Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Управление параметрами алгоритма сжатия видеоинформации при передаче данных в системах мобильной связи

Диссертация: Управление параметрами алгоритма сжатия видеоинформации при передаче данных в системах мобильной связи
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Практические результаты использования предложенных алгоритмов приведены для открытой реализации стандарта сжатия видеоинформацииЕС2000. На тестовых видеопоследовательностях продемонстрирована эффективность алгоритмов, которые позволяют повысить пиковое отношение сигнал/шум передаваемой видеопоследовательности, содержащей фрагменты компьютерной графики, на 5−10 дБ при фиксированной скорости канала… Читать ещё >

Управление параметрами алгоритма сжатия видеоинформации при передаче данных в системах мобильной связи (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • ВВЕДЕНИЕ
  • РАЗДЕЛ 1. Методы сжатия видеоинформации
    • 1. 1. Обобщенная схема системы сжатия видеоинформации
    • 1. 2. Сжатие информации без потерь
      • 1. 2. 1. Код Хаффмана
      • 1. 2. 2. Арифметическое кодирование
    • 1. 3. Сжатие информации с потерями
      • 1. 3. 1. Кодирование источников с заданным критерием качества
      • 1. 3. 2. Равномерное скалярное квантование и функция скорость/искажение
    • 1. 4. Устранение пространственной избыточности видеоинформации
      • 1. 4. 1. Преобразование цветового пространства
      • 1. 4. 2. Дискретное косинусное преобразование
      • 1. 4. 3. Дискретное вейвлетное преобразование
    • 1. 5. Устранение временной избыточности видеоинформации
      • 1. 5. 1. Оценка движения в задача сжатия видеоинформации
      • 1. 5. 2. «Быстрые» алгоритмы оценки движения
      • 1. 5. 3. Алгоритмы оценки движения, учитывающие битовые затраты на векторы движения
    • 1. 6. Краткая характеристика стандартов сжатия видеоинформации
    • 1. 7. Выводы по разделу
  • РАЗДЕЛ 2. Управление арифметическим кодером в задачах сжатия видеоинформации
    • 2. 1. Арифметическое кодирование в задачах сжатия видеоинформации
    • 2. 2. Практическая реализация двоичного арифметического кодирования
    • 2. 3. Контекстное адаптивное двоичное арифметическое кодирование
    • 2. 4. Алгоритм адаптивной оценки с периодическим масштабированием счетчиков
    • 2. 5. «Скользящее окно» и его аппроксимации
    • 2. 6. Реализация алгоритмов оценки вероятности при помощи конечного автомата
    • 2. 7. Алгоритм «виртуального скользящего окна»
      • 2. 7. 1. Описание алгоритма и выбор параметров
      • 2. 7. 2. Оценка сложности алгоритма и практические результаты
    • 2. 8. Алгоритм адаптивного «виртуального скользящего окна»
      • 2. 8. 1. Постановка задачи
      • 2. 8. 2. Универсальное кодирование с учетом функции цели
      • 2. 8. 3. Кодирование с учетом функцин цели для случая «виртуального скользящего окна»
    • 2. 9. Выводы по разделу
  • РАЗДЕЛ 3. Алгоритмы оценки движения при сжатии на низких битовых скоростях
    • 3. 1. Оценка движения для случая передачи видеоданных по нпзкоскоростным каналам связи
    • 3. 2. Алгоритм «иерархической оценки движения»
    • 3. 3. Модифицированный алгоритм «иерархической оценки движения»
      • 3. 3. 1. Иерархическое разбиение Р-кадра
      • 3. 3. 2. Кодирование векторов движения Р-кадра
      • 3. 3. 3. Оценка движения, разбиение и кодирование векторов движения для В-кадров
    • 3. 4. Модифицированный алгоритм «иерархической оценки движения» с ограничением
      • 3. 4. 1. Случай ограничения количества бит или уровня искажения на кадр
      • 3. 4. 2. Случай минимаксного ограничения уровня искажения на кадр
    • 3. 5. Оценка сложности алгоритма и практические результаты
    • 3. 6. Управление скоростью кодирования для группы видеоисточников
      • 3. 6. 1. Управление скоростью кодирования для одного видеоисточника
      • 3. 6. 2. Постановка и решение задачи для группы видеопсточников
    • 3. 7. Выводы по разделу
  • РАЗДЕЛ 4. Управление скоростью кодирования при ограничениях на объем памяти и задержку
    • 4. 1. Особенности систем сжатия и передачи с ограничением на память
    • 4. 2. Задержка в системе сжатия и передачи видеоинформации
    • 4. 3. Управление скоростью кодирования по минимаксному критерию искажения
      • 4. 3. 1. Постановка минимаксной оптимизационной задачи
      • 4. 3. 2. Решение минимаксной задачи последовательным поиском
      • 4. 3. 3. Алгоритм управления скоростью кодирования при ограничении на память
    • 4. 4. Управление скоростью кодирования по минимаксному критерию искажения с учетом «смены сцены»
      • 4. 4. 1. Постановка расширенной минимаксной оптимизационной задачи
      • 4. 4. 2. Определение момента «смены сцены»
      • 4. 4. 3. Алгоритм управления скоростью кодирования при ограничениях на память с учетом «смены сцены»
    • 4. 5. Выбор параметров алгоритмов и практические результаты
    • 4. 6. Методика тестирования алгоритмов управления при помощи модели источник/кодер видеоинформации
      • 4. 6. 1. Недостатки традиционных подходов к тестированию алгоритмов управления скоростью кодирования
      • 4. 6. 2. Допущения модели источник/кодер видеоинформации
      • 4. 6. 3. Классификация состояний видеоисточника
      • 4. 6. 4. Выбор модели функции скорость/искажение
      • 4. 6. 5. Методика тестирования алгоритмов управления
    • 4. 7. Выводы по разделу

