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

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

Transformaty. Kodowanie transformujace

Przekształcenie Fouriera obrazów FFT

Wykład 2: Szeregi Fouriera

Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych. Wykład 9 Kodowanie podpasmowe. Przemysław Sękalski.

Transformata Fouriera

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

9. Dyskretna transformata Fouriera algorytm FFT

uzyskany w wyniku próbkowania okresowego przebiegu czasowego x(t) ze stałym czasem próbkowania t takim, że T = t N 1 t

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

Cyfrowe przetwarzanie i kompresja danych

Szeregi funkcyjne. Szeregi potęgowe i trygonometryczne. Katedra Matematyki Wydział Informatyki Politechnika Białostocka

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

Wykład 2. Transformata Fouriera

Temat ćwiczenia. Analiza częstotliwościowa

TRANSFORMATA FOURIERA

Joint Photographic Experts Group

Różne reżimy dyfrakcji

POLITECHNIKA POZNAŃSKA

KOMPRESJA OBRAZÓW STATYCZNYCH - ALGORYTM JPEG

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

Transformacja Fouriera i biblioteka CUFFT 3.0

FFT i dyskretny splot. Aplikacje w DSP

Adaptacyjne Przetwarzanie Sygnałów. Filtracja adaptacyjna w dziedzinie częstotliwości

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

Propagacja w przestrzeni swobodnej (dyfrakcja)

Przetwarzanie sygnałów

Szereg i transformata Fouriera

Szybka transformacja Fouriera (FFT Fast Fourier Transform)

Wykład 5. Zagadnienia omawiane na wykładzie w dniu r

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

PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW

Zjawisko aliasingu. Filtr antyaliasingowy. Przecieki widma - okna czasowe.

Ćwiczenie 3. Właściwości przekształcenia Fouriera

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

NIEOPTYMALNA TECHNIKA DEKORELACJI W CYFROWYM PRZETWARZANIU OBRAZU

Analiza szeregów czasowych: 2. Splot. Widmo mocy.

Rozdział 1. Wektory losowe. 1.1 Wektor losowy i jego rozkład

Kompresja obrazów w statycznych - algorytm JPEG

Analiza szeregów czasowych: 2. Splot. Widmo mocy.

Matematyczne Metody Fizyki II

Grafika Komputerowa Wykład 2. Przetwarzanie obrazów. mgr inż. Michał Chwesiuk 1/38

Funkcje charakterystyczne zmiennych losowych, linie regresji 1-go i 2-go rodzaju

Zagadnienia brzegowe dla równań eliptycznych

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

Ważną rolę odgrywają tzw. funkcje harmoniczne. Przyjmujemy następującą definicję. u = 0, (6.1) jest operatorem Laplace a. (x,y)

Transformacje Fouriera * podstawowe własności

2. ZASTOSOWANIA POCHODNYCH. (a) f(x) = ln 3 x ln x, (b) f(x) = e2x x 2 2.

Transformata Fouriera i analiza spektralna

Równania różniczkowe cząstkowe drugiego rzędu

Pochodna funkcji. Pochodna funkcji w punkcie. Różniczka funkcji i obliczenia przybliżone. Zastosowania pochodnych. Badanie funkcji.

Zadania z Analizy Funkcjonalnej I Które z poniższych przestrzeni metrycznych są przestrzeniami unormowanymi?

Politechnika Wrocławska Wydział Elektroniki Mikrosystemów i Fotoniki Przetwarzanie sygnałów laboratorium ETD5067L

Projekt Era inżyniera pewna lokata na przyszłość jest współfinansowany przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego

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

Akwizycja i przetwarzanie sygnałów cyfrowych

IX. Rachunek różniczkowy funkcji wielu zmiennych. 1. Funkcja dwóch i trzech zmiennych - pojęcia podstawowe. - funkcja dwóch zmiennych,

dr inż. Artur Zieliński Katedra Elektrochemii, Korozji i Inżynierii Materiałowej Wydział Chemiczny PG pokój 311

