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           Profesor: Andrés Flores




Compresión de Imágenes
 Se refiere también como Codificación de
 Imágenes (Image Coding)
 El objetivo de la compresión de imágenes es
 el reducir el número de bits que son
 necesarios para reproducir una imagen
 fielmente.
 Esto se refleja en la minimización del espacio
 de almacenamiento, la reducción del ancho
 de banda y la reducción del tiempo de
 transferencia de la información.




                                                  1
Utilidad de la compresión de
imágenes
 Reducción del volumen de datos a ser
 transmitidos.
  Texto, FAX, fotografías, vídeo
 Reducción de ancho de banda del medio de
 transmisión.




Redundancias
 La compresión de imágenes se consigue
 aprovechando las redundancias que
 generalmente se dan en una imagen.




                                            2
Existen 3 tipos de
redundancias
 Redundancia en la codificación (datos)
   Se refiere a la cantidad de bits usado para representar la
   información.
 Redundancia interpíxel
   Se refiere a aprovechar la alta correlación que se da entre
   píxeles vecinos en una imagen
 Redundancia psicovisual
   Se refiere a aprovechar a reducir la información que no es
   perceptible por el sistema de visión del ser humano.
 Redundancia temporal
   Para el caso de señales de vídeo en los cuales los cuadros
   consecutivos están muy correlacionados.




Tipos de Compresión
 Compresión sin pérdidas
   Se refiere a que la imagen decodificada es exactamente la
   misma que la imagen original, píxel por píxel.
   Solamente aprovechan la redundancia de codificación.
 Compresión con pérdidas
   Se refiera a que la imagen decodificada no corresponde a
   la imagen original píxel a píxel, pero para efectos
   visualización es sensiblemente parecida.
   Se obtienen mayor compresión comparados con los de sin
   pérdidas.




                                                                 3
Entropía
 Se emplea el concepto de entropía para evaluar el
 límite de reducción de la redundancia y del
 rendimiento de la codificación.
 S= conjunto de variables aleatorias independientes
 S = { a1,a2,……..an }        ai={0,1}
 pi = probabilidad de ocurrencia de ai


                                         En bits




Compresión sin pérdidas
 Aprovechan tan sólo la redundancia de los
 datos. Se consigue compresión del orden de
 3:1
 Run-length Coding es un esquema de
 codificación sencilla:
   eeeeeeetnnnnnnnn          17 datos
   @e7t@n8                     7 datos




                                                      4
Códigos de longitud variable
 Generalmente una imagen se representa con
 píxeles de un byte (8 bits) y son longitud fija.
 Se busca un código óptimo para representar
 los datos.
   Código Huffman
   Código Aritmético
   Lempel-Ziv-Welch (LZW)




Código Huffman




                                                    5
Modelo Predictivo para
compresión sin pérdidas
 Toda imagen presenta píxeles con valores
 muy parecidos a los píxeles vecinos.




                                            6
Compresión con pérdidas
 Aprovecha todas las redundancias que
 presentan las imágenes.
 Redundancia PsicoVisual
 El ojo humano es menos sensible :
   al color en comparación con la luminosidad.
   a las componentes de alta frecuencia espacial
   a la distorsión de cuantización en los niveles altos
   de luminosidad.




Estándar JPEG
 Joint Photographic Experts Group es la
 entidad encargada de establecer el estándar.
 Combina todas las redundancias para crear
 una compresión de 15:1.
 Establece mejor compresión para imágenes
 naturales: escenas, fotografías.
 No funciona bien para imágenes que
 contienen textos o dibujos artificiales.




                                                          7
Esquema de codificación
JPEG




Transformación de Modelo de
Color
 Debido a que el ojo humano es menos sensible al
 color relativo a la luminancia se realiza el cambio de
 modelo de RGB a YCrCb
 Y es Luminancia
 Cr y Cb son las capas croma (referentes al color)
 (chrominance)

                                     Estas dos capas se
                                     deciman por 2 para
                                     reducir el efecto del
                                     color




                                                             8
Procesado por bloques
 Se divide la imagen en bloques de píxeles de
 tamaño 8x8.
 Según se va encontrando cada bloque o
 subimagen de 8x8, se cambian los niveles de
 sus 64 píxeles, sustrayendo de los mismos la
 cantidad 2n-1, siendo 2n, el máximo número
 de niveles de gris.
 Esto es, para las imágenes de 8 bits se resta
 128 de cada píxel.




