Способ сжатия изображения при фрактальном кодировании

Изобретение относится к средствам фрактального кодирования изображения. Техническим результатом является увеличение скорости кодирования посредством выделения характеристик изображения, описывающих доменную и ранговую области. В способе после применения модифицированного метода LBP вычисление значений LBP кодов и поиск эквивалентных значений LBP кодов выполняют в ранговой и доменной областях, образованных одинаковым количеством пикселей, расположенных на окружности, где радиус окружности доменной области больше радиуса окружности ранговой области, сохраняют количество пикселей, радиус круга, координаты позиции центрального пикселя для ранговой и доменной областей. 4 ил.

 

Изобретение относится к области обработки изображений для хранения и передачи цифровой информации и может применяться при фрактальном кодировании изображения.

Фрактальное кодирование изображения является одним из наиболее перспективных методов сжатия информации с потерями в настоящее время. Фрактальное кодирование отличается как высокой степенью сжатия, так и высокой скоростью восстановления изображения. Степень сжатия данного алгоритма можно сравнить с известными современными методами кодирования, например JPEG, а скорость восстановления изображения гораздо выше. Математическое описание изображения как результат фрактального кодирования позволяет восстановить изображение любого размера без каких-либо значительных масштабных искажений, которые свойственны другим методам кодирования. Фрактальное кодирование является очень перспективным для компьютерных мультимедиа приложений и цифрового видео. Основным недостатком метода является большая вычислительная сложность этапа кодирования изображения [1].

Фрактальное кодирование изображения подразумевает нахождение множества сжимающих преобразований, которые отображают доменные блоки во множество ранговых блоков. Ранговые блоки покрывают все изображение, могут быть одинакового размера, но чаще используют адаптивное разбиение с переменным размером блоков.

Рассмотрим базовый алгоритм фрактального кодирования изображения [2]. Изображение I разбивают на прямоугольные ранговые блоки Ri, причем ранговые блоки не перекрываются и покрывают все изображение. Далее покрывают изображение I множеством доменных блоков Di. Доменные блоки могут перекрываться, иметь разный размер, и их количество может достигать сотни или тысячи единиц. Для каждого рангового блока Ri находят сжимающее аффинное преобразование wi, которое наилучшим образом аппроксимирует данный ранговый блок в доменный блок Di.

Аффинное преобразование включает поворот, сжатие, масштабирование, сдвиг, отражение. Для того чтобы аффинное преобразование было сжимающим, размеры доменной области должны превышать размеры ранговой. Параметры этого преобразования сохраняют для дальнейшего восстановления рангового блока. Хорошее сжатие зависит от возможности найти хорошее соответствие между доменными и ранговыми блоками. Поиск наилучшего соответствия между ранговым и доменным блоками требует наибольших вычислительных затрат.

Наиболее близким по технической сущности к заявляемому способу сжатия изображения при фрактальном кодировании является способ обработки изображений с помощью метода LBP [3].

В данной процедуре предложено использовать известный метод двоичных локальных шаблонов LBP (Local Binary Patterns) [4]. Алгоритм метода LBP заключается в следующем. Выделяют окрестность размера 3x3 вокруг каждого пикселя. Соседним пикселям, которые имеют значение выше или равны значению центрального пикселя, присваивают значение 1, а тем пикселям, у которых значение меньше значения центрального пикселя, присваивают значение 0. Восемь двоичных чисел, связанных с восемью соседними пикселями, читают последовательно по часовой стрелке, чтобы сформировать двоичное число. Эти двоичные числа или их десятичный эквивалент могут быть ассоциированы с центральным числом и использованы как характеристики локальной текстуры.

В данной позиции пикселя (xc, yc) LBP код определен как упорядоченный набор двоичных сравнений интенсивности пикселя между центральным пикселем и восемью соседними пикселями.

