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Iteriertes Funktionsschema} -Mit der Hilfe von Iterierten Funktionsschemata mit nur wenigen Funktionen, komplexe Bilder beschreiben. +Mit der Hilfe von Iterierten Funktionsschemata (IFS) kann mit nur wenigen affinen Funktionen, komplexe Bilder beschreiben werden. In der Regel sind diese Bilder Fraktale. Wie es dazu kommt, und wie man mit IFS auch Bilder komprimieren kann, wollen wir in diesem Kapitel untersuchen. diff --git a/buch/papers/ifs/teil1.tex b/buch/papers/ifs/teil1.tex index 54089ec..68e2e44 100644 --- a/buch/papers/ifs/teil1.tex +++ b/buch/papers/ifs/teil1.tex @@ -15,20 +15,20 @@ Von einem Fraktal $F$ können wir folgende Eigenschaften erwarten: \begin{enumerate} \item $F$ hat eine unendlich feine Struktur \item $F$ kann nicht mit der klassischen Geometrie beschrieben werden. - \item Oftmals haf $F$ eine Form von Selbstähnlichkeit. - \item Die 'fraktale Dimension' ist grösser als die Topologische Dimension + \item Oftmals hat $F$ eine Form von Selbstähnlichkeit. + \item Die 'fraktale Dimension' ist grösser als die topologische Dimension \item Viele Fraktale lassen sich einfach beschrieben \end{enumerate} \subsection{Koch Kurve \label{ifs:subsection:lilkoch}} -Diese Eigenschaften möchten wir nun anhand der Koch Kurve näher anschauen. -In \ref{ifs:kochkurve8} sehen wir die Koch Kurve. Wie man schon erahnen kann, besteht sie aus lauter kleineren Kopien von sich selber. +Diese Eigenschaften möchten wir nun am Beispiel der Koch Kurve näher anschauen. +In Abbildung \ref{ifs:kochkurve8} sehen wir die Koch Kurve. Sie besteht aus lauter kleineren Kopien von sich selber. Den Konstruktionsvorgang ist in Abbildung \ref{ifs:kochconst} dargestellt. Gestartet wird mit einer einzelnen Strecke der Länge $a$. -Diese wird in ersten Schritt mit vier gleich langen Streckenabschnitte der Länge $\frac{a}{3}$ ersetzt. +Diese wird in ersten Schritt durch vier gleich langen Streckenabschnitte der Länge $\frac{a}{3}$ ersetzt. In \ref{ifs:kochconstb} ist die Anordnung dieser vier Streckenabschnitte ersichtlich. Dieser Schritt wird nun für jeden der resultierten Streckenabschnitten wiederholt. -Die Kurve besteht also aus vier kleineren Kopien von der ganzen Kurve, was auch unter Selbstähnlichkeit bekannt ist. +Die Kurve besteht also aus vier kleineren Kopien der ganzen Kurve, was auch unter Selbstähnlichkeit bekannt ist. \begin{figure} @@ -54,41 +54,79 @@ Die Kurve besteht also aus vier kleineren Kopien von der ganzen Kurve, was auch \end{figure} Die resultierende Kurve hat ein paar interessante Eigenschaften. -Die Länge der Kurve lasst sich einfach berechnen. +Die Länge der Kurve der jeweiligen Iteration lässt sich mit \begin{align*} - l_0 = a ,\quad l_1 = a \frac{4}{3} ,\quad l_2 = a \left( \frac{4}{3}\right)^2 , \quad ... , \quad - l_n = a * \left( \frac{4}{3}\right)^n \quad + l_0 = a ,\quad l_1 = a \frac{4}{3} ,\quad l_2 = a \left( \frac{4}{3}\right)^2 , \quad \cdots , \quad + l_n = a \cdot \left( \frac{4}{3}\right)^n \quad \Rightarrow \quad \lim_{n\to\infty} a \left( \frac{4}{3}\right)^n = \infty \end{align*} -In jedem Schritt wird die Länge um den Faktor $\frac{4}{3}$ verlängert. Somit divergiert die Länge gegen Unendlich. +beschreiben. +In jedem Schritt wird die Länge um den Faktor $\frac{4}{3}$ verlängert. Daraus resultiert, dass die Länge gegen $\infty$ divergiert. + + Die Fläche unter der Kurve lässt sich folgendermassen berechnen \begin{align*} - A_0 = 0 , \quad A_1 = \left( \frac{a}{3}\right)^2 \frac{\sqrt{3}}{4} = a^2 \frac{\sqrt{3}}{36}\\ + A_0 = 0 \\ + A_1 = \left( \frac{a}{3}\right)^2 \frac{\sqrt{3}}{4} = a^2 \frac{\sqrt{3}}{36}\\ A_2 = A_1 + 4\left( \frac{a}{3^2}\right)^2 \frac{\sqrt{3}}{4} = A_1 + \frac{4}{9} A_1 \\ A_3 = A_1 + A_2 + 4^2 \left( \frac{a}{3^2}\right)^2 \frac{\sqrt{3}}{4} = A_1 + \frac{4}{9} A_1 + \left( \frac{4}{9}\right)^2 A_1 \end{align*} Wir sehen, dass mit jedem Schritt die neu dazugekommene Fläche um $\frac{4}{9}$ kleiner ist. -Daraus resultiert eine konvergierende Geometrische Reihe. +Die Gesamtfläche ist daher gegeben durch die geometrische Reihe, \begin{align*} A_n = A_1 \sum_{i = 0}^{n-1} \left( \frac{4}{9}\right)^n = a^2 \frac{\sqrt{3}}{36} \sum_{i = 0}^{n-1} \left( \frac{4}{9}\right)^n \\ - \lim_{n\to\infty} a^2 \frac{\sqrt{3}}{36} \sum_{i = 0}^{n-1} \left( \frac{4}{9}\right)^n = \frac{\sqrt{3}}{20} a^2 \end{align*} -Wie wir sehen ist die Kochkurve ein Konstrukt mit endlicher Fläche, aber unendlichem Umfang. +mit dem Grenzwert +\begin{align*} + \lim_{n\to\infty} a^2 \frac{\sqrt{3}}{36} \sum_{i = 0}^{n-1} \left( \frac{4}{9}\right)^n = \frac{\sqrt{3}}{20} a^2. +\end{align*} +Wie wir sehen ist die Koch-Kurve eine Kurve mit endlicher Fläche, aber unendlicher Umfang. + + Zu guter Letzt bestimmen wir die Dimension der Kurve. -Es gibt viele verschiedene Arten die Dimension zu definieren. Diese können dann auch unterschiedliche Resultate liefern. -Vor allem im Zusammenhang mit Fraktalen findet man in der Literatur viele verschiedene Arten. +Es gibt viele verschiedene Methoden die Dimension zu definieren. Diese können dann auch unterschiedliche Resultate liefern. +Vor allem im Zusammenhang mit Fraktalen findet man in der Literatur unterschiedliche Arten. In diesem Beispiel werden wir die Ähnlichkeits-Dimension \cite{ifs:fractal-geometry}. +Die Ähnlichkeits-Dimension ist das Verhältnis der Logarithmen der Anzahl Kopien $N$ des Originales und deren Skalierungsfaktor $\epsilon$ + \begin{align*} - D = - \frac{log(N)}{log(\epsilon)} + D = - \frac{\log N}{\log \epsilon }. \end{align*} Mit ihr kann man einfach die Dimension selbstähnlicher Mengen bestimmen. -Als Beispiel nehmen wir ein gleichseitiges Dreieck. Dieses besteht aus $N = 4$ Kopien mit halber ($\epsilon = 1/2$) Kantenlänge. +Als Beispiel nehmen wir ein gleichseitiges Dreieck. Dieses besteht aus $N = 4$ Kopien mit halber ($\epsilon = 1/2$) Kantenlänge $l$, Abbildung \ref{ifs:trinagle}. Somit hat das Dreieck die Dimension $D = 2$. -Die Koch Kurve besteht aus $N = 4$ Kopien mit Kantenlänge $\epsilon = 1/3$. +Die Koch Kurve besteht aus $N = 4$ Kopien mit Kantenlänge $\epsilon =l \cdot 1/3$. \begin{align*} - D = - \frac{log(N)}{log(\epsilon)} = - \frac{log(4)}{log(1/3)} \approx 1.2619 + D = - \frac{\log N }{\log \epsilon } = - \frac{\log 4 }{\log 1/3 } \approx 1.2619 \end{align*} -Wie wir nun sehen besitzt die Kochkurve alle oben beschriebenen Eigenschaften von Fraktalen. +Wie wir nun sehen besitzt die Koch-Kurve alle oben beschriebenen Eigenschaften von Fraktalen. Dies muss jedoch nicht bei allen Fraktalen der Fall. Sonst wäre die Frage nach einer 'richtigen' Definition einfach zu beantworten. +\begin{figure} + \centering + \begin{tikzpicture} + + % draw the background + \draw [line width=1.5pt, fill=gray!2] (0,0) -- (60:4) -- (4,0) -- cycle; + + \coordinate[label=left:$A$] (A) at (0,0); + \coordinate[label=right:$B$] (B) at (4,0); + \coordinate[label=above:$C$] (C) at (2,3.464); + + \coordinate[label=below:$l$](c) at ($ (A)!.5!