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文檔簡介
1、 第十章 模糊圖像變換編碼 任課教師: 高新波 報告人: 包志強 2 0 0 2 年 1 2 月 第十章模糊圖像變換編碼n 進展圖像編碼的緣由n 圖像編碼的幾種方法n 模糊圖像變換編碼n 1.自順應(yīng)余弦編碼n 2.自順應(yīng)FAM系統(tǒng)n 3.仿真n 4.結(jié)論與啟示模 糊 圖 像 變 換 編 碼n對圖像進展編碼的必要性:n 由于圖像的數(shù)據(jù)量很大 ,對圖像的存儲,n 處置和傳輸帶來了不便。在數(shù)字圖象傳播中, 添加圖象的精度須添加帶寬,對信道才干的n 限制促進了圖象緊縮技術(shù)。如高明晰度數(shù)字n 電視,網(wǎng)絡(luò)電視等n 例如:低分辨率,TV質(zhì)量,彩色電視圖像:n 512*512大小,8比特/像素,三色:約為n
2、這對于傳輸來說非常耗時,是不能被接受的。n bit6106 模 糊 圖 像 變 換 編 碼 對圖像進展編碼的能夠性: 由于圖象間數(shù)據(jù)存在冗余使圖象緊縮成為能夠。 冗余包括:編碼冗余,像素間冗余,心里視覺冗余 前往圖 像 變 換 編 碼 的 方 法 圖象的根本緊縮編碼方法分為: 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+-+圖 像 變 換 編 碼 的 方 法 .變換編碼對應(yīng)頻域 如DCT,小波變換 小波變換的優(yōu)點: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,可以非常好的描寫信號的非平穩(wěn)特征,如邊緣,尖峰,斷點。3去相關(guān)性,噪聲在變換后趨于白
3、化,有利于去噪。 圖 像 變 換 編 碼 的 方 法 .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)建的,“分形fractal一詞含有不規(guī)那么破碎的意思。分形編碼也是一種很有出路的編碼方法,它是一種基于自類似性的疊代方法。對于特殊的圖像,它可以到達10000:1的緊縮率。由于實踐圖像并不都是具有自類似性,但我們可以利用圖像中的部分類似性來進展緊縮。其缺陷是:疊代時間較長,不能對圖像實時處置。 假設(shè)把分形與其他方法,如小波方法等結(jié)合起來,是非常有出路的方法。自 相 似 性 疊 代 實 例 圖4.1 科克曲線的構(gòu)成 圖4.2 謝爾賓斯基三角形的演化分 形 圖 像 實
4、 例 圖1.蕨類植物 圖2.Mandelbrot集 圖3. 分形風(fēng)景前往模 糊 圖 像 的 變 換 編 碼步驟:1.圖像劃分為8x8的子圖像并計算子圖像的DCT。 2.計算子圖的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)那么 劃分子圖的緊縮率。 4.根據(jù)分配的緊縮率進展編碼。 前往 圖 像 的 自 適 應(yīng) 余 弦 編 碼X x1 FIGURE 10.1 自順應(yīng)余弦編碼圖 DCTSubimageClassifictionCodingchannelDecoding1DCT圖 像 的 自 適 應(yīng) 余 弦 編 碼NnnNumnmxNvcucvuXNmNn2) 12(cos2) 1
5、2(cos),()()(4),(10102NnnNumNMXvcucnmxNmNn2) 12 (cos2) 12 (cos),()()(),(1010其中c(0)=1/2,c(k)=1 for k=1,2.N-1二維離散余弦變換的定義式:二維離散余弦變換的定義式:圖 像 的 自 適 應(yīng) 余 弦 編 碼Dc能量和能量和Ac能量的定義:能量的定義:DC energy =AC energy = DC對應(yīng)于圖像的主要能量對應(yīng)于圖像的主要能量 AC對應(yīng)于圖像的邊緣和噪聲對應(yīng)于圖像的邊緣和噪聲 所以,對于所以,對于AC能量大的子圖像我們分配較多的比特數(shù),反之,能量大的子圖像我們分配較多的比特數(shù),反之,分配
6、較少的比特數(shù),從而到達緊縮的目的。分配較少的比特數(shù),從而到達緊縮的目的。 )0 , 0(2XuvXvuX)0 , 0(),(22圖 像 的 自 適 應(yīng) 余 弦 編 碼 自順應(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)的平均緊縮率少于1bit/pixel rate.這種方法能得到高質(zhì)量的圖像緊縮。圖 像 的 自 適 應(yīng) 余 弦 編 碼n我們運用信噪比來評價圖像的質(zhì)量:n dBSNRr)255(log102210其中 表示從建誤差的隨機樣本方差2r),(),(),(nmxnmxnmr1010222),(1NmNnrnmrN圖 像 的