Десятичная форма получающегося 8-битного слова - LBP кода для пикселя с координатами (xc, yc) выражена формулой:

где in - значение интенсивности соседнего пикселя с индексом n;

ic - значение интенсивности центрального пикселя (xc, yc);

s(x) - пороговая функция, которая определена следующим образом:

Благодаря отличительным свойствам текстуры и очень низким вычислительным затратам LBP метод является эффективным методом при анализе текстуры изображения.

Способ-прототип предусматривает уменьшение исходного изображения и вычисление его LBP кода, получение новой матрицы значений LBP кода размером с уменьшенное изображение. Ввиду того, что вторая матрица ассоциируется с уменьшенным исходным изображением, то число LBP кода, выбранное в ней, представляет область изображения большую, чем значение из первой матрицы в исходном изображении. Эта матрица представляет доменные области.

Недостатком данного способа является то, что LBP код вычисляют для ранговой и доменной областей с одинаковыми размерами, и получаемые характеристики, описывающие данные области, не обладают достаточной точностью.

Технический результат, на достижение которого направлено изобретение, заключается в создании способа для увеличения скорости фрактального кодирования изображений. Способ сжатия изображений заключается в выделении характеристик, описывающих доменную и ранговую области, для сравнения доменной и ранговой областей на основании этих характеристик, а не по отдельным пикселям, что существенно сокращает объем работы.

Поставленная задача осуществляется путем применения модифицированного метода LBP, при котором пиксели выбирают на некотором расстоянии от центрального пикселя и их координаты P(xp, yp) определяют следующим образом:

где xp, yp - координаты выбранных пикселей;

xc, yc - координаты центрального пикселя;

R - радиус окружности, которую образуют выбранные пиксели;

Р - количество пикселей на окружности.

После вычисления значений LBP кода ранговой области с определенным радиусом R и количеством точек Р берут для вычисления доменной области такое же количество точек Р, но с радиусом большим радиуса, который использовался для вычисления значения LBP кода ранговой области, причем каждое значение матрицы LBP кода доменной области представляет большую область, чем значение матрицы LBP кода ранговой области. При этом некоторые соседние пиксели имеют разные значения LBP кода, на что влияет его чувствительность к вращению и выбор первого соседнего пикселя (фиг. 4.).

Просмотр значений выполняют последовательно по часовой стрелке, от того какой пиксель является стартовым, зависит, какие двоичные номера и их десятичные эквиваленты будут сформированы. В данном случае можно брать максимальное, минимальное или медианное значение LBP кода, чтобы сделать инвариантным данный код к вращению.

Далее для любого значения LBP кода из первой матрицы находят эквивалентное значение во второй. Таким образом находят подобные области на обоих изображениях, которые представляют ранговую и доменную область и соответствие между ними. Проделывают это для всех значений LBP кода первой матрицы и сохраняют координаты второй матрицы, где находится число эквивалентное значению первой матрицы, и позицию центрального пикселя.

Заявленный способ поясняется чертежами:

фиг.1 - отображение ранговых областей в доменные области;

фиг.2 - вычисление LBP кода;

фиг.3 - модифицированный LBP код;

фиг.4 - варианты формирования LBP кода.

Экспериментальное применение предлагаемого способа сжатия изображения с применением метода LBP позволяет значительно сократить временные и вычислительные расходы при фрактальном кодировании изображений. Способ прост, эффективен и универсален.

Источники информации

1. Barnsley М., Hurd L. Fractal Image Compression. - Wellesley, MA: A.K. Peters, Ltd, 1993.

2. С. Уэлстид. Фракталы и вейвлеты для сжатия изображений в действии. Учебное пособие. - М.: Издательство Триумф, 2003, 320 с;

3. Зыков А.Н., Карцов С.К., Куприянов Д.Ю. Обработка изображений с помощью метода LBP (Local Binary Patterns). Известия МГИУ №3 (27), 2012, с.42.

4. Ojala Т., Pietikainen М., Maenpaa Т. Multi resolution gray-scale and rotation invariant texture classification with local binary patterns. - IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. Vol.24. N7. Jul 2002. P.971-987.

