Περιεχόµενα. ΕΠΛ 422: Συστήµατα Πολυµέσων. Βιβλιογραφία. Κατηγορίες τεχνικών συµπίεσης. Τεχνικές Συµπίεσης



Σχετικά έγγραφα
Συµπίεση δεδοµένων: Εισαγωγή, Κατηγορίες τεχνικών συµπίεσης, Ανάλυση βασικών τεχνικών συµπίεσης

Τεράστιες ανάγκες σε αποθηκευτικό χώρο

Περιεχόµενα. ΕΠΛ 422: Συστήµατα Πολυµέσων. Γιατί Συµπίεση; Βιβλιογραφία

Αρχές κωδικοποίησης. Τεχνολογία Πολυµέσων 08-1

Μετάδοση Πολυμεσικών Υπηρεσιών Ψηφιακή Τηλεόραση

19/3/2007 Πολυµέσα και Συµπίεση εδοµένων

Τεχνολογία Πολυμέσων. Ενότητα 4: Συμπίεση Δεδομένων. Νικολάου Σπύρος Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής ΤΕ

3. ΤΕΧΝΙΚΕΣ ΣΥΜΠΙΕΣΗΣ ΠΟΛΥΜΕΣΩΝ

Συστήματα Πολυμέσων. Ενότητα 3: Εισαγωγικά θέματα Συμπίεσης. Θρασύβουλος Γ. Τσιάτσος Τμήμα Πληροφορικής ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ

Επεξεργασία Χαρτογραφικής Εικόνας

Συµπίεση Ψηφιακών Εικόνων:

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ, ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ

Συστήµατα Πολυµέσων Ενδιάµεση Εξέταση: Οκτώβριος 2004

Πληροφορική Εφαρμογές Πολυμέσων

Περιεχόµενα. ΕΠΛ 422: Συστήµατα Πολυµέσων. Βιβλιογραφία. Εισαγωγή. Συµπίεση εικόνων: Το πρότυπο JPEG. Εισαγωγή. Ευθύς µετασχηµατισµός DCT

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΛΟΠΟΝΝΗΣΟΥ, ΤΜΗΜΑ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΤΗΛΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΩΝ

Περιεχόµενα ΕΠΛ 422: στα Συστήµατα Πολυµέσων. Βιβλιογραφία. ειγµατοληψία. ηµιουργία ψηφιακής µορφής πληροφορίας στα Συστήµατα Πολυµέσων

Αρχές κωδικοποίησης. Τεχνολογία Πολυμέσων και Πολυμεσικές Επικοινωνίες 08-1

Συµπίεση Ψηφιακών Εικόνων: Συµπίεση µε Απώλειες. Πρότυπα Συµπίεσης Εικόνων

ΒΕΣ 04: Συµπίεση και Μετάδοση Πολυµέσων. Περιεχόµενα. Βιβλιογραφία. Συµπίεση εικόνων: Το πρότυπο JPEG. Εισαγωγή. Ευθύς µετασχηµατισµός DCT

Τεχνολογία Πολυμέσων. Ενότητα # 8: Αρχές κωδικοποίησης Διδάσκων: Γεώργιος Ξυλωμένος Τμήμα: Πληροφορικής

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ, ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ,

Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας

Περιεχόµενα. ΕΠΛ 422: Συστήµατα Πολυµέσων. Μέθοδοι συµπίεσης ηχητικών. Βιβλιογραφία. Κωδικοποίηση µε βάση την αντίληψη.

Πληροφορική Ι. Μάθημα 9 ο Συμπίεση δεδομένων. Τμήμα Χρηματοοικονομικής & Ελεγκτικής ΤΕΙ Ηπείρου Παράρτημα Πρέβεζας. Δρ.

Ανάκτηση Πληροφορίας

Θέμα: «ΣΥΜΠΙΕΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΚΑΙ ΠΟΛΥΜΕΣΑ» Εισηγητής: Παναγιώτης Γιώτης 20 Μαϊου 2007 Αθήνα

Κωδικοποίηση βίντεο (H.261 / DVI)

Συστήματα Πολυμέσων. Ενότητα 6: Συμπίεση Ψηφιακής Εικόνας. Θρασύβουλος Γ. Τσιάτσος Τμήμα Πληροφορικής ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ

DIP_06 Συμπίεση εικόνας - JPEG. ΤΕΙ Κρήτης

Συµπίεση Εικόνας: Το πρότυπο JPEG

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΛΟΠΟΝΝΗΣΟΥ, ΤΜΗΜΑ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΤΗΛΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΩΝ

ΘΕΩΡΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ. Κεφάλαιο 3 : Πηγές Πληροφορίας Χρήστος Ξενάκης. Πανεπιστήμιο Πειραιώς, Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων

Τηλεπικοινωνίες. Ενότητα 5: Ψηφιακή Μετάδοση Αναλογικών Σημάτων. Μιχάλας Άγγελος Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής ΤΕ

Επεξεργασία Πολυµέσων. Δρ. Μαρία Κοζύρη Π.Μ.Σ. «Εφαρµοσµένη Πληροφορική» Τµήµα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών & Μηχανικών Υπολογιστών Πανεπιστήµιο Θεσσαλίας

Συστήματα Πολυμέσων. Ενότητα 11: Χαρακτηριστικά Ψηφιακού Ήχου. Θρασύβουλος Γ. Τσιάτσος Τμήμα Πληροφορικής ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ

Ήχος και φωνή. Τεχνολογία Πολυµέσων 04-1

Δομές Δεδομένων και Αλγόριθμοι

Κωδικοποίηση εικόνων κατά JPEG

Διαδικασία Ψηφιοποίησης (1/2)

Συμπίεση Πολυμεσικών Δεδομένων

Συστήµατα και Αλγόριθµοι Πολυµέσων

ΗΜΥ 100 Εισαγωγή στην Τεχνολογία ιάλεξη 18

Θέματα Συστημάτων Πολυμέσων

Συστήματα Επικοινωνιών

ΒΕΣ 04: Συµπίεση και Μετάδοση Πολυµέσων. Περιεχόµενα. Βιβλιογραφία. Εικόνες και Πολυµεσικές Εφαρµογές. Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας.

Συστήματα Επικοινωνιών ΙI

ΗΜΥ 100 Εισαγωγή στην Τεχνολογία

Συμπίεση Δεδομένων

χωρίςναδηµιουργείταιαίσθησηαπώλειαςτηςποιότηταςτηςανακατασκευασµένηςεικόνας.

Κατηγορίες Συμπίεσης. Συμπίεση με απώλειες δεδομένων (lossy compression) π.χ. συμπίεση εικόνας και ήχου

Αναλογικά & Ψηφιακά Κυκλώματα ιαφάνειες Μαθήματος ρ. Μηχ. Μαραβελάκης Εμ.

Ψηφιακή Επεξεργασία και Ανάλυση Εικόνας Ενότητα 6 η : Συμπίεση Εικόνας. Καθ. Κωνσταντίνος Μπερμπερίδης Πολυτεχνική Σχολή Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής

Τεχνολογία Πολυμέσων. Ενότητα # 9: Κωδικοποίηση εντροπίας Διδάσκων: Γεώργιος Ξυλωμένος Τμήμα: Πληροφορικής

Ελληνική Δημοκρατία Τεχνολογικό Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Ηπείρου. Πληροφορική Ι. Ενότητα 9 : Συμπίεση δεδομένων. Δρ. Γκόγκος Χρήστος

Ήχος. Τεχνολογία Πολυμέσων και Πολυμεσικές Επικοινωνίες 04-1

Κωδικοποίηση ήχου. Κωδικοποίηση καναλιού φωνής Κωδικοποίηση πηγής φωνής Αντιληπτική κωδικοποίηση Κωδικοποίηση ήχου MPEG

Παλμοκωδική Διαμόρφωση. Pulse Code Modulation (PCM)

Επεξεργασία Χαρτογραφικής Εικόνας

ιαφορική εντροπία Σεραφείµ Καραµπογιάς

Ψηφιακή Επεξεργασία Σηµμάτων

Θεωρία Πληροφορίας. Διάλεξη 4: Διακριτή πηγή πληροφορίας χωρίς μνήμη. Δρ. Μιχάλης Παρασκευάς Επίκουρος Καθηγητής

Μάθημα 7 ο. Συμπίεση Εικόνας ΤΜΗΥΠ / ΕΕΣΤ 1

Περιεχόμενα. 4.1 Χαρακτηριστικά του ήχου Ψηφιοποίηση με μετασχηματισμό Ψηφιοποίηση με δειγματοληψία Πρόλογος...

ΣΗΜΑΤΑ ΚΑΙ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ. Εισαγωγή στα Σήµατα Εισαγωγή στα Συστήµατα Ανάπτυγµα - Μετασχηµατισµός Fourier Μετασχηµατισµός Z

Group (JPEG) το 1992.

ποικίλους κώδικες αναπαράστασης (modes of representation) ποικίλες τροπικότητες (modalities).

