zaniedbać drugą składową i pomimo to uzyskać (przy rekonstrukcji) dobrą aproksymację danych

Główne etapy procesu Transformacja Dzielimy ciąg danych wejściowych na bloki o ustalonej długości KaŜdy z bloków oddzielnie poddajemy odwracalnej transformacji W ciągu przekształconym róŝne elementy mają róŝne własności statystyczne (wkład do energii wariancja) Kwantyzacja poddajemy jej ciąg przekształcony Strategia kwantyzacji zaleŝy od poŝądanej średniej bitowej statystyki róŝnych elementów efektu zniekształceń współczynników przekształconego ciągu na rekonstrukcję Mechanizm alokacji bitów RóŜne współczynniki mogą być kodowane róŝnymi technikami Kodowanie binarne etykiety kwantyzacji podlegają jakiejś metodzie kodowania binarnego (o stałej długości Huffmana arytmetyczne).

Transformacje Ograniczamy się do przekształceń liniowych: y n N 1 i a n ixi y A x Rozmiar N względy praktyczne Większe N większa szansa na obcięcie słabo zmiennych składowych wzrost złoŝoności obliczeniowej (szybciej niŝ liniowo) moŝliwość zmian charakterystyk sygnału wewnątrz bloku Przekształcenie ortogonalne zachowanie normy A -1 A T y 2 A x 2 (A x) T (A x) x T A T A x x T x x 2

Transformacje dwuwymiarowe Kodowanie transformacyjne często uŝywane do kodowania obrazów. Obraz tablica dwuwymiarowa Ogólna transformacja liniowa bloku X (N x N): 1 1 N i N j l k j i j i l k C X Y C macierz N 2 x N 2 ZałoŜenie przekształcenie rozłączne: Y A A X A X A Y T T 1 1 N i N j j l j i i k l k a X a Y Redukcja złoŝoności obliczeniowej O(N 4 ) O(N 3 )

Interpretacja przekształceń Przekształcenia jednowymiarowe: Y A X X A T Y x x 1 a a 1 a a 1 11 y y 1 y a a 1 + a y1 a 1 11 Wynik: oryginalny sygnał rozwijamy w bazie kolumn macierzy transponowanej (wierszy macierzy transformacji). Współczynniki transformacji współczynniki tego rozwinięcia. Przekształcenia dwuwymiarowe rozwinięcie tablicy sygnału w bazie macierzy jeŝeli A[a a 1 a 2... a N-1 ] macierz przekształcenia jednowymiarowego to macierz bazowa ij: b ij a i a j T

WaŜne przekształcenia Dyskretne przekształcenie kosinusowe (DCT) a i j α i N (2j+ 1) iπ cos 2N α i 1 dla i 2 dlai> Kolejne wiersze coraz wyŝsza częstotliwość (rysunek dla N8)

WaŜne przekształcenia c.d. Baza macierzy dwuwymiarowych: Wzrost wariancji od b do b 77 : Własności DCT: Nie zaleŝy od danych Jest przekształceniem ortogonalnym Dla danych z duŝą korelacją b. dobrze aproksymuje KLT Istnieją efektywne sposoby obliczania DCT (dla N8 zamiast mnoŝeń i 896 dodawań tylko 54 mnoŝeń 464 dodawań i 6 przesunięć

Standard JPEG Najbardziej znana metoda stratnej kompresji obrazów od 1993 standard ISO Znakomita reprezentacja obrazów z 1 bpp znośna z.25 bpp Główne etapy algorytmu Tab. Huffmana Przesunięcie poziomu 8 x 8 DCT Kwantyzacja DC DPCM AC zigzac VLC VLC Tab. kwant Tab. Huffmana

Standard JPEG KaŜda ze składowych (RGB YIQ YUV) jest przetwarzana oddzielnie Krok pierwszy przesuwamy wartość piksela o 2 p-1 (dla p8 o 128) Krok drugi podział na bloki o rozmiarze 8 x 8. Gdy wymiar w którymś kierunku nie jest wielokrotnością 8 uzupełniamy ostatni wiersz (kolumnę) odpowiednią ilość razy. Wykonujemy DCT Krok trzeci kwantyzacja Kwantyzacja stała w zerze Krok kwantyzacji dla kaŝdego współczynnika określony w tablicy kwantyzacji Q ij Przepis na kwantyzację l ij y ij +. 5 Qij

Standard JPEG c.d. 156 157 158 158 155 158 159 156 151 15 148 15 139 139 139 14 142 143 142 143 127 128 13 129 128 127 127 126 12 12 123 126 118 12 12 12 118 117 12..3.1 1..9-1.1.5-3.4 -.1 -.5 -.8 -.1 -.6 2.4 5.5 4.. 1.5 -.3 2. -.8 -.5 -.1 6..8-1.3-2.7 -.6.8-1.8 -.7-3.4.2 -.1.2 1.4 -.8-1.3 2.2-5.7.2 -.1-2.2-1.5.3 1.8 1.3 37.8 -.5-1.1 -.6.4 1.1 2.3 4.6-12.4 1.1.8-1.1 -.4 1.2-2.2 6.6 39.9 99 13 1 112 98 95 92 72 11 12 13 87 78 64 49 92 113 14 81 64 55 35 24 77 13 19 68 56 37 22 18 62 8 87 51 29 22 17 14 56 69 57 4 24 16 13 14 55 6 58 26 19 14 12 12 61 51 4 24 16 1 11 16 3-9 1 2

Standard JPEG c.d. Tabela kwantyzacji oko ludzkie bardziej czułe na niskie częstości niŝ na wysokie stąd taki dobór Q ij Sygnał DC wolno zmienny od bloku do bloku kodowanie DPCM. RóŜnice kodowane kodem Huffmana Sygnał AC zamieniony na wektor o 63 składowych poprzez skanowanie zigzac

Standard JPEG c.d. Powstały wektor duŝa szansa na to Ŝe zawiera długie serie zer Gdy końcowa sekwencja zawiera same zera wysyłamy symbol EOB po ostatnim niezerowym elemencie Wcześniejsze sekwencje kodujemy jako Z/C gdzie Z liczba etykiet zerowych poprzedzających symbol zaś C kategoria symbolu niezerowego jaki mamy zakodować AC w naszym przykładzie: 1-9 3... Sekwencje Z/C kodujemy wykorzystując ustalone tablice kodowania Huffmana Zakodowanie całej sekwencji (DC i AC) naszego bloku wymaga 18 bitów czyli 9/32 bpp.

Standard JPEG c.d. 32 11 123 12 12-18 12 118 118 118 42 12 118 117 117 123 12 12 13 13 129 129 128 128 128 127 141 141 14 14 139 138 138 137 151 151 15 149 149 148 159 159 158 157 157 156 155 155 Współczynnik jakości przemnoŝenie tablicy kwantyzacji przez czynnik: 12 12 12 117 12 118 118 mniejszy od 1 lepsza jakość większa średnia bitowa większy od 1 na odwrót 126 127 143 127 142 123 128 143 129 142 126 13 14 128 139 12 127 139 12 139 15 148 15 151 156 159 158 155 158 158 157 156

JPEG - przykłady Podsumowanie:.5 bpp.25 bpp JPEG bardzo efektywny schemat kompresji obrazów naturalnych stopień kompresji lepszy niŝ 1:1 Przy niŝszych średnich bitowych widoczne efekty zblokowania