RU2616178C1 - Способ кодирования-декодирования цифровых статических видеоизображений - Google Patents

Способ кодирования-декодирования цифровых статических видеоизображений Download PDF

Info

Publication number
RU2616178C1
RU2616178C1 RU2016111581A RU2016111581A RU2616178C1 RU 2616178 C1 RU2616178 C1 RU 2616178C1 RU 2016111581 A RU2016111581 A RU 2016111581A RU 2016111581 A RU2016111581 A RU 2016111581A RU 2616178 C1 RU2616178 C1 RU 2616178C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
matrix
matrices
color
image
codes
Prior art date
Application number
RU2016111581A
Other languages
English (en)
Inventor
Дмитрий Сергеевич Калистратов
Евгений Иванович Минаков
Original Assignee
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Тульский государственный университет" (ТулГУ)
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Тульский государственный университет" (ТулГУ) filed Critical Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Тульский государственный университет" (ТулГУ)
Priority to RU2016111581A priority Critical patent/RU2616178C1/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2616178C1 publication Critical patent/RU2616178C1/ru

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03M—CODING; DECODING; CODE CONVERSION IN GENERAL
    • H03M7/00—Conversion of a code where information is represented by a given sequence or number of digits to a code where the same, similar or subset of information is represented by a different sequence or number of digits
    • H03M7/30—Compression; Expansion; Suppression of unnecessary data, e.g. redundancy reduction
    • H03M7/40—Conversion to or from variable length codes, e.g. Shannon-Fano code, Huffman code, Morse code
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/102—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or selection affected or controlled by the adaptive coding
    • H04N19/119—Adaptive subdivision aspects, e.g. subdivision of a picture into rectangular or non-rectangular coding blocks
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/134—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or criterion affecting or controlling the adaptive coding
    • H04N19/146—Data rate or code amount at the encoder output
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/42—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals characterised by implementation details or hardware specially adapted for video compression or decompression, e.g. dedicated software implementation
    • H04N19/436—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals characterised by implementation details or hardware specially adapted for video compression or decompression, e.g. dedicated software implementation using parallelised computational arrangements
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/60—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using transform coding
    • H04N19/63—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using transform coding using sub-band based transform, e.g. wavelets

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Compression Of Band Width Or Redundancy In Fax (AREA)
  • Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)

Abstract

Изобретение относится к области цифровой обработки сигналов. Технический результат заключается в повышении коэффициента компрессии цифровых статических видеоизображений при незначительном снижении качества декодированного изображения, применительно к изображениям небольших форматов при неоднородном характере внешнего освещения видеосцены, содержащей фоновый объект, проекция которого занимает значительную площадь изображения. Технический результат достигается за счет того, что в процессе кодирования изображение разделяется на две составляющие, в том числе на удобную для вейвлет-преобразования однородную составляющую, учитывающую освещение видеосцены далекими источниками освещения, а также на удобную для представления коэффициентами двумерного преобразования Фурье неоднородную составляющую, характеризующую главным образом неравномерность освещения, обусловленную близкими источниками освещения видеосцены, после чего однородный компонент изображения представляется разностными матрицами соответствующих исходных сигналов и выделенной неравномерной составляющей и кодируется с применением вейвлет-преобразования, а неоднородный компонент представляется матрицами коэффициентов и кодируется на основе двумерного преобразования Фурье. 9 ил.

