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文檔簡介
模糊圖像變換編碼第1頁,共29頁,2023年,2月20日,星期五
第十章模糊圖像變換編碼
進(jìn)行圖像編碼的原因
圖像編碼的幾種方法
模糊圖像變換編碼
1.自適應(yīng)余弦編碼
2.自適應(yīng)FAM系統(tǒng)
3.仿真
4.結(jié)論與啟示第2頁,共29頁,2023年,2月20日,星期五模糊圖像變換編碼對圖像進(jìn)行編碼的必要性:
由于圖像的數(shù)據(jù)量很大
,對圖像的存儲(chǔ),處理和傳輸帶來了不便。在數(shù)字圖象傳播中,增加圖象的精度須增加帶寬,對信道能力的限制促進(jìn)了圖象壓縮技術(shù)。(如高清晰度數(shù)字電視,網(wǎng)絡(luò)電視等)
例如:低分辨率,TV質(zhì)量,彩色電視圖像:
512*512大小,8比特/像素,三色:約為這對于傳輸來說非常耗時(shí),是不能被接受的。
第3頁,共29頁,2023年,2月20日,星期五模糊圖像變換編碼
對圖像進(jìn)行編碼的可能性:由于圖象間數(shù)據(jù)存在冗余使圖象壓縮成為可能。冗余包括:編碼冗余,像素間冗余,心里視覺冗余
返回第4頁,共29頁,2023年,2月20日,星期五圖像變換編碼的方法
圖象的基本壓縮編碼方法分為:1.預(yù)測編碼—對應(yīng)空域(如DPCM差值脈沖碼調(diào)制法)。原圖像
信道
量化器預(yù)測器編碼器+-++第5頁,共29頁,2023年,2月20日,星期五圖像變換編碼的方法
2.變換編碼-對應(yīng)頻域(如DCT,小波變換)
小波變換的優(yōu)點(diǎn):(1)低熵性,小波系數(shù)的稀疏分布使變換后熵變低。(2)多分辨性,可以非常好的刻畫信號(hào)的非平穩(wěn)特征,如邊緣,尖峰,斷點(diǎn)。(3)去相關(guān)性,噪聲在變換后趨于白化,有利于去噪。
第6頁,共29頁,2023年,2月20日,星期五圖像變換編碼的方法
3.其他方法-分形編碼,矢量量化等等。
分形幾何學(xué)是曼德勃羅特在20世紀(jì)70年代創(chuàng)立的,“分形fractal”一詞含有不規(guī)則破碎的意思。分形編碼也是一種很有前途的編碼方法,它是一種基于自相似性的疊代方法。對于特殊的圖像,它可以達(dá)到10000:1的壓縮率。由于實(shí)際圖像并不都是具有自相似性,但我們可以利用圖像中的局部相似性來進(jìn)行壓縮。其缺點(diǎn)是:疊代時(shí)間較長,不能對圖像實(shí)時(shí)處理。如果把分形與其他方法,如小波方法等結(jié)合起來,是非常有前途的方法。第7頁,共29頁,2023年,2月20日,星期五自相似性疊代實(shí)例
圖4.1科克曲線的形成
圖4.2謝爾賓斯基三角形的演變
第8頁,共29頁,2023年,2月20日,星期五分形圖像實(shí)例
圖1.蕨類植物
圖2.Mandelbrot集
圖3.分形風(fēng)景
返回第9頁,共29頁,2023年,2月20日,星期五
模糊圖像的變換編碼步驟:1.圖像劃分為8x8的子圖像并計(jì)算子圖像的DCT。
2.計(jì)算子圖的AC能量及AC的低頻能量。
3.用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)FAM系統(tǒng)訓(xùn)練的模糊規(guī)則劃分子圖的壓縮率。
4.根據(jù)分配的壓縮率進(jìn)行編碼。
返回
第10頁,共29頁,2023年,2月20日,星期五圖像的自適應(yīng)余弦編碼X
x1
FIGURE10.1自適應(yīng)余弦編碼圖
DCTSubimageClassifictionCodingchannelDecoding第11頁,共29頁,2023年,2月20日,星期五圖像的自適應(yīng)余弦編碼其中c(0)=1/2,c(k)=1fork=1,2….N-1二維離散余弦變換的定義式:第12頁,共29頁,2023年,2月20日,星期五圖像的自適應(yīng)余弦編碼Dc能量和Ac能量的定義:DCenergy=ACenergy=
DC對應(yīng)于圖像的主要能量
AC對應(yīng)于圖像的邊緣和噪聲所以,對于AC能量大的子圖像我們分配較多的比特?cái)?shù),反之,分配較少的比特?cái)?shù),從而達(dá)到壓縮的目的。
第13頁,共29頁,2023年,2月20日,星期五圖像的自適應(yīng)余弦編碼
自適應(yīng)余弦變換編碼[chen,1977],陳系統(tǒng)根據(jù)子圖像的AC能量劃分為4類,并分別賦予不同的比特/像素率。陳系統(tǒng)的平均壓縮率少于1bit/pixelrate.這種方法能得到高質(zhì)量的圖像壓縮。第14頁,共29頁,2023年,2月20日,星期五圖像的自適應(yīng)余弦編碼我們使用信噪比來評(píng)估圖像的質(zhì)量:
其中表示從建誤差的隨機(jī)樣本方差第15頁,共29頁,2023年,2月20日,星期五圖像的自適應(yīng)余弦編碼我們定義平均編碼的bits/pixelR:
返回表示用于圖像編碼的總比特?cái)?shù),N表示圖像的大小。第16頁,共29頁,2023年,2月20日,星期五自適應(yīng)FAM系統(tǒng)自適應(yīng)FAM系統(tǒng)通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)來產(chǎn)生FAM規(guī)則。這里的輸入變量有兩個(gè):T和L。
T代表整個(gè)AC的能量,并且分為4個(gè)等級(jí):BG,MD,SL和VS。
L代表AC的低頻能量,分為2個(gè)等級(jí):SM和LG。輸出變量為B:
分為4個(gè)等級(jí):BG,MD,SL和VS。
第17頁,共29頁,2023年,2月20日,星期五自適應(yīng)FAM系統(tǒng)T和L的表示式:第18頁,共29頁,2023年,2月20日,星期五Figure10.2Fuzzy-setvaluesoffuzzyvariablesT,L,andB.