Transformada de Cosenos
 Se calcula la Transformada Discreta del
 Coseno bidimensional del bloque,
 produciendo un conjunto de 64 valores
 conocidos como coeficientes de la DCT.
 En este dominio es donde se aprovecha la
 redundancia psicovisual




                                                 9
Cuantificación de los
coeficientes de la DCT
 Los 64 coeficientes son cuantificados,
 produciendo en algunos de ellos su
 reducción a cero.
 Los coeficientes son codificados en umbral,
 usando una matriz de cuantificación y son
 preparados para la codificación de entropía
 convirtiéndolos en una cadena
 unidimensional de 64 coeficientes en orden
 cuasi ascendente de los componentes de
 frecuencia.




Cadena unidimensional




                                               10
Codificación con longitud
variable
 Se usa el código de Huffman para reducir el
 tamaño de palabra. Menos bits.




Decodificación




                                               11
Ejemplo
 http://micro.magnet.fsu.edu/primer/java/digital
 imaging/processing/jpegcompression/index.ht
 ml




Codificación de Video
                      Andrés Flores




                                                   12
Importancia de la codificación de
video
 En la actualidad se requiere codificar video
 para diversas aplicaciones:
   Broadcast (TV, HDTV, CATV)
   Almacenamiento, Entretenimiento. (DVD)
   Servicios de comunicación personal
   conversacional sobre Ethernet, WiFi, etc.
   Video en demanda, (streaming video) por
   internet.
   Mensajería multimedia.
   Aplicaciones futuras.




Muchos estándares




                                                13
ITU-T
 H.261
  p x 64Kbit/s para ISDN.
  Orientado a aplicaciones de videoconferencia,
  videófonos.
  Uso de movimiento compensado.
  Soporta sólo dos resoluciones CIF, QCIF.
 H.263
  Mejora en calidad.
  Soporta otras resoluciones adicionales: SQCIF,
  4CIF y 16CIF.




H.263




                                                   14
MPEG
Moving Picture Experts Group (1988)
MPEG-1
 Orientado a aplicaciones almacenamiento de
 video.
 Calidad VHS, 1.5Mbps.
 Video CD.
 Surge MP3 para audio.
 Acceso aleatorio de cuadros.




                                              15
Intraframe Coding




                    16
17
MPEG
 MPEG-2
  “Coding of moving pictures and associated audio
  for digital storage media”(1992)
  DVD y HDTV




H.264/AVC, ITU-T y MPEG




                                                    18
Aplicaciones para H.264/AVC
 Broadcast over cable, satellite, cable modem, DSL,
 terrestrial, etc.
 Interactive or serial storage on optical and magnetic
 devices, DVD, etc.
 Conversational services over ISDN, Ethernet, LAN,
 DSL, wireless and mobile networks, modems, etc. or
 mixtures of these.
 Video-on-demand or multimedia streaming services
 over ISDN, cable modem, DSL, LAN, wireless
 networks, etc.
 Multimedia messaging services (MMS) over ISDN,
 DSL, ethernet, LAN, wireless and mobile networks,
 etc.




