4. Другиестандартыиметодысжатиявидеоинформации

Вэтомпараграфедаетсякраткийобзорнекоторыхметодовкодированиявидеоинформации,применяемыхвсистемахвидеосвязи,компьютернойобра­боткеизображенийидругихобластях.

РекомендацииН.261,Н.262,Н.263

РекомендацияITU-TН.261[22],принятаяв1993году,определяетметодыкодированияидекодированиявидеосигналовдляпередачипоотносительно

5-2328¹²⁹

узкополоснымцифровымканаламсвязисоскоростямипередачидвоичныхсимволов,равнымиn·64кбит/с,гдеn=1...30.ОсновнаяобластьпримененияРекомендацииН.261-системыкомпьютернойвидеосвязи.

КодируемыеизображениямогутиметьформатыCIF(352х288)илиQCIF(176х144).Форматдискретизации4:2:0,т.е.количестваэлементовцветаразно­стныхсигналовкакповертикали,такипогоризонталивдваразаменьше,чемэлементовсигналаяркости.Разверткапрогрессивная,счастотойкадров29,97Гц,причемдопускаетсяпропускать1.2или3кадрамеждукаждымидву­мяпередаваемымикадрами,чтопозволяетснизитьчастотукадровдо15,1Ои7,5Гц,соответственно.КвантованиеяркостногоицветаразностныхсигналоввыполняетсявсоответствиисРекомендацией601.

Методысжатиявидеоинформации,используемыевН.261,вомногомсхожи

сприменяемымивMPEG-1иMPEG-2.Основнойединицейкодируемойвидео­информацииявляетсямакроблакразмером16х16пикселов,содержащий4блока8х8элементовсигналаяркостиипоодномублоку8х8элементовцвето­разностныхсигналов.33макроблакасоставляютгруппумакроблоков.КадрформатаCIFсодержит12групп,акадрформатаQCIF-3группымакроблоков.

Каждыймакроблакможеткодироватьсявнутрикадровымилимежкадровымметодом.РекомендацияН.261несодержитправилвыбораметодакодирова­ниядлямакроблоков,оставляяэтотвопроснаусмотрениеразработчиков.Та­кимобразом,можнопроизвольнозадаватьколичествоиположениякадров.целикомпередаваемыхсвнутрикадровымкодированием,адляостальныхкад­ровустанавливатьнаиболееподходящуюстратегиювыбораметодакодирова­ниямакроблаковсразличнымисвойствами.

Внутрикадровоекодированиемакроблока,какивJPEG,MPEG-1иMPEG-2.включаетоперациипоблочногоДКП,квантованиякоэфициентовДКП,преобра­зованияматрицыкоэффициентовДКПвихпоследовательностьпутемсчиты­ваниявзигзагообразномпорядке,кодированиеполученнойпоследовательно­стипарамичисел(run-lengthcoding)икодированиекодамиспеременнойдли­нойкодовыхслов(кодированиепоХаффману).Степеньсжатиярегулируетсявыборомодногоиз32возможныхзначенийшагаквантования,причемдляко­эфициентовС(О,О),показывающихпостоянныесоставляющиесигналов,шагквантованияфиксирован.

Межкадровоекодированиевключаетпредсказаниекодируемогомакроблакапутемпоискасоответствующейобластивпредыдущемкадре,получениеошиб­кипредсказания(разностидействительногоипредсказанногомакроблоков)икодированиеошибкипредсказанияметодом,аналогичнымиспользуемомупривнутрикадровомкодировании,носдругимипараметрамиквантования.Вектордвижения,показывающийсмещениесоответствущейобластивпредыдущемкадре,покаждойкоординатеопределяетсясточностьюдоодногопикселавдиапазоне-15...15пикселов.Векторыдвиженияпередаютсявпотокеданных.Отметим,чтопредсказаниеосуществляетсятолькопопредыдущемукадру,иВ-кадры,имеющиесявMPEG-1,2,здесьотсутствуют.

