Die Wavelet-Transformation hat sich als sehr leistungsfähig bei der Kompression von Bilddaten herausgestellt.
Aufbauend auf einen bereits existierenden Codec für Graustufenbilder wird ein Algorithmus für Farbbilder entwickelt und anhand verschiedener Bilder untersucht.
Es werden die gebräuchlichsten Farbraum-Modelle erläutert und in Form von Khoros-Modulen für beliebige Konvertierungen untereinander implementiert. Das IHS-Modell wird modifiziert und in die Untersuchungen einbezogen.
Anschließend wird die Eignung der Farbräume YUV, IHS bzw. YCS für den erstellten Codec geprüft.
Von dem Umstand ausgehend, daß Farbinformationen stärker fehlerbehaftet sein dürfen als Helligkeitsinformationen, werden verschiedene Quantisierungen der 3 Bildkomponenten auf Codierungsgewinne hin untersucht. Hierzu werden zusätzlich im Vorfeld die standardisierten Unterabtastungsverfahren erläutert, implementiert und zu den Versuchen hinzugezogen. In Erweiterung der Überabtastung wird ein Mittelungs-Verfahren definiert, welches seine Tauglichkeit zu beweisen hat.
Die Untersuchungsergebnisse werden benutzt, um optimale Bedingungen für den Codec zu erzeugen. Dieser wird dann mit der JPEG-Kompression praktisch verglichen.
Inhaltsverzeichnis
- Einführung
- Allgemeines
- Betrachtungen zum Begriff „Farbe“
- Das additive Farbmischverfahren
- Das subtraktive Farbmischverfahren.
- Thematischer Hintergrund und Zielstellung.
- Allgemeines
- Grundlagen
- Qualitätsberwertung in der Bildverarbeitung
- Objektive Qualitätsparameter
- Subjektive Qualitätsbestimmung
- Color-Subsampling Formate
- Modus 4:4:4
- Modus 4:2:2
- Modus 4:1:1
- Modus 4:2:0 nach MPEG-I .
- Farbraum-Transformationen
- Der RGB-Farbraum.
- Der YUV-Farbraum
- Der YIQ-Farbraum
- Der YCbCr-Farbraum .
- Der IHS-Farbraum
- Transformation von RGB-Daten in den IHS-Raum
- Rücktransformation der IHS-Daten in den RGB-Farbraum
- Entwicklung des YCS-Farbmodells
- Transformation von RGB-Daten in den YCS-Farbraum
- Rücktransformation der YCS-Daten
- Skalierungen in den RGB-Wertebereich
- YUV-Modell . .
- YCS- und IHS-Modell
- YCC-Modell.
- YIQ-Modell
- Dyadische Wavelet-Transformation
- Khoros-Module
- Zum Umgang mit Khoros-Workspaces
- Software-Voraussetzungen
- Bemerkungen zu Zahlendarstellung und Genauigkeit.
- Konverter-Modul: convert2kdf.
- Subsample- und Upsample-Modul
- Erläuterungen zum C-Code: sub(up)sample.c
- Erläuterungen zur Bibliothek: Isub(up)sample.c
- Erläuterungen zur Bibliothek: Isample_modi.c
- Module zu Farbraum-Transformationen
- YIQ-Module zur Hin- und Rücktransformation.
- Erläuterungen zum C-Code: rgb2yiq.c und yiq2rgb.c . .
- Erläuterungen zu den Bibliotheken: Irgb2yiq.c und lyiq2rgb.c
- IHS-Module zur Hin- und Rücktransformation
- YCS-Module zur Hin- und Rücktransformation
- YIQ-Module zur Hin- und Rücktransformation.
- Das Statistik-Modul
- Das Quantisierungs-Modul
- Quantisierung im Wavelet-Bereich
- Wavelet-Module.
- dwt_color
- idwt_color
- Codec-Module
- e_saWave_color
- Programmablauf
- Einhaltung der Qualitätsparameter: Bitrate, PSNR
- Realisierung unterschiedlicher Quantisierungen
- d_sa Wave_color
- e_saWave_color
- Untersuchungen zur Bilddatenreduktion
- Unter- und Überabtastung.
- Abtastung ohne MW-Modus
- YUV-Farbraum
- IHS-Farbraum
- YCS-Farbraum
- Überabtastung mit MW-Modus
- YUV-Farbraum
- IHS-Farbraum
- YCS-Farbraum
- Erzielte Ergebnisse
- Empfehlung
- Abtastung ohne MW-Modus
- Praktische Codierung
- Durchgeführte Untersuchungen
- YUV-Farbraum
- YCS- und IHS-Farbraum
- Vorzeitiger Abbruch des Bitstromes
- Durchgeführte Untersuchungen
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Diplomarbeit befasst sich mit der Entwicklung eines Algorithmus zur Kompression von Farbbildern mittels Wavelet-Transformation. Aufbauend auf einem bereits vorhandenen Codec für Graustufenbilder, wird der Algorithmus anhand verschiedener Bilder evaluiert.
- Analyse und Vergleich verschiedener Farbräume (YUV, IHS, YCS) hinsichtlich ihrer Eignung für die Wavelet-basierte Kompression
- Untersuchung des Einflusses der Quantisierung der Bildkomponenten auf die Kompressionsrate und Bildqualität
- Entwicklung und Implementierung von Khoros-Modulen für die Farbraum-Transformation und Sub-Sampling
- Vergleich des entwickelten Wavelet-Codecs mit der JPEG-Kompression
Zusammenfassung der Kapitel
Das erste Kapitel führt in die Thematik der Bildkompressionsmethoden ein und beleuchtet die Besonderheiten der Farbbildverarbeitung. Kapitel 2 behandelt grundlegende Konzepte der Bildqualität, verschiedene Color-Subsampling-Formate und die wichtigsten Farbräume, darunter RGB, YUV, YIQ, YCbCr, IHS und YCS. Es werden die notwendigen Transformationen zwischen diesen Farbräumen sowie die Skalierung der Farbwerte beschrieben. Darüber hinaus wird die dyadische Wavelet-Transformation vorgestellt, die Grundlage für die Kompression in dieser Arbeit ist. Kapitel 3 befasst sich mit der Entwicklung und Implementierung von Khoros-Modulen für die Farbraum-Transformation, Sub-Sampling, Statistikberechnung und Quantisierung. Die wichtigsten Module zur Durchführung der Wavelet-Transformation werden erläutert. Kapitel 4 analysiert die Ergebnisse der Unter- und Überabtastung verschiedener Bilder in unterschiedlichen Farbräumen. Es wird die Eignung der jeweiligen Farbräume für die Kompression evaluiert und eine Empfehlung für die optimale Farbraumwahl getroffen. Kapitel 5 beschreibt die praktische Codierung verschiedener Bilder mit dem entwickelten Wavelet-Codec und vergleicht die Ergebnisse mit der JPEG-Kompression.
Schlüsselwörter
Wavelet-Transformation, Farbbildkompression, Farbraum-Transformation, YUV, IHS, YCS, Sub-Sampling, Khoros, Codec, JPEG-Kompression, Bildqualität
- Unter- und Überabtastung.
- Qualitätsberwertung in der Bildverarbeitung
- Arbeit zitieren
- Bernd Wolf (Autor:in), 1998, Untersuchungen zur waveletbasierten Kompression von Farbbildern, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/76
