Главная > Обработка сигналов > Теория и практика вейвлет-преобразования
<< Предыдущий параграф
Следующий параграф >>
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Макеты страниц

10.6. Современные направления исследований

Исследования в области сжатия изображений ведутся по разным направлениям. Так, появилась новая интерпретация (описанная в главе 6) вейвлет-преобразования - лифтинговая схема, не основанная на преобразовании Фурье. С использованием этой схемы появилась возможность конструирования новых неразделимых базисов вейвлетов, которые потенциально могут привести к повышению эффективности кодеров. Интересным направлением исследований является изучение нелинейных аналогов вейвлет-преобразования, которые философия лифтинга делает возможным.

Активные исследования проводятся в области кодеров, основанных на классификации и оценивании по прошлому.

Одним из наиболее интересных направлений является разработка кодеров изображения, робастных к ошибкам, возникающим в каналах связи. При этом используется идея совместной оптимизации кодеров источника и канала, а также оптимального сочетания раздельно оптимизированных кодеров.

Особый интерес представляет адаптация вейвлет-кодирования изображения для кодирования видео. Здесь можно сочетать внутрикадровое кодирование с межкадровым предсказанием, как это заложено в стандарте MPEG-4. Можно также рассматривать видеопоследовательность как трехмерный массив и применять трехмерный вейвлет-анализ. Однако этот метод наталкивается на трудности, связанные с фундаментальными особенностями вейвлет-преобразования, как и любого субполосного кодирования. Вейвлет-преобразование не является пространственно-инвариантным в силу присутствия децимации и интерполяции. Эта изменчивость в пространстве мешает компактному представлению видеосигналов. Причина поясняется ниже.

Видеосигналы состоят из кадров. От кадра к кадру информация меняется незначительно. Поэтому существует возможность достичь хороших результатов сжатия, передав одинаковую информацию лишь однажды. Однако вейвлет-преобразование не является инвариантным к сдвигу, следовательно, подобное кодирование невозможно. Аналогичные доводы против трехмерного вейвлет-преобразования приводят и в частотной области.

Итак, в настоящей главе рассмотрено применение вейвлет-преобразования для сжатия изображений. Во всем мире в данном направлении ведутся интенсивные работы. Разработано большое число алгоритмов и кодеров, некоторые из которых стандартизированы.

Современные вейвлет-кодеры основаны на предположении, что изображение порождается источником с флюктуирующей дисперсией. Каждый

кодер реализует определенный механизм для отображения локальной дисперсии вейвлет-коэффициентов и квантует их оптимальным или субоптималь-ным образом в соответствии с дисперсией. Кодеры отличаются друг от друга стратегиями квантования коэффициентов и тем, каким образом происходит оценка и передача значения дисперсии декодеру.

Кодеры, основанные на алгоритме нульдерева, предполагают у дисперсии наличие двух состояний: нуль или нет. Декодеру передается дополнительная информация о местоположении значимых коэффициентов. Этот процесс приводит к нелинейной аппроксимации изображения. Множества нулевых коэффициентов выражаются в терминах деревьев вейвлетов (Льюис и Ноулес, Шапиро и др.) или комбинаций этих деревьев (Саид и Перельман). Нули передаются декодеру как дополнительная информация, так же как и квантованные данные. Кодеры, основанные на нульдеревьях, учитывают межполосные зависимости вейвлет-коэффициентов.

В частотно-адаптивных кодерах применяются ортогональные адаптивные преобразования - метод вейвлет-пакетов. Локальные флюктуации корреляционных связей используют пространственно-адаптивные кодеры.

Другие вейвлет-кодеры учитывают внутриполосные зависимости между вейвлет-коэффициентами (иногда одновременно и межполосные). Кодеры, основанные на решетчатом квантовании, делят коэффициенты на группы в соответствии с их энергией. Для каждого коэффициента они оценивают и (или) передают информацию о группе и значение квантованного в соответствие с номинальной дисперсией группы коэффициента. Другой новый класс кодеров передает незначительное количество информации о дисперсии. Это показывает, что, возможно, информация о дисперсии имеет большую избыточность, чем считалось раньше.

Многие исследования посвящены разработке алгоритмов кодирования изображения на основе векторного квантования вейвлет-коэффициентов. Эти алгоритмы не рассмотрены в нашей книге. Представление о них вы можете получить, прочтя обзорную статью Р.Грэя (см. Интернет-ссылки).

В заключение можно отметить, что вейвлеты и сопутствующие им идеи внесли неоценимый вклад в теорию и практику кодирования изображений и, по-видимому, будут оставаться основным направлением исследований в этой области в ближайшем будущем.

<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Оглавление