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
23.6.2. КОДИРОВАНИЕ НА ОСНОВЕ СИНГУЛЯРНОГО РАЗЛОЖЕНИЯ
Сингулярное
разложение матриц (см. разд. 5.2) может служить средством для кодирования
изображений. Сингулярное разложение матрицы
, описывающей исходное изображение, определяется соотношениями
(5.2.1) и (5.2.3):
(23.6.la)
(23.6.1б)
где
и
— унитарные
матрицы, составленные соответственно из собственных векторов матриц
и
, а
— диагональная
матрица, элементами которой являются соответствующие собственные значения.
Преобразование (23.6.16) может рассматриваться как представление блока
с помощью базисного
набора двумерных образов
, получаемых из вектор-столбцов
и
матриц
и
.
Согласно формуле (5.2.6)
, (23.6.2)
где
— диагональные элементы
матрицы
.
Для большинства изображений естественного происхождения последовательность
сингулярных значений
убывает очень быстро, что позволяет
ограничиться в разложении (23.6.2) малым числом членов без ущерба для точности
восстановления. Эта операция аналогична зональному отбору коэффициентов при
кодировании посредством унитарных преобразований. Отобранные сингулярные значения
должны быть подвергнуты квантованию и кодированию для передачи по каналу связи.
Кодированию подлежат также собственные векторы
и
, поскольку они определяются изображением.
Метод кодирования на основе сингулярного разложения
был проверен Эндрюсом и Паттерсоном [54] в условиях, когда изображение
разбивалось на блоки размером 16x16 элементов, а кодирование сингулярных
значений и собственных векторов производилось в расчете на минимизацию
среднеквадратической ошибки. Как показало моделирование, при передаче с
погрешностью около 1 % цифровой поток может составлять 2 дв. ед./эл. По
сравнению с этим результатом преобразование обычного типа имеет определенное
преимущество.