Dyskretne estymatory Laplace'a dla rekonstrukcji obrazu dla obrazów bazujących na kompresji DCT

• Autorzy: Krupiński, R. , Mazurek, P.

Warianty tytułu

EN

Discreet Laplace estimators for image reconstruction for DCT - compressed images

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule porównano dyskretne estymatory Laplace'a dla kompresji obrazów i wideo bazującej na dyskretnej transformacie kosinusowej (DCT) i kwantyzacji, np. standardy MPEG i JPEG. Zamodelowany rozkład na podstawie dyskretnych obserwacji po stronie dekodera może być wykorzystany do zmodyfikowanej rekonstrukcji obrazu. Wybór optymalnego rzędu momentu m dla dyskretnego estymatora Laplace'a ze zmiennym rzędem momentu może przewyższać inne dyskretne estymatory Laplace'a dla kryteria MSSIM.

EN

In the paper, the discrete Laplace estimators in the image and video compression based on the discrete cosine transform (DCT) and quantization such as MPEG and JPEG standards are presented. Modeling the distribution based on the discrete variables collected at the decoder side can be used for the modified image reconstruction. The selection of the optimal moment order m for the discrete Laplace estimator with a variable moment order can outperform other discrete Laplace estimators in terms of MSSIM criteria.

Słowa kluczowe

PL

dyskretny rozkład Laplace'a; estymacja; metoda momentów; kompresja obrazów

EN

discrete Laplacian distribution; estimation; moment method; image compression

• Czasopismo: Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania
• Rocznik: 2010
• Tom: Vol. 51, nr 12
• Strony: 81-83
• Opis fizyczny: Bibliogr. 15 poz., wykr.

Twórcy

autor

Krupiński, R.

autor

Mazurek, P.

• Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie, Katedra Przetwarzania Sygnałów i Inżynierii Multimedialnej

Bibliografia

• [1] Pennebaker W., Mitchell J. L.: JPEG Still Image Data Compression Standard. New York: Van Nostrand Reinhold, 1993.
• [2] Information technology-coding of audio-visual objects, ISO/IEC Std. 14496, 1998.
• [3] Advanced video coding for generic audiovisual services, ITU-T Recommendation H.264, 2005.
• [4] Krupiński R., Mazurek P.: Discrete Laplace estimator with a variable moment order for the modified image reconstruction. International Conference on Signals and Electronic Systems, ICSES 2010 September 7-10, 2010, Gliwice, Poland, pp. 143-146, 2010.
• [5] Price J. R., Rabbani M.: Biased Reconstruction for JPEG Decoding. IEEE Signal Processing Lett., vol. 6, no. 12, pp. 297-299, Dec. 1999.
• [6] Krupiński R., Purczyński J.: First Absolute Moment and Variance Estimators used in JPEG Reconstruction. IEEE Signal Processing Lett., vol. 11, no. 8, pp. 674-677, Aug. 2004.
• [7] Wang Z. i in.: Image quality assessment: From error visibility to structural similarity. IEEE Trans. Image Processing, vol. 13, no. 4, pp. 600-612, Apr. 2004.
• [8] Du Y.: Ein sphärisch invariantes Verbunddichtemodell für Bildsignale. Archiv für Elektronik und Übertragungstechnik, vol. AEÜ-45, no. 3, pp. 148-159, May 1991.
• [9] Clarke R. J.: Transform Coding of Images. New York: Academic, 1985.
• [10] Farvardin N., Modestino J. W.: Optimum quantizer performance for a class of non-Gaussian memoryless sources. IEEE Trans. Inform Theory, vol. IT-30, pp. 485-497, May 1984.
• [11] Box G., Tiao G. C.: Bayesian Inference in Statistical Analysis. Reading, MA: Addison Wesley, 1973.
• [12] Purczyński J.: The use of computer simulations in the estimation of certain econometric and statistical models. Szczecin: University of Szczecin, 2003.
• [13] Krupiński R., Purczyński J.: Modeling the distribution of DCT coefficients for JPEG reconstruction. Signal Processing: Image Communication Elsevier, vol. 22, no. 5, pp. 439-447, June 2007.
• [14] de Queiroz R. L.: Processing JPEG-compressed images and documents. IEEE Trans. Image Processing, vol. 7, no. 12, pp. 1661-1672, Dec. 1998.
• [15] Sheikh H. R., i in.: LIVE Image Quality Assessment Database Release 2," 2005, http://live.ece.utexas.edu/research/quality