Description

Техническое решение относится к области цифровой обработки сигналов, в частности к способам кодирования-декодирования цифровых статических видеоизображений, и может быть применено в системах хранения и обработки визуальной информации.
Известен аналогичный способ кодирования-декодирования цифровых статических видеоизображений на основе стандарта кодирования MPEG-4, описанный в книге Яна Ричардсона «Видеокодирование Н.264 и MPEG-4 - стандарты нового поколения», Москва: Техносфера, 2005. - 368 с., с. 197 и состоящий в следующем: при кодировании каждого очередного изображения кодером опрашивают датчик цветного изображения, далее полученное изображение представляют тремя исходными цветовыми матрицами, соответствующими красному, зеленому и синему цветовым компонентам изображения, после чего сохраняют исходные цветовые матрицы в памяти кодера, затем к каждой исходной цветовой матрице применяют вейвлет-прербразование, в ходе которого получают низкочастотный и высокочастотный компоненты матрицы, после чего к низкочастотному компоненту текущей матрицы последовательно применяют квантование и кодирование с пространственным прогнозом, затем к высокочастотному компоненту текущей матрицы применяют квантование, сканирование и кодирование по методу нулевых деревьев, а после этого к предварительным кодам обоих частотных компонентов текущей матрицы применяют энтропийное арифметическое кодирование, после кодирования всех исходных матриц набор полученных кодов передают декодеру, декодером в процессе проведения декодирования изображения для каждой декодируемой цветовой матрицы сначала применяют к полученным кодам энтропийное арифметическое декодирование, в результате чего получают раздельные коды низкочастотного и высокочастотного компонентов матрицы, после чего к низкочастотному компоненту текущей матрицы последовательно применяют декодирование с пространственным прогнозом и деквантование, затем к высокочастотному компоненту текущей матрицы применяют декодирование по методу нулевых деревьев, обратное сканирование и деквантование, после чего по декодированным низкочастотным и высокочастотным компонентам посредством обратного вейвлет-преобразования восстанавливают исходную текущую матрицу изображения, а после декодирования всех цветовых матриц восстанавливают исходное изображение.
Недостатком указанного аналога является низкое значение коэффициента компрессии видеоизображений применительно к изображениям небольших форматов при неоднородном характере внешнего освещения видеосцены, содержащей фоновый объект, проекция которого занимает значительную площадь изображения.
В качестве прототипа выбран способ кодирования-декодирования цифровых статических видеоизображений на основе стандарта кодирования MPEG-4, описанный в книге Яна Ричардсона «Видеокодирование Н.264 и MPEG-4 - стандарты нового поколения», Москва: Техносфера, 2005. - 368 с., с. 197 и состоящий в следующем: при кодировании каждого очередного изображения кодером опрашивают датчик цветного изображения, далее полученное изображение представляют тремя исходными цветовыми матрицами, соответствующими красному, зеленому и синему цветовым компонентам изображения, после чего сохраняют исходные цветовые матрицы в памяти кодера, затем к каждой исходной цветовой матрице применяют вейвлет-преобразование, в ходе которого получают низкочастотный и высокочастотный компоненты матрицы, после чего к низкочастотному компоненту текущей матрицы последовательно применяют квантование и кодирование с пространственным прогнозом, затем к высокочастотному компоненту текущей матрицы применяют квантование, сканирование и кодирование по методу нулевых деревьев, а после этого к предварительным кодам обоих частотных компонентов текущей матрицы применяют энтропийное арифметическое кодирование, после кодирования всех исходных матриц набор полученных кодов передают декодеру, декодером в процессе проведения декодирования изображения для каждой декодируемой цветовой матрицы сначала применяют к полученным кодам