RU2517715C2 - Method of converting and processing digital image based on multi-centre scanning - Google Patents

Abstract

FIELD: physics, computer engineering.

SUBSTANCE: invention relates to digital image processing means. In the method, a multi-centre scanning (MCS) initial mesh is represented by a discrete square of nine cells; the initial mesh is scanned from the centre to the edge of the square and then while bypassing the remaining meshes around a circle; the priority is the path with the bypass direction to the left side from the centre of the square and then clockwise; the formed structure is a facet (pFas), where p is the recursion step, if p=1, the initial mesh described above is present; four types of bypassing are distinguished to construct the furthest recursion directions: bypass w1 as the initial (1Fas1), bypass w2 as the mirror from 1Fas1 to the left side (1Fas2), bypass w3 as the mirror from 1Fas2 upwards (1Fas3), bypass w4 as the mirror from 1Fas3 to the right side; bypass is performed successively with initial movement to the square to the left from 1Fas and then clockwise around 1Fas.

EFFECT: high degree of image compression without losses.

4 dwg

Description

Область техникиTechnical field

Способ преобразования и обработки цифрового изображения на основе многоцентричной развертки (МЦР) относится к области обработки изображений. Способ предназначен для преобразования строчного (растрового) представления изображения в самоподобные квадраты согласно отображениям типа кривой заполняющей плоскость (КЗП).A method for converting and processing a digital image based on a multicentric scan (ICR) relates to the field of image processing. The method is intended to convert the line (raster) representation of the image into self-similar squares according to mappings of the type of curve filling the plane (KZP).

Применение МЦР позволяет в несколько раз поднять эффективность реализации процедур по существующим классам системы обработки изображений (СОИ), а именно: анализ, преобразование, синтез, передача.The use of ICR allows several times to increase the effectiveness of the implementation of procedures for existing classes of the image processing system (SDI), namely: analysis, transformation, synthesis, transmission.

Эффективность задается тройкой параметров:Efficiency is set by three parameters:

- быстродействие,- performance

- простота аппаратной реализации,- simplicity of hardware implementation,

- повышение степени релевантности (т.е. по информационной ценности для наблюдателя) на начальном уровне представления изображения.- an increase in the degree of relevance (i.e., in terms of informational value for the observer) at the initial level of image representation.

Последний компонент тройки ориентирован на выделения семантических зон интересов в изображении без предварительных обработок.The last component of the three is focused on highlighting semantic zones of interests in the image without preliminary processing.

Быстродействие достигается за счет увеличения размера окрестности исследуемой точки изображения (пиксела) по площади сходимости.Performance is achieved by increasing the size of the neighborhood of the studied image point (pixel) over the area of convergence.

Простота аппаратной реализации достигается декларированием процедуры отображения плоскости в отрезок. Условия повышения уровня релевантности заложены в пирамидальном представлении цифрового изображения в памяти процессора деревом с основанием 9, листья которого размещены на разных уровнях, то есть применяется неравномерное дерево.The simplicity of the hardware implementation is achieved by declaring the procedure for mapping a plane into a segment. The conditions for increasing the relevance level are laid down in the pyramid representation of the digital image in the processor memory with a tree with base 9, the leaves of which are placed at different levels, that is, an uneven tree is used.

Аналоги и их недостаткиAnalogs and their disadvantages

В работах [1, 2] показаны и исследованы более 10 существующие КЗП разверток и их приложений для СОИ. Известные КЗП Пеано, Гильберта, Мура, Серпинского и др. Эти КЗП, являясь самоподобными (это преимущество), обладают общим недостатком, а именно сходимостью к точке интереса, которая заявлена как 4^p, где p - мера сходимости как вложенность квадратов. Кроме того, в этих КЗП отсутствует режим развертки от центра изображения (наиболее информативного) и низкая сходимость как на этапе отображения изображения из двухмерного в одномерное, так и на этапе адресации к памяти процессора для СОИ.In [1, 2], more than 10 existing short-circuit breakdown scans and their applications for SDI were shown and investigated. Known KZPs of Peano, Hilbert, Moore, Sierpinski, etc. These KZPs, being self-similar (this advantage), have a common drawback, namely, convergence to the point of interest, which is declared as 4 ^p , where p is the measure of convergence as nesting of squares. In addition, in these short circuit breakers there is no sweep mode from the center of the image (the most informative) and low convergence both at the stage of displaying the image from two-dimensional to one-dimensional, and at the stage of addressing to the processor memory for SDI.

ПрототипыPrototypes

Наиболее широко применяемой является КЗП Гильберта. Это базис для всех на сегодня существующих КЗП - в силу наличия предельного индекса окрестности (Jp=4.6) ее элемента [1. стр.10]. Такая КЗП, в отличие от других, проработана вплоть до ее аппаратной реализации [2. стр.233]. Достоинство КЗП Гильберта в форме согласованности с двоичным форматом организации памяти для работы вычислителя, то есть 4^p или вычислитель работает с блоками типа байт, слово и так далее. КЗП Гильберта - четная КЗП. Недостаток четных КЗП указан выше в предыдущем разделе. Кроме того, эталонная ячейка этой КЗП (2×2) не позволяет строить геометрические примитивы, то есть создавать семантические базисы, например, в виде отрезка прямой.The most widely used is the HCP of Hilbert. This is the basis for all existing KZPs today - due to the presence of the limit index of the neighborhood (Jp = 4.6) of its element [1. p. 10]. Such a short circuit breaker, unlike others, has been worked out up to its hardware implementation [2. p. 233]. The advantage of the Hilbert KZP in the form of consistency with the binary format of the organization of memory for the work of the computer, that is, 4 ^p or the computer works with blocks such as bytes, word, and so on. KZP Hilbert - even KZP. The lack of even short-circuit breakers is indicated above in the previous section. In addition, the reference cell of this KZP (2 × 2) does not allow constructing geometric primitives, that is, creating semantic bases, for example, in the form of a straight line segment.