Ακαδηµαϊκό Έτος , Χειµερινό Εξάµηνο ιδάσκων Καθ.: Νίκος Τσαπατσούλης

Θεωρία πληροφοριών. Τεχνολογία Πολυµέσων 07-1

Εφαρμογές που συνδυάζουν ταυτόχρονα πολλαπλά μέσα : Κί Κείμενο, Εικόνα, Ήχος, Video, Animation. Στα υπερμέσα η πρόσπέλαση της πληροφορίας γίνεται

Συστήματα Επικοινωνιών ΙI

Κωδικοποίηση βίντεο (MPEG)

Συστήματα Πολυμέσων. Ενότητα 2: Εισαγωγικά θέματα Ψηφιοποίησης. Θρασύβουλος Γ. Τσιάτσος Τμήμα Πληροφορικής ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ

Τεχνικές Συµπίεσης Βίντεο. Δρ. Μαρία Κοζύρη Τµήµα Πληροφορικής Πανεπιστήµιο Θεσσαλίας

Συµπίεση Ήχου µεβάσητην Αντίληψη: Τα πρότυπα συµπίεσης MPEG-1 layer I, layer II, layer III

Υπολογιστικά συστήµατα: ψηφιακά µέσα

DIP_06 Συµπίεσηεικόνας - JPEG. ΤΕΙ Κρήτης

Κωδικοποίηση / συμπίεση πολυμεσικών δεδομένων

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ,

Χρήστος Ξενάκης. Πανεπιστήμιο Πειραιώς, Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων

Σεραφείµ Καραµπογιάς. Πηγές Πληροφορίας και Κωδικοποίηση Πηγής 6.3-1

Συστήματα Πολυμέσων Ενότητα 4: Συμπίεση. Επικ. Καθηγητής Συνδουκάς Δημήτριος Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων (Γρεβενά)

Τεχνολογία Πολυμέσων. Ενότητα # 4: Ήχος Διδάσκων: Γεώργιος Ξυλωμένος Τμήμα: Πληροφορικής

ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΑΚΗ ΑΣΚΗΣΗ 4 ΠΑΛΜΟΚΩΔΙΚΗ ΔΙΑΜΟΡΦΩΣΗ - PCM (ΜΕΡΟΣ Α)

ITU-T : H.261 (1990), H.262 (1996), H.263 (1995) MPEG-1, MPEG-2, MPEG-4. Αποθήκευση, Μετάδοση, Επικοινωνίες, ίκτυα

Τηλεπικοινωνιακά Συστήματα ΙΙ

ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ Ανώτατο Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Πειραιά Τεχνολογικού Τομέα ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ ΕΙΚΟΝΑΣ. Ενότητα 6: Κωδικοποίηση & Συμπίεση Εικόνας

Ψηφιακή Μετάδοση Αναλογικών Σηµάτων

Θεώρημα κωδικοποίησης πηγής

ΤΕΙ ΚΡΗΤΗΣ ΤΜ. ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡ/ΚΗΣ & ΠΟΛΥΜΕΣΩΝ ΔΙΔΑΣΚΩΝ: Δρ. Γ. ΓΑΡΔΙΚΗΣ. Κωδικοποίηση εικόνας

Τεχνολογία Πολυμέσων. Ενότητα # 11: Κωδικοποίηση εικόνων: JPEG Διδάσκων: Γεώργιος Ξυλωμένος Τμήμα: Πληροφορικής

MPEG-4: Βασικά Χαρακτηριστικά

Συστήµατα και Αλγόριθµοι Πολυµέσων

Συστήματα Πολυμέσων. Ενότητα 15: Συμπίεση Ψηφιακού Βίντεο. Θρασύβουλος Γ. Τσιάτσος Τμήμα Πληροφορικής ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ

Μάθημα Εισαγωγή στις Τηλεπικοινωνίες Κωδικοποίηση πηγής- καναλιού Μάθημα 9o

Τεχνολογία Πολυμέσων. Ενότητα # 10: Κωδικοποίηση ήχου Διδάσκων: Γεώργιος Ξυλωμένος Τμήμα: Πληροφορικής

Κωδικοποίηση ήχου. Σύστημα ακοής MP3 / MP4 Κωδικοποίηση φωνής

Συµπίεση Δεδοµένων: Συµπίεση Ψηφιακού Βίντεο

Επεξεργασία Πολυµέσων. Δρ. Μαρία Κοζύρη Π.Μ.Σ. «Εφαρµοσµένη Πληροφορική» Τµήµα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών & Μηχανικών Υπολογιστών Πανεπιστήµιο Θεσσαλίας

Transcript:

