Лекции - Технологии Мультимедиа, страница 21

Имеют место блоковыеискажения при высоких коэффициентах сжатия. Технологии, использующие алгоритмыБДКП, ДВП могут достигать более высоких уровней сжатия.Основная идея векторной квантизации заключается в разбиении изображения на блоки (размером 4x4 пикселя в цветовой схеме YUV для компрессоров Indeo и Cinepac). Какправило, некоторые блоки оказываются похожими друг на друга. В этом случае компрессоридентифицирует класс похожих блоков и заменяет их одним общим блоком. Кроме того, генерируется двоичная таблица (карта) таких общих блоков из самых коротких кодовых слов.100VQ-декодер затем, используя таблицу, собирает изображение поблочно из общих блоков.Ясно, что данный способ кодирования с потерями качества, так как, строго говоря, схожестьблоков весьма относительна.

Здесь допускается аппроксимация реальных блоков изображения к общему, их объединяющему. Процесс кодирования длителен и трудоемок, так как кодеру необходимо выявлять принадлежность каждого блока изображения к какому-нибудьобщему блоку. Однако задача декодирования в этом случае сводится к задаче построенияизображения по заданной карте из общих блоков и не занимает много аппаратных и временных ресурсов. Таблицу или карту также называют еще и кодовой книгой, А двоичные коды,входящие в нее, — кодовыми словами, соответственно. Наибольшее сжатие с использованием алгоритма VQ достигается путем уменьшения числа классов общих блоков, то есть предположением о схожести относительно большего числа блоков изображения, и, как следствие,уменьшением кодовой книги. По мере уменьшения размеров кодовой книги качество воспроизводимого видео ухудшается. В результате на изображении появляется искусственная“блочность”.Дискретное Косинусное Преобразование (ДКП) См.

JPEG.Дискретное Wavelet - преобразование (DWT)Компрессоры, использующие DWT (Discrete Wavelet Transform): Intel Indeo 5.x; IntelIndeo 4.xБольшинство как статических, так и динамических изображений, сжатых при помощиалгоритма DWT, не имеет характерной для алгоритма ДКП блочной структуры.

Наблюдаетсяотносительно высокое качество изображений, сжатых с использованием DWT, превосходиткачество изображений, сжатых при помощи ДКП, при тех же коэффициентах сжатия. DWTнесколько размазывает, закругляет острые контуры изображения (так называемый контурный шум или эффект Гиббса).DWT - алгоритм основан на передаче сигнала, например изображения, через паруфильтров: низкочастотный и высокочастотный. Низкочастотный фильтр выдает грубуюформу исходного сигнала. Высокочастотный фильтр выдает сигнал разности или дополнительной детализации.

В свою очередь, результат на выходе высокочастотного фильтра (добавочный сигнал детализации) может быть подвернут той же процедуре и так далее.Простым примером DWT является DWT Хара:Входной сигнал x[n] есть множество выборок с индексом n. Низкочастотный фильтрХара (Haar Low Pass Filter) есть арифметическое среднее двух удачных выборок:g[n] = 1/2 * ( x[n] + x[n+1] )Высокочастотный фильтр Хара (Haar High Pass Filter) есть средняя разность двухудачных выборок:101h[n] = 1/2 * ( x[n+1] - x[n] )При этом:x[n] = g[n] - h[n] x[n+1] = g[n] + h[n]Выходные последовательности g[n] и h[n] содержат избыточную информацию. Такимобразом, что для воспроизведения исходного сигнала x[n] достаточно взять только четныеили только нечетные его выборки. Как правило, берутся четные выборки. Таким образом,исходный сигнал x[n] получается только из: g[0], g[2], g[4], ....

h[0], h[2], h[4],x[0] = g[0] - h[0]x[1] = g[0] + h[0] x[2] = g[2] - h[2] x[3] = g[2] + h[2] и так далее...Выход низкочастотного фильтра, как уже отмечалось, представляет собой грубуюаналогию исходного сигнала. Если исходным сигналом является изображение, то на выходенизкочастотного фильтра получится расплывчатое, размытое изображение с низким разрешением. Выход высокочастотного сигнала добавляет детали к изображению. В сочетании свыходом низкочастотного фильтра может быть воспроизведено, таким образом, исходноеизображение. Грубая форма исходного сигнала (сигнал на выходе низкочастотного фильтра)иногда называют основным уровнем (base layer), а дополнительный сигнал детализации —уровнем улучшения (enhancement layer).

