MXPA05000563A - Procedimiento para comprimir y descomprimir datos de imagenes de video. - Google Patents

Abstract

Un procedimiento para comprimir y descomprimir datos de imagenes de video, en donde en un analisis basico de los datos de video de una imagen de video se determinan los contornos de las estructuras de imagen con base en las variaciones discontinuas del brillo y/o del tono en el caso de pixeles contiguos, los contornos encontrados de esta manera se describen en cada caso por secciones mediante una funcion matematica parametrica y se definen como objetos, para cada objeto se determina una dominancia de color y una evolucion de color asi como la posicion y la proyeccion del mismo y una funcion de estructura, y en donde en los analisis secuenciales de imagenes de video se determinan respectivamente las variaciones diferenciales del brillo, el tamano, la posicion y la orientacion de los objetos, tomando en cuenta los contornos comunes de los objetos que estan en contacto entre si. Los objetos definidos de esta manera se disponen y preparan en un marco basico o secuencial estructurado. El analisis de contorno y el analisis de estructura se realizan mediante redes neuronales.

Description

PROCEDIMIENTO PARA COMPRIMIR Y DESCOMPRIMIR DATOS DE IMÁGENES DE VIDEO La invención se refiere a un procedimiento para comprimir y descomprimir datos de imágenes de video de secuencias de imágenes de video o similares, las cuales se presentan como una secuencia de datos de pixeles correspondientes a pixeles que se pueden direccionar en cada caso de manera bidimensional , analizándose con funciones matemáticas respectivamente los datos de pixeles de cantidades de pixeles seleccionadas y comprimiéndose reducidos a sus parámetros de función y descomprimiéndose de manera en gran medida regenerada después de un almacenamiento y/o una transferencia con la correspondiente función matemática. Este tipo de procedimientos se ha dado a conocer bajo los estándares ISO MPEG, MPEG1 hasta MPEG , JPEG, etc. En ellos, mediante un análisis diferencial, un análisis de patrones, un análisis de Fourier o similar de los datos de cantidades de pixeles de secciones de imágenes, llamadas azulejos, y en especial de aquellos datos de azulejos relacionados con los datos de los azulejos con las mismas coordenadas de líneas y columnas de imagen de las imágenes de video precedentes, se determinan los parámetros de función y se representan tomando en cuenta las variaciones, conforme a formatos de marco estándar convenidos en dichas secuencias de video. Los formatos de marco contienen respectivamente la indicación de la respectiva función de compresión, la cual se selecciona con una mayor compresión mientras mayor sea el contenido de las imágenes sucesivas o concuerda la de los azulejos almacenados de igual manera de aquellas imágenes, y los parámetros obtenidos en cada caso al aplicar la función. Para la descompresión, del marco se obtiene respectivamente la indicación sobre la respectiva función de compresión y se reproduce la cantidad original de pixeles con errores de tolerancia a través de la función correspondiente y los parámetros proporcionados así como, eventualmente, los datos del/de los azulejo (s) de cuando menos una imagen previa . El objetivo de la invención es lograr una compresión considerablemente mayor de los datos en el proceso en tiempo real, de los datos de secuencias de imágenes de video, con una calidad de imagen aproximadamente igual que los procedimientos conocidos . La consecución consiste en que, en un análisis básico de los datos de video de una imagen de video : se determinan los contornos de las estructuras de imagen con base en las variaciones discontinuas del brillo y/o del tono en el caso de pixeles contiguos, - se realiza por interpolación un alisamiento y un cierre del contorno, los contornos encontrados de esta manera se describen en cada caso por secciones mediante una función matemática paramétrica y se definen como objetos, asignándose al fondo todos los objetos que contienen una cantidad de pixeles por debajo de un umbral predeterminado, se determina vectorialmente por dirección y tamaño, para cada objeto y el fondo, una dominancia y una evolución de color, - se determinan respectivamente de manera vectorial la posición y la proyección de los objetos, se determina para cada obj eto y para el fondo en cada caso una función de estructura, y en que en los análisis secuenciales de imágenes de video: se determinan respectivamente las variaciones diferenciales del brillo, el tamaño, la posición y la orientación de los objetos, tomando en cuenta los contornos comunes de los objetos que están en contacto entre sí, - los objetos definidos de esta manera y el fondo se disponen y preparan junto con sus datos ópticos, de posición y estructurales así obtenidos, en un marco básico o secuencial estructurado, los datos del marco básico y secuencial preparados de esta manera se transforman en datos de pixeles para la descompresión y para una recuperación de la imagen, determinando en imagen en pixeles, a partir de los datos del marco básico de los