Способ сжатия изображения при фрактальном кодировании, включающий поступление изображения на вход кодировщика, разделение изображения на множество неперекрывающихся ранговых областей, вычисление значений LBP кодов, создание доменных областей, создание матриц значений LBP кодов, поиск в доменной матрице значений LBP кодов, эквивалентных значениям LBP кодов ранговой матрицы, отличающийся тем, что применив модифицированный метод LBP, вычисление значений LBP кодов и поиск эквивалентных значений LBP кодов выполняют в ранговой и доменной областях, образованных одинаковым количеством пикселей, расположенных на окружности, причем радиус окружности доменной области больше радиуса окружности ранговой области, и сохраняют количество пикселей, радиус круга, координаты позиции центрального пикселя для ранговой и доменной областей.



 

Похожие патенты:

Изобретение относится к области обработки данных, а именно к способам и системам обработки изображения, и может быть применено для формирования, хранения и загрузки битового потока закодированного изображения в устройствах обработки видеоизображения.

Изобретение относится к телевидению и предназначено для сжатия подвижных изображений. Технический результат - обеспечение увеличения степени сжатия видеоданных при заданной ошибке восстановления изображений на приеме за счет адаптации к изменению статических свойств изображений.

Изобретение относится к кодированию видео множественных видов (MVC). Техническим результатом является повышение эффективности кодирования.

Изобретение относится к вычислительной технике. Технический результат заключается в уменьшении объема памяти, необходимой для сохранения контекстов и вероятностей на устройствах кодирования и декодирования видео.

Изобретение относится к средствам обработки изображений. Техническим результатом является повышение производительности средства отображения изображения при кодировании и обработке видеосигнала.

Изобретение относится к области обработки цифрового сигнала и, в частности, к области сжатия видеосигнала с использованием компенсации движения. Технический результат - снижение пространственных и временных избыточностей в видеопотоках.

Изобретение относится к вещательной системе для передачи цифровой телевизионной программы, в частности, к устройству передачи и способу передачи, в которых можно получить содержимое, которое соответствует потребностям.

Изобретение относится к вычислительной технике. Технический результат заключается в повышении эффективности сжатия изображения посредством использования режимов внутрикадрового предсказания, имеющих различные направления.

Изобретение относится к способу кодирования битовой плоскости сигналов, например сигнала изображения или видеосигнала в области преобразования DCT. Технический результат - повышение производительности масштабируемого способа сжатия содержимого сигнала.

Изобретение относится к средствам обнаружения незаконного применения устройства обработки системы безопасности, используемого для дескремблирования различных мультимедиа данных, распространяемых по нескольким соответствующим каналам.

Изобретение относится к средствам декодирования видеоданных. Техническим результатом является повышение эффективности декодирования изображений с высоким разрешением за счет определения глубины блока кодирования и рабочего режима средства кодирования в соответствии с характеристиками данных изображения. Устройство содержит приемник, принимающий и синтаксически анализирующий битовый поток кодированного изображения; процессор, определяющий блок кодирования, включенный в максимальный блок кодирования, который имеет иерархическую структуру, посредством использования информации, которая указывает эту иерархическую структуру, синтаксически проанализированной из принятого битового потока, и определяет один подблок для предсказания блока кодирования из блока кодирования, посредством использования информации о блоках предсказания упомянутого блока кодирования, декодер, восстанавливающий изображение. 4 з.п. ф-лы, 8 табл., 23 ил.