энтропийное арифметическое декодирование, в результате чего получают раздельные коды низкочастотного и высокочастотного компонентов матрицы, после чего к низкочастотному компоненту текущей матрицы последовательно применяют декодирование с пространственным прогнозом и деквантование, затем к высокочастотному компоненту текущей матрицы применяют декодирование по методу нулевых деревьев, обратное сканирование и деквантование, после чего по декодированным низкочастотным и высокочастотным компонентам посредством обратного вейвлет-преобразования восстанавливают исходную текущую матрицу изображения, а после декодирования всех цветовых матриц восстанавливают исходное изображение.
Недостатком прототипа является низкое значение коэффициента компрессии видеоизображений применительно к изображениям небольших форматов при неоднородном характере внешнего освещения видеосцены, содержащей фоновый объект, проекция которого занимает значительную часть изображения.
Задачей технического решения является существенное повышение коэффициента компрессии цифровых статических видеоизображений при незначительном снижении качества декодированного изображения применительно к изображениям небольших форматов при неоднородном характере внешнего освещения видеосцены, содержащей фоновый объект, проекция которого занимает значительную площадь изображения.
Поставленная задача решается благодаря тому, что в способе кодирования-декодирования цифровых статических видеоизображений, содержащем следующую последовательность действий: при кодировании каждого очередного изображения кодером опрашивают датчик цветного изображения, далее полученное изображение представляют тремя исходными цветовыми матрицами, соответствующими красному, зеленому и синему цветовым компонентам изображения, после чего сохраняют исходные цветовые матрицы в памяти кодера, затем к каждой исходной цветовой матрице применяют вейвлет-преобразование, в ходе которого получают низкочастотный и высокочастотный компоненты матрицы, после чего к низкочастотному компоненту текущей матрицы последовательно применяют квантование и кодирование с пространственным прогнозом, затем к высокочастотному компоненту текущей матрицы применяют квантование, сканирование и кодирование по методу нулевых деревьев, а после этого к предварительным кодам обоих частотных компонентов текущей матрицы применяют энтропийное арифметическое кодирование, после кодирования всех исходных матриц набор полученных кодов передают декодеру, декодером в процессе проведения декодирования изображения для каждой декодируемой цветовой матрицы сначала применяют к полученным кодам энтропийное арифметическое декодирование, в результате чего получают раздельные коды низкочастотного и высокочастотного компонентов матрицы, после чего к низкочастотному компоненту текущей матрицы последовательно применяют декодирование с пространственным прогнозом и деквантование, затем к высокочастотному компоненту текущей матрицы применяют декодирование по методу нулевых деревьев, обратное сканирование и деквантование, после чего по декодированным низкочастотным и высокочастотным компонентам посредством обратного вейвлет-преобразования восстанавливают исходную текущую матрицу изображения, а после декодирования всех цветовых матриц восстанавливают исходное изображение; предусмотрены следующие отличия: после получения изображения его логически разделяют на более мелкие фрагменты одинаковой формы и размера, называемые макроблоками, при этом форму и размеры макроблоков задают предварительно, после формирования исходных цветовых матриц изображения внутри каждого макроблока выбирают по одному опорному пикселу таким образом, чтобы цветовые векторы любых двух опорных пикселов как можно более лучшим образом удовлетворяли бы условию приближенной линейной зависимости цветовых векторов опорных пикселов
ƒn1≈λn1,n2ƒn2
ƒn1, ƒn2 - цветовые векторы пары опорных пикселов с номерами n1, n2;
λn1,n2 - множитель линейной зависимости для указанной пары пикселов;