objetos, sus correspondientes datos de posición de contorno, para el fondo de la imagen y los objetos delimitados respectivamente con base en los datos de posición de contorno, la representación en pixeles se llena con datos de pixeles conforme a la respectiva función de estructura, se restituyen de conformidad con el valor de dominancia de color y del vector de evolución de color así como con el valor del brillo, y los datos del marco secuencial se utilizan respectivamente en la reproducción en pixeles precedente para la transposición y/o la modificación de los objetos. En las sub-reivindicaciones se proporcionan modalidades ventajosas. La determinación y descripción de los objetos con base en sus contornos y sus estructuras conduce a una compresión de datos extremadamente elevada en comparación con los procedimientos convencionales en los que se procesan respectivamente secciones rectangulares, sin registrar ni aprovechar una mayor relación de imagen. Además, para acelerar el procedimiento se utilizan en cada etapa del procedimiento ventajosamente nuevos métodos, los cuales deben considerarse también por su cuenta como invenciones. Dado el hecho de que muchos objetos son similares a otros en su estructura básica y en su relación a otros, por ejemplo, cabeza, brazos, parte superior del cuerpo, parte inferior del cuerpo, piernas de una persona, etc., los objetos ya reconocidos y caracterizados en cuanto a su función se asignan a una red neuronal con base en sus datos y sobre sus demás objetos correspondientes se almacenan datos de contornos, de modo que en cada caso para un objeto encontrado normalmente se encuentran más tarde directamente objetos colindantes, los cuales se pueden aprovechar para facilitar la determinación de los contornos . Las compilaciones de las descripciones matemáticas de función de los diversos objetos también se pueden tomar de la red neuronal, debiéndose dotar únicamente de los respectivos parámetros actuales tales como radio, vector del punto medio, coordenadas iniciales y finales, etc. También la función de estructura de un objeto es a menudo igual o parecida a la de objetos similares, de modo que puede fungir como primera aproximación cuando está almacenada en la red de neuronas y se toma de la misma. Una compresión muy elevada se logra ventajosamente mediante el aprovechamiento del hecho de que los datos de pixeles de una línea de pixeles es respectivamente una serie de números, la cual se puede representar mediante operaciones matemáticas elementales realizadas con números naturales. En especial la división y la raíz "n" son operaciones sencillas, las cuales proporcionan con buena aproximación los datos de pixeles más o menos periódicos de una línea. La representación de la línea se reduce entonces a la indicación codificada de la función y a los valores numéricos representados de preferencia como sumas o diferencias de potencias de números primos. Cada descripción de estructura de este tipo, ya encontrada para una secuencia de datos de pixeles, se dispone de preferencia en una red neuronal , de modo que ahí se puede aprovechar directamente o se puede llamar como primera aproximación al encontrarse posteriormente una secuencia de datos de pixeles similar. Puesto que las funciones por utilizar son elementales y pueden ser ejecutadas por computadoras convencionales a una mayor velocidad que las operaciones de punto fijo, a partir de los datos estructurales se pueden generar los datos de pixeles en el transcurso de una reproducción de imagen; la descompresión no implica ningún problema . La compresión de datos de tiempo transcurrido de video se ajusta en sus pasos individuales ventajosamente en cuanto a su precisión a la compatibilidad de variaciones. En la determinación de los datos de contorno, el alisamiento, etc. se presta más atención a una alta resolución de objetos móviles en primer plano, que al fondo y a los objetos pasivos, asignándole a los objetos respectivamente para el procesamiento diversos tiempos máximos de cálculo. Asimismo, la cantidad mínima de pixeles para la cual se define un objeto, se ajusta en cada caso a un tiempo de cálculo aún disponible. Los objetos más grandes se procesan primero y, si se tiene tiempo de cálculo sobrante en el tiempo de una imagen, los objetos más pequeños se separan del fondo y se describen detalladamente de manera geométrica y estructural y se ajustan en el marco. Para la determinación de una función estructural de un objeto se realiza ventajosamente en cada caso una especificación de tiempo máximo, aprovechándose el hecho de que las variaciones de los datos de pixeles, si no aparecen acumuladas de manera contigua, no implican ninguna afectación negativa considerable de la calidad de la imagen, ya que la estructura se refiere únicamente a la apariencia general de la superficie de un objeto pero no a los detalles. Como ilustración se menciona a manera de ejemplo una función estructural : raíz "x" de "a" a la "m +/- b" a la "n" entre "c" a la "p +/-d" a la "q"; x - número entero 1 + 3; a, b, c, d = números primos hasta 17; m, n, p, q = números enteros 1 + 9.

