Введение в цифровую обработку изображений. Филатов А.К. - 32 стр.

UptoLike

Составители:

Рубрика:

вергались прямой оцифровке, а полученные численные значения запомина-

лись непосредственно в том виде, как они получались при оцифровке. При

сложных сигналах (т.е. насыщенных деталями изображениях) это требовало

весьма большой емкости. Далее будет представлен альтернативный метод, ко-

торый позволяет сэкономить свыше 90% емкости памяти. Мы не будем приво -

дить математически точный вывод и ограничимся описанием только основных

принципов. Этого должно быть достаточно, чтобы уяснить важную взаимо-

связь между потерей качества и степенью сжатия. На рис. 9 показан график

подъемов и спадов напряжения сигнала, получаемого при оцифровке, в зави-

симости от времени. Из теории колебаний известно, что информационное со-

держание такого сигнала значительно удобнее анализировать, рассматривая не

изменение сигнала во времени, а его разложение на частотные составляющие.

При этом говорят о том, что сигнал из временной области трансформирован в

частотную область. Анализ частотного состава (спектра) сигнала позволяет

отделить существенные информационные составляющие от менее значимых.

Благодаря удалению менее существенных составляющих можно упростить за-

поминание сигнала и уменьшить требуемую емкость памяти. В этом и состоит

принцип дискретного косинусного преобразования и основанных на нем алго-

ритмов сжатия.

Очевидно, что в показанном примере сигнал состоит из двух колебаний

прямоугольной формы (рис. 10).

Рис. 10

Каждое колебание прямоугольной формы может быть составлено из си-

нусоидальных колебаний, а именно, из основной гармоники и нескольких

верхних гармоник. Итак, сложный сигнал, показанный на рис. 9, состоит из

двух колебаний прямоугольной формы, каждое из которых может быть со-

ставлено из нескольких синусоидальных колебаний определенной частоты и

амплитуды. Если теперь предположить, что каждое из прямоугольных колеба-

ний может быть достаточно точно представлено пятью синусоидальными ко-

лебаниями, то получаем показанное на рис. 11 альтернативное представление

сигнала.