Методи стиснення та фільтрації даних дистанційного зондування Землі із забезпеченням високої візуальної якості

Размещено на http://www.allbest.ru/

Міністерство освіти і науки, молоді та спорту України

Національний аерокосмічний університет ім. М.Є. Жуковського Харківський авіаційний інститут

УДК 621.396.9:681.323

Автореферат

дисертації на здобуття наукового ступеня

кандидата технічних наук

Спеціальність 05.07.12 - Дистанційні аерокосмічні дослідження

Методи стиснення та фільтрації даних дистанційного зондування землі із забезпеченням високої візуальної якості

Кривенко Сергій Станіславович

Харків 2011

Дисертація є рукописом

Робота виконана у Національному аерокосмічному університеті ім. М.Є. Жуковського «Харківський авіаційний інститут» Міністерства освіти і науки, молоді та спорту України

Науковий керівник: доктор технічних наук, професор Лукін Володимир Васильович, Національний аерокосмічний університет ім. М.Є. Жуковського «Харківський авіаційний інститут», професор кафедри «Прийому, передачі та обробки сигналів»

Офіційні опоненти: доктор технічних наук, професор Воробель Роман Антонович, Фізико-механічний інститут ім. Г.В. Карпенка, завідувач відділу обчислювальних методів і систем перетворення інформації; кандидат технічних наук, доцент Корольова Наталія Анатоліївна, Українська державна академія залізничного транспорту, доцент кафедри «Транспортний зв'язок»

Захист відбудеться « 23 » вересня 2011 року о 13.30 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради Д 64.062.07 у Національному аерокосмічному університеті ім. М.Є. Жуковського «Харківський авіаційний інститут» за адресою: 61070, м. Харків, вул. Чкалова, 17.

З дисертацією можна ознайомитись у науково-технічній бібліотеці Національного аерокосмічного університету ім. М.Є. Жуковського «Харківський авіаційний інститут» за адресою: 61070, м. Харків, вул. Чкалова, 17.

Автореферат розіслано « 16 » 08 2011 року

Голова спеціалізованої вченої ради Зеленський О.О.

Загальна характеристика роботи

Актуальність теми. Сучасний етап розвитку української та світової науки і техніки характеризується значним зростанням кількості систем дистанційного зондування (ДЗ), систем моніторингу поверхні Землі, радіолокації та інших авіакосмічних систем. Україна успішно розвиває технології освоєння космічного простору. При цьому затребуваність дистанційного зондування Землі займає другу позицію в галузі космічної діяльності, поступаючись лише супутниковим засобам зв'язку.

Неухильне зростання вимог до систем моніторингу привів, в тому числі, до створення багатоканальних систем дистанційного зондування Землі (ДЗЗ). Такі системи відрізняються синхронним формуванням зображень у багатьох спектральних каналах, число яких може сягати сотень і тисяч. Це зумовлює значний обсяг сформованих даних. Крім того, якість вихідних даних не завжди є задовільною.

Однак через обмежену пропускну здатність каналів зв'язку оперативний доступ до даних ускладнений. Крім цього, робота систем ДЗЗ супутників в сучасних режимах може призводити до швидкого накопичення великого обсягу інформації і переповнення буферів пам'яті. Це обумовлює необхідність застосування методів стиснення, в тому числі з втратами, які зменшують обсяг даних. Але методи стиснення з втратами спотворюють зображення, впливаючи на їх якість, в тому числі візуальну.

Традиційні критерії якості обробки (середньоквадратична похибка, звичайне та пікове відношення сигнал-завада) часто неадекватно характеризують візуальну якість як зображень як до обробки, так і після обробки (стиснення або фільтрації) зображень. Але навіть сучасні метрики, які запропоновано в роботах А. Бовіка, Ш. Хемамі та інших, що здатні врахувати психовізуальний аспект зору людини (Human Vision System: HVS-метрики), часто не мають формалізованих рекомендацій, що відповідають спотворенням різного рівня. Більш того, потребують розробки методи, що дозволяють стискати з втратами одноканальні та багатоканальні зображення з заданими характеристиками, наприклад з візуально непомітними спотвореннями.

Такий підхід міг би дозволити застосовувати розроблені методи та рекомендації як для обробки даних (зображень) ДЗЗ, так і в інших галузях діяльності людини, таких, як медицина, геологія, побутова техніка, системи спостереження і т.д.

Більшість існуючих на сьогоднішній день методів фільтрації, найкращі з яких базуються на використанні ортогональних перетворень та нелокального підходу, розроблені в припущенні Гаусова розподілу шуму, або для їх роботи потрібна апріорна інформація про статистичні характеристики шуму, яка не завжди доступна на практиці. Втім, шуми, що присутні в більшості даних ДЗЗ, часто містять суттєву нестаціонарну та/або сигнально-залежну складову, що значно обмежує ефективність застосування більшості відомих методів фільтрації.

У зв'язку з цим актуальною є задача розробки адаптивних методів фільтрації, які враховують згадані вище особливості. Для таких методів також може враховуватися візуальна якість зображень як до, так і після фільтрації.

Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами.

Дослідження, результати яких представлені в дисертаційній роботі, проводилися в рамках наукових напрямків кафедри прийому, передачі та обробки сигналів Національного аерокосмічного університету ім. М.Є. Жуковського (ХАІ), пов'язаних з цифровою обробкою зображень, і були відображені у звітах про НДР: «Синтез методів обробки багатоканальних даних у системах дистанційного зондування, медичної діагностики та телемедицини на основі нових мір якості та подібності» (№ ДР 0109U00112) та «Автоматизовані методи обробки багатоканальних даних у системах дистанційного моніторингу та медичної діагностики» (№ ДР 0106U001037).

Мета дослідження - підвищення ефективності методів попередньої обробки (адаптивного автоматичного стиснення і фільтрації) даних ДЗЗ з урахуванням їх візуальної якості. У відповідності до поставленої мети в дисертаційній роботі сформульовано та розв'язано наступні задачі:

- проаналізовано та модифіковано HVS-метрики, визначено порогові значення HVS-метрик, що враховують психовізуальний аспект зору людини, для стиснення з втратами;

- досліджено методи фільтрації і стиснення зображень з втратами, що забезпечують найкращі фільтрацію і стиснення зображень з точки зору візуальної якості;

- розроблено методи автоматичного стиснення одноканальних та багатоканальних зображень без візуально помітних спотворень;

- розроблено та досліджено методи стиснення з втратами зображень, що спотворені різними типами завад із забезпеченням високої візуальної якості;

- запропоновано і досліджено нові методи фільтрації зображень на основі дискретного косинусного перетворення (ДКП), в тому числі зображень, спотворених нестаціонарним або просторово-корельованим (ПК) шумом, при обмежених апріорних відомостях про статистичні та спектральні характеристики шуму;

- розроблено та досліджено нові методи фільтрації, що підвищують швидкодію існуючих методів зі збереженням високої візуальної якості.

