Принцип сжатия изображений на основе дискретного вейвлет-преобразования
Аннотация
В статье исследованы основные принципы сжатия изображений с применением дискретного вейвлет-преобразования. Рассмотрены перспективные методы обработки изображений EZW и SPIHT, основанные на алгоритме нульдерева. На примере показана работа метода обработки изображений SPIHT со встроенной структурой алгоритма нульдерева. Проведено моделирование в пакете прикладных программ среды MATLAB сжатия изображения в оттенках серого на основе дискретного вейвлет-преобразования. Сделан вывод о том, что пригодное для практических целей и визуально хорошего качества изображение можно получить при обнулении до 85% коэффициентов обрабатываемого изображения. При обнулении коэффициентов изображения в два раза можно получить изображение, не отличающееся по числовым характеристикам сигнал-шум и индекс структурного сходства от исходного изображения в оттенках серого.
Об авторах
Николай Иванович Червяков
Северо-Кавказский федеральный университет
Россия
Россия
Павел Алексеевич Ляхов
Северо-Кавказский федеральный университет
Россия
Россия
Диана Ивановна Калита
Северо-Кавказский федеральный университет
Россия
Россия
Кирилл Сергеевич Шульженко
Северо-Кавказский федеральный университет
Россия
Россия
Список литературы
1. D. Taubman and M. Marceilin, JPEG2000: Image Compression Fundamentals, Standards, and Practice, Kluwer, 2001.
2. G. Strang and T. Nguyen, Wavelets and Filter Banks, Wellesley-Cambridge Press, New York, 1996.
3. M. Vetterii and J. Kovacevic, Wavelets and Subband Codings Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ, 1995.
4. Т. M. Cover and I A. Thomas, Elements of Information Theory, Wiley & Sons, Inc, New York, 1991.
5. C. E. Shannon, "A mathematical theory of communication.)) Bell Syst. Tech. J., 27, 379-423, 623-656, 1948.
6. С. E. Shannon, "Coding theorems for a discrete source with a fidelity criterion," IRE Nat. Cony. Rec.* 4,142-163, March 1939.
7. A. Gersho and R. M. Gray, Vector Quantization and Signal Compression, Kluwer Academic, Boston, MA, 1992.
8. N. S. Jayant and P. Noll, Digital Coding of waveforms, Prentice- Hall, Englewood Gilffs, NJ, 1984.
9. S. P. Lloyd, ''Least squares quantization in PCM», IEEE Tram, on Info. Theory, IT-28, 127-135, March 1982.
10. H. Gish and J. N. Pierce, "Asymptotically efficient quantizing," IEEE Trans, on Info. Theory, IT-14,5,676-683, September 1968.
11. Переберин А.В. О систематизации вейвлет-преобразований // Вычислительные методы и программирование. 2001. Т. 2. С. 15-40.
12. Дремин И.М., Иванов О.В., Нечитайло В.А. Вейвлеты и их использование. // Успехи физических наук. 2001. № 5. С. 465-501.
13. Блаттер К. Вейвлет-анализ. Основы теории. М.: Техносфера, 2006. 272 с.
14. M. W. Marceilin and T. R. Fischer, "Trellis coded quantization of memoryless and Gauss-Markov sources," IEEE Trans, on Comm., 38, I, 82-93, January 1990.
15. T. Berger, Rate Distortion Theory, Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ, 1971.
16. N. Farvardin and J. W. Modestino. "Optimum quantizer performance for a class of non-Gaussian memoryless sources," IEEE Trans, on Info. Theory, 30, 485-497, May 1984.
17. Аникуева О.В., Ляхов П.А., Червяков Н.И. Реализация дискретного вейвлет-преобразования в системе остаточных классов специального вида // Инфокоммуникационные технологии. 2014. Т. 12. №4. С 4-9.
18. D. A. Huffman, "A method for the construction of minimum redundancy codes," Proc. IRE, 40, 1098-1101» 1952.
19. Т. C. Bell, J. G. Cleary, and I. H. Witten, Text Compression, Prentice-Haii, Englewood Cliffs, New Jersey, 1990.
20. J. W. Woods, Subband Image coding, Kluwer Academic, Boston, MA, 1991.
21. M. Antonini, M. Baiiaud, P. Mathieu, and I. Daubechies, "Image coding using wavelet transform," IEEE Trans, on Image Process1, 2, 205-220, April 1992.
22. Holland B. RAT: RC Amenability Test for Rapid Performance Prediction /URL: http://www.cse.sc.edu
23. Huynh-Thu Q., Ghanbari M. Scope of validity of PSNR in image/ video quality assessment // Electronics Letters. 2008. 44, No. 13. Pp 800-801.
24. Wang Z. Image quality assessment: from error visibility to structural similarity // IEEE Transactions image processing. 2004. 13, No. 4. Pp. 600-61.
Рецензия
Для цитирования:
Червяков Н.И., Ляхов П.А., Калита Д.И., Шульженко К.С. Принцип сжатия изображений на основе дискретного вейвлет-преобразования. Наука. Инновации. Технологии. 2016;(3):97-118.
For citation:
Chervyakov N.I., Lyakhov P.A., Kalita D.I., Shulzhenko K.S. Principle of compression images based on discrete wavelet transform. Science. Innovations. Technologies. 2016;(3):97-118. (In Russ.)
Просмотров:
58
Послать статью по эл. почте 