Современные информационные технологии/4. Информационная безопасность

Проскурин А.Ю., Ткаченко О.М.

Национальный авиационный университет (НАУ), Украина

УПРАВЛЕНИЕ ПОТЕРЯМИ КАЧЕСТВА ФОРМАТА СЖАТИЯ JPEG

Вступление

Трудно переоценить роль информации в современном мире. Она пронизывает всю область жизни общества. Недаром существует высказывание: «Кто владеет информацией – владеет миром».

И не менее важным является вопрос эффективной передачи информации. Качественная и удачная передача информации является условием успешной практической деятельности людей, условием последующего интенсивного развития. Объем информации, необходимый для нормального функционирования современного общества, растет приблизительно пропорционально квадрату развития промышленного потенциала. Поэтому вопрос сжатия информации является чрезвычайно актуальным.

Постановка задачи

Задачей данной статьи является анализ формата JPEG для сжатия изображений.

Целью статьи является:

ü Анализ возможности контроля качества восстанавливаемых изображений;

ü выявление недостатков данного метода;

ü рекомендации к применению метода технологии кодирования битовых плоскостей для возможности контроля качества восстанавливаемых изображений.

Анализ

Алгоритм сжатия изображений JPEG основывается на психофизической избыточности. Психофизическая избыточность изображений обусловлена особенностями зрительной системы человека. Учет этих особенностей позволяет реализовать технологии компрессии данных при передаче или записи изображений. Дело в том, что не все детали изображения одинаково визуально воспринимаются пользователем. Например, детали, имеющие одновременно и малые размеры, и малый контраст, вследствие ограничений со стороны контрастной чувствительности зрения не видны зрителю на изображении, а поэтому без всякого ущерба для качества его воспроизведения могут не передаваться. Объем передаваемой информации сокращается за счет психовизуальной избыточности.

Остановимся кратко на понятии «качество изображения», которое можно рассматривать как меру подобия изображения оригинала. До настоящего времени не удалось сформулировать полный критерий качества. Наиболее широко на практике пользуются методом экспертных оценок, а также рядом измеряемых параметров, набор которых может быть разным для информационных систем различного назначения. Наиболее часто оцениваемыми являются следующие параметры:

• четкость, определяемая числом элементов разложения изображения

по горизонтали и вертикали;

• воспроизведение градаций яркости внутри яркостного динамического диапазона;

• контраст, под которым понимают отношение максимальной яркости

изображения к минимальной;

• отношение сигнала к шуму, определяемое как отношение размаха

сигнала от черного до белого к эффективному значению шума;

• искажения, характеризующие точность воспроизведения координат отдельных элементов исходного изображения;

• цветовоспроизведение, характеризующее степень отличия цветов в полученном изображении от цветов в исходном изображении, а также ряд других параметров.

Для того, чтобы понять, как происходит сжатие изображения по алгоритму JPEG, необходимо разобраться в этом алгоритме. Структурную схему реализации алгоритма JPEG можно увидеть на рис. 1.

Рис. 1 Структурная схема реализации алгоритма JPEG

Процесс сжатия по схеме JPEG заключается в проведении комплексной обработки, состоящей из двух основных технологических этапов :

Первый этап - подготовительный этап. Данный этап выполняется для получения промежуточной структуры представления исходных видеоданных, обеспечивающей потенциальную возможность для сокращения психофизической избыточности с учетом регулирования уровня качества восстанавливаемых изображений.

Для этого над исходными массивами изображений выполняются последовательно два вида преобразований: преобразование изображения из цветового пространства RGB в пространство YUV и второй вид преобразования, связанный с перетрансформированием энергии исходного сигнала посредством дискретно-косинусного преобразования.

Применяем DCTП к каждой рабочей матрице. При этом мы получаем матрицу, в которой коэффициенты левой верхней области характеризуют степень насыщенности блока изображения низкочастотными перепадами, а в правом нижнем — высокочастотными. К низкочастотным перепадам относят плавные и ступенчатые изменения уровня яркости или координаты цвета. Поскольку данные особенности являются преобладающими, то основная энергия (компоненты с наибольшими значениями) сконцентрирована именно в этой области матрицы.