Уровень техникиState of the art

Изобретение относится к области обработки изображений. Его применение - преобразование строчной развертки изображения в самоподобные квадраты, со стороной размером 3^p, где p - степень сходимости, p=0…10.The invention relates to the field of image processing. Its application is the conversion of line scan of an image into self-similar squares, with a side size of 3 ^p , where p is the degree of convergence, p = 0 ... 10.

В специальных приложениях допускается, например, при 100-кратном увеличении исходного изображения (задача построения баннера), применяется p<0. Такой принцип обеспечивает независимую центровку квадрата с наличием прямого доступа к его краю. Отображение этих квадратов в памяти процессора выполняется по правилам кривой заполняющей плоскость (КЗП), или отрезками длиной 9^p, а наличие центра обеспечивает параллельный доступ к этим отрезкам. Отсюда и название - многоцентричная развертка.In special applications, for example, with a 100-fold increase in the original image (the task of building a banner), p <0 is used. This principle provides independent alignment of the square with direct access to its edge. The display of these squares in the processor memory is performed according to the rules of the curve filling the plane (KZP), or by segments of length 9 ^p , and the presence of the center provides parallel access to these segments. Hence the name - a multicentric scan.

При этом центр изображения (монохромного, полутонового, цветного) задан в памяти первым номером первого отрезка. Предлагаемая развертка элементов (пикселов) изображения позволяет (за счет организации памяти и сверх параллельного доступа) в десятки раз увеличить скорость обработки изображения по всем его классам процедур.In this case, the center of the image (monochrome, grayscale, color) is set in memory as the first number of the first segment. The proposed scan of the elements (pixels) of the image allows (due to the organization of memory and over parallel access) tens of times to increase the speed of image processing for all its classes of procedures.

Раскрытие изобретенияDisclosure of invention

Изобретение относится к области обработки изображений и создано дляThe invention relates to the field of image processing and is created for

преобразования изображения из растра в квадрат, с помощью самоподобных отображений от центра квадрата - многоцентричная развертка по правилам Кривой Заполняющей Плоскость (КЗП).transforming an image from a raster into a square, using self-similar images from the center of the square - a multicentric scan according to the rules of the Curve Fill Plane (KZP).

Технический результат изобретения в следующем:The technical result of the invention is as follows:

- повышение степени сжатия изображения без потерь;- increase the degree of image compression without loss;

- повышение скорости сжатия и обработки цифрового изображения в преобразованном сжатом виде по всем классам процедур (анализ, преобразование, синтез, передача), что достигается, в том числе, посредством организации независимого (сверхпараллельного) доступа процедур обработки изображения к памяти вычислителя;- increasing the speed of compression and processing of digital images in converted compressed form for all classes of procedures (analysis, conversion, synthesis, transfer), which is achieved, inter alia, by organizing independent (super-parallel) access of image processing procedures to the memory of the computer;

- возможность эффективной работы с оцифрованными сигналами любого частотного диапазона и полученных любым типом сенсоров, например оптических, ультразвуковых, рентгеновских, радиоволновых, магниторезонансных, инфракрасных, или их комбинаций, др., задающих многозональный спектр.- the ability to work effectively with digitized signals of any frequency range and received by any type of sensors, for example optical, ultrasonic, x-ray, radio waves, magnetic resonance, infrared, or their combinations, etc., defining a multi-zone spectrum.

Заявленный способ отличается тем, что выполняют управляемую перестановку пикселов из строчной развертки в квадратную, сторона которого равна 3^p, где p - степень приближения области реального изображения к зоне точки интереса заказчика или это управляемый уровень сходимости для точки $$Q_{xy}^p$$

, где эта точка задана фасетом - квадратом, со стороной p, имеющего свой центр (xy), а также свою площадь 9^p и свои пронумерованные грани (периметр квадрата) в виде целых чисел.The claimed method differs in that they perform a controlled permutation of pixels from horizontal to square, the side of which is 3 ^p , where p is the degree of approximation of the real image area to the area of the customer’s point of interest or is it a controlled level of convergence for the point $$Q_{xy}^p$$

, where this point is defined by a facet - square, with side p having its center (xy), as well as its area 9 ^p and its numbered faces (the perimeter of the square) in the form of integers.

Способ преобразования и обработки изображения на основе многоцентричной развертки (МЦР), построенной по правилам кривой заполняющей плоскость (КЗП), с установкой начала и направления рекурсии, определяют тем, что начальную ячейку МЦР (начало рекурсии) задают как дискретный квадрат, состоящий из девяти клеток (3×3=9), имеющий свой центр и свои четыре грани (стороны); развертка начальной ячейки МЦР (направление рекурсии) стартует от центра к краю квадрата и далее с обходом остальных ячеек по кругу (таким образом, возможны 16 путей обхода из учета 8 граничных клеток и двух вариантов обхода - по и против часовой стрелки).A method for converting and processing an image based on a multicentric scan (ICR) constructed according to the rules of a curve filling a plane (KZP) with setting the beginning and direction of recursion is determined by the fact that the initial cell of the ICR (beginning of recursion) is set as a discrete square consisting of nine cells (3 × 3 = 9), having its own center and its four faces (sides); the scan of the initial ICR cell (recursion direction) starts from the center to the edge of the square and then bypasses the remaining cells in a circle (thus, there are 16 ways to bypass from the count of 8 boundary cells and two bypass options - clockwise and counterclockwise).

