бражений. Тогда, зная распределение яркости в одной строке(кадре), можно с высокой вероятностью предсказать распределение яркости в следующей стро-

ке (кадре).

Визуальная (психофизическая) избыточность связана с использованием свойств зрения, позволяющих устранить часть информации об изображении,

не существенно влияющей на его восприятие. Так, шумы квантования разли-

чаются глазом на крупных деталях изображения в виде ложных контуров, од-

нако малозаметны на мелких деталях и на резких перепадах яркости. Это по-

зволяет вводить более грубое квантование видеосигнала в окрестнотях пере-

ходов яркости и высокочастотных компонент. Устранение визуальной избы-

точности изображений является основным резервом при сжатии изображения.

К примеру цветовая разрешающая способность в 4 раза меньше, чем по сигна-

лу яркости [12].

7.3.2 Классификация способов устранения избыточности

Целью цифрового сжатия является сокращение объема информации описывающей, телевизионное изображение, без заметного для глаза ухудшения качества Сокращение возможно благодаря значительной информационной из-

быточности, заключенной в видеосигнале, и свойствам человеческого зрения,

не воспринимающего отдельные детали изображения. Устранение несущест-

венной части является необратимым процессом, который характеризуется по-

терей информации, в отличии от исключения статистической избыточности, не связанного с потерей информации.

Классификация методов компрессии видеоизображений представлена на рисунке 7.4.

Компрессия статических или динамических изображений может быть осуществлена двумя основными методами – с потерями или без потерь.

Сжатие без потерь – полученное после декомпрессии изображение будет в точности (побитно) совпадать с оригиналом. Примером такого сжатия может служить формат GIF для статической графики иGIF89a для видео. Поскольку коэффициент сжатия при использовании таких видов компрессии небольшой,

их использование малоэффективно.

290

Рисунок 7.4 – Классификация методов компрессии видеосигналов

291

Сжатие с потерями – в процессе сжатия часть информации теряется. Од-

нако с точки зрения человеческого восприятия сжатием с потерями следует считать лишь то сжатие, при котором на глаз можно отличить восстановленное после компрессии изображение от оригинала. Таким образом, несмотря на то,

что два изображения – оригинал и результат сжатия с использованием того или иного компрессора – побитно могут не совпадать, разница между ними будет совсем незаметной. Основная идея – значительно увеличить коэффициент сжа-

тия, пренебрегая незначительными деталями, не заметными для человеческого глаза. Примерами здесь могут служить алгоритмыJPEG для сжатия статиче-

ской графики и алгоритмы семейства MPEG для сжатия видео.

Сточки зрения восприятия различают сжатие изображения:

-сжатие без потерь с точки зрения восприятия. Данные после декомпрессии побитно не совпадают с исходными. Будучи сжатием с потерей качества, формально подобная схема сжатия с точки зрения восприятия ее че-

ловеком может считаться схемой без потерь. Большинство технологий сжатия с формальной потерей качества имеют так называемый фактор качества сжатия

(ФКС), характеризующий именно качество восприятия и варьирующийся в пределах от 0 до 100. При факторе качества сжатия, равном 100, характеристи-

ки восприятия качества декомпрессированного видео по восприятию почти не-

отличимы от оригинала;

- сжатие с естественной потерей качества. JPEG, MPEG и другие техно-

логии сжатия с потерей качества иногда сжимают, переступая за грань сжатия без потерь с точки зрения восприятия видеоинформации. Тем не менее сжатые видеоизображения и статические изображения вполне приемлемы для адекват-

ного восприятия их человеком. Иными словами, в данном случае наблюдается так называемая естественная деградация изображения, при которой теряются некоторые мелкие детали сцены. Похожее может происходить и в естествен-

ных условиях, например при дожде или тумане. Изображение в таких условиях,

как правило, различимо, однако уменьшается его детализация;

-сжатие с неестественными потерями качества. Низкое качество сжа-

тия, в значительной степени искажающее изображение и вносящее в него -ис кусственные (не существующие в оригинале) детали сцены. Примером тому может служить некоторая «блочность» в сильно сжатых изображениях по стан-

дартам MPEG, а также и в некоторых других стандартах компрессии. Неестест-

292

венность заключается в первую очередь в нарушении самых важных с точки зрения восприятия человеком характеристик изображения– контуров. Опыт показывает, что именно контуры позволяют человеку правильно идентифици-

ровать тот или иной визуальный объект.

Отметим также, что все широко используемые видеокомпрессоры -ис пользуют технологии сжатия с потерями качества. При различных значениях ФКС может дать на выходе качество видео как без потерь с точки зрения вос-

приятия, так и с неестественными потерями [1, 2].

К группе методов, обеспечивающих компрессию с потерями, следует отнести:

- кодирование с предсказанием, при котором используются различные
варианты дифференциальной импульсно-кодовой модуляции(ДИКМ), в том
числе и адаптивные – АДИКМ;
- линейное		кодирование	с	преобразованием(обычно				с
использованием двумерных ортогональных преобразований -						Фурье, Карунена
– Лоэва, Адамара, Хартли, Гильберта, косинусного и др.);
- межкадровое кодирование, основанное на том, что большинство изо-
бражений незначительно изменяется от кадра к кадру;
- прореживание		отсчетов (и	кадров)	с		последующим		и
восстановлением путем интерполяции и экстраполяции;
- кодирование с расчленением изображения на фрагменты;
- гибридное		(комбинированное)	внутри-		и	межкадровое
кодирование,	представляющее		собой			различные		с
перечисленных методов кодирования с преобразованием и некоторые другие.
В группу методов статистического сжатия без потерь входит:
-использование		статистических		,	кодовнапример,		кода
Хаффмана и его модификаций, кода Джелинека, арифметических кодов;
-векторного квантования и некоторые другие. В современных устрой-

ствах сжатия видеоизображений обычно также используются различны комбинации из первой и второй групп.

Некоторым особняком от этих двух названных групп методов изобра-

жения стоит так называемый фрактальный метод сжатия, которому в настоя-

щее время уделяется большое внимание.

293

В задачах компрессии изображений используются одномерная, двумер-

ная (пространственная) и трехмерная (пространственно-временная) обработка данных. При одномерной обработке используются различные варианты ДИКМ и статистического кодирования, основанные на учете корреляции между сосед-

ними элементами изображения по горизонтали(по строке). При двумерной об-

работке учитывается корреляция между соседними элементами по обоим - на правлениям – горизонтали и вертикали. При трехмерной обработке учитывает-

ся также и корреляция между элементами с одинаковыми координатами сосед-

них кадров (временная корреляция).

Во всех существующих стандартах компрессии статических и динами-

ческих изображений (JPEG, MPEG-1,2,4 и др.) используются комбинации из различных методов сжатия– основу внутрикадровой компрессии составляют методы кодирования с преобразованием на базе ДКП или ДВП, для межкадро-

вой компрессии используются различные варианты ДИКМ, сформированный поток данных подвергается в дополнение еще и кодированию статистическими кодами. В результате степень сжатия изображений(отношение объема либо скорости передачи данных на входе компрессора ко входному объему или ско-

рости) может достигать десятков и даже сотен раз при достаточно хорошем ка-

честве воспроизводимого изображения.

294