Научная статья на тему 'Кодирование значимых компонент трансформант'

Кодирование значимых компонент трансформант Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

CC BY
159
35
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Баранник Владимир Викторович, Кривонос Владимир Николаевич, Хаханова Анна Владимировна

Осуществляется выбор дальнейшего развития технологий компрессии трансформированных изображений в области компонентного представления. Обосновывается модель описания значимых компонент трансформанты на основе позиционных чисел с неравными соседними элементами. Излагаются этапы позиционного кодирования для сокращения объема на представление значимых компонент трансформанты. Для этого формируется система кодирующих выражений для сжатия без потери достоверности и целостности видеоинформационных ресурсов.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по компьютерным и информационным наукам , автор научной работы — Баранник Владимир Викторович, Кривонос Владимир Николаевич, Хаханова Анна Владимировна

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Encoding meaningful component transforms

Approach for the construction of technology of compression of images is grounded with the use of the preliminary transforming, being based on forming two constituents of transform, namely: vector meaningful component and vector of scaling constituents; description of vector meaningful component of transform as elements of position numbers with unequal nearby elements.

Текст научной работы на тему «Кодирование значимых компонент трансформант»

УДК629.391

КОДИРОВАНИЕ ЗНАЧИМЫХ КОМПОНЕНТ ТРАНСФОРМАНТ

БАРАННИК В.В., КРИВОНОС В.Н., ХАХАНОВА А.В.

Осуществляется выбор дальнейшего развития технологий компрессии трансформированных изображений в области компонентного представления. Обосновывается модель описания значимых компонент трансформанты на основе позиционных чисел с неравными соседними элементами. Излагаются этапы позиционного кодирования для сокращения объема на представление значимых компонент трансформанты. Для этого формируется система кодирующих выражений для сжатия без потери достоверности и целостности видеоинформационных ресурсов.

32

1. Введение

Постановка проблемы и анализ литературы. Особенности развития современного общества таковы, что зависят от возросшего потребления видеоинформа-ционных ресурсов. Это диктует необходимость обеспечивать соответствующие требования по достоверности, доступности и целостности видеоинформации. Одной из ключевых позиций на пути реализации таких требований является кодирование источников видеоинформации [1 - 3]. Это обуславливает актуальность тематики научно-прикладных исследований, проводимых в области компрессии цифровых изображений. Анализ систем сжатия показывает, что наибольшая эффективность обработки обеспечивается для предварительно трансформированных изображений [3 — 5]. Однако устранение избыточности в

РИ, 2012, №2

трансформантах проводится в основном путем учета психовизуальных и статистических закономерностей. В результате этого получается ограниченный уровень компрессии и резкое падение достоверности получаемой при декодировании видеоинформации. Отсюда цель исследований - разработка метода кодирования трансформант сегментированных изображений, обеспечивающего повышение доступности и целостности видеоинформации для заданного уровня достоверности.

2. Описание значимых компонент трансформант позиционными числами

В настоящее время для кодирования трансформант в JPEG ориентированных технологиях используются два базовых подхода, различающихся структурным подходом относительно рассмотрения трансформанты [4]. Первый подход базируется на обработке компонентной структуры трансформанты. Второй - осуществляет кодирование для битовой структуры трансформанты.

Из двух стратегий кодирования наименьшее время обработки затрачивается для компонентной структуры трансформанты. Это объясняется следующими причинами:

- битовая структура трансформанты строится на основе бинаризации ее компонент. В этом случае для каждой компоненты формируется двоичное представление длиной d бит. В итоге вместо обработки n х m компонент необходимо обработать d битовых плоскостей размером n х m каждая (n х m - размер трансформанты). Количество обрабатываемых данных для битового представления трансформанты увеличивается в d раз;

- требуется затратить дополнительное количество операций собственно на саму бинаризацию каждой компоненты трансформанты;

- обработка для компонентной структуры может реализовываться с использов анием кодовых таблиц Хаффмана. Это требует меньшего количества операций по сравнению с арифметическим кодированием.

