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

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

Transformaty. Kodowanie transformujace

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

Kompresja obrazów w statycznych - algorytm JPEG

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

KOMPRESJA OBRAZÓW STATYCZNYCH - ALGORYTM JPEG

Kompresja danych - wprowadzenie. 1. Konieczno kompresji 2. Definicja, typy kompresji 3. Modelowanie 4. Podstawy teorii informacji 5.

Joint Photographic Experts Group

Wybrane metody kompresji obrazów

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

Reprezentacje danych multimedialnych - kolory. 1. Natura wiatła 2. Widzenie barwne 3. Diagram chromatycznoci 4. Modele koloru

Akwizycja i przetwarzanie sygnałów cyfrowych

Rozwiązanie równań stanu dla układów liniowych - pola wektorowe

Podejmowanie decyzji w warunkach niepełnej informacji. Tadeusz Trzaskalik

Wykład Analiza jakościowa równań różniczkowych

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

Algorytmy kodowania predykcyjnego

Kwantyzacja wektorowa. Kodowanie różnicowe.

Macierze. 1 Podstawowe denicje. 2 Rodzaje macierzy. Denicja

Macierze normalne. D : Dowolną macierz kwadratową można zapisać w postaci A = B + ic gdzie ( ) B = A + A B = A + A = ( A + A)

MES polega na wyznaczaniu interesujących nas parametrów w skończonej ilości punktów. A co leży pomiędzy tymi punktami?

Inżynieria obrazów cyfrowych. Ćwiczenie 5. Kompresja JPEG

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

Stan naprężenia. Przykład 1: Tarcza (płaski stan naprężenia) Określić siły masowe oraz obciążenie brzegu tarczy jeśli stan naprężenia wynosi:

NIEOPTYMALNA TECHNIKA DEKORELACJI W CYFROWYM PRZETWARZANIU OBRAZU

Interpolacja. Układ. x exp. = y 1. = y 2. = y n

JEDNORÓWNANIOWY LINIOWY MODEL EKONOMETRYCZNY

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Zajęcia 1-2

Pomiar bezpośredni przyrządem wskazówkowym elektromechanicznym

Programowanie nieliniowe optymalizacja funkcji wielu zmiennych

mgr inż. Grzegorz Kraszewski SYSTEMY MULTIMEDIALNE wykład 6, strona 1. Format JPEG

Minimalizacja kosztów

Macierze i Wyznaczniki

Analiza matematyczna i algebra liniowa Macierze

( ) Pochodne. Załómy, e funkcja f jest okrelona w pewnym otoczeniu punktu x 0. Liczb

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

Fundamentals of Data Compression

Kompresja danych DKDA (7)

Prawdopodobieństwo i statystyka

1 Macierze i wyznaczniki

Pochodna funkcji wykład 5

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

Statystyka i eksploracja danych

Rozkłady wielu zmiennych

Micha Strzelecki Metody przetwarzania i analizy obrazów biomedycznych (2)

Całkowanie przez podstawianie i dwa zadania

10. Redukcja wymiaru - metoda PCA

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

Klasyfikacja metod kompresji

Macierze i Wyznaczniki

Plan wyk y ł k adu Mózg ludzki a komputer Komputer Mózg Jednostki obliczeniowe Jednostki pami Czas operacji Czas transmisji Liczba aktywacji/s

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

aij - wygrana gracza I bij - wygrana gracza II

Transformata Fouriera

Temat: Problem najkrótszych cieek w grafach waonych, cz. I: Algorytmy typu label - setting.

WYKŁAD 4 PLAN WYKŁADU. Sieci neuronowe: Algorytmy uczenia & Dalsze zastosowania. Metody uczenia sieci: Zastosowania

Motto. Czy to nie zabawne, że ci sami ludzie, którzy śmieją się z science fiction, słuchają prognoz pogody oraz ekonomistów? (K.

Algebra liniowa II. Lista 1. 1 u w 0 1 v 0 0 1

Zastosowanie kompresji w kryptografii Piotr Piotrowski

dr inż. Piotr Odya dr inż. Piotr Suchomski

UKŁADY JEDNOWYMIAROWE. Część III UKŁADY NIELINIOWE

Scenariusz lekcji matematyki z wykorzystaniem komputera

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

Przekształcenie Fouriera obrazów FFT

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

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

DB Algebra liniowa semestr zimowy 2018

Kodowanie i kompresja Tomasz Jurdziński Studia Wieczorowe Wykład Kody liniowe - kodowanie w oparciu o macierz parzystości

Stosowana Analiza Regresji

Bloki funkcjonalne. stanowią wyposażenie bibliotek komputerowych systemów projektowania. Każdy układ cyfrowy składamy z bloków funkcjonalnych ZPT

25. RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE PIERWSZEGO RZĘDU. y +y tgx=sinx

Analiza głównych składowych- redukcja wymiaru, wykł. 12

Wartości i wektory własne

M wiersz,kolumna. = [m ij. Wektor. Przekszta!cenia geometryczne w grafice wektorowej. Dzia!ania na wektorach. Uk!ad wspó!rz&dnych.