                                                         19

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  • 1. Procesamiento Digital de Imágenes 5 Profesor: Andrés Flores Compresión de Imágenes Se refiere también como Codificación de Imágenes (Image Coding) El objetivo de la compresión de imágenes es el reducir el número de bits que son necesarios para reproducir una imagen fielmente. Esto se refleja en la minimización del espacio de almacenamiento, la reducción del ancho de banda y la reducción del tiempo de transferencia de la información. 1
  • 2. Utilidad de la compresión de imágenes Reducción del volumen de datos a ser transmitidos. Texto, FAX, fotografías, vídeo Reducción de ancho de banda del medio de transmisión. Redundancias La compresión de imágenes se consigue aprovechando las redundancias que generalmente se dan en una imagen. 2
  • 3. Existen 3 tipos de redundancias Redundancia en la codificación (datos) Se refiere a la cantidad de bits usado para representar la información. Redundancia interpíxel Se refiere a aprovechar la alta correlación que se da entre píxeles vecinos en una imagen Redundancia psicovisual Se refiere a aprovechar a reducir la información que no es perceptible por el sistema de visión del ser humano. Redundancia temporal Para el caso de señales de vídeo en los cuales los cuadros consecutivos están muy correlacionados. Tipos de Compresión Compresión sin pérdidas Se refiere a que la imagen decodificada es exactamente la misma que la imagen original, píxel por píxel. Solamente aprovechan la redundancia de codificación. Compresión con pérdidas Se refiera a que la imagen decodificada no corresponde a la imagen original píxel a píxel, pero para efectos visualización es sensiblemente parecida. Se obtienen mayor compresión comparados con los de sin pérdidas. 3
  • 4. Entropía Se emplea el concepto de entropía para evaluar el límite de reducción de la redundancia y del rendimiento de la codificación. S= conjunto de variables aleatorias independientes S = { a1,a2,……..an } ai={0,1} pi = probabilidad de ocurrencia de ai En bits Compresión sin pérdidas Aprovechan tan sólo la redundancia de los datos. Se consigue compresión del orden de 3:1 Run-length Coding es un esquema de codificación sencilla: eeeeeeetnnnnnnnn 17 datos @e7t@n8 7 datos 4
  • 5. Códigos de longitud variable Generalmente una imagen se representa con píxeles de un byte (8 bits) y son longitud fija. Se busca un código óptimo para representar los datos. Código Huffman Código Aritmético Lempel-Ziv-Welch (LZW) Código Huffman 5
  • 6. Modelo Predictivo para compresión sin pérdidas Toda imagen presenta píxeles con valores muy parecidos a los píxeles vecinos. 6
  • 7. Compresión con pérdidas Aprovecha todas las redundancias que presentan las imágenes. Redundancia PsicoVisual El ojo humano es menos sensible : al color en comparación con la luminosidad. a las componentes de alta frecuencia espacial a la distorsión de cuantización en los niveles altos de luminosidad. Estándar JPEG Joint Photographic Experts Group es la entidad encargada de establecer el estándar. Combina todas las redundancias para crear una compresión de 15:1. Establece mejor compresión para imágenes naturales: escenas, fotografías. No funciona bien para imágenes que contienen textos o dibujos artificiales. 7
  • 8. Esquema de codificación JPEG Transformación de Modelo de Color Debido a que el ojo humano es menos sensible al color relativo a la luminancia se realiza el cambio de modelo de RGB a YCrCb Y es Luminancia Cr y Cb son las capas croma (referentes al color) (chrominance) Estas dos capas se deciman por 2 para reducir el efecto del color 8
  • 9. Procesado por bloques Se divide la imagen en bloques de píxeles de tamaño 8x8. Según se va encontrando cada bloque o subimagen de 8x8, se cambian los niveles de sus 64 píxeles, sustrayendo de los mismos la cantidad 2n-1, siendo 2n, el máximo número de niveles de gris. Esto es, para las imágenes de 8 bits se resta 128 de cada píxel. Transformada de Cosenos Se calcula la Transformada Discreta del Coseno bidimensional del bloque, produciendo un conjunto de 64 valores conocidos como coeficientes de la DCT. En este dominio es donde se aprovecha la redundancia psicovisual 9
  • 10. Cuantificación de los coeficientes de la DCT Los 64 coeficientes son cuantificados, produciendo en algunos de ellos su reducción a cero. Los coeficientes son codificados en umbral, usando una matriz de cuantificación y son preparados para la codificación de entropía convirtiéndolos en una cadena unidimensional de 64 coeficientes en orden cuasi ascendente de los componentes de frecuencia. Cadena unidimensional 10
  • 11. Codificación con longitud variable Se usa el código de Huffman para reducir el tamaño de palabra. Menos bits. Decodificación 11
  • 13. Importancia de la codificación de video En la actualidad se requiere codificar video para diversas aplicaciones: Broadcast (TV, HDTV, CATV) Almacenamiento, Entretenimiento. (DVD) Servicios de comunicación personal conversacional sobre Ethernet, WiFi, etc. Video en demanda, (streaming video) por internet. Mensajería multimedia. Aplicaciones futuras. Muchos estándares 13
  • 14. ITU-T H.261 p x 64Kbit/s para ISDN. Orientado a aplicaciones de videoconferencia, videófonos. Uso de movimiento compensado. Soporta sólo dos resoluciones CIF, QCIF. H.263 Mejora en calidad. Soporta otras resoluciones adicionales: SQCIF, 4CIF y 16CIF. H.263 14
  • 15. MPEG Moving Picture Experts Group (1988) MPEG-1 Orientado a aplicaciones almacenamiento de video. Calidad VHS, 1.5Mbps. Video CD. Surge MP3 para audio. Acceso aleatorio de cuadros. 15
  • 17. 17
  • 18. MPEG MPEG-2 “Coding of moving pictures and associated audio for digital storage media”(1992) DVD y HDTV H.264/AVC, ITU-T y MPEG 18
  • 19. Aplicaciones para H.264/AVC Broadcast over cable, satellite, cable modem, DSL, terrestrial, etc. Interactive or serial storage on optical and magnetic devices, DVD, etc. Conversational services over ISDN, Ethernet, LAN, DSL, wireless and mobile networks, modems, etc. or mixtures of these. Video-on-demand or multimedia streaming services over ISDN, cable modem, DSL, LAN, wireless networks, etc. Multimedia messaging services (MMS) over ISDN, DSL, ethernet, LAN, wireless and mobile networks, etc. 19