Como cantidad de pixeles por analizar se consideran, por ejemplo, respectivamente 256 pixeles de una sección de linea de imagen o una sección de imagen de pixeles de 8 8 o 16 x 16. Los datos de pixeles están codificados normalmente en 8 bits. Por consiguiente, las operaciones no se realizan de forma decimal ni hexadecimal, sino módulo 256, de modo que los datos fuente se tienen directamente como los datos codificados y los datos objetivo recuperados, siempre como datos de pixeles de 8 bits. Si se analizan varias secciones de línea de una línea de imagen o líneas de imagen sucesivas, a menudo resulta a partir de una continuación y/o un desplazamiento por algunas posiciones de la función estructural anteriormente aplicable, una solución justa de manera muy sencilla y en poco tiempo. En ese caso, en lugar de una nueva función estructural se indica la transformación en el marco correspondiente . La Figura 1 muestra un esquema modular de la codificación de imágenes . Los datos de video VD se someten continuamente a los diversos pasos del procedimiento. En primer lugar tiene lugar la separación de objetos OE, aprovechándose como información auxiliar los objetos *01, *02 previamente reconocidos en la imagen así como los objetos depositados en una primera red neuronal l . Los objetos reconocidos se someten a un alisamiento de objeto OG, teniéndose especificado un límite de resolución IN. Los objetos alisados se someten a una descripción de objeto tomando en cuenta las relaciones limítrofes de entorno, de modo que 01, 02, etc. se depositan de manera funcional en el marco F . Para cada objeto se realiza la determinación OLV de los vectores de posición y orientación OLI, 0L2, etc., así como la descripción de color OFV mediante los vectores de color y evolución de color 0F1, 0F2, etc. Asimismo, para los objetos 01, 02, etc. se determinan las funciones estructurales y sus parámetros 0S1, 0S2 , etc . , de preferencia con la ayuda de una segunda red neuronal N 2 , y se depositan en el marco FR al igual que los vectores de posición y color. Cuando todos los objetos están contenidos en el marco, del fondo HG se determinan todavía los vectores de color HGF y las estructuras de fondo HGS y se depositan en el marco FR. Se prepara entonces un marco completo FR de una imagen como marco histórico FRH, cuyos contenidos, los cuales se identifican respectivamente con un asterisco en la marca de referencia, se ponen a disposición como material de partida para la codificación de la siguiente imagen.

Si se observan únicamente ligeras variaciones del color, la posición y la estructura u orientación de un objeto, en el marco secuencial se especifican únicamente las variaciones, lo cual implica un ahorro considerable en tiempo de procesamiento, capacidad de almacenamiento y de transferencia . Las descripciones de objetos respectivamente encontradas, sus relaciones limítrofes de entorno así como las funciones estructurales, se llevan a las bases de las redes neuronales N1, N2 , de modo que se encuentran objetos y estructuras similares y se utilizan en la codificación de nuevas imágenes . El tiempo de codificación es monitoreado respectivamente mediante un administrador de tiempo TMG y se mantiene dentro de límites a través de especificaciones adecuadas de la resolución mínima MIN y del tiempo máximo ???? del análisis estructural. Una alternativa del cálculo de las funciones estructurales de lo descrito anteriormente también se puede realizar ventajosamente con operaciones hexadecimales, para lo cual la información en pixeles convencional en 8 bits se divide en dos símbolos de 4 bits y de esta manera se calcula un número del doble de posiciones y se revisa en cuando a la mayor similitud posible. Convenientemente, en especial en este contexto, las funciones y sus parámetros también se codifican como números hexadecimales y se empacan en el marco por pares en bytes de 8 bits . Dependiendo de la función indicada, se deben indicar más o menos parámetros. Una densidad de empacado muy elevada en el marco también se puede lograr si en un byte se disponen respectivamente tres bits para ocho funciones, tres bits para los ocho primeros números primos y dos bits para sus exponentes de 1 a 4. Como elementos de función se pueden codificar, por ejemplo, las cuatro operaciones básicas, la función de raíz y de potencia asi como los paréntesis de fórmulas. Para las funciones de paréntesis, en los otros 5 bits del byte se pueden indicar otras funciones especiales, tales como un signo final de función o funciones complejas.

Claims (13)