Структурапотокавидеоданныхнавыходекодерасодержитзаголовкикад­

ров,заголовкигруппмакроблоков,заголовкимакроблаковипоблочнопереда­ваемыевкаждоммакроблакеданные.Объединениекадроввгруппынепреду­смотрено.Вдекодерепотокданныхразделяетсянакадры,группымакроблаковимакроблоки,каждыйизкоторыхдекодируетсяаналогичнотому,какэтобылоописанодляMPEG-1,2.

РекомендацияН.261содержиттакжеправилапередачикодированныхдан­ныхпоканалусвязи,которыездесьнерассматриваются.

Рассмотримпример.чтобыоценитьвозможностиnередачиизображенийсиспользованиемН.261.ПустьнамнадопередаватьизображениеформатаQCIFсчастотойкадров10Гц.Такиеnараметрыприемлемыдляпростойви­деотелефоннойсвязи.Скоростьпередачидвоичныхсимволовдосжатиясо­ставляет2970кбит/с.Дляnередачипоканалусвязисnроnускнойсnособно­стью64кбит/снеобходимосжатиев46раз.Такоесжатиеприведетксущест­веннымискажениямизображения.Еслижепропускнаяспособностьканаласвязи128кбит/с,тонеобходимосжатиев23раза,чтовполнедоnустимо.

РекомендацияН.263,принятаяв1996году[23],являетсяразвитиемРеко­мендацииН.261ипосравнениюсnоследнейсодержитследующиеосновныеусовершенствования:

-помимоизображенийформатовCIFиQCJFмогуткодироватьсяипереда­ватьсяизображенияформатовSQCIF,4CIFи16CIF;

• векторыдвиженияопределяютсясточностьюдополовиныпиксела,иог­

раничениянавеличинысмещенийотсутствуют;

-допускаетсяисnользованиеВ-кадров,прикодированиикоторыхдляпред­сказанияиспользуютсяследующиезанимикадры;

-исnользуетсяболеесовершенныйметодкодированияспеременнойдли­

нойкодовыхслов(арифметическоекодирование).

Имеютсяидругиеотличия,которыездесьнерассматриваются.РекомендацияН.262,принятаяв1995году[24],являетсясущественнобо­

лееширокой,чемН.261иН.263ивомногомсовпадаетсостандартомMPEG-2.Кодируемыевсоответствиеснейдвижущиесяизображениямогутиметькакпрогрессивную,такичересстрочнуюразвертки,количествопикселовот352х288до1920х1152,частотукадров30Гц,анаверхнихуровнях60Гц.Пре­дусмотреныуровниипрофили,возможнамасштабируемостьнесколькихтипов.РекомендацияН.262можетисnользоватьсянетолькодлясистемвидеосвязи,ноидляпередачипрограммТВвещанияпоразличнымканаламсвязи.

Сжатиесприменениемвейвлет-преобразованияПерспективныйподходксжатиюизображенийоснованнаразложенииизо­

бражениянасоставляющиепоразрешающейспособности.Какизвестно,изо­бражениесостоитизкрупныхдеталей,составляющихосновуегосодержания,имелкойструктуры.Вомногихслучаяхполезноразделитьуказанныесостав­ляющие,чтобыnередаватьихраздельно,авприемнойчастисистемыобъеди­нитьэтисоставляющиевnолноеизображение.

Впоследниегодывсебольшуюпопулярностьnолучаетновыйподходксжа­тиюизображений,основанныйнаприменениибиортогональноговейвлеm­nреобразования(Wavelet-Transform-WT).Терминwaveletдословноперево­дитсякак«маленькаяволна)).Врусскоязычнойлитературевстречаетсятакжетермин•<всплеск)).

