Составители:
Рубрика:
32
положен мелкомасштабный объект, «текущее» значение коэффициента
автокорреляции между сигналами от соседних отсчетов невелико
()
с
( 0,5...0,7).
э
ρτ=
Поэтому его сжатие посредством ДКИМ оказывает-
ся неэффективным. В то же время значение коэффициента автокорре-
ляции
()
,
сэ
ρ
τ
усредненное по всему изображению, может быть близ-
ким к единице, благодаря чему будет обеспечиваться высокая
эффективность сжатия методом, использующим ортогональные преоб-
разования. Рассмотрим более подробно ортогональные преобразования
предварительно дискретизированных изображений, представляемых в
виде массива (матрицы) чисел
()
0
,
с
Lkn
размером
11
,
NN
×
где k –
номер строки; n – номер столбца (номер отсчета в строке). Следует
обратить внимание на то, что в этой записи порядок указания коорди-
нат точки отсчета яркости на изображении изменен на обратный, то
есть вместо обозначения
()
0
,
с
Lxy
мы пишем
()
0
,.
с
Lkn
Это делается
для согласования с формой записи, принятой в матричном анализе, где
первая координата обозначает номер строки, а вторая – номер столбца.
Спектральные коэффициенты
()
,Fuv
находятся путем прямого орто-
гонального преобразования изображения следующим образом:
() ()( )
11
11
0
00
,,,,,,
NN
c
kn
Fuv L knaknuv
−−
==
=
∑∑
где
()
,,,aknuv
– ядро прямого преобразования (базисные функции, по
которым происходит разложение);
,uv
– индексы спектральных коэф-
фициентов, определяющие их принадлежность в соответствующей ба-
зисной функции, а также положение в матрице спектральных коэффи-
циентов, которая имеет тот же размер, что и преобразуемое изображение.
Исходное изображение (массив чисел
()
0
,
c
Lkn
) находится путем об-
ратного ортогонального преобразования:
() ()( )
11
11
0
00
,,,,,,
NN
c
uv
Lkn Fuvbknuv
−−
==
=
∑∑
где
()
,,,bknuv
– ядро обратного преобразования. Если преобразова-
ние разделимо:
()()()
стр
,,, , , ,
э
aknuv a kua nv
=
()()()
стр
,,, , ,
э
bknuv b kub nv
=
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 30
- 31
- 32
- 33
- 34
- …
- следующая ›
- последняя »
