Способ управления качеством передачи мелких структур изображений в стандарте JPEG2000
Автор: Сай Сергей Владимирович, Шоберг Анатолий Германович
Журнал: Компьютерная оптика @computer-optics
Рубрика: Обработка изображений, распознавание образов
Статья в выпуске: 3 т.44, 2020 года.
Бесплатный доступ
В статье предлагается способ управления качеством передачи мелких структур изображений в стандарте JPEG2000 на основе автоматической регулировки параметров квантования коэффициентов дискретного вейвлет-преобразования. Описывается алгоритм настройки параметров шкалы квантования по субдиапазонам трансформации коэффициентов ДВП в зависимости от заданных (допустимых) искажений. Для объективной оценки качества изображений использованы числовые меры искажений мелких деталей в нормированной колометрической системе N-CIELAB, по которым выполняется анализ их структурных признаков. Приводятся результаты экспериментальных исследований анализа качества изображений и эффективности сжатия в зависимости от параметров квантования в разработанном адаптивном алгоритме сжатия. Также приводятся результаты оценки быстродействия алгоритма, которые могут быть использованы для практического применения в мультимедийных приложениях.
Анализ изображения, метрика искажений, дискретное вейвлет-преобразование, квантование
Короткий адрес: https://sciup.org/140250004
IDR: 140250004 | DOI: 10.18287/2412-6179-CO-616
Список литературы Способ управления качеством передачи мелких структур изображений в стандарте JPEG2000
- Liu, G. A novel direction adaptive wavelet based image compression / G. Liu, X. Zeng, F. Tian, K. Chaibou, Z. Zheng // AEU - International Journal of Electronics and Communications. - 2010. - Vol. 64, Issue 6. - P. 531-539.
- Al-Azawi, S. Image compression algorithms using intensity based adaptive quantization coding / S. Al-Azawi, S. Boussakta, A. Yakovlev // American Journal of Engineering and Applied Sciences. - 2014. - Vol. 4, Issue 4. - P. 504-512.
- Chen, P.-Y. An adaptive quantization scheme for 2-D DWT coefficients / P.-Y. Chen, J.-Y. Chang // International Journal of Applied Science and Engineering. - 2013. - Vol. 11, Issue 1. - P. 85-100.
- Дворкович, В.П. Расчёт банков фильтров дискретного вейвлет-преобразования и анализ их характеристик / В.П. Дворкович, А.В. Дворкович // Цифровая обработка сигналов. - 2006. - № 2. - С. 2-10.
- Умняшкин, С.В. Cжатие изображений на основе блочной декомпозиции в области пакетного вейвлет-преобразования / С.В. Умняшкин, Р.Р. Гизятулин // Цифровая обработка сигналов. - 2014. - № 1. - С. 46-51.
- Lin, W. Perceptual visual quality metrics: A survey / W. Lin, C.-C.J. Kuo // Visual Communication and Image Representation. - 2011. - Vol. 22, Issue 4. - P. 297-312.
- Bovik, A. No-reference image quality assessment in the spatial domain / A. Bovik, A. Mittal // IEEE Transactions on Image Processing. - 2012. - Vol. 21, Issue 12. - P. 4695-4708.
- Сай, С.В. Метрика искажений мелких структур компрессированных изображений // Компьютерная оптика. - 2018. - Т. 42, № 5. - С. 829-837. -
- DOI: 10.18287/2412-6179-2018-42-5-829-837
- Стандарт JPEG2000: базовые алгоритмы, примеры реализации и перспективы применения / С.Н. Дроздов, А.А. Жиглатый, П.П. Кравченко, В.Н. Лутай, С.Н. Скороход, Н.Ш. Хусаинов. - Ростов-на-Дону: Изд-во ЮФУ, 2014. - 255 с.
- Taubman, D. JPEG2000 image compression fundamentals, standard and practice / D. Taubman, M.B Marcellin // Kluver Academic Publishers, 2002. - 779 p.
- Balster, E.J. Post-compression rate-distortion development for embedded block coding with optimal truncation in JPEG2000 imagery / E.J. Balster, B.T. Fortener, W.F. Turri // International Journal of Image and Graphics. - 2011. - Vol. 11, Issue 4. - P. 611-627.
- Кольцов, П.П. О количественной оценке эффективности алгоритмов анализа изображений / П.П. Кольцов, А.С. Осипов, А.С. Куцаев, А.А. Кравченко, Н.В. Котович, А.В. Захаров // Компьютерная оптика. - 2015. - Т. 39, № 4. - С. 542-556. -
- DOI: 10.18287/0134-2452-2015-39-4-542-556
- Fairchild, M.D. Color appearance models / M.D. Fairchild. - John Wiley and Sons, 2005. - 409 p.
- Sai, S.V. Segmentation of fine details in the CIELAB / S.V. Sai, N.Yu. Sorokin, A.G. Shoberg // 24th International Conference in Central Europe on Computer Graphics, Visualization and Computer Vision (WSCG 2016). Short Papers Proceedings. - 2016. - P. 155-162.
- Сай, С.В. Выбор коэффициентов порогового отбора для вейвлет-трансформант цветного изображения / С.В. Сай, И.В. Савенков // Информатика и системы управления. - 2001. - № 2. - С. 112-117.
- Image & video quality assessment at LIVE // [Electronical Resource]. - URL: http://live.ece.utexas.edu/research/quality/ (request date 01.08.2018).
- Мясников, В.В. Эффективные алгоритмы вычисления локального дискретного вейвлет-преобразования // Компьютерная оптика. - 2007. - Т. 31, № 4. - С. 86-94.
- Экспорт метрик соответствия требованиям микропроцессоров Intel® // [Электронный ресурс]. - URL: https://www.intel.ru/content/www/ru/ru/support/articles/000005755/processors.html (дата обращения 01.06.2019).
