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影像圧縮処理

Chapter 6. 影像圧縮処理. 數位影像壓縮. Why do images need data compression?. 可以将檔案變小一些. 檔案變小檔案變小的好處： 儲存比較不佔空間 ( 可多存幾 張 影像 ) 瀏覽網頁圖片也可以加快 檔案傳送比較快. 數位影像的構成. 單色系統 每個 pixel 的値就 代表 明亮程度 ( 0 最暗 ~ 255 最亮 ). 數位影像壓縮技術的種類. 主要分為兩大類 可逆 壓 縮：無失 真 (Lossless) 壓縮後解壓縮回來圖片資料和之前完全相同 。 壓縮率較低 非可逆 壓 縮：有失 真 (Lossy)

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影像圧縮処理

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Presentation Transcript

  1. Chapter 6 影像圧縮処理

  2. 數位影像壓縮 Why do images need data compression? 可以将檔案變小一些 • 檔案變小檔案變小的好處： • 儲存比較不佔空間(可多存幾張影像) • 瀏覽網頁圖片也可以加快 • 檔案傳送比較快

  3. 數位影像的構成 • 單色系統 • 每個pixel的値就代表明亮程度(0最暗~255最亮)

  4. 數位影像壓縮技術的種類 • 主要分為兩大類 • 可逆壓縮：無失真(Lossless) • 壓縮後解壓縮回來圖片資料和之前完全相同。壓縮率較低 • 非可逆壓縮：有失真(Lossy) • 壓縮後解壓縮回來圖片資料和之前會有差別。壓縮率高

  5. GIF / 256 色/ 34K 非可逆 JPEG / 圧縮率75% / 16K • 可逆圧縮: 可逆 無失真(Lossless) • 非可逆圧縮: • 有失真(Lossy)

  6. 數位影像壓縮率比較

  7. Run Length Coding 数據内容是連続相同的場合：則僅記述重複次数。 For example:A的字母連続出現8次的場合：‘AAAAAAAA’則用‘A8’来代表。 下図的場合：圧縮前的数據是以16個文字来構成。圧縮後僅用7個文字来表現。Data僅剰一半以下。

  8. Huffman Coding • 根據出現頻率建構的binary tree • 簡單來説，出現次數越多的，code越短；次數越少的，code越長

  9. 2009年　日本国家資格考試問題 左下図是原始影像。若使用以下的公式進行影像処理。従右下的５種影像中選出正確的処理結果。 g(x,y)=f(x,y)+k[f(x,y)-fs(x,y)] g(x,y)：処理後影像 f(x,y)：原来影像 fs(x,y)：平滑影像、 k　：　權値（強調係数） b a d c e b

  10. 医療影像壓縮法(1) JPEG(Joint Photographic Experts Group) 壓縮基本原理 ●首先：把整張影像分割成”8×8”大的Block. 対毎個block 施予DCT (Discrete Cosine Transform) 轉換処理。將訊號轉到Frequency Domain ●Next：留下臨床診断上必要低頻成分、把高頻成分（雑訊部分）削除。 ●最後：coding(符号化)後、作成壓縮影像。 缺点：Block辺縁会産生artifact(不自然痕跡)失真 。

  11. Original data DCT IDCT De-coded data 捨去高頻率部分 利用DCT(離散cos轉換)的 Data Compression ●利用高頻率領域的一部分的値接近0的特徴、把此些値去捨 ●復元時，把捨去的部分用0値挿入、並做逆DCT。 ●Lossy (失真)

  12. DCT 離散COS轉換 （Discrete Cosine Transform ; DCT） JPEG方式的影像符号化(coding)

  13. 医療影像壓縮法(2) (Discrete Wavelet Transform, DWT) 離散小波轉換技術 離散小波轉換(Discrete Wavelet Transformation, DWT)與DCT相似，都是一種將空間域影像轉換成頻率域影像的技術。