Вотличиеотгармоническихортогональныхфункций,которыепериодическиизменяютсянавсеминтервалеизмененияаргумента,базисныефункциивейв­лет-nреобразованияотличныотнулятольконаограниченномотрезкеэтогоинтервала.Полныйнабортакихфункций,составляющихбазисnреобразова­ния,покрываетвесьинтервализмененияаргумента.

Результатомвейвлет-преобразованиемявляетсянаборкоэфициентов.Вос­становлениесигналапоэтимкоэффициентамназываетсяобратнымвейвлет­преобразованием(lnverseWaveletTransform-IWT}.

Простымпримерамвейвлет-преобразованияявляетсяразложениесигналапобазисуХаара(Haar).БазиснаяфункцияпреобразованияХаара,показаннаянарис.4.16,а,называетсяscale-functionилиscaling-function.ОртогональныйбазисХаараполучаетсяпутемсдвигабазиснойфункциисшагомравнымеди­ницевовсевозможныеположенияпоосиабсцисс.

Функция,показаннаянарис.4.16,6,называетсявейвлетомХаара(HaarWavelet).ВейвлетыХаара,сдвl('lгаемыепоосиабсцисс,такжеобразуютортого­нальныйбазисдляпространствасигналовдеталей,окоторыхбудетсказанониже.Другиевариантывейвлет-преобразованиятакжеимеютбазисныефунк­ции(scaling-functions)ивейвлеты,ноболеесложныхформ.

0,5 0,5

0,5 0,5

-0,5 -0,5

-1 ^-1

а) б)

Рис.4.16.БазиснаяфункцияХаара(а)ивейвлетХаара(б)

Рассмотримсначалаодномерныйслучай.Пустьестьисходныйцифровойсигналx(n),n=О,1,...,N-1.ВрезультатепреобразованияХаараонпреобра­зуетсявдвацифровыхсигналах₁(т)их₂(т),т=О,1,...,N/2-1(Nпредпола­гаетсячетным),всоответствииссоотношениями

х₁(т)==[х(2т+1}+х(2т)]12,

х_2(т)=х(2т)-х(2т+1).

(4.5)

Отсчетысигналах₁(т)получаютсяпутемусредненияпарсмежныхотсчетовисходногосигналах(п).Поэтомусигналх₁(т)содержитинформациюсумень­шеннойв2разаразрешающейспособностью.

Втожевремясигналх₂(т),отсчетыкоторогоравныразностямзначений

смежныхотсчетовисходногосигнала,содержитинформациюомелкихдеталях

исходногосигнала.Именнодлясигналах₂(т)ортогональнымбазисомявляют­сявейвлетыХаара.Каждыйизсигналовх₁(т)их₂(т}содержитN/2отсчетов,ивместеонинесутвсюинформацию,имеющуюсявисходномсигнале.

ОбратноепреобразованиеХаараопределяетсясоотношениями,получаю­щимисяиз(4.5),гдепервоесоотношениепозволяетвосстановитьнечетныеотсчетыисходногосигнала,авторое-четные,

х_1(т+1)=[2х_1(т)-х₂₍т}]12,

х(2т)=[2х_1(т)-х₂₍т}]12.

(4.6)

ДалеепреобразованиеХаараможетбытьпримененоксигналуx₁(m),кото­рыйприэтомбудетразложеннасигналх₁₁(k),соответствующийещеболеенизкойразрешающейспособности,исигналx₁₂(k),содержащийдетали,необ­ходимыедлявосстановлениясигналаx1(m).Сигналыx₁₁(k)иx₁₂(k)содержатпоN14отсчетов.ЗатемпреобразованиеХаараможетбытьпримененоксигналу

x₁₁(k)ит.д.Соответствующимиобратнымипреобразованиямимогутбытьпо­следовательновосстановленысигналысболеевысокимиразрешающимиспо­собностями,вплотьдоисходногосигнала.