Generowanie sygnałów na DSP

POLITECHNIKA POZNAŃSKA

Przekształcenie Fouriera i splot

Informacja o przestrzeniach Hilberta

Analiza obrazu. wykład 5. Marek Jan Kasprowicz Uniwersytet Rolniczy 2008

Technika audio część 2

Wstęp do metod numerycznych Dyskretna transformacja Fouriera. P. F. Góra

Diagnostyka obrazowa

Lista 1. (e) z działaniem dodawania ciągów i mnożeniem ciągu przez liczbę. (f) z działaniem dodawania ciągów i mnożeniem ciągu przez liczbę

Katedra Elektrotechniki Teoretycznej i Informatyki

Matematyka I. BJiOR Semestr zimowy 2018/2019 Wykład 2

Funkcje. Oznaczenia i pojęcia wstępne. Elementy Logiki i Teorii Mnogości 2015/2016

WYKŁAD Z ANALIZY MATEMATYCZNEJ I. dr. Elżbieta Kotlicka. Centrum Nauczania Matematyki i Fizyki

Optyka Fourierowska. Wykład 11 Apodyzacja, superrozdzielczość i odtwarzanie utraconych informacji

DYSKRETNA TRANSFORMACJA FOURIERA

WYKŁADY Z RACHUNKU PRAWDOPODOBIEŃSTWA I wykład 4 Przekształcenia zmiennej losowej, momenty

I. Pochodna i różniczka funkcji jednej zmiennej. 1. Definicja pochodnej funkcji i jej interpretacja fizyczna. Istnienie pochodnej funkcji.

Aby przygotować się do kolokwiów oraz do egzaminów należy ponownie przeanalizować zadania

Wykład 3 Jednowymiarowe zmienne losowe

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

ANALIZA HARMONICZNA DŹWIĘKU SKŁADANIE DRGAŃ AKUSTYCZNYCH DUDNIENIA.

Przykładowe zadania na egzamin z matematyki - dr Anita Tlałka - 1

Funkcje analityczne. Wykład 3. Funkcje holomorficzne. Paweł Mleczko. Funkcje analityczne (rok akademicki 2016/2017) z = x + iy A

Liczby zespolone i ich zastosowanie do wyprowadzania tożsamości trygonometrycznych.

PREZENTACJA MODULACJI AM W PROGRAMIE MATHCAD

Przekształcenia całkowe. Wykład 7

Rejestracja i rekonstrukcja fal optycznych. Hologram zawiera pełny zapis informacji o fali optycznej jej amplitudzie i fazie.

Kryptografia. z elementami kryptografii kwantowej. Ryszard Tanaś Wykład 13

METODY ANALIZY SYGNAŁÓW WIBROAKUSTYCZNYCH

22 Pochodna funkcji definicja

4.2 Analiza fourierowska(f1)

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

Laboratorium optycznego przetwarzania informacji i holografii. Ćwiczenie 6. Badanie właściwości hologramów

1. Liczby zespolone Zadanie 1.1. Przedstawić w postaci a + ib, a, b R, następujące liczby zespolone (1) 1 i (2) (5)

IMPLEMENTATION OF THE SPECTRUM ANALYZER ON MICROCONTROLLER WITH ARM7 CORE IMPLEMENTACJA ANALIZATORA WIDMA NA MIKROKONTROLERZE Z RDZENIEM ARM7

Rachunek całkowy funkcji wielu zmiennych

ELEKTROTECHNIKA Semestr 2 Rok akad / ZADANIA Z MATEMATYKI Zestaw Oblicz pochodne cząstkowe rzędu drugiego funkcji:

1 Funkcje elementarne

1. Modulacja analogowa, 2. Modulacja cyfrowa

Diagnostyka obrazowa

TERAZ O SYGNAŁACH. Przebieg i widmo Zniekształcenia sygnałów okresowych Miary sygnałów Zasady cyfryzacji sygnałów analogowych

KURS SZEREGI. Lekcja 10 Szeregi Fouriera ZADANIE DOMOWE. Strona 1

Transkrypt:

Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych Wykład 8 Transformaty i kodowanie cz. 2 Przemysław Sękalski sekalski@dmcs.pl Politechnika Łódzka Katedra Mikroelektroniki i Technik Informatycznych DMCS Wykład opracowano na podstawie ksiąŝki Wprowadzenie do kompresji danych A. Drozdek Przemysław Sękalski, Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych, wykład 8, 2006

