Б. Н. Рахимов, А. А. Бердиев, Д. Б. Ибрагимов, Х. Г. Газиев. Рақамли телевидени фанидан лаборатория машғулотларини бажариш учун услубий кўрсатма. Тошкент: тату. 2018. 40 б

ПЧ коэффициентлар аппрокцимакция A_[N/2] сигналлари, ЮЧ коэффициентлари эса детализация дейилади. Бундай ҳолатларда А ва D массивларига эга бўлгач S_[N] бирламчи сигнални қайта тиклаш мумкин (расм 4), A_[N/2] ва D_[N/2] массивлар сонли қийматлари эса ёртилганлик нуқталари сифатида намоён бўлади.

3.3- расм Вейвлет - декомпозиция принципи

Вейвлет ўзгартириш принципини 3.4- расмда келтирилган мисолда, тасвир сигналини ўзгартиришда кўриш мумкин.

Фильтр бу кичкина “деразача ” шаклда бўлиб, у ерда ёруғлик ва ранглар пиксель қийматлари келтирилган вейвлет – функциянинг коэффициентларига кўпайтирилади ва кўпайтма қийматлар йиғиндиси олинади. Ундан сўнг “деразача” бошқа қийматни ҳисоблаш учун силжитилади. Видеомаълумотларни горизонтал йўналишда фильтрлаш оқибатида иккита маълумотлар массиви шакллантирилади: тасвирнинг асосий ахборотини ташувчи паст частотали ва башорат қилиш хатоликларини ўз ичига олган юқори частотали массивлар (3.4- расмга қаранг). Паст ва юқори частотали массивлар вертикал йўналишдан ўтгач яна улар қўшимча вертикал йўналишнинг паст ва юқори частотали массивларига бўлинадилар. Шундай қилиб, фильтрлашдан сўнг mxn ўлчамидаги битта тасвир ўрнига вейвлет ўзгартириш натижасида 4 марта кичиклаштирилган (m/2) x (n/2) ўлчамидаги тасвир пайдо бўлади (5 б-расм). Сиқиш самарадорлигини ошириш учун паст частотали тасвирни вейвлет ўзгартириши билан кўп марта ўзгартириш мумкин, яъни паст частотали қисмда 1 пиксель қолгунча. Амалиётда ўзгартиришлар 3-6 мартадан ошмайди. Вейвлет коэффициентларнинг паст ва юқори частотали массивларини икки карра ўзгартиришлардан кейинги олинган тасвир (5 б- расмда) да келтирилган.



3.4- расм. Даслабки тасвир ва сатрлар бўйича вейвлет – декомпозициясидан сўнг

Шундай қилиб, кўп маротаба вейвлет декомпозициялаш (ўзгартириш) натижасида, аппроксимациялаш массивида жуда кичик тасвир олинади (5-расмдаги тепа чап бурчакда) ва айни вақтда у кичик ҳажмли ахборотлар маълумотини ташкил этади. Массивнинг катта қисмини детализациялаштирган ноллар ёки кичик коэффициентлар ташкил этади (3.5-расмда нолга қиймати 128 бўлган кул ранг мос келади), улар статистик компрессорда яхши сиқилади ва катта сиқиш коэффициентига эришишга имкон беради.

а) б)
3.5- расм. Тасвирнинг сатрлар ва устунлар бўйича вейвлет фильтрлари ёрдамида ўзгартириш ва икки марта ўзгартиришдан кейинги ҳолати.

Шундай йўл билан олинган вейвлет коэффициентлар қийматлари квантланади ва сиқишни бошқариш учун статистик компрессорлар ёрдамида сиқилади ҳамда шундан сўнг чиқиш оқимига ёзилади. Ҳозирги пайтда, аввал айтилганидек, тасвирларни сиқишда кенг қўлланиладиган вейвлет функциялар қуйидагилар: Коэн – Добеши – Фово (CDF22,CDF24,CDF97), Вилласенора – V610, Койфман – BCW3 ва TS2/6, MIT97 вейвлетлари.