Важноотметить,чтопривыполнениипрямогопреобразованияХаара(какипрямоговейвлет-преобразованиядругоготипа)количествоотсчетоввполу­чаемыхсигналахнакаждойступенипреобразованияуменьшаетсяв2раза,аколичествосамихсигналоввозрастает.Приэтомсуммарноеколичествоотсче­товвовсехполученныхсигналахвсегдаравноN.Привыполненииобратногопреобразованияколичествоотсчетовввосстанавливаемыхсигналахнакаждойступениувеличиваетсяв2раза.

А в

Рис.4.17.Анализисинтезизображениясиспользованиемвейвлет-преобразованияВейвлет-преобразованиеизображенияосуществляетсяпутемпоследова­

тельноговыполнениявейвлет-преобразованийподвумкоординатам(см.рис.

4.17).ИсходноеизображениепредставляетсобойматрицуА,имеющуюразмер

NxNисодержащуюN^{2элементов.}ВблокахWTxиWTyвыполняютсявейвлет­преобразованияодномерныхцифровыхсигналов,например,преобразования

Хаара.ВблокахIWTxиIWTyвыполняютсясоответствующиеобратныепреоб­

разования.

Напервомэтапевыполняетсявейвлет-преобразованиепогоризонтальнойкоординатех(WTx).ПриэтомэлементыизображенияА,расположенныевкаж­дойстрокематрицы,последовательнопоступаютнаблокWTx,причемоднастрокаобрабатываетсязадругой.Врезультатеформируютсядваизображения

ALиАН,каждоеизкоторыхпредставляетсобойматрицу,содержащуюN/2элементовпогоризонталииNэлементовповертикали.СуммарноеколичествоэлементоввэтихизображенияхосталосьравнымN².ВизображенииALраз­

решающаяспособностьпогоризонталиуменьшенавдвараза.ИзображениеАНсодержитинформациюодеталяхизображения,имеющихмалыеразмерыпокоординатех.

ЗатемкаждоеизизображенийALиАНподверrаетсявейвлет­преобразованиюповертикальнойкоординатеу.ПриэтомнаблокиWTyпосле­довательнопоступаютэлементыизображения,расположенныевстолбцахсо­тветствующихматриц.Врезультатеполучаютсячетырематрицы,каждаяизкоторыхсодержитN/2)x(N/2)элементов.Суммарноеколичествоэлементовпо­прежнемуравноN.

МатрицаALLсоответствуетизображению,подобномуисходному,носуменьшеннымивдваразаразрешающимиспособностямипообеимкоордина­там.МатрицаALHсодержитдеталиисходногоизображения,имеющиеотноси­тельнобольшиеразмерыпогоризонтали,носминимальнымиразмерамиповертикали.МатрицаAHLсодержитдеталиизображения,крупноразмерныеповертикали,носминимальнымиразмерамипогоризонтали.Наконец,матрицаАННсодержитдеталиизображения,имеющиемалыеразмерыпообеимкоор­динатам.

Нарис.4.18показанрезультатдвумерногопреобразованияХааратестового

изображения<<Лена)).ЛевыйверхнийквадрантизображенияобразуетматрицаALL,правыйверхнийквадрант-_матрицаALH,нижнийлевыйквадрант-мат­рицаAHLи,наконец,правыйнижнийквадрант-матрицаАНН.

Разложениенаподдиапазоныпоразрешающейспособностипозволяетана­J.изироватьилипередаватьизображениесразнымистепенямидетальностиДляполучениянаиболеегрубогопредставленияобизображениидостаточноиспользоватьтолькоинформацию,содержащуюсявматрицеALL.Добавлениедругихподдиапазоновувеличиваетточностьпредставленияизображения.

Рис.4.18.РезультатпреобразованияХааратестовогоизображения

Какидляодномерныхсигналов,количествоступенейдвумерноговейвлет­преобразованияможетбытьувеличено.МатрицаALLможетбытьпреобразо­ванавчетырематрицыразмером(N/4)x(N/4)элементов.Таизэтихматриц,котораясодержитизображениесуменьшеннымивчетыреразапространствен­нымиразрешениямипообеимкоординатам,можетбытьпреобразованавче­тырематрицыразмером(N/8)x(N/8}элементовит.д.