Plan wykładu Część pierwsza Idea transformacji Definicja transformaty i transformaty odwrotnej Kodowanie a transformacja Separowalność i symetryczność Wektory bazowe, ortogonalność i inne definicje Transformata Karhunena-Loevego Transformata Walsha-Hadamarda Część druga Transformata Fouriera FFT Transformata kosinusowa DCT Przemysław Sękalski, Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych, wykład 8, 2006 2

Idea transformacji - przypomnienie Zmniejszenie nakładu obliczeniowego mnoŝenie R + R R log + R dodawanie log( xy) = log x + log y Przemysław Sękalski, Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych, wykład 8, 2006 3

Idea transformacji przypomnienie Wydobycie informacji nie dostępnej w danej dziedzinie funkcja f Dziedzina czasu t T T - f(t) ω F(ω) Dziedzina częstotliwości funkcja F T funkcja transformacji (przekształcenia) T - - transformata odwrotna Przemysław Sękalski, Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych, wykład 8, 2006 4

Okresowość funkcji Funkcję f(x) nazywamy okresową o okresie T jeśli dla kaŝdego x zachodzi równość: f ( x + T ) = f ( x) Podstawowy okres T 0 jest najmniejszym okresem funkcji f Odwrotność T 0 jest podstawową częstotliwością funkcji f Wielokrotności T 0 (T k = nt 0 ) są równieŝ okresami funkcji f Odwrotności T k (f k =/T k ) nazywane są częstotliwościami harmonicznymi funkcji f Przemysław Sękalski, Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych, wykład 8, 2006 5

Warunki Dirichleta i szereg Fouriera. Funkcja f(x) jest funkcją ograniczoną, określoną w kaŝdym punkcie przedziału [-π, π] 2. Funkcja f(x) ma skończoną liczbę punktów nieciągłości w przedziale [-π, π] 3. Funkcja f(x) ma skończoną liczbę ekstremów w przedziale [-π, π] Jeśli funkcja f(x) spełnia warunki Dirichleta to moŝe być rozwinięta w szereg Fouriera f ( x) a a cos( kx) b sin( kx) = 2 0 + k = k + ( ) k Przemysław Sękalski, Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych, wykład 8, 2006 6

Szereg Fouriera f ( x) a a cos( kx) b sin( kx) = 2 0 + k = k + ( ) k f ( x) = k = c e k jkx postać zespolona c a 2 = c = ( a ib ) c ( a ib ) 0 0 2 k k k = + 2 k k k dla k>0 a k, b k, c k nazywane są współczynnikami Fouriera Przemysław Sękalski, Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych, wykład 8, 2006 7

W jaki sposób obliczyć współczynniki Fouriera? π π π f ( x) dx = a ( ) 0 + ak cos( kx) + bk sin( kx) dx = 2 k = π = 0 = 0 π π π = a0dx + a k cos( kx) dx + b k sin( kx) dx = 2 π k = π π π π a0dx a0x π a a 0 0 2 2 π π = = = π = π π f ( x) dx Przemysław Sękalski, Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych, wykład 8, 2006 8

W jaki sposób obliczyć współczynniki Fouriera? π a = f ( x) cos( kx) dx k π π π b = f ( x)sin( kx) dx k π π π c = f ( x) e jkx dx k 2π c 0 π π = 2 π π f ( x) dx Jest to wartośćśrednia w przedziale [-π, π], zwana równieŝ wartością DC Przemysław Sękalski, Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych, wykład 8, 2006 9

przykład Funkcja f=- x dla -<x<, f=0 dla pozostałych x Przemysław Sękalski, Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych, wykład 8, 2006 0

Transformata Fouriera F( f ) = f ( x) e dx = = 2 π f ( x) e j2π fx jωx dx Przemysław Sękalski, Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych, wykład 8, 2006

Odwrotna transformata Fouriera j2π fx f ( x) = F( f ) e df = = 2 π jωx F( ω) e d ω Przemysław Sękalski, Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych, wykład 8, 2006 2