Приоритетным, в т.ч. для сканирования и визуализации изображений, является путь с обходом влево от центра и далее по кругу по часовой стрелке (фиг.1).Priority, incl. for scanning and visualizing images, is a path with a detour to the left of the center and further in a circle clockwise (figure 1).

Такую конструкция представляет собой фасет pFas, где p - шаг рекурсии, при р=1 имеем описанную выше начальную ячейку (3×3=9).This construction is the pFas facet, where p is the recursion step; for p = 1, we have the initial cell described above (3 × 3 = 9).

Для формирования направления рекурсии будем различать четыре типа обхода (фиг.2) необходимые для описания 2Fas:To form the direction of the recursion, we will distinguish four types of bypass (Fig. 2) necessary to describe 2Fas:

- описанный ранее обход w1 как начальный (1Fas1);- the previously described bypass w1 as the initial (1Fas1);

- обход w2 как зеркальный от 1Fas1 в левую сторону (1Fas2),- bypass w2 as a mirror from 1Fas1 to the left side (1Fas2),

- обход w3 как зеркальный от 1Fas2 в верхнюю сторону (1Fas3),- bypass w3 as a mirror from 1Fas2 to the upper side (1Fas3),

- обход w4 как зеркальный от 1Fas3 в правую сторону.- w4 bypass as a mirror from 1Fas3 to the right.

Для получения рекурсий МЦР выполняют 2Fas (фиг.3) (р=2, со стороной 9 клеток, 9×9=81), где исходной служит начальная 1Fas, которая (на основе выше указанных вращений w), выполняема в последовательности с начальным движением в квадрат влево от 1Fas и далее по часовой вокруг 1Fas: w1 w2 w3 w4 w3 w2 w3 w4 w3. Собственно это и порождает направление рекурсий.To obtain the recursion of the ICR, 2Fas is performed (Fig. 3) (p = 2, with a side of 9 cells, 9 × 9 = 81), where the initial is 1Fas, which (based on the above rotations w) is performed in sequence with the initial movement squared to the left of 1Fas and then clockwise around 1Fas: w1 w2 w3 w4 w3 w2 w3 w4 w3. Actually, this gives rise to the direction of recursion.

Каждая последующая рекурсия pFas (p>2) строится на основе 1Fas и 2Fas. Пример для 3Fas дан на фиг.4.Each subsequent recursion pFas (p> 2) is based on 1Fas and 2Fas. An example for 3Fas is given in FIG. 4.

Включение рекурсии МЦР на основе 1Fas и 2Fas (р>2) позволяет плоскость представить в координатах вращения (w), носителем которых является pFas, причем точкой этой плоскости, далее $$Q_{xy}^p$$

, является квадрат со стороной 3^p, где р=0…N, где N - наперед заданный этот квадрат, в который вложим габарит исходного изображения. При р=0 (0Fas) или точка $$Q_{xy}^0$$

вырождается в пиксел, при р>0, на котором действует МЦР, плоскость разбивается на $$Q_{xy}^{p-1}$$

независимых точек (квадратов). Параметры xy для Q - это его центр на плоскости.The inclusion of ICR recursion based on 1Fas and 2Fas (p> 2) allows the plane to be represented in rotation coordinates (w), the carrier of which is pFas, and the point of this plane, further $$Q_{xy}^p$$

, is a square with side 3 ^p , where p = 0 ... N, where N is the square given beforehand into which we enclose the size of the original image. At p = 0 (0Fas) or point $${\mathrm{<figure-callout\; id="0"\; label="Q\; x\; y"\; filenames="00000013.png"\; state="\{\{state\}\}">Q\; </figure-callout>}}_{xy}^{}$$

degenerates into a pixel, at p> 0, on which the ICR acts, the plane is divided into $$Q_{xy}^{p-\mathrm{one}}$$

independent points (squares). The xy parameters for Q are its center on the plane.

Таким образом МЦР создает многокоординатное пространство точки Q:Thus, the ICR creates a multi-coordinate space of the point Q:

- две координаты декартового измерения (x,y координаты),- two coordinates of the Cartesian dimension (x, y coordinates),

- координата измерения вращения (w),- coordinate measurement of rotation (w),

- координата измерения вложенности точки в дерево Q,- coordinate measuring the nesting of points in the tree Q,

- координата измерения размера граней фасета pFas,- coordinate of the dimension of the facets of the pFas facet,

- координата измерения вложений обрабатываемой точки из О^p-1 в Q^p,- coordinate measurement of the attachment of the processed point from O ^p-1 to Q ^p ,

- координата измерения номера хранения $$Q_{xy}^p$$

в памяти вычислителя F^p.- coordinate of storage number measurement $$Q_{xy}^p$$

in the memory of the calculator F ^p .

Причем эти координаты измерений свободно комбинируют в зависимости от поставленных задач.Moreover, these measurement coordinates are freely combined depending on the tasks.

