Цепной код

Цепной код — это сжатия без потерь, на основе сегментации метод двоичных изображений основанный на отслеживании контуров изображения. Основной принцип цепного кодирования, как и других контурных кодирований, заключается в отдельном кодировании каждого связного компонента , или «капли», в изображении.

Для каждого такого региона выбирается точка на границе и передаются ее координаты. Затем энкодер перемещается вдоль границы области и на каждом шаге передает символ, обозначающий направление этого движения.

Это продолжается до тех пор, пока кодер не вернется в исходное положение, после чего большой двоичный объект не будет полностью описан, и кодирование продолжится со следующего большого двоичного объекта в изображении.

Этот метод кодирования особенно эффективен для изображений, состоящих из достаточно небольшого количества крупных связных компонентов.

Вариации [ править ]

Некоторые популярные цепные коды включают в себя:

Цепной Фримена кодекс восьми направлений ^[1] (ФКСЕ)
Направленный Фримена цепной кодекс восьми направлений ^[2] (ДФКСЕ)
Код цепочки вершин ^[3] (ВКК)
Код цепочки трех ортогональных символов ^[4] (3ОТ)
Неподписанный код Манхэттенской сети ^[5] (УМЦК)
Кодекс цепочки муравьиных колоний ^[6] (АССК)
Цепной код системы «Хищник-жертва» ^[7]^[8] (ППСКК)
Код сети бобровых территорий ^[9] (БТД)
Код цепочки биологического воспроизводства ^[10] (БРЦК)
Код цепочки агентного моделирования ^[11] (АВМКЦ)

В частности, FCCE, VCC, 3OT и DFCCE могут быть преобразованы из одного в другое. ^[12]

Родственный метод кодирования BLOB-объектов — Crack Code . ^[13] Существуют алгоритмы преобразования между цепным кодом, кодом взлома и кодированием длин серий.

Новая тенденция цепных кодов предполагает использование биологического поведения. Это началось с работы Mouring et al. ^[6] который разработал алгоритм, использующий феромоны муравьев для отслеживания информации об изображении. Муравей выделяет феромон, когда находит кусок еды. Другие муравьи используют феромон для отслеживания еды. В их алгоритме изображение переносится в виртуальную среду, состоящую из еды и путей в соответствии с распределением пикселей исходного изображения. Затем муравьи распределяются, и их работа состоит в том, чтобы передвигаться, выделяя феромоны, когда они сталкиваются с продуктами питания. Это помогает другим муравьям идентифицировать информацию и, следовательно, кодировать ее.

В использовании [ править ]

Недавно комбинация преобразования «перемещение вперед» и адаптивного кодирования по длине серии позволила добиться эффективного сжатия популярных цепных кодов. ^[14]Цепные коды также можно использовать для получения высокого уровня сжатия графических документов, превосходящего такие стандарты, как DjVu и JBIG2 . ^[11]^[10]^[9]^[8]^[7]^[6]^[15]

См. также [ править ]

Ссылки [ править ]

