Обзор методов декодирования изображений
ВВЕДЕНИЕ
Обмен информацией в современном мире претерпел огромные изменения, обусловленные достижениями в области технологий и широкой доступностью коммуникационных сетей. Сегодня человечество обладает большими возможностями для создания, хранения и передачи информации на различных платформах и носителях. Информация передается в различных форматах, таких как текст, аудио, видео и изображения.
Графическое представление информации является удобным и интуитивно понятным, поэтому объёмы передаваемых изображений растут непрерывно. Поскольку передача графического материала является ресурсоёмкой операцией, цифровая обработка изображений является одним из наиболее актуальных направлений в области информационных технологий. Цифровая обработка включает: кодирование, декодирование, передачу и хранение цифровых изображений. Все это требует применения различных методов обработки.
СОДЕРЖАНИЕ
Введение……………………………………………………………………... 6
1 Обзор методов декодирования изображений…………….…………….. 7
2 Системы упорядочения функций Уолша и взаимосвязь между ними... 15
3 Вейвлет-преобразование………………………………………………..... 20
4 Сжатие изображений с использованием функций Уолша………….….. 24
4.1 Разработка алгоритма декодирования изображений………………. 24
4.2 Моделирование в интерактивной среде MATLAB...……….………. 29
4.3 Программная реализация декодирования на языке Python……….. 31
4.4 Разработка интерфейса взаимодействия с пользователем………... 33
4.5 Расчёт среднеквадратической ошибки декодированного изображения …………………………………………………………..….. 35
5 Разработка структуры декодера...……………………………………….. 39
6 Исследовательская часть…………………………….…………………… 41
7 Экономическое обоснование научно-исследовательской работы...…... 46
Заключение…………………………………………………………………... 58
Список использованных источников………………………………………. 60
Приложение А (обязательное) Листинг кода моделирования в MATLAB. 61
Приложение Б (обязательное) Листинг функции main на языке Python……………………………………………….……... 66
Приложение В (обязательное) Листинг функции walsh_dwt_decoding на языке Python.……………………………………….……... 67
Приложение Г (обязательное) Листинг вспомогательных функции на языке Python………………………………………..……... 70
Приложение Д (обязательное) Листинг кода интерфейса
взаимодействия с пользователем…...…………….……... 71
Приложение Е (обязательное) Справка о проценте оригинальности.…... 73
Ведомость документов……………………………………………………… 74
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
[1] Касами, Т. Теория кодирования / Т. Касами, пер. с япон. А.В. Кузнецова. М.: Мир, 2006. – 571 с.
[2] Вернер, М. Основы кодирования: учеб. для ВУЗов / М. Вернер. – Москва. : Техносфера, 2004. – 288 с.
[3] Лосев, В. В. Поиск и декодирование сложных дискретных сигналов / В. В. Лосев, Е. Б. Бродская, В. И. Коржик. М.: Радио и связь, 1988. – 346 с.
[4] Билинский И. Я. Стохастическая цифровая обработка сигналов / И. Я. Билинский, Рига : Зинатне, 1983. – 292 с.
[5] Харкевич, А. А. Спектры и анализ / А. А. Харкевич. М.: Физмат, 1962. – 241 с.
[6] Сэломон, Д. Сжатие данных изображений и звука / Д. Сэломон, пер. с англ./ В. В. Чепыжова. М.: Техносфера, 2004. – 368 с.
[7] Конопелько, В. Теория прикладного кодирования: учеб. пособие. В 2 т. / В. К. Конопелько, В. А.Липницкий, В. Д. Дворников [и др.] – Мн. : БГУИР, 2004. – Т. 2. – 398 с.
[8] Терёхин, В. Моделирование в системе MATLAB: учеб. пособ. / В. В. Терёхин. – Кемеровский государственный университет. Новокузнецк. : Кузбассвузиздат, 2004. – 376 с.
[9] Техническая документация Django [Электронный ресурс]. – Режим доступа : https://www.djangoproject.com/.
[10] Никитин, Г. Свёрточные коды: учеб. пособ. / Г. Никитин. – СПбГУАП. СПб. : 2001. 80 с.
[11] Евразийская патентная информационная система [Электронный ресурс]. – Режим доступа : http://eapatis.com/ru.
[12] Информационно-справочный портал WIPO GOLD [Электронный ресурс]. – Режим доступа : http://patentscope.wipo.int/search/ru/search.jsf.
В общем, вейвлет-преобразование может быть выражено следующим уравнением:
Fa,b=-∞∞fxΨa,b*xdx, (3.1)где * - символ комплексной сопряженности и функция ψ – некоторая функция. Функция может быть выбрана произвольным образом, но она должна удовлетворять определённым правилам [5].
Как видно, вейвлет-преобразование на самом деле является бесконечным множеством различных преобразований в зависимости от оценочной функции, использованной для его расчёта. Это является основной причиной, почему термин «вейвлет-преобразование» используется в весьма различных ситуациях и для различных применений. Также существует множество типов классификации вариантов вейвлет-преобразования. Здесь мы покажем только деление, основанное на ортогональности вейвлетов. Можно использовать ортогональные вейвлеты для дискретного вейвлет-преобразования и неортогональные вейвлеты для непрерывного.