Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Анализ и оптимизация кадров при формировании потока видеоданных в системах промышленного наблюдения

Диссертация: Анализ и оптимизация кадров при формировании потока видеоданных в системах промышленного наблюдения
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Апробация работы. Основные результаты исследований, выполненных по теме диссертации, докладывались и обсуждались в период с 2000 по 2006 гг. на следующих конференциях: 6-й Международной научно-технической конференции студентов и аспирантов «Радиотехника, электроника и энергетика» (Москва, 2000), Международной научной конференции «Телевидение: передача обработка изображений» (Санкт-Петербург… Читать ещё >

Анализ и оптимизация кадров при формировании потока видеоданных в системах промышленного наблюдения (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ СОКРАЩЕНИЙ
  • ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ОСОБЕННОСТЕЙ СОВРЕМЕННЫХ СИСТЕМ ПРОМЫШЛЕННОГО НАБЛЮДЕНИЯ
    • 1. 1. Анализ особенностей современных СПН, их классификация и области применения
    • 1. 2. Анализ типовой структуры СПН
    • 1. 3. Анализ методов оптимизации ВД в СПД СПН
    • 1. 4. Определение направлений исследования диссертационной работы
  • ГЛАВА 2. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ И МЕТОДИКА АНАЛИЗА И ОПТИМИЗАЦИИ КАДРОВ ПРИ ФОРМИРОВАНИИ ПОТОКА ВД В СПН
    • 2. 1. Разработка модели СПД для передачи потока ВД в СПН с целью реализации дополнительной обработки кадров
    • 2. 2. Разработка методики анализа и оптимизации кадров при формировании потока ВД в СПН
    • 2. 3. Разработка математической модели анализа кадров при формировании потока ВД в СПН
    • 2. 4. Разработка математической модели авторегуляции порогов отличий кадров при формировании потока ВД в СПН
    • 2. 5. Выводы по главе 2
  • ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ АНАЛИЗА И
  • ОПТИМИЗАЦИИ КАДРОВ ПРИ ФОРМИРОВАНИИ ПОТОКА ВД В СПН
    • 3. 1. Разработка общего алгоритма анализа и оптимизации кадров при формировании потока ВД в СПН
    • 3. 2. Разработка алгоритма авторегуляции порогов отличий кадров при формировании потока ВД в СПН
    • 3. 3. Разработка алгоритма обработки команд управления
    • 3. 4. Выводы по главе 3
  • ГЛАВА 4. ИССЛЕДОВАНИЕ ХАРАКТЕРИСТИК МАТЕМАТИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ И АЛГОРИТМОВ АНАЛИЗА И ОПТИМИЗАЦИИ КАДРОВ ПРИ ФОРМИРОВАНИИ ПОТОКА ВД В СПН
    • 4. 1. Влияние параметров объектов наблюдения на формирование потока ВД в СПН
    • 4. 2. Исследование программной реализации алгоритмов анализа и оптимизации кадров при формировании потока ВД в СПН
    • 4. 3. Выводы по главе 4

Актуальность работы. Современный этап развития производства характеризуется широким применением систем промышленного наблюдения (СПН), используемых для контроля за промышленными процессами, обработки информации и управления технологическим оборудованием. Развитие автоматизации производства в совокупности с развитием технологий способствуют увеличению спроса на расширение функциональных возможностей современных средств промышленного контроля. Это служит причиной для усложнения СПН, расширения их функциональных и сетевых мощностей.

Существующие СПН характеризуются высокими качественными характеристиками и отработанностью типовых вариантов использования. При этом необходимо отметить, что наблюдается острая необходимость использования СПН в промышленных и общественных сферах деятельности, направленных исключительно на решение задач наблюдения, контроля и анализа ситуаций в условиях роста функционального развития современных СПН.

Возможность использования СПН в ряде случаев ограничивается техническими требованиями на средства передачи данных. Объекты наблюдения, расположенные на значительном расстоянии, требуют больших затрат на прокладку специализированных кабелей, в то время как существуют уже проложенные средства коммуникации, которые могут отличаться своими характеристиками от требуемых. Кроме этого, использование даже специализированных кабелей или беспроводных каналов ограничивает количество точек наблюдения и/или дальности передачи из-за ограничений пропускной способности системы передачи данных (СПД) СПН.

Решение данной проблемы может быть найдено в модернизации существующего оборудования, а также в поиске возможных способов обхода указанных ограничений. Один из них — снижение частоты кадров потока видеоданных (ВД). Основной недостаток данного способаухудшение восприятия видеоинформации человеком, а также рост усталости при работе с подобными СПН. Другой способ — увеличение объема передаваемой видеоинформации за счет оптимизации потока ВД.