Актуальность темы

исследования.

В связи с бурным ростом инфокоммуникационных технологий все большую роль в общем информационном потоке играют мультимедийные данные. При этом существенную долю передаваемых по проводным и беспроводным каналам данных составляют видеоданные. Так как в качестве приемников и передатчиков видеоинформации все чаще используются мобильные устройства, актуальна задача разработки алгоритмов сжатия и передачи видеоинформации с учетом специфики этих устройств.

В области разработки алгоритмов сжатия и передачи видеоданных в системах мобильной связи можно выделить два основных направления исследований: передача по низкоскоростным каналам связи на большие расстояния (например, в системах цифрового телевизионного вещания DVB-H, технологии передачи данных EGPRS для мобильных сетей GSM, технологии WiMAX и др.) и передача видеоданных высокого разрешения с малой задержкой по высокоскоростным каналам связи на небольшие расстояния (например, в системах, основанных на технологии WiFi, UWB pi др.). Для первого направления характерна задача разработки алгоритмов, направленных на дальнейшее увеличение степени сжатия передаваемых видеоданных. Для второго направления характерна задача разработки алгоритмов, учитывающих ограничения на вычислительную сложность и объем памяти мобильных устройств.

Основной целью работы 51вляется исследование и разработка методов управления параметрами алгоритма сжатия видеоинформации, направленных на повышение эффективности передачи видеоданных в системах мобильной связи.

Для достижения поставленной цели были исследованы следующие задачи:

1. Задача повышения эффективности адаптивного арифметического кодирования при сжатии видеоинформации.

2. Задача устранения межкадровой (временной) избыточности видеоинформации для случая передачи по каналам связи с низкой пропускной способностью.

3. Задача управления скоростью кодирования видеоинформации при передаче данных в системах мобильной связи.

4. Задача разработки алгоритмов с учетом особенностей реализации системы сжатия и передачи видеоинформации, в частности, с учетом ограничения на объем памяти кодирующего и декодирующего устройств.

Объектом исследования является система сжатия и передачи видеоинформации.

Предметом исследования являются методы управления параметрами алгоритма сжатия видеоинформации.

