Kompresja JPG obrazu sonarowego z uwzględnieniem założonego poziomu błędu

Podobne dokumenty
Klasyfikacja konturów w znaczników w z wykorzystaniem miary zmienności na obrazie z sonaru sektorowego

Kompresja JPG obrazu sonarowego z uwzględnieniem założonego poziomu błędu

Kwantyzacja wektorowa. Kodowanie różnicowe.

Kompresja dźwięku w standardzie MPEG-1

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

Klasyfikacja metod kompresji

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

Klasyfikacja metod kompresji

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

Aproksymacja funkcji a regresja symboliczna

Micha Strzelecki Metody przetwarzania i analizy obrazów biomedycznych (2)

GRAFIKA RASTROWA. WYKŁAD 2 Oprogramowanie i formaty plików. Jacek Wiślicki Katedra Informatyki Stosowanej

Kompresja bezstratna

Biocentrum Ochota infrastruktura informatyczna dla rozwoju strategicznych kierunków biologii i medycyny POIG /09

w analizie wyników badań eksperymentalnych, w problemach modelowania zjawisk fizycznych, w analizie obserwacji statystycznych.

EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI 17 MAJA 2016 POZIOM PODSTAWOWY. Godzina rozpoczęcia: 14:00 CZĘŚĆ I WYBRANE: Czas pracy: 75 minut

KOMPRESJA OBRAZÓW STATYCZNYCH - ALGORYTM JPEG

Kompresja obrazów w statycznych - algorytm JPEG

Formaty kompresji audio

Transformaty. Kodowanie transformujace

Konwersja dźwięku analogowego do postaci cyfrowej

Transformata Fouriera. Sylwia Kołoda Magdalena Pacek Krzysztof Kolago

Przetwarzanie obrazu cyfrowego

Joint Photographic Experts Group

Parametryzacja obrazu na potrzeby algorytmów decyzyjnych

Cała prawda o plikach grafiki rastrowej

Akwizycja i przetwarzanie sygnałów cyfrowych

Cyfrowe Przetwarzanie Obrazów. Karol Czapnik

mgr inż. Grzegorz Kraszewski SYSTEMY MULTIMEDIALNE wykład 1, strona 1.

Wybrane metody kompresji obrazów

1 Obsługa aplikacji sonary

dr inż. Piotr Odya Wprowadzenie

PREZENTACJA MODULACJI AM W PROGRAMIE MATHCAD

Ćwiczenie 3,4. Analiza widmowa sygnałów czasowych: sinus, trójkąt, prostokąt, szum biały i szum różowy

4 Zasoby językowe Korpusy obcojęzyczne Korpusy języka polskiego Słowniki Sposoby gromadzenia danych...

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

Kompresja danych Streszczenie Studia Dzienne Wykład 10,

Kwantowanie sygnałów analogowych na przykładzie sygnału mowy

Transformata Fouriera

Python: JPEG. Zadanie. 1. Wczytanie obrazka

Wykład III: Kompresja danych. Studia Podyplomowe INFORMATYKA Podstawy Informatyki

ĆWICZENIE 15 BADANIE WZMACNIACZY MOCY MAŁEJ CZĘSTOTLIWOŚCI

Kompresja video (MPEG)

OGŁOSZENIE O WSZCZĘCIU POSTĘPOWANIA NR PO-II-/ZZP-3/370/31/10

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

7. Szybka transformata Fouriera fft

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

Grafika Komputerowa Wykład 1. Wstęp do grafiki komputerowej Obraz rastrowy i wektorowy. mgr inż. Michał Chwesiuk 1/22

INFORMATYKA WSTĘP DO GRAFIKI RASTROWEJ

Obliczenia inteligentne Zadanie 4

SYSTEM HYDROGRAFICZNY RZGW W SZCZECINIE

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

Laboratorium Telewizji Cyfrowej

Inżynieria obrazów cyfrowych. Ćwiczenie 5. Kompresja JPEG

Co to jest dźwięk. Dźwięk to wyrażenie słuchowe wywołane przez falę akustyczną. Ludzki narząd wyłapuje dźwięki z częstotliwością 16 do 20 Hz

Wymiana i Składowanie Danych Multimedialnych Mateusz Moderhak, EA 106, Pon. 11:15-12:00, śr.