(B) $); + \coordinate[label=left:$l$] (b) at ($ (A)!.5!(C) $); + \coordinate[label=right:$l$](a) at ($ (B)!.5!(C) $); + + \coordinate[label=below:$l/2$](d) at ($ (b)!.5!(a)$); + + % the triangle + \draw [line width=1.5pt] (A) -- (B) -- (C) -- cycle; + \draw [line width=0.5pt] (a) -- (b); + \draw [line width=0.5pt] (a) -- (c); + \draw [line width=0.5pt] (c) -- (b); + + \end{tikzpicture} + \caption{Selbstähnlichkeit eines gleichseitigen Dreiecks} + \label{ifs:trinagle} +\end{figure} diff --git a/buch/papers/ifs/teil2.tex b/buch/papers/ifs/teil2.tex index 143317a..5de3d4b 100644 --- a/buch/papers/ifs/teil2.tex +++ b/buch/papers/ifs/teil2.tex @@ -14,13 +14,13 @@ Zur Veranschaulichung dieser Methode nehmen wir das Sierpinski Dreieck. \caption{Sierpinski-Dreieck} \label{ifs:sierpinski10} \end{figure} -Wenn man das Dreieck genau anschaut, erkennt man schnell, dass es aus drei kleineren Kopien seiner selbst besteht. -Es ist also ein Selbstähnliches Konstrukt. +Es besteht aus drei kleineren Kopien von sich selbst. +Es ist also ein Selbstähnliches Gebilde. Diese Eigenschaft wollen wir uns zunutze machen. Wir definieren das Dreieck mit Kantenlänge 1 als Menge $X$. -Ausserdem bestimmen wir drei Funktionen, welche die gesamte Menge auf eine ihrer kleineren Kopien abbildet +Ausserdem bestimmen wir drei Funktionen \begin{align*} f_1(x,y) = @@ -63,13 +63,15 @@ Ausserdem bestimmen wir drei Funktionen, welche die gesamte Menge auf eine ihrer \begin{pmatrix} \frac{1}{4} \\ \frac{1}{2} - \end{pmatrix}\\ + \end{pmatrix}, \end{align*} +welche die gesamte Menge auf eine ihrer kleineren Kopien abbildet $f_1$ bildet das Dreieck auf das Teilstück unten links ab, $f_2$ auf das Teilstück unten rechts und $f_3$ auf das obere Teilstück. -Wendet man alle drei Funktionen auf das Sierpinski-Dreieck an, entsteht also wieder ein Sierpinski-Dreieck. +Wendet man alle drei Funktionen auf das Sierpinski-Dreieck an \begin{align*} - X = \bigcup\limits_{i = 1}^{3} f_i(X) + X = \bigcup\limits_{i = 1}^{3} f_i(X), \end{align*} +entsteht also wieder ein Sierpinski-Dreieck. Man kann sogar noch einen Schritt weiter gehen, und sagen: Wenn wir die Funktionen auf eine beliebige Startmenge anwenden, konvergiert die Menge gegen das Sierpinski-Dreieck. \begin{figure} \centering @@ -90,11 +92,11 @@ Man kann sogar noch einen Schritt weiter gehen, und sagen: Wenn wir die Funktion \label{ifs:sierpconst} \end{figure} Im Beispiel der Abbildung \ref{ifs:sierpconst} sehen wir, wie das Bild nach jeder Iteration dem Sierpinski-Dreieck ähnlicher wird. -Der Abstand zum Original wird immer kleiner, und konvergiert bei unendlich Iterationen gegen null. +Der Abstand zum Original wird immer kleiner, und konvergiert gegen null. \subsection{Iterierte Funktionensysteme \label{ifs:subsection:bonorum}} -In diesem Unterkapitel wollen wir die Erkenntnis, wie wir aus einer beliebigen Menge ein Sierpinski-Dreieck generieren können, verallgemeinern. +In diesem Abschnitt wollen wir die Erkenntnis, wie wir aus einer beliebigen Menge ein Sierpinski-Dreieck generieren können, verallgemeinern. $S_1,...,S_n$ sind Kontraktionen auf die Menge $D \subset \mathbb{R}^n$. Es gilt @@ -114,10 +116,11 @@ Wird diese Transformation Iterativ ausgeführt, das heisst $S^0(E) = E, S^k(E) = F = \bigcap\limits_{k = 1}^{\infty} S^k(E). \end{equation} In Worte gefasst bedeutet das, dass jede Gruppe von Kontraktionen iterativ ausgeführt, gegen eine eindeutige Menge konvergiert. +Diese Menge ist auch als Attraktor