38962

Алгоритмы трансформирования исходных изображений на основе ортогональных преобразований

Контрольная

Коммуникация, связь, радиоэлектроника и цифровые приборы

Алгоритмы трансформирования исходных изображений на основе ортогональных преобразований С какой целью могут использоваться алгоритмы трансформирования исходных изображений на основе ортогональных преобразований Что общего и в чём различия между дискретным преобразованием Фурье и другими видами ортогональных преобразований. Один из видов ортогональных преобразований дискретное преобразование Фурье. В процессе ортогональных преобразований изображения имеющего сильные корреляционные связи между соседними элементами происходит...

Русский

2013-09-30

68 KB

6 чел.

2.4. Алгоритмы трансформирования исходных изображений на основе ортогональных преобразований (С какой целью могут использоваться алгоритмы трансформирования исходных изображений на основе ортогональных преобразований? Что общего и в чём различия между дискретным преобразованием Фурье и другими видами ортогональных преобразований?).

В некоторых случаях, для сокращения объёма данных или облегчения процедуры выделения признаков объектов на последующих этапах распознавания, целесообразно предварительно преобразовывать исходный двумерный массив [Еi,j] в массив значений коэффициентов [Fu,v], имеющий такой же формат MxN, как и исходное изображение.

Вторичный массив или иначе матрица коэффициентов [Fu,v] называется трансформантой. Один из видов ортогональных преобразований — дискретное преобразование Фурье. В случае преобразования Фурье трансформанта является ничем иным, как двумерным пространственным спектром изображения.

В общем случае любое преобразование исходного изображения на основе ортогональных операторов можно рассматривать как операцию разложения изображения в обобщенный двумерный спектр, а коэффициенты (т.е. элементы трансформанты) — как амплитуды соответствующих спектральных составляющих. Отметим, что если при этом в качестве базисных функций используются негармонические функции, то понятие пространственной частоты следует обобщить и использовать понятие секвенты.

Секвентой называется величина, равная половине среднего числа пересечений нуля в единицу времени или на единицу длины.

В процессе ортогональных преобразований изображения, имеющего сильные корреляционные связи между соседними элементами, происходит декорреляция (отбеливание). Таким образом, значения элементов трансформанты оказываются практически некоррелированными. В отличие от исходного массива, для которого характерно в среднем равномерное распределение энергии сигнала между элементами, распределение энергии сигнала в трансформанте крайне неравномерно. Основная доля энергии приходится на элементы с малыми порядковыми номерами (т.е. на низкие пространственные секвенты) и лишь небольшая доля — на прочие (см. рис 2. 3 ).

Рис. 2. 3. Распределение энергии сигнала между отдельными элементами
в исходном массиве (а) и в трансформанте (б).

Это обстоятельство позволяет либо вообще отбросить (т.е. считать равными нулю) большую часть элементов трансформанты (что означает, по существу, низкочастотную пространственную фильтрацию), либо квантовать их на малое число уровней с использованием минимального числа разрядов двоичного кода.

Рассмотрим некоторые наиболее распространённые виды ортогональных преобразований, применяемых при цифровой обработке изображений.

Здесь коэффициенты Fu в общем случае являются комплексными числами

Дискретное преобразование Фурье

Каждый комплексный коэффициент можно заменить двумя действительными составляющими. Эти составляющие характеризуют, соответственно, пространственные дискретные спектры амплитуд и фаз и определяются следующим образом:

Основной недостаток дискретного преобразования Фурье — сравнительно большой объём вычислений, а также необходимость сохранения большого числа составляющих трансформанты по сравнению с другими ортогональными преобразованиями при одинаковых ошибках восстановления изображения (т.е. при одинаковых потерях информации). Кроме того, для хранения отдельных составляющих комплексных коэффициентов, требуется больший объём памяти, чем для действительных значений элементов исходного массива. Говоря о дискретном преобразовании Фурье, следует упомянуть о возможности применения специально разработанных алгоритмов быстрого преобразования Фурье [1], а также о специализированных вычислительных устройствах для их реализации — так называемых систолических процессорах.

Преобразование Уолша (при M = N)

В свою очередь, коэффициенты bk(Z) определяются следующим образом: bk(Z) равен значению k-того разряда двоичного кода числа Z, состоящего из l двоичных разрядов. Если, например, Z = 10, т.е. 1010 =10102, то
b0 = 0; b1 = 1; b2 = 0; b3 = 1.

bk — определяются в соответствии с правилом их определения в преобразовании Уолша.

Преобразование Адамара (при M = N)

Очевидно, что все виды ортогональных преобразований являются обратимыми, т.е., используя процедуру обратного преобразования, можно из трансформанты восстановить исходное изображение.

Пусть [Еi,j] — массив исходного изображения форматом NxN , где j — номер строки, i — номер столбца элементов (номер элементов в строке); [Fu,v] — трансформанта изображения, которая имеет тот же формат NxN, где u и v соответственно номер строки и номер столбца элементов трансформанты. Тогда, в общем случае, независимо от вида ортогонального преобразования, запишем

где a(i,j,u,v) и b(i,j,u,v) — базисные функции прямого и обратного преобразований соответственно.

