УДК

004.932

Сведения об авторах

Зыков Алексей Николаевич, АО «Центр судоремонта «Звёздочка» адрес: 164509, Архангельская область, г. Северодвинск, просп. Машиностроителей, д. 12; e-mail: alexzikov@gmail.com

Аннотация

Фрактальное кодирование представляет собой эффективный метод сжатия изображений, основанный на представлении изображения посредством сжимающих аффинных преобразований в пространстве изображений, для которых неподвижная точка близка к исходному изображению. Фрактальное кодирование изображений основывается на самоподобных и самоаффиных множествах и использует внутреннюю избыточность между самоподобными частями изображения. Процесс кодирования состоит в использовании системы итерированных кусочно-определенных функций (PIFS – Partitioned Iterated Function Systems) в построении оператора, который будет представлять образ закодированного изображения. Ключевой проблемой существующих методов фрактального кодирования изображений является длительность процесса по времени, поскольку нахождение отображения подобия между доменными и ранговыми областями – слишком сложная задача, требующая значительных вычислительных ресурсов. Эффективным представляется следующий порядок действий: классификация областей изображения, затем нахождение отображения подобия. Классификация областей позволяет перевести глобальный поиск в частичный; таким образом, нахождение отображения подобия делается только среди блоков, принадлежащих одному классу, и, следовательно, значительно ускоряется время кодирования. Ключевым моментом является то, что классификационные признаки должны как можно лучше описать информацию всего и каждой области изображения, а также степень подобия областей изображения. Функция классификации включает в себя правила, позволяющие непосредственно определить число классов и точность классификации. Новый метод предлагает использовать оператор локальных бинарных шаблонов (Local Binary Pattern – LBP) в задаче фрактального кодирования полутоновых изображений. LBP преобразует изображение в массив двоичных кодов, описывающих окрестности элементов изображения. Локальные бинарные шаблоны основываются на локальной двоичной модели, предлагают эффективный способ анализа текстуры изображения и являются ее эффективной характеристикой. Эксперименты доказывают релевантность данного метода, позволяющего ускорить процесс и улучшить качество восстановленного изображения.

Ключевые слова

сжатие изображений, фрактальное кодирование, анализ изображений, локальные бинарные шаблоны.

Список литературы

1. Barnsley M., Hurd L. Fractal Image Compression. Wellesley, MA, 1993. 
2. Jacquin A.E. Fractal Image Coding: A Review // Proceedings of the IEEE. 1993. Vol. 81(10). P. 1451–1465. 
3. Welstead S. Fractal and Wavelet Image Compression Techniques // Tutorial Texts in Optical Engineering. 1999. Vol. 40. 
4. Ojala T., Pietikainen M., Maenpaa T. Multi Resolution Gray-Scale and Rotation Invariant Texture Classification with Local Binary Patterns // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2002. Vol. 24, № 7. P. 971–987. 
5. Ahonen T., Hadid A., Pietikainen M. Face Recognition with Local Binary Patterns // Proc. European Conf. Computer Vision. 2004. P. 469–481. 
6. Takala V., Ahonen T., Pietikainen M. Block-Based Methods for Image Retrieval Using Local Binary Patterns // Scandinavian Conference on Image Analysis, Joensuu, Finland. 2005. P. 882–891.