Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций

Российской Федерации

Ордена Трудового Красного Знамени

федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

высшего образования

Московский технический университет связи и информатики

Кафедра «Телевидения и звуковое вещание»

Лабораторная работа №1

«Исследование метода внутрикадрового сжатия спектра ТВ изображений»

Студент:

Группа:

Проверил: к.т.н., доцент Власюк И. В.

_____________________

Москва ****

1. Цель лабораторной работы.

В данной работе исследуются основные методы цифровой обработки сигнала, применяемые при реализации алгоритма сжатия статичных цветных изображений JPEG.

2. Структурная схема кодера JPEG

На рис. 2 приведена обобщённая структурная схема работы алгоритма кодирования JPEG.

Рисунок 1. Обобщённая схема кодирования видеоинформации по методу JPEG.

3. Выполнение работы

Ознакомление с программой.

1. Запустить программу лабораторной работы Lab.exe. Для этого необходимо быстро щёлкнуть два раза по соответствующей иконке на «Рабочем столе» операционной системы.

Рисунок 2. Интерфейс лабораторной работы

2. Щёлкая левой кнопкой мыши по команде «Открыть» меню «Файл», разверните список изображений, предназначенных для исследования.

3. Выделите с помощью мыши файл ИЗОБРАЖЕНИЕ1.bmp и щёлкните по кнопке «Открыть». На экране будет отображено соответствующее изображение. Таким образом, Вы открыли графический файл изображения для последующей обработки.

Рисунок 3. Открытие графического файла Изображения1

4. Проведите преобразование данного изображения из системы RGB в систему YUV (Y/Cr/Cb). Для этого в меню «Параметры» щёлкните по команде «Преобразование».

Рисунок 4. Исходное изображение

5. В меню «Параметры» выполните команду «Настройка матриц» (рис. 4). В открывшемся окне установите стандартное значение матриц квантования для кодера JPEG. Для этого необходимо установить коэффициент масштабирования равным единице – в поле «Коэффициент масштабирования» набрать число 100 или воспользоваться стрелками-регуляторами. Это необходимо проделать для матрицы квантования как яркостной, так и цветоразностной компоненты сигнала.

Рисунок 5. Настройка матриц

6. Для проведения операции дискретно-косинусного преобразования выполните команду «Преобразование» из меню «Операции».

Рисунок 6. Сжатие = 6 раз, SNR = 26дБ

7. Сохраните обработанное изображение с помощью команды «Сохранить» меню «Файл».

8. В меню «Операции» выполните команду «Разность с исходным». На экране появится окно, содержащее визуальное представление отличия между исходным и восстановленным изображением.

Рисунок 7. Разностное изображение

9. Для наглядного представления коэффициентов матрицы преобразования необходимо выполнить команду «Визуализация коэффициентов» из меню «Операции». После выполнения данной процедуры на экране появится окно, содержащие обработанное изображение, разбитое на блоки. Яркость в каждом блоке может быть неоднородна: нулевые элементы в матрице преобразования представлены чёрным цветом, а значащие элементы – серым цветом (чем больше элемент матрицы, тем светлее цвет)

Рисунок 8. Визуализированные коэфф. пр.

Устранение цветовой избыточности изображения

1. Откройте файл ИЗОБРАЖЕНИЕ2.bmp.

Рисунок 9. Исходное изображение

2. Выставьте стандартные значения матриц квантования (коэффициент масштабирования должен быть равен единице).

3. Проведите дискретно-косинусное преобразование. Сохраните преобразованное изображение.

Рисунок 10. Формат 4:4:4

4. Повторите пп. 1-3 для формата YUV 4:2:2. В отчёте укажите характер изменений, произошедших после проведения преобразования.

Рисунок 11. Формат 4:2:2

5. Повторите пп. 1-3 для формата YUV 4:2:0. В отчёте укажите характер изменений, произошедших после проведения преобразования

Рисунок 12. Формат 4:2:0

6. Выводы, объясняющие полученные результаты

Перевод формата 4:4:4 в формат 4:2:2 и 4:2:0, существенно сокращается начальный объем данных, но ухудшается качество теряет свою цветовую контрастности становится более расплывчатой.

Устранение визуальной пространственной избыточности

1. Откройте файл ИЗОБРАЖЕНИЕ1.bmp.

Рисунок 13. Исходное изображение

2. Выставьте стандартные значения матриц квантования для Y и Cr (коэффициент масштабирования должен быть равен единице).

3. Проведите дискретно-косинусное преобразование. Запишите полученный коэффициент сжатия и отношение сигнал/шум. Сохраните преобразованное изображение.

Коэффициент сжатия 6 раз и отношение сигнал шум 26 дБ

Рисунок 14. Сжатие = 6 раз, SNR = 26дБ

4. Проведите операцию вычитания преобразованного изображения из исходного. Убедитесь в наличии разницы.

Рисунок 15. Разностное изображение

5. Повторите пп. 1-4 для коэффициентов масштабирования матриц квантования яркостного и цветоразностных сигналов 0,1; 0,5; 5; 20. Составьте таблицу, как показано на рисунке.

Рисунок 16. Коэффициент масштабирование 0,1	Рисунок 17. Коэффициент масштабирование 0,5
Рисунок 18. Коэффициент масштабирование 5	Рисунок 19. Коэффициент масштабирование 20

Таблица №1

№ п/п	Коэффициент масштабирован ия для матриц квантования Y и Сr	Коэффициент сжатия	Отношение сигнал/шум (дБ)
1	1	6	26
2	0,1	1	40
3	0,5	4	29
4	5	47	22
5	20	1922	18

6. По полученным ранее значениям начертите график зависимости коэффициента сжатия от коэффициента масштабирования матрицы квантования.

Рисунок 20. График зависимости коэффициента сжатия от коэффициента масштабирования матрицы квантования.

7. По полученным ранее значениям начертите график зависимости отношения сигнал/шум от коэффициента масштабирования матрицы квантования.

Рисунок 21. График зависимости отношения сигнал/шум от коэффициента масштабирования матрицы квантования.

8. Выводы, объясняющие полученные результаты.

При увеличение коэффициента масштабирование увеличивается коэффициент сжатия и уменьшается отношение сигнал/шум.

Исследование влияния матрицы квантования на конечный результат

1. Закройте ранее открытые изображения и откройте файл ИЗОБРАЖЕНИЕ3.bmp

Рисунок 22. Исходное изображение

2. Осуществите переход от RGB 4:4:4 к YUV 4:2:0.

3. В первой четверти (левый верхний угол) матрицы квантования Y выставьте единичные значения, остальные значения поставьте равными 100, а в матрице Сr все значения измените на единицы. Проведите дискретно-косинусное преобразование.

4. Дайте оценку качеству результата по пятибалльной шкале

Рисунок 23. Сжатие = 1 раз, SNR = 23Дб

Оценка по пятибалльной шкале: 4

5. Выполните команду «Визуализация коэффициентов». Внимательно ознакомьтесь с результатом.

Рисунок 24. Визуализированные коэфф. пр.

6. Повторите пп. 1-5 для следующих условий: в матрице Y в четвёртой четверти (правый нижний угол) должны располагаться единицы, остальные значения должны быть равны 100, а в матрице Сr все значения должны быть равны 1.

Рисунок 25. Сжатие = 0 раз, SNR = 22дБ

Оценка по пятибалльной шкале: 3

Рисунок 26. Визуализированные коэфф. пр.

7. Выводы о полученных результатах.

Мы увидели, насколько влияет матрица квантования на изображения и какая матрица достигает лучших результатов