REIVINDICACIONES

1. Un procedimiento para comprimir y descomprimir datos de imágenes de video de secuencias de imágenes de video o similares, las cuales se presentan como una secuencia de datos de pixeles correspondientes a pixeles que se pueden direccionar en cada caso de manera bidimensional , analizándose con funciones matemáticas respectivamente los datos de pixeles de cantidades de pixeles seleccionadas y comprimiéndose reducidos a sus parámetros de función y descomprimiéndose de manera en gran medida regenerada después de un almacenamiento y/o - una transferencia con la correspondiente función matemática, caracterizado porgue en un análisis básico de los datos de video de una imagen de video: se determinan los contornos de las estructuras de imagen con base en las variaciones discontinuas del brillo y/o del tono en el caso de pixeles contiguos, se realiza por interpolación un alisamiento y un cierre del contorno, los contornos encontrados de esta manera se describen en cada caso por secciones mediante una función matemática paramétrica y se definen como objetos, asignándose al fondo todos los objetos que contienen una cantidad de pixeles por debajo de un umbral predeterminado, se determina vectorialmente por dirección y tamaño, para cada objeto y el fondo, una dominancia y una evolución de color, se determinan respectivamente de manera vectorial la posición y la proyección de los objetos, se determina para cada objeto y para el fondo en cada caso una función de estructura, y porque en los análisis secuenciales de imágenes de video: - se determinan respectivamente las variaciones diferenciales del brillo, el tamaño, la posición y la orientación de los objetos, tomando en cuenta los contornos comunes de los objetos que están en contacto entre sí, los objetos definidos de esta manera y el fondo se disponen y preparan junto con sus datos ópticos, de posición y estructurales asi obtenidos, en un marco básico o secuencial estructurado, los datos del marco básico y secuencial preparados de esta manera se transforman en datos de pixeles para la descompresión y para una recuperación de la imagen, determinando en imagen en pixeles, a partir de los datos del marco básico de los objetos, sus correspondientes datos de posición de contorno, para el fondo de la imagen y los objetos delimitados respectivamente con base en los datos de posición de contorno, la representación en pixeles se llena con datos de pixeles conforme a la respectiva función de estructura, se restituyen de conformidad con el valor de dominancia de color y del vector de evolución de color así como con el valor del brillo, y los datos del marco secuencial se utilizan respectivamente en la reproducción en pixeles precedente para la transposición y/o la modificación de los objetos.

2. Un procedimiento de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque los objetos descritos se depositan con sus funciones matemáticas en una red neuronal (NN1) , la cual sirve para el reconocimiento subsiguiente (OE) de objetos en datos de imágenes de video (VD) .

3. Un procedimiento de conformidad con cualquiera de las reivindicaciones anteriores, caracterizado porque las funciones de estructura (OS) determinadas se almacenan con sus parámetros de objetos y fondos en una red neuronal (NN2) , la cual sirve como una base de partida en la determinación subsiguiente de funciones de estructura (OS) con sus parámetros .

4. Un procedimiento de conformidad con cualquiera de las reivindicaciones anteriores, caracterizado porque la función de estructura (OS) se representa respectivamente como una función matemática y los parámetros son números enteros y la función proporciona una cantidad ilimitada de posiciones después del punto.

5. Un procedimiento de conformidad con la reivindicación 4, caracterizado porque la función de estructura (OS) es un quebrado, una raíz "n" o una función trascendente .

6. Un procedimiento de conformidad con la reivindicación 4 ó 5, caracterizado porque las magnitudes en números enteros se representan codificadas como potencias de números primos así como sumas o diferencias de las mismas .

7. Un procedimiento de conformidad con cualquiera de las reivindicaciones 4 a 6, caracterizado porque los parámetros se representan módulo 2 a la 8 y la función con magnitudes representadas con módulo 2 a la 8, se indica y proporciona dichas magnitudes como posiciones después del punto .

8. Un procedimiento de conformidad con cualquiera de las reivindicaciones 4 a 7, caracterizado porque las funciones de estructura (OS) se determinan respectivamente aproximadamente conforme a una secuencia de datos de pixeles de una sección de línea de imagen de una longitud predeterminada o de una sección rectangular de una imagen de pixeles .

9. Un procedimiento de conformidad con la reivindicación 8, caracterizado porque la sección de línea posee una longitud de 64, 128 ó 256 bytes o la sección de imagen de pixeles presenta un tamaño de 8 veces 8 ó 16 veces 16 bytes.

10. Un procedimiento de conformidad con cualquiera de las reivindicaciones 8 ó 9, caracterizado porque la función de estructura (OS) se ajusta respectivamente o con tanta precisión mediante la aproximación sucesiva a la respectiva secuencia de datos de pixeles por representar aproximadamente, determinada mediante una especificación de tiempo (????) o una especificación de precisión.

11. Un procedimiento de conformidad con la reivindicación 10, caracterizado porque la especificación de tiempo o de precisión se determina en función de la posición o de una respectiva velocidad de modificación de posición del objeto en cuestión, asignándose para objetos que se encuentran en el centro de la imagen y/o en reposo mayor tiempo y/o mayor precisión que a los objetos en los bordes y/o con movimiento relativamente rápido y/o al fondo.

12. Un procedimiento de conformidad con cualquiera de las reivindicaciones anteriores, caracterizado porque se someten a un subsiguiente reconocimiento y caracterización respectivamente sólo aquellos objetos que presentan una cantidad mínima de pixeles, y los objetos más pequeños se asignan al fondo .

13. Un procedimiento de conformidad con la reivindicación 12, caracterizado porque los objetos con cantidad decreciente de pixeles se procesan sucesivamente mientras alcance el tiempo de cálculo disponible, con lo cual en la codificación del contenido de una imagen, la cantidad mínima de pixeles de los objetos se determina en función del tiempo de cálculo disponible.