Изобретение относится к управлению фильтрацией и, в частности, к управлению деблочной фильтрацией на границах блоков в видеокадре. Техническим результатом является повышение эффективности деблочной фильтрации за счет устранения или уменьшения блочных артефактов. Специфическое для блока значение решения о фильтрации вычисляется для блока пикселей в видеокадре. Если специфическое для блока значение решения о фильтрации ниже специфического для блока порогового значения, каждая линия или столбец в блоке индивидуально обрабатывается для того, чтобы сделать выбор между сильным и слабым деблочным фильтром. По этой причине вычисляется соответствующее специфическое для линии значение решения о фильтрации для каждой строки или столбца в блоке и сравнивается со специфическим для линии пороговым значением. Если специфическое для линии значение решения о фильтрации, вычисленное для строки или столбца, ниже специфического для линии порогового значения, то для строки или столбца выбирается сильный деблочный фильтр, в противном случае, вместо этого выбирается слабый деблочный фильтр, чтобы бороться с любыми блочными артефактами. 5 н. и 6 з.п. ф-лы, 11 ил.

Изобретение относится к устройствам кодирования и декодирования изображений. Техническим результатом является повышение качества изображений. Контурный фильтр 6 включает в себя модуль 12 классификации областей для извлечения оценочной величины каждой из областей, которые составляют локальное декодированное изображение, чтобы классифицировать каждую из областей по классу, которому принадлежит область, согласно оценочной величине, и модуль 13 составления и обработки фильтра для каждого класса, которому принадлежат одна или более областей из областей, которые составляют локальное декодированное изображение, формирования фильтра Винера, который минимизирует ошибку, возникающую между вводимым изображением и локальным декодированным изображением в каждой из одной или более областей, принадлежащих классу, чтобы компенсировать искажение, накладываемое на одну или более областей, посредством использования фильтра Винера. 3 н.п. ф-лы, 18 ил.

Изобретение относится к управлению содержимым (контентом) в беспроводных сетях связи. Техническим результатом является упрощение фильтрации содержимого, отправляемого в мобильное устройство поставщиком содержимого через базовую сеть беспроводной связи. Указанный технический результат достигается тем, что поставщик содержимого может определять рейтинг содержимого для содержимого, и/или базовая сеть, и/или мобильное устройство может определять или логически выводить рейтинг содержимого для содержимого без присвоенного рейтинга от поставщика содержимого частично на основе предварительно определенных критериев рейтинга содержимого. Пользователь мобильного устройства может указывать настройки рейтинга желательного содержимого для мобильного устройства. Фильтр, ассоциированный с базовой сетью и/или мобильным устройством, может фильтровать содержимое частично на основе рейтинга содержимого и настроек рейтинга содержимого мобильного устройства, в которое отправляется содержимое. 5 н. и 3 з.п. ф-лы, 15 ил.

Группа изобретений относится к декодерам и может быть использована для декодирования входных данных. Техническим результатом является эффективное декодирование входных данных и их распаковку без потерь качества контента. Декодер включает аппаратные средства для обработки данных, осуществляющие: обработку кодированных входных данных для извлечения информации о заголовке, указывающей на кодированные данные, относящиеся к блокам и/или пакетам, включенным в кодированные входные данные, информация о заголовке включает данные, указывающие на преобразования, примененные для кодирования и сжатия исходных данных блока и/или пакета; подготовку поля данных в устройстве хранения данных для приема декодированного содержимого блока и/или пакета; извлечение информации, описывающей преобразование, и последующее применение инверсии указанного преобразования для декодирования кодированных и сжатых исходных данных с формированием соответствующего декодированного содержимого блока и/или пакета для заполнения указанного поля данных; вывод данных, когда кодированные входные данные по меньшей мере частично декодированы. 4 н. и 18 з.п. ф-лы, 7 ил., 4 табл.

Изобретение относится к области декодирования вектора движения. Технический результат - эффективное декодирование вектора движения. Устройство для декодирования вектора движения, причем устройство содержит: предсказатель, который определяет кандидатов предсказателя вектора движения среди векторов движения соседних блоков, смежных с текущим блоком, и предсказатель вектора движения текущего блока среди кандидатов предсказателя вектора движения, когда информация режима предсказания текущего блока указывает, что режим предсказания текущего модуля предсказания является предсказанием с интеркодированием; и блок восстановления вектора движения, который получает вектор движения текущего блока на основании предсказателя вектора движения и вектора разности между вектором движения текущего блока и предсказателем вектора движения текущего блока, при этом смежные блоки содержат первый блок снаружи текущего блока, расположенного на нижней левой стороне текущего блока. 15 ил.