Методологическую и теоретическую основу исследования составили научные труды отечественных и зарубежных ученых как в области теории информации (В.Д. Колесник, Б. Д. Кудряшов, Р. Е. Кричевский, Б. Я. Рябко, В. К. Трофимов, Ю. М. Штарьков, Р. Галлагер, Т. Лейтон, Г. Лэнгдон, Р. Ривест и др.), так и в области обработки и сжатия видеинформации (Н.Н. Красильников, И. Добеши, А. Катсаггелос, Д. Марпе, Г. Шустер и др.).

Методы исследования. Для решения поставленных задач использованы методы цифровой обработки сигналов, теории информации, теории оптимизации и теории цепей Маркова.

Для получения практических результатов были использованы открытые для общего использования кодеки, поддерживающие стандарты сжатия видеоинформации MPEG-2, H.264/AVC и JPEG200U. Реализация предложенных алгоритмов была осуществлена на языке программирования Си в среде Microsoft Visual Studio 2005.

В качестве информационной базы исследования были использованы источники в виде отечественных и зарубежных публикаций в научных журналах, трудах конференций, книг, диссертаций и стандартов, относящихся к теме диссертационной работы.

Научная новизна диссертационной работы заключается в следующем.

1. Предложен алгоритм «виртуального скользящего окна», который может быть использован для повышения эффективности адаптивного арифметического кодирования при сжатии видеоинформации.

2. Предложена модификация алгоритма «иерархической оценки движения», которая позволяет повысить эффективность кодера видеоинформации при передаче данных по каналам связи с низкой пропускной способностью.

3. Впервые сформулирована задача управления скоростью кодирования для группы видеоисточников по минимаксному критерию искажения. Предложено решение задачи на основе модифицированного алгоритма «иерархической оценки движения».

4. Сформулирована задача управления скоростью кодирования по минимаксному критерию искажения при передаче видеоинформации по каналу связи при ограничении на объем памяти кодирующего и декодирующего устройств. Предложены алгоритмы управления, позволяющие повысить эффективность кодирования для видеопоследовательностей, содержащих фрагменты компьютерной графики.

Практическая значимость исследования. Результаты диссертационной работы могут быть использованы при проектировании систем сжатия и передачи видеоинформации, а также для разработки стандартов сжатия видеоинформации.

Алгоритм «виртуального скользящего окна», модифицированный алгоритм «иерархической оценки движения» и алгоритм управления скоростью кодирования для группы видеоисточников могут быть использованы для повышения ээфективнети передачи видеоданных по каналам связи с низкой пропускной способностью. Областью применения данных алгоритмов являются системы цифрового телевизионного вещания для мобильных устройств DVB-H, технология передачи данных EGPRS для мобильных сетей GSM, телекоммуникационная технологии WiMAX и др.

Алгоритм управления скоростью кодирования видеоинформации при ограничении на объем памяти кодирующего .и декодирующего устройств могут быть использованы для повышения эффективности передачи видеоданных на небольшие расстояния по высокоскоростным каналам связи с малой задержкой передачи данных. Областью применения данных алгоритмов являются системы, основанные на технологии WiFi, UWB, 60GHz и др.

Апробация результатов исследования.

Основные результаты диссертационной работы докладывались на семинарах кафедры информационных систем и кафедры безопасности информационных систем СПбГУАП, а также на следующих научно-технических конференциях:

• 8я, 9я и 10я научная сессия СПбГУАП (200G — 2008 гг.);

• «10th IEEE International Symposium 011 Consumer Electronics», 2006 г.;

• «XI International Symposium on Problems of Redundancy in Information and Control Systems», 2007 г.;

• «15-я Международная научно-техническая конференция «Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций», 2008 г.;

• «The 15-th International Conference on Communications», 2008 г.;

• «The llth International Symposium on Wireless Personal Multimedia Communications», 2008 r.

Внедрение результатов исследования Результаты диссертационной работы используются в учебном процессе кафедры безопасности информационных систем СПбГУАП. Разработанный алгоритм управления скоростью кодирования видеоинформации с учетом ограничения на объем памяти кодирующего и декодирующего устройств был использован в рамках проекта «Беспроводной экран» в ЗАО «Интел А/О».

Публикации по теме диссертационной работы. Основные результаты работы изложены в 12-ти печатных работах, из которых 3 опубликованы в научных журналах, входящих перечень ВАК.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Алгоритм «виртуального скользящего окна» для повышения эффективности адаптивного арифметического кодирования при сжатии видеоинформации.

