О.В. Рогозин, К.А. Стройкова
2
ордината
z
). Для отображения такого изображения на плоскости ис-
пользуются специальные алгоритмы объемного рендеринга.
К трехмерному изображению может быть добавлена координата
времени
t
, тогда оно будет представлять собой набор дискретных
данных
I
=
P
(
x
,
y, z, t
). Объем хранимых данных зависит не только от
размеров каждого кадра, но и от частоты кадров.
Графические данные характеризуются следующими особенно-
стями:
• для хранения требуется гораздо больший объем памяти по срав-
нению с другими видами данных, что определяет актуальность алго-
ритмов сжатия графической информации;
• человеческое зрение при анализе графических данных опериру-
ет контурами, общим переходом цветов и сравнительно нечувстви-
тельно к малым изменениям;
• изображение обладает избыточностью во всех измерениях, т. е. со-
седние точки по направляющим осям могут быть близки по цвету [1].
Существующие алгоритмы сжатия изображений могут быть
классифицированы следующим образом:
• алгоритм JPEG (Joint Photographic Expert Group) — для сжатия
24-битовых плоских изображений;
• фрактальный алгоритм — сжатие плоских изображений с по-
мощью коэффициентов системы итерируемых функций;
• алгоритм с использованием вейвлетных преобразований (или
рекурсивный, или волновой алгоритм) — сжатие на основе когерент-
ности областей изображения [1].
Наиболее распространенной технологией сжатия видео является
компенсация движения. Последующие кадры в видеопотоке исполь-
зуют похожесть областей в предыдущих кадрах для увеличения сте-
пени сжатия. Основная трудность при использовании такого подхода
для объемных видео — поиск траектории движения каждой точки в
пространстве и времени. Вейвлетное преобразование позволяет не
проводить такой поиск, а использует избыточность данных во всех
измерениях.
Алгоритм сжатия изображений с использованием вейвлетных
преобразований.
Алгоритм с использованием вейвлетных преобра-
зований состоит из двух основных этапов — прямого и обратного
вейвлетного преобразования. При использовании такой последова-
тельности действий происходит кодирование и декодирование
графических данных изображения без потерь. При квантовании ко-
эффициентов после прямого вейвлетного преобразования происходит
увеличение избыточности данных об изображении. Полученные ко-
эффициенты затем могут быть закодированы простыми алгоритмами
сжатия без потерь.
