WO2002031687A2 - Digitale bilddatenkompression - Google Patents

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Tilo Strutz
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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    • G06F16/583—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using metadata automatically derived from the content

Definitions

  • Decorrelation It has the task of transferring the available data to another display area, in which the energy of the data is concentrated on as few as possible, so-called transformation coefficients. Transformations or predictive techniques are used for this.
  • Quantization It is used when irrelevant data components are to be removed. The numerical accuracy of the transformation coefficients is reduced. Many transformation coefficients are quantized to zero. The quantization enables high compression rates, but changes the digital information. The coding process becomes irreversible due to the loss of information.
  • Precoding It uses remaining statistical links between the transformation coefficients or those newly added through the quantization for a restructuring of the data. The result is a symbol sequence with the lowest possible entropy.
  • Entropy coding It encodes the symbol sequence and generates a bit stream that contains the data information in a compact form with the smallest possible space requirement.
  • the invention relates to a method for capturing, organizing, processing, transmitting and archiving one- and multi-dimensional, digital data, in particular still and moving image data.
  • the invention is based on the object of economically capturing, organizing, processing, transmitting and archiving one-dimensional and multidimensional data, in particular image data.
  • the economy is eg characterized by short process times, low storage space requirements and easy access.
  • Fig. 2 Examples of the combination of processing module and reversible compression to improve the compression performance.
  • Fig. 3 The adaptive determination of quantization parameters in lossy compression systems.
  • Fig. 4 Flow chart of data organization
  • the solution to the above-mentioned problems comprises the combination of reversible (lossless) compression with a processing module which increases the achievable compression rates without changing relevant components of the signal, alternatively the use of a module for adaptively selecting a suitable quantization parameter for an optimal lossy (irreversible) Compression and structured buffering of the input data with priority-controlled processing.
  • the aim of the processing is to prepare the data in such a way that an increase in the subsequent reversible compression can be achieved. This is possible due to the irrelevance present in non-synthetic signals. These irrelevant components are referred to below as noise.
  • Noise detection It analyzes the signal with regard to existing noise components and marks them.
  • the noise detection can be carried out, for example, by the following operations. It is assumed that a present signal S [ ⁇ , m] results from the actual
  • the noise elimination cuts off all found, noisy bit planes.
  • the actual, not or only slightly noisy signal information is thus completely preserved.
  • the increase in compression is achieved by reducing the number of bit planes in the original area (FIG. 2, left) or transformed area (FIG. 2, right).
  • the processing module for optimizing the lossy compression is also based on noise detection (FIG. 3).
  • This module controls the adaptive selection of a suitable quantization parameter. The greater the proportion of irrelevant components in the signal, the more the transformed (decorrelated) signal can be quantized without the reconstruction quality being impaired.
  • the noise detection can also be carried out, for example, using the method described above.
  • the problems of data organization mentioned above are solved by storing data received from a data provider primarily in a buffer (FIG. 4). According to rule (1), this is only processed sequentially, and various data processing operations are carried out if the utilization of the IT system falls below a certain fixed or calculated absolute or relative utilization value. System utilization can be affected by various system performance parameters of an EDP system such as CPU and memory usage or the use of peripheral devices.
  • certain data can be given a higher priority in processing.
  • This higher priority can be a higher priority of the series, i.e. that certain data have a relatively higher position in the processing of the buffer.
  • immediate processing is possible.
  • Certain data represent a concrete or variable, possibly linked, selection of data according to any criteria, such as according to the origin of the data, the data format, the data holder, the data producer, the data recipient or others.
  • certain data can have a higher processing priority, e.g. this data is also processed in periods of higher system utilization. In extreme cases, processing is also possible with 100% system utilization.
  • the method can be used on all computer systems.
  • the example presented for noise detection and elimination only modifies the data once, even when used repeatedly. Noise components that have been removed cannot be detected a second time.
  • An adaptation of the compression to the varying characteristics of data content for further compression optimization is possible.
  • the method is used among others in telemedicine, in digital radiological image processing, in image archiving, video surveillance and video recording.