2. Модифицированный алгоритм «иерархической оценки движения» для устранения межкадровой (временной) избыточности видеоинформации.

3. Метод управления скоростью кодирования видеоинформации при передаче данных в системах мобильной связи.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех разделов, заключения, списка литературы и четырех приложений.

4.7 Выводы по разделу.

По материалам раздела могут быть сформулированы следующие выводы:

1. По аналогии с ранее известным результатом выведена формула, содержащая необходимые условия для обеспечения заданной задержки в системе сжатия и передачи видеоинформации;

2. Предложены алгоритмы управления скоростью кодирования при передаче видеоинформации по каналу с ограниченной пропускной способностью при ограничении на объем памяти кодирующего и декодирующего устройств. Доказаны утверждения, которые показывают, что после адаптации алгоритмов к характеристикам источника видеоинформации и каналу предложенные алгоритмы соответствуют решению минимаксной оптимизационной задачи;

3. Практические результаты использования предложенных алгоритмов приведены для открытой реализации стандарта сжатия видеоинформацииЕС2000. На тестовых видеопоследовательностях продемонстрирована эффективность алгоритмов, которые позволяют повысить пиковое отношение сигнал/шум передаваемой видеопоследовательности, содержащей фрагменты компьютерной графики, на 5−10 дБ при фиксированной скорости канала и задержке по сравнению с известными алгоритмами. При этом показано, что наиболее эффективен алгоритм управления с детектированием смены сцены;

4. Предложена модель источник/кодер видеоинформации, параметры которой не зависят от алгоритма управления скоростью кодирования;

5. Предложена методика тестирования алгоритмов управления при помощи модели источник/кодер видеоинформации.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

В диссертационной работе рассматривались задачи управления кодером видеоинформации при передаче данных от мобильных устройств. Получены следующие основные результаты:

1. Приведена обобщенная структурная схема системы сжатия видеоинформации. Выделены основные особенности, учитывающие специфику передачи видеоданных от мобильных устройств. Рассмотрены алгоритмы сжатия данных без потерь и с потерями, а также алгоритмы устранения пространственной и временной избыточности видеоинформации. Дана краткая характеристика стандартов сжатия видеоинформации, открытые реализации которых использованы для получения практических результатов в диссертационной работе.

2. Предложен алгоритм оценки вероятности при помощи «виртуального скользящего окна». Показано, что предложенный алгоритм позволяет увеличить степень сжатия относительно известных методов оценки вероятности при этом может быть реализован без операций умножения/деления и использования таблиц переходов.

3. Предложен модифицированный алгоритм «иерархической оценки движения». Показано, что предложенный алгоритм позволяет существенно снизить битовые затраты на векторы движения при высоких степенях сжатия по сравнению с известными алгоритмами оценки движения.

4. На базе модифицированного алгоритма «иерархической оценки движения» предложен алгоритм совместного выбора тагов квантования и векторов движения, который минимизирует уровень искажения по суммарному и минимаксному критерию при заданных ограничениях на объем сжатого видеокадра, либо минимизирует объем сжатого видеокадра при заданных ограничениях на уровень искажения.

5. Рассмотрена задача управления скоростью кодирования для группы видеоисточников, но минимаксному критерию искажения.

Предложено решение задачи на основе модифицированного алгоритма «иерархической оценки движения».

6. По аналогии с ранее известным результатом выведена формула, содержащая необходимые условия для обеспечения заданной задержки в системе сжатия и передачи видеоинформации. Рассмотрена задача управления скоростью кодирования по минимаксному критерию искажения при ограничении на задержку передачи данных и объем памяти кодирующего и декодирующего устройств. Предложены алгоритмы управления скоростью кодирования, позволяющие существенно повысить эффективность кодирования для видеопоследовательностей, содержащих фрагменты компьютерной графики, по сравнению с существующими подходами.

