Курсовая работа на тему: Постановка задачи по разработке программы. Входные данные. Выходные данные

Введение

Кодирование изображений с частичной потерей информации.

Изображения, в которых яркость изменяется непрерывно от уровня белого к черному, называется полутоновыми или много-градационными. Сигналы полутоновых изображений, в отличие от черно-белых факсимиле, являются аналоговыми. Поэтому для последующей их обработки с помощью ЭВМ они подвергаются дискретизации и квантованию. Сигналы полутонового неподвижного изображения представляют собой двухмерную функцию распределения яркости В(х, у) на плоскости с координатами х и у.

Сжимаемые изображения предназначаются для восприятия их человеком, либо для обработки автоматическими устройствами. Если изображение кодируется для передачи зрителю, то уменьшить объем передаваемой информации можно, используя особенности восприятия зрительного анализатора. Поскольку точность восприятия зрительного анализатора человека ограничена, то это позволяет считать некоторые искажения изображения незаметными или незначительными. Эта особенность дает возможность сжимать исходное изображение за счет потери части малозначительной информации, т.е. вносить определенные искажения. При декодировании, естественно, исключенная информация не может быть восстановлена и изображение воспроизводится с некоторой погрешностью. Различные методы кодирования вносят искажения разной степени. Поэтому при разработке системы компрессии изображения необходимо выбрать такой метод преобразования, который вносит наименее заметные искажения. В настоящее время большинство систем сжатия черно-белых и цветных неподвижных и подвижных изображений являются системы с потерей части. В то же время имеются области применения обработки изображений с использованием автоматических анализаторов, где потери какой-либо части изображений не допускаются.

При проектировании и оценке эффективности методов сжатия изображений необходимо иметь достоверную количественную меру качества изображения. К сожалению, не существует аналитической объективно адекватной меры качества изображения для различных систем сжатия изображений. Поэтому для характеристики качества применяются шкалы субъективной оценки качества изображения, испытательные изображения, численные зависимости качества от искажений. Любая "хорошая" мера качества изображения должна быть коррелированна с субъективными оценками качества изображения, представленными в виде шкалы. Существует две шкалы субъективной оценки: шкала качества и шкала ухудшения изображения. Обычно используется пятибалльная система оценок. Каждая ступень качества шкалы характеризует качество рассматриваемого изображения с учетом некоторого множества испытательных изображений. По шкале ухудшения можно оценить степень искажения кодируемого изображения по отношению к некоторому сходному изображению. В таблице приведены шкалы качества и ухудшения, принятые в технике передачи изображений.

Шкала качества и ухудшения изображения

Качество

Оценка в баллах

Ухудшение

Отличное Хорошее Удовлетворительное Плохое Очень плохое

Незаметно Заметно, но не мешает Слегка мешает Мешает Очень мешает

Процедура оценки качества изображения осуществляется методом экспертной оценки. До эксперимента экспертам предъявляется неискаженное испытательное изображение. В течение эксперимента периодически показывают неискаженное изображение, сменяющееся с оцениваемым или рядом с ним.

Числовые оценки качества изображения делятся на два класса: одномерные и двумерные. Одномерные используются только для одного изображения и измерительная шкала калибруется с помощью сравнения оцениваемого изображения с исходным. Двумерные являются дифференциальными показателями качества изображения до обработки и после. Одномерные методы, как правило, основываются на пространственном спектре изображения. Типичные меры качества изображения включают общую или среднюю энергию сигнала на всех частотах. Другой класс одномерных числовых мер основан на использовании статистических характеристик изображения, в частности, математического ожидания. Одномерная гистограмма показывает распределение в изображении пикселей с определенным уровнем яркости. Такую гистограмму можно рассматривать как аппроксимацию одномерной плоскости распределения вероятностей изображения. По ее форме можно судить о контрастности изображения. Аналогично двумерная гистограмма - это аппроксимация двумерной плотности распределения вероятностей изображения. Ширина такой гистограммы в диагональном направлении указывает на пространственную корреляцию изображения.

Двумерные методы качества изображения применяют наиболее часто при оценке качества сжатого изображения, поскольку они указывают на относительные искажения закодированного изображения по сравнению с исходным. Самой распространенной мерой является среднеквадратическая ошибка, представляющая собой разность между значениями соответствующих пикселей исходного и искаженного изображения. К сожалению, среднеквадратическая ошибка часто слабо коррелированна с субъективными оценками качества изображения.

Оглавление

- Введение

- Постановка задачи по разработке программы

- Входные данные

- Выходные данные

- Обзор методов компрессии полутонового изображения

- Описание метода JPEG

- Тестирование программы Заключение

- Библиографический список

- Приложение

Заключение

Данная программа разработана в соответствии с постановкой задачи на курсовое проектирование по теме "Компрессия полутонового изображения" по дисциплине "Кодирование и защита информации" ("КиЗИ"). При написании программы использованы методические указания по курсовому проектированию по дисциплине "КиЗИ". Интерфейс программы удобен для использования. Выходные данные представлены в виде полутонового неподвижного изображения на одном из окон программы. По своей структуре программа хорошо организована, что позволяет в случае необходимости легко ее модифицировать. Для проверки работоспособности программы и правильности обработки входных данных разработан тестовый пример. Тестирование программы подтвердило, что программа правильно выполняет обработку данных и выдаёт верные результаты.

Всё это свидетельствует о работоспособности программы и позволяет сделать вывод о пригодности программы к компрессии полутонового изображения и является наглядным примером программной реализации метода JРЕG.

Список литературы

1. В.С.Чернега Сжатие информации в компьютерных сетях: Учебное пособие для вузов: Под ред. д.т.н., проф. В.К. Маригодова.- Севастополь.: СевГТУ,- 1997.-214с.: ил.