С практической точки зрения важно отметить, что все рассмотренные выше виды ортогональных преобразований являются разделимыми по переменным. Таким образом, вычисление прямых и обратных двумерных ортогональных преобразований удаётся свести к последовательному выполнению одномерных преобразований

Здесь астр(i,u), b(i,u) и a(j,v), b(j,v) — базисные функции прямого и обратного преобразований, соответственно вдоль направления строк и столбцов.

Для удобства записи и вычислений целесообразно использовать матричный аппарат

Здесь э] и [Астр] — матрицы прямого преобразования; [Вэ] и [Встр] — матрицы обратного преобразования; [Астр]т и [Встр]т — матрицы, полученные в результате транспонирования матриц [Астр] и [Встр].

Разумеется, независимо от формы математического представления, прямое и обратное ортогональные преобразования двумерных массивов требуют, в общем случае, значительных вычислительных затрат. Это следует учитывать при проектировании

АТСН, работающих в реальном масштабе времени. Однако, при цифровой обработке бинарных изображений, процедуры ортогональных преобразований существенно упрощаются, особенно в случае использования бинарных базисных функций (преобразования Уолша, Адамара и др.).


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

15059. Қазақ мақал-мәтелдерінің гендерлік сипаты 44 KB
  УДК 4Ф Б 76 ҚАЗАҚ МАҚАЛМӘТЕЛДЕРІНІҢ ГЕНДЕРЛІК СИПАТЫ М.Б. Боранбай Қ. Жұбанов атындағы Ақтөбе мемлекеттік университеті Ақтөбе қ. Қазақ халқы рухани дүниеге қазынаға бай халық. Оның қай түрін алсақ та тәлімтәрбиесі мол ұрпақтанұрпаққа қалдырған өcие
15060. Қазақ поэзиясындағы домбыра бейнесі 77.5 KB
  ТІРКЕУ ФОРМАСЫ 1. Тегі аты жөні: Абсаттарова Айдана Рамазанқызы 2. Мекеме лауазымы: Ы.Алтынсарин атындағы дарынды балаларға арналған мамандандырылған обл...
15061. Қазақ поэзиясындағы жыраулық дәстүр 432.5 KB
  Қазақ поэзиясындағы жыраулық дәстүр Ордада ханның қасында әр уақытта ақылшы жыраулар болған. Жыраулар халық поэзиясын жасаған ақылғөй даналар. Олар заманының өздері куә болған елеулі уақиғаларын тарихи кезеңдерді жырға қосқан... Жыраулар поэзиясына дейінгі әдеби...
15062. Қазақ фольклорындағы тарихи өлеңдер 186 KB
  ӘОЖ 398. 574 821.512.122 Қолжазба құқығында Ахметжанова Жанар Балтабекқызы Қазақ фольклорындағы тарихи өлеңдер 10.01.09 Фольклортану Филология ғылымдарының кандидаты ғылыми дәрежесін алу үшін дайындалған дис
15063. Қазақ фольклорының тарихы және оның зерттелуі 57.5 KB
  Қазақ фольклорының тарихы және оның зерттелуі Қазақ фольклорының тарихы деген ұғым мен зерттеу дәл өз мағынасында осы уақытқа дейін арнайы түрде күн мәселесіне қойылған емес. Оның бірнеше себебі болды. Біріншіден ғылымда фольклорды жеке көркем жүйесі бар көп өзін...
15064. Қазақтың батырлар жыры туралы 46.5 KB
  Ерлер мен пірлер: Төрт батырға тағы бір үңілгенде Күні кешеге дейін кезкелген дерлік қазақ азаматы баласының батыр болғанын қалап тілеп келді. Тіпті Кеңестің тұсында да балам өскенде бай болсыншы деген атаана некенсаяқ болған шығар. Әрине ешкім ұлқызының мұқ...
15065. Қайта өрлеу дәуіріндегі итальян әдебиеті 42.5 KB
  Қайта өрлеу дәуіріндегі итальян әдебиеті Данте Данте Алигьери май 1265. Флоренция 14.9.1321. Ровенна итальян ақыны. Дворян әулетінен шыққан. Жасынан теологиямен философиямен астрономиямен орта ғ
15066. Қараша, желтоқсан мен сол бір-екі ай 18.9 KB
  Қараша желтоқсан мен сол бірекі ай Композициялық кеш 58сыныптар аралығында 1жүргізуші: Тақырыбы: Қараша желтоқсан мен сол бірекі ай Мақсаттары: Оқушыларға табиғаттың құдіреттілігін таныта отырып жыл мезгілдерінің әсемдігін сезіне бағалай білуге баул...
15067. Қобланды батыр жыры 77 KB
  Қаһармандық рух қайта түледі Қобланды батыр жыры Немістің әйгілі ғалымы Альфред Вебер былай деп жазады: Орталық Азиядан шыққан көшпелі халықтардың Қытай Үндістан және батыс елдеріне басакөктеп жетуі ежелгі дүниенің осынау ұлы мәдениеттері көшпелілерден жы...