Об'єкт дослідження. Одноканальні і багатоканальні зображення, що формуються низкою аерокосмічних систем формування зображень (СФЗ).

Предмет дослідження. Методи фільтрації і стиснення зображень з втратами із забезпеченням високої візуальної якості в системах обробки даних ДЗЗ. зображення дистанційний зондування багатоканальний

Методи дослідження. При вирішенні поставлених завдань у роботі використовувалися методи обробки стохастичних процесів, спектрально-кореляційного аналізу, робастного оцінювання параметрів сигналів, методи нелінійної фільтрації, методи адаптивного кодування.

Достовірність результатів та висновків, що отримані в дисертаційній роботі, підтверджені результатами моделювання, перевірені на тестових сигналах та реальних даних на прикладі сигналів радіолокаторів із синтезованою апертурою та багатоканальних зображень систем ДЗЗ AVIRIS та Hyperion. Отримані результати не суперечать основним положенням теорії кодування та стиснення даних із втратами, а також теорії нелінійної фільтрації.

Наукова новизна результатів, що отримані в дисертаційній роботі:

- вперше запропоновано метод автоматичного стиснення зображень з втратами без внесення візуально помітних спотворень, що може застосовуватись для одноканальних і багатоканальних даних ДЗЗ;

- вперше показано, що при стисненні з втратами зображень, спотворених інтенсивними завадами, досяжне поліпшення візуальної якості зображень та запропоновано метод, який реалізує стиснення в околі оптимальної робочої точки (ОРТ).

- удосконалено HVS-метрики, що дозволило краще врахувати підвищену увагу людини до локально-активних ділянок при аналізі зображень;

- удосконалено методи фільтрації зображень на основі ДКП, що дозволяють придушувати нестаціонарні завади при обмежених апріорних відомостях про їхні характеристики.

Практичне значення отриманих результатів.

- розроблено програмно-алгоритмічне забезпечення, що дозволяє автоматично досягати необхідної якості стиснутих зображень відповідно до низки HVS-метрик;

- для методів стиснення без внесення візуально помітних спотворень досягаються в 3 ... 16 разів вищий ступінь стиснення (СС), ніж при використанні методів стиснення без втрат;

- розроблено модифікації методів стиснення на основі ДКП, що дозволяють забезпечити або більш високу візуальну якість при тому ж СС, або більш високий СС при тій же візуальній якості, ніж відомі методи стиснення;

- вироблено практичні рекомендації щодо вибору параметрів стиснення при стисненні зображень, спотворених різними типами завад;

- запропоновано методи фільтрації, що дозволяють на порядок прискорити обробку в порівнянні з фільтрацією на основі ДКП з повним перекриттям блоків при збереженні ефективності обробки;

- запропоновано локально-адаптивні методи ДКП-фільтрації, що дозволяють придушувати нестаціонарні завади в автоматичному режимі.

Реалізація та впровадження результатів роботи. Запропоновані методи фільтрації на основі карт локальної активності та автоматична процедура стиснення зображень ДЗЗ використані при розробці методів обробки радіолокаційних зображень у Центрі радіофізичного зондування Землі ім. А.І. Калмикова НАН і НКА України (м. Харків). Запропоновані алгоритми ДКП-фільтрації і автоматична процедура стиснення з забезпеченням високої візуальної якості дозволили збільшити ефективність обробки зображень, що формуються СФЗ радіофізичного призначення в Національному науковому центрі ХФТІ (м. Харків). Запропоновані алгоритми швидкої фільтрації та стиснення із забезпеченням високої візуальної якості зображень дозволили збільшити ефективність обробки зображень, які формуються низкою СФЗ метрологічного призначення в області оптико-фізичних вимірювань в Національному науковому центрі «Інститут метрології» ( м. Харків).

Особистий внесок здобувача. Всі основні результати дисертаційної роботи отримані автором самостійно. Крім цього, в роботі [1] автором обґрунтовано використання у порівняльному аналізі низки методик стиснення з втратами. У роботах [2,16] автором обґрунтовано вибір параметрів методів фільтрації, що використовуються в порівняльному аналізі. У роботі [3] автором запропоновано алгоритм формування карти локальної активності зображення. У ряді досліджень автором обґрунтовано вибір HVS-метрик при розробці методів попередньої обробки зображень [11,12,17]. У роботі [16] автором отримано залежності HVS-метрик для запропонованого набору методів стиснення. У роботі [13] запропонована процедура автоматичного визначення відповідного СС, що дозволяє забезпечити задовільну візуальну якість. Знайдені найкращі параметри алгоритмів стиснення зображень з втратами, спотворених змішаним адитивним і сигнально-залежним шумом [4,10]. Визначено значення СС, що забезпечує максимальне наближення до оптимальної робочої точки, для алгоритмів стиснення з втратами спотворених шумом зображень [10]. Знайдені значення HVS-метрик, що відповідають візуально непомітним спотворенням [15]. У роботі [23] запропонована методика модифікації кількох метрик якості з метою поліпшеного урахування візуальної якості оброблених зображень. У роботах [5,18,19,20] запропоновано та проаналізовано метод автоматичного стиснення багатоканальних зображень без візуально помітних спотворень. У роботі [7] автором проведено аналіз ефективності фільтрації однопоглядових зображень, що сформовані радіолокатором з синтезованою апертурою (РСА) з використанням HVS-метрик. У роботі [8] проаналізовано застосування карт неоднорідності при фільтрації. У роботі [21] надано рекомендації щодо параметру перекриття блоків при швидкій ДКП-фільтрації. У роботах [6,9,22] автором знайдена залежність між ефективністю фільтрації, HVS-метриками та надійністю класифікації багатоканальних зображень.

