Составители:
32
нем углу полученной матрицы, характеризующей распределение ча&
стот, существенно превышают значения элементов в противополож&
ном углу. Далее производится квантование элементов по установ&
ленному заранее порогу, так как предполагается, что существенная
спектральная информация о данном фрагменте изображения долж&
на превышать некоторый порог, индивидуально устанавливаемый
для каждого спектрального отсчета. Именно на этом этапе и проис&
ходит потеря качества изображения, что, собственно, и позволяет
реализовать значительное сжатие. Фактически уровень порога и оп&
ределяет как степень сжатия, так и степень искажения изображения
после восстановления. Оптимизация порога позволяет довести сжа&
тие до 80% и более, прежде чем потери качества изображения станут
визуально различимы.
Ниже в качестве примера приведена табл. 3.1, содержащая значе&
ния яркостей пикселей фрагмента сжимаемого изображения (P) раз&
мером 8 ´ 8 элементов. Табл. 3.2 содержит значения матрицы D ко&
эффициентов ДКП, вычисленные по формуле
1
,
ij
N
1D
если i = 0, и
2
cos (2 1) ,
2
ij
ji
NN
1
23
45
6 7
89
D
если i>0, для N = 8, i, j = 0…7. В табл. 3.3
приведена матрица спектрального распределения видеоданных
P
D
= D P D
T
как результат матричного умножения, причем перед
умножением значения видеоданных уменьшаются на 128, благода&
ря чему они смещаются в диапазон –128… + 127. Табл. 3.4 содержит
одну из возможных матриц делителей, на которые необходимо цело&
численно разделить значения матрицы P
D
для выполнения кванто&
вания, результат которого приведен в табл. 3.5. Далее полученные в
результате ДКП значения матрицы могут кодироваться методами
сжатия без потерь, например по Хаффману или RLE.
Таблица 3.1
5988887859885959
341441151151351071381181
351151261661261151621711
341441331031341351951571
321211611031341741261981
331151261661071881661821
0618616619
515311013989
451551351441621601811331
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 30
- 31
- 32
- 33
- 34
- …
- следующая ›
- последняя »