Изобретение относится к области декодирования изображений. Технический результат - эффективное декодирование изображений. Способ декодирования изображения содержит этапы, на которых: получают информацию режима предсказания текущего блока из битового потока; когда информация режима предсказания указывает, что режим предсказания текущего модуля предсказания является предсказанием с интер-кодированием, определяют кандидатов предсказателя вектора движения среди векторов движения соседних блоков, смежных с текущим блоком; определяют предсказатель вектора движения текущего блока среди кандидатов предсказателя вектора движения и получают вектор движения текущего блока на основании предсказателя вектора движения и вектора разности между вектором движения текущего блока и предсказателем вектора движения текущего блока, при этом смежные блоки содержат первый блок, расположенный снаружи текущего блока на нижней левой стороне текущего блока. 15 ил.

Изобретение описывает способ декодирования изображения. Технический результат - эффективное декодирование изображения. Способ декодирования изображения, причем способ содержит этапы, на которых: получают информацию режима предсказания текущего блока из битового потока; определяют кандидатов предсказателя вектора движения среди векторов движения соседних блоков, смежных с текущим блоком, определяют предсказатель вектора движения текущего блока среди кандидатов предсказателя вектора движения; и получают вектор движения текущего блока на основании предсказателя вектора движения и вектора разности между вектором движения текущего блока и предсказателем вектора движения текущего блока, при этом изображение иерархически разделяется из множества максимальных блоков кодирования в соответствии с информацией о максимальном размере блока кодирования в блоки кодирования закодированных глубин в соответствии с глубинами, при этом блок кодирования текущей глубины представляет собой один из прямоугольных блоков данных, полученных в результате разделения блока кодирования верхней глубины, и при этом блок кодирования текущей глубины разделяется на блоки кодирования нижней глубины в независимости от соседних блоков кодирования. 2 з.п. ф-лы, 15 ил.

Изобретение относится к технологиям обработки видеоданных. Техническим результатом является обеспечение эффективного декодирования видео с высоким разрешением за счет использования иерархического блока кодирования, имеющего различный размер. Предложен способ декодирования видео. Способ включает в себя этап, на котором осуществляют извлечение из потока битов информации о максимальном размере блока кодирования и информации разделения, указывающей, разделен ли блок кодирования текущей глубины на блоки кодирования более низкой глубины. А также, согласно способу, осуществляют определение, на основании информации разделения, блоков кодирования иерархической структуры, содержащей блоки кодирования, которые более не разделяются, из блоков кодирования, разделенных из максимального блока кодирования. Декодируют блоки кодирования упомянутой иерархической структуры в максимальном блоке кодирования. При этом максимальный блок кодирования является иерархически разделенным на блоки кодирования с глубинами, включающими в себя, по меньшей мере, одну из текущей глубины и более низкой глубины согласно информации разделения. 2 з.п. ф-лы, 15 ил., 1 табл.

Изобретение относится к средствам декодирования видеоданных. Техническим результатом является повышение эффективности декодирования. В способе получают информацию о разделении блока кодирования; разделяют изображение на блоки кодирования глубин с использованием информации о разделении; получают режим квантования, указывающий, какая глубина блока кодирования содержит дельту параметров квантования; определяют глубину блока кодирования, содержащего дельту параметров квантования; когда глубина текущего блока кодирования соответствует определенной глубине блока кодирования, получают дельту параметров квантования для текущего блока кодирования из упомянутого битового потока; выполняют обратное квантование над блоками преобразования, включенными в текущий блок кодирования, с использованием дельты параметров квантования. 2 н. и 2 з.п. ф-лы, 23 ил., 8 табл.
Наверх