Сигнал на выходе высокочастотного фильтра h[n]может быть пропущен снова через пару фильтров, и процесс, таким образом, может быть повторен, пока не будет достигнута достаточная степень детализации исходного сигнала x[n].Однако ясно, что никакого сжатия здесь не достигается. Преобразование попросту воспроизводит то же количество битов, которое было в исходном сигнале. Выходные значения называются коэффициентами преобразования, или коэффициентами wavelet-преобразования.Преобразование Хара используется в основном в области сжатия изображений. Длядругих целей используются более сложные фильтры преобразований. Сжатие же достигаетсяв основном за счет применения некоторой формы квантизации (скалярной или векторной) кдобавочному сигналу детализации. Далее к полученным коэффициентам преобразованияприменяется техника вероятностного (энтропийного) кодирования.Разность кадров.Компрессорами, использующими технологию разницы кадров, являются: CinepacВ целом может обеспечивать сжатие, лучшее, чем независимое сжатие отдельныхкадров.

Возникающие в ходе кодирования ошибки накапливаясь, требуют наличия дополнительного ключевого кадра.Алгоритм разницы кадров использует то обстоятельство, что во многих видео изображение от кадра к кадру мало чем различается. По мере применения алгоритма векторнойквантизации для кодирования каждого следующего кадра и получения при этом малых ко-102эффициентов, которые трудно кодируются, в кадры постепенно вкрадывается ошибка. Этотребует включения в видеоряд так называемых ключевых кадров, которые кодируются безучета предыдущих и являются так называемыми “опорными точками” в видео.Компенсация движения.Компрессорами, использующими технологию компенсации движения, являются:MPEG-1,2 и 4.По сравнению с механизмом разницы кадров механизм компенсации движения позволяет достигать большей степени сжатия.

Кодирование весьма трудоемко и требует специальной аппаратуры. Технология компенсации движения используется в таких международныхстандартах сжатия цифрового видео, как: MPEG, H.261 и H.263. Наибольшее сжатие достигается в сценах с пониженным движением.Компенсация движения основана на использовании ряда сложных алгоритмов.

Сфера,где данная технология сжатия эффективна, как правило, сводится к видеоряду, в которомобъект изменяет свое местоположение относительно неподвижного фона. Объекты, изменяющиеся по форме, приближающиеся или удаляющиеся (движущаяся камера), не подлежатэффективному сжатию посредством алгоритма компенсации движения. Сжатие возможнозаданием вектора смешения элементов изображения вместо хранения больших значений новых координат данных элементов изображения. Основным блоком (относительно которогозадается вектор смещения остальных блоков) может являться любой блок изображения размером 16x16 пикселей, максимально похожий на кодируемый (предсказываемый) блок. Ясно, что кадр, на который ссылаются таким образом другие кадры, должен быть декодированранее.

Однако совсем не обязательно, чтобы опорный кадр предшествовал предсказываемому кадру. MPEG позволяет производить предсказание в обоих направлениях путем введениятак называемых B- (bidirectionally predicted) кадров.Алгоритм компрессии MPEG-1.Технология сжатия видео в MPEG решает следующие задачи:Устранение временной избыточности видео (в пределах коротких интервалов временибольшинство фрагментов сцены остаётся неподвижными).Устранение пространственной избыточности изображения путём подавления мелкихнесущественных деталей.Использование более низкого цветового разрешения YOV.Повышение информационной плотности результирующего потока путём выбора оптимального математического кода для его описания.103На этапе предварительной обработки входной видеосигнал оцифровывается и форматируется согласно заданному размеру и цветовой выборке (например, для PAL 352*288 и2:1:1).

Изображение делится на макроблоки размером 16*16 пикселей.Каждый макроблок состоит из шести блоков, четыре из которых несут информацию ояркости, а два – определяют цвет. Каждый блок имеет размер 8*8. Блоки являются основными единицами, над которыми осуществляется дискретное косинусоидальное преобразованиеи квантование.I - кадры - независимо сжатые (I-Intrapictures).

Являются опорными и кодируютсянезависимо методом JPEG. Требуют для своего кодирования большого объёма информациии обеспечивают большую точность восстановления. Стандарт не ограничивает алгоритмаопределения вектора смещения. Кадры I - типа сжаты описанным выше методом и не содержат ссылок на какие-либо другие кадры. Средняя степень сжатия составляет примерно 2 бита на точку. Подобный кадр является первым кадром последовательности, с него начинаетсяновый видеоряд, при этом между двумя I - кадрами может находиться не более 12 кадровдругих типов.