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Erfassung, Organisation, Verarbeitung, Übertragung und Archivierung von ein- und mehrdimensionalen digitalen Daten aller Art (z.B. stehende oder bewegte Bilddaten), das eine reversible (verlustfreie) Kompression mit einem Verarbeitungsmodul kombiniert, welches die erreichbaren Kompressionsraten vergrößert ohne relevante Bestandteile des Signals zu verändern oder alternativ ein Modul zur adaptiven Auswahl eines geeigneten Quantisierungsparameters für eine optimale verlustbehaftete (irreversible) Kompression einsetzt sowie eine strukturierte Pufferung der Eingangsdaten mit prioritätsgesteuerter Abarbeitung durchführt. Anwendung findet das Verfahren u.a. in der Telemedizin, in der digitalen radiologischen Bildverarbeitung, in der Bildarchivierung, Videoüberwachung und Videoaufzeichnung.

Description

Verfahren zur Erfassung, Organisation, Verarbeitung, Übertragung und Archivierung von ein- und mehrdimensionalen, digitalen Daten insbesondere stehender und bewegter Bilddaten
Gegenwärtige Kompressionssysteme (siehe z.B. DE 196 26 615 AI) bestehen im Wesentlichen aus folgenden Teilprozessen:
Dekorrelation: Sie hat die Aufgaben, die vorliegenden Daten in einen anderen Darstellungsbereich zu überfuhren, in welchem die Energie der Daten auf möglichst wenige, sogenannte Transformationskoeffizienten konzentriert ist. Zum Einsatz kommen hierfür Transformationen oder prädiktive Techniken.
Quantisierung: Sie wird verwendet, wenn irrelevante Datenbestandteile entfernt werden sollen. Die Zahlengenauigkeit der Transformationskoeffizienten wird hierbei herabgesetzt. Viele Transformationskoeffizienten werden zu Null quantisiert. Die Quantisierung ermöglicht hohe Kompressionsraten, verändert jedoch die digitale Information. Der Codierungsprozess wird durch den Verlust an Informationen irreversibel.
Präcodierung: Sie nutzt verbliebene oder durch die Quantisierung neu hinzugekommenen statistischen Bindungen zwischen den Transfoπnationskoeffizienten für eine Umstrukturierung der Daten. Resultat ist eine Symbolfolge mit möglichst geringer Entropie. Entropiecodierung: Sie codiert die Symbolfolge und erzeugt einen Bitstrom, der die Dateninformation in einer kompakten Form mit möglichst geringem Speicherplatzbedarf enthält.
Gegenwärtige Systeme der elektronischen Datenverarbeitung für den Transport und die Archivierung verarbeiten die empfangenen Daten sequentiell. Manche Systeme führen weitere Datenmodifikationen durch wie z.B. verlustfreie oder verlustbehaftete Datenkompressionen. Diese werden entweder sequentiell nach dem Empfang der Daten abgearbeitet, nach dem Empfang eines vollständigen Datensatzes, aufgrund einer manuellen Aufforderung, zu bestimmten Zeitpunkten oder nach einem bestimmten Zeitraum. Die komprimierten oder nativ abgelegten Daten können nach verschiedenen Kriterien weitergeleitet oder abgerufen werden.
Das Problem bei bekannten Verfahren zur Kompression von Bilddaten und anderen Signalen ist der Widerspruch von hohen Kompressionsraten einerseits und hoher Rekonstruktionsqualität andererseits. Die beste Qualität wird durch reversible Kompression unter Ausschluss der Quantisierung erzielt. Die Kompressionsraten sind hierbei im Allgemeinen jedoch am geringsten, insbesondere dann, wenn die Daten einen Rauschanteil aufweisen, der zum Beispiel durch das Aufhahmeverfahren bedingt sein kann. Ein weiteres Problem besteht darin, dass für bestimmte Anwendungen (z.B. in der
Medizin) irreversible (verlustbehaftete) Codierungsschemata nicht erwünscht oder nicht zulässig sind und damit die erzielbaren Kompressionsraten begrenzt sind.
Des weiteren ist es in bekannten verlustbehafteten Kompressionssystemen (mit Quantisierung) schwierig, einen optimalen Wert für die Stärke der Irrelevarizreduktion zu finden. Ursache ist der stark variierende Anteil irrelevanter Informationen. Als irrelevant werden alle Signalbestandteile bezeichnet, die für die Auswertung der Daten (z.B. das Betrachten von Bildern) nicht erforderlich sind. Ein moderater Quantisierungsparameter kann zwar für eine bestimmte Klasse von Signalen gute bis sehr gute Rekonstruktionsqualitäten garantieren, verhindert jedoch ür Signale mit anderen Eigenschaften eine optimale Kompression. Eine zu starke Quantisierung kann im Gegensatz hierzu eine zu hohe Beeinträchtigung der Qualität bei bestimmten Daten führen.
Systeme zur verlustbehafteten und verlustfreien Datenkompression benötigen für die Codierung und Encodierung einen erheblichen Rechen- und damit Zeitaufwand. Dieser kann z.B. bei großen Bilddatenvolumen im medizinischen Bereich zu teilweise erheblichen unerwünschten Verzögerungen fuhren.
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Erfassung, Organisation, Verarbeitung, Übertragung und Archivierung von ein- und mehrdimensionalen, digitalen Daten insbesondere stehender und bewegter Bilddaten.
Der Erfindung liegt die Aufgabe zu Grunde, ein- und mehrdimensionale Daten insbesondere Bilddaten wirtschaftlich zu erfassen, zu organisieren, zu verarbeiten, zu übertragen und zu archivieren. Die Wirtschaftlichkeit ist z.B. durch kurze Prozesszeiten, geringen Speicherplatzbedarf und einfachen Zugriff gekennzeichnet.
