Використання вейвлет-перетворення для зменшення блокінг-ефекту

Представлено новий алгоритм, розроблений у просторово-частотній області. Цей алгоритм базується на діадному вейвлет-перетворенні та на методі оптимальної інтерполяції. Основна перевага цього алгоритму – це простота та легка реалізація. Відсутні будь-які “порогові методики” у процесі розробки. Запропонований алгоритм може покращити візуальну якість зображення та пікове відношення сигнал/шум (PSNR)

Метод зменшення блокової структури JPEG-зображень

Представлено новий алгоритм для зменшення артефакту блокової структури, який виникає на зображеннях, оброблених за алгоритмом JPEG з високим коефіцієнтом стиснення. Цей алгоритм поєднує в собі діадне вейвлет-перетворення та метод оптимальної інтерполяції. Основна перевага його – простота та легка реалізація, за рахунок відсутності будь-яких «порогових методик» в процесі розробки. Запропонований метод покращує візуальну якість зображення та пікове відношення сигнал/шум (PSNR).Представлен новый алгоритм для уменьшения артефакта блочной структуры, возникающий на изображениях, обработанных по алгоритму JPEG с высоким коэффициентом сжатия. Этот алгоритм объединяет в себе диадное вейвлет-преобразование и метод оптимальной интерполяции. Основное преимущество его – простота и легкая реализация, за счет отсутствия любых «пороговых методик» в процессе разработки. Предложенный метод улучшает визуальное качество изображения и пиковое отношение сигнал/шум (PSNR).The paper is devoted to the problem of construction of polynomial separate surfaces for the task of two-class images classification. It is proposed an iteration method that provides to get the coefficients of separate hyper surfaces based on taking into account of peculiarity of the location of learning examples on the boundary between classes. A new algorithm for reducing block artifact structure that occurs in images processed by JPEG algorithm with high compression ratio was proposed. This algorithm combines diadic wavelet transform and the method of optimal interpolation. Its main advantage – simplicity and easy implementation, due to the absence of any threshold techniques in the development process. The proposed method improves the visual quality and peak signal – noise ratio (PSNR)

Wavelet-Based Post-Processing of Low Bit Rate Transform Coded Images

Conference PaperIn this paper we propose a novel method based on wavelet thresholding for enhancement of decompressed transform coded images. Transform coding at low bit rates typically introduces artifacts associated witht he basis functions of the transform. In particular, the method works remarkably well in "deblocking" of DCT compressed images. The method is nonlinear, computationally efficient, and spatially adaptive and has the distinct feature that it removes artifacts yet retain sharp features in the images. An important implication of this result is that iamges coded using the JPEG standard can efficiently be postprocessed to give significantly improved visual quality in the images. The algorithm can use a conventional JPEG encoder and decoder for which VLSI chips are available

Використання вейвлет-перетворень для покращення та відновлення зображень

Дисертаційна робота присвячена розробці методів покращення зображень за допомогою вейвлет-перетворень.Розділ перший містить аналіз вейвлет та Фур’є перетворень, їх порівняння, сильні та слабкі сторони, а також особливі моменти кожного. У кінці є деякі приклади описуваних перетворень. Другий розділ складається з опису всіх існуючих вейвлетів, їх класифікації, а також розгляду кожного незалежно від інших. Також розібрано характеристики кожного з вейвлетів та приведено алгоритми їх обчислення. Третій розділ описує розроблення методів покращення зображень за допомогою ВП, а саме: Зменшення блокінг-ефекту, більш рівномірне розподілення яскравості, вирівнювання контрастності, видалення локальної неоднорідності освітленості об’єктів. Четвертий розділ містить створення стартап-проекту «Алгоритми покращення якості зображень за допомогою вейвлет-перетворень», а також аналіз потенціалу розробки утриматися на ринку за допомогою маркетологічного аналізу.The master's thesis consists of four sections. Section one provides an analysis of wavelet and Fourier transforms, their comparisons, strengths and weaknesses, and special points of each. At the end there are some examples of described transformations.The second section consists of a description of all existing wavelets, their classification, as well as consideration of each one independently of the others. The characteristics of each of the wavelets are also analyzed and the algorithms for their calculation are presented. The third section describes the development of image enhancement methods using VR, namely: Reduction of the blocking effect, more uniform distribution of brightness, equalization of contrast, removal of local inhomogeneity of object illumination. The fourth section contains the development of a start-up project "Algorithms for improving the quality of images using wavelet transforms", as well as an analysis of the development's potential to stay on the market with the help of marketing analysis

Block-level discrete cosine transform coefficients for autonomic face recognition

This dissertation presents a novel method of autonomic face recognition based on the recently proposed biologically plausible network of networks (NoN) model of information processing. The NoN model is based on locally parallel and globally coordinated transformations. In the NoN architecture, the neurons or computational units form distributed networks, which themselves link to form larger networks. In the general case, an n-level hierarchy of nested distributed networks is constructed. This models the structures in the cerebral cortex described by Mountcastle and the architecture based on that proposed for information processing by Sutton. In the implementation proposed in the dissertation, the image is processed by a nested family of locally operating networks along with a hierarchically superior network that classifies the information from each of the local networks. The implementation of this approach helps obtain sensitivity to the contrast sensitivity function (CSF) in the middle of the spectrum, as is true for the human vision system. The input images are divided into blocks to define the local regions of processing. The two-dimensional Discrete Cosine Transform (DCT), a spatial frequency transform, is used to transform the data into the frequency domain. Thereafter, statistical operators that calculate various functions of spatial frequency in the block are used to produce a block-level DCT coefficient. The image is now transformed into a variable length vector that is trained with respect to the data set. The classification was done by the use of a backpropagation neural network. The proposed method yields excellent results on a benchmark database. The results of the experiments yielded a maximum of 98.5% recognition accuracy and an average of 97.4% recognition accuracy. An advanced version of the method where the local processing is done on offset blocks has also been developed. This has validated the NoN approach and further research using local processing as well as more advanced global operators is likely to yield even better results

Self-similarity and wavelet forms for the compression of still image and video data

This thesis is concerned with the methods used to reduce the data volume required to represent still images and video sequences. The number of disparate still image and video coding methods increases almost daily. Recently, two new strategies have emerged and have stimulated widespread research. These are the fractal method and the wavelet transform. In this thesis, it will be argued that the two methods share a common principle: that of self-similarity. The two will be related concretely via an image coding algorithm which combines the two, normally disparate, strategies. The wavelet transform is an orientation selective transform. It will be shown that the selectivity of the conventional transform is not sufficient to allow exploitation of self-similarity while keeping computational cost low. To address this, a new wavelet transform is presented which allows for greater orientation selectivity, while maintaining the orthogonality and data volume of the conventional wavelet transform. Many designs for vector quantizers have been published recently and another is added to the gamut by this work. The tree structured vector quantizer presented here is on-line and self structuring, requiring no distinct training phase. Combining these into a still image data compression system produces results which are among the best that have been published to date. An extension of the two dimensional wavelet transform to encompass the time dimension is straightforward and this work attempts to extrapolate some of its properties into three dimensions. The vector quantizer is then applied to three dimensional image data to produce a video coding system which, while not optimal, produces very encouraging results