причем порядок расположения значений цветовых компонентов в векторе ƒn1 соответствует порядку расположения цветовых компонентов в векторе ƒn2, а алгоритм поиска опорных пикселов и формулу оценки степени линейной зависимости цветовых векторов опорных пикселов выбирают предварительно, далее трем исходным цветовым матрицам изображения ставят в соответствие три опорных матрицы уменьшенного макроблочного формата исходного изображения, значения которых заполняют значениями соответствующих опорных пикселов, далее в каждой опорной матрице находят наименьшее значение, после чего матрицу перезаполняют значениями соответствующих разностей ее исходных элементов и найденного наименьшего значения, далее каждой полученной опорной матрице ставят в соответствие матрицу коэффициентов двумерного дискретного преобразования Фурье, при этом спектр преобразования выбирают предварительно, далее с помощью масштабирования опорных матриц каждой опорной матрице ставят в соответствие масштабируемую матрицу, размеры которой задают предварительно равными размерам исходных цветовых матриц, при этом алгоритм и формулу масштабирования опорных матриц выбирают предварительно, далее из каждой исходной цветовой матрицы вычитают соответствующую ей масштабируемую матрицу и получают соответствующую разностную цветовую матрицу, после этого разностные матрицы обрабатывают стандартным образом, начиная с разделения матрицы на низкочастотную и высокочастотную составляющие посредством вейвлет-преобразования, затем к каждой матрице коэффициентов преобразования Фурье последовательно применяют квантование, зигзагообразное сканирование и кодирование сериями переменной длины, после этого декодеру передают коды разностных матриц, а также коды коэффициентов двумерных преобразований Фурье, декодером по полученным кодам разностных матриц сначала стандартным образом восстанавливают сами разностные матрицы, начиная с энтропийного арифметического декодирования, затем по полученным кодам числовых серий декодируют коэффициенты двумерных преобразований Фурье, при этом к кодам текущего двумерного преобразования Фурье последовательно применяют декодирование серий, обратное сканирование и деквантование, далее при использовании полученных коэффициентов посредством двумерного дискретного преобразования Фурье в декодере восстанавливают опорные матрицы, при этом спектр двумерного преобразования Фурье задают предварительно, таким же, как и в кодере, далее по опорным матрицам аналогично процессу кодирования получают масштабируемые матрицы, после этого декодированные разностные матрицы складывают с соответствующими им масштабируемыми матрицами, в результате чего восстанавливают исходные матрицы изображения, размерности всех одноименных соответствующих матриц в кодере и декодере выбирают равными и задают предварительно, перед кодированием изображения.
Устройство для реализации предложенного способа кодирования-декодирования цифровых видеоизображений состоит из ноутбука «SAMSUNG R530», цифровой web-камеры «hama AC-150», подставки для web-камеры, освещаемого объекта, первичного источника освещения объекта, вторичного источника освещения объекта, разветвителя, источника электричества, съемочной площадки. К ноутбуку 1 подключена цифровая web-камера 2, находящаяся на подставке 3, предназначенная для съемки поверхности объекта 4, освещаемого первичным 5 и вторичным 6 источниками освещения. К разветвителю 7 подключены ноутбук и первичный источник освещения, а сам разветвитель подключен к источнику электричества 8. Все перечисленные выше элементы расположены на съемочной площадке 9. Ноутбук и источники освещения находятся во включенном состоянии, причем на ноутбуке загружено программное обеспечение для проведения сравнительного анализа прототипного и заявляемого способов кодирования-декодирования цифровых видеоизображений. Ноутбук снабжен программным обеспечением, позволяющим осуществлять заявляемый способ в отдельности, а также осуществлять эксперимент по проведению сравнительного анализа моделей видеокодеков (кодер и декодер) на базах