На чувствительность ЗС существенное влияние оказывает также пространственная частота ("форма"). Частотная чувствительность ЗС
проявляется в том, что человек гораздо более восприимчив к низкочастотному шуму, чем к высокочастотному.
Это связано с неравномерностью амплитудно-частотной характеристики ЗС, что приводит к различным явлениям, например сверхчувствительности в высококонтрастных областях и особенно на границах. Одно явление, названное эффектом полос Маха, проиллюстрировано на рисунке 8.2.
Рисунок 8.2 Эффект полос Маха.
Изображение представляет горизонтально изменяющуюся яркость с постоянным шагом. Хотя каждый шаг имеет однородную яркость, мы чувствуем неравномерную интенсивность в шаге, то есть более яркую слева и более темную справа у границ на каждом шаге.
Маскирование
Элементы ЗС разделяют поступающий видеосигнал на отдельные компоненты. Каждая составляющая возбуждает нервные окончания глаза через ряд подканалов. Выделяемые глазом компоненты имеют различные пространственные и частотные характеристики, а также различную ориентацию (горизонтальную, вертикальную, диагональную) [51].
В случае одновременного воздействия на глаз двух компонентов со сходными характеристиками возбуждаются одни и те же подканалы. Это приводит к эффекту маскирования, то есть увеличению порога обнаружения видеосигнала в присутствии другого сигнала, обладающего аналогичными характеристиками. Например, аддитивный шум намного более заметен в однородных областях изображения, чем в текстурированных.
Статистическая и визуальная избыточность изображений
Малоразмерные детали, имеющие малый контраст, вследствие недостаточной контрастной чувствительности зрения, не видны на изображении. Этот вид избыточности называется психофизической избыточностью изображений. Известно, что пороговый контраст зрения в сильной степени зависит от угловых размеров наблюдаемых объектов. Так, например, при наблюдении крупных объектов пороговый контраст составляет около 0,02, а при наблюдении точечных объектов он составляет
не более 0,1. Поэтому для представления малоразмерных объектов можно использовать меньшее число уровней квантования, чем для протяженных.
Внутрикадровая и межкадровая статистическая избыточность изображений используются при разработке алгоритмов кодирования изображений. Коэффициент сжатия определяется как отношение размера исходного изображения к размеру сжатого потока. Методы сжатия делятся на методы сжатия без потерь информации и методы сжатия с потерями информации. Метод сжатия изображения без потерь – это метод, при котором не производится никакой потери качества изображения по сравнению с исходным. Несжатое изображение математически идентично его оригиналу. Сжатие без потерь обычно обеспечивает меньшие коэффициенты сжатия, чем сжатие с потерями. Методы сжатия изображений «с потерями» - это методы, при которых жертвуют некоторым качеством изображения в обмен на уменьшение размера данных. Количество ухудшения зависит от используемого алгоритма сжатия и заданного пользователем коэффициента качества. Они основаны на устранении избыточности изображений в соответствии со свойствами ЗС человека. При применении этих методов, декодированное изображение отличается от исходного изображения, то есть имеет место искажение изображения и соответственно, потеря информации.
Работы в области создания методов сжатия данных для кодирования неподвижных изображений были начаты в 50-х годах двадцатого столетия. Среди первых удачных разработок, сделанных в то время, следует назвать метод кодирования длин серий или RLE (Run - Length Encoding), являющийся методом сжатия без потерь информации, и метод дифференциальной импульсно- кодовой модуляции (ДИКМ), относящийся к методам сжатия с потерями информации. Метод RLE эффективнее при сжатии изображений с малым числом градаций, метод ДИКМ обеспечивает сжатие полутоновых изображений в 2 раза. В конце 60-х годов был предложен и разработан метод кодирования полутоновых изображений на основе ортогональных преобразований (метод сжатия с потерями), который обеспечивал коэффициенты сжатия до 5. В дальнейшем этот метод был использован в формате архивации файлов изображений JPEG. Далее, в 80 - е годы были предложены методы второго поколения, и среди них кодирование на основе вейвлетных преобразований, анизотропное нестационарное кодирование с предсказанием, кодирование на основе выращивания областей, кодирование на основе разложения по направлениям. Особенностью этих методов является более глубокое использование свойств ЗС в целях устранения из изображений психофизической избыточности. Эти методы при кодировании цветных изображений позволяли получать коэффициенты сжатия более 20. На границе 80-х и 90-х годов был разработан фрактальный метод кодирования, обеспечивающий коэффициенты сжатия от 50 до 2000 раз, в зависимости от типа кодируемого изображения. В области кодирования видео
последовательностей повышение эффективности кодирования связано с использованием не только внутрикадровой избыточности, но и межкадровой избыточности вследствие сильных корреляционных зависимостей между изображениями в смежных кадрах. По оценкам физиологов количество информации, воспринимаемое ЗС человека, не превышает 70 двоичных единиц в секунду. Это означает, что в течение часа зритель воспримет 70x60x60/8=31,5 KБайт. 1 час видеопоследовательности цветного изображения при схеме YCrCb 4:2:0, формате кадра 720x576, при частоте 25 кадров/с составит: ((720x576x2)x25)x60x60=74 649 600 000 байт. Таким образом, только малая часть информации будет воспринята зрителем. Правда, каждый зритель воспримет какую-то свою малую часть информации, не совпадающую с той, которую запомнит другой зритель. Но, между тем, понятно, что этот поток информации является избыточным для ее получателя.
Do'stlaringiz bilan baham: |