Práce přináší nový ztrátový formát pro ukládání digitálního obrazu. Princip je založen na detekci hran objektů v obrázku a jejich kompresi. Každá hranice segmentu je komprimování Huffmanovým, nebo aritmetickým kódováním. Společně s daty hranice je uložena komprimovaně i průměrná barva v segmentu a průměrná směrodatná odchylka od originálních barev.
Při dekompresi jsou segmenty rekonstruovány z uložených hranic a vyplněny náhodně barvou v rámci rovnoměrného (Gaussova) rozdělení s uloženou směrodatnou odchylkou.
Anotace v angličtině
This thesis proposes a new lossy format for storing digital images that
is based on the detection of segments in images and their independent
compression. For each segment in the picture, its boundary is detected
and encoded using an arithmetic or Huffman encoding. An average colour
of pixels in the segment is stored altogether with the standard
deviation of these colours. In the decoder, segments are successively
reconstructed from the stored boundaries and colours of their pixels are
generated randomly in such a manner to have a Gaussian distribution with
the stored mean and deviation parameters.
Klíčová slova
komprese obrázku, segmentace obrazu, ztrátový formát, JPEG, hranice objektů, Freeman, Huffmanovo kódování, aritmetické kódování, YCbCr, RGB, SRM, řetězový kód
Práce přináší nový ztrátový formát pro ukládání digitálního obrazu. Princip je založen na detekci hran objektů v obrázku a jejich kompresi. Každá hranice segmentu je komprimování Huffmanovým, nebo aritmetickým kódováním. Společně s daty hranice je uložena komprimovaně i průměrná barva v segmentu a průměrná směrodatná odchylka od originálních barev.
Při dekompresi jsou segmenty rekonstruovány z uložených hranic a vyplněny náhodně barvou v rámci rovnoměrného (Gaussova) rozdělení s uloženou směrodatnou odchylkou.
Anotace v angličtině
This thesis proposes a new lossy format for storing digital images that
is based on the detection of segments in images and their independent
compression. For each segment in the picture, its boundary is detected
and encoded using an arithmetic or Huffman encoding. An average colour
of pixels in the segment is stored altogether with the standard
deviation of these colours. In the decoder, segments are successively
reconstructed from the stored boundaries and colours of their pixels are
generated randomly in such a manner to have a Gaussian distribution with
the stored mean and deviation parameters.
Klíčová slova
komprese obrázku, segmentace obrazu, ztrátový formát, JPEG, hranice objektů, Freeman, Huffmanovo kódování, aritmetické kódování, YCbCr, RGB, SRM, řetězový kód
Seznamte se s možnostmi segmentace obrazů, zejména pak s činností metody SRM (Statistical Region Merging) navržené autory R. Nock a F.
Nielsen v roce 2004.
Seznamte se s Freemanovou růžicí používanou pro detekci hranice objektu (segmentu) v obrázku a se způsoby její normalizace.
Seznamte se s Huffmanovým kódováním a dále s principy aritmetického kódování.
Proveďte návrh a implementaci metody, která využije metodu SRM pro segmentaci barevného obrazu, pro každý segment vypočítá průměrnou barvu a směrodatnou odchylku a detekuje jeho hranici (Freeman). Průměrné barvy, směrodatné odchylky a hranice segmentů uložte nezkomprimovaně, komprimovaně Huffmanovým kódem a komprimovaně aritmetickým kódováním na disk.
Proveďte implementaci metody, která z výstupu z bodu 4 zrekonstruuje (ztrátově) původní obrázek.
Srovnejte komprimační schopnosti Huffmanovo a aritmetického kódování a dále rovněž zhodnoťte vlastnosti vytvořeného programového vybavení
Zásady pro vypracování
Seznamte se s možnostmi segmentace obrazů, zejména pak s činností metody SRM (Statistical Region Merging) navržené autory R. Nock a F.
Nielsen v roce 2004.
Seznamte se s Freemanovou růžicí používanou pro detekci hranice objektu (segmentu) v obrázku a se způsoby její normalizace.
Seznamte se s Huffmanovým kódováním a dále s principy aritmetického kódování.
Proveďte návrh a implementaci metody, která využije metodu SRM pro segmentaci barevného obrazu, pro každý segment vypočítá průměrnou barvu a směrodatnou odchylku a detekuje jeho hranici (Freeman). Průměrné barvy, směrodatné odchylky a hranice segmentů uložte nezkomprimovaně, komprimovaně Huffmanovým kódem a komprimovaně aritmetickým kódováním na disk.
Proveďte implementaci metody, která z výstupu z bodu 4 zrekonstruuje (ztrátově) původní obrázek.
Srovnejte komprimační schopnosti Huffmanovo a aritmetického kódování a dále rovněž zhodnoťte vlastnosti vytvořeného programového vybavení