прототипного и заявляемого способов. В эксперименте по сравнению двух моделей видеокодеков обрабатывается один и тот же кадр, получаемый программно с web-камеры и принимаемый в качестве входного изображения. Чувствительность web-камеры, а также расстояния от съемочного объекта до источников освещения подобраны таким образом, чтобы для всех цветовых компонентов всех пикселов входного изображения их относительные значения яркости не превышали бы значения дискретного максимума в 254 отн. ед. яркости при программном представлении каждого цветового компонента 1-им байтом, то есть, чтобы в изображении не было «засветки». Эксперимент устроен следующим образом: сначала изображение записывается и обрабатывается моделью видеокодека на базе прототипного способа, при этом в памяти ноутбука сохраняется обрабатываемое изображение, после чего сохраненное изображение обрабатывается моделью видеокодека на базе заявляемого способа. Все параметры и технические характеристики перечисленных выше конструктивных элементов, параметры модели видеокодека на базе заявляемого способа, а также параметры и схемы сравниваемых моделей видеокодеков, реализующих прототипный и заявляемый способы кодирования-декодирования изображений, при прочих равных условиях и параметрах, представлены в таблицах (Таблица 1) и (Таблица 2) и на фигурах (ФИГ. 1, ФИГ. 2, ФИГ. 3).
Figure 00000001
Figure 00000002
Описанный выше способ кодирования-декодирования цифровых видеоизображений осуществляется следующим образом: на ноутбуке запускают программный вариант по осуществлению заявляемого способа в отдельности или эксперимент по проведению сравнительного анализа моделей видеокодеков на базах прототипного и заявляемого способов нажатием соответствующей кнопки. После этого ожидают окончания обработки изображения и вывода на экран результатов осуществления заявляемого способа в отдельности, либо результатов эксперимента по сравнению моделей видеокодеков, использующих прототипнй и заявляемый способы.
Наличие причинно-следственной связи между совокупностью существенных признаков заявляемого объекта и достигаемым техническим результатом показано в таблице 3. Табличные данные основаны на результатах экспериментов по сравнительному анализу моделей видеокодеков на базах прототипного и заявляемого способов.
Figure 00000003
Согласно результатам экспериментальных данных предложенный способ кодирования декодирования обеспечивает повышение коэффициента компрессии цифровых видеоизображений примерно на 5-15% при незначительном снижении качества декодированного изображения в среднем на 0,5-1%.
Техническая сущность заявляемого технического решения поясняется следующими дополнительными материалами.
ФИГ. 1. Структурная схема устройства для реализации прототипного и заявляемого способов.
ФИГ. 2. Функциональная схема кодера в устройстве для реализации прототипного способа.
ФИГ. 3. Функциональная схема кодера в устройстве для реализации заявляемого способа.
ФИГ. 4. Экспериментальное видеоизображение.
ФИГ. 5. Бинарная маска высокочастотного яркостного компонента вейвлет-преобразования при кодировании исходной матрицы изображения с применением прототипного способа.
ФИГ. 6. Пример задания опорных точек аппроксимации неоднородного компонента освещения в заявляемом способе.
ФИГ. 7. Бинарная маска высокочастотного яркостного компонента вейвлет-преобразования при кодировании разностной матрицы изображения с применением заявляемого способа.
ФИГ. 8. Схема экспериментальной установки для сравнения эффективностей работы видеоеодеков на базах прототипного и заявляемого способов.
ФИГ. 9. Снимок экспериментальной установки для сравнения эффективностей работы видеоеодеков на базах прототипного и заявляемого способов.