7、自 適 應(yīng) 余 弦 編 碼n我們定義平均編碼的bits/pixel R:n n 前往pixelbitsNBRc/2cB 表示用于圖像編碼的總比特數(shù),N表示圖像的大小。自 適 應(yīng) FAM 系 統(tǒng)n自順應(yīng)FAM系統(tǒng)經(jīng)過訓(xùn)練數(shù)據(jù)來產(chǎn)生FAM規(guī)那么。n 這里的輸入變量有兩個:T和L 。 n T代表整個AC的能量,并且分為4個等級:BG,MD,SL和VS。n L代表AC的低頻能量,分為2個等級:SM和LG。n 輸出變量為B:n 分為4個等級: BG,MD,SL和VS。n 自 適 應(yīng) FAM 系 統(tǒng)T和L的表示式:)0 , 0(),(1010XvuXTmumv 12/012/0)0 , 0(),(mumv
8、XvuXLn Figure 10.2 Fuzzy-set values of fuzzy variables T,L,and B. 自 適 應(yīng) FAM 系 統(tǒng)量 化 隸 屬 度 函 數(shù) 的 選 擇n利用陳系統(tǒng)產(chǎn)生的訓(xùn)練數(shù)據(jù),來估計AFAM規(guī)那么:n經(jīng)過下式來計算AC的平均能量:n并以此來確定隸屬度函數(shù)的區(qū)間。),(iiiBLT641641641641iijjiijjLLTT積空間聚類Product-Space Clustering) 估計FAM規(guī)那么 在輸入輸出的積空間中 ,運用競爭學(xué)習(xí)的自順應(yīng)量化聚類方法來進展積空間的聚類。隨機競爭系統(tǒng)是自順應(yīng)矢量量化AVQ系統(tǒng)。而模糊規(guī)那么 屬于積空間 。
9、根據(jù)隸屬度函數(shù),把T0T100分為四個非重疊的區(qū)間0,8.76,8.76,16.19,16.19,27.94,27.94,100。這四個區(qū)間對應(yīng)于模糊集的值 VS,SL,MD,BG。把L0L100分為兩個非重疊的區(qū)間0,9.88, 9.88,100,對應(yīng)于SM,LG。把B0B4.5分為四個非重疊的區(qū)間0,8.76,8.76,16.19,16.19,27.94,27.94,100對應(yīng)于HI,MH,ML,LO。 nR),(iiiBLT3R積 空 間 聚 類 估 計 FAM 規(guī) 那么n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)那么的1,2,6,7,8條,根據(jù)閱歷補上其中
10、的3,4,5條使規(guī)那么完好。積 空 間 聚 類 估 計 FAM 規(guī) 那么For example,FAM rule1BG,LG;HIrepresents the association: IF the total AC power T is BG AND the low-frequency AC power L is LG, THEN encode the subimage with the class B corresponding to HI 微分競爭學(xué)習(xí)n在第四章中我們知道,微分競爭學(xué)習(xí)的法那么:只需在競爭獲勝時才改動其權(quán)值:n 這里 和n為實現(xiàn)離散,我們運用DCL算法作為隨機微分方程:
11、n if the jth neuron winsn if the jth neuron loses )()(jjjjmxSySm。)(),.()(1xSxSxSn),.(1njjjmmm )() 1()()()()() 1(tmtmtmtxtyctmtmiijjtjj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: 前往 )(tyj)() 1(sgn)(tytytyjjjtctcnipkkjkijijjwtytmtxtyty)()()()() 1( 仿 真 文中運用Lena 圖像的訓(xùn)練數(shù)據(jù)進展估計的FAM系統(tǒng)對F-16戰(zhàn)斗機圖像進展編碼
12、,結(jié)果闡明其性能依然很好,其緊縮到達了 0.5 bits / 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緊縮比。 仿 真 FAM和陳系統(tǒng)的性能對比: 前往 SNRSNR(db)(db) R RComp.Comp.ratioratioSNRSNR(db)(db)R RComp.Comp.ratioratioLennaLennaFAMFAMChenChen28.2428.2428.1028.100.9630.9630.9760.9768.3:18.3:18.2:18.2:125.7225.7225.6825.680.5040.5040.5280.52815.9:115.9:115.1:115.1:1F-16F-16FAMFAMChenChen26.3526.3526.0226.020.8980.8980.9760.9768.9:18.9:18.2:18.2:12
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