Pull to refresh
  • by relevance
  • by date
  • by rating

Совместим несовместимое? Вейвлеты и компенсация движения

Working with video *
Sandbox
Здравствуйте, уважаемые хаброчане! Сегодня я расскажу вам о том, как совмещаются две, казалось бы, несовместимые технологии: технология вейвлет-преобразования изображений и технология компенсации движения. Конечно, сразу возникает вопрос, зачем это нужно? На него несложно ответить. Крупным недостатком всех систем сжатия видео на основе вейвлетов является межкадровая избыточность, благодаря которой видео «распухает» порой в полтора раза. Этот недостаток существенен и для простых преобразований, и для коммерциализированного MJPEG-2000, который звали предвестником новой эры вейвлет-видео и вообще мессией цифрового мира. Итак, именно для избавления от межкадровой избыточности мы введем в схему компенсацию движения. Это позволит в разы сократить информационный поток в не очень насыщенных движением сценах, таких, как пустой по причине темного времени суток склад компьютеров, или дальний зал Лувра, до которого доходит далеко не каждый турист. Отвечу и на второй вопрос: почему вейвлет, а не ДКП? Вейвлет позволяет достигать значительно лучших результатов при высоких степенях сжатия видео. Говоря простым языком, человека куда проще узнать на кадре, обработанном при помощи вейвлетов.

image

Читать дальше →
Total votes 8: ↑6 and ↓2 +4
Views 2.2K
Comments 5

Вейвлет-сжатие «на пальцах»

Image processing *
Tutorial


Вейвлеты сейчас на слуху. Даже неискушённые в математике люди наверняка слышали, что с их помощью удаётся сжимать изображения и видео сохраняя приемлемое качество. Но что же такое вейвлет? Википедия отвечает на этот вопрос целым ворохом формул за которыми не так-то легко увидеть суть.

Попробуем на простых примерах разобраться, откуда же вообще берутся вейвлеты и как их можно использовать при сжатии. Предполагается, что читатель знаком с основами линейной алгебры, не боится слов вектор и матрица, а также умеет их перемножать. (А во второй части даже попробуем что-то запрограммировать.)

Читать дальше →
Total votes 169: ↑168 and ↓1 +167
Views 164K
Comments 58

Пару слов о распознавании образов

Algorithms *Image processing *
Tutorial
Давно хотел написать общую статью, содержащую в себе самые основы Image Recognition, некий гайд по базовым методам, рассказывающий, когда их применять, какие задачи они решают, что возможно сделать вечером на коленке, а о чём лучше и не думать, не имея команды человек в 20.
image

Какие-то статьи по Optical Recognition я пишу давненько, так что пару раз в месяц мне пишут различные люди с вопросами по этой тематике. Иногда создаётся ощущение, что живёшь с ними в разных мирах. С одной стороны понимаешь, что человек скорее всего профессионал в смежной теме, но в методах оптического распознавания знает очень мало. И самое обидное, что он пытается применить метод из близрасположенной области знаний, который логичен, но в Image Recognition полностью не работает, но не понимает этого и сильно обижается, если ему начать рассказывать что-нибудь с самых основ. А учитывая, что рассказывать с основ — много времени, которого часто нет, становится всё ещё печальнее.
Распознать
Total votes 130: ↑129 and ↓1 +128
Views 290K
Comments 52

Сжатие изображений с потерями

Algorithms *
Идея, лежащая в основе всех алгоритмов сжатия с потерями, довольно проста: на первом этапе удалить несущественную информацию, а на втором этапе к оставшимся данным применить наиболее подходящий алгоритм сжатия без потерь. Основные сложности заключаются в выделении этой несущественной информации. Подходы здесь существенно различаются в зависимости от типа сжимаемых данных. Для звука чаще всего удаляют частоты, которые человек просто не способен воспринять, уменьшают частоту дискретизации, а также некоторые алгоритмы удаляют тихие звуки, следующие сразу за громкими, для видеоданных кодируют только движущиеся объекты, а незначительные изменения на неподвижных объектах просто отбрасывают. Методы выделения несущественной информации на изображениях будут подробно рассмотрены далее.
Читать дальше →
Total votes 25: ↑23 and ↓2 +21
Views 24K
Comments 0

Абелевскую премию получил французский математик Ив Мейер за теорию вейвлетов

History of IT Popular science Biography of geeks


Как известно, Нобелевскую премию не присуждают ученым-математикам. У них есть собственная премия, которая основана правительством Норвегии в 2002 году. Эта премия присуждается каждый год, размер ее составляет около $710 тысяч. Лауреата премии каждый год определяет международный комитет из пяти известных математиков, которых, в свою очередь, назначает Международный математический союз и Европейское математическое общество.

В этом году достойным премии посчитали 77-летнего французского математика Ива Мейера (Yves Meyer). Его заслуга — существенный вклад в разработку теории вейвлетов, математических функций, которые используются, в частности, в области анализа и сжатия данных. Абелевский комитет опубликовал заявление, в котором говорится о том, что методы, разработанные ученым, оказали долгосрочное влияние на две области математики: гармонический анализ и дифференциальные уравнения.
Читать дальше →
Total votes 31: ↑31 and ↓0 +31
Views 14K
Comments 10

Об исследовании нестационарных процессов

Data Mining *Algorithms *Mathematics *Matlab *
Общеизвестно, что большинство временных рядов, с которыми приходится иметь дело исследователю, являются нестационарными, и их анализ ощутимо сложнее, чем изучение стационарных процессов. Поскольку интерес к вейвлетам, похоже, пошел на убыль, полезно обсудить некоторые иные «нестационарные» инструменты, пригодные, в первую очередь, для оценки мгновенных частот, а также для оценки мгновенных спектров.

В первую очередь есть смысл вспомнить об «аналитическом сигнале». Ниже «An-моделью» именуются как раз нахождение мгновенных импеданса и мощности тестового сигнала после достройки его мнимой частью (сдвинутой по фазе на π/2).

Но не всегда есть возможность возиться с преобразованием Гилберта. Ранее уже упоминалось об авторегрессионном способе спектрального оценивания, пригодном для работы с короткими последовательностями. Под «AR-моделью» здесь будет подразумеваться исследование коротких (из 5 сэмплов) перекрывающихся фрагментов исходного сигнала с целью определения коэффициентов авторегрессии 2-го порядка, нахождение по ним «полюсов» модели и т.д.

image
Читать дальше →
Total votes 20: ↑18 and ↓2 +16
Views 3.2K
Comments 3