Περιεχόµενα ΕΠΛ : Συστήµατα Πολυµέσων Συµπίεση εδοµένων: Τεχνικές Συµπίεσης Βιβλιογραφία Κατηγορίες Τεχνικών Συµπίεσης Τεχνικές Εντροπίας Τεχνικές Μήκους ιαδροµής Στατιστικές Κωδικοποίηση Πηγής Μετασχηµατισµού Προβλεπτικές ιανυσµατικός Κβαντισµός Υβριδικές Τεχνικές JPEG MPEG Βιβλιογραφία Steinmetz []: Chapter 7, pp. 5- [online] Halsal []: Chapter 3, pp. -. Signal in the Digital Domain, notes by Theodore Hong, [pdf] Κατηγορίες τεχνικών συµπίεσης Ανάλογα µε τη µέθοδο που ακολουθείται για τη συµπίεση µίας πηγής πληροφορίας υπάρχουν τρεις κατηγορίες τεχνικών συµπίεσης: Τεχνικές κωδικοποίησης εντροπίας (entropy encoding) : Είναι τεχνικές χωρίς απώλειες οι οποίες δε λαµβάνουν υπόψη τους τη φύση των σηµάτων στα οποία εφαρµόζονται. Οι συγκεκριµένες µέθοδοι θεωρούν ότι το σήµα που συµπιέζεται δεν είναι τίποτα άλλο παρά µία σειρά από δυαδικά ψηφία. Τεχνικές κωδικοποίησης πηγής (source encoding): Λαµβάνουν υπόψη τους τη φύση του σήµατος που συµπιέζεται. Π.χ. µία τέτοια µέθοδος µπορεί να ανιχνεύει και να συµπιέζει δραστικά περιόδους σιωπής σε ένα ηχητικό σήµα δεδοµένου ότι οι τελευταίες δεν περιέχουν καµία χρήσιµη ακουστική πληροφορία πέραν της διάρκειας τους. Πετυχαίνουν µεγαλύτερους βαθµούς συµπίεσης από τις κωδικοποιήσεις εντροπίας αν και ο βαθµός συµπίεσης είναι µεταβλητός και εξαρτάται από τη µορφή του συγκεκριµένου σήµατος. Μπορεί να είναι τεχνικές µε ή χωρίς απώλειες Υβριδικές τεχνικές (hybrid encoding): Αν και µερικές τεχνικές ανήκουν σε κάποια από τις παραπάνω δύο κατηγορίες, οι περισσότερες είναι υβριδικές (οι σχετικοί αλγόριθµοι χρησιµοποιούν ένα µίγµα τεχνικών εντροπίας και πηγής)

Τεχνικές Κωδικοποίησης Εντροπίας Τι είναι εντροπία (entropy); Ο (θεωρητικά) ελάχιστος αριθµός από bits ανά σύµβολο που απαιτείται για τη κωδικοποίηση / µετάδοση ενός µηνύµατος. Πως υπολογίζεται η εντροπία ενός µηνύµατος; Με βάση την εξίσωση Shannon: = i= όπου n o αριθµός των συµβόλων που αποτελούν το µήνυµα και P i η πιθανότητα εµφάνισης του συµβόλου i. H n P i log P i Τεχνικές Κωδικοποίησης Εντροπίας (ΙΙ) Επειδή η εντροπία υποδεικνύει τη βέλτιστη συµπίεση (χωρίς απώλειες), που µπορεί να επιτευχθεί, η αποδοτικότητα κωδικοποίησης µιας µεθόδου συχνά συγκρίνεται µε την εντροπία. Η αποδοτικότητα κωδικοποίησης υπολογίζεται µε βάση τον µέσο αριθµό bits ανά κωδική λέξη (codeword): n Average number of bits per codeword = i= N i P i όπου n o αριθµός των συµβόλων που αποτελούν το µήνυµα, P i η πιθανότητα εµφάνισης του συµβόλου i και Ν i τα bits που χρησιµοποιούνται για την κωδικοποίηση του συµβόλου i. Τεχνικές Κωδικοποίησης Εντροπίας => Παράδειγµα Ένα µήνυµα αποτελείται από τα σύµβολα A,B,C,D,E των οποίων οι πιθανότητες εµφάνισης έχουν εκτιµηθεί ως P(A)=., P(B)=., P(C)=., P(D)=., P(E)=.. Να υπολογιστεί η εντροπία του µηνύµατος Να υπολογιστεί η αποδοτικότητα του βέλτιστου αλγορίθµου κωδικοποίησης του παραπάνω µηνύµατος αν χρησιµοποιείται σταθερού µεγέθους µήκος λέξης. Τεχνικές Κωδικοποίησης Εντροπίας => Κωδικοποίηση µήκους διαδροµής Βασική Ιδέα: Αντικατάσταση ίδιων συνεχόµενων χαρακτήρων Αποτελεσµατική τεχνική όταν ένας χαρακτήρας επαναλαµβάνεται τουλάχιστον τέσσερις φορές (βλ. σχήµα) Η ίδια ουσιαστικά τεχνική µπορεί να εφαρµοστεί και σε εικόνες όπου η ίδια τιµή φωτεινότητας ή χρώµατος επαναλαµβάνεται πολλές φορές. Η µέθοδος είναι αποτελεσµατική για την συµπίεση κειµένου και εικόνων δύο τόνων (άσπρο µαύρο)

