200 likes | 276 Views
Tömörítő kódolások. Veszteségmentes kódolás entrópia prediktiv Veszteséges transzformációs. -. Az időben vagy térben egymás után következő minták közötti korreláció > 0. (zaj esetén = 0 !!) Az ebből adódó redundancia csökkentése a cél. A redundáns elemek kiválasztása történhet:
E N D
Tömörítő kódolások • Veszteségmentes kódolás • entrópia • prediktiv • Veszteséges • transzformációs
- • Az időben vagy térben egymás után következő minták közötti korreláció > 0.(zaj esetén = 0 !!) • Az ebből adódó redundancia csökkentése a cél. • A redundáns elemek kiválasztása történhet: • Az eredeti amplitudó (idő) tartományban • egy transzformált (frekvencia) tartományban.
Prediktiv kódolások 1. A prediktor egység valamilyen algoritmus szerint (a korábbi értékeket alapul véve) kiszámítja a soron következő minta egy várható értékét. 2. A szomszédos elemek szoros korrelációja esetén a becsült és tényleges érték között kevés az eltérés (kevesebb információ)
- A dekódolást lehetővé teszi: • A kódolás során használt algoritmus ismerete • A korábbi minta értékek ismerete(ezek alapján azonos a becsült érték) • A különbség érték ismerete • Az igényelt erőforrás jellege változott: • adat továbbítás/tárolás -> eljárás
DPCM • Differenciális impulzuskód moduláció • A PCM –en alapuló eljárás • A prediktor időben korábbi, megfelelően súlyozott mintavételi jelek átlagaként állítja elő a becsült értéket. • A súlyozó tényezők általában ismert statisztikai adatok alapján vannak meghatározva.
ADPCM • Adaptív differenciális impulzuskód moduláció • Időben statisztikai szerkezetében változó(nem stacionárius) jelek esetén. • A becslő algoritmus részét képező súlyozó tényezőket a statisztikusan homogén szakaszokban újra számolja. • A dekódoláshoz a mindenkor érvényes súlyozó tényezőket is továbbítani kell.
Transzformációk • A mintasorozatok által alkotott összetettebb információ formák (2D blokk, hang, ..) a frekvencia tartományban gyakran jobban kezelhetőek. • A frekvencia tartomány és az amplitudó (idő) tartomány közötti kétirányú átalakitás alapesetben veszteségmentes.
- • FFT • DCT • Wavelet
FFT • A Fourier transzformáció a legismertebb • De: • a definiciójából adódóan időben nem korlátos jelekre van értelmezve. • Alkalmas annak kimutatására, hogy milyen spektrális összetevők léteznek • Nem alkalmas ezek időbeni változásának kimutatására.
Minek ? • Nyilvánvaló, hogy a szomszédos képelemek hasonlóságából adódó redundanciát csökkenteni kellene. • A 2D szomszédság és hasonlóság mértékének megadási módja nem nyilvánvaló. • A „szomszédság” mértéke nyilvánvaló összefüggésben van a megváltozás frekvenciájával, ezen keresztül a spektrummal. • Fourier-transzformáció ?
DCT Diszkrét Cosinus Transzformáció
- -A DCT a kép elemek amplitudó eloszlása helyett frekvencia összetevőket határoz meg
A DCT jellemzése • A lehetséges eljárások közül a tulajdonságai alapján a DCT bizonyult alkalmasnak. • A frekvencia tartományban a legtöbb energia az alacsonyabb frekvenciákon koncentrálódik. 8x8 esetben 1 DC együttható, 63 AC együttható • A 2D minta DCT –vel transzformált elemei között jól megfogalmazható egy „fontossági” mérték. • Erre a „fontossági” mértékre alapozva eldönthető a redundancia (vagy relevancia) kívánt szintje
A DCT algoritmusa • az együtthatók valósak • az n elemű bemenő vektorn elemű transzformáltat eredményez. • a számításigény megfelelő • A DCT szeparálható, azaz a 2-dimenziós felírható 2 darab 1-D transzformáció összegeként. Az egydimenziós DCT formula