Məlumatların sıxılması alqoritmləri - İtkili şəkil sıxma alqoritmi JPEG Data compression JPEG algorithm

1. Məlumatların sıxılması
alqoritmləri
 Fərman Quliyev 6219A
İtkili şəkil sıxma üsulları (JPEG)

2. 2
JPEG (Joint Photographic Experts
Group)
 Bu DCT (diskret kosinus çevrilməsi) əsaslı bir standartdır.
 Sıxılma zamanı itki nisbətini (sıxılma miqdarını) keyfiyyət
amili (Q faktoru) dəyişdirilərək tənzimlənə bilər.
 Rəqəmsal fotoqrafiyada istifadə olunur, çünki 24 bit
rəng dərinliyi olan fotoşəkillərdə çox yaxşı nəticələr
verir.
 JPEG yalnız bir alqoritm deyil, bir çox görüntü sıxılma
üsullarını birləşdirərək yaradılan bir standart
olduğundan, sıxılma və dekompressiya müddəti vahid
bir alqoritm ilə itkisiz sıxılma metodlarından daha uzun
olur.

3. 4/29/20 35-ci fəsil - Təsvir kompressiyası
JPEG Arxitekturası
 Alqoritm əsasən aşağıdakı proseslərdən ibarətdir:
1. Rəng məlumatları RGB tipində ifadə olunursa, onu YUV-a
çevirir. (optional)
2. Örnəkləməni azaldır. (Down-sampling)
3. Şəkli 8 × 8 ölçülü bloklara bölür.
4. Piksel məlumatlarını DCT istifadə edərək məkandan tezlik
daşıyıcısına çevirir.
5. Yaranan əmsallara diaqonal formada RLE tətbiq edilir və
sonra QM kodlaşdırmadan istifadə edilir.

4. Başlıqlar
DPCM
RLC
DCT
Entrapi
ya
Kodlaşd
ırması
Kvanlama
DC
AC
CədvəlKodlaş.
Cədvəlləri
Cədvəllər
Verilənlər
YIQ or YUV
Zig
Zag
8 × 8
Kvant.
f (i, j ) F (u, v) Fˆ(u, v)
JPEG sıxılma

5. 5
Rəng dəyişdirmə
 RGB-dən YUV-ə çevirmək JPEG-in sıxılması üçün tələb
olunmur, lakin bu dönüşüm daha yüksək sıxılma
dərəcələrinə nail olur.
 YUV rəng formatı rəngləri parlaqlıq və xrominans kimi
ifadə edir. Y parlaqlığı, U və V dəyərlərinin birləşməsi
rəng də ifadə edir.
 RGB->YUV çevrilmə xətti bir çevrilmədir və adətən bu
çevrilmə üçün aşağıdakı tənlik istifadə olunur:
Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B
U = Cb = 0.564 (BY) = -0.169R - 0.331G + 0.500B
V = Cr = 0.713 (RY) = 0.500R - 0.419G - 0.081B

6. 6
Nümunə azaldılması
 İnsan gözü parlaqlığa çox və rəngliliyə az
həssasdır. Bu, U və V dəyərlərinin bir qədər
azaldılması görüntünün insan gözü üçün çox
fərqli olmayacağını göstərir.
 Beləliklə, 2 × 2 ölçülü 4 piksellik blok üçün Y, U
və V dəyərlərindən 4 (4: 4: 4) istifadə etmək
əvəzinə, 4: 2: 2 və ya 4: 1: 1 istifadə edə bilərik.
Bu proses nümunə azaldılması (down
sampling) adlanır.

7. 7
 Şəkil 8 × 8 bloka bölünür və hər bir blok digərindən
asılı olmayaraq diskret kosinus transformasiyasına
(DCT - Diskret Cosine Transform) məruz qalır. Nəticə
64 əmsal olacaqdır. Birincisi DC adlanır (ilk piksel - F
(0.0)), digərləri AC adlanır.
DCT (Diskret kosinus çevrilməsi)

8. 8
DCT əmsalları

9. 9
Kvantlaşdırma
 DCT çevrilməsindən sonra meydana gələn əmsallar
əsasən onluq rəqəmlər olur. Bu dəyərlər
kvantlaşdırma metodundan istifadə edərək tam
ədədlərə çevrilir.
 Kvantlaşdırma metodunda hər bir əmsal əvvəlcə 1 ilə
255 arasında tam ədəd ilə bölünür və sonra ən yaxın
tam ədədə yuvarlaqlaşdırılır (itki bu müddət ərzində
baş verir).
 Bölünəcək əmsalların dəyəri kvantlaşdırma cədvəlləri
ilə müəyyənləşdirilir (8 × 8 ölçülü bir matris).
 Parlaqlıq və rəng üçün müxtəlif cədvəllər istifadə
olunur.

