Wavelet өзгөртүп: аныктоочу өтүнмө үлгү

арзан санарип камералар келүү планетанын калкынын көп бөлүгү карабастан курагына жана жынысына карабастан, анын ар бир кадам басып алып, коомдук тармактарда элге көрсөтүлдү, алардын сүрөттөрүн үчүн адат кылып алган деп келет. Андан сырткары, буга чейин үй-бүлөсү Сурот эле Album коюлган болсо, бүгүнкү күндө ал сүрөттөрдү жүздөгөн турат. тармактар боюнча сакталышын жана өткөрүп берүүнү камсыз кылуу максатында, салмагы азайтуу санариптик сүрөт талап кылынат. Ушул максатта, ыкмалары Wavelet өзгөртүп, анын ичинде ар түрдүү алгоритмдердин негизинде деп колдонулат. Бул эмне, биздин макаланы айт.

санарип сүрөтү деген эмне

ЭЭМ үчүн Visual маалыматтык сан түрүндө берилет. Жөнөкөй сөз менен айтканда, санариптик аппарат менен тартылган сүрөт, клеткалар өз пикселдик түсү ар баалуулуктарын кирип турган үстөл болуп саналат. ал Бүдүүн сүрөтү келгенде, алар [0, 1] аралыгында тартып жаркыраганы баалуулуктар менен алмаштырылат, 0 кара үчүн колдонулат, ал эми 1 - ак. Башка түстөр бөлчөк сан, бирок аларды иш болбошу менен бирге, ал диапазон узартылган жана 0 жана 255 ортосундагы тандалган балл Эмне үчүн мындай болуп берилет? Баары оңой! ар бир пикселден нурдуулукка коддоо үчүн бинардык өкүлчүлүк Бул тандоо менен туура бир байт талап кылат. Бул тутум бир топ кичинекей бир сүрөттү сактоо талап кылынары айкын. Мисалы, 256 х 256 пиксел сүрөттүн көлөмү 8 Нариман алат.

Сүрөт кысуу ыкмалары тууралуу бир нече сөз

Албетте, ар бир адам экспонаттарды деп аталат, ошол эле түс, ал тик бурчтук түрүндө оош бар сүрөттөрдүн сапаты начар көргөн. Алар аталган Сжатие натыйжасында пайда болгон. Бул олуттуу айкелдин салмагын, көлөмүн азайтып, бирок, сөзсүз анын сапатына терс таасирин тийгизе турган болот.

Lossy үчүн кысуу методдору төмөнкүлөр кирет:

• JPEG. Бул таанымал алгоритмдердин чейин бири болуп саналат. Бул дискреттик косинус менен өзгөртүп, пайдаланууга негизделген. Ачыгын айтсак, ал JPEG артист Lossless кысуу үчүн мүмкүнчүлүктөр бар экенин белгилеп кетүү зарыл. Бул Lossless JPEG жана JPEG-LS кирет.
• JPEG 2000 алгоритм мобилдик аянтчалардын боюнча колдонулат жана дискреттик Wavelet менен өзгөртүп арызынын негизинде.
• Спорт кысуу. Кээ бир учурларда, анда да бекем кысуу менен мыкты сапаттагы сүрөттөрдү алууга мүмкүндүк берет. Бирок, бул ыкма патенттөө менен проблемалар менен шартталган, экзотикалык бойдон калууда.

тарабынан жүзөгө Lossless кысуу алгоритмдер:

• RLE (TIFF түрдө, BMP, TGA негизги ыкмасы катары колдонулат).
• LZW (GIF түрдө колдонулат).
• LZ-Болдуин (PNG түрдө колдонулат).

тизгиндүү өзгөртүп

Wavelet үчүн мурда, ал башталгыч компоненттеринин баштапкы маалыматтарды, башкача айтканда. E. Harmonic ар кандай жыштыктарда менен термелүүнүн ке- сандары сүрөттөп, ага байланышкан милдеттерин иликтөө үчүн мааниси бар. Башка сөз менен айтканда, Fourier өзгөртүп, - дискреттик жана үзгүлтүксүз дүйнөсүн бириктирген уникалдуу курал.

Ал мындай болот:

Оодарылган формула төмөнкүдөй жазылган:

бир Wavelet деген эмне

Бул аты Behind сынак маалыматтардын түрдүү жыштыктагы компоненттерин жана талдоого мүмкүнчүлүк берет математикалык милдетин жашырса. Анын Диаграмма кимдин бир- ге баш тарта 0 төмөндөйт бир undulation болуп саналат. жалпы кызыкчылык Wavelet сандары ажырагыс белги аныкталган.

Wavelet spectrograms алардын убактылуу компоненти менен спектр сигналдарды байланышкан ар кандай өзгөчөлүктөрү тартып, шарттуу тизгиндүү спектрлерди айырмаланат.

