cm c1 prelucrare digitala - comm.pub.ro · noţiuni de bazăîn prelucrarea numericăno a...

ComunicaComunicații Multimediații Multimedia

Ș.l. dr. ing. Radu Ovidiu Predaemail: [email protected]

site: www.comm.pub.ro/preda/cm

Comunicații multimediaComunicații multimedia

• Cap. 1 – Introducere. Noţiuni de bază în prelucrareanumerică a semnalelor

• Cap. 2 – Tehnici de compresie a datelor

• Cap. 3 – Compresia imaginilor. Standardele JPEG și JPEG2000

Structura cursuluiStructura cursului

JPEG2000

• Cap. 4 – Compresia video. Standardele H26x

• Cap. 5 – Codarea video MPEG1



• Cap. 8 – Codarea audio MPEG

Noţiuni de bază în prelucrarea numerică a semnalelorNoţiuni de bază în prelucrarea numerică a semnalelor

• Multimedia = combinaţia mai multor medii

– Ex: text, muzică, voce, audio, imagini, grafică,video, etc.

• Sistem multimedia

sistem care procesează informaţia (semnale) prin

Ce este multimedia?Ce este multimedia?

– sistem care procesează informaţia (semnale) princel puţin un mediu

• continuu sau

• discret


• Semnal = funcție de una sau mai multe variabile independente

– Exemple: s(t), s(x, y), s(x, y, t)

• Semnal 1D de regulă funcție de t

Semnale 1DSemnale 1D

• t - continuu sau discret

• Semnal continuu în timp (CT) sc(t) – definit laorice moment de timp

• Un semnal analogic este un semnal CT


• Semnal în timp discret (DT) sd(t) este definit lamomente discrete de timp

sd(t) secvență de numere

• Amplitudine semnal: continuă sau discretă


• Semnale digitale: t și amplitudinea lui s(t)discrete

• Eșantionare semnal CT semnal DT

• Eșantionare semnal CT + cuantizare amplitudine semnal semnal digital

• Ex: semnal vocal codat PCM


Semnale 2DSemnale 2D -- ImaginiImagini

• O imagine I

– funcție de 2 variabile independente

– Rețea ortogonală de puncte

– Pixel = cel mai mic element al imaginii

• I(x, y) = amplitudinea imaginii la poziția (x, y)

• Amplitude = intensitatea luminii sau culoare


• I poate fi:

– O funcție cu mai multe valori:

• imagine color cu 3 componente

R(x, y), G(x, y), B(x, y)

Reprezentarea imaginilorReprezentarea imaginilor

– O funcție cu o singură valoare

• Imagine de intensitate sau cu nuanțe de gri I(x,y)


• Imagine digitală de intensitate = matrice 2D

• I(x, y): x, y și I au valori finite discrete

Reprezentarea imaginilorReprezentarea imaginilor

• I(x, y) reprezentată pe b biți

8biți 256 niveluri de gri

0 = negru, 128=gri, 255=alb


• I = imaginea originală

• Izg = imaginea afectată de zgomot

• Iproc = imaginea cu zgomot după diferite operații de procesare de imagini

Calitatea imaginilorCalitatea imaginilor

• Dorim să evaluăm calitatea imaginii Iproc față de I

– Nu există metode standard

– Măsurători obiective (MSE, SNR, PSNR)

– Măsurători subiective (prin vizualizare +scor)

– Măsurători perceptuale (au în vedere HVS)

( )proc zgI procesare I


• Eroarea pătratică medie (MSE)

• MSE mai mică calitate mai bună

Calitatea imaginilor: MSECalitatea imaginilor: MSE

2

1 1

1[ ( , ) ( , )]

M N

procx y

MSE I x y I x yMN

• MSE mai mică calitate mai bună


• Raportul semnal – zgomot (SNR)

• Zgomotul imaginii măsurat în dB

Calitatea imaginilor: SNRCalitatea imaginilor: SNR

2 2

10 10 102

_ _10log 10log 10log

_ _

I I

zg

putere medie semnalSNR

putere medie zgomot MSE

• SNR mai mare calitate mai bună


• Raportul semnal – zgomot de vârf (PSNR)