Апробація результатів дисертації. Основні положення дисертаційної роботи були представлені та обговорені на ряді міжнародних симпозіумів та конференцій, а саме: науково-технічної конференції «Інтегровані комп'ютерні технології в машинобудуванні » (2007-2009, Харків, Україна), 10-й міжнародній конференції «CAD Systems in Microelectronics» (2009, Львів-Поляна, Україна), міжнародній конференції «Сучасні Інформаційні Технології Управління екологічною безпекою, природокористування, заходами в надзвичайних ситуаціях» (2009-2010, АР Крим), міжнародних конференціях «The 2009 International Workshop on Local and Non-Local Approximation in Image Processing 2009 »(2009, Гельсінкі, Фінляндія) та «Fourth International Workshop on Video Processing and Quality Metrics for Consumer Electronics - VPQM 2010 »(2010, Скотсдейл, США), 9-й Харківській конференції «Радіофізика, електроніка, фотоніка, біофізика» (2009, Харків, Україна), міжнародній конференції «SPIE Conference Computational Imaging VI» (2008, Сан-Хосе, США), міжнародній конференції IEEE «10th International Conference on Signal Processing» (2010, Пекін, Китай).

Публікації. Основні результати за темою дисертаційної роботи опубліковані в 23 роботах, 7 з яких - статті у виданнях, які входять до переліку, який затверджений ВАК України, 1 - стаття в міжнародному виданні, 1 - розділ у монографії, 14 - у Працях міжнародних конференцій і симпозіумів.

Структура та обсяг дисертаційної роботи. Дисертація складається із вступу, чотирьох розділів, висновків, додатків та списку використаних джерел, що займають в цілому 255 сторінок. В дисертації подано 84 ілюстрації на 33 окремих сторінках, 66 таблиць на 38 окремих сторінках та список використаних джерел із 193 найменувань на 19 сторінках.

Основний зміст дисертаційної роботи

У вступі обґрунтовано актуальність урахування візуальної якості зображень при фільтрації та стиснення із втратами даних дистанційного зондування, які формуються одноканальними та багатоканальними системами формування зображень. Наведено зв'язок досліджень з науковими програмами і темами, визначені об'єкт і предмет досліджень, сформульовані мета і завдання, наукова новизна та практичне значення отриманих результатів. Представлено дані щодо впровадження, публікацій, апробації та особистого внеску здобувача.

У першому розділі «Методи і критерії ефективності фільтрації та стиснення зображень» розглянуто існуючі методи фільтрації і стиснення з втратами даних дистанційного зондування Землі, а також метрики якості, які використовуються для аналізу первинних зображень, що формуються системами ДЗЗ. Проаналізовано та сформульовано вимоги до вищевказаних систем.

Системи ДЗЗ авіакосмічного базування формують дані, в тому числі і багатоканальні, в різних формах. Споживачі та потенційні замовники можуть вимагати дані в п'яти різних кінцевих видах (рис.1). Актуальним є вдосконалення складових систем ДЗЗ на борту носія і в наземних центрах обробки з метою підвищення їх ефективності. Одним з пріоритетних вимог до методів обробки зображень є забезпечення високої візуальної якості. Візуальна якість відіграє ключову роль при вирішенні низки актуальних практичних завдань. При аналізі багатьох видів ДЗЗ часто через різні причини використовується праця людей, які виконують дешифрування. Крім цього, візуальна якість важлива при первинному аналізі сформованих або оброблених зображень, прив'язці до топографічної мапи місцевості, суміщенні зображень один до одного, візуальному аналізі медичних, інфрачервоних та інших зображень.

Як показав аналіз, візуальна якість зображень може бути невисокою внаслідок багатьох чинників, а саме: випадкового характеру сигналів, присутності завад різного виду, недосконалості СФЗ, не ідеальності середовища поширення хвиль, можливого взаємного переміщення сцени та СФЗ, недосконалості каналу зв'язку, похибок квантування і дискретизації. Показано, що для вирішення важливих завдань як-то підвищення ймовірності правильної класифікації в цілому і для класів, ймовірності правильного виявлення і точності локалізації об'єктів, пов'язаних з обробкою даних ДЗЗ людиною, необхідно застосовувати HVS-метрики, наприклад PSNR-HVS, PSNR-HVS-M, MSSIM, WSNR, або розробляти нові метрики, що враховують особливості зору людини. Зважаючи на велике розмаїття спотворень і завад, особливо ПК, спотворень, що виникають при стисненні, доведена необхідність застосовувати метрики, що адекватно характеризують спотворення конкретних типів. Особливу увагу слід приділяти локальному аналізу ефективності фільтрації та стиснення.

Доведено, що особливої уваги заслуговують методи фільтрації, що забезпечують найкращу фільтрацію з точки зору забезпечення високої візуальної якості. Крім цього, слід дослідити та розробити методи фільтрації зображень, що спотворені нестаціонарним чи змішаним, а також ПК шумом.

Показано, що зважаючи на незадовільну ступінь стиснення методами без втрат необхідно приділити увагу розробці таких методів стиснення з втратами, які б забезпечували наперед заданий рівень внесених спотворень як першочергову вимогу. Перспективними є кодери на основі ДКП AGU і ADCT, що за основними характеристиками випереджають стандарти JPEG і JPEG2000. Під час розробки модифікацій і порівнянні ефективності кодерів доцільно використовувати HVS-метрики.



Рис. 1. Стратегії доставки даних ДЗЗ кінцевим споживачам

Стиснення гіперспектральних зображень ДЗЗ, зважаючи на складність і великий обсяг інформації, вимагає диференційованого підходу та автоматизації процедур обробки на всіх етапах.

У другому розділі «Метрики візуальної якості та шляхи їх вдосконалення» основну увагу приділено картам локальної активності та визначенню існуючих класів методів, що забезпечують найкращі фільтрацію і стиснення з втратами з точки зору візуальної якості.

Класичною метрикою, що використана в роботі для порівняння і модифікації, є пікове співвідношення сигнал/шум (PSNR), яке визначається для пар зображень - еталонного та спотвореного. Аналіз проводився для низки тестових зображень. Також використовувались розроблені співробітниками кафедри 504 ХАІ HVS-метрики PSNR-HVS і PSNR-HVS-M, що враховують різну чутливість зору людини до спотворень в областях низьких та високих просторових частот і ефекти маскування. На основі цих метрик розроблено модифіковані метрики, які позначено відповідно як PSNR-W, PSNR-HVS-W та PSNR-HVS-MW. Основна ідея полягає у формуванні карти локальної активності та зважуванні локальних значень метрик згідно цих карт при розрахунку метрик для всього зображення з урахуванням підвищеної уваги людини до граничних і текстурних об'єктів. На першому етапі для випадків адитивного або мультиплікативного шумів обчислюються локальні нормовані дисперсії:

(1)

де U - розмір сторони квадратного блоку, - локальне середнє для ij-го блоку спотвореного зображення, - локальна дисперсія в ij-му блоці, - значення kl-го пікселя у блоці зображення, - дисперсія адитивних завад, - відносна дисперсія мультиплікативних завад.

