Eraketa, Zientzia
Wavelet eraldatu: aplikazio adibide zehazteko
merke kamera digitalak etorrerak ekarri du planetako biztanle, eta zati handi bat, adina eta sexua kontuan hartu gabe, ohitura bere harrapatzeko urrats bakoitzean eta bere irudiak jarri jendaurrean sare sozialetan eskuratu du. Gainera, lehenago familia argazki artxiboa zen album berean jartzen badira, gaur pictures ehunka datza. Ordena biltegiratze eta transmisioa errazteko sareak zehar ere pisua murrizteko irudi digital bat eskatzen. Horretarako, metodo erabiltzen dira hori oinarritzen dira hainbat algoritmo, wavelet bat eraldatu barne. Zer da, esango gure artikulu.
Zer da irudi digitala
Ordenagailua in Visual Informazio zenbakiak formularioa irudikatzen. Modu errazean, gailu digital batekin hartu argazki bat, mahai bat bertan zelulak bere pixel kolore bakoitzaren balioak sartu dira. zuri - Orduan kolore bakarreko irudi bat ere bai, gero tartea [0, 1], non 0 black aipatzeko erabiltzen da, eta 1etik luminantziaren balioak direlarik ordezkatu. Beste kolore ematen dira osokoari zenbakiak, baina horien baldar funtziona, beraz barrutia luzatuko da, eta 0 eta 255 arteko tartea aukeratutako balioa Zergatik da hau? Erraza da! the pixel bakoitzaren luminantziaren kodetzeko binary ordezkaritza ere aukera horrekin zehazki byte bat eskatzen du. Argi dago memoria asko behar da, nahiz eta irudi txiki bat gordetzeko. Adibidez, irudi 256 x 256 pixel tamaina 8 Kbyte hartzen.
konpresio metodo hitz batzuk
Seguru asko, denek argazkiak non daude kolore bereko, bertan objektu deitzen dira laukizuzenak formularioa distortsio kalitate txarrekoak ikusi du. deiturikoak galeradun konpresio ondorioz sortzen dira. It nabarmen murrizten irudia pisua, ordea, ezinbestean izango da bere kalitatea eragina.
galeradun For konpresio algoritmo hauek dira:
- JPEG. Hau urrun bat ezagunenetako algoritmoen da. Da kosinu diskretuak erabilera eraldatzeko oinarritzen da. Zuzentasuna kontuan izan behar da badirela JPEG eszenikoak konpresio aukerak. Horien artean, galerarik JPEG eta JPEG-LS.
- JPEG 2000. Algoritmoa plataforma mugikorrean erabiltzen da, eta oinarrituta wavelet diskretuak baten aplikazioa eraldatu orrian.
- fractal konpresioa. Kasu batzuetan, kalitate bikaina irudiak lortu duzu, nahiz eta konpresio indartsua ematen du. Hala ere, metodo honen patente arazoak direla eta jarraitzen exotikoa izan.
antzeztuko konpresio algoritmo:
- RLE (TIFF formatua, BMP, TGA lehen metodoaren gisa erabiltzen).
- LZW (GIF formatuan erabili).
- LZ-Huffman (PNG formatuan erabiltzen).
Fourier eraldatu
wavelet inflexio aurretik, zentzuzkoa da erlazionatutako funtzio arakatzeko, oinarrizko osagaiak sartu hasierako informazioa, alegia. E. harmonikoa maiztasun desberdinak dituzten bibrazio hedapen koefizienteak deskribatzeko. Bestela esanda, Fourier eraldatu - tresna paregabea munduak diskretuak eta jarraiak konektatzen.
Itxura hau bezalakoa da:
inbertsioa formula honako hau idatzita dago:
Zer da wavelet a
izen honen atzean Funtzio matematiko, horri esker, frekuentzia proba datuen osagaiak aztertzea ezkutatzen. Bere grafikoan undulation horren anplitudea 0 txikitzen jatorria metrora dago. Interes Oro har dira wavelet koefiziente seinalea integral zehaztu.
Wavelet spectrograms konbentzionalak Fourier espektroak desberdinak dira, hainbat ezaugarri lotutako espektro seinaleak geroztik, beren osagai temporal batera.