Отсюда компонентная обработка обладает возможностями обеспечить выполнение условия

qc + qr < argument(t(qc + qr)), где t(qc + qr) < qp / t.

Отличительной особенностью процесса устранения избыточности в компонентной структуре трансформанты является учет:

- концентрации основной энергии исходного сигнала в низкочастотных компонентах, и наоборот, информация о мелких деталях формируется в высокочастотных компонентах трансформанты дискретного косинусного преобразования, значения которых зачастую близки к нулевому;

- наличия компонент трансформанты с нулевыми значениями.

Это позволяет организовывать обработку на основе устранения статистической и структурной избыточности. Для такого варианта трансформанта из двумерной растягивается по диагональному зигзагу в одномерную структуру. После этого формируется совокупность пар {ya, 1 а }, где уа , 1 а - соответственно значение а -й значимой компоненты развернутой трансформанты и количество компонент, имеющих

одинаковое значение. В результате n2 компонент трансформанты заменяются m пар амии {уа, 1 а }, т.е.

a=1,m. При выявлении значимых компонент трансформант создается возможность для устранения структурной избыточности.

Для трансформант в рамках их описания на основе структурного подхода последовательности Ym значимых компонент присущи следующие закономерности:

1. Две соседние компоненты у ; и У;+1 (где | = 1,m) имеют различные значения, т.е.

У; * У;+1, |= 1m. (1)

2. Если исключить из вектора Ym низкочастотную компоненту, т. е. у1 , то для полученного вектора Ym-1, значения значимых компонент будут находиться в ограниченном динамическом диапазоне, т. е.

У min < y2,-,yj,-,ym < У max . (2)

Здесь разница между верхним уровнем ymax и нижним уровнем ymin диапазона величин yj на интервале 2 < j < m будет меньше, чем динамический диапазон для вектора Ym .

Для учета закономерностей, задаваемых соотношениями (1) и (2), предлагается подход, заключающийся в рассмотрении значений значимых компонент yj, имеющих следующий динамический диапазон:

- для второй компоненты вектора Ym -1 он будет равен w(y)2 = ymax -ymin +1, так как y2 є[° ymax -Уіпіп] ;

- для всех остальных компонент вектора Ym -1 согласно условию (1) он определяется как w(y)j = У max - ymin , т.е. уменьшается на единицу, где j=3,m. Это обусловлено тем, что возможные значения компонент yj для j=3,m будут исключать одно из них, которое соответствует предыдущей компоненте, и У 2 є [0; У max - ymin - 1] .

Значит, на основе предложенных преобразований для трансформанты формируется вектор Ym значимых компонент, значения которых удовлетворяют следующим условиям:

y2 <w(y)2 = ymax -ymin +1; yj < w(y)j = ymax -ymin ,

РИ, 2012, № 2

j=3,m. (3) 33

В этом случае для вектора Ym_ можно сформулировать следующую интерпретацию.

Вектор Ym _i, для компонент которого выполняются условия (3), так, что в общем случае w(y)j фw(y)v , jфу и j,v=2,m, называется позиционным числом с неравными соседними элементами

(ПЧНСЭ) и системой оснований W(y)={w(y)j}.

Для такого подхода относительно представления последовательности значимых компонент оценка информативности сводится к определению количества допустимых ПЧНСЭ. В общем случае для позиционной системы со смешанными основаниями количество

m

допустимых чисел равно Пw(y)j . Следовательно, с

j = 2

учетом соотношений для величин оснований w(y)j получим следующее выражение для определения количества V^ допустимых ПЧНСЭ:

Vmy) = П w(y)j = (У max _ У min +l)(w(y)j)m _ 2 j = 2

Данное выражение учитывает: неизменность оснований для элементов вектора Ym_1; неравенство соседних компонент вектора Ym _1.

3. Позиционное кодирование значимых компонент трансформант в условиях неравенства соседних элементов

По определению позиционное число с неравными соседними элементами образуется на основе вектора значимых компонент трансформанты.

