ОПТИМИЗАЦИЯ ЭТАПА КОДИРОВАНИЯ СТАНДАРТА JPEG НА ОСНОВЕ НЕЭТАЛОННОГО КРИТЕРИЯ КАЧЕСТВА Ярославский государственный университет им. П.Г. Демидова ДИПЛОМНАЯ РАБОТА Докладчик: Бекренев В.А. Научный руководитель: Хрящев В.В.
Цель работы оптимизация этапа кодирования стандарта сжатия неподвижных изображений - JPEG на основе неэталонной оценки качества 2
Задачи на дипломную работу - анализ литературы по вопросам сжатия и восстановления цифровых изображений; анализ литературы, посвященной вопросам оценки качества восстановленных изображений; - разработка и анализ алгоритма неэталонной оценки качества JPEG изображений; - оптимизация этапа кодирования стандарта JPEG на основе предложенного алгоритма неэталонной оценки качества JPEG изображения. 3
Основные этапы JPEG кодирования Разбиение на блоки 8х8 пикселей Дискретное косинусное преобразование Квантование Энтропийное кодирование Зигзагобразное сканирование Многие положения стандарта носят рекомендательный характер, что позволяет исследователям проводить оптимизацию стандарта с целью повышения скорости кодирования, степени сжатия или лучшего качества восстановленного изображения В данной работе оптимизация проводилась на этапе квантования и заключалась выборе матрицы квантования 4
Структура алгоритма неэталонной оценки качества (JQ) 5 Оценка качества JQ (JPEG Quality)
Зависимость оценки JQ от степени сжатия Изображение «Бабуин» («Baboon») Изображение «Лена» («Lena») 6 Зависимость оценки качества JQ от степени сжатия К для трех тестовых изображений Изображение «Перцы» («Peppers»)
Сравнение JQ и ПОСШ «Лена», ПОСШ = 27,32 dB, К = 46,38, JQ = – 0,145; «Перцы», ПОСШ = 27,32 dB, К = 46,55, JQ = 0,118, 7
Коэффициенты корреляции Изображение «Бабуин» Изображение «Лена» Изображение «Перцы» JQ CO * JQ ПОСШ Бабуин0,99970,6255 Лена0,99650,8105 Перцы0,98980,7667 * CO – субъективная (визуальная) оценка. 8
Первый способ оптимизации Параметры: - число итераций 5 Условия завершения алгоритма: - отклонение полученной оценки от первоначальной превысило порог - число итераций превысило 5 9
Сравнение алгоритмов кодирования JPEG Зависимость оценки JQ восстановленного изображения от степени сжатия К для обычной и оптимизированной схемы JPEG кодирования (усреднена по пяти изображениям) 10
Сравнение алгоритмов кодирования JPEG Зависимость СКО восстановленного изображения от степени сжатия К для обычной и оптимизированной схемы JPEG кодирования (усреднена по пяти значениям) 11
Сравнение алгоритмов кодирования JPEG Зависимость СКО восстановленного изображения от степени сжатия К для обычной и оптимизированных схем JPEG кодирования 1212
Второй способ оптимизации Параметры: - число итераций 3 - размер анализируемой окрестности 24х24 пикселя Условия завершения алгоритма: - отклонение полученной оценки от первоначальной превысило порог - число итераций превысило 3 13
Сравнение алгоритмов кодирования JPEG Зависимость СКО восстановленного изображения от степени сжатия К для обычной и оптимизированных схем JPEG кодирования 14
Визуальное улучшение после оптимизации Неоптимизированный алгоритм JPEG кодирования K = 45,70 Оптимизированный вторым способом алгоритм JPEG кодирования K = 45,67 15
Заключение На основе проведенных исследований можно сделать следующие выводы: Разработанный критерий JQ может использоваться для неэталонной оценки качества JPEG изображений. Рекомендательный характер спецификации стандарта JPEG позволяет проводить оптимизацию этапа кодирования изображений. Результаты моделирования показывают, что использование критерия JQ для оптимизации этапа кодирования предпочтительнее чем эталонного критерия СКО восстановленного изображения. 16
Заключение Применение первого способа оптимизации позволяет достичь лучшего качества восстановленного изображения по сравнению с неоптимизированной схемой JPEG кодирования. Улучшение составило 0,7–1 в значениях JQ и 8–10 в значениях СКО. Поскольку второй способ оптимизации учитывает участки различной детальности на изображении, качество его работы выше не только по сравнению с неоптимизированной, но и с первой оптимизированной схемой JPEG кодирования. Применение второго способа оптимизации позволило улучшить качество изображений на 1–1,5 в значениях JQ и на 10–15 в значениях СКО. 17