Wavelet eraldaketa
seinalea bihurtze (funtzioak) metodo hau denbora-maiztasuna errepresentazioa aldi hortik itzultzen da aukera ematen du.
Wavelet To eraldaketa posible zen, dagokion wavelet funtzioa, honako baldintza hauek bete beharko dira:
- Funtzio ψ batzuk (t) -Fourier eraldatu baduzu forma du
Baldintza hori bete behar:
Horrez gain:
- Wavelet energia finitua izan behar du;
- integragarriak etengabeko beharko luke eta laguntza trinkoa dute;
- wavelet egon lokalizatuta egon behar bai maiztasuna eta denbora (espazioa) ere.
mota
etengabeko wavelet A eraldatu dagozkien seinaleak egiteko erabiltzen da. Askoz interesgarriagoa bere analogikoa diskretuak da. Azken finean, informazioa ordenagailuetan prozesatzeko erabil daiteke. Hala ere, arazo bat sortzen duten fiberboard diskretuak batentzat formula ezin da egokia erraz diskretizazioa formulak DNP lortutako.
Arazo honen konponbidea Daubechies, nor zen ortogonalak wavelets, horietako bakoitzak koefiziente kopuru mugatua definitutako multzo bat eraikitzeko metodo bat aukeratzeko gai-ek aurkitu da. Geroago algoritmoak azkar sortu ziren, hala nola, algoritmoa Malla gisa. lagin luzera, eta - - koefiziente-kopurua bere aplikazioa deskonposatzen edo beharrezko ordena eragiketak egiteko CN, non N berreskuratu ere.
Vayvlet Haar
Irudi bat konprimitu ahal izateko, beharrezkoa da bere datu artean erregulartasun bat, eta are hobeto zero kate luzeak izan badu aurkitu. Hau da, non wavelet izateko baliagarria izan daiteke eraldatu algoritmoa. Hala ere, lan ordenan metodoak berrikusi jarraituko dugu.
Lehen beharrezkoa da irudi aldameneko pixel distira ohi da kopuru txiki bat ezaugarri gogoratzen. badira zorrotz guneak benetako irudiak, distira ezberdintasunak kontrastatu, nahiz, irudiaren zati txiki bat bakarrik hartzen dute. Adibide gisa, ezaguna proba LENNA gris-eskala irudi baino gehiago hartu. Bere pixel luminantziaren matrizea badugu, orduan, lehen lerroan zatia izango da, 155, 156, 157, 157, 157, 158, 156 zenbakiak 154 segida gisa agertzen.
deiturikoak delta metodoaren zero izan dutenean aplika ditzakezu. Horretarako, mantendu bakarra lehen zenbakia, eta beste aldeko zeinua "+" edo batera aurrekoaren bakoitzaren ezberdintasunak bakarrik hartu "-".
Emaitza sekuentzia 154,1,1,1,0,0,1 da, -2.
delta-kodeketa desabantaila bat bere ez-herria da. Bestela esanda, ezinezkoa da sekuentzia xerra bat bakarrik hartu eta begiratu zer distira egiten kodetuta dago, dekodetu, ez bada bere aurrean baloreak guztiak.
Desabantaila hori gainditzeko, zenbakia da bikoteka banatzen da, eta bakoitza (hasi. A) eta aldea erdia (hasi. D), m. F. For (154,155) (156,157) (157,157) (158,156) izan batura erdia (154.5 dira, 0,5) (156.5,0.5) (157,0.0), (157, -1,0). Kasu honetan, beti posible da bi zenbaki-balioa bikotea aurkitu.
Oro har, diskretuak wavelet seinalea S transformatua da, behar dugu:
Metodo honek honako etengabeko wavelet kasuan diskretuak batetik eraldatu, Haar eta oso datuak prozesatzeko eta konpresio hainbat arlotan erabiltzen.
konpresio
Dagoeneko aipatu bezala, wavelet aplikazio bat eraldatu algoritmoa JPEG 2000 konpresio metodoa Haar erabiliz oinarritutako itzulpen X eta Y bektorea (X + Y) / 2 eta bi pixel bektorea da (X - Y) / 2. nahikoa matrizearen beheko hasierako bektorea biderkatu behar da.
puntu gehiago, hartu matrize gehiago dira, diagonal matrize H. batean antolatuta Horregatik bada, hasierako independentean bere luzera bektorea binaka prozesatu.
iragazkiak
Ondorioz, "erdi-batura" - bataz luminantziaren binaka pixel balioak dago. Balioan irudia bihurtutako eman behar zion kopia bat, 2 aldiz murriztu da. In erdi batura hau batezbeste distira, t. E. "Iragazitako" ausazko haien balio eta jardun eztanda maiztasuna iragazkiak gisa.
