Параметризация нелинейного предсказателя, инвариантного к контурам четырех направлений, при компрессии цифровых изображений

Abstract

Производится параметризация нелинейного предсказателя, инвариантного к контурам 4 направлений для метода компрессии цифровых изображений на основе дифференциальной импульсно-кодовой модуляции. Предсказатель автоматически выбирает один из возможных способов расчета для каждого отсчета с учетом наличия контура. Перед процедурой компрессии производится процедура обучения, вычисляющая оптимальное значение параметра предсказателя. При оптимизации обеспечивается минимум суммы модулей погрешностей предсказания. Для этого используется рекуррентная процедура, вычислительная сложность которой не зависит от размера изображения. Для исследования предсказателей проводятся вычислительные эксперименты на тестовом наборе изображений. Продемонстрирован выигрыш предложенного предсказателя у прототипов по квадратичной погрешности. In this paper, a parameterization of the nonlinear predictor invariant to four directions contours for the digital images compression method based on differential pulse-code modulation is described. The predictor automatically selects one of the possible calculation methods for each pixel based on the presence of the contour in a pixel. Before compression, a learning procedure is performed to calculate the optimal value of the predictor parameter. The sums of prediction error modules are minimized during the optimization. Optimum is achieved with a help of a recursive procedure. The computational complexity of the recursive procedure is image size independent. In order to examine predictors, computational experiments are carried out on a test set of images. The advantage in terms of the quadratic error of suggested predictor over prototypes is shown.