СПОСОБ АППАРАТНОГО СЖАТИЯ ЦИФРОВОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ ДЛЯ СЪЕМОЧНОЙ АППАРАТУРЫ СКАНИРУЮЩЕГО ТИПА Российский патент 2017 года по МПК H04N19/85 H04N19/63 H04N19/124 H04N19/13 

Описание патента на изобретение RU2628122C1

Изобретение относится к области обработки изображения, в частности, к способам сжатия цифрового изображения, и может быть использовано в съемочной аппаратуре сканирующего типа космических аппаратов (КА), предназначенных для дистанционного зондирования Земли.

В связи с разработкой цифровых технологий передачи и обработки изображений, видеосигналов, а также с применением в аппаратах дистанционного зондирования поверхности Земли продольных ПЗС-сканеров, требующих большого количества (несколько десятков тысяч) фоточувствительных датчиков, считывающих сигналы одновременно, встает вопрос хранения и предварительного сжатия цифровых видеоизображений на борту КА.

Известен способ аппаратного сжатия цифрового изображения в съемочной аппаратуре КА Pleiades-HR [1], основанный на функции вейвлет-преобразования и разработанный в международном стандарте JPEG2000 [2], который по сущности наиболее близок к предлагаемому изобретению и выбран нами в качества прототипа.

В этом способе сжатия цифрового изображения задают значение требуемого числа бит при сжатии S0, значения весовых коэффициентов γb для различных частотных диапазонов и сохраняют их в буфере, построчно накапливают в буфере кадры изображения и поочередно передают полные кадры изображения на вход модуля сжатия. Преобразовывают цифровой сигнал кадра посредством многоуровневого дискретного вейвлет-преобразования по методу Маллата. На каждом уровне за первый проход одновременно преобразуют строки кадра с получением высокочастотных (Н) и низкочастотных (L) коэффициентов вейвлет-преобразования, за второй проход преобразуют столбцы кадра с получением высокочастотных (Н) и низкочастотных (L) коэффициентов вейвлет-преобразования. На последующих уровнях преобразованию подвергаются только низкочастотные (L) коэффициенты вейвлет-преобразования.

В частности, для выполнения 4-уровневого вейвлет-преобразования необходимо совершить 8 проходов с промежуточным сохранением всех результатов и в результате получить 13 наборов вейвлет-коэффициентов при разной частоте (фиг. 1).

После осуществляют скалярное квантование полученных коэффициентов вейвлет-преобразования, используя значения коэффициентов квантования ki для разных частотных диапазонов, с получением квантованных коэффициентов. Коэффициенты квантования ki определяются заданными значениями требуемого числа бит при сжатии S0 и значениями весовых коэффициентов γb для различных частотных диапазонов. Для всех кадров информации значения коэффициентов квантования ki постоянны.

Далее квантованные вейвлет-коэффициенты подвергают бит-ориентированному арифметическому кодированию и получают сжатое изображение в виде битового потока.

Полученный битовый поток анализируют, сортируют в порядке убывания значимости бит, после чего на выход модуля сжатия передают S0 наиболее значимых бит.

Способ позволяет производить сжатие потока цифровой информации со скоростью 25 мегапикселей в секунду и сжимать изображения разрядности 11-12 бит с коэффициентами сжатия 2-20 с потерями с удовлетворительным качеством декодированного изображения и ~ 2 - без потерь.

Недостатком данного способа сжатия является низкая скорость сжатия из-за использования большого количества проходов при вейвлет-преобразовании, необходимости промежуточного сохранения большого объема обрабатываемых данных, а так же из-за наличия трудоемкой и длительной операции анализа и сортировки информации.

Задача изобретения состоит в увеличении скорости сжатия цифрового изображения при сохранении высоких значений коэффициентов сжатия и удовлетворительного качества декодированного изображения.

