Signallarni ixchamlashtirish algoritmlarini o'rganish kafedra: Sun'iy intellekt fan: Tizimlar va signallarni qayta ishlash

PSNR

Y-LI I.: “IKKI” QADAMLI JARAYON

Qadam 1: Kvantlash

Eng ko'p buzilishlarni qo'shadigan qadam kvantlashdir. Kvantlash – bu katta to'plamning (masalan, analog signal) kirishini kichikroq to'plamdagi (odatda chekli) raqamli chiqishlarga akslantirish jarayonidir.

Kvantlashning 3 xil shakli bor: tekis, notekis va vektor.

1. Tekis skalyar kvantlash (Uniform scalar quantization) – ikkita tashqi chegara qiymatlaridan tashqari, kirish sohasini teng vaqt oraliqlarida chiqish qiymatlariga bo'ladi.

2. Notekis kvantlash (Non-uniform quantization) – chiqish qiymatlari bir xil oraliqlarda bo'lmaydi. Har bir intervalga mos keluvchi rekonstruksiya qilingan chiqish qiymati kvantlash vaqtida olinadi, bu oraliqning o'rta nuqtasi va har bir oraliq uzunligi qadam o'lchami deb ataladi va u ma'lum bir belgi bilan ifodalanishi mumkin.

3. Vektor kvantlash (Vector quantization) – dekodlashning eng murakkab bosqichi, chiqish qiymatlari tartibsiz ravishda taqsimlanishi mumkin, chunki chiqish qiymati vektorni ifodalaydi, skalyar qiymatni emas.

QADAM 1: KVANTLASH

Tekis va notekis kvantlash Vektor kvantlash

QADAM 2: O'ZGARTIRISHLI KODLASH

O'zgartirishli kodlash – bu yo'qotishli ixchamlashning ikkinchi bosqichi.

O'zgartirishli kodlash (Transform coding) – kirishdan ketma-ket namunalar (samples) ning kvantlangan bloklarini (kadrdagi barcha piksellarni o'z ichiga olgan) yaratish va ularni vektorlarga aylantirish jarayoni.

O'zgartirishli kodlashning maqsadi kirish signalini qayta ishlash uchun qulayroq narsaga aylantirishdir. Qo'shni namunalar o'rtasida korrelyatsiya sezilarli bo'lishi mumkin; ya'ni qo'shni piksellar odatda bir-biriga o'xshash bo'ladi, shuning uchun kompressor fayl hajmini kamaytirish uchun ba'zi namunalarni olib tashlaydi.

Piksellar diapazoni blokdagi eng ko'zga ko'ringanlariga qarab hisoblanadi:

Masalan, agar Y uning komponentlari kamroq korrelyatsiya qilingan holda X kirish vektorining T chiziqli o'zgartirish natijasi bo'lsa, unda Y X ga qaraganda samaraliroq kodlanishi mumkin. Agar ma'lumotlarning aksariyati o'zgartirilgan Y vektorining dastlabki bir nechta komponentlari orqali tasvirlangan bo'lsa, keyin qolgan komponentlar kichik signal buzilishi bilan qo'pol kvantlanishi yoki hatto nolga o'rnatilishi mumkin.