Analysis of the Correlation Properties of the Wavelet Transform Coefficients of Typical Images

封面

如何引用文章

全文:

详细

The increasing flow of photo and video information transmitted through the channels of infocommunication systems and complexes stimulates the search for effective compression algorithms that can significantly reduce the volume of transmitted traffic, while maintaining its quality. In the general case, the compression algorithms are based on the operations of converting the correlated brightness values of the pixels of the image matrix into their uncorrelated parameters, followed by encoding the obtained conversion coefficients. Since the main known decorrelating transformations are quasi-optimal, the task of finding transformations that take into account changes in the statistical characteristics of compressed video data is still relevant. These circumstances determined the direction of the study, related to the analysis of the decorrelating properties of the generated wavelet coefficients obtained as a result of multi-scale image transformation. The main result of the study was to establish the fact that the wavelet coefficients of the multi-scale transformation have the structure of nested matrices defined as submatrices. Therefore, it is advisable to carry out the correlation analysis of the wavelet transformation coefficients separately for the elements of each submatrix at each level of decomposition (decomposition). The main theoretical result is the proof that the core of each subsequent level of the multi-scale transformation is a matrix consisting of the wavelet coefficients of the previous level of decomposition. It is this fact that makes it possible to draw a conclusion about the dependence of the corresponding elements of neighboring levels. In addition, it has been found that there is a linear relationship between the wavelet coefficients within the local area of ​​the image with a size of 8×8 pixels. In this case, the maximum correlation of submatrix elements is directly determined by the form of their representation, and is observed between neighboring elements located, respectively, in a row, column or diagonally, which is confirmed by the nature of the scattering. The obtained results were confirmed by the analysis of samples from more than two hundred typical images. At the same time, it is substantiated that between the low-frequency wavelet coefficients of the multi-scale transformation of the upper level of the expansion, approximately the same dependences are preserved uniformly in all directions. The practical significance of the study is determined by the fact that all the results obtained in the course of its implementation confirm the presence of characteristic dependencies between the wavelet transform coefficients at different levels of image decomposition. This fact indicates the possibility of achieving higher compression ratios of video data in the course of their encoding. The authors associate further research with the development of a mathematical model for adaptive arithmetic coding of video data and images, which takes into account the correlation properties of wavelet coefficients of a multi-scale transformation.

作者简介

S. Dvornikov

Federal State Autonomous Educational Institution of Higher Education "St. Petersburg State University of Aerospace Instrumentation"

Email: practicdsv@yandex.ru
Tikhoretsky Av. 3

S. Dvornikov

Federal State Autonomous Educational Institution of Higher Education "St. Petersburg State University of Aerospace Instrumentation"

Email: dvornik.92@mail.ru
Tikhoretskiy Av. 3

A. Ustinov

FGUP "GosNIIPP"

