Обработка и распознавание изображений в системах превентивной безопасности. Ерош И.Л - 29 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

СПб ГУАП | Санкт-Петербург

Составители: 

Рубрика: 

29
ражения в системе RGB размером 800 ´ 600 пикселей требуется око&
ло 1,5 Мб. Соответственно, видеопоток таких изображений, получа&
емых со скоростью 25 кадров в секунду, займет для минутной записи
около 2000 Мб. Обработка, хранение и передача таких объемов ин&
формации вызывают значительные трудности, особенно если эти опе&
рации необходимо выполнять в реальном масштабе времени. Одна&
ко, благодаря тому, что на подавляющем большинстве изображений
существуют корреляционные связи между яркостями соседних пик&
селей, а также благодаря наличию аналогичных связей между после&
довательными кадрами видеопотока, в изображении имеет место ин&
формационная избыточность. Последнее позволяет провести коди&
рование дискретного изображения с уменьшением необходимого объе&
ма памяти для его хранения.
Для дискретных изображений применяются различные методы
сжатия с возможностью последующего восстановления как без по&
терь, так и с потерями. Последние позволяют довести коэффициент
сжатия до 100 и более и используются в основном для сжатия пото&
ков видеоданных.
Существующие программы сжатия информации без потерь, т. е.
позволяющие точно восстанавливать распределение по пикселям
яркости в изображении, обеспечивают сокращение объема данных
либо за счет оптимизации кодирования элементов информации, на&
пример яркости пикселей, либо за счет удаления избыточной инфор&
мации из изображения.
Типичным примером является метод кодирования длин серий или
RLE&метод. Он наиболее прост и основан на поиске в исходной ин&
формации, представленной в виде последовательности кодов, повто&
ряющихся одинаковых значений кодов. В результирующем файле
запоминаются значение кода и число его повторений. Метод приме&
няется в формате PCX и дает хорошие результаты при сжатии бинар&
ных изображений или монохромных изображений с малым числом
градаций яркости.
Метод сжатия Хаффмана основан на анализе гистограммы яр&
кости и использовании двоичных кодов переменной длины, при
этом наиболее часто встречающимся значениям яркости присваи&
ваются короткие коды, а наиболее редко – длинные. На рис. 3.5
приведен поясняющий данный метод пример построения так на&
зываемого «кодового дерева». Предполагается, что восемь симво&
лов имеют разную вероятность появления и представляют собой
основание дерева из восьми узлов. Для построения кодового дере&
ва необходимо последовательно объединять в вершину по два сим&

Страницы