Диссертация (Методы и устройство формирования сигналов в цифровых видеоинформационных системах), страница 26

Динамический характер изменения затрачиваемоговремени, проявляющийся от кадра кадру, говорит о наличии в разработанномметодеадаптивностикпространственно-временнойструктурекаждогообрабатываемого кадра.Результатом обработки являются вектора движения, количество которых напорядокнижеприиспользованииразработанногометода.Уменьшениеколичества векторов движения, которые в обязательном порядке должныпередаваться на приемную сторону для обеспечения процедуры декодирования,приводит к сокращению общего объема занимаемого видеоинформационногосигнала.Такимобразом,полученныерезультатыиих анализслужатподтверждением эффективности разработанного метода и его способность внестизначительныеулучшениявсуществующиеалгоритмыобработкивидеоинформационного сигнала.1774.4 ВыводыПолученные результаты моделирования и анализа разработанных методовобработки пространственного и временного направлений изображений и кадровпозволяют сформулировать следующие выводы:1.

Разработанный метод внутрикадрового сжатия, при котором осуществляетсяпередача сжатого изображения без корректирующей информации (основноеизображение), показал наибольшую эффективность в обработке и сжатиявидео высокой четкости в сравнении с существующим методом JPEG.2. Применение разработанного метода для видео стандартной четкости такжепозволяет добиться лучших результатов, но выраженных в меньшей степени,чем в форматах высокой четкости.3.

Разработанный метод внутрикадрового сжатия, при котором осуществляетсяпередача сжатого изображения с корректирующей информацией, позволяетдобиться лучшего качества изображения в сравнении с передачей толькоосновногоизображения.Однакоэтотразработанныйметодпроявилэффективность в степени сжатия и качестве восстановленного изображениятолько при невысоких степенях сжатия изображения. В случае высокихстепеней сжатия разработанный метод показал эффективность только вкачестве восстановления изображения. Следовательно, в данном случаеразработанныйметодбудеткрайнеполезнымприорганизациипоследовательной передачи: передаче основного изображения и, в случаеналичиядостаточногоколичестваресурсовканаласвязи,передачекорректирующей информации.

Возможность организации такой поочередной,независимой передачи данных демонстрирует адаптивность разработанногометод к пропускной способности канала связи.4. Разработанныеметодымежкадровойобработкиисжатияданныхвидеоинформационного сигнала затрачивают на порядок меньше времени дляреализации процедуры компенсации движения даже при полном переборепикселейвпределахзоныпоиска,адаптивноподстраиваяськпространственно-временной структуре кадров.1785. Разработанныйметодмежкадровойобработкиисжатияданныхвидеоинформационного сигнала, при выполнения операции компенсациидвижения, значительно сокращают количество передаваемых векторовдвижения, в силу отсутствия паразитных векторов движения.6.

Внедрение разработанных методов в алгоритмы существующих стандартовсжатия видеоинформационных сигналов позволяет значительно увеличитьэффективность работы этих алгоритмов.7. Рекомендуется внедрять разработанные методы и устройства в системыкомпрессии видеоинформационного сигнала, основанные на стандартахсжатия H.264 и H.265.179ЗАКЛЮЧЕНИЕ1.

Рассмотрены особенности работы зрительной системы человека, на основекоторых производится выявление психофизиологической избыточности.Проведен анализ современных методов сжатия сигналов изображений впределах пространственного и временного направлений на основе дискретнокосинусного преобразования и вейвлет функций. Исследованы, с оценкойэффективностиискоростивидеоинформационныхработы,сигналов.Такжеэнтропийныерассмотреныметодысжатиясовременныеиперспективные методы противошумовой коррекции с анализом принципов ихработы.Проанализированыустранениямежкадровойалгоритмыизбыточности,работысовременныхлежащиевосновеметодовкодековH.264/AVC и H.265/HEVC. В результате проделанной работы выявленынедостатки алгоритмов этих методов.2.

Определен перечень мер, направленных на увеличение эффективности работырассмотренныхметодовсжатия,сформулированытребованиякразработанным методам пространственного и межкадрового кодирования.3. Предложено использовать в разработанном методе кодирования в пределахвнутрикадрового пространства блоки увеличенных размеров для кодированиякадров формата высокой четкости.4. Сформированаобеспечивающаяиуспешноэффективноепротестированасокращениематрицаквантования,избыточностивблокахувеличенного размера.5.

Разработан метод трехмерной противошумовой коррекции в пределахвнутрикадрового пространства на основе адаптивнойпространственно-временной фильтрации сигналов изображений в последовательности кадров,реализующий эффективное подавление шумов различного происхождения иобеспечивающий экономное использование вычислительных ресурсов.6. Разработана структурная схема устройства трехмерной шумовой коррекции наосновеадаптивнойпространственно-временнойфильтрациисигналовизображений в последовательности кадров, обеспечивающее эффективное180подавление шума различной природы и использование пониженного объёмавычислительных ресурсов.7. Разработан нелинейный итерационный метод формирования управляющихсигналов с противошумовой коррекцией, обладающий универсальностью ивысоким быстродействием.8.