ZESPÓŁ LABORATORIÓW TELEMATYKI TRANSPORTU ZAKŁAD TELEKOMUNIKACJI W TRANSPORCIE WYDZIAŁ TRANSPORTU POLITECHNIKI WARSZAWSKIEJ

Analiza głównych składowych- redukcja wymiaru, wykł. 12

Wykład VI. Dźwięk cyfrowy. dr inż. Janusz Słupik. Gliwice, Wydział Matematyki Stosowanej Politechniki Śląskiej. c Copyright 2014 Janusz Słupik

Rozszerzenia plików graficznych do publkacji internetowych- Kasia Ząbek kl. 2dT

Przygotowali: Bartosz Szatan IIa Paweł Tokarczyk IIa

Kompresja sekwencji obrazów - algorytm MPEG-2

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

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

Technologie Informacyjne

Analiza składowych głównych. Wprowadzenie

Diagnostyka obrazowa

Podstawowe funkcje przetwornika C/A

FORMATY GRAFICZNE. Dobra ilustracja przychodzi w małym pliku. David Siegel, Tworzenie stron WWW. 1. Rodzaje plików graficznych

Cyfrowe Przetwarzanie Obrazów i Sygnałów

Algorytm wstecznej propagacji błędów dla sieci RBF Michał Bereta

Grafika. Formaty zapisu obrazu cyfrowego

dr inż. Piotr Odya dr inż. Piotr Suchomski

Instytut Fizyki Politechniki Łódzkiej Laboratorium Metod Analizy Danych Doświadczalnych Ćwiczenie 3 Generator liczb losowych o rozkładzie Rayleigha.

SCENARIUSZ LEKCJI. TEMAT LEKCJI: Zastosowanie średnich w statystyce i matematyce. Podstawowe pojęcia statystyczne. Streszczenie.

Sprawdzian wiadomości z jednostki szkoleniowej M3.JM1.JS3 Użytkowanie kart dźwiękowych, głośników i mikrofonów

WYKŁAD 10. kodem pierwotnym krzywej jest ciąg par współrzędnych x, y kolejnych punktów krzywej: (x 1, y 1 ), (x 2, y 2 ),...

Pomiary i automatyka w sieciach elektroenergetycznych laboratorium

Podstawowe pojęcia. Teoria informacji

SYLABUS DOTYCZY CYKLU KSZTAŁCENIA Realizowany w roku akademickim 2016/2017

Rozpoznawanie obrazów

Zastosowanie Informatyki w Medycynie

Badanie współczynników lepkości cieczy przy pomocy wiskozymetru rotacyjnego Rheotest 2.1

Ćwiczenie 3. Właściwości przekształcenia Fouriera

LABORATORIUM. Pomiar poziomu mocy akustycznej w komorze pogłosowej. Instrukcja do zajęć laboratoryjnych

PRACA DYPLOMOWA STUDIA PIERWSZEGO STOPNIA. Łukasz Kutyła Numer albumu: 5199

SPIS TREŚCI WSTĘP LICZBY RZECZYWISTE 2. WYRAŻENIA ALGEBRAICZNE 3. RÓWNANIA I NIERÓWNOŚCI

RENDERING W CZASIE RZECZYWISTYM. Michał Radziszewski

Kodowanie i kompresja Streszczenie Studia Wieczorowe Wykład 10, 2007

Pomiary i automatyka w sieciach elektroenergetycznych laboratorium

EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI

MODULACJE IMPULSOWE. TSIM W10: Modulacje impulsowe 1/22

CYFROWE PRZETWARZANIE SYGNAŁU PRZETWORNIKA OBROTOWO-IMPULSOWEGO

Sztuczne sieci neuronowe. Krzysztof A. Cyran POLITECHNIKA ŚLĄSKA Instytut Informatyki, p. 335