Kompresja sekwencji obrazów - algorytm MPEG-2

Wykład 4 Testy zgodności. dystrybuanta rozkładu populacji dystrybuanty rozkładów dwóch populacji rodzaj rozkładu wartości parametrów.

Akwizycja i przetwarzanie sygnałów cyfrowych

Algebra liniowa. 1. Macierze.

Wektory. P. F. Góra. rok akademicki

Macierze. Rozdział Działania na macierzach

1 WPROWADZENIE 1. Agata Pilitowska. parzysta. 3. Znaleźć odległość kodu kontroli parzystości nad ciałem GF (q).

Kodowanie i kompresja Streszczenie Studia dzienne Wykład 12,

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

Wykład 10. Funkcje wielu zmiennych

Przenoszenie niepewności

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

Klasyfikacja metod kompresji

Układy asynchroniczne

12. FUNKCJE WIELU ZMIENNYCH. z = x + y jest R 2, natomiast jej

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

19. Wybrane układy regulacji Korekcja nieliniowa układów. Przykład K s 2. Rys Schemat blokowy układu oryginalnego

x 1 x 2 x 3 x n w 1 w 2 Σ w 3 w n x 1 x 2 x 1 XOR x (x A, y A ) y A x A

Wprowadzenie do metod numerycznych Wykład 3 Metody algebry liniowej I Wektory i macierze

Róniczka. f x. V Vx. Zadanie 4. Znale maksymalny błd bezwzgldny i wzgldny powstały przy obliczaniu objtoci stoka, jeli promie podstawy wynosi

Temat: Technika zachłanna. Przykłady zastosowania. Własno wyboru zachłannego i optymalnej podstruktury.

Kodowanie i kompresja Streszczenie Studia Wieczorowe Wykład 10, 2007

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

ANALIZA MATEMATYCZNA Z ALGEBR

Programowanie wypukłe i kwadratowe. Tadeusz Trzaskalik

Transkrypt:

Kodowanie transformacjne Plan. Zasada. Rodzaje transformacji 3. Standard JPEG

Zasada Zasada podstawowa: na danch wkonujem transformacje która: Likwiduje korelacje Skupia energi w kilku komponentach Kad z komponentów podlega kwantzacji i kodowaniu zgodnego z jego natur Najbardziej znana implementacja kodowanie stratne JPEG Ogóln schemat kodowania rsunek na nastpnej stronie

Ogóln schemat kodowania transformacjnego Transformacja T(x) Kwantzacja q Q() Kodowanie c C(q) Transf. Odwrotna X T - (Y) Dekwantzacja Y Q - (q) Dekodowanie q C - (c) T C odwracalne; Q nieodwracalna wprowadza zniekształcenia

Kodowanie transformacjne przkład wzrost 65 75 6 7 56 8 68 5 4 5 69 6 76 waga 7 88 5 7 3 3 6 8 53 48 4 64 Dane wkazuj korelacj: waga.5 wzrost Energia x + x - obie składowe istotne Przekształcenie likwidujce korelacje: 64 cos( α) sin( α) sin( α) x cos( α) x tan( α).5

Kodowanie transformacjne przkład c.d. 8 6 84 4 8 74 9 6 63 53 8 35 3 - -4-4 -6-7 -9-6 -9-5 Na wskutek transformacji: znika korelacja w danch energia zdominowana przez pierwsz składow Moem zaniedba drug składow i pomimo to uzska (prz rekonstrukcji) dobr aproksmacj danch

Kodowanie transformacjne przkład c.d. Rek. wzrost 68 75 6 68 53 8 65 45 34 6 6 57 67 5 Rek. waga 69 88 5 7 3 3 6 84 5 5 4 68 5 Dlaczego błd rekonstrukcji tak mał? Macierz A przekształcenia - unitarna. x wektor danch jego obraz; Y obraz po obciciu X rekonstrukcja obrazu po obciciu A x x A T Y A X X A T Y x X (x X) T (x X) ( Y) T A A T ( Y) ( Y) T ( Y) Uogólnienie: dłusze bloki danch odwracalna transformacja skupia wikszo energii (informacji) w kilku elementach moem zaniedba (lub kodowa mniej dokładnie) ubogie w informacje kompresja.

