Главная > Сжатие данных, изображений и звука
НАПИШУ ВСЁ ЧТО ЗАДАЛИ
СЕКРЕТНЫЙ БОТ В ТЕЛЕГЕ
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Пред.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
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

3.5.5. Дискретное синус-преобразование

Читатель в этом месте может задать логичный вопрос: «Почему косинус, а не синус?» Можно ли аналогичным образом использовать функцию синус для построения дискретного синус-преобразования? Существует DST (descrete sine transform) или нет? В этом коротком параграфе мы обсудим отличия синуса от косинуса, которые приводят к весьма неэффективному синус-преобразованию.

Функция , удовлетворяющая условию , называется нечетной. Аналогично, если , то  называется четной. Для любой нечетной функции , поэтому  должно равняться 0. Большинство функций не являются ни четными, ни нечетными. Но основные тригонометрические функции  и  являются, соответственно, четной и нечетной. Из рис.3.39 видно, что эти функции различаются лишь по своей фазе (то есть, косинус получается из синуса сдвигом на ), однако, этой разности достаточно для смены их четности. Когда (нечетная) функция синус сдвигается, она становится (четной) функцией косинус, которая имеет ту же форму.

00

10

20

30

30

20

10

00

158-1.jpg

10

20

30

40

40

30

20

10

20

30

40

50

50

40

30

20

30

40

50

60

60

50

40

30

30

40

50

60

60

50

40

30

20

30

40

50

50

40

30

20

10

20

30

40

40

30

12

10

00

10

20

30

30

20

10

00

Табл. 3.31. Образец с высокой корреляцией.

239

1.19

89.76

-0.28

1.00

1.39

5.03

0.79

1.18

-1.39

0.64

0.32

-1.18

1.63

-1.54

0.92

-89.76

0.64

-0.29

-0.15

0.54

-0.75

0.71

-0.43

-0.28

0.32

-0.15

-0.08

0.28

-0.38

0.36

0.22

1.00

-1.18

0.54

0.28

-1.00

1.39

1.31

0.79

1.39

1.63

-0.75

-0.38

1.39

1.92

1.81

1.09

-5.03

-1.54

0.71

0.36

-1.31

1.81

-1.71

1.03

-0.79

0.92

-0.43

-0.22

0.79

-1.09

1.03

-0.62

Табл. 3.32. DCT коэффициенты образца.

239

1

-90

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

-90

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

Табл. 3.33. Грубое квантование с 4 ненулевыми коэффициентами.

0.65

9.23

21.36

29.91

29.84

21.17

8.94

0.30

158-2.jpg

9.26

17.85

29.97

38.52

38.45

29.78

17.55

8.91

21.44

30.02

42.15

50.70

50.63

41.95

29.73

21.09

30.05

38.63

50.76

59.31

59.24

50.56

38.34

29.70

30.05

38.63

50.76

59.31

59.24

50.56

38.34

29.70

21.44

30.02

42.15

50.70

50.63

41.95

29.73

21.09

9.26

17.85

29.97

38.52

38.45

29.78

17.55

8.91

0.65

9.23

21.36

29.91

29.84

21.17

8.94

0.30

Табл. 3.34. Результат IDTC.

00

10

00

00

00

00

00

10

159-1.jpg

00

00

10

00

00

00

10

00

00

00

00

10

00

10

00

00

00

00

00

00

10

00

00

00

00

00

00

00

10

00

00

00

00

00

00

00

10

00

00

00

00

00

00

00

10

00

00

00

00

00

00

00

10

00

00

00

Табл. 3.35. Y-образный блок.

13.75

-3.11

-8.17

2.46

3.75

-6.86

-3.38

6.59

4.19

-0.29

6.86

-6.85

7.13

4.48

1.69

-7.28

1.63

0.19

6.40

-4.81

-2.99

-1.11

-0.88

-0.94

-0.61

0.54

5.12

-2.31

1.30

-6.04

-2.78

3.05

-1.25

0.52

2.99

-0.20

3.75

-7.39

2.59

1.16

0.41

0.18

0.65

1.03

3.87

-5.19

-0.71

-4.76

0.68

-0.15

-0.88

1.28

2.59

-1.92

1.10

-9.05

0.83

-0.21

-0.99

0.82

1.13

-0.08

1.31

-7.21

Табл. 3.36. DCT коэффициенты блока.