Technologie cyfrowe semestr letni 2018/2019

Kompresja Kodowanie arytmetyczne. Dariusz Sobczuk

WOJSKOWA AKADEMIA TECHNICZNA

Metody kompresji i przechowywania obrazów

Techniki wizualizacji. Ćwiczenie 10. System POV-ray tworzenie animacji

Wykład 9 Testy rangowe w problemie dwóch prób

Transkrypt:

Kompresja JPG obrazu sonarowego z uwzględnieniem założonego poziomu błędu Mariusz Borawski Wydział Informatyki Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Zbieranie danych Obraz sonarowy po zapisie do pliku zajmuje zwykle bardzo dużo miejsca Przykładowo, sonar boczny EdgeTech 272-TD może rejestrować ponad 43 tys. próbek na sekundę czyli około 2,5 miliona próbek na minutę Ze względu na ogromną liczbę danych istnieje konieczność kompresji obrazu sonarowego sonar EdgeTech 272-TD 25 MB

Zapis obrazu sonarowego Obraz sonarowy jest zapisywany na ogół w wewnętrznych formatach danych producentów sonarów. Ogranicza to możliwość kompresji surowych danych do zakresu oferowanego przez producenta sonaru.

Mozaika GeoTIFF Z surowych danych zwykle tworzona jest mozaika, która zapisywana jest w standardzie GeoTIFF ze względu na konieczność dołączenia danych o współrzędnych geograficznych

GeoTIFF Stosunek rozmiaru spakowanego obrazu sonarowego do obrazu po kompresji GeoTIFF kompresja LZW kompresja ZIP kompresja JPG 76% 67% zależne od stopnia kompresji 25% i mniej Standard GeoTIFF umożliwia kompresje dwoma algorytmami bezstratnymi i jednym stratnym Algorytm kompresji stratnej daje duże możliwości zmniejszenia rozmiaru pliku, jednak powoduje to zniekształcenie zapisywanych danych

Obraz sonarowy a kompresja stratna Obraz sonarowy jest obrazem silnie zaszumionym. Charakterystyka częstotliwościowa szumu może nieść bardzo ważne informacje o obiektach znajdujących się na dnie W procesie tworzenia mozaiki bardzo ważną rolę odgrywa interpolacja, która silnie zniekształca charakterystykę częstotliwościową szumu sprawiając, ze staje się ona nieprzydatna w rozpoznawaniu obrazów. W przypadku zapisywania mozaiki drobne zmiany w obrazie sonarowym są dopuszczalne o ile nie przekroczą one pewnego dopuszczalnego zakresu wyznaczonego przez szum. Sposób kompresji algorytmem JPG, nie zapewnia możliwości uwzględnienia poziomu szumu, jako parametru sterującego kompresją.

Kompresja JPG Współczynnik jakości obrazu bloki 8x8 Koder FDCT Kwantyzacja Kodowanie Entropii Obraz źródłowy Tabela specyfikacji Tabela specyfikacji Dane skompresowane

Kompresja JPG z uwzględnieniem poziomu błędu kompresji ortonormalne FDCT Kontrola błędu bloki 8x8 ortogonalne Koder FDCT Kwantyzacja Kodowanie Entropii Obraz źródłowy Tabela specyfikacji Tabela specyfikacji Dane skompresowane

Sterowanie poziomem błędu Możliwe jest zapewnienie określonego poziomu błędu dekompresji określonego: za pomocą odchylenia standardowego za pomocą bezwzględnej wartości maksymalnej różnicy obrazów przed i po kompresji

Sterowanie poziomem błędu za pomocą odchylenia standardowego

Cześć zmienna wektora obrazu A widmo obrazu przed kompresją B widmo obrazu po kompresji A A zm prosta y=x B B zm prosta y=x A sr B sr A sr = B sr Każdy wektor można rozłożyć na wektor składowej zmiennej i wektor składowej stałej Kompresja JPG jest realizowana w ten sposób, że nie wpływa na wektor składowej stałej