Główne etap procesu Transformacja Dzielim cig danch wejciowch na bloki o ustalonej długoci Kad z bloków oddzielnie poddajem odwracalnej transformacji W cigu przekształconm róne element maj róne własnoci statstczne (wkład do energii wariancja) Kwantzacja poddajem jej cig przekształcon Strategia kwantzacji zale od podanej redniej bitowej statstki rónch elementów efektu zniekształce współcznników przekształconego cigu na rekonstrukcj Mechanizm alokacji bitów Róne współcznniki mog b kodowane rónmi technikami Kodowanie binarne etkiet kwantzacji podlegaj jakiej metodzie kodowania binarnego (o stałej długoci Huffmana artmetczne).

Transformacje Ograniczam si do przekształce liniowch: n N i a n i xi A x Rozmiar N wzgld praktczne Wiksze N wiksza szansa na obcicie słabo zmiennch składowch wzrost złoonoci obliczeniowej (szbciej ni liniowo) moliwo zmian charakterstk sgnału wewntrz bloku Przekształcenie ortogonalne zachowanie norm A - A T A x (A x) T (A x) x T A T A x x T x x

Transformacje dwuwmiarowe Kodowanie transformacjne czsto uwane do kodowania obrazów. Obraz tablica dwuwmiarowa Ogólna transformacja liniowa bloku X (N x N): N i N j l k j i j i l k C X Y C macierz N x N Załoenie przekształcenie rozłczne: Y A A X A X A Y T T N i N j j l j i i k l k a X a Y Redukcja złoonoci obliczeniowej O(N 4 ) O(N 3 )

Transformacje c.d. Efektwno transformacji miara stopnia zagszczania energii. Moliw sposób pomiaru stosunek redniej artmetcznej wariancji współcznników do redniej geometrcznej: N N i i N i i TC N G / σ σ

Interpretacja przekształce Przekształcenia jednowmiarowe: Y A X X A T Y x x a a a a a a + a a Wnik: orginaln sgnał rozwijam w bazie kolumn macierz transponowanej (wiersz macierz transformacji). Współcznniki transformacji współcznniki tego rozwinicia. Przekształcenia dwuwmiarowe rozwinicie tablic sgnału w bazie macierz jeeli A[a a a... a N- ] macierz przekształcenia jednowmiarowego to macierz bazowa ij: b ij a i a j T

Interpretacja przekształce c.d. Przekształcenie dwuwmiarowe przkład A Macierze bazowe: b b b b T b b b b Y A A X + + + + + + + + +

Wane przekształcenia Przekształcenia Karhunena-Loevego (Hotellinga) KLT Zbudowane z wektorów własnch macierz autokorelacji R ij E[x n x n+ i-j ] Jest przekształceniem ortonormalnm Maksmalizuje G TC optmalne dla kodowania transformacjnego ALE: Zale od danch wliczenie skomplikowane Musi b wliczone dla kadego bloku oddzielnie KLT dla bloków -wmiarowch nie jest przekształceniem rozłcznm Autokorelacja nie jest znana odbiorc musi b przesłana dodatkowo KLT rzadko uwana w praktce bardziej popularne przekształcenia niezalene od danch

Wane przekształcenia c.d. Dskretne przekształcenie kosinusowe (DCT) a i j α i N ( j + ) iπ cos N α i dla i dla i > Kolejne wiersze coraz wsza czstotliwo (rsunek dla N8)

Wane przekształcenia c.d. Baza macierz dwuwmiarowch: Wzrost wariancji od b do b 77 : Własnoci DCT: Nie zale od danch Jest przekształceniem ortogonalnm Dla danch z du korelacj b. dobrze aproksmuje KLT Istniej efektwne sposob obliczania DCT (dla N8 zamiast 4 mnoe i 896 dodawa tlko 54 mnoe 464 dodawa i 6 przesuni

Wane przekształcenia c.d. DCT blisko zwizane z DFT i DST DST lepiej aproksmuje KLT dla małch korelacji DCT daje lepsze zagszczenie energii ni DFT dla wikszch korelacji

Alokacja bitów Ilo informacji niesiona przez róne współcznniki róna Sensownie jest przdzieli rón ilo bitów rónm współcznnikom Dwie metod: Na podstawie oszacowania wariancji współcznników Bez szacowania wariancji metoda progowa Ad.. Szacujem wariancje współcznników σ k Mam ustali ilo bitów R k przpisanch do poszczególnch współcznników b zminimalizowa zniekształcenie prz warunku (R podana rednia bitowa): R M M k R k