^ Фриман, Герберт (июнь 1961 г.). «О кодировании произвольных геометрических конфигураций». IRE-транзакции на электронных компьютерах . ЕС-10 (2): 260–268. дои : 10.1109/TEC.1961.5219197 .
^ Лю, Юн Куй; Жалик, Борут (апрель 2005 г.). «Эффективный цепной код с кодированием Хаффмана». Распознавание образов . 38 (4): 553–557. Бибкод : 2005PatRe..38..553K . дои : 10.1016/j.patcog.2004.08.017 .
^ Брибьеска, Эрнесто (февраль 1999 г.). «Новый сетевой код». Распознавание образов . 32 (2): 235–251. Бибкод : 1999PatRe..32..235B . дои : 10.1016/S0031-3203(98)00132-0 .
^ Санчес-Крус, Эрмило; Родригес-Дагнино, Рамон М. (сентябрь 2005 г.). «Сжатие двухуровневых изображений с помощью трехбитного цепного кода». Оптическая инженерия . 44 (9). 097004. Бибкод : 2005OptEn..44i7004S . дои : 10.1117/1.2052793 .
^ Жалик, Борут; Монгус, Домен; Лю, Юн-Куй; Лукач, Нико (июль 2016 г.). «Неподписанный сетевой код Манхэттена». Журнал визуальных коммуникаций и представления изображений . 38 : 186–194. дои : 10.1016/j.jvcir.2016.03.001 .
^ Jump up to: Перейти обратно: ^а ^б ^с Моуринг, Мэтью; Доу, Халдун; Хаджикадич, Мирсад (2018). «Новый алгоритм двухуровневого кодирования изображений и сжатия без потерь на основе виртуальных колоний муравьев» . Материалы 3-й Международной конференции по сложности, будущим информационным системам и рискам . КОМПЛЕКСИС 2018. Том. 1. С. 72–78. дои : 10.5220/0006688400720078 . Проверено 6 июля 2022 г.
^ Jump up to: Перейти обратно: ^а ^б Дхоу, Халдун (январь 2020 г.). «Новый механизм цепного кодирования для сжатия, стимулируемый виртуальной средой экосистемы хищник-жертва». Компьютерные системы будущего поколения . 102 : 650–669. дои : 10.1016/j.future.2019.08.021 . S2CID 202783274 .
^ Jump up to: Перейти обратно: ^а ^б Дхоу, Халдун (2018). Новый подход к агентному моделированию для кодирования изображений и сжатия без потерь на основе модели хищничества «волк-овца» . ICCS 2018. Вычислительная наука – ICCS 2018 . ЛНКС . Том. 10861. стр. 117–128. дои : 10.1007/978-3-319-93701-4_9 .
^ Jump up to: Перейти обратно: ^а ^б Доу, Халдун; Крузен, Кристофер (май 2021 г.). «Высокоэффективный цепной код для сжатия с использованием агентного моделирования территорий биологических бобров». Компьютерные системы будущего поколения . 118 : 1–13. дои : 10.1016/j.future.2020.12.016 . S2CID 232023010 .
^ Jump up to: Перейти обратно: ^а ^б Доу, Халдун; Крузен, Кристофер (декабрь 2019 г.). «Инновационный метод цепного кодирования для сжатия, основанный на концепции биологического воспроизводства: подход к моделированию на основе агентов». Журнал IEEE Интернета вещей . 6 (6): 9308–9315. дои : 10.1109/JIOT.2019.2912984 . S2CID 150025529 .
^ Jump up to: Перейти обратно: ^а ^б Дхоу, Халдун (июнь 2019 г.). «Инновационная разработка алгоритма гибридного цепного кодирования для двухуровневого сжатия изображений с использованием подхода агентного моделирования». Прикладные мягкие вычисления . 79 : 94–110. дои : 10.1016/j.asoc.2019.03.024 . S2CID 126831246 .
^ Санчес-Крус, Эрмило; Лопес-Вальдес, Хирам Х. (январь 2014 г.). «Эквивалентность цепных кодов». Журнал электронных изображений . 23 (1). 013031. Бибкод : 2014JEI....23a3031S . дои : 10.1117/1.JEI.23.1.013031 . S2CID 41897871 .
^ Розенфельд, Азриэль; Как, Авинаш С. (1982). «Глава 11 – Представительство». Цифровая обработка изображений . Том. 2 (2-е изд.). Академическая пресса . п. 220. Бибкод : 1982dpp..книга.....R . дои : 10.1016/B978-0-12-597302-1.50010-4 . ISBN 0-12-597302-0 . ISBN 0-12-597301-2 , 0-12-597302-0
^ Жалик, Борут; Лукач, Нико (январь 2014 г.). «Сжатие цепного кода без потерь с использованием преобразования перемещения вперед и адаптивного кодирования по длине». Обработка сигналов: передача изображений . 29 (1): 96–106. дои : 10.1016/j.image.2013.09.002 .
^ Родригес-Диас, Марио А.; Санчес-Крус, Эрмило (июль 2014 г.). «Усовершенствованная фиксированная двухпроходная классификация двоичных объектов для сжатия изображений документов». Цифровая обработка сигналов . 30 : 114–130. Бибкод : 2014DSP....30..114R . дои : 10.1016/j.dsp.2014.03.007 .

[fcce-1] Фриман, Герберт (июнь 1961 г.). «О кодировании произвольных геометрических конфигураций». IRE-транзакции на электронных компьютерах . ЕС-10 (2): 260–268. дои : 10.1109/TEC.1961.5219197 .

[dfcce-2] Лю, Юн Куй; Жалик, Борут (апрель 2005 г.). «Эффективный цепной код с кодированием Хаффмана». Распознавание образов . 38 (4): 553–557. Бибкод : 2005PatRe..38..553K . дои : 10.1016/j.patcog.2004.08.017 .

[vcc-3] Брибьеска, Эрнесто (февраль 1999 г.). «Новый сетевой код». Распознавание образов . 32 (2): 235–251. Бибкод : 1999PatRe..32..235B . дои : 10.1016/S0031-3203(98)00132-0 .

