roxana udrea.doc

8/16/2019 roxana udrea.doc

1/22

1.2. Decimarea imaginilor (SS)

1.2.1 Aspecte teoretice

Compresia imaginii se realizează prin reducerea rezoluţiei imaginii cu factorul

de decimare M, ceea ce corespunde unei scăderi sustanţiale a calităţii. Decimarea

cu un factor M este ec!i"alentă cu ree#antionarea imaginii cu o frec"enţă de

e#antionare de M ori mai mică.

$entru e"itarea fenomenului de aliere spectrală %naintea decimatorului se

folose#te un &ltru trece'os.

*ercitii

1. $entru imaginea +uild-12.mp "izualizaţi spectrul. Componenta

DC a imaginii este %n centrul spectrului. Decimaţi imaginea cu diferiţi

factori. Cum se modi&că spectrul/Spectrul initial 0

Spectrul cu 2 0


2/22


3/22

2. Decimaţi cu factorul 4, fără anti-aliere şi cu un filtru anti-aliere de lungime17. Observaţi diferenţele în imagini şi sectru.

!actorul 4 fara anti-aliere

!actorul 4 si filtru de 17


4/22

Modula ia impulsurilor în cod (PCM)ț

Metoda de compresie PCM implică realizarea următoarelor opera ii:ț1. E antionarea cu frecven a de e antionareș ț ș f e=1/T e2. Cuantizarea uniformă (cu pas constant de cuantizare) sau neuniformă (cu pas variabil de

cuantizare), cu M= p nivele3. Codarea binară a celor M numere


5/22

Exerci ii ț

1! "ăsiţi entru imaginea aleasă care este numărul minim de biţi, entru carediferenţa faţă de imaginea iniţială este accetabilă. #$te nuanţe de gri areimaginea în acel ca%& "n cazul acestei ima#ini, numărul minim de bi i, pentru ca ima#inea să fie acceptabilă,ț

este de $!

iti - iti

3a - iti a"em 2- culori dintre care doua sunt al si negru iar restul de 45 sunt

nuante de gri.

2. 'dăugaţi dit(er la imagine înaintea codării )#*. +educeţi numărul de biţi şiobţineţi o imagine de aceeaşi calitate cu imaginea codată anterior. #are estec$ştigul în rata de bit& #are este conclu%ia, dacă se iau în considerare numaievaluările numerice&


6/22

. tili%$nd oţiunea /ubtract Dit(er0 observaţi ce fenomene aar& #are este ceamai bună alegere, să utili%ăm această oţiune sau nu&

4. 'dăugaţi un canal de eroare cu diferite rate de eroare şi diferite rate de bit.licaţi ce se observă.


7/22

$! Desenaţi variaţia raortului semnal-%gomot funcţie de numărul de biţi e care seface cuanti%area!

Din grafic se observa ca variatia este aroae liniara in ca%ul codarii )#*.

Codarea diferen ială PCM (%PCM)ț

Codarea %PCM este un caz particular al te&nicii de compresie denumită codare predictivă,te&nică prin care informa'ia dea transmisă este folosită pentru a prezice valori viitoare, diferen'a

dintre ele fiind codată! Codarea %PCM se bazează pe faptul că orice este prezis din semnal la codare poate fireconstruit la decodare!

Etapele codării %PCM:

1) Prezicerea valorii pielului curent (i ,j) din valorile pielilor adiacen'i (i-1, j), x(i*1, j*1), x(i, j*1) +

) Calculul diferen ei (eroarea de predic ie) între valoarea curentă i valoareaț ț ș prezisă: x(i, j)- x(i, j) . x^ (i,j)

) Codarea erorii predic'iei (cuantizarea 0 codarea 2C - cu număr variabil de

bi'i) se poate face cu un număr mai mic de bi'i! Exerci ii ț

1. /e alege rimul model de redicţie. Determinaţi comresia entru fiecare din cele 3rate de bit.• 3ata de bit: 1, 415 b6tes

Compresie: 7:1 bit


8/22

• 3ata de bit: , 1847 b6tesCompresie : 1:1 biti

• 3ata de bit: , 7$98 b6tesCompresie: 4:1

• 3ata de bit: 7, 984 b6tesCompresie: 8:1


9/22

• 3ata de bit: $, 7 58 b6tesCompresie: 7:$

• 3ata de bit: 8, 75 1$ b6tesCompresie: 7:1

2. #are este c$ştigul în rata de bit entru aceeaşi calitate a imaginii subiectivă5 faţă decodarea )#*&


10/22

Pentru ima#inea codată PCM, pe $ bi i, am #ăsit aproimativ o aceea i calitate a ima#iniiț școdată %PCM pe bi i! C; ti#ul este de aproimativ 18 47 b6tes!ț ș

$ biti PCM biti %PCM. +eali%aţi comresia folosind diferite modele de redicţie. #omaraţi imaginile

re%ultate.