Alokacja bitów c.d. Zniekształcenie rekonstrukcji k-tego współcznnika zale od wariancji k-tego współcznnika i iloci poziomów kwantzacji N p. R k Warunek minimalizacja wraenia: J M M R k α σ λ MR R k k k Rozwizanie: R k R + log M ( σ ) i i σ Wnik niekoniecznie całkowit i dodatni gd R k ujemne kładziem zmniejszam równomiernie dodatnie współcznniki zaokrglam k / M k

Alokacja bitów c.d. Ad. Nie podejmujem deczji a priori na podstawie redniej statstki Specfikujem warto progowa jeeli współcznnik przekracza próg jest kwantzowan jeeli nie zaniedbwan Informacja o tm które współcznniki s zachowane przesłane jako informacja dodatkowa Szczególn przpadek kwantzacja stała w zerze

Standard JPEG Najbardziej znana metoda stratnej kompresji obrazów od 993 standard ISO Znakomita reprezentacja obrazów z bpp znona z.5 bpp Główne etap algortmu Tab. Huffmana Przesunicie poziomu 8 x 8 DCT Kwantzacja DC DPCM AC zigzac VLC VLC Tab. kwant Tab. Huffmana

Standard JPEG Kada ze składowch (RGB YIQ YUV) jest przetwarzana oddzielnie Krok pierwsz przesuwam warto piksela o p- (dla p8 o 8) Krok drugi podział na bloki o rozmiarze 8 x 8. Gd wmiar w którm kierunku nie jest wielokrotnoci 8 uzupełniam ostatni wiersz (kolumn) odpowiedni ilo raz. Wkonujem DCT Krok trzeci kwantzacja Kwantzacja stała w zerze Krok kwantzacji dla kadego współcznnika okrelon w tablic kwantzacji Q ij Przepis na kwantzacj l ij ij +. 5 Qij

Standard JPEG c.d. 56 57 58 58 55 58 59 56 5 5 5 5 5 5 48 5 39 39 39 4 4 43 4 43 5 7 8 3 9 8 7 7 4 4 5 6 5 5 4 4 3 4 6 8 9 9 8 7 9 5 4..3...9 -..5-3.4 -. -.5 -.8 -. -.6.4 5.5 4...5 -.3. -.8 -.5 -. 6..8 -.3 -.7 -.6.8 -.8 -.7-3.4. -...4 -.8 -.3. -5.7. -. -. -.5.3.8.3 37.8 -.5 -. -.6.4..3 4.6 -.4..8 -. -.4. -. 6.6 39.9 99 3 98 95 9 7 3 87 78 64 49 9 3 4 8 64 55 35 4 77 3 9 68 56 37 8 6 8 87 5 9 7 4 56 69 57 4 4 6 3 4 55 6 58 6 9 4 6 5 4 4 6 6 3-9

Standard JPEG c.d. Tabela kwantzacji oko ludzkie bardziej czułe na niskie czstoci ni na wsokie std taki dobór Q ij Sgnał DC wolno zmienn od bloku do bloku kodowanie DPCM. Rónice kodowane kodem Huffmana Sgnał AC zamienion na wektor o 63 składowch poprzez skanowanie zigzac

Standard JPEG c.d. Powstał wektor dua szansa na to e zawiera długie serie zer Gd kocowa sekwencja zawiera same zera wsłam smbol EOB po ostatnim niezerowm elemencie Wczeniejsze sekwencje kodujem jako Z/C gdzie Z liczba etkiet zerowch poprzedzajcch smbol za C kategoria smbolu niezerowego jaki mam zakodowa AC w naszm przkładzie: -9 3... Sekwencje Z/C kodujem wkorzstujc ustalone tablice kodowania Huffmana Zakodowanie całej sekwencji (DC i AC) naszego bloku wmaga 8 bitów czli 9/3 bpp.

Standard JPEG c.d. 3 3 9 9-8 9 8 8 8 4 9 9 8 7 7 4 4 3 3 3 9 9 8 8 8 7 4 4 4 4 39 38 38 37 5 5 5 5 5 49 49 48 59 59 58 57 57 56 55 55 Współcznnik jakoci przemnoenie tablic kwantzacji przez cznnik: 4 5 9 9 9 7 8 8 mniejsz od lepsza jako wiksza rednia bitowa wiksz od na odwrót 6 4 7 43 4 4 7 4 3 5 8 43 5 9 4 6 3 4 5 8 39 4 7 39 4 5 39 5 48 5 5 5 5 5 5 56 59 58 55 58 58 57 56

JPEG - przkład Podsumowanie:.5 bpp.5 bpp JPEG bardzo efektwn schemat kompresji obrazów naturalnch stopie kompresji lepsz ni : Prz niszch rednich bitowch widoczne efekt zblokowania