Общим для координат является отображение декартовой плоскости в память при взаимно однозначном отображении точки $$Q_{xy}^p$$

в F^p или формально: $$Q_{xy}^p$$

<--->F^p при р=0, Q_xy--->P_xy; где P_xy-пиксел с декартовыми координатами, a F^p - отрезок в целых числах как f_a…f_a+p, для $$Q_{xy}^p$$

в памяти вычислителя, f_a - номер $$Q_{xy}^p$$

или его номер центра на плоскости.Common for coordinates is the mapping of the Cartesian plane into memory with a one-to-one mapping of a point $$Q_{xy}^p$$

in F ^p or formally: $$Q_{xy}^p$$

<---> F ^p at p = 0, Q _xy ---> P _xy ; where P _{xy is a} pixel with Cartesian coordinates, a F ^p is a segment in integers as f _a ... f _{a + p} , for $$Q_{xy}^p$$

in the memory of the calculator, f _a - number $$Q_{xy}^p$$

or its center number on the plane.

Важным преимуществом представляемого способа является то, что в изображении, представленном МЦР, выделение площади сегмента изображения по заданному критерию релевантности (т.е. по информационной ценности для наблюдателя) в плоскости изображения (для выделения линий прямых, областей постоянной яркости или цветности, хаотичных скоплений пикселей и др.), выполняют в форме управляемых вложений pFas по параметру p=1…10 в точку зоны интереса релеванта, с точностью p, с помощью представления точки интереса в изображении на основании таблиц преобразования, получаемых, как описано выше (1Fas или 2Fas или pFas). И все это не требует применения уравнений местонахождения точки на физическом уровне представления изображения через его габариты.An important advantage of the presented method is that in the image presented by the ICR, the allocation of the image segment area according to a given relevance criterion (i.e., according to the information value for the observer) in the image plane (to highlight straight lines, areas of constant brightness or color, random clusters pixels, etc.), are performed in the form of controlled investments pFas with the parameter p = 1 ... 10 at the point of the zone of interest of the relevant, with accuracy p, by representing the point of interest in the image based on the conversion tables mations obtained as described above (1Fas or 2Fas or pFas). And all this does not require the application of the equations for the location of a point at the physical level of image representation through its dimensions.

Следующим преимуществом представляемого способа является то, что в изображении, представленном в памяти в форме МЦР, т.е. представленном в форме графа типа «лес», с учетом ранее представленных процедур вложенности, выполняют выделение графа типа «дерево» из «леса», при том, что "дерево" есть pFas (где p=1…10, в зависимости от содержимого изображения).The next advantage of the presented method is that in the image presented in memory in the form of ICR, i.e. presented in the form of a graph of the “forest” type, taking into account the previously presented nesting procedures, a graph of the “tree” type is selected from the “forest”, while the “tree” is pFas (where p = 1 ... 10, depending on the image content )

Тем самым выполняют прямой доступ (в т.ч. несколькими процессорами независимо) к точке интереса или группам точек интереса изображения по схеме 9^p; где каждый процессор отрабатывает свое «дерево» из вышеуказанного «леса», при этом доступ выполняется минимальной шириной захвата пикселей 9¹ или в зависимости от параметра p=1…10. При этом процессоры однородны, и их количество зависит от габарита входного изображения.Thereby, direct access (including by several processors independently) to the point of interest or groups of points of interest of the image according to the 9 ^p scheme is performed; where each processor fulfills its own “tree” from the above “forest”, while access is performed with a minimum pixel capture width of 9 ¹ or depending on the parameter p = 1 ... 10. In this case, the processors are homogeneous, and their number depends on the size of the input image.

В представляемом способе эффективно определяют восьмисвязную окрестность любой точки зоны интереса на изображении путем использования таблиц преобразований (без средств маскирования): эта восьмисвязная окрестность определяется, для $$Q_{xy}^p$$

. При p=0 она превращается в точку, а при p>0 она превращается в окрестность квадрата со стороной 3^p. Причем окрестность представлена гранями квадрата на основе таблиц преобразования 1Fas и 2Fas, без учета габаритов изображения.In the present method, an eight-connected neighborhood of any point of a zone of interest in an image is effectively determined by using transformation tables (without masking means): this eight-connected neighborhood is determined for $$Q_{xy}^p$$

. For p = 0, it turns into a point, and for p> 0 it turns into a neighborhood of a square with side 3 ^p . Moreover, the neighborhood is represented by the faces of the square based on the conversion tables 1Fas and 2Fas, without taking into account the dimensions of the image.

Представляемый способ, по умолчанию, также выполняет сжатие изображения без потерь. Путь (трек) развертки задан от его (квадрата) центра по правилам кривых заполняющих плоскость (КЗП); при p=1 (форма КЗП) изображение, независимо от своих габаритов (w, h), сегментируется на 9 квадратов, каждый из которых сегментируется снова на 9 квадратов или p=2 (направление КЗП). Остальные КЗП (p>2) строятся рекурсивно на длине p=0…10. При p=10 габарит изображения или w, h равны по 59049 пикселов. Формально, многоцентричная развертка (МЦР) выполняет взаимно однозначное отображение xi, yj в rj, где пара xi, yj - декартовые координаты пиксела или Pxy, rj - номер из натурального ряда чисел отрезком 1…59049×59049.The presented method, by default, also performs lossless image compression. The sweep path (track) is set from its (square) center according to the rules of the curves filling the plane (KZP); at p = 1 (KZP shape), the image, regardless of its dimensions (w, h), is segmented into 9 squares, each of which is segmented again into 9 squares or p = 2 (KZP direction). The remaining KZP (p> 2) are constructed recursively at a length p = 0 ... 10. At p = 10, the image size or w, h are equal to 59049 pixels. Formally, a multicentric scan (ICR) performs a one-to-one mapping of xi, yj to rj, where the pair xi, yj are the Cartesian coordinates of the pixel or Pxy, rj is the number from the natural series of numbers with the interval 1 ... 59049 × 59049.