Для решения поставленной задачи предложен способ аппаратного сжатия цифрового изображения для съемочной аппаратуры сканирующего типа заключающийся в том, что задают значение требуемого числа бит при сжатии S0, значения весовых коэффициентов γb для различных частотных диапазонов и сохраняют их в буфере, там же построчно накапливают полные кадры цифрового изображения и поочередно передают их на вход модуля сжатия для многоуровневого преобразования цифрового сигнала кадра посредством многократного применения одномерного дискретного вейвлет-преобразования с получением набора коэффициентов вейвлет-преобразования в разных частотных диапазонах, далее осуществляют скалярное квантование коэффициентов вейвлет-преобразования с получением квантованных коэффициентов, путем побитового арифметического кодирования квантованных коэффициентов получают сжатое изображение в виде битового потока, в отличие от прототипа, дополнительно задают значение коэффициента потерь Q0 и сохраняют его в буфере, многократное применение одномерного дискретного вейвлет-преобразования осуществляют в два прохода: за первый проход производят все уровни преобразования по строкам кадра изображения, за второй проход производят все уровни преобразования по столбцам кадра изображения, скалярное квантование коэффициентов вейвлет-преобразования производят с учетом коэффициентов квантования ki, определяемых из соотношения , где Qi - коэффициент потерь, i - порядковый номер кадра, i=1…n, подсчитывают число бит в сжатом цифровом изображении кадра, рассчитывают коэффициент потерь текущего кадра , рассчитанные значения Qi передают для скалярного квантования следующего кадра изображения.

Выполнение в предложенном способе многоуровневого преобразования цифрового сигнала кадра посредством многократного применения одномерного дискретного вейвлет-преобразования в два прохода: за первый проход производят все уровни преобразования по строкам кадра изображения, за второй проход производят все уровни преобразования по столбцам кадра изображения, позволило сократить количество проходов обработки изображения кадра и увеличить скорость сжатия цифрового изображения.

Используя число бит Si, полученное при обработке кадра, получают коэффициент потерь текущего кадра Qi, который учитывают при скалярном квантовании последующего кадра, что позволяет исключить трудоемкую, длительную операцию анализа и сортировки битового потока, и приводит к увеличению скорости сжатия изображения при сохранении высоких значений коэффициента сжатия и качества декодированного изображения.

На фиг. 1 представлено 4-уровневое дискретное вейвлет-преобразование Маллата. На фиг. 2 приведена блок-схема модуля сжатия. На фиг. 3 приведена схема первого прохода 4-уровневого дискретного вейвлет-преобразования (над строкой изображения). На фиг. 4 показано 4-уровневое дискретное вейвлет-преобразование, используемое в способе аппаратного сжатия цифрового изображения для съемочной аппаратуры сканирующего типа. На фиг. 5 представлена таблица весовых коэффициентов γb для разных частотных диапазонов.

Предложенный способ реализован следующим образом: задают значения требуемого числа бит при сжатии S0, весовых коэффициентов γb для различных частотных диапазонов, коэффициент потерь Q0 и сохраняют их в буфере. Также в буфере построчно накапливают кадры изображения, а потом поочередно передают их и все сохраненные значения S0, γb, Q0 коэффициентов на вход модуля сжатия 1 (фиг. 2).

Многоуровневое преобразование цифрового сигнала кадра выполняют в преобразователе 2 посредством многократного применения одномерного дискретного вейвлет-преобразования (1D_DWT) в два прохода. За первый проход проводят все уровни дискретного вейвлет-преобразования по строкам (см. фиг. 3) с получением для каждого уровня высокочастотных (Н) и низкочастотных (L) коэффициентов вейвлет-преобразования. На первом уровне обрабатывают весь кадр изображения, на последующий уровнях - только низкочастотные (L) коэффициенты вейвлет-преобразования. За второй проход производят все аналогичные уровни преобразования по столбцам кадра изображения.

В частности, для выполнения 4-уровневого дискретного вейвлет-преобразования необходимо совершить всего 2 прохода с одним промежуточным сохранением результатов и получить 25 наборов вейвлет-коэффициентов при разной частоте (фиг. 4).

Далее в квантователе 3 (фиг. 2) осуществляют скалярное квантование полученных коэффициентов вейвлет-преобразования с учетом коэффициентов квантования, определяемых из соотношения , где γb - весовые коэффициенты для различных частотных диапазонов, Qi - коэффициент потерь, i - порядковый номер кадра, i=1…n, .

В кодировщике 4 путем побитового арифметического кодирования квантованных вейвлет-коэффициентов получают сжатое изображение в виде битового потока, который подается на выход модуля сжатия 1 и на калькулятор 5, где подсчитывают число бит Si в сжатом цифровом изображении кадра, рассчитывают коэффициент потерь Qi текущего кадра , где Qi-1 - значение коэффициента потерь для предыдущего кадра, Si - число бит полученное после сжатия текущего кадра информации, S0 - требуемое число бит при сжатии кадра информации.