[3ot-4] Санчес-Крус, Эрмило; Родригес-Дагнино, Рамон М. (сентябрь 2005 г.). «Сжатие двухуровневых изображений с помощью трехбитного цепного кода». Оптическая инженерия . 44 (9). 097004. Бибкод : 2005OptEn..44i7004S . дои : 10.1117/1.2052793 .

[umcc-5] Жалик, Борут; Монгус, Домен; Лю, Юн-Куй; Лукач, Нико (июль 2016 г.). «Неподписанный сетевой код Манхэттена». Журнал визуальных коммуникаций и представления изображений . 38 : 186–194. дои : 10.1016/j.jvcir.2016.03.001 .

[mouring-6] Jump up to: Перейти обратно: ^а ^б ^с Моуринг, Мэтью; Доу, Халдун; Хаджикадич, Мирсад (2018). «Новый алгоритм двухуровневого кодирования изображений и сжатия без потерь на основе виртуальных колоний муравьев» . Материалы 3-й Международной конференции по сложности, будущим информационным системам и рискам . КОМПЛЕКСИС 2018. Том. 1. С. 72–78. дои : 10.5220/0006688400720078 . Проверено 6 июля 2022 г.

[dhou2020fgcs-7] Jump up to: Перейти обратно: ^а ^б Дхоу, Халдун (январь 2020 г.). «Новый механизм цепного кодирования для сжатия, стимулируемый виртуальной средой экосистемы хищник-жертва». Компьютерные системы будущего поколения . 102 : 650–669. дои : 10.1016/j.future.2019.08.021 . S2CID 202783274 .

[dhou2018iccs-8] Jump up to: Перейти обратно: ^а ^б Дхоу, Халдун (2018). Новый подход к агентному моделированию для кодирования изображений и сжатия без потерь на основе модели хищничества «волк-овца» . ICCS 2018. Вычислительная наука – ICCS 2018 . ЛНКС . Том. 10861. стр. 117–128. дои : 10.1007/978-3-319-93701-4_9 .

[dhou2021fgcs-9] Jump up to: Перейти обратно: ^а ^б Доу, Халдун; Крузен, Кристофер (май 2021 г.). «Высокоэффективный цепной код для сжатия с использованием агентного моделирования территорий биологических бобров». Компьютерные системы будущего поколения . 118 : 1–13. дои : 10.1016/j.future.2020.12.016 . S2CID 232023010 .

[dhou2019iot-10] Jump up to: Перейти обратно: ^а ^б Доу, Халдун; Крузен, Кристофер (декабрь 2019 г.). «Инновационный метод цепного кодирования для сжатия, основанный на концепции биологического воспроизводства: подход к моделированию на основе агентов». Журнал IEEE Интернета вещей . 6 (6): 9308–9315. дои : 10.1109/JIOT.2019.2912984 . S2CID 150025529 .

[dhou2019asoc-11] Jump up to: Перейти обратно: ^а ^б Дхоу, Халдун (июнь 2019 г.). «Инновационная разработка алгоритма гибридного цепного кодирования для двухуровневого сжатия изображений с использованием подхода агентного моделирования». Прикладные мягкие вычисления . 79 : 94–110. дои : 10.1016/j.asoc.2019.03.024 . S2CID 126831246 .

[12] Санчес-Крус, Эрмило; Лопес-Вальдес, Хирам Х. (январь 2014 г.). «Эквивалентность цепных кодов». Журнал электронных изображений . 23 (1). 013031. Бибкод : 2014JEI....23a3031S . дои : 10.1117/1.JEI.23.1.013031 . S2CID 41897871 .

[dpp-13] Розенфельд, Азриэль; Как, Авинаш С. (1982). «Глава 11 – Представительство». Цифровая обработка изображений . Том. 2 (2-е изд.). Академическая пресса . п. 220. Бибкод : 1982dpp..книга.....R . дои : 10.1016/B978-0-12-597302-1.50010-4 . ISBN 0-12-597302-0 . ISBN 0-12-597301-2 , 0-12-597302-0

[14] Жалик, Борут; Лукач, Нико (январь 2014 г.). «Сжатие цепного кода без потерь с использованием преобразования перемещения вперед и адаптивного кодирования по длине». Обработка сигналов: передача изображений . 29 (1): 96–106. дои : 10.1016/j.image.2013.09.002 .

[15] Родригес-Диас, Марио А.; Санчес-Крус, Эрмило (июль 2014 г.). «Усовершенствованная фиксированная двухпроходная классификация двоичных объектов для сжатия изображений документов». Цифровая обработка сигналов . 30 : 114–130. Бибкод : 2014DSP....30..114R . дои : 10.1016/j.dsp.2014.03.007 .

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]

[9]

[10]

[11]

[12]

[13]

[14]

[15]