Читать реферат по информатике, вычислительной технике, телекоммуникациям: "Алгоритм сжатия видео: рецепторы как кодировщики" Страница 3

(Назад) (Cкачать работу)

Возьмем из изображения одну горизонтальную линию. В ней 256 зеленых пикселей. Байтовые значения пикселей различаются на 1. Самый левый пиксель имеет значение 0, самый правый - 255. В итоге имеем 256 возрастающих по значениям байт.

Так вот после микродвижения глаза и последующего преобразования этой линии рецепторами сетчатки, линия превратится в набор 256 байт из одних единичек (или -1, если микродвижение глаза было в другую сторону). То есть из линии исчезнет наглядный для нас тональный переход. А происходит это потому, что рецепторы держат на своих выходах разницу между предыдущим и вновь виденным изображением. В глаз попадает изображение линии, затем происходит микродвижение, теперь в глаз попадает смещенная линия, и только после этого рецепторы выдают в мозг информацию. И каждый рецептор сигнализирует о том, что его "пиксель" отличается на 1 по значению от рядом стоящего "пикселя".

Как можно догадаться, линия из возрастающего зеленого цвета превратилась в линию со сплошным цветом со значением 1. И только зная о микродвижении, можно сказать, что эта сплошная линия обозначает линию с возрастающим цветом. По этим же причинам в контурном изображении статуи мы не увидим никаких тональных переходов неба, а лишь одни единички (двойки, тройки или насколько там сильно изменялся переход). Черный фон изображения, напоминающий о негативе, на самом деле обозначает, что в этих местах находится цвет, принадлежащий некоторому объекту в сцене. Цвет объекта закодирован разницей тонального перехода в контуре объекта. Кстати, не стоит забывать, что у объекта может быть множество внутренних подобъектов, имеющих свои контуры.

Новая последовательность операций

Теперь возвратимся к MPEG-алгоритму. Все его удаление избыточной информации сводится к тому, чтобы привести блок (квадратик) изображения к максимальному содержанию одинаковых по значению байт. Конечно, 256 нулей, единичек, двоек или троек сжать проще всего. На этом основаны все алгоритмы сжатия видео, только каждый из них прокладывает свой путь, чтобы превратить блок данных в набор одинаковых байт. Понятное дело, не каждый путь приводит к хорошим результатам.

В связи с этим работа алгоритмов сжатия видео следующего поколения, как мне кажется, должна выглядеть следующим образом. Сначала кадр изображения преобразуется вот таким "рецепторным" образом. Это сразу снимает избыточную информацию (посмотрите на размеры и количество черных областей в контурных изображениях). Существенный плюс - снятие избыточной информации вообще не обозначает ее потерю. Природа не зря придумывала столь изощренные и не всегда понятные "фокусы" с живыми организмами. Почему же нам не воспользоваться ее принципами. Второй плюс - "рецепторное" преобразование настолько просто реализуется, что имитация рецепторного поля не представляет сложностей на программном уровне.

Но есть и свой минус. А он заключается в том, что нам сейчас известна только маленькая находка с рецепторами. Всего лишь капля в море секретов природы. Возможно, в скором времени мы сможем проникнуть в ее секреты поглубже (имеется в виду способ обработки видеоряда), но пока остальные преобразования придется выполнять стандартными математическими средствами. Поэтому за "рецепторным"

Похожие работы