Представим алгоритм преобразования растра в МЦР.Imagine an algorithm for converting a raster to ICR.

Исходные данные:Initial data:

1. Исходный BMP-файл шириной w и высотой h пикселей (w - длина по x, h -длина по y); w,h>=243;1. The original BMP file with a width of w and a height of h pixels (w is the length along x, h is the length along y); w, h> = 243;

2. Таблицы развертки T_N (N от 1 до 4), T_N=(t_n0, t_n1, …t_nj, …t_n59048), где t_nj=(x_nj,y_nj) - декартова координата точки;2. Scan tables T _N (N from 1 to 4), T _N = (t _n0 , t _n1 , ... t _nj , ... t _n59048 ), where t _nj = (x _nj , y _nj ) is the Cartesian coordinate of the point;

3. Таблица вращений R=(r₀,…) - определяет номер N используемой таблицы развертки для каждой обрабатываемой области 243×243 точки. Элемент таблицы (rt) задается как r_t=(y_1jmod2)+(x_1jmod2)+1, где mod - операция взятия целочисленного остатка от деления.3. The rotation table R = (r ₀ , ...) - determines the number N of the used scan table for each processed area of 243 × 243 points. The table element (rt) is defined as r _t = (y _1j mod2) + (x _1j mod2) +1, where mod is the operation of taking the integer remainder of division.

Этапы алгоритма:Algorithm Stages:

Шаг 1. Определяется минимальное целое p, такое что H=3^p<=max(w,h) (исходный растр изображения вложим в квадрат со стороной H);Step 1. The minimum integer p is determined, such that H = 3 ^p <= max (w, h) (we put the original image raster into a square with side H);

Шаг 2. Определяются смещения левого верхнего угла исходного растра относительно левого верхнего угла растра со стороной H:Step 2. The offsets of the upper left corner of the initial raster relative to the upper left corner of the raster with side H are determined:

смещение по оси абсцисс xoffset=(H-w)/2,abscissa offset xoffset = (H-w) / 2,

смещение по оси ординат yoffset=(H-h)/2,y axis offset yoffset = (H-h) / 2,

здесь и далее «/» означает операцию целочисленного деления;hereinafter “/” means the operation of integer division;

Шаг 3. Последовательно выполняются выбор и представление одномерной формой H²/59049 областей размером 243×243 точки, каждой из которых присваивается последовательный номер t от 0 до Н²/59049-1.Step 3. Successively performed selection and presentation dimensional form H ^2/59049 areas sized 243 × 243 points, each of which is assigned a serial number from 0 to t H ² / 59049-1.

Алгоритм выполнения итерации следующий:The iteration algorithm is as follows:

Шаг 3.1. По таблице R определяется текущая таблица развертки T_r=r_t;Step 3.1 The table R determines the current scan table T _r = r _t ;

Шаг 3.2. Определяются смещения верхнего левого угла текущей области (xoffset2, yoffset2) относительно верхнего левого угла растра со стороной Н:Step 3.2 The offsets of the upper left corner of the current region (xoffset2, yoffset2) are determined relative to the upper left corner of the raster with side H:

xoffset2=x1t*243;xoffset2 = x1t * 243;

yoffset2=y1t*243;yoffset2 = y1t * 243;

Шаг 3.3. Определяется область покрытия исходным растром текущей области 243×243 точки (если w,h<>Н, то граница исходного растра может не совпадать с границей области 243×243 точки) как прямоугольный фрагмент, лежащий по ширине - от xStart до xEnd, по высоте - от yStart до yEnd. А также определяются промежуточные переменные xFileOffset, yFileOffset, используемые для вычисления смещения позиции файлового указателя (курсора), относительно начала файла, по которому будет позиционироваться «окно» доступа к области файла.Step 3.3 The coverage area of the current region of 243 × 243 points is determined by the initial raster (if w, h <> Н, then the boundary of the initial raster may not coincide with the boundary of the region of 243 × 243 points) as a rectangular fragment lying in width - from xStart to xEnd, in height - from yStart to yEnd. It also defines intermediate variables xFileOffset, yFileOffset, used to calculate the position offset of the file pointer (cursor) relative to the beginning of the file, which will be positioned the “window” of access to the file area.

Шаг 3.3.1. Если xoffset2>=xoffset, то: xStart=0; xFileOffset=xoffset2-xoffset; иначе: xStart=xoffset-xoffset2; xFileOffset=0;Step 3.3.1. If xoffset2> = xoffset, then: xStart = 0; xFileOffset = xoffset2-xoffset; otherwise: xStart = xoffset-xoffset2; xFileOffset = 0;

Шаг 3.3.2. Если yoffset2>=yoffse, то: yStart=0; yFileOffset=yoffset2-yoffset; иначе: yStart=yoffset-yoffset2; yFileOffset=0;Step 3.3.2. If yoffset2> = yoffse, then: yStart = 0; yFileOffset = yoffset2-yoffset; otherwise: yStart = yoffset-yoffset2; yFileOffset = 0;

Шаг 3.3.3. Если xFileOffset+243<=w, то: xEnd=242; иначе: xEnd=w -xoffset2;Step 3.3.3. If xFileOffset + 243 <= w, then: xEnd = 242; otherwise: xEnd = w -xoffset2;