des IFS bekannt. Dies für jede Startmenge, solange diese ihre Transformierten wieder beinhaltet. Auf den Beweis wird verzichtet. \subsection{Beispiel: Barnsley-Farn} -Der Barnsley-Farn, Abbildung \ref{ifs:farn}, ist ein weiteres Fraktal, welches mit einem IFS generiert werden kann. +Der Barnsley-Farn, Abbildung \ref{ifs:farn}, ist ein Beispiel eines Fraktal, welches mit einem IFS generiert werden kann. Wie man schnell erkennen kann, besteht der Farn aus Blättern, welche eine grosse Ähnlichkeit zum ganzen Farn haben. \begin{align*} {S_1(x,y)} @@ -183,9 +186,9 @@ Die Transformation bildet das Gesamte Blatt auf die Y-Achse ab. $S_2$ (grün) erstellt den Hauptteil des Farnes. Sie verkleinert und dreht das gesamte Bild und stellt es auf das Ende des Stiels aus $S_1$. $S_3$ bildet das gesamte Blatt auf das blaue Teilblatt unten Links ab. -$S_4$ Spiegelt das Blatt und bildet es auf das magentafarbene Teilblatt ab. - -Wir führen im Zusammenhang mit dem Barnsley-Farn \cite{ifs:barnsleyfern} noch eine weitere Methode ein, um IFS auszuführen. +$S_4$ spiegelt das Blatt und bildet es auf das magentafarbene Teilblatt ab. +\subsection{Chaosspiel} +Wir führen im Zusammenhang mit dem Barnsley-Farn \cite{ifs:barnsleyfern} noch eine weitere Methode ein, um ein IFS zu zeichnen. Bis jetzt wurde immer davon gesprochen, die Transformationen auf die gesamte Menge anzuwenden. Bei komplizierteren IFS welche viele Iterationen brauchen, bis man den Attraktor erkennen kann, ist diese Methode ziemlich rechenintensiv. Eine Alternative ist das Chaosspiel \cite{ifs:chaos}. @@ -208,3 +211,10 @@ Im Fall des Barnsley-Fern wird $S_1$ in $1\%$, $S_2$ in $85\%$ und $S_3 \& S_4$ \caption{Vier Transformationen des Barnsley-Farn} \label{ifs:farncolor} \end{figure} +\begin{figure} + \centering + \makebox[\textwidth][c]{ + \includegraphics[width=1.4\textwidth]{papers/ifs/images/farnnotweight}} + \caption{Chaosspiel ohne Gewichtung} + \label{ifs:farnNoWeight} +\end{figure} diff --git a/buch/papers/ifs/teil3.tex b/buch/papers/ifs/teil3.tex index 24f0751..39a808f 100644 --- a/buch/papers/ifs/teil3.tex +++ b/buch/papers/ifs/teil3.tex @@ -12,30 +12,35 @@ Das Ziel ist es ein IFS zu finden, welches das Bild als Attraktor hat. In diesem Unterkapitel wollen wir eine Methode dafür anschauen.\cite{ifs:Rousseau2012} -Bis jetzt wurde in Zusammenhang mit IFS immer erwähnt, dass die Transformationen auf die ganze Menge angewendet werden. +Bis jetzt wurde in Zusammenhang mit IFS immer erwähnt, dass die Transformationen, welche das IFS bilden, auf die gesamte Menge. Dies muss jedoch nicht so sein. Es gibt auch einen Attraktor, wenn die Transformationen nur Teile der Menge auf die ganze Menge abbilden. Diese Eigenschaft wollen wir uns in der Fraktalen Bildkompression zunutze machen. Sie ermöglicht uns Ähnlichkeiten zwischen kleineren Teilen des Bildes zunutze machen. Es ist wohl nicht falsch zu sagen, dass Ähnlichkeiten zur gesamten Menge, wie wir sie zum Beispiel beim Barnsley Farn gesehen haben, bei Bilder aus dem Alltag eher selten anzutreffen sind. -Doch wie Finden wir die richtigen Affinen Transformationen, welche als IFS das Bild als Attraktor haben? +Doch wie finden wir die richtigen affinen Transformationen, welche als IFS das Bild als Attraktor haben? \subsection{das Kompressionsverfahren \label{ifs:subsection:malorum}} -In der Beschreibung des Verfahrens wird sich auf Graustufenbilder bezogen. Wie das Verfahren für Farbbilder verwendet werden kann, wird später erläutert. - +Wir