Після чого будується карта локальної активності та обчислюються модифіковані метрики. Наприклад PSNR-W розраховується як

(2)

, (3)

де ,

,

де - відповідне значення пікселя зображення, що використовується в якості еталона, - значення пікселя відфільтрованого зображення, W_dist -параметр, що більше за одиницю, N, M - розміри зображення, Т_п - поріг, що рекомендовано обирати приблизно рівним 1,3. Аналогічним чином розраховуються метрики PSNR-HVS-W та PSNR-HVS-MW. Різниця полягає в тому, що розрахунки модифікованих середньоквадратичних похибок в блоках виконуються в області ДКП-коефіцієнтів із урахуванням зазначених вище особливостей зору. Запропоновано також інші варіанти розрахунку карт локальної активності.

Значення параметру W_dist було оптимізовано. В якості критерію оптимізації використано рангові кореляційні коефіцієнти Спірмена та Кендала між значеннями модифікованих метрик та середніми оцінками якості (mean opinion score - MOS), які отримано в результаті експериментів з великою кількістю учасників. Для всіх трьох модифікованих HVS-метрик значення рангових кореляційних коефіцієнтів вдалося суттєво збільшити. Зокрема, модифікований варіант PSNR-HVS-M забезпечив кореляцію Спірмена з MOS на рівні 0,95, що вище, ніж для будь-яких інших відомих метрик. Отримані оптимальні значення W_dist приблизно дорівнюють 5. Це свідчить про те, що людське сприйняття головним чином реагує на спотворення, що внесені в результаті придушення шуму на локально-активних ділянках зображень.

Дано обґрунтовані рекомендації щодо практичного використання методів стиснення з втратами. Показано, що згідно HVS-метрик стандарт JPEG2000 практично не перевершує стандарт JPEG при однакових практично важливих ступенях стиснення. Найбільшу ступінь стиснення при однаковій візуальній якості для більшості тестових зображень показав кодер ADCT.

При аналізі ефективності фільтрації розглянуто найбільш поширені фільтри, що застосовуються на даний час для обробки зображень, і широкий спектр дисперсій завад, що спотворюють зображення. Показано, що при виникненні прикордонних ситуацій, тобто коли відповідно до критерію PSNR якість зображення трохи поліпшується, HVS-метрики зазвичай вказують на погіршення візуальної якості через розмиття. Такі ситуації особливо характерні для високотекстурних зображень. Високу ефективність показали фільтри на основі ДКП, які краще за інших зберігають характерні риси зображення, що є важливим при оцінці візуальної якості. Застосування карт локальної активності при оцінці ефективності фільтрації дало додатковий позитивний ефект.

У третьому розділі «Дослідження і розробка методів стиснення зображень з урахуванням візуальної якості» досліджено порогові значення метрик якості, у тому числі HVS-метрик. Розроблено автоматичні методи стиснення з втратами одно- та багатоканальних зображень. Крім цього, розроблено методи стиснення з втратами зображень, що спотворені адитивним і сигнально-залежним шумами.

Для визначення порогу деяких HVS-метрик, описаних раніше, проведено експеримент. Метою експерименту із залученням великої кількості спостерігачів було визначення порогу конкретної метрики, вище яких візуальні спотворення непомітні. Були використані тестові зображення із різними текстурними характеристиками, зокрема Baboon, Goldhill, Peppers. Кожне з зображень оброблювалося методами стиснення з втратами. Контролювалась вихідна якість відповідно до метрики PSNR, а також розраховувались значення метрик PSNR-HVS-M і MSSIM. Виходячи з результатів, можна стверджувати, що при PSNR-HVS-M> 40 ... 42 дБ і MSSIM> 0,99 спотворення на зображенні після декомпресії з високим ступенем ймовірності візуально непомітні, що дозволяє автоматизувати стиснення.

Розроблено метод та програмний засіб для автоматизованого стиснення одноканальних зображень. Його основна ідея полягає в знаходженні параметрів, керуючих стисненнням, за допомогою HVS-метрик, що дозволяє на рівні кодера управляти вихідною візуальною якістю. Основним висновком є ??те, що використання кодерів AGU-M і ADCT-M з модифікованою таблицею квантування дозволяє підвищити СС в 1,2 ... 1,6 разів у порівнянні з AGU і ADCT за умови однакової візуальної якості. Виграш у порівнянні з JPEG2000 ще більший. Про це свідчать залежності ступеня стиснення (СС) від значення метрики PSNR-HVS-M, що наведені на рис. 2,б для випадку стиснення тестового зображення (рис. 2,а).

На основі розглянутого вище методу стиснення одноканальних зображень запропоновано метод стиснення багатоканальних зображень ДЗЗ. Особливістю алгоритму є введення лінійного перетворення, яке масштабує дані у спектральних каналах, після чого до зображень у кожному каналі застосовується описаний вище метод забезпечення PSNR-HVS-M (схему наведено на рис. 3). Цей підхід протестовано на реальних даних ДЗ гіперспектральних сенсорів AVIRIS та HYPERION. Висновок полягає в тому, що СС, які можуть бути досягнуті за допомогою даного методу за умови забезпечення PSNR-HVS-M?40 дБ, в 3 ... 15 разів перевищують СС без втрат.



А)

Б)

Рис. 2. Неспотворене зображення Frisco (а), залежність ступеня стиснення від HVS-метрики PSNR-HVS-M для різних кодерів

Також проаналізовано вплив розробленого методу на точність класифікації стиснених гіперспектральних зображень HYPERION. Оцінка точності проводилась для кожного елемента гіперспектральних даних шляхом звірки відповідності певних типів земної поверхні 10 виділеним класам. Паралельно з класичною метрикою PSNR використовувалася HVS-метрика PSNR-HVS-M. Можна зробити висновок, що ймовірність правильного розпізнавання для всіх типів об'єктів при PSNR-HVS-M=45 дБ є практично такою ж, як і за умови виконання розпізнавання по первинному зображенню. Помітне погіршення ймовірності правильного розпізнавання починається лише якщо PSNR-HVS-M стає меншим 40 дБ, тобто починають бути помітними спотворення внаслідок стиснення з втратами.

