22 Сен

УМЕНЬШЕНИЕ РАЗМЕРОВ ИЗОБРАЖЕНИЙ ДЛЯ УВЕЛИЧЕНИЯ КОЭФФИЦИЕНТА СЖАТИЯ, И ЕГО ВЛИЯНИЕ НА КАЧЕСТВО ВОССТАНОВЛЕНИЯ В КОДЕКЕ ДИРАК




Номер части:
Оглавление
Содержание
Журнал
Выходные данные


Науки и перечень статей вошедших в журнал:

В период быстрого развития информационных технологий, когда объемы передаваемой информации измеряется в гигабайтах и даже терабайтах, разработка высокоэффективных алгоритмов и методов сжатия видеоинформации остается актуальным.

На сегодняшний день из существующих кодеков наиболее большее распространение получили кодеки на основе модифицированного дискретно косинусного преобразования (МДКП) и кодеки на основе вейвлет преобразования. Последние дают лучшее качество восстановленных изображений при больших коэффициентах сжатия сравнительно МДКП. Одним из таких кодеков является Дирак.

Существует несколько типов вейвлет функции, которые в зависимости от сюжета кадра дают разные показатели качества и коэффициента сжатия. Коэффициент сжатия зависит от размеров кадра, и уменьшение исходного размера (масштабирование) кадра увеличит коэффициент сжатия.

Дирак это кодек, разработанный английской компаний BBC, позволяющий сжимать последовательность изображений на основе заранее выбранных пользователем параметров. Он является программой с открытым кодом, созданный в исследовательских целях [1]. Для исследования, используя библиотеки Dirac.

Таблица 1.

Коэффициенты сжатия, полученные при сжатии вейвлет функциями

DeslauriersDubuc(9,7)
Качество

 

Изображение

3 7 10
с
(раз)
без
(раз)
К
(раз)
с
(раз)
без
(раз)
К
(раз)
с
(раз)
без
(раз)
К
(раз)
Apple 334,6 118,0 2,8 76,0 22,8 3,3 23,6 7,1 3,3
Music 202,1 72,0 2,8 53,7 19,6 2,7 21,8 7,1 3,1
Rio2016 435,7 189,4 2,3 150,8 71,5 2,1 81,2 37,3 2,2
Wall e 366,5 122,7 3,0 90,9 31,1 2,9 38,1 12,7 3,0
Legal (5,3)
Apple 337 115 2,9 76,1 22 3,5 24 7,4 3,2
Music 205 68,9 3,0 51,2 18 2,9 21 6,9 3,1
Rio2016 431 186 2,3 152 67 2,3 79 33 2,4
Wall e 349 120 2,9 89,9 29 3,1 36 12 3,0
DeslaurersDubuc(13,7)
Apple 321 111 2,9 75,2 21 3,6 23 7,1 3,3
Music 199 70 2,8 51,3 18 2,9 21 6,9 3,0
Rio2016 414 177 2,3 146 65 2,2 73 32 2,3
Wall e 343 114 3,0 86,6 28 3,1 34 12 3,0
Haar, no shift per level
Apple 240 79,2 3,0 66,1 21 3,2 23 7 3,2
Music 160 52,2 3,1 46 16 2,9 20 6,2 3,2
Rio2016 361 160 2,3 169 74 2,3 103 38 2,7
Wall e 280 92 3,0 82,8 27 3,1 38 12 3,0

В Дираке возможно выбирать несколько вариантов вейвлет функций, как Deslauriers-Debuc(9,7), LeGall(5,3), Deslauriers-Debuc(13,7), Haar, Daubechies и другие[6,7]. Предполагалось, что применив, метод масштабирования (двух кратное уменьшение размеров по вертикали и по горизонтали) перед сжатием кодека Дирак коэффициент сжатия увеличится в 4 раза [2]. Для исследования влияния масштабирования на степень сжатия было выбрана, кодировка YUV444, выбрали первые четыре из вышеперечисленных вейвлет функций, качество из 10: 10–чтобы взять ориентир максимального качества, 7–самое оптимальное хорошее качество [3], 3–качество, где средние объекты изображения, различаемые.

Полученные экспериментальные данные сформированы в табличном виде и представлены в разных таблицах, относительно вейвлет функций.

В таблице столбцы «с» и «без», означают с применением масштабирования и без применения соответственно, К – коэффициент выигрыша от применения масштабирования относительно сжатия без масштабирования.

Из таблицы видно, что коэффициент К в общем случае больше получается при применении масштабирования с вейвлетом Haar, Deslaurers-Dubuc(13,7) и Legal (5,3) относительно одинаковы и чуть меньше предыдущего, не значительно меньше Deslaurers-Dubuc(9,7). Можно также заметить, что масштабирование изображения «Apple», во всех четырех вейвлетах выдает большее степень сжатия, особенно вейвлеты Legal (5,3) и Deslaurers-Dubuc(13,7) дают максимальные значении при качестве 7, 3,5 и 3,6 соответственно.