Wyznaczanie odchylenia standardowego A A zm d A sr prosta y=x Długość wektora części zmiennej widma obrazu proporcjonalna do odchylenia standardowego obrazu

Kontrola odchylenia standardowego A widmo obrazu przed kompresją B widmo obrazu po kompresji A zm d Bzm Pomiar odległości pomiędzy widmem części zmiennej obrazu przed i po kompresji pozwala na określenie odchylenia standardowego błędu wynikającego z kompresji

Zerowanie składowych częstotliwościowych Podczas kompresji zerowane są składowe częstotliwościowe, począwszy od składowych związanych z najwyższymi częstotliwościami, dopóki nie zostanie przekroczona zakładana wartość odchylenia standardowego Umożliwia to uzyskanie wartości odchylenia standardowego błędu kompresji w pobliżu wartości zakładanej Nie jest możliwe uzyskanie wartości błędu nie przekraczającej zakładanego poziomu odchylenia standardowego jeżeli obraz wynikowy po dekompresji zostanie zapisany za pomocą liczb całkowitych

Sterowanie poziomem błędu za pomocą bezwzględnej wartości maksymalnej różnicy obrazów przed i po kompresji

Bezwzględnej wartości maksymalne różnicy obrazów przed i po kompresji jako miara błędu r A 2r Bezwzględne wartości maksymalne różnicy obrazu przed i po kompresji wyznaczają hipersześcian w którym mogą znajdować się wszystkie możliwe wektory z dopuszczalną wartością błędu Z pewnym przybliżeniem można przyjąć, do określania poziomu błędu, zamiast hieprsześcianu, hiperkulę, co umożliwia wykorzystanie długości wektora do określenia poziomu błędu po kompresji

Zerowanie składowych częstotliwościowych Zerowanie składowych częstotliwościowych odbywa się analogicznie jak w przypadku odchylenia standardowego. Ze względu na przybliżenie za pomocą hiperkuli hipersześcianu uzyskany poziom błędu jest z reguły niższy od zakładanego

Obrazy testowe a) b) c) d) e) f) Jako obrazy testowe użyte zostały obrazy z sonaru MS 1000 zarejestrowane z Hydrografa XXI

Sterowanie poziomem błędu za pomocą odchylenia standardowego Założona wartość odchylenia standardowego : 5 Obraz Rozmiar obrazu Rozmiar obrazu po kompresji Odchylenie standardowe a 9000000 1860203 5,2399 b 2250000 381915 5,2135 c 9000000 1225810 5,1378 d 9000000 1612900 5,1653 e 9000000 1482582 5,1331 f 2250000 204622 5,1824

Sterowanie poziomem błędu za pomocą bezwzględnej wartości maksymalnej różnicy obrazów przed i po kompresji Obraz Założona bezwzględna wartość różnicy : 10 Rozmiar obrazu Rozmiar obrazu po kompresji Bezwzględna wartość różnicy a 9000000 4228379 10 b 2250000 813687 9 c 9000000 3046087 9 d 9000000 3711715 10 e 9000000 3543552 9 f 2250000 453863 8

Podsumowanie Zapis mozaiki ze względu na konieczność dołączenia informacji o współrzędnych geograficznych wymaga zastosowania formatu GeoTIFF. Ze względu na spory zakres szumu na obrazie sonarowym możliwe jest dopuszczenie jego zniekształcenia na poziomie nie przekraczającym poziom szumu. Pozwala to na wykorzystanie do jego kompresji algorytmów kompresji stratnej. W ramach standardu GeoTIFF jedynym możliwym do wykorzystania algorytmem kompresji stratnej jest JPG Wykorzystując ortonormalną transformatę FDCT możliwe jest łatwe wyliczenie przewidywanego błędu kompresji jeszcze przed wykonaniem algorytmu dekompresji Zastosowana metoda nie wymaga zmiany algorytmu dekompresji, co pozwala na odczyt plików z mozaiką w dowolnym programie odczytującym zarówno pliki GeoTIFF, jak i TIFF.