Однією з основних проблем при стисненні з втратами даних ДЗЗ може бути присутність шуму, що спотворює зображення. При аналізі залежності PSNR (що розраховується для стисненого зображення відносно цього ж зображення, що не спотворене завадами) від ступеня стиснення Р. Мерсеро, М. Веттерлі та інші виявили, що може спостерігатися максимум, названий оптимальною робочою точкою (ОРТ). Феномен ОРТ дав підстави припустити, що подібна ОРТ може спостерігатися в разі оцінки якості зображення, спотвореного шумом, за допомогою HVS-метрик. Для кодерів на основі ДКП як-то JPEG, AGU, ADCT та їх модифікації крок квантування (QS) можна визначити як , де - коефіцієнт пропорційності, - середньоквадратичне відхилення адитивного шуму, що спотворює зображення.

Змінюючи b в межах від 0 до 6, було проведено аналіз залежностей кількох найкращих HVS-метрик, що розраховувались для стисненого зображення відносно цього ж зображення, що не спотворене завадами, від b. Доведено, що ОРТ може спостерігатися й для HVS-метрик, особливо якщо рівень завад високий і зображення не є занадто текстурним. Більш ретельний аналіз дозволив зробити висновок, що якщо параметром, керуючим стисненням, є крок квантування, то доцільно встановлювати QS рівним 3,5 середньоквадратичного відхилення адитивного шуму, що спотворює зображення (приклад залежності PSNR-HVS-M від b див. на рис. 4).



Рис. 3. Блок-схема алгоритму стиснення багатоканальних зображень

Випадки впливу чисто мультиплікативного і пуассонівського шумів відрізняються від випадку чисто адитивного шуму. Але для них запропонований підхід можна досить легко модифікувати. Для перетворення мультиплікативного або пуассонівського шумів в адитивний доцільно використовувати прямі гомоморфні перетворення (відповідно логарифмічне або Енскомба), після чого здійснювати стиснення методом на основі ДКП, декомпресію та відповідне зворотне перетворення.

Рис. 4. Оптимальна робоча точка для кодерів ADCT-M та JPEG2000 згідно з HVS-метрикою PSNR-HVS-M (зображення Frisco, дисперсія адитивного шуму - 225)

Зокрема, пара модифікованих перетворень Енскомба для 8-бітного подання даних має вигляд:

,

, (4)

де DBI - максимально можливе значення для даного типу представлення зображення (для 8-ми біт - 255), - значення пікселя зображення після декомпресії, - точка спотвореного зображення, - визначає округлення до найближчого цілого. Результати показують, що використання таких гомоморфних перетворень і установка параметрів кодера відповідно до статистичних характеристик шуму, що спотворює зображення, призводять до однакової міри придушення шуму при стисненні з втратами незалежно від локального середнього. Такі властивості декомпресованих зображень можуть сприяти спрощенню наступної обробки зображень. Якщо ж гомоморфні перетворення не використовувати, а застосовувати стиснення з втратами безпосередньо до первинних зображень, то ступінь придушення завад та спотворень важливої інформації залежить від локального середнього ділянок зображень.

Четвертий розділ «Дослідження і розробка методів фільтрації зображень з урахуванням візуальної якості» присвячений питанням фільтрації із забезпеченням високої візуальної якості. Розроблено та досліджено методи фільтрації адитивних, ПК і нестаціонарних завад. Крім цього, проаналізовані фільтрація однопоглядових зображень радіолокаторів з синтезованою апертурою і вплив ефективності фільтрації на надійність інтерпретації даних.

Основну увагу приділено простоті та обчислювальній ефективності алгоритмів фільтрації. Поряд з придушенням шуму і збереженням меж та об'єктів головна увага приділяється візуальній якості. Як відомо, ДКП-фільтрація складається з трьох етапів: пряме ДКП в блоках 8х8 пікселів, порогова операція, зворотне ДКП. Обробка можлива без перекриття блоків, а також з частковим і повним перекриттям блоків. При обробці з перекриттям виконують усереднення результатів фільтрації для кожного пікселя. При збільшенні ступеня перекриття дещо зростає ефективність обробки, але суттєво погіршується швидкодія. У разі просторово-некорельованних адитивних завад зазвичай використовують жорсткий поріг , де - параметр, який при використанні метрики PSNR рекомендується вибирати рівним 2,6.

Якщо ж шум адитивний та ПК, то необхідно використовувати частотно-залежний поріг

де - нормований ДКП-спектр шуму чи його оцінка. Нами запропоновано методики оцінки нормованого спектра на однорідних ділянках зображення. Показано, що для практично задовільної точності оцінювання достатньо використовувати близько 1000 квазіоднорідних фрагментів зображення. Відповідний модифікований ДКП-фільтр покращує візуальну якість на 5 ... 8 дБ згідно метрик PSNR-HVS і PSNR-HVS-М та має ефективність на 2 ... 3 дБ вище, ніж ДКП-фільтр з . Для забезпечення високої візуальної якості обробки в розглянутих вище випадках доцільно використовувати .

Крім того, запропоновано використовувати нелінійну функцію замість обнуління ДКП-коефіцієнтів в операції застосування порогу:

(5)

У цьому випадку максимум PSNR забезпечується при , а для метрик PSNR-HVS і PSNR-HVS-М при . Така тенденція обумовлена кращим збереженням деталей, меж і текстур при виборі менших значень , що призводить й до підвищення візуальної якості.

До того ж, при застосуванні порога відповідно до (5) спостерігається менше артефактів фільтрації.

Якщо при фільтрації з повним перекриттям досяжні значення PSNR-HVS і PSNR-HVS-М для двох розглянутих методів установки порогів приблизно збігаються, то при фільтрації з частковим перекриттям обробка з використанням (5) забезпечує помітно кращі результати, ніж обробка з жорстким порогом.

Це дозволяє при використанні комбінованого порога (5) досягти при використанні половинного перекриття блоків практично такої же ефективності фільтрації, як і при обробці з повним перекриттям, що покращує швидкодію приблизно в 16 разів.

Розглянуто також особливості фільтрації зображень, що сформовані ра-діолокаторамі з синтезованою апертурою.

Ці зображення спотворені спекл-шумом.

У роботі запропоновано локальна адаптація ДКП-фільтра для обробки таких зображень, основною ідеєю якої є розрахунок порога відповідно до оцінки середнього в кожному фільтрованої блоці:

(6)

де - оцінка середнього в nm-блоці, - СКВ (середньоквадратичне відхилення) мультиплікативного шуму, яке зазвичай відоме апріорно. І в цьому випадку для досягнення максимального значення PSNR рекомендують використовувати жорсткий поріг з . Однак дослідження залежності метрик PSNR-HVS і PSNR-HVS-М від показали, що максимуми цих метрик спостерігаються при приблизно на 15% менших значеннях . Загальним висновком є той факт, що оптимальне значення коефіцієнта відповідно до HVS-метрик дорівнює приблизно 0,85 оптимального значення , отриманого відповідно до класичної метрики PSNR.