• pentru I(x,y) pe 8 biți

Calitatea imaginilor: PSNRCalitatea imaginilor: PSNR

2max

10 10

_ _10log 10log

_ _

Iputere max semnalPSNR

putere medie zgomot MSE

• pentru I(x,y) pe 8 biți

• PSNR mai mare calitate mai bună

2

10

25510log

PSNR

MSE


Exemplu: PSNR pentru imagini codate JPEG

Calitatea imaginilor: PSNRCalitatea imaginilor: PSNR

Imagineoriginală

JPEG Q=90PSNR=40dB

JPEG Q=2PSNR=20dB

JPEG Q=20PSNR=30dB


Spectrul electromagneticSpectrul electromagnetic

frenvența(Hz)

Lungimeade undă


Culoare Frecvență Lungime de undă

violet 668–789 THz 380–450 nm

albastru 631–668 THz 450–475 nm

Spectrul vizibilSpectrul vizibil

albastru 631–668 THz 450–475 nm

cian 606–630 THz 476–495 nm

verde 526–606 THz 495–570 nm

galben 508–526 THz 570–590 nm

portocaliu 484–508 THz 590–620 nm

roșu 400–484 THz 620–750 nm


• surse de iluminare:– emit lumină (ex. soare, bec, monitor TV)

– culoarea percepută depinde de frecvența emisă

– urmează regula aditivă: R+G+B = alb

• surse de reflexie:

Iluminare și reflexieIluminare și reflexie

• surse de reflexie:– Reflectă lumina incidentă (ex. vopsea, suprafață mată,

haine)

– Culoarea percepută depinde de frecvența reflectată (frecv.emisă – frecv. absorbită)

– urmează regula substractivă: R+G+B = negru


Anatomia ochiului umanAnatomia ochiului uman

iris

pupilă

sclerotică

http://www.stlukeseye.com/Anatomy.asp

sclerotică

iris

cornee

pupilă

cristalin

conjunctivă

nerv optic

retină

coroidă

umoare vitroasă

fovee


Formarea imaginiiFormarea imaginii

http://www.stlukeseye.com/Anatomy.asp


Ochi vs. camerăOchi vs. cameră

sclerotică

iris

cornee

pupilă

cristalin

nerv optic

retină

coroidă

umoare vitroasă

fovee

Echivalență cameră – ochi uman

Componente cameră Componente ochi

lentilă cristalin, cornee

diafragmă Iris, pupilă

film retină

cablu de transfer nerv optic

conjunctivăretină


• retina conține foto-receptori

• 2 tipuri:

– conuri:• vedere pe timp de ziuă

• Percep culoarea

• 3 tipuri: R,G,B (L,M,S)

Percepția umană a culoriiPercepția umană a culorii

• 3 tipuri: R,G,B (L,M,S)

– bastonașe: • vedere pe timp de noapte

• Percep doar luminozitatea(luminanța)

• senzația de culoare caracterizată prin

– Luminanță

– Crominanță• Tonul culorii

• Saturație (puritatea culorii)


Răspunsul în frecvență al conurilor și bastonașelorRăspunsul în frecvență al conurilor și bastonașelor


Funcția de eficiență luminoasăFuncția de eficiență luminoasă

albastru x20luminanță

roșuverde

Sen

sib

ilita

tere

lati

văSe

nsi

bili

tate

rela

tivă

Lungime de undă (nm)


• Specificarea valorilor celor trei stimuli asociați celor 3 culori primare

– RGB

– CMY

• Specificarea luminanței și crominanței

Modele de reprezentare a culorilorModele de reprezentare a culorilor

• Specificarea luminanței și crominanței

– HSI (Hue, saturation, intensity)

– YIQ (folosit la standardul TV color NTSC)

– YCbCr (folosit la televiziunea color digitală)

• Specificarea amplitudinii:

– 8 biți/componentă sau 24 biți/pixel

– total de 16 milioane culori

– display RGB truecolor de 1024x768 2.25 MB


RGB vs. CMYRGB vs. CMY


RGB vs. YIQRGB vs. YIQ

• RGB YIQ

Y = 0.299 R + 0.587 G + 0.114 B

I = 0.596 R -0.275 G -0.321 B

Q = 0.212 R -0.523 G + 0.311 B

• YIQ RGB

R =1.0 Y + 0.956 I + 0.620 Q

G = 1.0 Y - 0.272 I -0.647 Q

B =1.0 Y -1.108 I + 1.700 Q


Planul IQPlanul IQ la luminanță constantă Y=0.5la luminanță constantă Y=0.5


RGB vs. YIQRGB vs. YIQ

RGB

Y I Q


RGB vs.RGB vs. YCYCbbCCrr

• RGB YCbCr

Y = 0.257 R + 0.504 G + 0.098 B + 16,

Cb = -0.148 R - 0.291 G + 0.439 B + 128

Cr = 0.439 R - 0.368 G - 0.071 B + 128Cr = 0.439 R - 0.368 G - 0.071 B + 128

• YCbCr RGB

R = 1.164 Y + 0.0 Cb+ 1.596 Cr

G = 1.164 Y - 0.392 Cb - 0.813 Cr

B = 1.164 Y + 2.017 Cb + 0.0 Cr


PlanulPlanul CCbbCCrr la luminanță constantă Y=0.5la luminanță constantă Y=0.5


RGB vs.RGB vs. YCYCbbCCrr

RGB

Y Cb Cr


• Procesarea Digitală a Semnalelor Video (PDSV)

– Extensie a teoriei semnalelor și sistemelor la 3 dimensiuni

• Concept general:

Achiziție (de la 3D la 2D, lentile, senzori,


– Achiziție (de la 3D la 2D, lentile, senzori, multiplexoare)

– Transmisie (1D)

– Reproducere (demultiplexoare, monitoare, HVS)

• Imaginea = proiecție printr-un sistem de lentileoptice pe un senzor (matrice de capacitoare)


Proiecție din 3D în 2DProiecție din 3D în 2D


• semnal video s(x, y, t) = semnal 3D continuu (funcție de 3 variabile independente, 2 dim. spațiale și timp)

• Procesare NUMERICĂ a semnalelor video

• Eșantionarea semnalului continuu semnal spațiu-timp discret


timp discret

• Video color 3 numere reale la fiecare poziție (x, y, t)

– cele 3 numere reprezintă RGB, YIQ sau YCbCr

– în general, cele 3 componente sunt tratate separat


• Video compus

– Conversie din RGB în YIQ (YUV)

– multiplexare YIQ (YUV) într-un singur semnal

– Componentele de crominanță sunt multiplexate în banda superioară a lui Y

Video compus și video pe componenteVideo compus și video pe componente

banda superioară a lui Y

– Utilizat în toate dispozitivele video analogice (TVanalogic, casete VHS, etc.)

• Video pe componente

– 3 componente de culoare capturate/salvate/afișate separat

– Stocate în format RGB sau YCbCr

– Utilizate la formatele video digitale


• Semnal 3D continuu (temporal, orizontal, vertical)

• Video analogic în format rastru

– Eșantionare în timp: cadre consecutive• Mișcare fluentă: ≥ 25 cadre/s

– Eșantionare pe verticală: cadru reprezentat printr-un set

Video analogicVideo analogic

– Eșantionare pe verticală: cadru reprezentat printr-un setde linii

• Rastru video = semnal 1D conținând linii din cadre succesive


• sisteme de televiziune analogică:

– NTSC (National Television System Committee) -America de Nord, America Centrala şi Japonia

– PAL (Phase Alternating Lines) - majoritatea ţărilordin Europa, Africa, Australia, America de Sud şi


din Europa, Africa, Australia, America de Sud şiChina

– SECAM (Systeme Electronique Couleur AvecMemoire) - Franţa, Rusia şi fostele ţări sovietice


Video AnalogicVideo AnalogicStandarde TV NTSC PAL SECAM

Imagini pe secundă 29.97 25 25

Durata imaginii (ms) 33.37 40 40

Linii pe imagine 525 625 625

Raport de aspect 4:3 4:3 4:3

Întreţesere 2:1 2:1 2:1Întreţesere 2:1 2:1 2:1

Durata liniei (μs) 63,56 64 64

Spațiu de culori YIQ YUV YDbDr

Bandă luminanță (MHz) 4.2 5.0/5.5 6.0

Bandă crominanță (MHz) 1.5(I)/0.5(Q) 1.3 1.0

Subpurtătoare color (MHz) 3.58 4.43 4.25(Db),4.41(Dr)

Modulație culoare QAM QAM FM

Subpurtătoare audio (MHz) 4.5 5.5/6.0 6.5

Bandă totală (MHz) 6.0 7.0/8.0 8.0


Spectrul semnalului NTSCSpectrul semnalului NTSC

YII și Qaudio

Purtătoareimagine

Subpurtătoarecrominanță

Subpurtătoareaudio


Rastru NTSCRastru NTSC

Curse inverse pentruprimul câmp

Cursă inversă întrecâmpul 1 și 2

Cursă inversă întrecâmpul 2 și 3

Nivel de negru

Nivel maxim

Nivel de alb

Nivel de negru


• Video digital se obține prin:

