Сжатие трех отдельных изображений в формате JPEG, содержащих временную избыточность?

Я добавляю это как второй ответ, потому что теперь, когда я лучше понимаю вашу проблему, он ОЧЕНЬ отличается от моего первого.

Я считаю КРАЙНЕ маловероятным, что вы сможете напрямую работать с файлами jpeg. В сжатых файлах небольшое изменение имеет тенденцию распространяться на большую часть файла, в результате чего два файла не могут сравниваться во многих местах.

У меня есть два предложения.

1: заархивируйте изображения. Кажется слишком простым, вы, вероятно, уже думали об этом, но протокол zip хорошо известен и находится в свободном доступе, и он автоматически использует все возможные сходства. Снова просто возьмите камеру и сделайте три снимка; застегните их и посмотрите, как пойдет.

2: немного сложнее, но вы можете распаковать три jpeg в bmp, объединить bmp (выстроить их один за другим), а затем повторно сжать в jpeg. Протокол jpeg должен в полной мере использовать сходство трех изображений, и с вашей точки зрения работа будет минимальной.

Любое декодирование/изменение/перекодирование изображений JPEG может снизить качество изображения, но, поскольку ваша камера может захватывать только JPEG-файлы, я предполагаю, что максимальное качество изображения вряд ли будет ключевым требованием...

Я не могу придумать простого способа сделать это в частотной области JPEG, но тогда вы можете распаковать Вычтите изображения 2 и 3 из изображения 1, чтобы получить дельта-изображения. Они должны сжиматься намного лучше и будут добавлены получателем обратно к изображению №1.

Оказывается, есть некоторые операции, которые вы можете выполнять в сжатом домене, которые может помочь. Вам нужно будет распаковать этапы Хаффмана / RLE в формате jpeg, а затем напрямую работать с коэффициентами DCT. Вы вполне можете выполнять вычитание изображений таким образом, и это не должно приводить к дополнительным артефактам.

Хотя я не изучал сигналы со времен университета, я думаю, что вы ищете видеокодек без потерь.

Huffyuv уже давно существует, и исходный код доступен. . Основная концепция заключается в прогнозировании изменений пикселей между каждым кадром и кодировании (и сжатии) разницы между прогнозируемыми и фактическими изменениями.

Lagarith — еще один кодек с открытым исходным кодом.

Вам нужно будет передать декодированные кадры JPEG в каждый из этих кодеков.

На вашем месте я бы воспользовался вашей системой, чтобы прямо сейчас сделать три снимка вручную, чтобы вы могли проверить свои предположения, прежде чем двигаться дальше.

Я предполагаю, что вам понадобится небольшой перевод, даже если вы не собираетесь никаких движений. Вибрации оборудования, ветра и даже теплового расширения может быть достаточно, чтобы сбить вас с толку на один-два пикселя, что испортит прямое сжатие пикселей в пиксель.

Другими факторами могут быть изменение освещения из-за облака, проходящего через солнце, или увеличения тепла, исходящего от земли, или даже артефакты сжатия JPEG.

Я не говорю, что это не сработает, просто я сначала запустил вручную.

Память настолько дешева, что вы получите гораздо больше отдачи, добавив к камере большую сим-карту (или что-то еще).