  14. 影像的低頻特性： • ●肉眼對低頻敏感度較高 • ●像素與像素之間的變化小 • ●影像較平滑、細緻且清楚 • ●低頻部分的値稍有改變，人的眼睛一看就知道

  15. 影像的高頻特性： • ●肉眼對高頻敏感度較低 • ●像素與像素之間的變化大 • ●影像較粗糙、糢糊 • ●高頻部分的値稍有改變，肉眼是無法清楚的看出的

  16. Wavelet轉換是将原来的影像的information分解成４部分。低頻域１個、高頻域3個。這樣算是第一階的離散小波轉換。得到了四個區塊LL、LH、HL、HH；這四個區塊分別代表不同的頻率，所以稱這些區塊為頻帶(subband)再将低頻域分解成４部分。Wavelet轉換是将原来的影像的information分解成４部分。低頻域１個、高頻域3個。這樣算是第一階的離散小波轉換。得到了四個區塊LL、LH、HL、HH；這四個區塊分別代表不同的頻率，所以稱這些區塊為頻帶(subband)再将低頻域分解成４部分。 完成第一階離散小波轉換後可以往下做第二階、第三階、…、一直到第n階的離散小波轉換。 做完離散小波轉換後，最低頻的部分就是整張影像中最重要的部分，這是最低頻的部分。

  17. 第一階 第二階 LL2 HL2 LL1 HL1 HL1 LH2 HH2 LH1 HH1 LH1 HH1 第三階 (Discrete Wavelet Transform, DWT)離散小波轉換技術 Original image 影像最重要的部分

  18. Implementing 2D-DWT COLUMN j Decomposition ROW i

  19. Wavelet compression (JPEG 2000) file size: 1861 bytes compression ratio - 105.6 DCT compression JPEG compression file size: 1895 bytes compression ratio - 103.8

  20. Transformed Images Original Image

  21. 影像解析度強化處理應用例 ＬＬＬ ＬＨＬ ＨＬ Ｈ ＬＨＨ ＬＬＨ Ｌ ＨＬ ＬＬ Ｌ（０） ＨＨ ＬＨ ＨＨ ＬＨ 各行を２分割 各列を２分割 ＬＬを４分割 原画像 レベル１ レベル２ 原画像 ・階数越高、空間解析度越低

  22. 方法 加権展開係数 Ｗａｖｅｌｅｔ逆変換 Ｗａｖｅｌｅｔ変換 中央画素値のみ置き換える ROIを設定 原始影像 増強画像

  23. 結果（1） 原始影像 増強影像

  24. 結果（2） 増強影像 原始影像

  25. 結果（3） 原始影像 増強影像

  26. Load Image (must be .mat file) Choose wavelet type Hit Analyze Choose display options

  27. Wavelet Transform的概念 Wavelet Transform Remove Noise Wavelet inverse Transform Multi-Resolution Analysis 4 4 3 Ⅳ D 3 2 Ⅲ C 2 1 1 B Ⅱ Ⅳ D Original Ⅲ C Ⅱ B Remainder A Ⅰ Ⅰ A After Remove Noise

  28. 數學形態學:Mathematical Morphology 是數學形態學圖像處理的基本理論；專門用來處理、分析影像中的形狀 數學形態學是一門新的圖像分析科學，其基本理論和方法在視覺檢測領域已取得了非常成功的應用。 數學形態學可以用來解決抑制雜訊、特徵提取、圖像分割、紋理分析等圖像處理問題

  29. 用在形態影像處理 的４個基本演算 Dilation (膨脹）：能拡大陰影 Erosion（侵蝕/収縮）：能収縮陰影 Closing（關閉）：能補完陰影裏的空穴。 Opening（開啓)：能平滑陰影辺縁。

  30. 膨脹Dilation 像素集合A與B，使用B來”膨脹”A，記為A♁B 膨脹有放大效果。 OR演算 B A

  31. 可以將A的所有像素點(x,y)用一個B的複製替換，將B的(0,0)點置於(x,y)的位置。同樣也可以複製A。可以將A的所有像素點(x,y)用一個B的複製替換，將B的(0,0)點置於(x,y)的位置。同樣也可以複製A。

  32. 侵蝕(Erosion) 定義: AND 演算

  33. 定義: A B 開啓(open) Opening = Erosion→ Dilation 就是先侵蝕後膨脹。如下圖解釋

  34. A B 關閉(closing) Closing =Dilation→Erosion 相對於開啓，關閉則是先膨脹再侵蝕，符號為A ●B 定義: A ●B=(A ♁B) Θ B 如下圖解釋

  35. 使用開啓(opening)、可除去影像的凸出部分可除去使用開啓(opening)、可除去影像的凸出部分可除去 使用關閉(closing)，影像會完全黏合。使用斜角線結構元素黏合影像

  36. 2005年　日本国家放射線技師資格考試問題 使用在影像圧縮的是？ a.　離散COS轉換b.Radon轉換c.Hough轉換d.Laplacian轉換e.Wavelet轉換 1. a,b 2. a,e 3. b,c 4. c,d 5. d,e 2

  37. Q & A

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