Второй этап технологии сжатия видеоданных связан с построением методов кодирования, обеспечивающих сокращение избыточности в коэффициентах дискретного косинусного преобразования.

Для аппроксимации коэффициентов используется квантование. В принципе это просто поэлементное деление коэффициентов dct-преобразования на матрицу квантизации. Расчет элементов матрицы квантизации проводится с учетом значение фактора качества, который задается вручную, в зависимости от требований к качеству восстановленного изображения.

Новое значение матрицы коэффициентов после квантизации определяется как целое значение от деления коэффициента dct-преобразования на коэффициент матрицы квантизации. Отсюда следует, что чем большими будут значения коэффициентов матрицы квантизации, тем большее количество нулей мы получим в результирующей матрице. А это в свою очередь даст огромный потенциал для последующего сжатия такой последовательности.

Для проведения исследования, которое покажет имеем ли мы возможность контролировать качество восстанавливаемых изображений, было отобрано несколько типов изображений, и поочередно закодировано их форматом JPEG с различными параметрами качества(рис. 3-6).

Рис. 3. Фрагмент исходного изображения	Рис. 4. Компрессия 50%. Заметны ореолы по границам переходов цветов (эффект Гиббса)
Рис. 5. Артефакты при сжатии изображения с резкими переходами: слева — оригинал, справа — после сжатия	Рис. 6. Артефакты при сжатии изображения с плавными градиентами: слева — оригинал, справа — после сжатия

На основании полученных результатов можно сказать, что при повышении степени сжатия изображение распадается на отдельные квадраты, и восстановить исходные данные становится невозможно. Кроме того в изображениях сжатых по алгоритму JPEG проявляется эффект Гиббса - ореолы по границам резких переходов цветов. Это приводит к потери контроля за качеством восстановленных изображений.

Отсюда следует:

- неэффективность рассмотренной технологии кодирования коэффициентов dct-преобразования в случае обеспечения необходимой степени достоверности восстанавливаемых изображений;

- степень сжатия в режиме регулируемых потерь качества сильно зависит от класса изображений (степени насыщенности изображения мелкими деталями различного цвета).

Разработанные критерии

Для выхода из такой ситуации предлагается использовать организации кодирования битовых плоскостей (рис. 7).

Рис. 7. Битовая плоскость трансформанты

Преимущества технологии кодирования битовых плоскостей:

1) такая схема является реализуемой в технологическом плане. Следовательно, ее модификация, позволяющая существенно улучшить характеристики технологии сжатия не вызывает необходимости коренных (а значит и дорогостоящих) изменений в технологическом процессе (новых аппаратно-конструктивных, программных решений, новой элементной базы);

2) такая обработка наиболее интересна с позиции обработки сильнонасыщенных реалистических изображений. Так как в этом случае существует возможность выявления большего количества закономерностей. Это в свою очередь создает потенциальные возможности для повышения степени .

3) большое количество нулевых областей распределенных на различных позициях битовых плоскостей;

4) возможность реализации технологии прогрессивного JPEG. Обработке и передаче в начале подвергаются старшие разрядные плоскости матрицы, а затем поэтапно младшие битовые плоскости. Это обеспечивает возможность быстрой передачи грубых форм изображений с постепенным добавлением уточняющей информации;

5) обеспечивается реализация режима квантизации коэффициентов матрицы за счет обнуления или отбрасывания битовых плоскостей, содержащих младшие разряды.

Выводы

В ходе работы был проведен анализ формата JPEG для сжатия изображения.

На базе проведенного анализа были обнаружены недостатки данного метода, а именно потеря контроля за качеством восстановленных изображений. На основании этого были сформированы критерии к применению в методе технологии кодирования битовых плоскостей.

Литература

1. Мастрюков Д. Алгоритмы сжатия информации. // Монитор. – 1994. – №6. – С.12–17

2. Сэлмон Д. Сжатие данных, изображений и звука. М.: Техносфера, 2004. с.125-128

3. Красильников Н.Н. Цифровая обработка изображений. М.: Вузовская книга, 2001. С.302-306