Проведено порівняння ДКП-фільтра з модифікаціями фільтра Лі та продемонстровано переваги цього фільтра відповідно до метрик PSNR, PSNR-HVS-M, MSSIM. Лише нещодавно запропоновані А.Фоі та В. Лукіним модифікації методів нелокальної фільтрації здатні забезпечити на 0,5…1 дБ кращі значення PSNR та PSNR-HVS-M, за рахунок зростання часу обробки та необхідної пам'яті на один-два порядки.

Іншим актуальним завданням фільтрації зображень є придушення не-стаціонарних шумів, для яких локальні значення СКВ завад апріорно невідомі. Слід нагадати, що переважна більшість фільтрів проектується в припущенні конкретного виду шуму, апріорі відомих його статистичних характеристик і просторової некорельованості. Це ж відноситься і до детекторів, що визначають межі та інші неоднорідності на зображеннях. Запропоновано алгоритм локальної адаптації, основною ідеєю якого є використання стійких оцінок масштабу і ексцесу для локальної оцінки параметрів нестаціонарного шуму і детектування неоднорідності. Особливу увагу приділено операції застосування порогу, яка дозволяє виявляти текстурні ділянки та межі та враховувати підвищену увагу зору до таких локально-активних блоків:

(7)

де визначає l-у порядкову статистику для коефіцієнтів ДКП у блоці з верхнім кутом у точці nm, - значення, що визначає поріг активності даного блоку. Рекомендоване значення .

При цьому операція вибору порогу для фільтра має вигляд:

(8)

де , . Якщо в якості порогової операції локально-адаптивного фільтру використовується вираз (8), то рекомендоване значення . Приклад обробки радіолокаційного зображення, що спотворене сигнально-залежними завадами з невідомими параметрами, наведено на рис. 5.

Візуалізація карти оцінок (рис. 5,б) показує, що цей параметр дозволяє виділяти межі об'єктів і текстур (показані світлішими пікселями). Отримані для таких блоків локальні оцінки середньоквадратичного відхилення завад незважаючи на використанні стійких оцінок масштабу є завищеними (рис. 5,в). Саме у зв'язку з цим виникає необхідність зменшувати параметр для кращого збереження характерних деталей зображення. Показано (на прикладі зображення LandSat TM), що попередня фільтрація зображень призводить до поліпшення класифікації даних ДЗЗ. Фільтрація особливо ефективна, якщо дисперсія шуму досить велика. Для більшості класів придушення шуму призводить до збільшення ймовірності правильної класифікації. Це стосується великих однорідних ділянок. Для класів, до яких відносяться малорозмірні об'єкти (як-то дороги, неширокі річки, будинки при просторовому розрізненні 20 м) ймовірність правильної класифікації краще корелює з HVS-метриками. Якщо рівень завад у первинних зображень є досить високим, то застосування фільтрів на основі ДКП та інших ефективних методів попередньої обробки призводить до зменшення ймовірності хибної класифікації до 2-3 разів.

А

Б



В

Г

Рис. 5. Обробка радіолокаційних даних: первинне зображення (а), візуалізація карти (б), візуалізація оцінок (в), відфільтроване зображення (г)

При цьому фільтрація призводить до кращої точності класифікації, ніж при оптимальному стисненні з втратами.

Висновки

Відповідно до поставленої мети в дисертаційній роботі на основі аналізу властивостей багатоканальних зображень і завад вирішено ряд важливих завдань попередньої обробки даних ДЗЗ, а саме адаптивної фільтрації та автоматичного стиснення із забезпеченням високої візуальної якості.

В ході проведених досліджень отримані наступні основні результати:

1. Запропоновано застосовувати карти локальної активності при оцінці ефективності фільтрації. Проведена відповідна модифікація HVS-метрик, виконана оптимізація параметрів цих метрик, що дозволило для зваженого варіанту метрики PSNR-HVS-M забезпечити кореляцію Спірмена з MOS на рівні 0,95, що вище, ніж для будь-яких інших відомих метрик.

2. Встановлено, що порогом візуально непомітних спотворень можна вважати значення метрики PSNR-HVS-M=40 дБ або значення метрики MSSIM=0,99, що дозволило розробити автоматизовану процедуру забезпечення такої ступені стиснення, при якій спотворення на зображенні після декомпресії візуально непомітні; ця процедура дозволяє забезпечити СС близько 3 ... 16, що значно перевищує ступінь стиснення для методів компресії без втрат.

3. Запропоновано метод і автоматизована процедура стиснення багатоканальних зображень ДЗЗ, які можуть використовуватися для стиснення даних ДЗЗ з втратами, але без візуально помітних спотворень. Ступені стиснення, які можуть бути досягнуті за допомогою даного методу, в 3 ... 15 разів перевищують СС для методів стиснення без втрат.

4. Показано, що якщо параметром, що керує стисненням з втратами, є крок квантування, то доцільно встановлювати його рівним 3,5 середньоквадратичного відхилення адитивного шуму, який спотворює зображення, що дозволяє забезпечити стиснення в околі ОРТ для HVS-метрик.

5. Для зображень, спотворених сигнально-залежним шумом, показано, що доцільно використовувати відповідні гомоморфні перетворення або встановлювати параметри кодера відповідно до статистичних характеристик змішаного шуму.

6. Показано, що кодери AGU і ADCT забезпечують кращу візуальну якість серед більшості існуючих методів стиснення зображень з втратами при інших рівних умовах, запропоновано їх модифікації AGU-M і ADCT-M з урахуванням HVS, що дозволяє підвищити СС в 1,2 ... 1,6 разів при збереженні візуальної якості.

7. Запропоновано модифікації ДКП-фільтрів. У випадку, якщо первинною вимогою є висока швидкість обробки, може бути використана фільтрація з частковим перекриттям блоків. Кращим рішенням з розглянутих варіантів є використання запропонованого комбінованого порога з установкою параметра . Якщо при цьому важливо мінімізувати вихідне СКВ, рекомендується використовувати половинне перекриття блоків. При прагненні досягнути найбільш високої візуальної якості рекомендоване значення .

8. Показано, що відповідно до метрики PSNR-HVS запропонований ДКП-фільтр покращує візуальну якість вихідних зображень у порівнянні з вихідними, спотвореними ПК шумом, на 5 .... 8 дБ і відфільтрованими стандартним ДКП-фільтром зображеннями на 2 .. .. 3 дБ.