Τεχνικές Κωδικοποίησης Εντροπίας => Τεχνικές Κωδικοποίησης Εντροπίας => Στατιστική Κωδικοποίηση => Στατιστική Κωδικοποίηση Αντικατάσταση προτύπων ύο βασικές µορφές: Κωδικοποίηση Huffman: Τα πιο συχνά χρησιµοποιούµενα σύµβολα κωδικοποιούνται µε λιγότερα bits (τα σπάνια εµφανιζόµενα σύµβολα θα έχουν µεγαλύτερου µεγέθους κωδικές λέξεις, ενώ τα συχνά µικρότερου µεγέθους). Αντικατάσταση προτύπων (packbits encoding) Ακολουθίες συµβόλων κωδικοποιούνται οµαδικά ως ένας νέο σύµβολο τους µε λιγότερα bits. Για παράδειγµα οι σηµειώσεις του µαθήµατος θα µπορούσαν να συµπιεστούν µε την ανάθεση µιας κωδικής λέξης για πολυµέσα συνολικά. Είναι φανερό ότι η µέθοδος απαιτεί την ύπαρξη λεξικού, όπου αποθηκεύονται οι ακολουθίες που αντιστοιχούν σε κάθε κωδικό για να µπορεί να γίνει η αποσυµπίεση. Το λεξικό προκύπτει από ανάλυση του κειµένου, ενώ κάποιες ακολουθίες συµβόλων είναι εκ των προτέρων γνωστό ότι θα εµφανιστούν σίγουρα. Βασική ιδέα: Αναζήτηση των πιο συχνά χρησιµοποιούµενων ακολουθιών συµβόλων κι αντικατάστασή τους από ειδικές κωδικές λέξεις (codewords) Η τεχνική αυτή (pattern substitution) είναι παραλλαγή της τεχνικής «κωδικοποίηση µήκους διαδροµής» Στην αγγλική, τα πιο συχνά χρησιµοποιούµενα ζεύγη χαρακτήρων είναι τα παρακάτω (προσοχή στους χαρακτήρες κενού): E, T, TH, A, S, RE, IN, HE Οι ειδικοί χαρακτήρες που αντικαθιστούν τα παραπάνω ζευγάρια δεν πρέπει να εµφανίζονται πουθενά αλλού στο κείµενο Η τεχνική µπορεί να πετύχει συµπίεση της τάξης του % Ο ευρέως διαδεδοµένος αλγόριθµος συµπίεσης LZW (Lempel, Ziv & Welch) βασίζεται στη λογική αντικατάστασης προτύπων. Τεχνικές Κωδικοποίησης Εντροπίας =>Στατιστική Κωδικοποίηση =>Αντικατάσταση προτύπων => Τεχνικές Κωδικοποίησης Εντροπίας => Στατιστική Κωδικοποίηση => Παράδειγµα: Συµπίεση LZW Κωδικοποίηση Huffman Έστω η αρχική ακολουθία αριθµών (π.χ. τιµών δειγµάτων): 3 5 9 9 3 5 59 5 3 5... Με βάση των αλγόριθµο LZW η ακολουθία που θα προκύψει από τη συµπίεση θα είναι: 3 5 9 9 57 59 5 57... Είχαµε δηλαδή τις αντικαταστάσεις: 5 => 5 3 5 => 57 Βασική ιδέα Τα πιο συχνά χρησιµοποιούµενα σύµβολα κωδικοποιούνται µε µικρότερες σειρές από bits (σε αντίθεση µε τα λιγότερο χρησιµοποιούµενα τα οποία κωδικοποιούνται µε µεγαλύτερες σειρές από bits ) Το αλφάβητο Morse είναι βασισµένο στην ίδια ιδέα Η τεχνική βασίζεται σε στατιστικές µεθόδους (πιθανότητες εµφάνισης συµβόλων) Κατασκευή δυαδικού δέντρου, αρχίζοντας από τους χαρακτήρες µε τη µικρότερη πιθανότητα εµφάνισης Η τεχνική µπορεί να χρησιµοποιηθεί και για κωδικοποίηση οµάδων συµβόλων, όπου η έννοια του «συµβόλου» αντικαθίσταται από εκείνη της «οµάδας συµβόλων»