– Eșantionarea și cuantizarea rastrului TV analogic

• Standardul ITU-R BT.601

– Folosirea unei camere video digitale

• utilizează senzori cu transfer de sarcină (CCD)

Video digitalVideo digital

• utilizează senzori cu transfer de sarcină (CCD)


RGBRGB -- YCYCbbCCrr

• RGB YCbCr

Y = 0.257 R + 0.504 G + 0.098 B + 16,

Cb = -0.148 R - 0.291 G + 0.439 B + 128

Cr = 0.439 R - 0.368 G - 0.071 B + 128Cr = 0.439 R - 0.368 G - 0.071 B + 128

• YCbCr RGB

R = 1.164 Y + 0.0 Cb+ 1.596 Cr

G = 1.164 Y - 0.392 Cb - 0.813 Cr

B = 1.164 Y + 2.017 Cb + 0.0 Cr


Formate deFormate de subeșantionaresubeșantionare a crominanțeia crominanței

4:4:4pentru fiecare2x2 pixeli de Y

4 Cb & 4 Cr(fără

subeșantionare)


2 Cb & 2 Cr(subeșantionare

2:1 peorizontală)


1 Cb & 1 Cr(subeșantionare

4:1 peorizontală)


1 Cb & 1 Cr(subeșantionare2:1 pe orizontală

și verticală)


Rețele de acces și fluxuri de dateRețele de acces și fluxuri de date

Reţea de acces Flux de date maxim

Modem telefonic convenţional 28.8 kbps

ISDN (Integrated Services Digital Network) 64-144 kbps (px64)

T-1 (Trunk Level 1) 1,5 Mbps

T-3 (Trunk Level 3) 45 Mbps

ADSL (Asymetric Digital Subscriber Line) 1.5-24 Mbps downstreamADSL (Asymetric Digital Subscriber Line) 1.5-24 Mbps downstream0.5-3.5 Mbps upstream

Modem de cablu 512kbps - 52 Mbpsdownstream

Ethernet (reţea locala cu transfer depachete IP)

10/100 Mbps

B-ISDN/ATM 55-200 Mbps

Ex: cadru RGB 24b/pixel de 1024x768 2.25 MB25 cadre/s 56.25 MB/s 450 Mb/s

necesitatea de a comprima datele brute


• CCITT G3/G4 (standarde CCITT grup 3, respectiv 4)

– folosite pentru compresia imaginilor binare

– codează imaginea sursa linie cu linie

• JBIG (Joint Bi-level Image Group)

– compresie fără pierderi pentru imagini binare

Standarde de compresie a imaginilorStandarde de compresie a imaginilor

– compresie fără pierderi pentru imagini binare

– rată de compresie de maxim 20:1

• JPEG (Joint Picture Expert Group)

– standard de compresie pentru imagini cu nuanţe degri şi color cel mai folosit la ora actuala;

– utilizează DCT-2D, PCM/DPCM și codare Huffman

– ofera rate de compresie de la 5:1 la 50:1


• JPEG2000

– standard de compresia a imaginilor cu nuanţe de gri şicolor derivat din JPEG

– compresia bazată pe Wavelet și codare aritmetică

– oferă imagini de calitate foarte bună

Standarde de compresie a imaginilorStandarde de compresie a imaginilor

– oferă imagini de calitate foarte bună

– rate de compresie foarte mari de până la 300:1


• H.261

– standard de codare video folosit în aplicaţii ISDN cu flux dedate multiplu de 64kbps (numit şi p64 kbps)

– rate de compresie de la 25:1 la 100:1

• H.263

Standarde de compresie videoStandarde de compresie video

• H.263

– standard de compresie video iniţial pentru aplicaţii PSTN(mai puţin de 64 kbps),

– actual şi pentru fluxuri de date mai mari

– înlocuiește standardul H.261;

– rate de compresie cuprinse între 6:1 şi 140:1


• MPEG-1 (Motion Picture Expert Group)

– standard de compresie a imaginilor în mişcare şi asunetului asociat pentru stocare pe medii digitale

– rată de bit de până la aproximativ 1,5 Mbps

• MPEG-2

Standarde de compresie videoStandarde de compresie video

• MPEG-2

– îmbunătăţire a standardului MPEG-1

– rate de bit de 1.5-50 Mbps

• MPEG-4

– o nouă îmbunătăţire a standardului MPEG cu codarebazată pe obiecte


• H.264/MPEG-4 AVC (Advanced Video Coding)

– standard de compresie video de generaţie mai nouă;