ПослеразложенияисходногоизображенияАнаподдиапазоныпоразре­шающейспособностиможетвыполнятьсяобработкадлякаждогоизэтихпод­диапазонов.

ВрезультатематрицаALLпреобразуетсявматрицуBLLит.д.Обратныевейвлет-преобразованиявыполняютсявобратномпорядке(см.рис.4.17).ВрезультатеформируетсяизображениеВразмеромNx.Nэлементов.

Вейвлет-преобразованиеявляетсяэффективнымсредствомсжатияизо­бражений.Какправило,дляпредставленияданных,содержащихсявматрицахALH,AHLиАНН,можетиспользоватьсяменьшеечислодвоичныхразрядов,т.е.болеегрубоеквантование,чемдляисходногоизображения.Этообуслов­ленотем,чтосигналымалоразмерныхдеталейимеютменьшийразмах.Дан­ныеизвсехматриuпослеквантованияобъединяютсявобщийпотокданных.Вприемнойчастивосстанавливаетсяисходноеколичестводвоичныхразрядов.

Вейвлет-преобразованиеобеспечиваетболеевысокийкоэфициентсжатия

неподвижныхизображенийприсохраненииихприемлемогокачества,чемши­рокоиспользуемыйстандартJPEG.Однакодляэтогонеобходимоиспользо­ватьнеописанноездесьпреобразованиеХаара,адругиетипывейвлет­преобразований,вкоторыхиспользуютсябазисныефункцииивейвлетыболеесложныхформ.

Важнымпреимуществомвейвлет-nреобразованияпередДПФиДКПявляет­сяраздельноевыполнениепреобразованийподвумкоординатам.Общеечис­ловычислительныхоперацийпривейвлет-преобразованииизображения,со­держащегоNx.Nэлементов,пропорциональноN,т.е.существенноменьше,чемдляДПФиДКП,дажевслучаяхприменениядляихреализациибыстрыхалгоритмов.

Векторноеквантование,фракталы

Квантованиеможноопределитькакзаменуреальногозначениясигналанаближайшеекнемупонекоторомукритериюэталонноезначениесигнала.Обычноеквантование(см.§2.2),состоящеевокруглениидоближайшегоуров­няквантования,называютскалярным,таккакотдельныеотсчетысигналакван­туютсянезависимодруготдруга.

Болееобщейоперациейявляетсявекторноеквантование,прикоторомод­

новременноквантуется(кодируется)группаизNотсчетовцифровогосигнала,называемаяN-мернымвектором.Вслучаеодномерногосигналавекторамимо­гутбытьгруппыпоNпоследовательныхотсчетов.Вслучаеизображениявек­торамимогутбытьблокиизнесколькихсмежныхпогоризонталииповертикалиэлементовизображения.Нарис.4.19представленаструктурнаясхемасистемыпередачиинформации,вкоторойиспользуетсявекторноеквантование.

МножествовсехвстречающихсявсигналеN-мерныхвекторовразбиваетсянаLподмножествтак,чтовходящиевкаждоеподмножествавекторымалоот­личаютсядруготдруга.Вкаждомподмножествевыбираетсяодинэталонныйвектор,представляющийвсевекторыэтогоподмножества.Всеэталонныевек­торызаписываютсявкодовуюкнигу(CodeBook)икаждомуизнихприсваива­етсяопределенноекодовоеслово.

Входнойцифровойсигналx(n)поступаетнавходкодера.Процедуракоди­рованиязаключаетсявтом,чтодлякаждогоN-мерноговекторавкодовойкнигенаходитсянаиболееблизкийкнемуэталонныйвектор,кодкоторогопоступаетнавыходкодера.Такимобразом,длякаждойгруппыизNотсчетоввходногосигналах(п)передаетсяоднокодовоесловоu(k).

