Классификация основных методов сокращения збыточности изображений

Наличие психовизуальной и статистической избыточности в изображениях является основой для сжатия видеоинформации. Хотя избыточность свойственна и аналоговым телевизионным изображениям, однако, только в цифровых системах возможно сжатие потока информации, обеспечивающее передачу нескольких телевизионных программ в одном стандартном радиоканале.

На рисунке 9.2 приведена классификация используемых методов кодирования изображений. Использование существующих методов сжатия изображений в значительной степени определяется тем, для чего предназначено сжатие. Так, можно разделить методы сжатия статических и динамических изображений, методы сжатия графической информации с потерями качества изображения и без потерь.

Рисунок 9.2 ¾ Классификация используемых методов кодирования изображений

Практически все методы обработки и сжатия изображений основаны на применении импульсно-кодовой модуляции, которая заключается в преобразовании аналоговой видеоинформации в цифровой код.

Более эффективное кодирование информации связано с использованием дифференциальной импульсно-кодовой модуляции ¾ кодирования с предсказанием. Кодирование с предсказанием используется при межкадровом кодировании в системах сжатия видеопоследовательностей. При этом предсказание кадров может осуществляться как на основании предшествующих, так и последующих кадров. В последнем случае говорят о задержанном кодировании с предсказанием.

Кодирование с преобразованием наиболее распространено в системах сжатия статических изображений. Так, в кодерах JPEG (Joint Photographic Expert Group ¾ Совместная Группа Экспертов по сжатию Фотографических изображений) используется дискретное косинусное преобразование. Применяемые при обработке изображений преобразования позволяют получить набор спектральных коэффициентов изображения и сосредоточить энергию исходного изображения в низкочастотной области спектра. Коэффициенты высокочастной области спектра в ходе выполнения процедуры квантования обнуляются, поэтому кодирование с преобразованием относится к методам кодирования с потерями.

Статистическое кодирование позволяет избежать потерь при сжатии изображений.

Кодирование с интерполяцией и экстраполяцией заключается в том, что исходное изображение восстанавливают по опорным точкам передаваемого изображения. Ограничением данных методов является то, что результат интерполяции зависит от выбора опорных точек. Поэтому использование данных методов при кодировании сложных изображений (с большим количеством геометрических объектов, сложными градационными переходами и т.д.) не позволит точно восстановить изображение.

Кодирование изображений в векторном формате представляет собой описание изображения в виде совокупности геометрических объектов с заданными свойствами, и широко применяется в программном обеспечении векторной графики, например в пакетах Corel Draw, Adobe SreamLine и ряде других. Так, графический пакет Corel Draw позволяет создавать и записывать в векторном формате даже анимационные фильмы.

Большие потенциальные возможности сжатия изображений заложены в фрактальных методах сжатия изображений. Метод фрактального сжатия появился относительно недавно. Его использование для изображений позволяет получить предельный коэффициент сжатия 1:10000, однако, требует очень больших вычислительных затрат, что в настоящее время ограничивает область его применения.

Ряд существующих систем и стандартов обработки изображений предполагает использование одновременно нескольких методов. В частности, стандарт JPEG предусматривает использование кодирования с преобразованием и статистического кодирования, а система MPEG (Moving Picture Experts Group ¾ Группа Экспертов по сжатию Движущихся Изображений) предполагает еще и использование межкадрового кодирования с предсказанием.