10. 10
Keyfiyyət amili
 Görüntüdə itki miqdarını təyin etmək üçün keyfiyyət
amili istifadə olunur. Cədvəllər istifadə olunan
keyfiyyət vuruğuna görə dəyişir.
 75 keyfiyyət vuruğu üçün kvantlaşdırma və parlaqlıq
cədvəlinin formulu:

11. 4/29/20 115-ci fəsil - Təsvir kompressiyası
 İnsan gözü yüksək frekanslara daha az həssas
olduğundan, kvantlaşdırma cədvəlində
göründüyü kimi, blokun alt sağ hissəsindəki
(aşağı sağ tərəfli üçbucaqdakı) yüksək tezlik
əmsalları daha böyük saylara bölünərək sıfıra
endirilməyə çalışılır.
 Kvantlaşdırma prosesindən sonra yüksək tezlik
əmsalları əsasən sıfırdan ibarət olacaqdır.
nümunə !!!

12. 12
 Bu iki ölçülü quruluş bir ölçüyə endirildiyi
halda, aşağıdakı şəkildəki kimi diaqonal bir
tarama prosesi tətbiq olunur.
6362585749483635
6159565047373421
6055514638332220
5452453932231910
534440312418119
43413025171283
4229261613742
282715146510
6362585749483635
6159565047373421
6055514638332220
5452453932231910
534440312418119
43413025171283
4229261613742
282715146510
0
DC
Değeri 0’dan farklı AC’ler
Değeri 0 olan AC’ler
Diaqonal (ZigZag) Tarama

13. 13
 Belə bir tarama məqsədi aşağı tezlikli
əmsallardan yüksək tezlik əmsallarına qədər
ardıcıl bir düzülüş yaratmaqdır.
 Beləliklə, yüksək tezlikli əmsalların əksəriyyəti
sıfır ola biləcəyi üçün təkrarlanan sayda
sıfırların və RLE ilə yaxşı sıxılmış bir quruluşun
yaranması təmin ediləcəkdir.
Diaqonal (ZigZag) Tarama

14. 14
 RLE istifadə edərək AC əmsallarını sıxışdırdıqdan
sonra digər AC əmsalları və hər bir blokun yuxarı
sol pikseli olan DC əmsalları üçün fərqli QM
cədvəllərindən istifadə edərək son addım olan
itkisiz sıxılma həyata keçiriləcəkdir.
 DC əmsalları üçün əvvəlki DC dəyəri ilə
kodlanacaq DC arasındakı fərqə üstünlük verilir,
halbuki AC əmsalları üçün RLE kodlaşdırmasına
uyğun fərqli bir cədvəl istifadə olunur.
İtkisiz Sıxılma

15. 15
JPEG2000 standartı
 JPEG2000 standartı JPEG standartının
məhdudiyyətlərini dəf etmək və aşağı bit
dərəcələri ilə yüksək keyfiyyətli görüntü əldə
etmək üçün hazırlanmışdır.
 Diskret Wavelet Transform (DWT)
texnologiyasına əsaslanan ən yaxşı bilinən
sıxılma texnologiyalarından istifadə edərək
yaradılan kodlaşdırma sistemidir.

16. 16
JPEG2000 üstünlükləri
 Rəngli şəkillər üçün 48 bit rəng dərinliyinə və boz
rəngli şəkillər üçün 16 bit rəng dərinliyinə imkan verir.
 Keyfiyyətə zərər vermədən daha yüksək sıxılma
nisbətini təmin edir.
 JPEG'in ən böyük çatışmazlıqlarından biri; Şəkil əvvəlcə 8 ×
8 bloka bölündüyü və sonra DCT tətbiq edildiyi üçün
bloklar arasındakı keçid kəskinləşir və xüsusilə yüksək
sıxılma dərəcələrində nəzərə çarpır. Xüsusilə 1/30
dərəcədən yüksək nisbətdə sıxılmış görüntülərdə bloklar
aydın olur. JPEG2000-də belə bir bloklama quruluşu
olmadığından bu dezavantaj aradan qaldırılır.

17. Təşəkkürlər