Сегментация и сжатие реалистичных изображений на основе контуризации информативных областей

Abstract

В работе рассматривается модификация метода позволяющего производить обработку реалистичных изображений с разделением всей плоскости изображения на информативные области – объект и неинформативные – фон. Сегментация изображения выполняется в плоскости вейвлет-коэффициентов первого уровня разложения с использованием методов контуризации вейвлет областей полученных в результате применения не равных разлагающих фильтров. Данная сегментация проводится с целью выявления наиболее информативных областей изображения, к которым в дальнейшем при сжатии применяются низкие «слабые» коэффициенты квантования. Для остальных областей изображения применяются более высокие «сильные» коэффициенты квантования. В результате дифференцированного подхода к обработке полученных областей изображения достигается общее повышение степени сжатия без видимых потерь качества в наиболее информативных областях. Особое внимание уделяется возможности получения более точной и тонкой структуры контура, разделяющего изображение на информативные и не информативные области. Основной идеей формирования более точного контура разделения изображения на различные области является поиск и исключение из информативных областей таких вейвлет-коэффициентов, которые имеют высокую частоту повторения в области фона. Получены количественные характеристики степени сжатия изображения при его сегментации с уточненным контуром разделения областей.

У роботі розглядається модифікація методу що дозволяє проводити обробку реалістичних зображень з розділенням всієї площини зображення на інформативні області - об'єкт і неінформативні - фон. Сегментація зображення виконується в плоскості вейвлет-коефіцієнтів першого рівня розкладання з використанням методів контуризації вейвлет областей отриманих в результаті застосування не рівних розкладаючих фільтрів. Дана сегментація проводиться з метою виявлення найбільш інформативних областей зображення, до яких надалі при стиску застосовуються низькі «слабкі» коефіцієнти квантування. Для решти областей зображення застосовуються вищі «сильні» коефіцієнти квантування. В результаті диференційованого підходу до обробки отриманих областей зображення досягається загальне підвищення ступеня стиску без видимих втрат якості в найбільш інформативних областях. Особлива увага приділяється можливості отримання точнішої і тоншої структури контуру, що розділяє зображення на інформативні і не інформативні області. Основною ідеєю формування точнішого контуру розділення зображення на різні області є пошук і виключення з інформативних областей таких вейвлет-коефіцієнтів, які мають високу частоту повторення в області фону. Отримані кількісні характеристики ступеня стиску зображення при його сегментації з уточненим контуром розділення областей.