Рис. 9.32.
Рис. 9.33.
Кроме того, следует отметить, что JPEG не подходит для штрихового рисунка или текста, поскольку дискретное косинусное преобразование непригодно для очень резких черно-белых переходов.
JPEG может быть использован для сжатия данных из различных цветовых пространств, таких, как RGB (видеосигнал основных цветов изображения), YCbCr (преобразованный видеосигнал) и CMYK (палитра, используемая в издательских системах), поскольку он обращается с цветами как с отдельными компонентами. Наилучшие результаты по сжатию достигаются, если компоненты цвета независимы (некоррелированны), как это имеет место в YCbCr, где большая часть информации сосредоточена в яркости, а меньшая — в цветности.
Поскольку файлы JPEG, записываемые в системе видеонаблюдения, независимы друг от друга, они легко могут быть воспроизведены в обратном направлении. При этом скорость воспроизведения может быть увеличена или уменьшена, а кроме того, они могут быть скопированы в виде отдельных файлов или группы файлов.
В системах видеонаблюдения используется стандарт сжатия, производный от JPEG, который называют motion JPEG (M-JPEG). На самом деле M-JPEG не существует как отдельный стандарт, скорее он относится к быстрому потоку изображений JPEG, которые могут быть воспроизведены с достаточно высокой скоростью, создавая при этом иллюзию движения. Поскольку зависимости между отдельными последовательными кадрами не берутся в расчет, такой способ позволяет получить только относительно небольшой уровень сжатия по сравнению со стандартами, использующими сжатие видеоизображения, такими, как семейства Н.26х или MPEG, которые описаны далее. Впрочем, M-JPEG используется некоторыми производителями многоканальных цифровых видеорегистраторов.
M-JPEG никогда не был предметом международной стандартизации, a JPEG не определяет стандарт передачи, поэтому реализации M-JPEG у разных производителей несовместимы между собой. Для увеличения степени сжатия иногда еще используется и сжатие разницы между двумя соседними кадрами. Этот вариант тоже не является стандартным, поэтому для воспроизведения таких записей потребуется программное обеспечение того же производителя.
Многие десятилетия ученые пытались найти для аппроксимации прерывистых сигналов более подходящие функции, чем синусы и косинусы, которые составляют основу анализа Фурье. По определению синусы и косинусы являются нелокальными функциями (они определены в бесконечной области). В этом заключена главная причина их плохой работы при аппроксимации резких переходов, таких, как отдельные детали изображения с высоким разрешением в конечном двумерном кадре. Кадры именно такого типа мы наиболее часто наблюдаем при записи в мультиплексированном режиме, они отличаются от непрерывного потока движущихся изображений в обычном телевидении. Вейвлет-анализ действует иначе и позволяет более эффективно обрабатывать мелкие детали изображения.
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.
Рис. 9.35.
Рис. 9.36.