7. Предложена модель источник/кодер видеоинформации, параметры которой не зависят от алгоритма управления скоростью кодирования. Предложена методика тестирования алгоритмов управления при помощи модели источник/кодер видеоинформации.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Э. Применение цифровой обработки сигналов.-М.:"Мир", 1980.
  2. H.H., Цифровая обработка изображений.-М.:Вузовская книга, 2001 г.
  3. В.Д., Полтырев Г. Ш. Курс теории информации. М., Наука, 1982.
  4. Р. Теория информации и надежная связь. М., Советское радио, 1974.
  5. Р., Вудс Р., Цифровая обработка изображений. М., Техносфера, 2005.
  6. Д. Цифровая связь М., Радио и связь, 2000.
  7. Д.А. Построение кодов с минимальной избыточностью // Кибернетический сборник. 1961. № 3. С.79−87.
  8. .Я. Сжатие данных при помощи «мнимого скользящего окна» // Проблемы передачи информации. 1996. Т.32. № 2. С.22−30.
  9. .Я. Эффективный метод арифметического кодирования для источников с большими алфавитами // Проблемы передачи информации. 1999. Т.35. № 4. С.95−108.
  10. Ю.М. Функции цели и последовательное оценивание модели источника при универсальном кодировании // Проблемы передачи информации. 1999. Т.35. № 3. С.99−111.
  11. В.В. Метод адаптивного кодирования двоичной информационной выборки // Известия вузов. Приборостроение. 2004. Т.47. № 5. С.36−41.
  12. Е.А., Тюрликов A.M. Оценка вероятности появления символа при адаптивном двоичном арифметическом кодировании в задачах сжатия видеоинформации // Цифровая обработка сигналов. 2007. № 3. С.20−24.1.L
  13. E.A., Тюрликов A.M., Уханова A.C. Адаптивное арифметическое кодирование в стандарте JPEG2000 // Информационно-управляющие системы. 2007. № 6. С.28−33.
  14. Е.А., Тюрликов A.M. Алгоритмы оценки движения в задачах сжатия видеоинформации на низких битовых скоростях // Компьютерная оптика Принято к публикации.
  15. Е.А., Тюрликов A.M. Управление скоростью и ошибкой кодирования в системе сжатия и передачи видеоинформации с ограничениями на память передающего и принимающего устройств // Компьютерная оптика. 2007. Т.31. № 2. С.69−76.
  16. .Д. Конспект лекций по теории информации (черновик) http://k51.spb.ru/article.php?art==105&s=2.
  17. Belyaev E., Turlikov A., Ukhanova A. Rate-control algorithms testing by using video source model // The 15-th International Conference on Communications. 2008. St. Petersburg, Russia.
  18. Digital compression and coding of continuous-tone still images. ITU-T and ISO/IEC JTC 1, ITU-T Recommendation T.81 and ISO/IEC 10 918−1, 1992.
  19. JPEG 2000 image coding system: Core coding system, itu-t recommendation t.800 and iso/iec 15 444−1. ITU-T and ISO/IEC JTC 1, 2000.
  20. ATSC Digital Television Standard. ATSC standard A/53A, 2001.
  21. Advanced video coding for generic audiovisual services. ITU-T Recommendation H.264 and ISO/IEC 14 496−10 (AVC), 2003.
  22. ETSI EN 302 304 VI.1.1 (2004−11). Digital video broadcasting (DVB): transmission system for handheld terminals (DVB-H). European Telecommunications Standards Institute, 2004.
  23. IEEE Std IEEE 802.16−2004 (Revision of IEEE Std IEEE 802.16 2001). IEEE Standard for Local and metropolitan area networks. Part 16: Air Interface Fixed Broad-band Wireless Access Systems // IEEE. 1, 2004.
  24. GSM-05 Series, Digital Cellular Telecommunications System (Phase 2+), 8.4.0 ed. ETSI, May 2000.
  25. IEEE P802.11n D1.0 Draft Amendment, March 20 061. L
  26. Federal Communications Commission, «Revision of Part 15 of the Commission’s rules regarding Ultra-Wideband transmission systems,» FCC 02−08, Apr. 2002.
  27. P.F. 60 GHz radio: prospects and future directions // IEEE Benelux Chapter Symposium on Communications in Proceedings of and Vehicular Technology. 2003.
  28. H.264/AVC JM Reference Software, http://iphome.hhi.de/suehring/tml/.
