Yuqori fazoviy chastotali signalni qo'polroq kvantlash mumkin, bu o'z navbatida past fazoviy chastotali signalga qaraganda ma'lumotlarni uzatish tezligining kichik qiymatlarida sifatni saqlab qolishga yordam beradi. Past fazoviy chastotali signallar foydalanuvchiga yuqori sifatni ta'minlashi uchun ko'proq ma'lumot talab qiladi.
QADAM 2: O'ZGARTIRISHLI KODLASH Quyidagi grafiklar ikkita holatni ko'rsatadi:
Veyvlet ixchamlashtirish – bu tasvirlarni (ba'zida video va audiolarni ham) ixchamlash uchun mos keluvchi ma'lumotlarni ixchamlash shakli. Veyvlet o'zgartirishda kirish signalini parchalash uchun veyvletlar deb ataluvchi funksiyalar to'plamidan foydalaniladi. Veyvlet-kodlash turli xil tasvir qismlarining har bir bosqichidagi natijalarni saqlab, o'rtacha qiymat va farqlarni qayta-qayta olish orqali ishlaydi. Veyvlet o'zgartirish asl nusxadan kichikroq tasvirlarni yaratadi va har qadamda o'lchamning chorak qismiga kamayadi.
Veyvlet-kodlashni tasavvur qilishning eng yaxshi usuli bu piramidan ko'rib chiqishdir – to'liq o'lchamli tasvirni, chorak o'lchamdagi tasvirni, o'n oltinchi o'lchamdagi tasvirni va hk. larni bir-birining ustiga qo'yish. VEYVLET IXCHAMLASHTIRISH Tasvir subsampling jarayonidan o'tdi (veyvlet o'zgartirish algoritmi yordamida), bunda tasvir o'lchami qisqaradi, ammo kichikroq iteratsiyalarda sifati saqlanib qoladi. O'ngdagi yuqori chap kvadrantdagi tasvir chapdagi to'liq o'lchamli tasvirning ixchamlangan tasviriga ega bo'lib, uni veyvlet kodlash o'zgartirishini teskari tarzda qo'llash orqali kichikroq rasmdan qayta tiklash mumkin. VEYVLET IXCHAMLASHTIRISH Veyvletlarning eng oddiy shakli Haar veyvlet funksiyasidir. Ikki o'lchovli Haar o'zgartirishi (2D Haar Transform) – bu diskret ajratilmaydigan funksiyasiga ega bo'lgan signal tasviridir. 2D Haar o'zgartirishini qo'llagan holda oddiy tasvir uchun tasvirni parchalash quyidagicha bo'ladi:
Do'stlaringiz bilan baham: |
