Der JPEG2000 Standard

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1 Einführung Der JPEG2000 Standard (ISO/IEC 15444, ITU-T.800) , Uwe-Erik Martin, Siemen AG, Folie 1

2 Der JPEG2000 Standard JPEG, Joint Photographic Expert Group Arbeitgruppe der ISO Kompreionyteme für fotorealitiche Computerbilder JPEG (ITU-T.81, Sep. 1992) erte leitungfähige Standardiierung eine Kompreionalgorithmu JPEG2000 (Jan. 2001) Neuentwicklung aufgrund neuer Anforderungen und neuentwickelter Technologien Betehend au mehreren Teilen, z.b: Teil 1: Bai-Kodieralgorithmu Teil 2: Erweiterungen Teil 3: JPEG2000 für Bewegtbilder Teil 4: Kompatibilitättet Teil 5: Referenzoftware Teil 6: Kodierytem für Dokumente , Uwe-Erik Martin, Siemen AG, Folie 2

3 Der JPEG2000 Standard Verlutloe und verlutbehaftete Kompreion mit einem Algorithmu Exakt eintellbare Kompreionrate oder Zieldateigröße Kompreionrate etwa doppelt o hoch wie JPEG (T.81) Bildgröße bi 2^32 x 2^32 Pixel 1 (bitonal) 32 Bit / Pixel & Farbkomponente Bi zu Farbkomponenten Progreive Dekodierung (Verbeerung der Bildqualität während der Dekodierung) , Uwe-Erik Martin, Siemen AG, Folie 3

4 Aufbau de Kodierytem Bildoffet Wavelet - tranformation Quantiierung Farbtranformation Kontext- Modellierung Arithmetiche Kodierung Packetierung Datentrom , Uwe-Erik Martin, Siemen AG, Folie 4

5 Farbtranformation , Uwe-Erik Martin, Siemen AG, Folie 5

6 Farbtranformation Veränderung de Wertebereiche der Pixel (DC-Shift) Redundanzreduktion der Farbkomponenten Untertützte Farbräume (JPEG2000 Part 1: RGB) ICC Farbprofile (JPEG2000 Part 2: LAB, CMYK etc.) , Uwe-Erik Martin, Siemen AG, Folie 6

7 Farbtranformation: RGB YCbCr Dartellung von Bildern am Computermonitor Superpoition von Rot- / Grün- / Blaukomponenten rot grün blau , Uwe-Erik Martin, Siemen AG, Folie 7

8 Farbtranformation: RGB YCbCr Verlutbehaftet: analog altem JPEG Y = R G B Cb = R G B Cr = 0.5 R G B Verlutlo durch Ganzzahloperationen: Y Cb Cr = = = R + 2 G + B 4 B G R G , Uwe-Erik Martin, Siemen AG, Folie 8

9 Farbtranformation: RGB YCbCr R Y G Cb B Cr , Uwe-Erik Martin, Siemen AG, Folie 9

10 Wavelettranformation , Uwe-Erik Martin, Siemen AG, Folie 10

11 Wavelettranformation Eretzt die dikrete Koinutranformation de JPEG Dekorrelierende Abbildungtranformation Endliche Menge an Eingangkoeffizienten Weitere Redundanzreduktion Verlutloe und verlutbehaftete Verion Zweidimenionale Tranformation durch zweifache Anwendung der eindimenionalen Tranformation Schnelle Implementierung durch Lifting-Algorithmu , Uwe-Erik Martin, Siemen AG, Folie 11

12 Wavelettranformation Berechnung de Mittelwerte / Differenz C D = X 2 n + X 2n+ 1 = X 2 n X 2n+ 1 X X 2n : 2n+ 1 : Geradzahlige Spalten Ungeradzahlige Spalten Rekontruktion au Mittelwert / Differenz ( C D) 1 X n = X 2 n + 1 = 1 2 ( C D) , Uwe-Erik Martin, Siemen AG, Folie 12

13 Wavelettranformation Berechnung der Differenzen (Hochpakoeffizienten) Vorheragefehler einer bilinaren Interpolation (5-3) Vorheragefehler einer bikubichen Interpolation (9-7) , Uwe-Erik Martin, Siemen AG, Folie 13