Объяснение необходимости введения совокупности указанных отличительных признаков состоит в следующем. Известно, что высокая эффективность вейвлет-преобразования, с точки зрения сжатия информации, достигается главным образом за счет кодирования высокочастотного компонента вейвлет-преобразования, матрицы которого содержат значительное количество нулевых значений. Исходя из этого, напротив, наличие значительного количество ненулевых элементов в матрицах этого компонента крайне нежелательно и обуславливается, в общем случае, либо резкими изменениями цветовых свойств поверхностных узоров освещаемых объектов (внутренний фактор), либо неравномерным характером освещения этих объектов (внешний фактор), либо и тем, и тем в совокупности. Так, например, бинарная маска высокочастотного компонента яркостного сигнала ФИГ. 5, полученная в ходе обработки изображения, показанного на ФИГ. 4, при использовании прототипного способа кодирования, показывает, что даже после квантования элементов указанного компонента, его матрица содержит много ненулевых значений (отмечены на маске белым цветом). То же самое справедливо и для матриц цветовых компонентов низкочастотной составляющей изображения. Суть введенных изменений преследует цель искусственно разделить исходное изображение на так называемые однородную (обусловленную в большей степени первичным далеким источником освещения) и неоднородную (обусловленную в большей степени близким вторичным источником освещения) составляющие, так как показано на ФИГ. 3, в отличие от схемы на ФИГ. 2. При этом однородная составляющая, представляемая разностной матрицей, не содержит резких изменений сигнала в рамках изображения, и потому, будучи закодированной стандартным образом с помощью вейвлет-преобразования занимает много меньший объем кода нежели исходное изображение (для сравнения бинарная маска яркостного компонента этой однородной составляющей показана на ФИГ. 7). Вторая же часть, представляемая коэффициентами преобразования, и вовсе кодируется небольшими матрицами коэффициентов двумерного преобразования Фурье. Аппроксимация неоднородной составляющей изображения ведется именно с применением двумерного преобразования Фурье, поскольку в этом случае имеется дополнительная возможность закодировать кодами серий переменной длины еще и сами эти матрицы коэффициентов, учитывая, что в правых нижних углах этих матриц скапливается большое количество нулевых значений. Для получения более «сильного» технического эффекта, во-первых, необходимо использовать изображения небольших форматов, поскольку при кодировании именно таких изображений сильнее проявляется недостаток вейвлет преобразования при неоднородности внешнего освещения. Второе условие состоит собственно в наличии неоднородного характера внешнего освещения видеосцены, и, в общем случае, чем выше неоднородность этого освещения, тем сильнее указанный технический эффект заявляемого способа. Третье и последнее ограничение, состоит в том, что в изображении необходим фоновый объект, проекция которого занимает значительную площадь изображения, это необходимо, для того, чтобы лучше выявить опорные точки, то есть узлы аппроксимации неоднородной составляющей освещения. В общем случае, согласно экспериментальным данным, чем лучше выполняются данные условия, тем сильнее проявляется технический эффект сжатия изображения.
Технико-экономическое обоснование заявляемого способа состоит в том, что при его применении возможно хранение большего количества изображений при тех же объемах памяти, а значит, в общем случае можно сэкономить на количестве таких запоминающих устройств при прочих равных условиях. Еще одно экономически-выгодное применение предложенного способа состоит в его использовании в рамках кодирования кадровых видеопотоков с целью обработки предложенным способом опорных кадров этих потоков (цифровое телевидение, интернет- общение в режиме on-line). К указанным кадрам при обработке видео не применяется компенсация движения и они кодируются как статические изображения. Как следствие их коды занимают больший объем памяти, нежели прогнозируемые кадры, а на передачу этих кодов на расстояние затрачивается больше энергии. Предложенный способ может снизить объемы кодов таких опорных кадров, и как следствие, снизить энергетические затраты на их передачу посредством радиосвязи.