Шаг 3.3.4. Если yFileOffset+243<=h, то yEnd=242; иначе: yEnd=h-yoffset2;Step 3.3.4. If yFileOffset + 243 <= h, then yEnd = 242; otherwise: yEnd = h-yoffset2;

Шаг 3.4. Определяется позиция M (смещение относительно начала файла до байта) и размер S (число последовательных байтов файла) «окна», по которому осуществляется доступ к области файла на данной итерации с использованием механизма «отображения файлов в память» (File Mapping). При этом учитывается «перевернутое» хранения растра изображения в bmp-файле, для чего вводится вспомогательная переменная yFileOffset2:Step 3.4 The position M (the offset from the beginning of the file to the byte) and the size S (the number of consecutive bytes of the file) of the “window” are determined, which accesses the file area at this iteration using the “File Mapping” mechanism. In this case, the “inverted” storage of the image raster in the bmp file is taken into account, for which the auxiliary variable yFileOffset2 is introduced:

Шаг 3.4.1. yFileOffset=h-yFileOffset-243;Step 3.4.1. yFileOffset = h-yFileOffset-243;

Шаг 3.4.2. Если yFileOffset<0, то yFileOffset2=-yFileOffset-1; yFileOffset=0;Step 3.4.2. If yFileOffset <0, then yFileOffset2 = -yFileOffset-1; yFileOffset = 0;

иначе: yFileOffset2=0;otherwise: yFileOffset2 = 0;

Шаг 3.4.3. М=54+(3*xFileOffset)+(L*yFileOffset), где 54 - фрейм bmp-файла;Step 3.4.3. M = 54 + (3 * xFileOffset) + (L * yFileOffset), where 54 is the frame of the bmp file;

L - число байтов на одну горизонтальную строку исходного растра,L is the number of bytes per horizontal row of the source raster,

определяется следующим образом:defined as follows:

если (h*3)mod4=0, то L=h*3, иначе: L=h*3+4-((h*3)mod3);if (h * 3) mod4 = 0, then L = h * 3, otherwise: L = h * 3 + 4 - ((h * 3) mod3);

Шаг 3.4.4. S=243*L;Step 3.4.4. S = 243 * L;

Шаг 3.5. Строится функция F, выполняющая частичное отображение байтового массива P в три матрицы субпикселей M_R, M_G, M_B (красная, зеленая и синяя компонента соответственно) размером 243×243 точки каждая. Здесь P - одномерный байтовый массив длины S, представляющий собой «окно» доступа к последовательной области файла, полученное в пункте 3.4. Функция F описывается следующим образом:Step 3.5 A function F is constructed that performs partial mapping of the byte array P into three matrixes of subpixels M _R , M _G , M _B (red, green, and blue components, respectively) with a size of 243 × 243 pixels each. Here P is a one-dimensional byte array of length S, which is a “window” of access to the sequential file region, obtained in clause 3.4. Function F is described as follows:

Шаг 3.5.1. r(x,y)=p((x-xStart)*3+(242-y-yFileOffset2)*L), где r(x,y) - элемент матрицы M_R с заданными индексами x, y; p(Z) - элемент массива p с индексом, заданным выражением Z;Step 3.5.1. r (x, y) = p ((x-xStart) * 3 + (242-y-yFileOffset2) * L), where r (x, y) is an element of the matrix M _R with given indices x, y; p (Z) is the element of the array p with the index given by the expression Z;

Шаг 3.5.2. g(x,y)=p((x-xStart)*3+(242-y-yFileOffset2)*L+1), где g(x,y) - элемент матрицы M_G с заданными индексами x, y;Step 3.5.2. g (x, y) = p ((x-xStart) * 3 + (242-y-yFileOffset2) * L + 1), where g (x, y) is an element of the matrix M _G with given indices x, y;

Шаг 3.5.3. b(x,y)=p((x-xStart)*3+(242-y-yFileOffset2)*L+2), где b(x,y) - элемент матрицы M_B с заданными индексами x, y.Step 3.5.3. b (x, y) = p ((x-xStart) * 3 + (242-y-yFileOffset2) * L + 2), where b (x, y) is an element of the matrix M _B with given indices x, y.

Далее, полученная в пункте 3.5 область размером 243×243 точек обрабатывается по таблице развертки, рассчитанной в пункте 3.1.Further, an area of 243 × 243 dots obtained in clause 3.5 is processed according to the scan table calculated in clause 3.1.

Особенностью реализации механизма отображения последовательной области файла в память (параметры которого рассчитываются в пункте 3.4), характерного для ОС Windows, является то, что позиция М и размер S «окна» должны быть кратны 64 килобайтам. В этом случае вводится поправочный коэффициент А=М mod 65036. Тогда параметры M_W, S_W, P_W «окна», с учетом особенностей Windows, будут скорректированы следующим образом:A specific feature of the mechanism for mapping a sequential region of a file into memory (the parameters of which are calculated in clause 3.4), which is typical for Windows, is that the position M and the size S of the "window" must be a multiple of 64 kilobytes. In this case, a correction factor A = M mod 65036 is introduced. Then the “window” parameters M _W , S _W , P _W , taking into account the features of Windows, will be adjusted as follows:

M_W=M-A; S_W=S+A; P_W:p_W(Z)=p(Z+А).M _W = MA; S _W = S + A; P _W : p _W (Z) = p (Z + A).