Рассчитанное значение коэффициента потерь Qi текущего кадра передают в квантователь 3 для скалярного квантования следующего кадра изображения.

Таким образом, учитывая изменение коэффициента потерь Qi, обеспечивается равенство среднего числа бит Si, заданному числу бит S0.

Восстановление изображения (декодирование) производят в обратном порядке.

Данный способ аппаратного сжатия цифрового изображения для съемочной аппаратуры сканирующего типа позволил сжимать поток цифровой информации со скоростью ПО мегапикселей в секунду, что в ~ 4раза превышает данные прототипа, а также сжимать изображения разрядности 11-12 бит с коэффициентами сжатия от 2 до 20-ти с потерями с удовлетворительным качеством восстановленного изображения и ~ 2 без потерь, при этом наилучшее качество наблюдается при коэффициентах сжатия до 10.

Источники информации

1. Bormin Huang, Satellite Data Compression, Springer New York Dordrecht Heidelberg, Лондон, 2011, p. 33-45.

2. Taubman D. S. and Marcellin M. W., JPEG 2000: Fundamentals, Standards and Practice. Kluwer Academic Publishers, Boston, 2002.

Похожие патенты RU2628122C1

название год авторы номер документа
ГИБКОЕ КВАНТОВАНИЕ 2012
  • Ту Чэнцзе
  • Сринивасан Сридхар
RU2619908C2
ГИБКОЕ КВАНТОВАНИЕ 2007
  • Ту Чэнцзе
  • Сринивасан Сридхар
RU2476000C2
СПОСОБ КОДИРОВАНИЯ И ДЕКОДИРОВАНИЯ ВИДЕОИНФОРМАЦИИ 2014
  • Агеева Нина Сергеевна
  • Дворников Сергей Викторович
  • Оков Игорь Николаевич
  • Устинов Андрей Александрович
RU2568266C1
Способ эффективного кодирования и декодирования цифрового изображения 2019
  • Новицкий Виталий Владимирович
  • Цветков Виктор Юрьевич
  • Лопато Андрей Геннадьевич
  • Мирончик Дмитрий Юрьевич
RU2723896C1
УСТРОЙСТВО И СПОСОБ КОДИРОВАНИЯ, УСТРОЙСТВО И СПОСОБ ДЕКОДИРОВАНИЯ И СИСТЕМА ПЕРЕДАЧИ 2006
  • Фукухара Такахиро
  • Хосака Казухиса
  • Андо Кацутоси
RU2340114C1
СПОСОБ ВСТРАИВАНИЯ СООБЩЕНИЯ В ЦИФРОВОЕ ИЗОБРАЖЕНИЕ ФОРМАТА JPEG 2000 2012
  • Радаев Сергей Владимирович
  • Кирюхин Дмитрий Александрович
  • Двилянский Алексей Аркадьевич
  • Люлин Александр Николаевич
  • Иванов Иван Владимирович
RU2517337C1
УСТРОЙСТВО И СПОСОБ КОДИРОВАНИЯ, УСТРОЙСТВО И СПОСОБ ДЕКОДИРОВАНИЯ И СИСТЕМА ПЕРЕДАЧИ ДАННЫХ 2006
  • Фукухара Такахиро
  • Хосака Казухиса
  • Андо Кацутоси
RU2339997C1
СПОСОБ КОДИРОВАНИЯ ШИРОКОПОЛОСНОГО РЕЧЕВОГО СИГНАЛА 2009
  • Илюшин Михаил Владимирович
  • Басов Олег Олегович
  • Рыболовлев Александр Аркадьевич
RU2419169C1
КВАНТОВАНИЕ, ОСНОВАННОЕ НА МОДЕЛИРОВАНИИ ИСКАЖЕНИЯ СКОРОСТИ ПЕРЕДАЧИ, ДЛЯ КОДЕРОВ CABAC 2009
  • Карчевич Марта
  • Е Янь
RU2475999C2
ОПЕРАЦИИ ПОВТОРНОЙ ДИСКРЕТИЗАЦИИ И ИЗМЕНЕНИЯ РАЗМЕРА ИЗОБРАЖЕНИЯ ДЛЯ КОДИРОВАНИЯ И ДЕКОДИРОВАНИЯ ВИДЕО С ПЕРЕМЕННОЙ РАЗРЕШАЮЩЕЙ СПОСОБНОСТЬЮ 2007
  • Салливан Гари Дж.
RU2420915C2

