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Compressione object-based del segnale video mediante trasformata Wavelet

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CAPITOLO 1. CODIFICA VIDEO 9 Di conseguenza per poter confrontare le prestazioni di una tecnica di compres- sione lossy con un’altra, non e´ piu´ sufficiente il solo rapporto di compressione, ma bisogna confrontare anche quanta informazione si perde9. Sono quindi necessari dei parametri di qualita´. Un primo parametro molto usato e´ l’errore quadratico medio (Mean Square Error): MSE , E[(X − Xˆ)2] (1.6) che in ipotesi di ergodicita´ diventa MSE , E[(X − Xˆ)2] = 1 n n−1∑ i=0 (xi − xˆi)2 = εˆ2 (1.7) dove x rappresenta il segnale originale e xˆ il segnale ottenuto dopo il processo di compressione e decompressione. Naturalmente il solo MSE non e´ spesso signifi- cativo in quanto un errore puo´ avere peso diverso a seconda dell’ambito in cui ci si trova. Ad esempio e´ ovvio che un errore commesso su di una foto amatoriale non ha la stessa importanza di un errore commesso su una radiografia; inoltre, anche nello stesso ambito l’entita´ assoluta dell’errore non ha molto senso se non viene confrontata col valore del segnale di partenza. Non conta l’errore assolu- to ma l’errore relativo. In molti casi ha, quindi, piu´ senso utilizzare il rapporto segnale-rumore SNR: SNR , 10 log10 E[X2] E[(X − Xˆ)2] = 10 log10 E[X2] ε2 (1.8) In realta´ anche quest’ultimo parametro non e´ molto significativo: solo la sen- sibilita´ dell’utilizzatore fornisce il vero parametro di qualita´. Purtroppo, dato che tale sensibilita´ non e´ facile da modellizzare con un’equazione matematica, in letteratura vengono utilizzati i parametri precedenti o eventualmente delle loro varianti. Quantizzazione scalare Il cuore di qualunque operazione di compressione e´ la quantizzazione. Con quan- tizzazione si intende quel processo che trasforma un insieme di partenza piu´ gran- de (sia esso continuo o discreto), in un insieme discreto di dimensioni piu´ piccole. La corrispondenza e´ fatta in maniera tale da suddividere l’insieme di partenza in 9La perdita d’informazione, se si sta parlando di compressione d’immagine, si traduce in un peggioramento della qualita´ dell’immagine codificata.
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Compressione object-based del segnale video mediante trasformata Wavelet

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Informazioni tesi

  Autore: Stefano Giugliano
  Tipo: Tesi di Laurea
  Anno: 2001-02
  Università: Università degli Studi di Napoli
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria delle Telecomunicazioni
  Relatore: Giovanni Poggi
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 160

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Parole chiave

divx
jpeg
mpeg-1
mpeg-4
sequenze video
shape-adaptive
spiht
wavelet
compressione di immagini

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