Przykład Impuls prostokątny Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0. 0 0 50 00 50 200 250 300 350 400 450 500 time (milliseconds) Y(f) 0.045 0.04 0.035 0.03 0.025 0.02 0.05 Single-Sided Amplitude Spectrum of y(t) 0.0 0.005 0 0 50 00 50 200 250 300 350 400 450 500 Frequency (Hz) Przemysław Sękalski, Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych, wykład 8, 2006 3

Dwuwymiarowa TF = j2 π ( ux vy) F( u, v) f ( x, y) e dxdy = j2 π ( ux+ vy) f ( x, y) F( u, v) e dudv Przemysław Sękalski, Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych, wykład 8, 2006 4

Przemysław Sękalski, Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych, wykład 8, 2006 5

Dyskretna TF N = x= 0 j2 π kx / N F( k) f ( x) e dla k = 0,..., N- N f ( x) = F( k) e j2 π kx / N dla x = 0,..., N- N k = 0 Przemysław Sękalski, Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych, wykład 8, 2006 6

Wystarczy przesłać tylko połowę składników transformaty, gdyŝ drugą część moŝna zrekonstruować. Szybka transformata Fouriera FFT umoŝliwia wyznaczenie dyskretnej transformaty Fouriera za pomocą N lgn operacji mnoŝenia i dodawania (dla 2D N 2 lgn) FFT wymaga by macierz była kwadratowa rzędu 2 n Przemysław Sękalski, Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych, wykład 8, 2006 7

Przykład obraz oryginalny Przemysław Sękalski, Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych, wykład 8, 2006 8

FFT z pominięciem współ. wyŝszych rzędów [8, 8] [2,2] Przemysław Sękalski, Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych, wykład 8, 2006 9

Widmo amplitudowe i fazowe 2 2 ( ) ( ) F( k) = Re F( k) + Im F( k) F( k) = F( k) e j θ k Przemysław Sękalski, Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych, wykład 8, 2006 20

Zjawisko Gibbsa W punktach nieciągłości na granicach obszarów transformata Fouriera powoduje powstanie duŝych błędów (widoczne jako oscylacje po odtworzeniu). Zjawisko to zwane jest efektem Gibbsa. Przemysław Sękalski, Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych, wykład 8, 2006 2

Transformata kosinusowa DCT N F(0) = f ( x) N x= 0 N 2 π k(2x + ) F( k) = f ( x)cos dla k=, 2,..., N- N x= 0 2N Przemysław Sękalski, Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych, wykład 8, 2006 22

Odwrotna transformata kosinusowa IDCT N 2 π k(2x + ) f ( x) = F(0) + F( k)cos N N k = 0 2N dla x =, 2,..., N- Przemysław Sękalski, Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych, wykład 8, 2006 23

Dwuwymiarowa DCT2 i IDCT2 N N 2 π k(2x + ) π m(2y + ) F( k, m) = c( k) c( m) f ( x, y)cos cos N x= 0 y= 0 4N 4N dla k, m=, 2,..., N- N N 2 π k(2x + ) π m(2y + ) f ( x, y) = c( k) c( m) F( k, m)cos cos N k = 0 m= 0 4N 4N dla x, y =, 2,..., N- dla i = 0 c( i) = 2 dla pozostalych i Przemysław Sękalski, Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych, wykład 8, 2006 24

Zalety DCT Przekształcenie DCT powoduje dobrą dekorelację danych wejściowych Kompresja energii jest znaczna i porównywalna z KLT Współczynniki DCT o największej wariancji zajmują około 25% transformaty UŜywana w JPEG. Współczynniki kodowane za pomocą kodowania Huffmana Przemysław Sękalski, Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych, wykład 8, 2006 25

Przykład DCT PRZED KOMPRESJĄ PO KOMPRESJI DCT ZAMIAST [8,8] [4,4] Błąd kompresji (negatyw) Obrazowanie współczynników DCT Przemysław Sękalski, Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych, wykład 8, 2006 26

Po kompresji DCT [8,8] [2,2] Przemysław Sękalski, Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych, wykład 8, 2006 27