9. Для зображень радіолокаторів з синтезованою апертурою використані ДКП-фільтри, орієнтовані на придушення мультиплікативних перешкод, і продемонстрована їх ефективність в плані підвищення якості оброблених зображень. Проведено порівняння ДКП-фільтра з модифікаціями фільтра Лі і продемонстровано переваги ДКП-фільтра, дана практична рекомендація щодо порогів.

10. Якщо першочерговою вимогою фільтрації є забезпечення високої візуальної якості, то практичної рекомендацією є установка .

11. Показано, що попередня фільтрація спотворених зображень призводить до поліпшення класифікації багатоканальних даних ДЗЗ. Ймовірність неправильної класифікації може бути зменшена до 2 .. 3 разів.

Список опублікованих праць за темою дисертації

1. Лукин В.В. Анализ эффективности сжатия изображений в соответствии с различными критериями качества / В.В. Лукин, Н.Н. Пономаренко, С.С. Кривенко // Радиоэлектроника и информатика. - Харьков, ХНУРЭ, 2007. - № 2. - С. 80-85.

2. Лукин В.В. Оценка эффективности фильтрации оптических изображений с учетом их визуального восприятия / В.В. Лукин, Н.Н. Пономаренко, С.С. Кривенко // Системи обробки інформації. - Харків, ХУПС. - вип. 9(67), 2007. - С. 65-71.

3. Кривенко С.С. Оценка эффективности фильтрации изображений на основе карт локальной активности / С.С. Кривенко, Н.Н. Пономаренко, В.В. Лукин // Системи обробки інформації. - Х.: ХУПС, 2008. - № 1(68). - С.34-37.

4. Лукин В.В. Визуальное качество зашумленных оптических изображений при их сжатии с потерями / В.В. Лукин, Н.Н. Пономаренко, М.С. Зряхов, С.С. Кривенко // Системи обробки iнформацiї. - Харьков, 2008. - вип. 7 (74). - С. 78-86.

5. Кривенко С.С. Сжатие изображений дистанционного зондирования без визуально заметных искажений / С.С. Кривенко, В.В. Лукин, М.С. Зряхов, А.А. Зеленский // Радіотехніка, ХНУРЕ. - Харків, 2009. - Том 159. - С. 248-254.

6. Картирование техногенных загрязнений урбанизированных территорий по материалам гиперспектральной космосъемки / М.А. Попов, В.В. Лукин, С.С. Кривенко и другие // Ученые записки Тавр. национального университета. - 2010. - Том 23 (62), № 2. - С. 232-241.

7. Февралев Д.В. Анализ эффективности фильтрации одновзглядовых РСА-изображений с использованием различных метрик / Д.В. Февралев, С.С. Кривенко, В.В. Лукин, А.А. Зеленский // Авиационная и ракетно-косм. техника. - Харьков, 2010. - Вып.3 (70). - С. 93-102.

8. Removal of non-stationary noise by DCT based locally adaptive filtering / V.V. Lukin, D.V. Fevralev,S.S. Krivenko and others // Теор. и практ. аспекты цифровой обработки сигналов в информ.-телекоммуникационных системах. - Шахты, Россия. - 2009.- С.11-42.

9. Гиперспектральная космосъемка уточняет карту загрязнений / М. Попов, В. Лукин, С. Кривенко и другие // Геоинформационные системы. - 2010. - № 3. - С. 16-17.

10. Ponomarenko N. Lossy Compression of Noisy Images Based on Visual Quality: A Comprehensive Study / N. Ponomarenko, S. Krivenko, V. Lukin, K. Egiazarian // EURASIP Journal on Advances in Signal Processing. - 2010. - 13 p.

11. Image Filter Effectiveness Characterization Based on HVS / V. Lukin, N. Ponomarenko, S. Krivenko and others // Proceedings of the SPIE Conference Computational Imaging VI. - 2008. - Vol. 6814. - 12 p.

12. Edge detection and filtering of images corrupted by nonstationary noise using robust statistics / N. Ponomarenko, D. Fevralev, S. Krivenko and others // Proceedings of the 10-th International Conference CADSM 2009.- Svalyava, Ukraine, 2009.- pp. 129-136.

13. Ponomarenko N. Visual Quality of Lossy Compressed Images / N. Ponomarenko, S. Krivenko, V. Lukin, K. Egiazarian // Proceedings of CADSM2009, Svalyava, Feb. 2009.- pp. 137-142.

14. Lossy compression of images corrupted by mixed Poisson and additive noise / V. Lukin , S. Krivenko, M. Zriakhov and others // Proceedings of LNLA. - Helsinki, 2009. - pp. 33-40.

15. Lossy compression of images without visible distortions and its applications / V. Lukin, M. Zriakhov, S. Krivenko and others // Proceedings of ICSP 2010. - Beijing, October, 2010. - pp. 694-697.

16. Лукин В.В. Критерии повышения качества фильтрации сложных изображений / В.В. Лукин , Н.Н. Пономаренко, С.С. Кривенко // Тези доп. Мiжнародної науково-технiчної конференцiї "Iнтегрованi комп'ютернi технологiї в машинобудуваннi".- Харков,2007. - С.408-409.

17. Кривенко С.С. Визуальное качество зашумленных изображений при их сжатии с потерями / С.С. Кривенко, В.В. Лукин, Н.Н. Пономаренко, М.С. Зряхов // Тези доповiдей Мiжнародноi науково-технiчноi конференцii : "Iнтегрованi комп'ютернi технологii в машинобудуваннi". - Харкiв, 2008. - С. 245.

18. Кривенко С.С. Автоматизированный программный комплекс оценки визуального качества сжатых данных дистанционного зондирования / С.С. Кривенко.- 9-я Харьковская конференция молодых ученых «Радиофизика, электроника, фотоника и биофизика» : сб. тезисов докладов, ИРЭ НАН Украины, Харьков, 2009.- С. 35.

19. Методы обработки и сжатия гиперспектральных изображений дистанционного зондирования / В.В. Лукин, Н.Н. Пономаренко, С.С. Кривенко и другие // Збірник наукових праць 8 Міжнародної науково-практичної конференції : “Сучасні інформаційні технології управління екологічною безпекою, природокористуванням, заходами в надзвичайних ситуаціях”.- Рибаче, 2009.- С.112-122.

20. Сжатие изображений ДЗ с потерями и обеспечением высокого визуального качества / В.В. Лукин, Н.Н. Пономаренко, С.С. Кривенко и другие // Материалы докладов : «Сучасні інформаційні технології управління екологічною безпекою, природокористуванням, заходами в надзвичайних ситуациях». - Киев-Харьков-АР Крым, сент. 2010. - С. 186-195.

