Владо Дамьяновски - CCTV. Библия видеонаблюдения. Цифровые и сетевые технологии

Авторами этой математической модели были Гроссман и Морле (A.Grossman и J.Morlet), которые и применили термин Wavelet (вейвлет) в середине 80-х годов в связи с анализом свойств сейсмических и акустических сигналов. В результате вейвлет-сжатие изначально применялось в таких сферах, как астрономия и геофизика. Вскоре, когда компания Analog Devices выпустила аппаратную реализацию вейвлет-сжатия (кодек ADV601), оказалось, что его (сжатие) можно превосходно использовать в видеонаблюдении.

Вейвлет-сжатие преобразует полное изображение, а не его секции 8x8, как это происходит в JPEG, и является более естественным, так как отслеживает формы объектов в изображении. Поэтому вейвлет-сжатие оказалось особенно привлекательным для систем видеонаблюдения.

Рис. 9.34. Один из остроумных способов применения вейвлет-сжатия методом зигзага

Рис. 9.35. Изображение испытательной таблицы CCTV Labs при записи полями (сжатие Wavelet, размер файла 45 кбайт). Увеличенный фрагмент (справа)

Рис. 9.36. Изображение испытательной таблицы CCTV Labs при записи полями (сжатие Wavelet, размер файла 15 кбайт). Увеличенный фрагмент (справа).

С помощью вейвлет-анализа мы можем использовать аппроксимационные функции, определенные на конечных областях. Вейвлет-функции — это функции, которые удовлетворяют определенным математическим требованиям и используются для представления данных или других функций в вейвлет-анализе. Главное отличие от БПФ-анализа (быстрого преобразования Фурье) заключается в том, что вейвлет-функции разлагают сигнал по разным частотам с различным разрешением, то есть на множество малых групп волн, отсюда и название — вейвлет, элементарные волны. Алгоритмы вейвлет-преобразования обрабатывают данные в различных масштабах и с разным разрешением. Вейвлет-анализ позволяет разглядеть и отдельные детали, и глобальное изображение, или, как выразились некоторые авторы вейвлет-анализа, «увидеть и лес, и отдельные деревья» в противоположность анализу Фурье, который позволяет «видеть только лес».

Вейвлет-анализ хорошо подходит для аппроксимации данных с резкими границами. Процедура вейвлет-анализа заключается в подборе функции-прототипа элементарной волны, называемой анализирующей или порождающей волной. Временной анализ выполняется в укороченной высокочастотной версии функции-прототипа, в то время как частотный анализ производится в ее расширенной низкочастотной версии. Поскольку оригинальный сигнал или функция могут быть представлены в виде разложения по вейвлет-функциям (с применением коэффициентов в линейной комбинации с вейвлет-функциями), то операции с данными могут выполняться посредством использования всего лишь соответствующих вейвлет-коэффициентов.

Одна интересная особенность аппаратной реализации вейвлет-сжатия позволяет выбрать «область интереса» или «зону повышенной детализации» (« Area of Interest » или « Quality Box »). Эта область может быть сжата с лучшим качеством и соответственно более высокой детализацией интересующих нас объектов по сравнению с остальным изображением, а ее использование позволяет значительно уменьшить размер файла сжатого изображения.

Рис. 9.37. Современные аппаратные реализации вейвлет-компресии позволяют выделить «область интереса» или «зону повышенной детализации»

JPEG-2000

JPEG-2000 (ISO 15444) представляет собой стандартизированную в общих чертах версию вейвлет-сжатия, которая была разработана группой JPEG. Когда в 90-х годах появилась аппаратная реализация вейвлет-сжатия от Analog Devices еще не существовало общего стандарта. Эксперты из группы JPEG быстро оценили преимущества вейвлет-сжатия и приступили к работе над новым стандартом сжатия. Завершение работы над новым стандартом было намечено на 2000 год — отсюда и идет название JPEG-2000.

С появлением единого стандарта JPEG-2000 стало возможно широкое применение вейвлет-сжатия при полной совместимости между различными продуктами и программами разных производителей. Появилось большое количество дополнительных программных модулей и аппаратных реализаций, что позволяет переносить изображения, сжатые этим стандартом, между различными платформами. Сейчас можно найти в Интернете дополнительные модули для Adobe Photoshop и веб-броузеров, реализующие поддержку JPEG-2000. Некоторые графические редакторы, такие, как Corel Photo Paint и JASC Paint Shop Pro уже имеют встроенную поддержку JPEG-2000. Именно для этого и проводится стандартизация, что позволяет нам работать с одним стандартным форматом файла в самых разных программах. Многие производители уже выпустили свои аппаратные реализации стандарта JPEG-2000, и эти кодеки доступны для видеонаблюдения.

Кроме того, стандарт JPEG-2000 предусматривает использование встраиваемой информации об авторе или источнике изображения. Для нас это полезно тем, что таким образом можно устанавливать подлинность изображения в видеонаблюдении. Существуют и варианты JPEG-2000, один из которых применим к видеоизображению и называется Motion JPEG-2000.

Рис. 9.38. Новый кодек ADV202 от Analog Devices использует JPEG-2000 и имеет большие перспективы для применения в охранном телевидении и телевидении высокой четкости.

Motion JPEG-2000

Motion JPEG-2000 это новый стандарт сжатия. Хотя он пока еще не используется в видеонаблюдении, но он очень перспективен, поэтому мы его упоминаем здесь. Благодаря масштабируемости вейвлет-сжатия Motion JPEG-2000 позволяет из одного видеопотока быстро получать видеопотоки разного разрешения. Эта особенность удачно используется в тех случаях, когда видеопоток с высоким разрешением используется для записи, а для удаленного просмотра используется видеопоток меньшего разрешения. Поскольку Motion JPEG-2000 является стандартом сжатия изображения, то все сжатые кадры (поля) независимы, что упрощает произвольный доступ к ним. Кроме того, это упрощает точно датирование кадров, что важно для видеонаблюдения и использования кадров в качестве доказательства в суде. Сжатие изображения происходит в режиме реального времени без задержки, что также упрощает процедуру хранения и передачи по сети видеопотоков.