Обработка и распознавание изображений в системах превентивной безопасности. Ерош И.Л - 31 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

СПб ГУАП | Санкт-Петербург

Составители: 

Рубрика: 

31
сжатия полученная последовательность кодов образует своего рода
постоянно просматриваемый словарь.
Известно [4], что реальное сжатие монохромных и цветных изоб&
ражений методами сжатия без потерь составляет не более 50%,
причем для цветных изображений этот результат – скорее исклю&
чение. Зачастую происходит даже увеличение размера файла, в
котором хранится изображение. Очевидно, степень сжатия зави&
сит от насыщенности деталями и цветового многообразия сжима&
емого изображения.
Методы сжатия изображений с потерями позволяют добиться
высокой степени сжатия ценой контролируемой потери качества.
Они основаны на том, что как отдельные дискретные изображе&
ния, так и в особенности видеопотоки обладают не только инфор&
мационной избыточностью, за счет устранения которой, собствен&
но, и производится сжатие без потерь, но и психофизической из&
быточностью. Она объясняется ограниченными возможностями
зрения человека по различению цветовых оттенков и мелких дета&
лей, особенно при быстрой смене изображений. По оценкам физи&
ологов [5], количество информации, воспринимаемое зрительной
системой человека, не превышает 70 бит/c, что указывает на прин&
ципиальную возможность достижения очень значительного сжа&
тия воспринимаемой человеком видеоинформации без существен&
ной потери качества.
В настоящее время наиболее широко применяемым методом сжа&
тия растровых изображений с потерями является дискретное коси&
нусное преобразование (ДКП), которое служит основой форматов
JPEG и MPEG. Метод ДКП основан на удалении несущественных
информационных составляющих путем анализа спектра изображе&
ния, разложенного по дискретным базисным функциям. Поскольку
требующиеся для этого вычисления занимают достаточно много вре&
мени, изображение предварительно разбивается на маленькие фраг&
менты размером не более 16 ´ 16 пикселей, затем вычисляются спек&
тральные составляющие каждого фрагмента, сохраняются только
существенные из них, и результат записывается с применением ме&
тодов сжатия без потерь.
Программно ДКП реализуется для каждого фрагмента как после&
довательность матричных перемножений. Вначале производится
преобразование фрагмента изображения из пространственной облас&
ти в частотную путем умножения матрицы яркости элементов фраг&
мента на заранее вычисленную матрицу коэффициентов ДКП. В по&
давляющем большинстве случаев значения элементов в левом верх&

Страницы