21. Speeding-up DCT based Filtering of Images / D. Fevralev, S. Krivenko, V. Lukin and others // CDROM Proceedings of the Int. Conference “Modern Problems of Radioengineering, Telecommunications and Computer Science” (TCSET). - Ukraine, Feb. 2010. - 6 p.

22. Classification of DCT based Filtered Multichannel Images / D. Fevralev, V. Lukin, S. Krivenko and others // CDROM Proceedings of the Int. Conference “Modern Problems of Radioengineering", TCSET. - Ukraine, Feb.2010. - 7 p.

Анотації

Кривенко С.С. Методи стиснення та фільтрації даних дистанційного зондування Землі із забезпеченням високої візуальної якості - Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за фахом 05.07.12 - дистанційні аерокосмічні дослідження. - Національний аерокосмічний університет ім. М.Є. Жуковського «ХАІ», Харків, 2011.

У дисертації розглянуто питання стиснення і фільтрації зображень, що формуються одноканальними і багатоканальними системами ДЗЗ, з врахуванням візуальної якості первинних та оброблених зображень. Розглянуті методи можуть успішно використовуватися як в наземних станціях обробки сигналів, так і на борту носія авіаційного або космічного базування. Встановлено, що порогами візуально непомітних спотворень можна вважати значення HVS-метрики PSNR-HVS-M=40 дБ або значення метрики MSSIM=0,99, що дозволило вперше розробити автоматизовану процедуру забезпечення такого ступеня стиснення, при якій спотворення на зображенні після декомпресії візуально непомітні; ця процедура дозволяє забезпечити ступені стиснення близько 3 ... 16, що значно перевищує ступінь стиснення для методів компресії без втрат.

Вперше запропоновано метод і автоматизовану процедуру стиснення багатоканальних зображень ДЗ з втратами, але без візуально помітних спотворень. Ступені стиснення, які можуть бути досягнуті за допомогою даного методу, в 3 ... 15 разів перевищують ступені стиснення для методів стиснення без втрат. Показано, що відповідно до метрики PSNR-HVS запропонований ДКП-фільтр покращує візуальну якість первинних зображень у порівнянні з первинними, що спотворено ПК шумом, на 5..8 дБ і відфільтрованими стандартним ДКП-фільтром зображеннями на 2..3 дБ.

Для зображень радіолокаторів з синтезованою апертурою використані ДКП-фільтри, які орієнтовані на придушення мультиплікативних завад, і продемонстровано їх ефективність в плані підвищення якості оброблених зображень. Проведено порівняння ДКП-фільтра з модифікаціями фільтра Лі та продемонстровано переваги ДКП-фільтра, дана практична рекомендація щодо порогів.

Показано, що попередня фільтрація спотворених шумом зображень призводить до поліпшення класифікації багатоканальних даних ДЗЗ. Імовірність неправильної класифікації може бути зменшена до 2 .. 3 разів.

Ключові слова: візуальна якість, дистанційне зондування, багатоканальні зображення, попередня обробка, автоматизоване стиснення з втратами, дискретне косинусне перетворення, локально-адаптивна фільтрація.

Кривенко С.С. Методы сжатия и фильтрации данных дистанционного зондирования Земли с обеспечением высокого визуального качества - Рукопись.

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.07.12 - дистанционные аэрокосмические исследования. - Национальный аэрокосмический университет им. Н.Е. Жуковского «ХАИ», Харьков, 2011.

В диссертации рассматриваются вопросы сжатия и фильтрации изображений, формируемых одно- и многоканальными системами дистанционного зондирования Земли, с учетом визуального качества обработанных изображений. Рассмотренные методы могут успешно использоваться как в наземных станциях обработки сигналов, так и на борту носителя авиационного или космического базирования.

В работе проанализированы и модифицированы метрики визуального качества (HVS-метрики) изображений, определены пороговые значения HVS-метрик, учитывающих психовизуальный эффект зрения человека, для сжатия с потерями и фильтрации. Предложено применять карты локальной активности при оценке эффективности фильтрации. Проведена соответствующая модификация HVS-метрик, выполнена оптимизация параметров этих метрик, что позволило для взвешенного варианта метрики PSNR-HVS-M обеспечить корреляцию Спирмена с MOS на уровне 0,95, что выше, чем для любых других известных метрик.

Установлено, что порогом визуально незаметных искажений можно считать значение метрики PSNR-HVS-M=40 дБ или значение метрики MSSIM=0,99, что позволило впервые разработать автоматизированную процедуру обеспечения такой степени сжатия, при которой искажения на декомпрессированном изображении визуально незаметны; эта процедура позволяет обеспечить СС порядка 3…16, что значительно превышает степень сжатия для методов компрессии без потерь. Впервые предложены метод и автоматизированная процедура сжатия многоканальных изображений ДЗ с потерями, но без визуально заметных искажений. Степени сжатия, которые могут быть достигнуты при помощи данного метода, в 3…15 раз превышают СС для методов сжатия без потерь.

Впервые показано, что если параметром, управляющим сжатием с потерями зашумленного изображения, является шаг квантования, то целесообразно устанавливать его равным 3,5 среднеквадратического отклонения аддитивного шума, искажающего изображение, что позволяет обеспечить сжатие в окрестности ОРТ для HVS-метрик. Для изображений, искаженных сигнально-зависимым шумом, показано, что целесообразно использовать соответствующие гомоморфные преобразования или устанавливать параметры кодера в соответствии со статистическими характеристиками смешанного шума. Показано, что кодеры ADCT и ADCT-M обеспечивают лучшее визуальное качество среди большинства существующих кодеров при прочих равных условиях, предложены их модификации с учетом HVS, что позволяет повысить СС в 1,2…1,6 раз при том же визуальном качестве.

Предложены модификации ДКП-фильтров. В случае, если первичным требованием является высокая скорость обработки, может быть использована фильтрация с частичным перекрытием блоков. Лучшим решением из рассмотренных вариантов является использование предложенного комбинированного порога с установкой параметра . Если при этом важным параметром является минимизация СКО, рекомендуется использовать половинное перекрытие блоков. При стремлении достижения наиболее высокого визуального качества рекомендуемое значение .

Показано, что в соответствии с метрикой PSNR-HVS, предложенный ДКП-фильтр улучшает визуальное качество выходных изображений по сравнению с исходными, зашумленными пространственно-коррелированным шумом, на 5....8 дБ и отфильтрованными стандартным ДКП-фильтром изображениями на 2....3 дБ.

...