beschränken das Verfahren für Graustufenbilder. Wie das Verfahren für Farbbilder verwendet werden kann, wird später erläutert. +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 $z$ zuweist +\begin{align*} + z = f(x,y). +\end{align*} 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 $R=\{R_0,R_1,...R_m\}$ 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. \subsubsection{Finden des ähnlichsten $D_j$} -Zuerst brauchen wir die Transformation um ein Element aus $D$ auf ein Element von $R$ Abzubilden. +Zuerst brauchen wir die Transformation \begin{align*} - T(x,y,z) = + T_i(x,y,z) = \begin{pmatrix} - a & b & 0 \\ - c & d & 0 \\ - 0 & 0 & s + a_i & b_i & 0 \\ + c_i & d_i & 0 \\ + 0 & 0 & s_i \end{pmatrix} \begin{pmatrix} x \\ @@ -44,52 +49,80 @@ Zuerst brauchen wir die Transformation um ein Element aus $D$ auf ein Element vo \end{pmatrix} + \begin{pmatrix} - \alpha \\ - \beta \\ - g + \alpha_i \\ + \beta_i \\ + g_i \end{pmatrix} \end{align*} -Diese Transformation bildet den Pixel $P$ auf Koordinate $(x,y)$ und Graustufe $z$ auf den Pixel $P'$ ab. - -Da wir mit Pixeln arbeiten, sind die Transformationen in der Ebene Beschränkt. -Diese wird durch die Parameter $a,b,c$ und $d$ bestimmt. -Mögliche Transformationen sind auf folgende Liste Beschränkt: +um ein Element aus $D$ auf ein Element von $R$ Abzubilden. +Wenn wir die Grauwerte ausser acht lassen, haben wir die affine Abbildung +\begin{align} + t_i(x,y) = + \begin{pmatrix} + a_i & b_i \\ + c_i & d_i + \end{pmatrix} + \begin{pmatrix} + x \\ + y + \end{pmatrix} + + + \begin{pmatrix} + \alpha_i \\ + \beta_i + \end{pmatrix}. +\label{ifs:affTrans} +\end{align} +Da wir mit Pixeln arbeiten, ist die Auswahl der möglichen Abbildungen begrenzt. +Wir sind auf folgende acht Abbildungen beschränkt: \begin{itemize} \item Identische Transformation, keine Änderung \item Drehung um 90, 180 oder 270 Grad. \item Spiegelung an der vertikalen, horizontalen und den Diagonalachsen. \end{itemize} -$\alpha$ und $\beta$ verschieben den Pixel an die richtige Stelle. Da wir ein $2b \times 2b$ Feld auf ein $b \times b$ Feld abbilden möchten, müssen wir zuerst $G_j$ um $1/2$ skalieren. Dies erreichen wir, indem wir alle disjunkten $2 \times 2$ px Blöcke mit einem Pixel des Grautones deren Mittelwertes ersetzen. -Skaliert und transformiert erhalten wir $\tilde{D_j}$ -Die Parameter $s$ und $g$ beschreiben die Änderung des Grautones. $s$ verändert den Kontrast und $g$ verschiebt die Töne auf die richtige Helligkeit. -$s$ und $g$ werden mit der linearen Regression ermittelt. + +Die Parameter $s_i$ und $g_i$ beschreiben die Änderung des Grautones. $s$ verändert den Kontrast und $g$ verschiebt die Töne auf die richtige Helligkeit, sie bilden die lineare Funktion +\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 \ref{ifs:affTrans} transformierten Domain-Blocks $D_j$. +$s$ und $g$ werden mit der einfachen linearen Regression ermittelt. +Wir suchen $s_i$ und $g_i$ so das \begin{align*} - z' = sz + g \\ - f(\tilde{D_j}) \text{, Funktion um das Bild eins Blockes zu erhalten} \\ - s = \frac{cov(f(R_i), f(\tilde{D_j}))}{var(\tilde{D_j})} \\ - g = E(f(R_i)) - s E(f(\tilde{D_j})) + f_{R_i} = s_i \tilde{f_{R_i}} + g_i = \bar{f_{R_i}}. \end{align*} +Die Parameter lassen sich mit +\begin{align*} + s = \frac{\operatorname{cov}(f_{R_i}), f(\tilde{f_{R_i}}))}{\operatorname{var}(\tilde{f_{R_i}})} \\ + g = E(f_{R_i}) - s E(f(\tilde{f_{R_i}})) +\end{align*} +berechnen. Mit diesen Parametern haben wir nun