8. Сравнение фрактального и вейвлетного подходов к сжатию изображений 219

Напомним, что все фрактальные алгоритмы, проиллюстрированные на Рис. 8.1.1, использовали опцию Search for the best domain? (Искать наилучший домен?). Когда эта опция включена, процедуры доменно-рангового сопоставления проверяют все домены, даже если соответствие уже найдено, т.е. находится в пределах допустимой ошибки. Это обеспечивает несколько лучший показатель оценки искажения, но приводит к увеличению времени кодирования. Как мы видели из табл. 3.3.2 в главе 3, эта опция может втрое увеличить время работы базового фрактального алгоритма. В отношении FE- и SO-алгоритмов положение не столь удручающее - включение этой опции увеличивает их время работы только в два раза.

На Рис. 8.2.2 показано время кодирования для базового алгоритма с включенной опцией Search for the best domain? (Искать наилучший домен?) («Базовый фракт.») и отключенной опцией («Базовый фракт. - без поиска»). Кроме того, в последнем случае количество преобразований пространственной ориентации уменьшено с 8 до 4, чтобы достичь дальнейшего сокращения времени кодирования. Эти модификации в 5 раз уменьшают время кодирования, но, в то же время, на 2 Дб уменьшают PSNR.

8.2.1. Зависимость времени кодирования (на Pentium 200 МГи) лая изобра-

жения «Lena» (256 х256)

220

Фракталы и вейвлеты для сжатия изображений в действцц

(а) Зависимость времени кодирования от коэффициента сжатия

(Ь) Зависимость PSNR от коэффициента сжатия

Рис. 8.2.2. (а) Зависимость времени кодирования от коэффициента сжатия

для изображения «Lena» (256x256). На этом рисунке для сравнения приведен результат использования опции Search for the best domain? (Искать наилучший домен?), а также сокрашения числа преобразований пространственной ориентации с 8 до 4. (Ь) Зависимость PSNR от коэффициента сжатия для тех же случаев

8. Сравнение фрактального и вейвлетного подходов к сжатию изображений

221

В!> Большие изображения

Во всех рассмотренных нами примерах мы имели дело с изображениями 256 х 256. Такие небольшие изображения удобны для обработки. Однако во многих статьях по сжатию изображений приводятся результаты для изображений, стандартный размер которых 512x512. Изображения большего размера обычно легче сжимаются. Особенно это справедливо в тех случаях, когда они представляют собой увеличенный вариант того же изображения, например, когда сравнивается изображение «Lena» размером 512x512 с тем же изображением размером 256 х 256. Это неудивительно, так как при увеличении размера изображения его информационное содержимое увеличивается очень незначительно. Фрактальные методы, в частности, могут использовать преимущество такого незначительного увеличения количества информации для достижения значительно большей степени сжатия для больших изображений.