Формирование кодового описания предлагается осуществлять на базе построения кодовых конструкций для позиционных чисел. Вывод выражения для кодирования ПЧНСЭ осуществляется в два этапа:

1) первый этап заключается в определении кода вектора с учетом ограниченности динамического диапазона трансформанты (исключая низкочастотную компоненту);

2) на втором этапе выводятся выражения для получения кода позиционного числа с учетом ограничения на равенство соседних компонент вектора Ym _1.

Поскольку динамический диапазон для элементов вектора Ym_1 равен w(y), то

V(y)j = w(y)m _ j_1.

В результате этого значение позиционного кода E( y) u будет равно

E(y)u = Zyjw(y)m j . (4)

Выражение (4) позволяет вычислить значение кода для вектора значимых компонент трансформанты без учета условия неравенства между ними. Данное условие, а именно то, что yj ф yj+i, j = 2, n, учитывается на втором этапе построения кодового правила. Соотношение для вычисления кода вектора значимых компонент, рассматриваемого как позиционное число с неравными соседними элементами, будет иметь следующий вид:

m

E(y)u = EAv(y)j j = 2

Здесь AV(y)j определяется как количество допустимых последовательностей, предшествующих вектору AY(m _ j). Величина AV(y)j вычисляется по следующей формуле:

AV(y)j

yj(w(y) _ 1)(m j 1) _ AV(y'j = yj_i),

. ^yj_i<yj;

yj(w(y) _ 1)(m _ j_1), (5)

^ yj_i> yj,

где yj(w(y) _ 1)(m j 1) - суммарное количество последовательностей (длиной равной ^j), для всех эле-

ментов которых, кроме j -го, выполняются ограничения на динамический диапазон и на неравенство соседних элементов; AV(yj = yj_i) определяет количество запрещенных последовательностей, составленных из ^ j элементов, предшествующих кодируемой последовательности AY(m _ j).

Введем вспомогательную величину Mj, равную

М j =

yj, ^ yj < yj_i;

yj_1, ^ yj > yj_i-

(6)

Рассмотрим первый этап процесса кодирования позиционного числа с НСЭ. Кодирование позиционных

чисел как вектора Ym _1 значимых компонент трансформанты задается следующим выражением:

m

E(y)u = Z yjV(y)j j= 2

В результате этого соотношение для кода E( y) u вектора значимых компонент трансформанты примет вид

E(y)u = ZMj(w(y) _1)(m_ j_1) . (7)

При кодировании значимых компонент для второй компоненты должно выполняться два условия:

где V(y)j - весовой коэффициент j -го элемента позиционного числа; yj - j -я компонента вектора Ym_1.

- на значения компонент, предшествующих элементу y2 , не накладываются ограничения относительно нулевого элемента, т.е. не должно выполняться неравенство yj_1 <yj;

34

РИ, 2012, № 2

- обеспечиваться выполнение неравенства

УО = w(y) >У2 •

Поэтому для компоненты У2 в качестве предшествующей уО выбирается значение w(y), равное динамическому диапазону вектора Ym-1, т.е.

У О = w(y) • (8)

Таким образом, соотношения (6) - (8) позволяют определить кодовое значение для вектора значимых компонент трансформанты (исключая низкочастотную компоненту), представляющего собой позиционное число с неравными соседними элементами.

В этом случае в результате исключения последовательностей, содержащих равные соседние компоненты, достигается устранение структурной избыточности без внесения искажений. При этом устранение избыточности обеспечивается даже в тех случаях, когда динамический диапазон высокочастотных компонент трансформанты стремится к динамическому диапазону низкочастотной компоненты, т.е. yj ^ Уі.

Рассмотрим свойства позиционного представления значимых компонент трансформанты.

Верхней границей кода E(y)u для вектора значимых компонент трансформанты является величина AV(Y)u , равная накопленному произведению (w(y) - 1)(m-1) оснований элементов позиционного числа с неравными соседними элементами, т. е.

E(y)u < AV(Y)u = (w(y) - 1)(m-1),

где (w(y) - 1)(m-1) - количество позиционных чисел

с неравными соседними элементами, имеющими следующие параметры: динамический диапазон равен

w(y), длина числа равна (m -1).

