ترميز اقتطاع الكتلة (BTC) هو تقنية ضغط صور خاسرة تُستفيد من نهج مباشر لتقليل بيانات الصور مع الحفاظ على المعلومات المرئية الأساسية. تُحقق ذلك عن طريق تقسيم الصورة إلى كتل من البكسل غير المتداخلة، ثم تطبيق مخطط كمّ بسيط ثنائي المستوى على كل كتلة. ستستكشف هذه المقالة مبادئ عمل BTC، مع تسليط الضوء على مزاياها وقيودها.
آلية عمل BTC الأساسية:
تقسيم الصورة: تُقسم الصورة المدخلة إلى كتل ذات حجم متساوٍ، وعادةً ما يكون حجمها n x n بكسل.
معالجة الكتل: تُعالج كل كتلة بشكل مستقل. يتم حساب متوسط قيمة البكسل (المتوسط) والانحراف المعياري. تُمثل هاتان القيمتان سطوع الكتلة وتباينها بشكل عام، على التوالي.
الكمّ ثنائي المستوى: يُطبق الكمّ ثنائي المستوى على كل كتلة، حيث يتم تعيين البكسل إلى أحد مستويين من إعادة البناء:
تمثيل خريطة البت: يتم إنشاء خريطة بت ثنائية، حجمها نفس حجم الكتلة الأصلية (n x n). يتوافق كل بت في الخريطة مع بكسل في الكتلة. تُشير "1" إلى تعيين البكسل إلى المستوى 1، بينما تُشير "0" إلى المستوى 2.
التشفير: يتكون التمثيل المشفر للصورة من متوسط الكتلة، والانحراف المعياري، وخريطة البت لكل كتلة.
فك التشفير: تُستخدم خريطة البت لتعيين مستوى إعادة البناء المناسب (متوسط + انحراف معياري / 2 للمستوى 1، متوسط - انحراف معياري / 2 للمستوى 2) إلى كل بكسل داخل الكتلة.
مزايا BTC:
البساطة: خوارزمية BTC سهلة التنفيذ نسبيًا، وتتطلب موارد حسابية قليلة.
انخفاض التعقيد: عمليات التشفير وفك التشفير سريعة نظرًا لاستخدام العمليات الحسابية البسيطة وجداول البحث.
أداء جيد: توفر BTC معدل ضغط معقول مع الحفاظ على جودة صورة مقبولة، خاصةً للصور ذات الارتباط المكاني العالي.
قيود BTC:
ضغط خاسر: BTC هي تقنية ضغط خاسرة، مما يعني أن بعض المعلومات تُفقد خلال عملية الكمّ، مما يؤدي إلى تشوهات مرئية، خاصةً عند الحواف والتفاصيل الدقيقة.
تشوهات الكتل: يمكن أن يؤدي التقسيم إلى كتل إلى حدود كتل مرئية، خاصةً عند معدلات الضغط العالية.
دعم محدود للألوان: تم تصميم BTC التقليدي لصور الألوان الرمادية، ويتطلب تعديلات لمعالجة صور الألوان.
تطبيقات BTC:
على الرغم من قيودها، وجدت BTC تطبيقات في مجالات متنوعة:
التصوير الطبي: في تطبيقات مثل نقل الصور الطبية وتخزينها، يُعتبر انخفاض تعقيدها وجودتها المقبولة مناسبة.
الاستشعار عن بعد: لنقل الصور من الأقمار الصناعية أو الطائرات بدون طيار، تُقدم BTC توازنًا جيدًا بين الضغط وجودة الصورة.
تصوير المستندات: تُعتبر بساطة BTC وسرعتها مناسبة لضغط صور المستندات.
الاستنتاج:
BTC هي تقنية ضغط خاسرة رائعة تُعرف ببساطتها، وتكلفة حسابية منخفضة، وجودة صورة مقبولة. على الرغم من أنها تواجه قيودًا مثل تشوهات الكتل وفقدان التفاصيل، فإن مزاياها تُجعلها مناسبة لتطبيقات متنوعة حيث يكون ضغط الكفاءة وانخفاض التعقيد الحسابي أمرًا بالغ الأهمية. أدت التطورات في BTC إلى تعديلات مثل الكمّ التكيفي وتحسين اختيار حجم الكتلة، مما عزز أدائها بشكل أكبر.
Instructions: Choose the best answer for each question.
1. What is the primary goal of Block Truncation Coding (BTC)?
(a) To create a lossless compression technique. (b) To reduce the size of an image while preserving key visual information. (c) To enhance the color depth of an image. (d) To convert a grayscale image to a color image.
(b) To reduce the size of an image while preserving key visual information.
2. How does BTC achieve image compression?
(a) By eliminating redundant pixels. (b) By replacing pixel values with their average. (c) By segmenting the image into blocks and applying a two-level quantization scheme. (d) By using a complex mathematical transform like DCT.
(c) By segmenting the image into blocks and applying a two-level quantization scheme.
3. Which of the following is NOT a key advantage of BTC?
(a) Simplicity of implementation. (b) Low computational complexity. (c) High compression ratio without significant quality loss. (d) Preservation of fine details and edges.
(d) Preservation of fine details and edges.
4. What is a major drawback of BTC?
(a) Its inability to compress color images. (b) Its requirement for high computational resources. (c) Its introduction of blockiness artifacts, particularly at high compression ratios. (d) Its poor performance compared to other compression techniques.
(c) Its introduction of blockiness artifacts, particularly at high compression ratios.
5. In which field is BTC widely used due to its low complexity and acceptable image quality?
(a) Digital photography. (b) Video streaming. (c) Medical imaging. (d) Game development.
(c) Medical imaging.
Task:
Imagine you have a 10x10 pixel image with a simple grayscale pattern. The pixel values are as follows:
5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
Hint: For two-level quantization, assign Level 1 (mean + standard deviation/2) to pixels with values greater than or equal to the block's mean and Level 2 (mean - standard deviation/2) to pixels with values less than the mean.
**1. Dividing into Blocks:** The image is divided into 5 blocks of 2x2 pixels. **2. Mean and Standard Deviation:** Since all pixel values are the same (5), each block will have a mean of 5 and a standard deviation of 0. **3. Two-Level Quantization:** Since the standard deviation is 0, the reconstruction levels for all blocks will be: * Level 1: 5 + 0/2 = 5 * Level 2: 5 - 0/2 = 5 In this case, all pixels are assigned Level 1. **4. Bit Map:** Each block will have a 2x2 bit map with all bits set to "1" since all pixels are assigned Level 1. **5. Reconstruction:** Since the reconstructed level for all pixels is 5, the reconstructed image will be identical to the original image. **Conclusion:** Due to the uniform pixel values, BTC does not lead to any compression in this specific case. However, this demonstrates the fundamental steps of BTC, where blocks are processed independently and a two-level quantization scheme is applied.
Comments