Главная > Моделирование, обработка сигналов > Введение в цифровую обработку изображений
<< Предыдущий параграф
Следующий параграф >>
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Макеты страниц

2.11. Обзор методов кодирования изображений

Преобразования изображений в цифровой сигнал применительно к задачам хранения изображений в цифровых запоминающих устройствах и передачи по цифровым каналам связи называют кодированием изображений.

В настоящее время существует большое разнообразие методов кодирование изображений, и они достаточно широко освещены в литературе. Практически все известные методы кодирования могут быть упорядочены в схему, показанную на рис. 2.7.

Большинство из них предполагает использование трехступенчатой процедуры — раздельные дискретизацию и квантование отсчетов дискретного представления

Рис. 2.7. (см. скан)

с последующим статистическим кодированием цифрового сигнала. Дискретизация обычно основана на теореме отсчетов и линейных преобразованиях, с помощью которых находят дискретное представление сигнала по различным базисам либо линейно предыскажают сигнал с тем, чтобы затем использовать базис из отсчетных функций. Линейным преобразованием может подвергаться сразу все изображение (кадр) или фрагменты изображения (блоки). Практически линейные преобразования для кодирования выполняются в цифровых процессорах после первичной избыточной дискретизации по теореме отсчетов. Оптимальный размер блока при двумерном преобразовании — от нескольких десятков до нескольких сотен элементов (отсчетов) изображения (типичный размер блока элементов) [58]). Из рекомендуемых для кодирования линейных преобразований особо следует отметить как называемое косинусное преобразование [79] (см. также § 3.7) и слэнт-преобразование [115]), лучше соответствующее структуре изображений, чем преобразования Уолша—Адамара, Хаара и Фурье, но столь же простые для реализации в цифровом процессоре.

Для использования в специализированных телевизионных кодирующих устройствах, работающих в реальном времени в темпе развертки видеосигнала, наиболее удобны скользящие преобразования. Это преобразования, реализуемые с помощью операции свертки (иными словами, преобразования с базисом, зависящим от разности аргументов). При этом линейное преобразование сводится к декорреляции видеосигнала путем вычитания из его текущего значения величины, найденной линейным предсказанием по прошедшим значениям. Предсказание может быть как одномерным, так и двумерным. Этот метод кодирования (в сочетании с соответствующим квантованием декоррелированного сигнала) называют дифференциальной импульсно-кодовой модуляцией (ДИКМ) (см., например, [62]). В системах считывания и передачи изображений с датчиками параллельно-последовательного типа (параллельным по одной координате и разверткой по другой) определенные перспективы имеет гибридный метод преобразования — блочный по одной координате с декорреляцией по другой [96]. Гибридные преобразования перспективны также для межкадрового кодирования последовательностей

кадров при передаче изображений подвижных объектов [121].

Простейший метод квантования отсчетов дискретного представления — однородное квантование, когда правило квантования (число и расположение уровней) одинаково для всех отсчетов. Он употребляется обычно для квантования при дискретизации посредством измерения отсчетов исходного непрерывного сигнала и при дискретизации с использованием скользящих преобразований. В остальных случаях используется неоднородное квантование— зональное и адаптивное.

При зональном квантовании отсчеты разбиваются на группы (зоны), для каждой из которых устанавливается свое правило квантования. К зональным методам квантования можно отнести также квантование отсчетов при двухканальной дискретизации.

При адаптивном квантовании разбиение на группы производится адаптивно. Возможны разные подходы к адаптации. Например, отбрасываются все коэффициенты преобразования (отсчеты), сумма квадратов которых не превышает заданной доли от суммы квадратов всех коэффициентов, или коэффициенты, не превышающие по абсолютной величине заданный порог, или разбиение на группы производится по величине суммы квадратов коэффициентов и т. д.

Однородное и зональное квантование может быть равномерным или — для более экономного квантования — неравномерным.

В некоторых случаях оказывается возможным и удобным (с точки зрения реализации) построить смешанную процедуру дискретизации и квантования, когда, как при адаптивной дискретизации, расположение отсчетов сигнала определяется результатами квантования ошибки восстановления или, как при декорреляции предсказанием и квантовании с обратной связью, предсказанное значение сигнала формируется из квантованных значений результата дискретизации предыдущих значений сигнала.

Заключительным этапом кодирования является статистическое кодирование результатов квантования отсчетов. С помощью статистического кодирования получают значительную экономию в объеме цифрового описания изображения за счет использования неравномерности в частоте появления отдельных значений квантованного

сигнала. При этом используются неравномерные коды Шеннона—Фано и Хаффмена [34, 100], а также различные методы кодирования редких символов [34] в сочетании с кодами Шеннона—Фано и Хаффмена. Последние используются в основном в системах с ДИКМ, адаптивной дискретизацией, а также в двухканальных системах (при кодировании сигнала градиента). Среди методов кодирования редких символов, использующихся для кодирования изображений, особо можно отметить методы кодирования с прослеживанием линий (образуемых, например, сигналом градиента) как одни из наиболее эффективных.

Подробно методы кодирования изображений и обширная библиография представлены в [58, 62, 96].

<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Оглавление