Claims (5)

  1. Способ кодирования-декодирования цифровых статических видеоизображений, состоящий в следующем, при кодировании каждого очередного изображения кодером опрашивают датчик цветного изображения, далее полученное изображение представляют тремя исходными цветовыми матрицами, соответствующими красному, зеленому и синему цветовым компонентам изображения, после чего сохраняют исходные цветовые матрицы в памяти кодера, затем к каждой исходной цветовой матрице применяют вейвлет-преобразование, в ходе которого получают низкочастотный и высокочастотный компоненты матрицы, после чего к низкочастотному компоненту текущей матрицы последовательно применяют квантование и кодирование с пространственным прогнозом, затем к высокочастотному компоненту текущей матрицы применяют квантование, сканирование и кодирование по методу нулевых деревьев, а после этого к предварительным кодам обоих частотных компонентов текущей матрицы применяют энтропийное арифметическое кодирование, после кодирования всех исходных матриц набор полученных кодов передают декодеру, декодером в процессе проведения декодирования изображения для каждой декодируемой цветовой матрицы сначала применяют к полученным кодам энтропийное арифметическое декодирование, в результате чего получают раздельные коды низкочастотного и высокочастотного компонентов матрицы, после чего к низкочастотному компоненту текущей матрицы последовательно применяют декодирование с пространственным прогнозом и деквантование, затем к высокочастотному компоненту текущей матрицы применяют декодирование по методу нулевых деревьев, обратное сканирование и деквантование, после чего по декодированным низкочастотным и высокочастотным компонентам посредством обратного вейвлет-преобразования восстанавливают исходную текущую матрицу изображения, а после декодирования всех цветовых матриц восстанавливают исходное изображение, отличающийся тем, что после получения изображения его логически разделяют на более мелкие фрагменты одинаковой формы и размера, называемые макроблоками, при этом форму и размеры макроблоков задают предварительно, после формирования исходных цветовых матриц изображения внутри каждого макроблока выбирают по одному опорному пикселу таким образом, чтобы цветовые векторы любых двух опорных пикселов как можно более лучшим образом удовлетворяли бы условию приближенной линейной зависимости цветовых векторов опорных пикселов
  2. Figure 00000004
  3. Figure 00000005
    ,
    Figure 00000006
    - цветовые векторы пары опорных пикселов с номерами n1, n2;
  4. λn1,n2 - множитель линейной зависимости для указанной пары пикселов;
  5. причем порядок расположения значений цветовых компонентов в векторе
    Figure 00000005
    соответствует порядку расположения цветовых компонентов в векторе
    Figure 00000006
    , а алгоритм поиска опорных пикселов и формулу оценки степени линейной зависимости цветовых векторов опорных пикселов выбирают предварительно, далее трем исходным цветовым матрицам изображения ставят в соответствие три опорных матрицы уменьшенного макроблочного формата исходного изображения, значения которых заполняют значениями соответствующих опорных пикселов, далее в каждой опорной матрице находят наименьшее значение, после чего матрицу перезаполняют значениями соответствующих разностей ее исходных элементов и найденного наименьшего значения, далее каждой полученной опорной матрице ставят в соответствие матрицу коэффициентов двумерного диркретного преобразования Фурье, при этом спектр преобразования выбирают предварительно, далее с помощью масштабирования опорных матриц каждой опорной матрице ставят в соответствие масштабируемую матрицу, размеры которой задают предварительно равными размерам исходных цветовых матриц, при этом алгоритм и формулу масштабирования опорных матриц выбирают предварительно, далее из каждой исходной цветовой матрицы вычитают соответствующую ей масштабируемую матрицу и получают соответствующую разностную цветовую матрицу, после этого разностные матрицы обрабатывают стандартным образом, начиная с разделения матрицы на низкочастотную и высокочастотную составляющие посредством вейвлет-преобразования, затем к каждой матрице коэффициентов преобразования Фурье последовательно применяют квантование, зигзагообразное сканирование и кодирование сериями переменной длины, после этого декодеру передают коды разностных матриц, а также коды коэффициентов двумерных преобразований Фурье, декодером по полученным кодам разностных матриц сначала стандартным образом восстанавливают сами разностные матрицы, начиная с энтропийного арифметического декодирования, затем по полученным кодам числовых серий декодируют коэффициенты двумерных преобразований Фурье, при этом к кодам текущего двумерного преобразования Фурье последовательно применяют декодирование серий, обратное сканирование и деквантование, далее при использовании полученных коэффициентов посредством двумерного дискретного преобразования Фурье в декодере восстанавливают опорные матрицы, при этом спектр двумерного преобразования Фурье задают предварительно, таким же, как и в кодере, далее по опорным матрицам аналогично процессу кодирования получают масштабируемые матрицы, после этого декодированные разностные матрицы складывают с соответствующими им масштабируемыми матрицами, в результате чего восстанавливают исходные матрицы изображения, размерности всех одноименных соответствующих матриц в кодере и декодере выбирают равными и задают предварительно, перед кодированием изображения.
RU2016111581A 2016-03-28 2016-03-28 Способ кодирования-декодирования цифровых статических видеоизображений RU2616178C1 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2016111581A RU2616178C1 (ru) 2016-03-28 2016-03-28 Способ кодирования-декодирования цифровых статических видеоизображений