Краткое описание чертежейBrief Description of the Drawings

На Фиг.1 показана начальная ячейка МЦР, названная 1Fas, которая представляет собой дискретный квадрат, состоящий из девяти клеток (3×3=9), имеющий свой центр и свои четыре грани (стороны); развертка МЦР начальной ячейки стартует от центра с обходом влево от центра и далее по кругу по часовой стрелке.Figure 1 shows the initial cell of the ICR, called 1Fas, which is a discrete square consisting of nine cells (3 × 3 = 9), having its own center and its four faces (sides); the ICR scan of the initial cell starts from the center with a detour to the left of the center and further in a circle clockwise.

На Фиг.2 показаны четыре типа обхода квадрата, состоящего из девяти клеток (3×3=9): обход w1, описанный как начальный (1Fas1); обход w2 - как зеркальный от 1Fas1 в левую сторону (1Fas2), обход w3 - как зеркальный от 1Fas2 в верхнюю сторону (1Fas3), обход w4 - как зеркальный от 1Fas3 в правую сторону; эти типы обхода необходимы для получения направления рекурсии МЦР для 2Fas.Figure 2 shows four types of traversal of a square consisting of nine cells (3 × 3 = 9): traversal w1, described as initial (1Fas1); bypass w2 - as a mirror from 1Fas1 to the left (1Fas2), bypass w3 - as a mirror from 1Fas2 to the upper side (1Fas3), bypass w4 - as mirror from 1Fas3 to the right; these types of bypass are necessary to obtain the direction of the recursion of the ICR for 2Fas.

На Фиг.3 показано направление рекурсии МЦР для 2Fas (p=2, со стороной 9 клеток, 9×9=81), где исходной служит начальная 1Fas, на основе выше указанных вращений w в последовательности с движением в квадрат влево от 1Fas и далее по часовой вокруг 1Fas: w1 w2 w3 w4 w3 w2 w3 w4 w3.Figure 3 shows the direction of the recursion of the ICR for 2Fas (p = 2, with a side of 9 cells, 9 × 9 = 81), where the initial is 1Fas, based on the above rotations w in the sequence with a square motion to the left of 1Fas and further clockwise around 1Fas: w1 w2 w3 w4 w3 w2 w3 w4 w3.

На Фиг.4 показана рекурсия МЦР для 3Fas (p=3, со стороной 27 клеток).Figure 4 shows the recursion of the ICR for 3Fas (p = 3, with a side of 27 cells).

Промышленная применимостьIndustrial applicability

МЦР обеспечивает прямой доступ к блокам изображения, лежащим в оперативной памяти, в зависимости от их информационной ценности (релевантности).The ICR provides direct access to image blocks lying in the RAM, depending on their information value (relevance).

МЦР позволяет упорядочить содержимое изображения по его релевантам.ICR allows you to organize the contents of the image by its relevant.

МЦР минимизирует число обращений к внешней памяти, хранящей сотни миллионов изображений.ICR minimizes the number of accesses to external memory that stores hundreds of millions of images.

МЦР в состоянии формировать в изображении семантические единицы, состоящие из сотен и выше пикселов, отражающих смысловой запрос, пусть через сканер пользователя.ICR is able to form semantic units in the image, consisting of hundreds or more pixels that reflect a semantic query, even through a user’s scanner.

МЦР обемпечивает повышение степени сжатия изображения без потерь и повышение скорости обработки цифрового изображения в преобразованном сжатом виде по всем классам процедур (анализ, преобразование, синтез, передача).The ICR provides an increase in the lossless image compression ratio and an increase in the processing speed of the digital image in converted compressed form for all classes of procedures (analysis, transformation, synthesis, transmission).

Возможна эффективная работы с оцифрованными сигналами любого частотного диапазона и полученных любым типом сенсоров, например оптических, ультразвуковых, рентгеновских, радиоволновых, магниторезонансных, инфракрасных или их комбинаций, др., задающих многозональный спектр.It is possible to work effectively with digitized signals of any frequency range and received by any type of sensors, for example, optical, ultrasonic, x-ray, radio waves, magnetic resonance, infrared or their combinations, etc., defining a multizonal spectrum.

Способ имеет аппаратную и программно-аппаратную реализации.The method has hardware and software and hardware implementations.

Источники информацииInformation sources

1. Н.Д. Горский, С.Н. Мысько, В.П. Сухаричев. Сравнительное исследование некоторых характеристик двумерных разверток. Препринт ЛНИВЦ АН СССР, №44, Л., 1982.1. N.D. Gorsky, S.N. Mysko, V.P. Sukharichev. A comparative study of some characteristics of two-dimensional scans. Preprint LNIVTS AN SSSR, No. 44, L., 1982.

2. Генри Уоррен, мл. Алгоритмические трюки для программистов. "Вильямс", Москва, 2004.2. Henry Warren, ml. Algorithmic tricks for programmers. "Williams", Moscow, 2004.

3. Александров В.В., Горский Н.Д., Поляков А.О. Рекурсивные алгоритмы представления и обработки данных. - В кн.: Алгоритмы и системы автоматизации исследований и проектирования. - М.: Наука, 1980.3. Aleksandrov VV, Gorsky ND, Polyakov A.O. Recursive data presentation and processing algorithms. - In the book: Algorithms and automation systems for research and design. - M.: Science, 1980.

4. Александров В.В., Горский Н.Д. Структуризация иерархических систем. - В кн.: Алгоритмические модели в автоматизации исследований. - М.: Наука, 1980.4. Alexandrov V.V., Gorsky N.D. Structuring hierarchical systems. - In the book: Algorithmic models in research automation. - M.: Science, 1980.

