Главная > Цифровая обработка изображений. Книга 1
НАПИШУ ВСЁ ЧТО ЗАДАЛИ
СЕКРЕТНЫЙ БОТ В ТЕЛЕГЕ
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Пред.
След.
Макеты страниц

Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше

Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике

ДЛЯ СТУДЕНТОВ И ШКОЛЬНИКОВ ЕСТЬ
ZADANIA.TO

7.7. СКОРОСТЬ СОЗДАНИЯ ИНФОРМАЦИИ ИСТОЧНИКОМ ИЗОБРАЖЕНИЙ

Скорость создания информации некоторым источником определяет минимальную величину пропускной способности канала, которая необходима для передачи сообщения с заданным допустимым уровнем искажений в принятом сообщении относительно переданного [45, 46]. Был предпринят ряд попыток [2, 47-50] приспособить теорию информации к задачам передачи изображений с тем, чтобы определить предельные возможности систем кодирования изображений. В данном разделе приведены основные положения этой теории, сформулированные применительно к изображениям на основе обзорной статьи Дэвиссона [50].

Рис. 7.7.1. Блок-схема системы передачи информации.

На рис. 7.7.1 приведена упрощенная блок-схема системы передачи изображений. Источник создает последовательность из  элементов изображения, каждый из которых квантуется на  уровней. Эта последовательность образует вектор  размера . В кодере каждому из  возможных сочетаний яркостей , где , ставится в соответствие кодовая комбинация.

После декодирования восстанавливается сочетание яркостей . Характеристики системы передачи изображений можно описать с помощью условной вероятности  вектора , на выходе при условии, что кодированию подвергался вектор . Если кодер и декодер работают без ошибок, то входной и выходной векторы изображения (при отсутствии ошибок в канале) будут одинаковыми.

Условная вероятность  описывает работу системы передачи изображений при наличии искажений. На основании этой условной вероятности и распределения априорных вероятностей находим безусловное распределение вероятностей восстановленных векторов

.                              (7.7.1)

Требования к пропускной способности канала определяются количеством взаимной информации, по определению равной

.     (7.7.2)

При безошибочном кодировании это выражение упрощается:

,         (7.7.3)

т. е. количество взаимной информации оказывается равным энтропии источника. Если в процессе кодирования вносятся искажения, то восстановленная последовательность  содержит неполную информацию о состоянии  и требования к пропускной способности канала будут уменьшены.

Допустим, что функция  представляет собой некоторую меру искажений воспроизведенного изображения. Тогда для вектора из  элементов средняя величина искажений в расчете на один элемент будет определяться равенством

.     (7.7.4)

Определим для этого вектора скорость создания информации в расчете на один элемент как

                                                     (7.7.5)

при . В принципе  и есть минимальная пропускная способность канала, необходимая для передачи информации, создаваемой источником, когда искажения в среднем не должны превышать некоторой максимальной величины . Скорость создания информации источником  можно найти, увеличивая длину вектора до бесконечности:

.                                             (7.7.6)

Как правило, отыскать минимум количества взаимной информации при условии, что средняя величина искажений не должна превышать заданного предела , сложно как аналитическими, так и численными методами. Получено несколько решений для каналов связи, используемых на практике. Одно из них относится к источнику с гауссовым распределением вероятностей при оценке искажений среднеквадратической мерой. Такое решение нельзя непосредственно применить к задаче о кодировании яркостей элементов, поскольку яркость — неотрицательная величина. Кроме того, среднеквадратическая мера искажений может оказаться неподходящей. Однако решение, полученное для гауссова источника и среднеквадратической меры искажений, позволяет указать предельные возможности системы кодирования для любых источников с заданными вторыми моментами. Кроме того, это решение непосредственно переносится на задачу о кодировании с преобразованием. Поэтому ниже будут рассмотрены свойства скорости создания информации для случая гауссова источника и среднеквадратической меры искажений.

Рассмотрим вектор , образованный  независимыми гауссовыми случайными величинами с нулевыми средними и известной дисперсией . Среднеквадратическая ошибка определяется формулой

.                                    (7.7.7)

Было найдено [45], что скорость создания информации

Таким образом, скорость создания информации равна половине логарифма отношения мощности сигнала к мощности искажений, если это отношение превышает единицу, и нулю в противном случае. Если элементы последовательности, создаваемой гауссовым источником, коррелированы и ковариационная матрица  известна, то скорость создания информации равна [50]

,                            (7.7.9)

где  — -e собственное значение матрицы , а  выбрано так, что

.                                                   (7.7.10)

При обработке изображений представляет интерес частный случай двумерного разделимого марковского источника, когда все элементы имеют одинаковые дисперсии, равные , а коэффициенты корреляции вдоль строк и столбцов равны соответственно  и . Если предположить, что степень искажений невелика, то скорость создания информации для однородного случая равна [50]

,                      (7.7.11)

а в двумерном случае

.          (7.7.12)

Рис. 7.7.2. Зависимость скорости создания информации от величины искажений при одно- и двумерном кодировании изображений – реализаций марковского поля.

На рис. 7.7.2 приведены графики зависимости скорости создания информации от величины искажений при различных значениях коэффициентов корреляции. В гл. 24 проведено сравнение характеристик некоторых систем кодирования изображений с предельными характеристиками.

 

1
Оглавление
email@scask.ru