Вдекодеревсоответствииспринsпымкодовымсловомu/(k)(гдештрихпока­зывает,чтоинформацияпрошлаканалсвязи)изкодовойкнигисчитываетсяэта­лонныйвектор,преобразуемыйвгруппуизNотсчетоввыходногосигналаy(n).

Кодоваякнигаможетизменятьсявзависимостиотсвойствкодируемого

сигнала.Построениекодовойкнигиявляетсясоставнойчастьюпроцессако­дирования,аеесодержаниедолжнопересыnатьсявприемнуючастьсистемывместескодовымисловамиu(k).Наиболееизвестнымалгоритмомпострое­ниякодовойкнигидлякодированияизображенийявляетсяалгоритмLBG(попервымбуквамфамилийегоавторовLinde,Buzo,Gray).Задачей,решаемойспомощьюэтогоиподобныхемуалгоритмов,являетсяпостроениекодовойкнигиминимальногообъема,позволяющейзакодироватьнекотороеизобра­жение,непревышаяприэтомустановленныйпределвносимыхприкодиро­Lанииискажений.

Векторноеквантованиеотноситсякметодамсжатияспотерями,таккакре­альныегруппыизNотсчетоввходногосигналаx(n)ввыходномсигналеy(n)заменяютсяэталоннымиN-мернымивекторами.Однимиздостоинстввектор­ногоквантованияявляетсяпростотадекодера,вкоторомвыполняетсятолькооперациясчитыванияэталонноговектораизкодовойкниги.

х(п)

u(k)•••u'{k) y(n)

Рис.4.19.Передачаинформациисиспользованиемвекторногоквантования

Втожевремя,осуществляемыйвкодерепоискэталонноговектора,наибо­лееблизкогоккодируемомувектору,требуетвыполнениябольшогообъемавычислений.Обычнопонятие<<наиболееблизкийэталонныйвектор))означает,чтодляэтогоэталонноговекторадостигаетсяминимальноезначениеквадра­тичнойошибкиквантованияЕ,определяемойкак

N

Е=Lraj-ьjf.

j=1

(4.7)

гдеai-элементывходноговектора;bi-элементыэталонноговектора.Поискминимумаошибкидлякаждоговходноговектораосуществляетсяпутемвычис­лениязначенийошибкиегоквантованиядлявсехэталонныхвекторов.

Близкимпосущностиквекторномуквантованиюявляетсяфрактальноеко­дированиеизображений,прикоторомвкачествеэлементовкодовойкнигиис­пользуютсяблоки,вырезанныеизсамогоисходногоизображения[25].

Какизвестно,фракталаминазываютсярисунки,обладающиесвойством

самоподобия.Приэтомчастьрисункаподобнавсемурисункувцелом,новменьшеммасштабе.Вэтойчастиестьподобнаяейчастьещеменьшихразме­ровит.д.Примерфракталапоказаннарис.4.20.

Прифрактальнамкодированиииспользуетсясвойствоподобиядеталей

разногомасштаба,встречающеесявреальныхизображениях.Допускаютсяпреобразованияблоковкодируемогоизображения,позволяющиедобитьсяпо-

добияэтихблоковэталоннымблокам(повороты,зеркальныеотражения).Какипривекторномквантовании,кодированиезанимаетнамногобольшевремениивычислительныхресурсов,чемдекодирование.

Векторноеквантованиеифрактальноекодированиемогутиспользоватьсядлякодированиязвуковыхсигналовиизображений,обеспечиваязначительноесжатиеинформации.

Рис.4.20.Фрактал

Однакобольшойобъемвычислений,требуемыйприкодировании,покачтопрепятствуетпрактическомуприменениюэтихметодоввсистемахцифровоготелевидения.