Predictie 1% Predictie %

4. +ere%entaţi grafic deendenţa /6+ în funcţie de rata de bit entru ultimul modelde redicţie. 3: 17! d?o bi i . =>3: 1!4 d?țo bi i . =>3: 5!1 d?țo 7 bi i . =>3: 8! d?țo $ bi i . =>3: 7!8 d?ț


11/22

o 8 bi i . =>3: 79!5 d?ț@raficul este următorul:

aborator 2-Codarea în domeniul frecven ă-ț

Codarea în subbenzi (=?C) =ă presupunem că un semnal are cea mai mare parte a ener#iei concentrate în domeniul

frecven'elor oase (de eemplu o ima#ine, deoarece componentele pe frecven'e înalte reprezintădetaliile fine)! A transmisie mai eficientă se poate realiza diviz;nd domeniul de frecven'ă în două sau maimulte subbenzi:


12/22

H 1(z) este un filtru trece os, iar filtrele H k (z), k=,,+,M, sunt filtre trece bandă i aușcaracteristicile:

Prin decimare se păstrează numărul de eBantioane constant Bi se repartizează eBantioanele pesubbenzi! Pentru primul semnal, CA%EC 1 va aloca un anumit număr de bi'i (de obicei tot at;'iac;t erau Bi în ima#inea ori#inală)! %eoarece ener#ia con'inută în al doilea semnal este mai mică,CA%EC poate aloca mai pu'ini bi'i! Codorul Bi decodorul por fi de tip PCM, %PCM, %C (%iscrete Cosinus ransform), etc! 3ezultă, în final, pentru semnalul codat, o rată de bit mai scăzută dec;t cea a semnaluluiori#inal! =e poate aloca diferit numărul de bi'i pe eBantion pentru fiecare subbandă, în func'ie decaracteristicile semnalului în acea subbandă! Pentru aceasta se folosesc filtre de analiză pentrufiecare subbandă.

Exerci ii ț

1. Realizaţi descompunerea pe subbenzi. Pentru un număr diferit decoecienţi ai ltrului observaţi imaginea codată rezultată.

Coe&cient 2


13/22

Coe&cient 16

Coe&cient 42

2. Alegeţi o structură de descompunere şi un anumit ltru. Modicndtipul de codare al subbenzilor! "ntre #P$M şi P$M! observaţi cumapare imaginea codată şi funcţie de parametrul c.

3 de 1!7 d?!


14/22

"n cazul codării entropice, cu acelea i setări ale pro#ramului ca mai sus, am ob inut unș ț=>3 de 7! d?!

4. )entru diferite grade de descomunere, aleg$nd codarea entroică, observaţi /6+. 2a o rată de bit 1 am ob inut următoarele valori:ț

o %escompunere pe 7 subbenzi . =>3: 15! d?

%escompunerea pe 9 subbenzi . =>3: !4 d?

%escompunerea pe 18 subbenzi . =>3: !$ d?

o %escompunerea pe 4 subbenzi . =>3: 7 d?


15/22

o %escompunerea pe $ subbenzi . =>3: 7! d?

o %escompunerea pe 87 subbenzi . =>3: 7! d?

=e observă ca valoarea cea mai mare a =>3 se #ăse te la descompunerea pe $ subbenzi!ș9. 'legeţi un anumit ti de codare al subben%ilor, recum şi un anumit arametru c.

:ariaţi numărul de subben%i folosite în descomunere recum şi tiul filtrelor. #umvaria%ă /6+ funcţie de rata de bit&


16/22

ariind numărul de subbenzi i tipul filtrelor, la acee i rată de bit, valoarea =>3 este pu inș ș ținfleun atăț Modific;nd rata de bit, am ob inut următoarele valori =>3 (4 subbenzi, coeficient 18):ț

o 3ata de bit !$ . =>3: 18! d?

o 3ata de bit !$ . =>3: 15!9 d?

o 3ata de bit !9$ . =>3: !4 d?

o 3ata de bit 1 . =>3: 7!9 d?