Разработан адаптивный метод кодирования пространственной структурыкадрасвозможностьюформированиякорректирующейинформации,передаваемой, при необходимости, в зависимости от наличия свободныхресурсов канала связи.9. Разработан эффективный метод адаптивного кодирования по межкадровомунаправлению видеоинформационного сигнала, обеспечивающий выполнениекомпенсацииформированиядвижениясвысокойуменьшенногочислапроизводительностьюсигналоввекторовзасчётдвижения,достаточного для восстановления сигнала кадра.10. Проведены моделирование и экспериментальные исследования, результатыкоторыхпоказалиулучшенныеэффективностьрезультатывработыразработанныхсравнениисметодовиметодами-конкурентами.Предложенные алгоритмы обеспечивают коррекцию недостатков, выявленныхприанализесуществующихметодовкодирования.Рекомендуетсяиспользование разработанных методов кодирования видеоинформационногосигнала, как в качестве самостоятельных модулей, так и в качествемодернизациикомпрессионныхсистемнаосновестандартовJPEG,H.264/AVC и H.265/HEVC.181СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ1.

В. Ф. Самойлов, Б. П. Хромой. Телевидение. – М.: Связь, 1975.2. Прэтт У. Цифровая обработка изображений: Пер. с англ. – М.: Мир, 1982.3. Шиффман Х.Р. Ощущение и восприятие: 5-е изд. – СПб.: 2003.4. В.Н. Безруков, Специфика видеоконтроля изображений вещательноготелевидения, Материалы международного конгресса HAT, Москва, 2002. –С. 215-216.5. М. Вернер. Основы кодирования. – М.: Техносфера, 2006.

–288 с.6. Д. Сэломон. Сжатие данных, изображений и звука. – М.: Техносфера, 2004.– 368 с.7. Schwarz H., Marpe D., Wiegand Т. CABAC and slices, JVT document JVTD020, Klagenfurt. Austria, July 2002.8. ITU-T Recommendation H.264. Advanced video coding for generic audiovisualservices, 2013.9. ITU-T Recommendation H.265. High efficiency video coding, 2013.10. ITU-CCITTRecommendationT.81Informationtechnology–Digitalcompression and coding of continuous-tone still images – Requirements andGuidelines. ISO/IEC 10918-1, 1992.11.

Смирнов А. В., Пескин А. Е. Цифровое телевидение. От теории к практике.– М: Горячая линия-Телеком, 2003. – 352 с.12. Ватолин Д., Ратушняк А., Смирнов М., Юкин В. Методы сжатия данных.Устройство архиваторов, сжатие изображений и видео. – М.: ДИАЛОГМИФИ, 2003. – 384 с.13. Б.А.

Локшин Цифровое вещание: от студии к телезрителю – М.: КомпанияСайрус Системс, 2001.14. K . R . Rao, P . C . YipThe Transform and Data Compression Handbook – CRCPress, 2000.15. Владо Дамьяновски CCTV. Библия видеонаблюдения. Цифровые и сетевыетехнологии / Пер, с англ. – М.: ООО «Ай-Эс-Эс-Пресс», 2006, – 480 с: ил.18216. Ватолин Д., Ратушняк А., Смирнов М., Юкин В. Методы сжатия данных.Устройство архиваторов, сжатие изображений и видео.

– М.: ДИАЛОГМИФИ, 2002. - 384 с.17. Рабинович А.В. Кодирование изображений с применением вейвлетпреобразования // Труды НИИР, 2003.18. Новиков Л.В. Основы вейвлет-анализа сигналов. Учебное пособие. 1999.152 с.: ил.19. Ярославский Л.П. Введение в цифровую обработку изображений. – М.:Сов. радио, 1979. – 312 с., ил.20. Борискевич А.А. Цифровая обработка речи и изображений. Электронныйучебно-методический комплекс по дисциплине Цифровая обработка речи иизображений. Минск, 2007.21. Onthriar, K.K.

Loo, Z. Xue. Performance Comparison of Emerging Dirac VideoCodec with H.264/AVC // School of Engineering and Design, Brunel University,UB83PH, UK, 2006.22. Wesley De Neve, Peter Lambert, Sam Lerouge, Rik Van de Walle. Assessmentof the Compression Efficiency of the MPEG-4 AVC Specification // ProceedingsOf The Society Of Photo-Optical Instrumentation Engineers (spie). 5308, 2004,p. 1082-1093.23. Chen, P., Hanke, K., Rusert, T., Woods, J.W. Improvements to the MC-EZBCscalable video coder // IEEE Transactions On Circuits And Systems For VideoTechnology, Vol.

17, No. 6, June 2007, pp. 790-795.24. Zixiang Xiong, Kannan Ramchandran, Michael T. Orchard, and Ya-Qin Zhang.A Comparative Study of DCT- and Wavelet-Based Image Coding // IEEETRANSACTIONSONCIRCUITSANDSYSTEMSFORVIDEOTECHNOLOGY, VOL. 9, NO. 5, AUGUST 1999, p. 692-695.25. Anilkumar Katharotiya, Swati Patel, Mahesh Goyani. Comparative Analysisbetween DCT & DWT Techniques of Image Compression // Journal ofInformation Engineering and Applications, Vol.

1, No.2, 2011.18326. E. Feig. A fast scaled DCT algorithm // Proc. SPIE Image Processing Algorithmsand Techniques, Vol. 1244, Feb. 1990, pp. 2-13.27. Воробьев В.И., Грибу-Нин В.Г. Теория и практика вейвлет-преобразования.ВУС, 1999. – С. 1 - 204.28. ТропченкоА.Ю., ТропченкоА.А. Методы сжатия изображений ,аудиосигналов и видео: Учебное пособие – СПб.: СПбГУ ИТМО, 2009. –108 с.29. Уэлстид С. Фракталы и вейвлеты для сжатия изображений в действии.