Соответственно количество разрядов 1og2E(y)u, отводимое на представление E(y)u , будет ограничено сверху величиной D(y)u :

1og2E(y)u < D(y)u = (m - 1)1og2 (w(y) -1). (9)

Соотношение (9) обеспечивает определение верхней границы затрат количества двоичных разрядов на представление кода для вектора значимых компонент

трансформанты, имеющего параметры w(y) и (m -1).

4. Заключение

1. Обоснован подход для построения технологии компрессии изображений с использованием предварительного трансформирования, базирующийся на:

1) формировании двух составляющих трансформанты, а именно: вектора значимых компонент и вектора масштабирующих составляющих. Это позволяет:

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

- адаптироваться к структуре трансформанты, учиты -вая различную концентрацию высокочастотных компонент в сегменте изображения и различный уровень фактора квантизации;

РИ, 2О12, № 2

- выявлять дополнительные структурные закономерности в трансформантах сегментированного изображения.

2) описании вектора значимых компонент трансформанты в виде элементов позиционных чисел с неравными соседними элементами. Это позволяет адаптироваться к свойствам линеаризированных трансформант за счет учета: неравенства значений соседних компонент; ограниченности динамического диапазона компонент трансформанты.

2. Сжатие фрагментов изображений достигается в результате:

1) исключения статистической избыточности, обусловленной учетом интегрированных корреляционных зависимостей;

2) снижения психовизуальной избыточности за счет проведения нелинейной квантизации трансформанты;

3) сокращения структурной избыточности, обусловленной:

- выявлением масштабирующих составляющих трансформанты;

- выявлением закономерностей для вектора значимых компонент, а именно: исключения избыточного количества позиционных чисел, которые содержат равные соседние элементы; учета ограниченности и неравномерности динамических диапазонов элементов массивов длин апертур.

Литература: 1. Олифер В.Г. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы: Учебник для вузов / В.Г. Олифер, Н. А. Олифер. СПб.: Питер, 2ОО6. 958 с. 2. Gonzales R.C. Digital image processing / R.C. Gonzales, R.E. Woods. Prentice Inc. Upper Saddle River, New Jersey. 2ОО2. 779 p.

3. Баранник В.В. Кодирование трансформированных изображений в инфокоммуникационных системах / В.В. Баранник, В.П. Поляков. Х.: ХУПС, 2О1О. 212 с. 4. Баранник В.В. Метод сжатия изображений на основе неравновесного позиционного кодирования битовых плоскостей / В.В. Баранник, Н.К. Гулак, Н.А.Королева //Радіоелектронні і комп’ютерні системи. Х.: ХНАУ “ ХАІ”, 2ОО9. Вип. 1. С. 55- 61. 5. Баранник В.В. Информационная модель построчно-масштабирующих составляющих фрагмента изображения / В.В. Баранник, А.Ю. Школьник, Н.А. Королева // Системи обробки інформації. Х.: ХУПС. 2О11. Вип. 4. С. 55 - 59.

Поступила в редколлегию О6.О4.2О12

Рецензент: д-р техн. наук, проф. Безрук В.М.

Баранник Владимир Викторович, д-р техн. наук, профессор, ведущий научный сотрудник научного центра Харьковского университета Воздушных Сил им. Ивана Кожедуба. Научные интересы: системы, технологии преобразования, кодирования, защиты и передачи информации, семантической обработки изображений. Адрес: Украина, 61О23, Харьков, ул. Сумская, 77/79, тел. О5О-3О38971.

Кривонос Владимир Николаевич инженер Харьковского университета Воздушных Сил. Научные интересы: системы, технологии преобразования, кодирования, защиты и передачи информации.

Хаханова Анна Владимировна, канд. техн. наук, ст. пре-под. кафедры АПВТ ХНУРЭ. Научные интересы: системы, технологии преобразования, кодирования, передачи информации. Адрес: Украина, 61166, Харьков, пр. Ленина, 14.

35

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.