5. Р.М. Кроновер. Фракталы и хаос в динамических системах. Основы теории. - М.: Постмаркет, 2000.5. R.M. Cronover. Fractals and chaos in dynamical systems. Fundamentals of the theory. - M.: Postmarket, 2000.

6. Федер Е. Фракталы. - М.: Мир, 1991.6. Feder E. Fractals. - M.: Mir, 1991.

7. Орловский В.А. Передача факсимильных изображений. - М.: Связь, 1980.7. Orlovsky V.A. Fax transmission. - M.: Communication, 1980.

Claims (1)

Способ преобразования и обработки цифрового изображения на основе многоцентричной развертки, построенной по правилам кривой заполняющей плоскость (КЗП), отличающийся тем, что начальную ячейку многоцентричной развертки (МЦР) представляют дискретным квадратом, состоящим из девяти клеток (3×3=9), имеющим свой центр и свои четыре грани (стороны); развертку начальной ячейки МЦР выполняют от центра к краю квадрата и далее с обходом остальных ячеек по кругу; приоритетным является путь с направлением обхода влево от центра квадрата и далее по часовой стрелке; формируемая конструкция является фасетом (pFas), где p - шаг рекурсии, при p=1 имеют описанную выше начальную ячейку (3×3=9); для построения дальнейших направлений рекурсий различают четыре типа обхода: описанный выше обход w1 как начальный (1Fas1), обход w2 как зеркальный от 1Fas1 в левую сторону (1Fas2), обход w3 как зеркальный от 1Fas2 в верхнюю сторону (1Fas3), обход w4 как зеркальный от 1Fas3 в правую сторону; для получения направления рекурсий МЦР применяют 2Fas (p=2, со стороной в 9 клеток, 9×9=81), где центром задают 1Fas; на основе вышеуказанных вращений w выполняют обход в последовательности с начальным движением в квадрат влево от 1Fas и далее по часовой стрелке вокруг 1Fas: w1 w2 w3 w4 w3 w2 w3 w4 w3; далее запускают рекурсию МЦР на основе 1Fas и 2Fas (p>2), представляя плоскость в координатах вращения (w), носителем которых является pFas, а точкой этой плоскости, $$Q_{xy}^p$$

, есть квадрат со стороной 3^p, где p=0…N, при этом N задает сторону квадрата, в который вкладывают габарит исходного изображения; при p=0 (0Fas) точка $$Q_{xy}^0$$

вырождается в пиксел; при p>0 МЦР разбивает плоскость на $$Q_{xy}^{p-1}$$

независимых точек (квадратов); параметры x, y для Q - это его центр на плоскости; в результате образуют многокоординатное пространство точки Q: две координаты декартового измерения (x, y), координата измерения вращения (w), координата измерения размера граней фасета pFas, координата измерения номера хранения $$Q_{xy}^p$$

в памяти вычислителя F^p; причем эти координаты измерений комбинируют в зависимости от поставленных задач; общим для этих координат является отображение декартовой плоскости в память при взаимно однозначном и непрерывном отображении точки $$Q_{xy}^p$$

в память вычислителя F^p. A method of converting and processing a digital image based on a multicentric scan constructed according to the rules of a curve filling a plane (CLC), characterized in that the initial cell of a multicentric scan (ICR) is a discrete square consisting of nine cells (3 × 3 = 9), which has its own center and its four faces (sides); scanning the initial cell of the ICR is performed from the center to the edge of the square and then bypassing the remaining cells in a circle; priority is the path with the direction of the bypass to the left of the center of the square and then clockwise; the structure being formed is a facet (pFas), where p is the recursion step; for p = 1, they have the initial cell described above (3 × 3 = 9); To construct further directions of recursion, four types of bypass are distinguished: the w1 bypass described above as the initial (1Fas1) bypass, w2 as the mirror bypass from 1Fas1 to the left (1Fas2), the w3 bypass as mirror from the 1Fas2 to the upper side (1Fas3), the w4 bypass as the mirror from 1Fas3 to the right side; to obtain the direction of the recursion of the ICR, 2Fas are used (p = 2, with a side of 9 cells, 9 × 9 = 81), where 1Fas is set by the center; on the basis of the above rotations w, they bypass in the sequence with the initial motion squared to the left of 1Fas and then clockwise around 1Fas: w1 w2 w3 w4 w3 w2 w3 w4 w3; then they start the recursion of the ICR based on 1Fas and 2Fas (p> 2), representing the plane in the rotation coordinates (w), the carrier of which is pFas, and the point of this plane, $$Q_{xy}^p$$

, there is a square with side 3 ^p , where p = 0 ... N, while N defines the side of the square into which the envelope of the original image is inserted; at p = 0 (0Fas) the point $$Q_{xy}^0$$

degenerates into a pixel; at p> 0, the ICR splits the plane into $$Q_{xy}^{p-\mathrm{one}}$$

independent points (squares); the x, y parameters for Q is its center on the plane; as a result, they form the multi-coordinate space of the Q point: two coordinates of the Cartesian dimension (x, y), coordinate of the rotation measurement (w), coordinate of the dimension of the facet faces pFas, coordinate of the storage number measurement $$Q_{xy}^p$$

in the memory of the calculator F ^p ; moreover, these measurement coordinates are combined depending on the tasks; common to these coordinates is the mapping of the Cartesian plane into memory with a one-to-one continuous mapping of the point $$Q_{xy}^p$$

to the memory of the calculator F ^p .

Images