die Transformation vollständig bestimmt. -Um zu beurteilen ob der Domain-Block $D_j$ mit der gefundenen Transformation $T$ dem Range-Block $R_i$ genügend ähnlich ist, berechnet man den quadratischen Abstand $e$. +Um zu beurteilen wie ähnlich der Domain-Block $D_j$ mit der gefundenen Transformation $T$ dem Range-Block ist, berechnet man den quadratischen Abstand \begin{align*} - e = d(f(R_i), f(T(D_j))) + e = d(f_{R_i}, \bar{f_{R_i}}). \end{align*} Dieser Abstand sollte so klein wie möglich sein. -Die beste Kombination von $D_j$ und $T_i$ ist also diese, welche den kleinsten Abstand zum Block $R_i$ hat, und somit am ähnlichsten ist. -Am Ende des Verfahrens haben wir also für jeden $R_i$ einen passenden $D_i$ mit der zugehörigen Abbildung $T_i$ gefunden. +Wir bestimmen die Parameter $s$ und $g$ für jede der acht möglichen affinen Abbildungen und das mit jedem Domain-Block. +Die Kombination von $D_j$ und $T_i$, welche den kleinsten Abstand $e$ hat, ist die beste. + +Diese Schritte führen wir für jeden Range-Block $R_i$ aus. +Am Ende des Algorithmus haben wir für jeden Range-Block den zugehörigen Domain-Block und Transformation gefunden. + \subsubsection{Rekonstruktion des Bildes} -Mit den Gefundenen Abbildungen lässt sich das Bild generieren. +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. Nun ersetzen wir jedes $R_i$ mit der Transformierten des zugehörigen Domain-Blocks $T(G_j)$. Dies wird verkürzt als Operator $W$ geschrieben. 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 Fixpunkt, das Bild, erreicht. +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} Dieses Verfahren mit Graustufenbilder lässt sich ganz einfach auf Farbbilder erweitern. @@ -98,19 +131,17 @@ Teilt man ein Bild in die drei Farbkanäle auf, das heisst, es wird nur noch ein Nun wendet man auf jeden dieser Farbkanalbilder den Algorithmus an, und fügt nach der Rekonstruktion die Kanäle wieder zusammen. \subsubsection{Performance des Verfahren} -Dieser Grundalgorithmus der Fraktalen Bildkompression ist offensichtlich recht langsam und skaliert auch schlecht mit grösseren Bilder. -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 nie so schnell wie zum Beispiel das jpeg verfahren. +Dieser Grundalgorithmus der fraktalen Bildkompression ist recht langsam und skaliert auch schlecht für grössere Bilder. +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 nie so schnell wie zum Beispiel das JPEG-Verfahren. \subsection{Beispiel} -Kommen wir nun zu einem Beispiel. -Wir Verwenden dafür den oben beschriebenen Algorithmus. +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 Dommain dementsprechend $8\times8$. Um etwas Zeit bei der Komprimierung zu ersparen, wurden nur disjunkte Domain-Blöcke gebraucht. Als erstes Beispiel wählen wir das 360x360px Bild von Rapperswil in Abbildung \ref{ifs:original}. -Der Algorithmus liefert uns für jeden Range-Block die benötigten Parameter. -Mit diesen lässt sich das Bild im Anschluss wieder Rekonstruieren. - -Als Startbild wird ein mittelgraues 360x360px Bild gewählt, Abbildung \ref{ifs:bild0}. +Das Startbild ist ein mittelgraues 360x360px Bild, Abbildung \ref{ifs:bild0}. +Es kann jedoch ein beliebiges Startbild Nun lassen wir das IFS laufen. Wie wir in Abbildung \ref{ifs:rappirecoa} sehen, ist schon nach der ersten Iteration das Bild schon erkennbar. Nach der fünften Iteration , Abbildung \ref{ifs:rappirecoc} gibt es fast keinen Unterschied mehr zur letzten Iteration, wir können die Rekonstruktion beenden. |