Τεχνικές Κωδικοποίησης Εντροπίας => Στατιστική Κωδικοποίηση => Τεχνικές Κωδικοποίησης Εντροπίας => Στατιστική Κωδικοποίηση => Κωδικοποίηση Huffman (ΙΙ) P(ADCEB)=. σύµβολο Πιθανότητα εµφάνισης P απεικόνιση A P(A)=. B P(B)=.5 P(ADCE)=.9 P(B)=.5 C P(C)=.9 P(CE)=. D P(D)=.3 E P(E)=. P(AD)=.9 P(C)=.9 P(E)=. P(D)=.3 P(A)=. Προσοχή! Στην κωδικοποίηση πρέπει να περιλαµβάνεται και ο σχετικός πίνακας Άσκηση: Κωδικοποίηση Huffman (ΙΙΙ) Να βρεθούν οι κωδικές λέξει ς Huffman για την αναπαράσταση µηνυµάτων που απαρτίζονται από τα σύµβολα A,B,C,D,E και των οποίων οι πιθανότητες εµφάνισης στα µηνύµατα είναι όπως υποδεικνύεται στο διπλανό πίνακα Να υπολογισθεί το µέσο µήκος λέξης της κωδικοποίησης και να συγκριθεί µε την αντίστοιχη εντροπία των µηνυµάτων σύµβολο A Β C D E Πιθανότητα εµφάνισης P..... Τεχνικές Κωδικοποίησης Πηγής Κωδικοποίηση Μετασχηµατισµού Στη κωδικοποίηση πηγής οι µετασχηµατισµοί τους οποίους υφίστανται το αρχικό σήµα, µε στόχο τη συµπίεση, εξαρτώνται άµεσα από τον τύπο του. Για παράδειγµα, η οµιλία χαρακτηρίζεται από συχνά διαστήµατα σιωπής, που µπορούν να περιγραφούν µε πιο αποτελεσµατικό τρόπο. ηλαδή, οι µετασχηµατισµοί του σήµατος κάνουν χρήση των ιδιαίτερων σηµασιολογικών χαρακτηριστικών που µεταφέρει το σήµα. Οι τεχνικές κωδικοποίησης πηγής, στη γενική περίπτωση, επιτυγχάνουν µεγαλύτερα ποσοστά συµπίεσης σε σχέση µε την κωδικοποίηση εντροπίας. Μειονεκτούν στη σταθερότητα, γιατί το ποσοστό συµπίεσης που επιτυγχάνουν διαφοροποιείται ανάλογα µε το αντικείµενο που συµπιέζεται. Η κωδικοποίηση πηγής µπορεί να λειτουργήσει και µε απώλειες και χωρίς απώλειες. ιακρίνονται σε τέσσερις κατηγορίες: Κωδικοποίηση µετασχηµατισµού (transform encoding) ιαφορική ή προβλεπτική κωδικοποίηση (differential or predictive encoding) Στρωµατοποιηµένη κωδικοποίηση (layered encoding) ιανυσµατική κβαντισµός (vector quantization) Να σηµειωθεί ότι οι παραπάνω κατηγορίες κωδικοποίησης δεν αποκλείουν η µια την άλλη. Υπάρχουν αλγόριθµοι που συνδυάζουν τεχνικές και των τεσσάρων κατηγοριών για να επιτύχουν καλύτερα αποτελέσµατα. Βασική ιδέα Στη κωδικοποίηση µετασχηµατισµού, το σήµα υφίσταται ένα µαθηµατικό µετασχηµατισµό από το αρχικό πεδίο του χρόνου ή του χώρου σε ένα αφηρηµένο πεδίο το οποίο είναι πιο κατάλληλο για συµπίεση. Αυτή η διαδικασία είναι αντιστρεπτή, δηλαδή υπάρχει ο αντίστροφος µετασχηµατισµός που θα επαναφέρει το σήµα στην αρχική του µορφή. Ένα τέτοιος µετασχηµατισµός είναι ο µετασχηµατισµός Fourier. Μέσω του µετασχηµατισµού Fourier µια συνάρτηση του χρόνου g(t) µπορεί να µετασχηµατιστεί σε µια G(f) στο πεδίο των συχνοτήτων. Αφού επιλεχθεί και εκτελεστεί ο µετασχηµατισµός, βρίσκουµε τους πιο σηµαντικούς από τους συντελεστές και τους περιγράφουµε µε µεγάλη ακρίβεια. Τους λιγότερο σηµαντικούς µπορούµε να τους περιγράψουµε µε µικρότερη ακρίβεια ή και να τους αγνοήσουµε τελείως. Κάνοντας κάτι τέτοιο η διαδικασία συµπίεσης έχει απώλειες. Οι µετασχηµατισµοί από µόνοι τους είναι αντιστρεπτοί.