– unul dintre cele mai folosite formate pentru înregistrare,compresie şi distribuţie de video de înaltă definiţie;

– folosit pentru:

Video digitalVideo digital

– folosit pentru:• stocare pe Blue-Ray Disc și HD-DVD

• streaming pe Internet: YouTube, Vimeo, iTunes Store

• playere software ca Adobe Flash Player, Microsoft Silverlight,Quicktime, Nero

• transmisiune TV digitală: DVB-S2, DVB-C2, DVB-T2

• înregistrare video HD la camere foto/video: AVCHD (Sony,Panasonic)

• videoconferințe în timp real


Formate video digitalFormate video digital

Format video Rezoluție YEșantionare crominanță

Rata cadrelor(Hz)

Rată de bitbrută (Mbps)

HDTV prin aer, cablu, satelit, video MPEG2, 20-45 Mbps

SMPTE296M 1280x720 4:2:0 24P/30P/60P 265/332/664

SMPTE295M 1920x1080 4:2:0 24P/30P/60I 597/746/746

Producție video, MPEG2, 15-50 Mbps

BT.601 720x480/576 4:4:4 60I/50I 249BT.601 720x480/576 4:4:4 60I/50I 249

BT.601 720x480/576 4:2:2 60I/50I 166

Distribuție video de înaltă calitate (DVD,SDTV), MPEG2, 4-10 Mbps

BT.601 720x480/576 4:2:0 60I/50I 124

Distribuție video de calitate intermediară (VCD,WWW), MPEG1, 1.5 Mbps

SIF 352x240/288 4:2:0 30P/25P 30

Videoconferință prin ISDN/Internet, H261/H.263, 128-384 Kbps

CIF 352x288 4:2:0 30P 37

Videotelefonie prin modem telefonic/wireless, H.263, 20-64 Kbps

QCIF 176x144 4:2:0 30P 9.1


Transformate pentru semnale multidimensionaleTransformate pentru semnale multidimensionale

Semnale 1D: s(t)

• Unele caracteristici ale semnalului pot fi ușor descrise în domeniul frecvență

• Transform Fourier: s(t) S(ω) (sau s(t) S(ft)) unde

– t este timpul în secunde;– t este timpul în secunde;

– ft este frecvența temporală în Hz (cicluri/s)

– ft măsoară variații temporale ale amplitudinii lui s(t)

– ω = 2πft este frecvența unghiulară temporală în 1/s=Hz



• semnalele sinusoidale s(t) = Acos(2πft + φ) suntimportante pentru că pot fi folosite pentru a sintetizaorice semnal:

0

( ) cos(2 )k kk

s t A f t

• orice semnal poate fi descompus în multe semnalesinusoidale de diferite f și diferite A

• în loc de cos putem folosi exponențiale: serii Fourier

0k

2

2

cos(2 ) sin(2 )

( ) k

j ft

j f tk

k

e ft j f

s t A e



Cum putem observa f din forma de undă în timp?

• constantă în timp componentă pe f=0 (DC)

• sinusoidă o singură componentă pe frecvența f

• semnal periodic semnal care se repetă după uninterval de timp Tinterval de timp T

• semnal variabil lent conține doar frecvențe joase

• semnal variabil rapid conține frecvențe înalte

• estimarea celei mai mari frecvențe:

– inversul celui mai scurt interval între un minim și un maxim al semnalului



• Avantajul reprezentării în domeniul frecvență

– arată clar compunerea semnalului în frecvență

– se poate schimba amplitudinea oricărei componente prinfiltrare

• FTJ netezire, eliminarea zgomotului

• FTS detecția variațiilor/tranzițiilor/contururilor

• FTB păstrarea unui interval de frecvențe

• amplif. fr. înalte intensificarea variațiilor/tranzițiilor/contururilor



Semnale 2D (imagini): I(x,y)

• Frecvența spațială măsoară cât de repede se modifică intensitatea imaginii în planul imaginii

• Frecvența spațială caracterizată prin frecvențe de variație pe două dimensiuni ortogonalepe două dimensiuni ortogonale

– pe orizontală: fx: cicluri/unitatea de distanță pe orizontală

– pe verticală: fy: cicluri/unitatea de distanță pe verticală

• Poate fi specificată și prin:

– amplitudine:

– unghi de variație:

2 2m x yf f f

( / )y xarctg f f



( , ) sin(10 )I x y x ( , ) sin(10 20 )I x y x y

• fx=5 înseamnă că avem cinci cicluri pe fiecare rând

(fx,fy)=(5,0) (fx,fy)=(5,10)