Orain dezagun aurre aldea erakusten duten horiek. daude "isolatuak" dira interpixel "eztanda", etengabeko osagaia kendu, alegia. E. "Iragazitako" balio maiztasun baxuetan.
Nahiz Wavelet du "dummies" for eraldatu Haar gainetik bertatik agerikoa bihurtzen da seinalea zatitzen duten bi osagai sartu iragazkiak pare bat dela: maiztasun handiko eta maiztasun txikia. Besterik gabe berriro elkartu elementu horiek jatorrizko seinalea lortzeko.
Adibidez
Demagun argazki (test irudi LENNA) konprimitu nahi dugu. Demagun wavelet adibide eraldatu pixel distira matrizea. maiztasun handiko irudia osagaia da zehatz-mehatz fina erakutsiz arduraduna eta zarata deskribatzen du. behe-maiztasuna dagokionez, aurpegia eta distira gradienteak leuna forma buruzko informazioa eskaintzea.
Ezaugarriak giza pertzepzioa argazkiak, besteak beste, dira azken horiek osagai garrantzitsua da. Horrek esan nahi du konprimituta denean maiztasun handiko datuen zati jakin bat baztertu ahal izango dira. Gehiago, beraz balio gutxiago dituelako eta kodetuta dago gehiago compactly.
Konpresio-maila hainbat aldiz aplikatu daiteke Haar eraldaketa behe-maiztasuna datuen handitzea.
Bi dimentsioko matrizeak erabiltzea
Dagoeneko aipatu bezala, ordenagailuan irudi digitala intentsitate bere pixel balioen matrize eran daude. Horrela, bi dimentsioko Haar batean interesa Wavelet eraldatu behar dugu. beharrezkoa da, besterik gabe, bere dimentsioko bihurtze egiteko ilara bakoitzean eta irudiaren pixel-intentsitate-matrizea zutabe bakoitzerako ezartzeko.
Baloreak zero hurbil, egon deskodetu irudi kalte handiak gabe baztertu ahal izango dira. Prozesu hori kuantizazio bezala ezagutzen. Eta informazio fase honetan galtzen da. Bide batez, nullable faktore kopurua aldatu ahal izango du eta, horrela, konpresio maila egokituz.
Urrats horiek guztiak eragin ere matrize hori lortzen da eta horrek kantitate handiak 0. idatzia izan behar da linea testu fitxategi batean eta edozein artxibatzailea konprimitu dauka.
deskodetzeko
alderantzizko transformazioa Jarraian algoritmoa on irudian:
- artxibo bat unpacks da;
- aplikatzen alderantzizko Haar eraldatu:
- deskodetutako irudia da matrize bihurtuta.
aldean JPEG abantailak
было сказано, что он основан на ДКП. algoritmoa berean duzun Joint Photographic Experts Group esan zidaten dela DCT oinarritzen da. bihurtze hau egiten da bloke (8 x 8 pixel) ere. Ondorioz, irudi murriztu on konpresio indartsua nabari bloke egitura bihurtzen bada. konpresio zehar wavelets erabiliz, hala nola, arazo bat ez da ageri. Hala ere, zarata bertan ertzak inguruan Ripples itxura desberdinak mota ager daiteke. Uste da batez besteko gutxiago nabarmenagoa "karratu" horrek sortzen dira JPEG algoritmoa erabiltzen denean baino antzeko objektu.
Orain zer wavelets dira zer diren eta zer erabilera praktikoa beraientzat zen prozesatzeko eta irudi digitalak konprimitzea eremuan aurkitutako badakiela.
Similar articles
Trending Now