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diff --git a/buch/papers/ifs/teil3.tex b/buch/papers/ifs/teil3.tex index cebb664..0ce12d8 100644 --- a/buch/papers/ifs/teil3.tex +++ b/buch/papers/ifs/teil3.tex @@ -6,6 +6,7 @@ \section{Fraktale Bildkomprimierung \label{ifs:section:teil3}} \rhead{Fraktale Bildkomprimierung} +\index{Bildkomprimierung}% Mit dem Prinzip dieser IFS ist es auch möglich, Bilder zu komprimieren. Diese Idee hatte der Mathematiker Michael Barnsley, welcher mit seinem Buch {\em Fractals Everywhere} einen wichtigen Beitrag zum Verständnis von Fraktalen geliefert hat. Das Ziel ist, ein IFS zu finden, welches das Bild als Attraktor hat. @@ -23,17 +24,21 @@ Doch wie finden wir das PIFS, welches das Bild als Attraktor hat? \subsection{Das Kompressionsverfahren \label{ifs:subsection:malorum}} -Wir beschränken das Verfahren für Graustufenbilder. Wie das Verfahren für Farbbilder verwendet werden kann, wird später erläutert. +\index{Kompressionsverfahren}% +Wir beschränken das Verfahren auf Graustufenbilder. Wie das Verfahren für Farbbilder verwendet werden kann, wird später erläutert. +\index{Graustufenbild}% Ein Graustufenbild kann man als Pixelraster mit einer $x$ und $y$ Achse verstehen. Jedem dieser Pixel wird ein Grauwert zugeordnet. Ein Bild ist also eine Funktion, die jedem Pixel einen Grauwert \(z = f(x,y)\) zuweist. Wir suchen ein PIFS, welches das zu komprimierende Bild als Attraktor hat. -In einem ersten Schritt teilen wir das Bild in disjunkte benachbarte $b \times b$ Pixel-Quadrate auf. Diese Blöcke nennen wir Range-Blöcke der Menge $R=\{R_0,R_1,...R_m\}$. Diese sind als Raster im rechten Bild der Abbildung \ref{ifs:FIC} dargestellt. +In einem ersten Schritt teilen wir das Bild in disjunkte benachbarte $b \times b$\,Pixel Quadrate auf. Diese Blöcke nennen wir Range-Blöcke der Menge $R=\{R_0,R_1,...R_m\}$. Diese sind als Raster im rechten Bild der Abbildung \ref{ifs:FIC} dargestellt. +\index{Range-Block}% +\index{Domain-Block}% -Im nächsten Schritt teilen wir das Bild in alle möglichen $2b \times 2b$ Pixel-Quadrate auf. Diese sind die Domain-Blöcke der Menge $D = \{D_0,D_1,...D_n\}$. +Im nächsten Schritt teilen wir das Bild in alle möglichen $2b \times 2b$\,Pixel Quadrate auf. Diese sind die Domain-Blöcke der Menge $D = \{D_0,D_1,...D_n\}$. Im dritten und letzten Schritt wird für jeden Range-Block $R_i$ ein Domain-Block $D_j$ gesucht, welcher ihm am ähnlichsten ist. -Zwei Beispiele wie solche Domain-, und Range-Block Paare aussehen können, sehen wir in Abbildung \ref{ifs:FIC} +Zwei Beispiele, wie solche Domain- und Range-Block Paare aussehen können, sehen wir in Abbildung \ref{ifs:FIC} \subsubsection{Finden des ähnlichsten $D_j$} Zuerst brauchen wir die Transformation @@ -54,10 +59,10 @@ Zuerst brauchen wir die Transformation \alpha_i \\ \beta_i \\ g_i - \end{pmatrix} + \end{pmatrix}, \end{align*} um ein Element aus $D$ auf ein Element von $R$ abzubilden. -Das bestimmen der besten Transformation kann man in drei Schritte aufteilen. +Das Bestimmen der besten Transformation kann man in drei Schritte aufteilen. \textbf{Schritt 1: }Wenn wir die Grauwerte ausser acht lassen, haben wir die affine Abbildung \begin{align} @@ -74,9 +79,10 @@ Das bestimmen der besten Transformation kann man in drei Schritte aufteilen. \begin{pmatrix} \alpha_i \\ \beta_i - \end{pmatrix}. + \end{pmatrix} \label{ifs:affTrans} \end{align} +zu finden. Da wir mit Pixeln arbeiten, ist die Auswahl der möglichen Abbildungen begrenzt. Wir sind auf folgende acht Abbildungen beschränkt: \begin{itemize} @@ -85,25 +91,29 @@ Wir sind auf folgende acht Abbildungen beschränkt: \item Spiegelung an der vertikalen, horizontalen und den Diagonalachsen. \end{itemize} Da wir ein $2b \times 2b$ Feld auf ein $b \times b$ Feld abbilden möchten, müssen wir zuerst $D_j$ um $1/2$ skalieren. -Dies erreichen wir, indem wir alle disjunkten $2 \times 2$ Pixel Blöcke mit einem Pixel des Grautones deren Mittelwertes ersetzen. +Dies erreichen wir, indem wir alle disjunkten $2 \times 2$\,Pixel Blöcke durch ein Pixel mit dem Grauton des Mittelwertes ersetzen. +\index{Grauton}% \textbf{Schritt 2: }Es muss nicht nur eine geometrische Abbildung, sondern auch eine Abbildung für die Grautöne gewählt werden. Letztere lässt sich mit den Parametern $s_i$ und $g_i$ beschrieben. -Wir suchen einen linearen Zusammenhang zwischen den Grautönen des Domain-, und Range-Block. $s_i$ verändert den Kontrast und $g_i$ verschiebt die Grautöne auf die richtige Helligkeit, sie bilden die lineare Funktion +Wir suchen einen linearen Zusammenhang zwischen den Grautönen des Domain- und Range-Block. $s_i$ verändert den Kontrast und $g_i$ verschiebt die Grautöne auf die richtige Helligkeit, sie bilden die lineare Funktion +\index{Helligkeit}% \begin{align*} z' = s_i z + g_i. \end{align*} -Für die Bestimmung dieser Parameter führen wir zuerst die Bildfunktionen $f_{R_i}$ und $\tilde{f_{R_i}}$ ein. -$f_{R_i}$ ist die Bildfunktion des Range-Blockes $R_i$ und $\tilde{f_{R_i}}$ ist die Bildfunktion des zuerst skalierten und dann mit \eqref{ifs:affTrans} transformierten Domain-Blocks $D_j$. +Für die Bestimmung dieser Parameter führen wir zuerst die Bildfunktionen $f_{R_i}$ und $\tilde{f}_{R_i}$ ein. +$f_{R_i}$ ist die Bildfunktion des Range-Blockes $R_i$ und $\tilde{f}_{R_i}$ ist die Bildfunktion des zuerst skalierten und dann mit \eqref{ifs:affTrans} transformierten Domain-Blocks $D_j$. Wir suchen $s_i$ und $g_i$ so das der quadratische Abstand zwischen \begin{align*} - \bar{f_{R_i}} = s_i \tilde{f_{R_i}} + g_i + \bar{f}_{R_i} = s_i \tilde{f}_{R_i} + g_i \end{align*} und $f_{R_i}$ am kleinsten ist. Dies ist ein klassisches Problem der linearen Regression. Die Parameter lassen sich mit +\index{lineare Regression}% +\index{Regression, lineare}% \begin{align*} - s_i = \frac{\operatorname{cov}(f_{R_i}, \tilde{f_{R_i}})}{\operatorname{var}(\tilde{f_{R_i}})} \\ - g_i = E(f_{R_i}) - s E(\tilde{f_{R_i}}) + s_i = \frac{\operatorname{cov}(f_{R_i}, \tilde{f}_{R_i})}{\operatorname{var}(\tilde{f}_{R_i})} \\ + g_i = E(f_{R_i}) - s E(\tilde{f}_{R_i}) \end{align*} berechnen. Die Varianz und Kovarianz erstrecken sich über die Grauwerte der Pixel der Blöcke. @@ -111,13 +121,15 @@ Mit diesen Parametern haben wir nun die Transformation vollständig bestimmt. Um zu beurteilen wie ähnlich der Domain-Block $D_j$ mit der gefundenen Transformation $T$ dem Range-Block ist, berechnet man den quadratischen Fehler \begin{align*} - e = d(f_{R_i}, \bar{f_{R_i}}). + e = d(f_{R_i}, \bar{f}_{R_i}) += +E(|f_{R_i} - \bar{f}_{R_i}|^2) \end{align*} $e$ sollte so klein wie möglich sein. \textbf{Schritt 3: } Somit haben wir die zwei Schritte um eine Transformation $T_i$ zu finden. -Wir führen den zweiten Schritt für jede der acht möglichen affinen Abbildungen vom ersten Schritt aus, und bestimmen den jeweilig resultierenden Fehler $e$. +Wir führen den zweiten Schritt für jede der acht möglichen affinen Abbildungen vom ersten Schritt aus und bestimmen den jeweilig resultierenden Fehler $e$. Es resultieren acht $T_j$ mit ihren jeweiligen Fehlern. Um den besten Domain-Block zu finden, führen