Иллюстрации к изобретению RU 2 628 122 C1

Реферат патента 2017 года СПОСОБ АППАРАТНОГО СЖАТИЯ ЦИФРОВОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ ДЛЯ СЪЕМОЧНОЙ АППАРАТУРЫ СКАНИРУЮЩЕГО ТИПА

Изобретение относится к области обработки изображения. Технический результат - увеличение скорости сжатия цифрового изображения. Способ сжатия цифрового изображения заключается в том, что задают значение требуемого числа бит при сжатии, значения весовых коэффициентов для различных частотных диапазонов, построчно накапливают полные кадры цифрового изображения и передают их на вход модуля сжатия для многоуровневого преобразования цифрового сигнала кадра посредством многократного применения одномерного дискретного вейвлет-преобразования с получением набора коэффициентов вейвлет-преобразования в разных частотных диапазонах, осуществляют скалярное квантование коэффициентов вейвлет-преобразования, получают сжатое изображение путем побитового арифметического кодирования квантованных коэффициентов, причем применение одномерного дискретного вейвлет-преобразования осуществляют в два прохода, скалярное квантование коэффициентов вейвлет-преобразования производят с учетом определяемых коэффициентов квантования, подсчитывают число бит в сжатом цифровом изображении кадра, рассчитывают коэффициент потерь текущего кадра и передают для скалярного квантования следующего кадра изображения. 5 ил.

Формула изобретения RU 2 628 122 C1

Способ аппаратного сжатия цифрового изображения для съемочной аппаратуры сканирующего типа заключается в том, что задают значение требуемого числа бит при сжатии S0, значения весовых коэффициентов γb для различных частотных диапазонов и сохраняют их в буфере, там же построчно накапливают полные кадры цифрового изображения и поочередно передают их на вход модуля сжатия для многоуровневого преобразования цифрового сигнала кадра посредством многократного применения одномерного дискретного вейвлет-преобразования с получением набора коэффициентов вейвлет-преобразования в разных частотных диапазонах, далее осуществляют скалярное квантование коэффициентов вейвлет-преобразования с получением квантованных коэффициентов, путем побитового арифметического кодирования квантованных коэффициентов получают сжатое изображение в виде битового потока, отличающийся тем, что дополнительно задают значение коэффициента потерь Q0 и сохраняют его в буфере, многократное применение одномерного дискретного вейвлет-преобразования осуществляют в два прохода: за первый проход производят все уровни преобразования по строкам кадра изображения, за второй проход производят все уровни преобразования по столбцам кадра изображения, скалярное квантование коэффициентов вейвлет-преобразования производят с учетом коэффициентов квантования ki, определяемых из соотношения kib⋅Qi-1, где Qi - коэффициент потерь, i - порядковый номер кадра, i=1…n, подсчитывают число бит Si в сжатом цифровом изображении кадра, рассчитывают коэффициент потерь текущего кадра , рассчитанные значения Qi передают для скалярного квантования следующего кадра изображения.

Документы, цитированные в отчете о поиске Патент 2017 года RU2628122C1

Способ приготовления мыла 1923
  • Петров Г.С.
  • Таланцев З.М.
SU2004A1
US 7418144 B2, 26.08.2008
US 6711299 B2, 23.03.2004
Устройство для контроля импульсов 1982
  • Денисов Александр Анатольевич
  • Урецкий Иосиф Моисеевич
SU1062623A1
Станок для изготовления деревянных ниточных катушек из цилиндрических, снабженных осевым отверстием, заготовок 1923
  • Григорьев П.Н.
SU2008A1
СПОСОБ КОМПРЕССИИ И ДЕКОМПРЕССИИ СТАТИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ И ВИДЕОИНФОРМАЦИИ В ЦИФРОВОЙ ФОРМЕ 2007
  • Гроппен Виталий Оскарович
  • Проскурин Александр Евгеньевич
  • Соколова Екатерина Андреевна
RU2339082C1

RU 2 628 122 C1

Авторы

Иванов Александр Петрович

Полонский Александр Владимирович

Коревко Алексей Игоревич

Мысливец Виталий Владимирович

Даты

2017-08-15Публикация

2016-02-19Подача