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2016111581A RU2616178C1 (ru) 2016-03-28 2016-03-28 Способ кодирования-декодирования цифровых статических видеоизображений

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2616178C1 true RU2616178C1 (ru) 2017-04-12

Family

ID=58642897

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2016111581A RU2616178C1 (ru) 2016-03-28 2016-03-28 Способ кодирования-декодирования цифровых статических видеоизображений

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2616178C1 (ru)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114554221A (zh) * 2017-07-19 2022-05-27 三星电子株式会社 编码方法及用于其的设备、解码方法及用于其的设备

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2413360C1 (ru) * 2006-11-14 2011-02-27 Квэлкомм Инкорпорейтед Эффективное по использованию памяти адаптивное блочное кодирование
RU2553103C2 (ru) * 2012-08-13 2015-06-10 Гурулоджик Микросистемс Ой Способ кодирования, кодер, программный продукт и программное приложение для мобильного устройства беспроводной связи
WO2016053494A1 (en) * 2014-10-01 2016-04-07 Qualcomm Incorporated Pipelined intra-prediction hardware architecture for video coding
RU2584501C1 (ru) * 2012-04-16 2016-05-20 Нокиа Текнолоджиз Ой Способ и устройство для видеокодирования
RU2586029C1 (ru) * 2012-04-13 2016-06-10 Мицубиси Электрик Корпорейшн Устройство кодирования изображений, устройство декодирования изображений, способ кодирования изображений и способ декодирования изображений

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2413360C1 (ru) * 2006-11-14 2011-02-27 Квэлкомм Инкорпорейтед Эффективное по использованию памяти адаптивное блочное кодирование
RU2586029C1 (ru) * 2012-04-13 2016-06-10 Мицубиси Электрик Корпорейшн Устройство кодирования изображений, устройство декодирования изображений, способ кодирования изображений и способ декодирования изображений
RU2584501C1 (ru) * 2012-04-16 2016-05-20 Нокиа Текнолоджиз Ой Способ и устройство для видеокодирования
RU2553103C2 (ru) * 2012-08-13 2015-06-10 Гурулоджик Микросистемс Ой Способ кодирования, кодер, программный продукт и программное приложение для мобильного устройства беспроводной связи
WO2016053494A1 (en) * 2014-10-01 2016-04-07 Qualcomm Incorporated Pipelined intra-prediction hardware architecture for video coding

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114554221A (zh) * 2017-07-19 2022-05-27 三星电子株式会社 编码方法及用于其的设备、解码方法及用于其的设备
CN114554221B (zh) * 2017-07-19 2023-08-01 三星电子株式会社 编码方法及用于其的设备、解码方法及用于其的设备

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP7047119B2 (ja) 変換領域における残差符号予測のための方法および装置
CN109068139B (zh) 用于环内再成形的方法、设备和计算机可读存储介质
US10013746B2 (en) High dynamic range video tone mapping
US8374237B2 (en) High precision encoding and decoding of video images
CN1250003C (zh) 用于改善压缩图像色度信息的方法和系统
US9106933B1 (en) Apparatus and method for encoding video using different second-stage transform
TW201921928A (zh) 在視訊寫碼中跨分量動態範圍調整之系統及方法
US20060285587A1 (en) Image processing of DCT-based video sequences in compressed domain
US8977064B2 (en) Rotational transcoding for JPEG or other coding standards
US10506240B2 (en) Smart reordering in recursive block partitioning for advanced intra prediction in video coding
TW201725905A (zh) 用於非４：４：４色度子採樣之顯示串流壓縮（ｄｓｃ）之熵寫碼技術
CN108881913B (zh) 图像编码的方法和装置
US9510019B2 (en) Two-step quantization and coding method and apparatus
US20160337668A1 (en) Method and apparatus for encoding image data and method and apparatus for decoding image data
WO2023040600A1 (zh) 图像编码方法、图像解码方法、装置、电子设备及介质
US11627321B2 (en) Adaptive coding of prediction modes using probability distributions
US8891616B1 (en) Method and apparatus for entropy encoding based on encoding cost
US11516477B2 (en) Intra block copy scratch frame buffer
Richter Backwards compatible coding of high dynamic range images with JPEG
US10491897B2 (en) Spatially adaptive quantization-aware deblocking filter
RU2766557C1 (ru) Устройство обработки изображений и способ выполнения эффективного удаления блочности
US8755621B2 (en) Data compression method and data compression system
RU2616178C1 (ru) Способ кодирования-декодирования цифровых статических видеоизображений
JP7247349B2 (ja) イントラ予測のための成分間線形モデリングの方法、装置、デコーダ、エンコーダ、およびプログラム
CN111149362B (zh) 存储和检索高位深度图像数据

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20180329