13.75

3

-8

2

3

-6

-3

6

4

-0

6

-6

-7

4

1

-7

1

0

6

-4

-2

-1

-0

-0

-0

0

5

-2

1

-6

2

3

-1

0

2

-0

3

-7

2

1

-0

0

0

1

3

-5

-0

-4

0

-0

-0

1

2

-1

1

-9

0

-0

-0

0

1

-0

1

-7

Табл. 3.37. Слабое квантование округлением до ближайшего целого.

-0.13

8.96

0.55

-0.27

0.27

0.86

0.15

9.22

159-2.jpg

0.32

0.22

9.10

0.40

0.84

-0.11

9.36

-0.14

0.00

0.62

-0.20

9.71

-1.30

8.57

0.28

-0.33

-0.58

0.44

0.78

0.71

10.11

1.14

0.44

-0.49

-0.39

0.67

0.07

0.38

8.82

0.09

0.28

0.41

0.34

0.11

0.26

0.18

8.93

0.41

0.47

0.37

0.09

-0.32

0.78

-0.20

9.78

0.05

-0.09

0.49

0.16

-0.83

0.09

0.12

9.15

-0.11

-0.08

0.01

Табл. 3.38. Результат IDTC. Плохое качество.

Для того, чтобы понять разницу между DCT и DST, рассмотрим одномерный случай. Одномерное DCT, (см. уравнение (3.7)), использует функцию  при . Для первого значения, равного , эта функция равна . Этот член очень важен; он производит коэффициент DC, который соответствует среднему значению восьми преобразуемым величинам. По аналогии, DST основано на функции , которая равна  при , то есть, этот член не вносит никакого вклада в преобразование, то есть DST не имеет коэффициент DC.

160-1.jpg

Рис. 3.39. Функции синус (нечетная) и косинус (четная).

160-2.jpg

Рис. 3.40. DCT и DST данных из восьми тождественных значений.

Ущербность DST можно обнаружить, рассмотрев преобразование исходного образца из 8 одинаковых величин. Такие величины, безусловно, прекрасно коррелированы. Их графиком служит горизонтальная прямая. Применяя DCT, получаем один ненулевой DC, равный исходной величине. Преобразование IDCT также прекрасно восстановит данные (с незначительной потерей, обусловленной ограниченной точностью машинных вычислений). Если теперь применить DST к тем же данным, то в результате получится 7 ненулевых коэффициентов АС, сумма которых равна волнообразной функции, проходящей через все восемь исходных точек, но при этом осциллирует в промежутках между ними. Это поведение проиллюстрировано на рис. 3.40. Оно имеет три неприятных свойства. (1) Энергия исходных данных нигде не концентрируется. (2) Семь коэффициентов не являются декоррелированными (поскольку исходные данные полностью коррелированы). (3) Квантование семи коэффициентов может сильно уменьшить качество реконструированных данных после применения обратного DST.

161.jpg

Рис. 3.41. 64 базисных изображения двумерного DST.

Пример: Применим DST к последовательности из восьми одинаковых величин, равных 100. Получим последовательность коэффициентов (0, 256.3, 0, 90, 0, 60.1, 0, 51). С помощью этих коэффициентов обратное преобразование IDST может восстановить исходные данные, но видно, что коэффициенты АС ведут себя иначе, чем при использования DCT. Они не становятся все меньше, и среди них нет серий из одних нулей. Применяя DST к восьми высоко коррелированным величинам (11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88), получаем более плохое множество коэффициентов

0, 126.9, -57.5, 44.5, -31.1, 29.8, -23.8, 25.2.

Здесь совсем нет концентрации энергии.

Все эти аргументы и примеры вместе с тем фактом (обсуждаемым в [Ahmed et al.]) 74]), что DCT производит высоко декоррелированные коэффициенты, неоспоримо свидетельствуют в пользу метода DCT, для использования в алгоритмах сжатия данных.

На рис. 3.41 показаны 64 базисных изображения DST при  и программа Matlab, порождающая их. (Ср. рис. 3.26.)

 

1
Оглавление
email@scask.ru