Wavelet кайра

сигнал кайрылуу (кызмат милдеттери) Бул ыкма убакыт жыштык өкүлчүлүгүнүн бир убакта которууга мүмкүнчүлүк берет.

тиешелүү Wavelet иштеши үчүн өзгөртүп, мүмкүн болгон Wavelet үчүн төмөнкү шарттар талаптарга туура келүү керек:

• өзгөртүп -Fourier бир милдети ♂ Александр (т) Эгерде түрүндө бар

Ошол шарт ыраазы болушу керек:

Мындан тышкары:

• Wavelet чендүү энергияны ээ болушу керек;
• бул үзгүлтүксүз интегралдануучу жана компакт колдоосуна ээ болушу керек;
• Wavelet жыштыгына жана убакыт (космоско) да жергиликтүү керек.

түрлөрү

А үзгүлтүксүз Wavelet тиешелүү сигналдар үчүн колдонулат айланышат. Алда канча кызыктуу, анын дискреттик аналогу болуп саналат. Анын үстүнө, эсептөө боюнча маалыматты иштеп чыгуу үчүн колдонулушу мүмкүн. Бирок, маселе бир дискреттик Fiberboard үчүн формула жөнөкөй тиешелүү discretization бисмиллах DNP менен алууга мүмкүн эмес деп чыгат.

Бул көйгөйдү чечүү сандары бир чектүү саны боюнча аныкталат ортогоналдуу wavelets, алардын ар бири бир нече куруу ыкмасын тандап алган, Daubechies тарабынан табылган. Кийин тез алгоритмдер, мисалы, алгоритм Бастиан катары түзүлгөн. Анын колдонуу чиритүү же иштерди аткаруу үчүн зарыл болгон тартипти калыбына келтирүү үчүн CN, N - үлгү узундугун менен - Жогоку саны.

Vayvlet Хаар

сүрөттү кысуу үчүн, ал нөл узак чынжырлар пайда боло турган болсо, анын маалыматы арасында, ал тургай, жакшы бир үзгүлтүккө табуу зарыл. Бул Wavelet үчүн пайдалуу болушу мүмкүн алгоритмин өзгөртүшү зарыл. Бирок, биз үчүн иш ыкмаларын карап чыгуу үчүн мындан ары да.

Биринчиден, бул сүрөттөр чектеш пиксел жаркырашы, адатта, бир аз өлчөмдө менен мүнөздөлөт экенин эске алуу зарыл. жарыктан айырмачылыктарды карама-каршы, курч реалдуу сайттарда, сүрөттөлүштөр да жок болсо да, алардын кадыр-баркын бир аз гана бөлүгүн ээлейт. Мисалы, белгилүү тест Lenna Боздун бейнеси кийлигишет. Биз анын пиксел жаркыраганы булагы ала турган болсок, анда биринчи сапта бир бөлүгү саны бир катар катары пайда болот 154, 155, 156, 157, 157, 157, 158, 156.

Эгер ага нөлдүн алуу үчүн деп аталган кыйырсыз ыкмасын колдонсок болот. Бул үчүн, биринчи санын, жана башка белги менен мурунку ар бир айырмачылыктарды гана алып аткаргыла "+" же "-".

Натыйжада бир катар 154,1,1,1,0,0,1 болуп, -2.

куймалуу-коддоо бир кемчилиги, анын эмес жердин болуп саналат. Башка сөз менен айтканда, ал кезек менен гана бир бөлүгүн алып, аны, коддолгон чечмеленген жатат Жаркыраган эмне, эгер анын көз алдында баалуулуктардын баарын табууга мүмкүн эмес.

Бул кемчиликтерди жоюу, саны жуп жана ар бир жарым суммасы болуп бөлүнөт (а.) жана жарым айырма (Кор. D), м F. үчүн (154,155) (156,157) (157,157). (158.156) бар (154.5, 0,5) (156.5,0.5) (157,0.0), (157, -1.0). Бул учурда, бир жуп эки сандын маанисин таба дайыма эле мүмкүн эмес.

Жалпысынан алганда, дискреттик Wavelet сигнал S менен өзгөртүп, биз:

Бул ыкма үзгүлтүксүз Wavelet менен дискреттик иши Хаар жана көп маалыматтарды иштеп чыгуу жана кысылуу ар түрдүү тармактарында колдонулуучу өзгөртүп келип чыгат.

кысуу

Жогоруда айтылгандай, Wavelet арыздарын бир алгоритм JPEG 2000 кысуу методу X эки пиксел котормо багытка негизделген Хаар колдонуу жана Y багытка өзгөртө (X + Y) / 2 жана (X - Y) / 2. Ал төмөндөгү матриксиндеги алгачкы багытын көбөйтөм үчүн жетиштүү болуп саналат.