14 Wavelettranformation Berechnung der Hochpawerte al Prädiktionfehler Y (2n + 1) X (2n) + X (2n + 2) = X (2n + 1) , Uwe-Erik Martin, Siemen AG, Folie 14

15 Wavelettranformation Update der retlichen Tiefpawerte Y (2n) = X (2n) + Y (2n 1) + Y (2n + 1) , Uwe-Erik Martin, Siemen AG, Folie 15

16 Wavelettranformation Zweidimenionale Tranformation Vertikale Tranformation + Horizontale Tranformation Tiefpaßkoeffizient Horizontale Subband Vertikale Subband Diagonale Subband , Uwe-Erik Martin, Siemen AG, Folie 16

17 Wavelettranformation Mehrtufige Tranformation Tranformation Tranformation Tranformation , Uwe-Erik Martin, Siemen AG, Folie 17

18 Wavelettranformation De-Interleaving der Subbänder 3. Tranformation Horizontal TP H V D Vertikal Diagonal 1 Tiefpabild (Thumbnail) 3 Hochpabilder (Differenzen) , Uwe-Erik Martin, Siemen AG, Folie 18

19 Wavelettranformation De-Interleaving aller Subbänder 1 Tiefpabild (Thumbnail) 3 Hochpabilder je Tranformationtufe , Uwe-Erik Martin, Siemen AG, Folie 19

20 Quantiierung , Uwe-Erik Martin, Siemen AG, Folie 20

21 Quantiierung Weitere Reduktion de Informationgehalte durch Modifikation der Genauigkeit der Waveletkoeffizienten (Reduktion de Wertebereiche der Koeffizienten) Durch Quantiierung enttehen die Kompreionverlute (Urache für die Kompreionartefacte) Sukkzeive Approximationquantiierung (Progreiver Bildaufbau, Bitplane-Quantiierung) Eng mit dem nachgechalteten Kodierer gekoppelt , Uwe-Erik Martin, Siemen AG, Folie 21

22 Quantiierung Beipiel: A/D-Wandler mit ukkzeiver Approximation (Vergleich mit quantiierten Repräentanten) Dynamikbereich aller Koeffizienten K K < Qr 1 K > Qr 3 Bitfolge ( ) K > Qr 2 K > Qr 0 Repräentant Koeffizient Steigende Genauigkeit , Uwe-Erik Martin, Siemen AG, Folie 22

23 Aufbau der Bitplane Zweidimenionale Anordnung der Quantiierungbitfolgen aller Waveletkoeffizienten MSB 1 MSB Bitplane 0 Bit 2 Bitplane 2 1 Bit 1 Bitplane 1 Quantiierungbit = 1 Bit 0 1 Bitplane 0 Quantiierungbit = , Uwe-Erik Martin, Siemen AG, Folie 23

24 Organiation der Bitplane Quantiierung aller Wavelet Koeffizienten in Bitplane Für jede Subband Jede Tranformationtufe Jede Farbkomponente Weitere Zerlegung der Bitplane in kleinere Codeblock Nach der Organiation in Bitplane beteht da Bild nur au Binärentcheidungen , Uwe-Erik Martin, Siemen AG, Folie 24

25 Kontextmodellierung und Kodierung , Uwe-Erik Martin, Siemen AG, Folie 25

26 Kodierung Nach der Quantiierung und der Organiation der quantiierten Koeffizienten in Bitplane und Codeblock werden die Bit der Codeblock mit einem arithmetichen Kodierer kodiert. Prinzip der arithmetichen Kodierung: Kodierung einer Binärfolge al Gleitkommazahl Berückichtigung der Auftrittwahrcheinlichkeit der Binärymbole Erweiterungen bei JPEG2000 Die Auftrittwahrcheinlichkeit und die Wertigkeit de Mot Probable Symbol wird durch einen Kontext definiert Der Kontext ergibt ich au der Nachbarchaft eine zu kodierenden Bit innerhalb einer Bitplane und Der Nachbarchaft zu Bitplane einer höheren Wertigkeit (Signifikanz) , Uwe-Erik Martin, Siemen AG, Folie 26