wir die drei Schritte für jeden Domain-Block aus. @@ -129,11 +141,12 @@ Am Ende des Algorithmus haben wir für jeden Range-Block den zugehörigen Domain \begin{figure} \centering \includegraphics[width=\textwidth]{papers/ifs/images/FIC} - \caption{Domain-, und Range-Block Paare in Grün und Rot} + \caption{Domain- und Range-Block Paare in Grün und Rot} \label{ifs:FIC} \end{figure} \subsubsection{Rekonstruktion des Bildes} +\index{Rekonstruktion}% Mit den gefundenen Abbildungen lässt sich das Bild generieren. Wir beginnen wie schon im letzten Kapitel mit einer beliebigen Startmenge. In unserem Fall ist dieses ein Bild $f_0$ derselben Grösse. @@ -143,22 +156,31 @@ So erhalten wir ein neues Bild $f_1 = W(f_0)$. Dieses Vorgehen führen wir iteriert aus bis wir von $f_n = W(f_{n-1})$ zu $f_{n-1}$ kaum mehr einen Unterschied feststellen. Die Iteration hat nun ihren Attraktor, das Bild, erreicht. \subsubsection{Farbbilder} +\index{Farbbild}% Dieses Verfahren mit Graustufenbilder lässt sich ganz einfach auf Farbbilder erweitern. -Jeder Pixel eines Farbbildes besteht aus einem Rot, Grün und Blauwert (RGB). +Jeder Pixel eines Farbbildes besteht aus einem Rot-, Grün- und Blauwert (RGB). +\index{Rotwert}% +\index{Grünwert}% +\index{Blauwert}% +\index{RGB}% Teilt man ein Bild in die drei Farbkanäle auf, das heisst, es wird nur noch ein Farbwert benutzt, erhält man drei Bilder, welche wie ein Graustufenbild sind. -Nun wendet man auf jeden dieser Farbkanalbilder den Algorithmus an, und fügt nach der Rekonstruktion die Kanäle wieder zusammen. +\index{Farbkanal}% +Nun wendet man auf jedes dieser Farbkanalbilder den Algorithmus an und fügt nach der Rekonstruktion die Kanäle wieder zusammen. \subsubsection{Performance des Verfahren} Experimentelle Beobachtungen haben gezeigt, dass dieser Grundalgorithmus der fraktalen Bildkompression recht langsam ist und auch schlecht für grössere Bilder skaliert. -Man kann die Laufzeit zwar verbessern indem man die Domain-Blöcke auch disjunkt macht, und für weniger detailreiche Bilder ein grösseres $b$ wählt, jedoch wird er auch so nicht so schnell wie zum Beispiel das JPEG-Verfahren. -Es wurden bessere Algorithmen der fraktalen Bildkompression entwickelt, doch auch diese können, vor allem in der Laufzeit, noch nicht mit herkömmlichen Komprimierungsverfahren mithalten. +Man kann die Laufzeit zwar verbessern, indem man die Domain-Blöcke auch disjunkt macht, und für weniger detailreiche Bilder ein grösseres $b$ wählt, jedoch wird er auch so nicht so schnell wie zum Beispiel das JPEG-Verfahren. +\index{JPEG}% +Es wurden bessere Algorithmen der fraktalen Bildkompression entwickelt, doch auch diese können vor allem in der Laufzeit noch nicht mit herkömmlichen Komprimierungsverfahren mithalten. \subsection{Beispiel} +Als Beispiel wählen wir das 360$\times$360 Pixel Bild von Rapperswil in Abbildung \ref{ifs:original}. +\index{Rapperswil}% Wir verwenden dafür den oben beschriebenen Algorithmus, welcher uns für jeden Range-Block die benötigten Parameter liefert. Mit diesen lässt sich das Bild im Anschluss wieder Rekonstruieren. Die Range-Blöcke wurden $4\times4$ gewählt und die Domain dementsprechend $8\times8$. Um etwas Zeit bei der Komprimierung zu ersparen, wurden nur disjunkte Domain-Blöcke gebraucht. -Als erstes Beispiel wählen wir das 360$\times$360 Pixel Bild von Rapperswil in Abbildung \ref{ifs:original}. + Das Startbild ist ein mittelgraues 360$\times$360 Pixel Bild, Abbildung \ref{ifs:bild0}. Es kann jedoch ein beliebiges Startbild sein. Nun lassen wir das PIFS laufen. |