Эгер упайлар дагы бир кайчылаш Булакта H. боюнча Ошондуктан жайгашкан дагы бир булагы, алып, өз алдынча, анын узундугу алгачкы багыты жуп менен иштелип чыгат.

чыпкалары

жыйынтыгында, "жарым-сумма", - экиден пиксел орточо жаркыраганы баалуулуктар болуп саналат. 2 эсеге кыскарган, бурканга, анын көчүрмөсүн берүүгө тийиш динин наркы болуп саналат. Бул жарым-суммасы жарыктыгын орточо алганда, т. E. жыштык чыпкалар катары өз баалуулуктары менен иш кокусунан пайда болуулардын "Чыпкаланган".

Эми айырманы көрсөтүп турган адамдар менен мамиле кылалы. Алар "жалгыз" interpixel "жарылат", дайыма компонентин алып салуу, башкача айтканда. E. төмөн толкун баалуулуктарды "Чыпкаланган" жатышат.

жогорку жыштык жана төмөнкү жыштыгы: Атүгүл Мюнхен жогору "ортодо" үчүн өзгөртүп Wavelet ал бир жуп эки компонентке белги бөлүп чыпкалар эмес экендиги айкын болот. жөн гана алгачкы сигнал алуу үчүн бул элементтерди-бириктирет кайра.

мисал

Биз сүрөт (тест сүрөттү Lenna) кысуу келет дейли. Wavelet мисалын карап көрөлү пикселдик brightnesses турпаттык айланышат. айкелдин жогорку жыштык компоненти жакшы маалымат көрсөтүү үчүн жооптуу болуп, ызы-чуу болуп сүрөттөлөт. төмөн жыштыктагы болсо, ал жүзү менен жарык жылма градиент жана түзүлүшү жөнүндө маалыматтарды камтыйт.

Адам элес өзгөчөлүктөрү сүрөттөрү экинчи маанилүү курамдык бөлүгү болуп саналат, мындай болуп саналат. Бул кысылып жатканда көп-жыштыктуу маалыматтардын бир бөлүгү жарактан болот дегенди билдирет. көбүрөөк, анткени, ал аз мааниге ээ жана жыйнактуу коддолгон.

кысылуу даражасы төмөн жыштыктагы маалыматтарды бир нече эсе Хаар кайра колдонулушу мүмкүн жогорулатуу.

эки өлчөмдүү Бүтүн пайдалануу

Жогоруда айтылгандай, электрондук-эсептөө техникасынын жана санарип сүрөтү анын пиксел йнъл баалуулуктар матриксиндеги түрүндө болот. Ошентип, биз эки өлчөмдүү Мюнхен Wavelet өзгөртүп кызыкдар болушубуз керек. бейнеси боюнча пиксел даражадагы пределдер Ар бир катар нандын жана ар бир колонна үчүн ал жөн гана өзүнүн өлчөмдүү которууну жүзөгө ашыруу үчүн зарыл болгон жүзөгө ашыруу.

нөлгө жакын баалуулуктар, чечмеленген бейнеси олуттуу зыян жарактан болот. Бул жараян коркунучтарды сандык деп аталат. Ал эми маалымат бул этабында жоголгон. Баса, nullable себептерден саны аркылуу кысуу даражасын жөнгө, өзгөрүп турат.

Бул кадамдардын баары Булакта 0. Бул текст делосуна сап сап жазылуу жана ар кандай Archiver кысуу керек ири сандагы кайсы алган деп келет.

чечмелөө

Төмөнкү алгоритм боюнча бейнеси боюнча тескери кайра:

• Бул сайт unpacks;
• тескери Хаар өзгөртүп тиешелүү;
• чечмеленген сүрөт матриксиндеги айландырылат.

JPEG салыштырганда артыкчылыктары

было сказано, что он основан на ДКП. алгоритмин кароодо сүрөттөлүштүн өзгөрүлгөнү билингенге чейин ал DCT негизделет деп айтышты. Бул өзгөртүү бөгөттөрү (8 х 8 пиксел) жүзөгө ашырылат. Натыйжада, кыскарган имиджине катуу кысуу байкалаарлык блок түзүлүшү болсо. кысуу wavelets колдонуу учурунда мындай көйгөй жок. Бирок, ызы-чуу сеппейби быдыр белгилер пайда болгон ар кандай түрүн пайда болушу мүмкүн. JPEG алгоритми Бул жаратылган "аянттарда" караганда байкаларлык аз орто эсеп менен окшош калдыктар деп ишенишет.

Эми сиз эмне wavelets билип, алар жана алар үчүн иш жүзүндө эмне кереги кайра иштетүү жана санариптик сүрөттөрдү кысып тармагында табылган эмне болуп саналат.