自適應(yīng)FAM系統(tǒng)第19頁,共29頁,2023年,2月20日,星期五量化隸屬度函數(shù)的選擇利用陳系統(tǒng)產(chǎn)生的訓(xùn)練數(shù)據(jù),來估計(jì)AFAM規(guī)則:通過下式來計(jì)算AC的平均能量:并以此來確定隸屬度函數(shù)的區(qū)間。第20頁,共29頁,2023年,2月20日,星期五積空間聚類(Product-SpaceClustering)估計(jì)FAM規(guī)則
在輸入輸出的積空間中(),使用競爭學(xué)習(xí)的自適應(yīng)量化聚類方法來進(jìn)行積空間的聚類。隨機(jī)競爭系統(tǒng)是自適應(yīng)矢量量化(AVQ)系統(tǒng)。而模糊規(guī)則屬于積空間。根據(jù)隸屬度函數(shù),把T(0<T<100)分為四個(gè)非重疊的區(qū)間[0,8.76],[8.76,16.19],[16.19,27.94],[27.94,100]。這四個(gè)區(qū)間對應(yīng)于模糊集的值VS,SL,MD,BG。把L(0<L<100)分為兩個(gè)非重疊的區(qū)間[0,9.88],
[9.88,100],對應(yīng)于SM,LG。把B(0<B<4.5)分為四個(gè)非重疊的區(qū)間[0,8.76],[8.76,16.19],[16.19,27.94],[27.94,100]對應(yīng)于HI,MH,ML,LO。
第21頁,共29頁,2023年,2月20日,星期五積空間聚類估計(jì)FAM規(guī)則由陳系統(tǒng)產(chǎn)生的輸入輸出數(shù)據(jù),經(jīng)過基于微分競爭學(xué)習(xí)的分類,我們的到了上面規(guī)則的1,2,6,7,8條,根據(jù)經(jīng)驗(yàn)補(bǔ)上其中的3,4,5條使規(guī)則完整。第22頁,共29頁,2023年,2月20日,星期五積空間聚類估計(jì)FAM規(guī)則Forexample,FAMrule1(BG,LG;HI)representstheassociation:IFthetotalACpowerTisBGANDthelow-frequencyACpowerLisLG,THENencodethesubimagewiththeclassBcorrespondingtoHI第23頁,共29頁,2023年,2月20日,星期五微分競爭學(xué)習(xí)在第四章中我們知道,微分競爭學(xué)習(xí)的法則:只有在競爭獲勝時(shí)才改變其權(quán)值:
這里和為實(shí)現(xiàn)離散,我們使用DCL算法作為隨機(jī)微分方程:
ifthejthneuronwinsifthejthneuronloses
第24頁,共29頁,2023年,2月20日,星期五微分競爭學(xué)習(xí)上式中定義為:為遺忘系數(shù)。例如,=0.1(1-t/M),M為訓(xùn)練樣本數(shù)。輸出:
返回
第25頁,共29頁,2023年,2月20日,星期五仿真
文中使用Lena圖像的訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)的FAM系統(tǒng)對F-16戰(zhàn)斗機(jī)圖像進(jìn)行編碼,結(jié)果表明其性能依然很好,其壓縮達(dá)到了0.5bits/pixel。文中比較了陳系統(tǒng)和FAM系統(tǒng)的性能,F(xiàn)AM系統(tǒng)擁有較好的信噪比和壓縮比。第26頁,共29頁,2023年,2月20日,星期五仿
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