Semnale 3D (video): s(x,y,t)

• Frecvențe spațiale fx și fy

• Frecvență temporală ft

– Măsoară variația temporală a intensității pixelului

– Depinde de poziția spațială (fiecare punct poate varia – Depinde de poziția spațială (fiecare punct poate varia diferit)

– Cauzată de mișcarea obiectului sau camerei


Transformate pentru semnale 1DTransformate pentru semnale 1D

• Semnale continue x(t)

– Transformata Fourier

– Transformata Laplace

2

0

( ) ( ) j ftX f x t e dt

– Transformata Laplace

– Transformata Cosinus

– Transformata Wavelet

0

( ) ( ) stX s x t e dt

0

2( ) ( )cos(2 )X f x t ft dt



• Semnale discrete x(n), n=0,1,…,N-1

– Transformata Fourier Discretă

– Transformata Z

1 2

0

( ) , 0,1,..., 1kN j nN

kn

X x n e k N

– Transformata Z

– Transformata Cosinus Discretă

– Transformata Wavelet Discretă

1

0

1( )cos , 0,1,..., 1

2

N

kn

X x n n k k NN

1

0

( ) ( )N

n

n

X z x n z


Transformate pentru semnale 2D (imagini)Transformate pentru semnale 2D (imagini)

Semnal 2D discret (imagine): I(x,y)

1. Transformata Fourier Discretă 2D

1 1 2

0 0

( , ) ( , ) , 0,1,..., 1, 0,1,..., 1ux vyN M jN M

x y

F u v I x y e u N v M

• FFT-2D - metodă numerică de calcul a DFT-2D



1. Transformata Fourier Discretă 2D

• pentru o imagine reală (spectru centrat pe mijloc)( , )F u v



2. Transformata Cosinus Discretă 2D

• de regulă se aplică pe blocuri din imagine

1 1

0 0

0,1,..., 11 1( , ) ( , )cos cos ,

0,1,..., 12 2

N M

x y

u NC u v I x y x u y v

v MN M

• de regulă se aplică pe blocuri din imagine

• blocuri de 8x8 pixeli:

7 7

0 0

2 1 2 1( , ) ( , )cos cos

16 16u v

x y

x u y vC u v k k I x y

1, pentru , 0

2 2,1

, înrest2

u v

u v

k k




• C(0,0) - coeficient DC, reprezintă frecvenţa spaţială (0,0)sau media valorilor pixelilor din bloc

• ceilalţi coeficienţi - coeficienţi AC şi reprezintăfrecvenţele spaţiale orizontale şi verticale din blocfrecvenţele spaţiale orizontale şi verticale din bloc



2. Transformata CosinusDiscretă 2D

• Orice bloc 8x8 esteaproximat cu ocombinație liniară a combinație liniară a celor 64 de blocuri debază

• De la stânga la dreaptași de sus în jos frecvența crește cu 0.5 cicluri




Imagine originală I(x,y) Fiecare sub-imagine e obținută din coeficienții DCT de la poziția

corespunzătoare (ceilalți coef =0)



3. Transformata Wavelet Discretă 2D

Noţiuni de bază în prelucrarea numericNoţiuni de bază în prelucrarea numerică aă a semnalelorsemnalelor

Transformate pentru semnale 3D (video)Transformate pentru semnale 3D (video)

Semnal 3D discret (secvență video): s(x,y,t)

1. Transformata Cosinus Discretă

a) 2D-DCT pe fiecare cadru video

b) 3D-DCT pe întreaga secvență video (sau grup de cadre)

– integrează şi dimensiunea temporală– integrează şi dimensiunea temporală

– elimină corelaţia intra-cadru, cât şi inter-cadru

– efort de calcul mare

1 1 1

0 0 0

1 1 1( , , ) ( , )cos cos cos ,

2 2 2

0,1,..., 1

0,1,..., 1

0,1,..., 1

N M P

x y t

C u v p I x y x u y v t pN M P

u N

v M

p P

Noţiuni de bază în prelucrarea numericNoţiuni de bază în prelucrarea numerică aă a semnalelorsemnalelor

Transformate pentru semnale 3D (video)Transformate pentru semnale 3D (video)

2D-DCT pe blocuri 2Ddin fiecare cadru

timp

3D-DCT pe blocuri 3D

timp

timp

cm c1 prelucrare digitala - comm.pub.ro · noţiuni de bazăîn prelucrarea numericăno a...

Documents