Лаб 61
.docxМИНИСТЕРСТВО ЦИФРОВОГО РАЗВИТИЯ, СВЯЗИ И МАССОВЫХ КОММУНИКАЦИЙ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Ордена Трудового Красного Знамени федеральное государственное
бюджетное образовательное учреждение высшего образования
«Московский технический университет связи и информатики»
Лабораторная работа №61
«Исследование метода внутрикадрового сжатия спектра ТВ изображений.»
Выполнили студенты группы БРМ1901:
Обама Х.С.
Хамдалла Я.М.
Проверил:
Москва 2021
Цель лабораторной работы:
В данной работе исследуются основные методы цифровой обработки сигнала, применяемые при реализации алгоритма сжатия статичных цветных изображений JPEG.
Структурная схема кодера JPEG.
Рисунок 1. Обобщённая схема кодирования видеоинформации по методу JPEG.
Декодирование проходит в обратном порядке.
Результаты экспериментов
Ознакомление с программой.
Проводим преобразование данного изображения из системы RGB в систему YUV (Y/Cr/Cb). Для этого в меню «Параметры» щёлкните по команде «Преобразование».
Рисунок 2 - изображение в системе RGB
Рисунок 3 - изображение в системе YUV (Y/Cr/Cb)
В меню «Параметры» выполните команду «Настройка матриц». Устанавливаем стандартное значение матриц. Для этого необходимо установить коэффициент масштабирования равным единице.
Рисунок 4 – Настройка матриц
Проводим операцию дискретно-косинусного преобразования.
Рисунок 5 – Дискретно-Косинусное преобразование
Выполняем команду ‘Разность с исходным’.
Рисунок 6 – Разность с исходным изображением
Выполняем команду ‘Визуализация коэффициентов’
Рисунок 7 – Визуализация коэффициентов
Устранение цветовой избыточности изображения
Выставляем стандартные значения матриц квантования для Y и Cr (коэффициент масштабирования должен быть равен единице).
Проведем дискретно-косинусное преобразование для YUV 4:4:4.
Рисунок 8 – Дискретно-косинусное преобразование для YUV 4:4:4
Проведем дискретно-косинусное преобразование для YUV 4:2:2 и YUV 4:2:0
Рисунок 9 – Дискретно-косинусное преобразование для YUV 4:2:2 и YUV 4.2.0
Вывод: При дискретно-косинусном преобразовании YUV 4:2:2 и YUV 4.2.0
качество изображения хуже, чем при YUV 4.4.4, но все равно качество остается приемлемым.
Устранение визуальной пространственной избыточности
Выставляем стандартные значения матриц квантования для Y и Cr (коэффициент масштабирования должен быть равен единице).
Проведём дискретно-косинусное преобразование.
Рисунок 10 – Дискретно-косинусное преобразование
Коэффициент сжатия = 14
Отношение сигнал/шум = 36 дБ
Проводим дискретно-косинусное преобразование для коэффициентов масштабирования матриц квантования яркостного и цветоразностных сигналов 0,1; 0,5; 5; 20.
Рисунок 11 – Дискретно-косинусное преобразование для разных коэффициентов
№ п/п |
Коэффициент масштабирования для матриц квантования Y и Сr |
Коэффициент сжатия |
Отношение сигнал/шум (дБ) |
1 |
1 |
14 |
36 |
2 |
0,1 |
2 |
48 |
3 |
0,5 |
8 |
38 |
4 |
5 |
73 |
28 |
5 |
20 |
1426 |
19 |
6 |
50 |
65894 |
13 |
Рисунок 12 – график зависимости коэффициента сжатия от коэффициента масштабирования
Рисунок 13 – график зависимости коэффициента сжатия от отношения сигнал/шум
Вывод: при увеличении коэффициента масштабирования, коэффициент сжатия увеличивается, но при этом ухудшается качество изображения.
Исследование влияния матрицы квантования на конечный результат
Осуществляем переход от RGB 4:4:4 к YUV 4:2:0
В первой четверти (левый верхний угол) матрицы квантования Y выставляем единичные значения, остальные значения ставим равными 100, а в матрице Сr все значения изменяем на единицы.
Проводим дискретно-косинусное преобразование.
Рисунок 14 – Дискретно-косинусное преобразование
Выполняем команду «Визуализация коэффициентов».
Рисунок 15 – Визуализация коэффициентов
В матрице Y в четвёртой четверти (правый нижний угол) устанавливаем единицы, остальные значения равны 100, а в матрице Сr все значения равны 1.
Проводим дискретно-косинусное преобразование.
Рисунок 16 – Исходное изображение
Рисунок 17 – Дискретно-косинусное преобразование
Выполняем команду «Визуализация коэффициентов».
Рисунок 18 – Визуализация коэффициентов
Вывод: При значениях матрицы: (Y: в первой четверти выставлены единицы, а остальные значения 100), (Cr: все значения равны единицы) : видны искажения, изображение становится менее ярким.
При значениях матрицы: (Y: в четвертой четверти выставлены единицы, а остальные значения 100), (Cr: все значения равны единицы) : видны искажения, изображение становится менее ярким): видны искажения, становятся видны пиксели.
Вопросы к защите лабораторной работы
1. Структурная схема кодера JPEG. Состав её элементов и их назначение.
2. Виды видеоинформационной избыточности и методы её устранения.
3. Какие частоты сильнее воспринимаются глазом человека? Каким образом в методе JPEG используется психофизиология зрения?
4. Конечность спектра реального сигнала. Эффект Гиббса.
5. Дискретно-косинусное преобразование
6. Операция квантования. Коэффициент масштабирования. Шум квантования. Z-упорядочивание.
7. Достоинства и недостатки метода JPEG в применении к телевидению.
8. Почему используют дискретно-косинусное преобразование, а не дискретно-синусное?
9. Расскажите, какие существуют виды преобразований кроме ДКП и дайте их краткое описание.
10.Какие виды искажений наблюдались в ходе выполнения лабораторной работы? Дайте объяснение их появлению.