Diese Aufgaben werden mit den Verfahren gemäß den Ansprüchen 1 und 4 gelöst. Die Erfindung wird anhand der nachfolgenden Ausfuhrungsbeispiele näher erläutert. Die zugehörigen Figuren zeigen:
Fig.1 : eine schematische Darstellung eines typischen Kompressionssystems,
Fig.2: Beispiele für die Kombination von Verarbeitungsmodul und reversibler Kompression zur Verbesserung der Kompressionsleistung Fig.3: die adaptive Bestimmung von Quantisierungsparameter in verlustbehafteten Kompressionssystemen.
Fig.4: Flussdiagramm der Datenorganisation
Die Lösung der oben genannten Probleme umfasst die Kombination der reversiblen (verlustfreien) Kompression mit einem Verarbeitungsmodul, welches die erreichbaren Kompressionsraten vergrößert ohne relevante Bestandteile des Signals zu verändern, alternativ den Einsatz eines Moduls zur adaptiven Auswahl eines geeigneten Quantisierungsparameters für eine optimale verlustbehaftete (irreversible) Kompression sowie eine strukturierte Pufferung der Eingangsdaten mit prioritätsgesteuerter Abarbeitung.
Zunächst wird die Arbeitsweise des Verarbeitungsmoduls für die reversible Kompression erläutert.
Ziel der Verarbeitung ist die Aufbereitung der Daten derart, dass eine Erhöhung der anschließenden reversiblen Kompression erreicht werden kann. Dies ist aufgrund von in nicht-synthetischen Signalen vorhandenen Irrelevanzen möglich. Diese irrelevanten Bestandteile werden im Folgenden als Rauschen bezeichnet. Um die technische Beschreibung zu vereinfachen, wird der Prozess der Verarbeitung in zwei Teilprozesse unterteilt: (la) Rauschdetektion: Sie analysiert das Signal hinsichtlich vorhandener Rauschanteile und markiert diese.
(lb) Rauscheliminierung: Sie entfernt die markierten Rauschanteile
Die Rauschdetektion kann zum Beispiel durch folgende Operationen durchge-nihrt werden. Es sei angenommen, dass sich ein vorliegendes Signal S[π,m] aus der tatsächlichen
(originalen) Signalinformation S0[n,m] und einem Rauschanteil Z[n,m] zusammensetzt
I[n, m] = I0 [n, m] + Z[n, m] und das Rauschen nicht impulsartiger Natur ist. Der Rauschanteil konzentriert sich somit je nach Stärke des Rauschens auf die unteren Bitebenen von S[n,m]. Aufgabe der Rauschdetektion ist nun, durch geeignete Maßnahmen Bitebenen aufzuspüren, die keine oder nur geringe Korrelation zwischen den Signalwerten erkennen lassen, also keine relevanten Signalinformationen enthalten.
Die Rauscheliminierung schneidet alle gefundenen, verrauschten Bitebenen ab. Die tatsächliche, nicht oder nur noch leicht verrauschte Signalinformation bleibt somit vollständig erhalten. In diesem Verarbeitungsbeispiel wird die Kompressionssteigerung durch die Reduktion der Zahl der Bitebenen im originalen Bereich (Fig.2, links) bzw. transformierten Bereich (Fig.2, rechts) erreicht.
Das Verarbeitungsmodul für die Optimierung der verlustbehafteten Kompression basiert ebenfalls auf einer Rauschdetektion (Fig.3) Dieses Modul steuert die adaptive Auswahl eines geeigneten Quantisierungsparameters. Je größer der Anteil an irrelevanten Bestandteilen im Signal ist, desto stärker kann das transformierte (dekorrelierte) Signal quantisiert werden, ohne dass die Rekonstruktionsqualität beeinträchtigt ist. Die Rauschdetektion kann zum Beispiel ebenfalls mit dem oben beschriebenen Verfahren durchgeführt werden. Gelöst werden die oben angeführten Probleme der Datenorganisation, indem Daten, die von einem Datengeber empfangen werden primär in einem Puffer abgelegt werden (Fig. 4). Dieser wird nach Regel (1) nur dann sequentiell abgearbeitet, und es werden diverse Datenverarbeitungen vorgenommen, wenn die Auslastung des EDV-Systems einen bestimmten festgelegten oder errechneten absoluten oder relativen Auslastungswert unterschreitet. Die Systemauslastung kann durch verschiedene Systemleistungsparameter eines EDV-Systems ermittelt werden wie z.B. die CPU- und Speichernutzung oder die Nutzung von Peripheriegeräten.
Nach Regel (2) können bestimmte Daten eine höhere Priorität in der Abarbeitung erhalten. Diese höhere Priorität kann eine höhere Priorität der Reihe sein, d.h. dass bestimmte Daten in der Abarbeitung des Puffers eine relativ höhere Stellung einnehmen. Im Extremfall ist eine sofortige Abarbeitung möglich. Bestimmte Daten stellen eine konkrete oder variable möglicherweise auch verkettete Selektion von Daten nach beliebigen Kriterien dar wie z.B. nach dem Ursprung der Daten, dem Datenformat, dem Dateninhaber, dem Datenerzeuger, dem Datenempfanger oder anderen. Nach Regel (3) können bestimmte Daten eine höhere Abarbeitungspriorität haben, z.B. werden diese Daten auch in Zeiträumen mit einer höheren Systemauslastung verarbeitet. Im Extremfall ist auch die Abarbeitung bei einer 100%igen Systemauslastung möglich.
Besonders vorteilhaft für die Erfindung sind folgende Punkte:
Das Verfahren ist auf sämtlichen Computersystemen einsetzbar. Das vorgestellte Beispiel zur Rauschdetektion und -elimierung modifiziert die Daten auch bei mehrmaliger Anwendung nur einmal. Rauschanteile die einmal entfernt wurden, können nicht ein zweites mal detektiert werden.
Eine Adaptation der Kompression an die variierende Charakteristik von Dateninhalten zur weiteren Kompressionsoptimierung ist möglich. Anwendung findet das Verfahren u.a. in der Telemedizin, in der digitalen radiologischen Bildverarbeitung, in der Bildarchivierung, Videoüberwachung und Videoaufzeichnung.