Κωδικοποίηση Μετασχηµατισµού (II) Προβλεπτική Κωδικοποίηση ==> value Πεδίο του Χρόνου ==> time Μετασχηµατισµός T ==> value 5 35 3 5 5 5 Πεδίο της Συχνότητας ==> frequency εδοµένα που πιθανόν να µην γίνονται αντιληπτά από το αυτί Βασική ιδέα Όπως όλες οι τεχνικές πρόβλεψης (predictive techniques), βασίζεται στην πρόβλεψη (µε βάση τις προηγούµενες τιµές δειγµάτων) του ποια θα είναι η επόµενη τιµή του δείγµατος Κωδικοποιείται η διαφορά της πρόβλεψης από την πραγµατική τιµή Εκµετάλλευση του γεγονότος ότι συνεχόµενα δείγµατα (λόγω της συχνότητας δειγµατοληψίας) θα έχουν παρόµοιες τιµές. Χρησιµοποιείται συνήθως σε κωδικοποίηση µονοδιάστατων σηµάτων (ήχος) και κωδικοποιεί ένα δείγµα ως διαφορά από το προηγούµενό του. Λόγω του ότι η διαφορά αυτή είναι πολλές φορές µικρή ή ανύπαρκτη, η κωδικοποίηση των διαφορών µπορεί να γίνει µόνο µε bits χωρίς απώλεια πληροφοριών Μειονέκτηµα: Σε περιπτώσεις µεγάλων διαφορών ανάµεσα σε γειτονικά δείγµατα χάνεται πληροφορία Προβλεπτική Κωδικοποίηση => Προβλεπτική Κωδικοποίηση => Μέθοδοι Προβλεπτικής Κωδικοποίησης ιαφορική Παλµοκωδική ιαµόρφωση ιαφορική παλµοκωδική διαµόρφωση (Differential Pulse Code Modulation - DPCM) Ο µηχανισµός που χρησιµοποιείται για την πρόβλεψη των τιµών των δειγµάτων είναι σταθερός σε όλη τη διάρκεια της κωδικοποίησης. Η προβλεπόµενη τιµή κάθε δείγµατος είναι απλά η τιµή του προηγούµενου δείγµατος. ηλαδή για τη χρονική στιγµή t θα κωδικοποιηθεί η διαφορά των δειγµάτων s(t)-s(t-) όπου ως προβλεπόµενη τιµή έχει χρησιµοποιηθεί η τιµή του δείγµατος s(t-) τη χρονική στιγµή t-. έλτα διαµόρφωση (Delta Modulation - PCM) Στη δέλτα διαµόρφωση, η διαφορά µεταξύ της προβλεπόµενης και της τρέχουσας τιµής του δείγµατος κωδικοποιείται µε ένα µόνο bit. Αυτό σηµαίνει ότι κάθε δείγµα µπορεί να είναι είτε µεγαλύτερο είτε µικρότερο κατά ένα κβάντο (διάστηµα δειγµατοληψίας) από το προηγούµενο του. Αυτός ο περιορισµός οδηγεί σε µεγάλη οικονοµία αλλά αν το σήµα αλλάζει γρήγορα θα υπάρχει µεγάλη απώλεια πληροφορίας. Άρα η δέλτα διαµόρφωση είναι κατάλληλη για σήµατα χαµηλών συχνοτήτων τα οποία δειγµατοληπτούνται µε συχνότητα αρκετά µεγαλύτερη από τη συχνότητα Nyquist. Η προσαρµοστική διαφορική παλµοκωδική διαµόρφωση (Adaptive DPCM - ADPCM) Στην ADPCM, αντί να χρησιµοποιείται ένας σταθερός µηχανισµός πρόβλεψης, χρησιµοποιείται ένας δυναµικός µηχανισµός που προσαρµόζεται ανάλογα µε τα χαρακτηριστικά του προς δειγµατοληψία σήµατος. ==> sample value Original Samples 5 5 5 ==> difference value Differential Pulce Code Modulation - 5 5 5