27 Kodierung 1 Context A Context C Context F Context Z LPS 0 Wahrcheinlichkeit Le Probable Symbol Wahrcheinlichkeit Mot Probable Symbol 0.5 LPS MPS 1 MPS 0 LPS 1 MPS 0 MPS 1 Kodierte Folge binär Zu kodierende Folge , Uwe-Erik Martin, Siemen AG, Folie 27

28 Packetierung und Aufbau de Datentrome , Uwe-Erik Martin, Siemen AG, Folie 28

29 Aufbau de Datentrome Jeder Codeblock wird unabhängig voneinander kodiert Jeder Codeblock gehört: Zu einer Farbkomponente Zu einer Tranformationtufe (Auflöung, Reolution Level) Zu einer Region de Bilde (Poition) Zu einer Bitplane (Layer) Anordung der Codeblock im Datentrom Progreion Order Layer - Reolution Level Component - Poition (LRCP) Reolution Level Layer Component Poition (RLCP) Reolution Level Poition Component Layer (RPCL) Poition Component Reolution Level Layer (PCRL) Component Poition Reolution Level Layer (CPRL) , Uwe-Erik Martin, Siemen AG, Folie 29

30 Aufbau de Datentrome LRCP, Layer Reolution Level Component - Poition , Uwe-Erik Martin, Siemen AG, Folie 30

31 Aufbau de Datentrome PCRL, Poition Component Reolution Level - Layer , Uwe-Erik Martin, Siemen AG, Folie 31

32 Aufbau de Datentrome CPRL, Component Poition Reolution Level - Layer , Uwe-Erik Martin, Siemen AG, Folie 32

33 Anwendungen & Beipiele , Uwe-Erik Martin, Siemen AG, Folie 33

34 Anwendungen Medizintechnik (Mediziniche Bildarchive) Verlutloe Kompreion bi 16Bit / Pixel vorzeichenbehaftet Reduktion von Speicherplatz bei gleicher Qualität Generierung von Vorchaubildern Verkleinerte Mehrfachdartellung Progreive Bilddartellung im Netz Dokumentenmanagement Adobe Acrobat Verion 7 Allgemeine Bildverarbeitung Adobe Photohop Irfan View Corel Draw Aufbereitung von Satellitenbildern XML-Metainformationen Reduktion von Speicherplatz Wahlfreier Zugriff auf Bildregionen , Uwe-Erik Martin, Siemen AG, Folie 34

35 Anwendungen Medizintechnik Anforderungen au dem medizin. Workflow Standardiierte Interface / Protokolle Standardiierter Workflow Verknüpfung mit den Patientendaten (Metadaten) Hohe Qualitätanforderungen / Datenicherheit / Datenkonitenz Langzeiticherheit, Langzeitarchivierung , Uwe-Erik Martin, Siemen AG, Folie 35

36 Anwendungen Medizintechnik Workflow im PACS Hintergrundkompreion 3D Bilduche - Potproceing Speicherung / Query , Uwe-Erik Martin, Siemen AG, Folie 36

37 Anwendungen Medizintechnik JPEG2000 im PACS (Picture Archiving and Communication Sytem) Nutzung zum chnellen Bildtranfer Verlutloe Offline JPEG2000 Kompreion im Server Progreive Dekompreion der dargetellten Bilder (Reolution Progreion) Hintergrund-Dekompreion der unichtbaren Bilder in geringerer Qualität Thumbnail Dekompreion durch JPEG , Uwe-Erik Martin, Siemen AG, Folie 37

38 Anwendungen Medizintechnik JPEG2000 im PACS (Picture Archiving and Communication Sytem) Verbeerung der Bildqualität durch Nachladen bei Bedarf Dekodierung in der benötigten Auflöungtufe , Uwe-Erik Martin, Siemen AG, Folie 38

39 Anwendungen Medizintechnik Aublick - Neue Technologien / 3D Kein Standard für 3D Daten vorhanden (JP3D) Große Datenmengen (bi 2 GByte pro Unteruchung) Synchroniation mit Nicht- Bilddaten (Bewegte 3D Herzmodelle, Synchroniation mit EKG) Preview Dartellung notwendig Offline Rendering, Multipa Rendering innvoll , Uwe-Erik Martin, Siemen AG, Folie 39

40 , Uwe-Erik Martin, Siemen AG, Folie 40