17/22

o 3ata de bit 1!$ . =>3: 4!$ d?

o 3ata de bit . =>3: 1!8 d?

o 3ata de bit !$ . =>3: 7! d?


18/22

o 3ata de bit . =>3: 8! d?

o 3ata de bit !$ . =>3: 9!$ d?

o 3ata de bit 7 . =>3: 4! d?


19/22

ransformata Cosinus %iscretă (%C)

ransformata Cosinus %iscretă realizează o conversie ima#ine . frecven'ă! Dmportan a informa iei de frecven ă este următoarea:ț ț ț

• aria ii lente de intensitate în ima#ine sunt cel mai bine percepute de oc&i!ț• aria iile lente corespund frecven elor oaseț ț• ranzi ii bru te (pielii de z#omot) corespund frecven elor înalte i nu suntț ș ț ș

percepute de oc&i! Pentru un bloc din ima#ine de dimensiune 44 pieli, ransformata Cosinus %iscretă este datăde:

Coeficientul C se numeBte coeficient %C Bi reprezintă frecven'a spa'ială sau media valorilor pielilor din bloc! Ceilal'i coeficien'i se numesc coeficien'i


20/22

Calitatea ima#inii reconstruite este slabă pentru toate cele 7 dimensiuni ale blocului %C! eorianu corespunde cu implementarea practica deoarece după ce aplicăm transformata inversă, pecanal vor eista pierderi!

2. /electaţi transformata D#< 88 şi comresie )#* entru toţi coeficienţii D#


21/22

Pentru rata de bit 7 avem un =>3 de 7!4 d? atunci c;nd nu avem codare entropică, iar c;nd codarea entropică este selectată, =>3*ul este de 5!9d?, ceea ce înseamnă un c; ti# deșaproape $ d?!

. +eetaţi unctul 25 entru valori incorecte ale lui c. !iţi atenţi la diferenţeledintre numărul de b selectat, cel re%is şi cel re%ultat în urma comresiei.

licaţi diferenţele observate.


22/22

* bpp selectat: !$ , bpp prezis: !$1, bpp după compresie: !, =>3: 7!5 d?* bpp selectat: , bpp prezis: , bpp după compresie: !$ , =>3: 9!7 d?* bpp selectat: !$ , bpp prezis: !$ , bpp după compresie: !5, =>3: !$ d?* bpp selectat: 7 , bpp prezis: 7 , bpp după compresie: !88, =>3: !7 d?

•

Compresie %PCM pentru primul coeficient %C Bi compresie PCM pentru restul decoeficien'i:* bpp selectat: !$, bpp prezis: !8, bpp după compresie: !7, =>3: 1!7 d?* bpp selectat: !$ , bpp prezis: !$ , bpp după compresie: !$, =>3: 1 d?* bpp selectat: !9$, bpp prezis: !9$, bpp după compresie: !99, =>3: 1!7 d?* bpp selectat: 1 , bpp prezis: 1 , bpp după compresie: 1!1, =>3: 17!9 d?* bpp selectat: 1!$ , bpp prezis: 1!$ , bpp după compresie: 1!78, =>3: 19!8 d?* bpp selectat: , bpp prezis: , bpp după compresie: 1!49, =>3: 1!9 d?* bpp selectat: !$ , bpp prezis: !$, bpp după compresie: !, =>3: 7!5 d?* bpp selectat: , bpp prezis: , bpp după compresie: !78, =>3: 9! d?* bpp selectat: !$ , bpp prezis: !$ , bpp după compresie: !8, =>3: ! d?

* bpp selectat: 7 , bpp prezis: 7 , bpp după compresie: !87, =>3: ! d?

"ntre cele două situa ii diferen ele sunt foarte mici: în prima situa ie, to i coeficien iiț ț ț ț ț%PCM, eistă o calitate pu in mai bună a ima#inii, dar o compresie mai slabă, în timp ce pentruțcea de*a doua situa ie, c;nd doar primul coeficient este %PCM, iar ceilal i PCM, avem oț țcompresie pu in mai bună, dar o calitate mai slabă a ima#inii!ț

roxana udrea.doc

Documents

Transcript of roxana udrea.doc