Využití vlnkové transformace při kompresi videosignálu

Abstract

Cílem této diplomové práce je nastudovat současné možnosti využití vlnkové transformace při kompresi videosignálu. Část práce je věnována teorii potřebné k praktické realizaci úkolu. Zabývá se popisem videosignálu a jeho vlastností, vlnkovou transformací a metodami komprimace. Druhá část práce je zaměřena na popis vybrané metody komprese. Jedná se o algoritmus SPIHT (Set Partitioning In Hierarchical Trees), určený pro kompresi statických obrazových dat. Algoritmus je modifikován na použití při kompresi videosignálu, který je charakteristický svou časovou redundancí. Protože algoritmus pracuje v prostorové i časové doméně, je nazýván 3D SPIHT. Algoritmus je implementován v programovém prostředí MATLAB, který poskytuje důmyslnou podporu vlnkové transformaci (Wavelet Toolbox). Pro účely snadného a intuitivního ovládání kodéru je vytvořena aplikace, která poskytuje grafické uživatelské prostředí. Uživatel má možnost měnit parametry kodéru a sledovat změny na zobrazovaných náhledech snímků a naměřených grafech. K dispozici jsou čtyři testovací sekvence snímků, které obsahují různé scény, s různými charakteristickými rysy. Závěr práce je věnován testování navrženého kódovacího schématu, pro různé testovací sekvence snímků a různé nastavené parametry kodéru. Naměřené hodnoty jsou graficky zobrazeny a vyhodnoceny.This diploma thesis focuses on current possibilities concerning the employment of wavelet transformation for video signal compression. One part of the work is devoted to the necessary execution of this task in practise. This deals with video signal and its features description, wavelet transformation and compression methods. The second part concentrates on description of selected compression method. It is the SPIHT (Set Partitioning In Hierarchical Trees) algorithm which is intended for compression of static image data. The algorithm is modified for usage with video signal compression which is specific for its time redundancy. The algorithm is called 3D SPIHT as it works in the spatial and time domain. The algorithm is implemented in the MATLAB programming environment which provides a sophisticated support for wavelet transformation (Wavelet Toolbox). To provide a simple and intuitive encoder control there has been developed an application delivering graphical user interface (GUI). On displayed image previews and measured graphs the user can change encoder parameters and monitor performed changes. There are four image test-sequential modes containing various scenes with different features. The final part of the work is focused on testing of the proposed encoding scheme, various image test-sequential modes and encoder settings. Measured values are graphically displayed and analyzed.