Спосіб стиснення даних

1 Спосіб стиснення одновимірного масиву х з N вибірок сейсмічних сигналів, який відрізняється тим, що включає стадії а) розділення зазначеного масиву х на блоки з М вибірок, де М 2(j), (4) хвильові числа Наприклад, візуалізовані k=0 j=0 підповерхневі дефекти у сейсмічних даних Іншими словами, сума квадратів вибіркових відповідають високим хвильовим числам Іншою значень після згорненої ДКТ-ІІІ дорівнює цій сумі таких, що повільно змінюються) даних За термінологією Jawerth et al (1996), пряма згорнена ДКТ-ІІІ здійснює «розв'язання констант» Для перевірки цієї другої властивості згорненої ДКТ-ІІІ, аналітичне застосовують операцію згортання рівнянь (За) на ПОСТІЙНІ вибіркові значення Х|(|)=1, і перевіряють, щоб результат складав yi(|)=VMCin(O,j), де Cm(k,j) визначено у рівнянні (2) Іншими словами, функцію згортання обирають таким чином, щоб результати згортання постійних вибіркових значень точно співпадали (до масштабного множника VM) З першим (к = 0) косинусом ДКТ-ІІІ 12 11 57784 причиною є те, що сейсмічні дані часто стисненням аналізуються за комп'ютерними алгоритмами, Стиснена віртуальна пам'ять незалежними від системи візуального сприйняття Віртуальна пам'ять створює ІЛЮЗІЮ пам'яті, яка людини перевищує ту, що фізично існує Ця ІЛЮЗІЯ є найбільш ефективною у прикладних програмах, Локальне квантування що використовують доступ до даних, При стисненні 8-бітних даних зображень розташованих поблизу інших даних, доступ до вибіркові значення лежать в інтервалі від -128 до яких було щойно здійснено Такі прикладні +127, і можна прийняти, що низькоамплітудні програми мають добру локальність посилань блоки даних є незначущими і можуть бути безпечно квантовані до нуля при стисненні Прикладні програми, які працюють з 2-D або 3Стандарт JPEG, зокрема, робить таке D масивами, часто виявляють добру локальність припущення, оскільки це дозволяє посилань Наприклад, прикладні програми для використовувати лише одну множину масштабних інтерпретації сейсмічних даних можуть скейлінгових множників для усього зображення у відображати ПОСЛІДОВНІ 2-D зрізи даних з 3-D цілому Як обговорювалось вище, ці скейлінгові масиву За допомогою достатньо швидкого множники можуть змінюватись для різних алгоритму локальної декомпресії може коефіцієнтів (різних хвильових чисел) усередині здійснюватись вибіркова декомпресія блоків, що блока, але одна й та сама множина містять вибірки для таких зрізів без декомпресії використовується для кожного блока У цьому усього 3-D масиву у цілому Алгоритм стиснення сенсі JPEG-квантування є глобальним за винаходом є особливо корисним для таких застосувань При стисненні 32-бітних даних з плаваючою комою краще здійснювати локальне квантування з Ключовою для таких застосувань є здатність використанням скейлінгових множників, що стискати чи декомпресувати підмножину великого змінюються від блока до блока Перед стисненням масиву без стиснення чи декомпресії масиву у таких даних максимальна вибіркова амплітуда цілому Для стиснення, основаного на ДКТ-ІІ, хітах може бути невідомою, а зчитування кожної такого як те, Що використовується у JPEGвибірки перед стисненням для визначення цієї стисненні, ця ознака легко реалізується величини може вимагати великих витрат Крім Конкретно, для декомпресії окремої вибірки треба того, припущення про незначущість низьких лише декодувати, деквантувати та здійснити амплітуд може бути невірним, зокрема, сейсмічні обернену ДКТ-ІІ блока, що містить цю вибірку При дані часто потребують значної обробки для того, декомпресії однієї вибірки здійснюється також щоб це припущення було вірним Таким чином, хоч декомпресія усіх вибірок цього блока За усередині блока для квантування усіх коефіцієнтів припущенням про локальність посилань трансформації використовується один обчислювальні витрати на декомпресію інших скейлінговий множник, величина скейлінгового вибірок у цьому блоці не будуть марними множника може змінюватись від блока до блока Для алгоритму стиснення за винаходом, Конкретно, у наведеному вище рівнянні (5) |z|max основаного на згорненій ДКТ-ІІІ, потрібна певна позначає максимальний коефіцієнт усередині додаткова робота Розглянемо 2-О-стиснення та кожного трансформованого блока, і для кожного чотири блоки вибірок розміром 8x8, зображені на блока розраховується окремий скейлінговий Фігурі (12) Для декомпресії вибірки, що відповідає множник s зафарбованому кружку у блоці А, треба (1) декодувати, деквантувати та здійснити обернену Локальне квантування дає менші коефіцієнти ДКТ-ІІІ усіх чотирьох блоків (А, Б, В та Г), і (2) стиснення (продукує більше біт-на-вибірку), ніж розгорнути чотири вибірки, що відповідають глобальне квантування Очевидною причиною чотирьом зафарбованим кружкам Розгортання цього є те, що потрібні додаткові біти для через межі блоків здійснюється, як зберігання скейлінгових множників квантування проілюстровано на Фігурі 11 і описано рівнянням для кожного стисненого блока Менш очевидною (36), і виконується спочатку для одного виміру, а причиною є те, що при локальному квантуванні потім для другого Хоч потрібні чотири блоки, при менша КІЛЬКІСТЬ вибірок може дати в результаті здійсненні декомпресії однієї вибірки у блоці А нуль, ніж при глобальному квантуванні Таким виконується більша частина роботи, потрібної для чином, алгоритм стиснення за винаходом декомпресії суміжних вибірок Знов-таки, дозволяє обирати локальне або глобальне припускаючи локальність посилань, ці додаткові квантування обчислення не будуть марними Локальне квантування не маніпулює великими Інша різниця між стадією квантування за динамічними діапазонами у окремому блоці винаходом і JPEG-ом витікає з нашої потреби Наприклад, низькоамплітудні відбиття у квантувати 32-бітні дані з плаваючою комою, які необроблених сейсмічних даних можуть бути мають набагато більший динамічний діапазон, ніж прихованими під високоамппітудними дані 8-бітних чи 12-бітних зображень Для поверхневими хвилями Усередині блоків, що квантування величини z з плаваючою комою до містять високоамплітудні шуми, алгоритм цілого числа і з В+1 бітами (включаючи знаковий стиснення за винаходом навіть при локальному біт), використовується такий алгоритм квантуванні може дати нуль в результаті квантування низькоамплітудного сигналу, так що сигнал буде неможливо відновити шляхом і = zxs + 1/2 z>0 (6) обробки після декомпресії Таким чином, слід zxs + 1/2 z>0 приглушувати високоамплітудні шуми перед де s означає скейлінговий множник 57784 14 13 квантування Для запобігання переповнення великою і якщо застосування має добру локальність посилань, то обчислювальні витрати потрібно 111