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zur Erfassung, Organisation, Verarbeitung, Übertragung und Archivierung von ein- und mehrdimensionalen digitalen Daten insbesondere stehender und bewegter Bilddaten dadurch gekennzeichnet, dass die reversible Kompression mit einem
Verarbeitungsmodul kombiniert wird, wobei dieses Modul aus Irrelevanzdetektion und -eliminierung besteht.
2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Irrelevanzdetektion im originalen Datenbereich durchgeführt wird.
3. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Irrelevanzeliminierung im originalen oder im transformierten Bereich durchgeführt wird.
4. Verfahren zur Erfassung, Organisation, Verarbeitung, Übertragung und Archivierung von ein- und mehrdimensionalen, digitalen Daten insbesondere stehender und bewegter Bilddaten dadurch gekennzeichnet, dass die verlustbehaftete Kompression durch eine Adaptation der Quantisierung, basierend auf einer Irrelevanzdetektion, ergänzt wird.
5. Verfahren nach Anspruch 1 oder 4 insbesondere zur optimierten Erfassung, Organisation, Verarbeitung, Übertragung und Archivierung, dadurch gekennzeichnet, dass eine Datenverarbeitung gebunden ist an die Unterschreitung einer bestimmten Systemauslastung.
6. Verfahren nach Anspruch 1 oder 4 insbesondere zur optimierten Erfassung,
Organisation, Verarbeitung, Übertragung und Archivierung, dadurch gekennzeichnet, dass bestimmte Daten auch bei anderen Systemauslastungen verarbeitet werden.
7. Verfahren nach Anspruch 1 oder 4 insbesondere zur optimierten Erfassung,
Organisation, Verarbeitung, Übertragung und Archivierung, dadurch gekennzeichnet, dass bestimmte Daten in einer anderen Priorität abgearbeitet werden.
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