Выше перечисленные выводы хорошо видны в гистограмме (рис.1), где хорошо заметно, что в изображении Rio2016 коэффициент К заметно меньше, чем в остальных. Это из-за того, что изображение относительно однородное и коэффициенты сжатия сами по себе большие, и выигрыш от применения масштабирования не высок.

bezymyannyj

Рис.1. Гистограмма коэффициента К в зависимости вейвлет функций.

Не смотря на больший выигрыш (минимум 2,1 раза и максимум 3,6 раз), в этом методе есть недостаток восстановления, которое можно устранить с использованием улучшенных методов демасштабирования.

Вейвлет функции дают хорошее качество восстановленных изображений в больших коэффициентах сжатия [4,5,6]. Применение масштабирования перед вейвлет преобразований дает в среднем трехкратное увеличение коэффициента сжатия, что дает выигрыш в среднем 90 кратном уменьшении размера исходного изображения.

Список литературы:

  1. Dirac developer support, http://dirac.sourceforge.net/index.html
  2. A.Gavrilov, A.N.Puziy, Kh.Kh.Nosirov, Efficiency Estimation And Features Analysis Of Actual Video Codecs, International Journal of Computer Science &Information Technology, IJCSIT, Volume 3, Issue 2 (April 2016). e-ISSN: 1694-2329, p-ISSN: 1694-2345, p.1-5
  3. Х.Х.Носиров, Т.Г.Рахимов, Комбинированный метод сжатия вещательной видеоинформации, Сборник докладов Республиканской научно-технической конференции «Проблемы информационных и телекоммуникационных технологий», Ташкент 2015
  4. Бобобекова Д. Б. Исследование зависимости эффективности сжатия изображений от выбора типа вейвлет фильтра. Тезисы доклада в сборнике республиканской научно-технической конференции молодых ученых, исследователей, магистрантов и студентов «Информационные технологии и проблемы телекоммуникаций» часть 4, проходившей 14 марта 2013 г. в Ташкенте. С.178-179.
  5. Гаврилов И.А.,  Пузий А.Н.  Вейвлет  видеокодек  с  большой величиной  сжатия видеопотока. Статья в сборнике докладов Республиканской научно-технической конференции «проблемы информационных и Телекоммуникационных технологий» проходившей 12-13 марта 2015 года  в г. Ташкенте  ТОМ III c. с.389-392.
  6. Исмаилова З.А.  Анализ  интерполяционных  методов масштабирования изображений. Статья в сборнике докладов Республиканской научно-технической конференции «проблемы информационных и Телекоммуникационных технологий» проходившей 12-13 марта 2015 года  в г. Ташкенте  ТОМ III c.408-411
  7. Мухамедова Д.Б.  Обеспечение  больших  коэффициентов сжатия видеопотоков в реальном масштабе времени. Статья в сборнике докладов Республиканской научно-технической конференции «проблемы информационных и Телекоммуникационных технологий» проходившей 12-13 марта 2015 года  в г. Ташкенте  ТОМ III c.419-421.
  8. И.А. Гаврилов И.А., А.Н. Пузий, Р.И. Бабаян. Инструментальное программное обеспечение для оценки эффективности масштабируемых преобразований ТВ изображений. Статья в сборнике статей международной научно-технической конференции «Радиоэлектроника, информационные и телекоммуникационные технологии: проблемы и развитие», проходившей 21-22 мая 2015 г. в Ташкенте . 1-том. с.243-246.
  9. Э.А.Исмаилова, Х.А.Исмаилов. Инструментальное программное обеспечение для исследования интерполяторов на основе вейвлет фильтров LEGALL 5/3 и DESLAUREIS-DUBUC 9/7
    УМЕНЬШЕНИЕ РАЗМЕРОВ ИЗОБРАЖЕНИЙ ДЛЯ УВЕЛИЧЕНИЯ КОЭФФИЦИЕНТА СЖАТИЯ, И ЕГО ВЛИЯНИЕ НА КАЧЕСТВО ВОССТАНОВЛЕНИЯ В КОДЕКЕ ДИРАК
    В статье рассматривается влияния масштабирования изображений на степень сжатия и качество восстановленных изображений в кодеке Dirac. Приводятся результаты исследований вейвлет функций.
    Written by: Nosirov Khabibullo Khikmatullo o‘g‘li
    Published by: Басаранович Екатерина
    Date Published: 12/06/2016
    Edition: euroasia-science_30_22.09.2016
    Available in: Ebook