ВЕЙВЛЕТ-СЖАТИЕ ПОЛУТОНОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ N-МЕРНЫХ РАЗВЕРТОК
Аннотация
Предлагается метод блочного и поточно-блочного прогрессивного вейвлет-сжатия полутоновых изображений с потерями и без потерь на основе N-мерных древовидных и многосвязных структур. Данный метод позволяет управлять соотношением качество/быстродействие за счет выбора размерности древовидной структуры вейвлет-коэффициентов и согласования с ней размерности пространства пикселей исходного изображения. Согласование осуществляется посредством преобразования изображения в многосвязную структуру с использованием строчных и рекурсивных разверток. Показывается, что за счет преобразования развертками достигается увеличение пикового отношения сигнал/шум при сжатии с потерями и коэффициента сжатия без потерь.
Об авторах
А. А. БорискевичБеларусь
В. Ю. Цветков
Беларусь
Список литературы
1. Артюшенко, В.М. Цифровое сжатие видеоинформации и звука: учеб. пособие / В.М. Артюшенко, О.И. Шелухин, М.Ю. Афонин / Под ред. В.М. Артюшенко. – М.: Дашков и К°, 2003. – 426 с.
2. Joshi, R.L. Comparison of multiple compression cycle performance for JPEG and JPEG 2000 / R.L. Joshi, M. Rabbani, M. Lepley // Proc. of the SPIE. – San Diego, CA, 2000. – Vol. 4115. – P. 492–501.
3. JPEG2000 still image coding versus other standards / T. Ebrahimi [et al.] // Proc. of the SPIE. – San Diego, CA, 2000. – Vol. 4115. – P. 446–454.
4. ICER on Mars: Wavelet-based image compression for the Mars exploration rovers // IND Technology: Science News, 2002. – Vol. 15. – P. 15–19.
5. Said, A. A new, fast, and efficient codec based on set partitioning in hierarchal trees / A. Said, W.A. Pearlman // IEEE Trans. on Circuits and Systems for Video Technology. – 1996. – Vol. 6. – P. 243–250.
6. Борискевич, А.А. Компактное описание вейвлет-коэффициентов для сжатия медиаданных / А.А. Борискевич, В.Ю. Цветков // Информатика. – 2007. – № 1 (13). – С. 46–56.
7. Умняшкин, С.В. Компрессия цифровых изображений на основе кодирования древовидных структур вейвлет-коэффициентов с прогнозированием статистических моделей / С.В. Умняшкин // Известия вузов. Электроника. – 2001. – № 5. – С. 86–94.
8. Смоленцев, Н.К. Основы теории вейвлетов. Вейвлеты в MatLab / Н.К. Смоленцев. – М.: ДМК Пресс, 2005. – 304 с.
9. Борискевич, А.А. Компактное описание и формирование N-мерных рекурсивных разверток / А.А. Борискевич, В.Ю. Цветков // Информатика. – 2007. – № 2 (14). – С. 5–15.
10. Hilbert, D. Uber die stetige abbildung einer linie auf Flachenstuck / D. Hilbert // Mathematische Annalen. – 1891. – № 38. – P. 459–460.
11. Цветков, В.Ю. Метод двумерного представления аудио- и речевой информации на основе рекурсивных разверток / В.Ю. Цветков // Технические средства защиты информации: материалы докладов III Белорусско-российской науч.-техн. конф., Минск – Нарочь, 23–27 мая 2005 г. / Белорус. гос. ун-т информатики и радиоэлектроники; редкол.: М.П. Батура [и др.]. – Минск: БГУИР, 2005. – С. 34–40.
12. Борискевич, А.А. Оценка влияния модификации вейвлет-коэффициентов на сжатие медиаданных / А.А. Борискевич, В.Ю. Цветков // Доклады БГУИР. – 2006. – № 4 (16). – С. 17–24.
Рецензия
Для цитирования:
Борискевич А.А., Цветков В.Ю. ВЕЙВЛЕТ-СЖАТИЕ ПОЛУТОНОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ N-МЕРНЫХ РАЗВЕРТОК. Информатика. 2008;(1(17)):5-17.