  29. JPEG-2000 Software, http://www.ece.uvic.ca/ mdadams/jasper/.
  30. MPEG-2 TM5 Rate Control and Quantization Control. http://www.mpeg.org/mpeg/.
  31. Accame M., De Natale F.G.B., Giusto D.D. Hierarchical motion estimator (HME) for block-based video coders // IEEE Transactions on Consumer Electronics. 1997. № 43. P. 1320−1330.
  32. Antonini M., Barlaud M., Mathieu P., Daubechies I. Image coding using wavelet transform image processing // IEEE Transactions on Image Processing. 1992. V. l, Is.2. P.205−220.
  33. Bottou L., Howard P., Bengio Y. The Z-coder adaptive binary coder // Proc. IEEE Data Compression Conference. 1998. P. 13−22.
  34. Ce Zhu, Xiao Lin, Lap-Pui Chau, Keng-Pang Lim, Hock-Ann Ang Choo-Yin Ong A novel hexagon-based search algorithm for fast block motion estimation // 2001 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing. 2001. № 3. P. 1593−1596.
  35. Nam Ik Cho, San Uk Lee Fast algorithm and implementation of 2-d discrete cosine transform // IEEE Transactions on Circuits and Systems. 1991. V.38. P.297−305.
  36. Coifman R.R., Wickerhauser M.V. Entropy-based algorithms for best basis selection // IEEE Transactions on Information Theory. 1992. V.38. P.713−718.
  37. Duttweiler D.L., Chamzas C. Probability estimation in arithmetic and adaptive-huffman entropy codcrs // IEEE Transactions on Image Processing. 1995. V.4. P.237−246.
  38. Eeckhaut H., Schrauwen B., Christiaens M., Van Campenhout J. Tuning the M-coder to improve dirac’s entropy coding // WSEAS transactions on Information Science and Applications. 2005. V.2. P. 1563−1571.
  39. Howard P.G., Vitter J. S. Pracical implementations of arithmetic coding // Kluwer Academic Publishers. 1992. P. S5−112.
  40. Injong Rhee, Graham R.M., Muthukrish-nan S., Packwood R.A. Quadtree-structured variable-size block-matching motion estimation with minimal error // IEEE Tranactions On Circuits And Systems for A^ideo Technology. 2000. V.10. P.42−50.
  41. ISO/IEC 13 818 (MPEG-2): Generic coding of moving pictures and associated audio information, 1994.
  42. Jelinek F. Buffer overflow in variable-length coding of fixed rate sources // IEEE Trans. Inform. Theory. 1968. V.14. P.490−501.
  43. Jain J.R., Jain A.K. Displacement measurement and its application in interframe image coding // IEEE Transactions on Communications. 1981. V.29. P.1799−1808.
  44. Kossentini F., Lee Y.W., Smith M.J.T, Ward R.K. Predictive RD optimized motion estimation for very low bit-rate video coding // IEEE Journal On Selected Areas in Communications. 1997. V.15. P.1752−1763.
  45. Krichevski R. E., Trofimov V. E. The performance of universal encoding // IEEE Trans. Inform. Theory. 1981. V.27. P.199−207.
  46. Leighton F.T., Rivest R. Estimating a probability using finite memory // IEEE Trans. Inform. Theory. 1986. V.32. № 6. P.733−742.
  47. Li Zhu, Schuster G.M., Katsaggelos A.K. Minmax optimal video summarization // IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology. 2005. V.15. P. 1245−1256.
  48. Lloyd S.P. Least square quantization in PCM // IEEE Transactions on Information Theory. 1982. V.28. P.129−137.
  49. Lopes F., Ghanbari M. Hierarchical motion estimation with spatial transforms // 2000 International Conference on Image Processing. 2000. V.2. P. 558−561.1. 1.
  50. Lurng-Kuo, Liu E.F. A block-based gradient descent search algorithm for block motion estimation in video coding // IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology. 1996. V.6. P.419−422.
  51. Dai M., Loguinov D., Radha H. Rate-distortion modeling of scalable video coders // International Conference on Image Processing. 2004. V.2. P.1093−1096.
  52. Dai M., Loguinov D. Analysis and Modeling of MPEG-4 and H.264 MultiLayer Video Traffic // IEEE INFOCOM. 2005.