Προβλεπτική Κωδικοποίηση => ιαφορική ιαµόρφωση ιανυσµατικός Κβαντισµός ==> sample value Original Samples 5 5 5 ==> decoded sample value 5 5 5 ==> difference value ( bit encoded) Differential Modulation: Decoded Signal Differential Modulation - 5 5 5 Ο διανυσµατικός κβαντισµός αποτελεί µια παραλλαγή της µεθόδου αντικατάστασης προτύπων στην οποία όµως επιτρέπονται απώλειες. Βασική αρχή Τα δεδοµένα χωρίζονται σε διανύσµατα. Αντί να µεταδίδεται η πραγµατική πληροφορία, µεταδίδεται η ετικέτα των πιο ταιριαστών προτύπων µέσα από ένα λεξικό. Τα δεδοµένα χωρίζονται σε τµήµατα που ονοµάζονται διανύσµατα. Για παράδειγµα, αν τα δεδοµένα µας αποτελούν µια εικόνα, κάθε διάνυσµα µπορεί να είναι ένα τετράγωνο ή παραλληλόγραµµο τµήµα της εικόνας (βλέπε κωδικοποίηση Quadtree). Υπάρχει ένας πίνακας που περιέχει ένα σύνολο από πρότυπα διανύσµατα (Look Up Table LUT). Αυτός ο πίνακας αποτελεί το λεξικό της µεθόδου και πρέπει να είναι διαθέσιµο τόσο κατά την συµπίεση, όσο και την αποσυµπίεση των δεδοµένων. Το λεξικό µπορεί να είναι προκαθορισµένο, δηλαδή το ίδιο σε όλες τις διαδικασίες συµπίεσης ή δυναµικό. Στην τελευταία περίπτωση, κάθε φορά που ξεκινά η συµπίεση των δεδοµένων, ένα νέο λεξικό δηµιουργείται. Η συµπίεση έγκειται στην αντικατάσταση κάθε διανύσµατος της αρχικής πληροφορίας µε το πιο ταιριαστό από τα πρότυπα του λεξικού. Κάνοντας χρήση του λεξικού, αντί για ολόκληρα τα πρότυπα, µόνο η ετικέτα τους ή ο αύξων αριθµός τους στο λεξικό είναι απαραίτητο να αποθηκευτεί. ιανυσµατικός Κβαντισµός (II) Υβριδικές Τεχνικές

Υβριδικές Τεχνικές => Υβριδικές Τεχνικές => Γενικά στοιχεία για το JPEG Γενικά στοιχεία για το MPEG Χρησιµοποιείται κυρίως για κωδικοποίηση εικόνων (αποχρώσεων του γκρι ή έγχρωµες), αλλά και για βίντεο (Motion JPEG) Υλοποιείται µέσω είτε µόνο ειδικού λογισµικού είτε συνδυασµού λογισµικού και hardware (ειδικών καρτών) Ο χρήστης µπορεί να ορίσει την ποιότητα της αποκωδικοποιηµένης εικόνας, το χρόνο επεξεργασίας της συµπίεσης και, το µέγεθος της συµπιεσµένης εικόνας Εκτός από τις γενικές απαιτήσεις που πρέπει να ικανοποιεί κάθε τεχνική συµπίεσης, ισχύουν επίσης τα εξής: Η τεχνική είναι ανεξάρτητη του µεγέθους ή του περιεχοµένου της εικόνας και εφαρµόσιµη σε οποιοδήποτε είδος εικόνας και pixel aspect ratio (ζητήµατα που επιλύονται κατά τη προετοιµασία δεδοµένων) Η αναπαράσταση των χρωµάτων πρέπει να είναι ανεξάρτητη από τη συγκεκριµένη υλοποίηση της τεχνικής (ζητήµατα που επιλύονται κατά τη προετοιµασία δεδοµένων) Ο βαθµός συµπίεσης και η ποιότητα της εικόνας που επιτυγχάνεται πρέπει να είναι όσο το δυνατόν καλύτερα Πρέπει να υποστηρίζεται σειριακή συµπίεση (γραµµή-γραµµή) και σταδιακή αποσυµπίεση (ραφινάρισµα) της εικόνας Χρησιµοποιείται για βίντεο και ήχο ιάφορα MPEG πρότυπα (MPEG-, MPEG-, MPEG-, MPEG-7, MPEG-) Το MPEG- επιτυγχάνει ρυθµούς της τάξης των. Mbits/sec (τυπικός ρυθµός δεδοµένων για CD-ROMs), ενώ το MPEG- ρυθµούς της τάξης των Mbits/sec (τυπικός ρυθµός δεδοµένων για HDTV) Βασίζεται στα πρότυπα JPEG και Η. Είναι κατάλληλο τόσο για συµµετρική όσο και ασύµµετρη συµπίεση Η ασύµµετρη συµπίεση (asymmetric compression) απαιτεί µεγαλύτερο χρόνο κατά τη διάρκεια της κωδικοποίησης παρά της αποκωδικοποίησης. Η συµπίεση γίνεται µία φορά, ενώ η αποσυµπίεση πολλές φορές (βλ. συστήµατα ανάκλησης πληροφοριών) Η συµµετρική συµπίεση (symmetric compression) απαιτεί ίσο χρόνο για κωδικοποίηση και αποκωδικοποίηση. Οι εφαρµογές διαλογικού τύπου κάνουν χρήση αυτής της µεθόδου Μειονεκτήµατα Συµπίεσης Μείωση της διαθεσιµότητας πληροφορίας (απαιτείται αποσυµπίεση) Αυξηµένες απαιτήσεις σε υπολογιστική ισχύ ανάλογα µε την πολυπλοκότητα των διαδικασιών συµπίεσηςαποσυµπίεσης Απώλεια πληροφορίας