Email: ust_m_a@mail.ru
Emb. of the Obvodny Canal 29

参考

  1. Shevchuk B., Brayko Y., Geraimchuk M., Ivakhiv O. Highly information and energy-efficient monitoring data transmission in iot networks. Journal of Mobile Multimedia. 2021. Т. 17. № 4. С. 465-498.
  2. Mizdos T., Uhrina M., Pocta P., Barkowsky M. How to reuse existing annotated image quality datasets to enlarge available training data with new distortion types. Multimedia Tools and Applications. 2021. Т. 80. № 18. С. 28137-28159.
  3. Умбиталиев А.А., Дворников С.В., Оков И.Н., Устинов А.А. Способ сжатия графических файлов методами вейвлет-преобразований // Вопросы радиоэлектроники. Серия: Техника телевидения. 2015. № 3. С. 100-106.
  4. Дворников С.В., Устинов А.А., Оков И.Н., Царелунго А.Б., Дворовой М.О., Цветков В.В. Способ сжатия графических файлов // Вопросы радиоэлектроники. Серия: Техника телевидения. 2017. № 4. С. 77-86.
  5. Kamatar V.S., Baligar V.P., Savanur S.S. Wo phase image compression algorithm using diagonal pixels of image blocks. В сборнике: 2021 2nd International Conference for Emerging Technology, INCET 2021. 2. 2021. С. 9456290.
  6. Tellez D., Litjens G., Van Der Laak J., Ciompi F. Neural image compression for gigapixel histopathology image analysis. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2021. Т. 43. № 2. С. 567-578.
  7. Sokolova E.A., Nyrkov A.P., Ivanovskii A.N. 3D image compression with variable fragments. В сборнике: Proceedings of the 2021 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering, ElConRus 2021. 2021. С. 699-702.
  8. Дворников С.В., Устинов А.А., Цветков В.В. Компенсация движения в видеокодеках, использующих трёхмерные ортогональные преобразования, на основе оптимальных разбиений кодируемых блоков во временной области // Вопросы радиоэлектроники. Серия: Техника телевидения. 2013. № 2. С. 98-111.
  9. Messaoudi A., Benchabane F., Srairi K. DCT-based color image compression algorithm using adaptive block scanning. Signal, Image and Video Processing. 2019. Т. 13. № 7. С. 1441-1449.
  10. Mander K., Jindal H. An improved image compression-decompression technique using block truncation and wavelets. International Journal of Image, Graphics and Signal Processing. 2017. Т. 9. № 8. С. 17-29.
  11. Kumar G., Brar Er.S.S., Kumar R., Kumar A. Review: dwt-dct technique and arithmetic-huffman coding based image compression. International Journal of Engineering and Manufacturing. 2015. Т. 5. № 3. С. 20-33.
  12. Pertsau D.Yu., Doudkin A.A. Context modeling in problems of compressing hyperspectral remote sensing data Pattern Recognition and Image Analysis. 2020. Т. 30. № 2. С. 217-223.
  13. Hua S., Zhao W., Liu J. Background suppression algorithms based on improved filter and image multi-scale transformation. Xi Tong Gong Cheng Yu Dian Zi Ji Shu. 2020. Т. 42. № 8. С. 1679-1684.
  14. Li G., Lin Y., Qu X. An infrared and visible image fusion method based on multi-scale transformation and norm optimization. Information Fusion. 2021. Т. 71. С. 109-129.
  15. Zhou J., Yao J., Zhang W., Zhang D. Multi-scale retinex-based adaptive gray-scale transformation method for underwater image enhancement. Multimedia Tools and Applications. 2021.
  16. Yu J., Zhang B., Chen W., Liu H. Multi-scale analysis on the tensile properties of UHPC considering fiber orientation. Composite Structures. 2022. Т. 280. С. 114835.
  17. Дворников С.В., Дворников С.С., Спирин А.М. Синтез манипулированных сигналов на основе вейвлет-функций // Информационные технологии. 2013. № 12. С. 52-55.
  18. S. Mallat, A Wavelet Tour of Signal Processing, Academic Press, 1999. EDN: YGCTMD.
  19. Bozhokin S., Suslova I., Tarakanov D. Special techniques in applying continuous wavelet transform to non-stationary signals of heart rate variability. Communications in Computer and Information Science (см. в книгах). 2020. Т. 1211 CCIS. С. 291-310.
  20. Астафьева Н.М. Вейвлет-анализ: основы теории и примеры применения // Успехи физических наук. – 1998.– Т. 166 – № 11 – С. 1145–1170
  21. Yu Q., Avestimehr A.S. Coded computing for resilient, secure, and privacy-preserving distributed matrix multiplication. IEEE Transactions on Communications. 2021. Т. 69. № 1. С. 59-72.
  22. Ahmed I.T., Hammad B.T., Der C.S., Jamil N. Contrast-distorted image quality assessment based on curvelet domain features. International Journal of Electrical and Computer Engineering. 2021. Т. 11. № 3. С. 2595-2603.
  23. Saccenti, E., Hendriks, M.H.W.B. & Smilde, A.K. Corruption of the Pearson correlation coefficient by measurement error and its estimation, bias, and correction under different error models. Sci Rep 10, 438 (2020). https://doi.org/10.1038/s41598-019-57247-4.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».