  53. Mallat S. A theory of multiresolution signal decomposition: The wavelet representation // IEEE Transactions on Pattern Anal. Mach. Intell. 1989. V.ll. P. 674−693.
  54. Marpe D., Schwarz H., Blattermann G., Heising G., Wiegand T. Context-based adaptive binary arithmetic coding in JVT/H.26L // 2002 International Conference on Image Processing. 2002. P.513−516.
  55. Marpe D., Schwarz H., Wiegand T. Context-based adaptive binary arithmetic coding in the H.264/AVC video compression standard // IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology. 2003. V.7. P.620−636.
  56. Marpe D., Wiegand T. A highly efficient multiplication-free binary arithmetic coder and its application in video coding // 2003 International Conference on Image Processing (ICIP'03). 2003. P.263−266.
  57. Max J. Quantizing for minimum distortion // IEEE Transactions on Information Theory. 1960. V.6. P. 16−21.
  58. Meron E., Feder M. Finite-memory universal prediction of individual sequences // IEEE Trans. Inform. Theory. 2004. V.50. P. 1506−1523.
  59. Cherniavsky N., Shavit G., Ringenburg M.F., Ladner R.E., Riskin R.E. Multistage: A minmax bit allocation algorithm for video coders // IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology. 2007. V.17. P.59-G7.
  60. Pennebaker W.B., Mitchel J.L., Langdon G.G., Arps R.B. An overview of the basic principles of the q-coder adaptive binary arithmetic coder // IBM J. Research and Development. 1988. V.32. №.6. P.717−726.
  61. Reibman A.R., Haskell B. G Constraints on variable bit-rate video for atm networks // IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology. 1992. V.2. P.361−372.
  62. Lucantoni D.M., Neuts M. F, Reibman A.R. Methods for performance evaluation of VBR video traffic models // IEEE Transactions on Networking. 1994. V.2. P.176−180.
  63. Schuster G.M., Katsaggelos A.K. Rate-Distortion Based Video Compression, Optimal Video Frame Compression, and Object Boundary Encoding, Kluwer Academic Publisher, 1997.
  64. Schuster G.M., Katsaggelos A.K. A theory for the optimal bit allocation between displacement vector field and displaced frame difference // IEEE Journal On Selected Areas in Communications. 1997. V.15. P.1739−1751.
  65. Schuster G. M., Katsaggelos A.K. A video compression scheme with optimal bit allocation among segmentation, motion, and residual error // IEEE Transactions On Image Processing. 1997. V.6. P.1487−1502.
  66. Schuster G.M., Katsaggelos A.K. An optimal quadtree-based motion estimation and motion-compensated interpolation scheme for video compression // IEEE Transactions On Image Processing. 1998. V.6. P.1505−1523.
  67. Siu-Wai Wu, Gersho A. Joint estimation of forward and backward motion vectors for interpolative prediction of video // IEEE Transactions on Image Processing. 1994. V.3. P.684−687.
  68. Taubman D. High performance scalable image compression with EBCOT // IEEE Transactions on Image Processing. 2000. V.9. № 7. P.1158−1170.
  69. Viteribi A., Omura J. A new rate control scheme using a new rate distortion model // Principle of Digital Communication and Coding, New York: McGraw-Hil, 1979.
  70. Wiegard T., Girod B. Lagrange multiplier selection in hybrid video coder control // 2001 International Conference on Image Processing. 2001. V.3. P. 542−545.
  71. Withers D. The ELS-coder: a rapid entropy coder // Proc. IEEE Data Compression Conference. 1997. P.495.
  72. Witten I.C., Neal R.M., Cleary J.G. Arithmetic coding for data compression // Communication of the ACM. 1987. V.30. P.520−540.
  73. Zandi A., Langdon G. Adaptation for non-stationary binary sources for data compression // 29th Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers. 1996. P.224−228.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!