Листинг 3.5.2. Битовая структура хранения ранговой информаиии

#define DOMAINJBITS 10

#define MAXJNO_OF_DOMAINS 1024 /* 2**DOMAIN_BITS */ #define TRANSFJBITS 3

/* Trial and error deciding how many bits to allot

brightness and contrast. These choices seem OK *° a 19-bit (total for both) budget. */

#define BRIGHTNESS_BITS 9 ^

#define BRIGHTNESS_LEVE LS 512 /* 2**BRIGHTNESSjBlTs

#define CONTRASTJBITS 10

#define CONTRAST LEVELS 1024 /* 2**CONTRAST BITS */

фрактальное кодирование изображений в градациях серого

99

typedef struct {

unsigned domain : DOMAINJB ITS , transf:TRANSFJBITS, brightness :BRIGHTNESSJBITS, contrast : CONTRAST_JBITS ;

} trange_bit_struct;

3.5.2.3. Надежность передачи закодированного изображения

Дискретизация параметров ранговых блоков, например, возникающая в результате битового распределения, о котором говорилось выше, привносит небольшое количество ошибок в декодированное изображение. В приложениях, которые требуют передачи сжатых изображений по каналам связи, возникает вопрос о надежности кодирования изображений в связи с ошибками, появляющимися в процессе передачи. Особенно это касается военных приложений, которые должны учитывать возможные неблагоприятные условия передачи.

Как видно из Рис. 3.5.2, квадродерево разбиения может очень компактно храниться как часть информации заголовка. Квадродерево разбиения само по себе обычно содержит достаточно информации, чтобы распознать изображение. Например, легко заметить разницу между изображениями «Lena» и «cat», взглянув только на квадродерево разбиения.

Любое искажение данных заголовка с большой вероятностью приведет к серьезным ошибкам в декодированном изображении. Однако размер данных заголовка невелик, поэтому эти данные можно защитить с помощью введения в них некоторой избыточности. Рис. 3.5.3 показывает результат искажения индексов доменов и индексов преобразований. Горизонтальная ось - это процент случайно выбранных искаженных индексов. Вертикальная ось - это результирующая ошибка в декодированном изображении. В этом примере использовано изображение «Lena» (256 х 256, 256 градаций серого), сжатое с коэффициентом сжатия 1:6. Рис. 3.5.3 показывает, что кодирование более чувствительно к ошибкам в индексах доменов, чем в индексах преобразований. Однако увеличение ошибки происходит по линейному закону. Для приложений, таких как распознавание целей (в отличие от человеческого восприятия), искажение изображения может быть не так важно. Незначительная чувствительность к искажениям в индексах преобразований, возможно, является дополнитель-