Анализ алгоритмов и форматов сжатия ВД показал, что современные средства оптимизации, которые используются или могли бы использоваться в существующих СПД СПН, основаны на эффективных принципах, имеют значительные достижения в области уменьшения объемов передаваемых данных и позволяют эффективно решать широкий круг практических задач компрессии потока ВД. Они характеризуются высокими качественными характеристиками, гибкостью и отработанностью типовых вариантов использования, однако, являясь универсальными, в ряде случаев они не дают требуемой оптимизации в соответствии с задачами, диктуемыми спецификой СПН, а также ограничениями СПД в условиях сетевого развития СПН. Несмотря на это, некоторые из рассмотренных алгоритмов и форматов сжатия основаны на передаче изменений внутри кадра, а значит показывают лучшие результаты компрессии потока ВД при увеличении степени похожести кадров.

Исключение малоактивных изменений из кадров до определенного порога позволяет увеличить степень похожести кадров, а значит увеличить и степень сжатия потока ВД существующими методами, используемыми в современных СПН. При этом видимый эффект от данного подхода заключается во временной задержке передачи части изменений изображения на период, характеризующийся активностью изменений.

Таким образом, при обеспечении указанных условий существует возможность увеличения объема передаваемой видеоинформации по существующим каналам связи, что является актуальной задачей наращивания функциональных и сетевых мощностей СПН.

Цель диссертационной работы состоит в решении задачи увеличения объема передаваемой видеоинформации по существующим каналам связи в СПН за счет анализа и оптимизации кадров при формировании потока ВД с дальнейшей компрессией штатными средствами СПД.

Научная новизна. В диссертационной работе получены следующие научные результаты:

• разработана модель для формирования потока ВД в СПН, позволяющая использовать дополнительные алгоритмы управления и обработки кадров;

• синтезирована целевая функция и определены критерии оптимизации кадров при формировании потока ВД с учетом разработанной структуры СПД СПН;

• разработана методика анализа и оптимизации кадров при формировании потока ВД в СПН, основу которой составляет процесс анализа текущего и предыдущего кадров по сетке блоков;

• разработан математический аппарат анализа и оптимизации кадров ВД в СПН на основе разработанной методики.

Практическая ценность работы заключается в разработке пакета алгоритмов анализа и оптимизации кадров при формировании потока ВД в СПН, основанных на предложенной методике и позволяющей увеличить объем предаваемой видеоинформации по существующим линиям связи.

Разработанные в диссертации модели, алгоритмы и программные средства использовались при выполнении хоздоговорных и госбюджетных научно-исследовательских работ с участием автора.

Подана заявка на изобретение № 2 006 130 931 — «Способ анализа и оптимизации передаваемой видеоинформации» .

Реализация и внедрение результатов. Разработанные методика и алгоритмы анализа и оптимизации кадров при формировании потока ВД в СПН внедрены в следующих организациях:

• ОАО «Завод «Автоприбор» ;

• ЗАО «Центр технического перевооружения службы управления космическими полетами» ;

• Владимирский государственный университет, Факультет радиофизики, электроники и медицинской техники.

Апробация работы. Основные результаты исследований, выполненных по теме диссертации, докладывались и обсуждались в период с 2000 по 2006 гг. на следующих конференциях: 6-й Международной научно-технической конференции студентов и аспирантов «Радиотехника, электроника и энергетика» (Москва, 2000), Международной научной конференции «Телевидение: передача обработка изображений» (Санкт-Петербург, 2000), 7-й Международной научно-технической конференции «Актуальные проблемы твердотельной электроники и микроэлектроники» (Таганрог, 2000), Всероссийской научно-технической конференции «Реконфигурируемые электронные средства в системах обработки информации» (Владимир, 2002), 10-й Международной научно-технической конференции «Актуальные проблемы твердотельной электроники и микроэлектроники» (Таганрог, 2006), Международной научно-практической конференции «Теория, методы и средства измерений, контроля и диагностики» (Новочеркасск, 2006), на научно-технических семинарах кафедры «Конструирование и технология радиоэлектронных средств» (ВлГУ, Владимир).

Публикации. Результаты исследований опубликованы в 15 работах и одной заявке на изобретение, а также научно-технических отчетах по результатам научно-исследовательских работ.

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, четырех глав и заключения, изложенных на 113 страницах и иллюстрированных 22 рисунками и 2 таблиц, а также списка литературы из 119 наименований.

4.3. Выводы по главе 4

Результаты исследований описанных в данной главе показали, что функциональные параметры разработанных в диссертационной работе алгоритмов полностью соответствуют разработанной ММ. Проведенные исследования позволяют реализовать данные алгоритмы анализа и оптимизации кадров при формировании потока ВД в СПН, обеспечивая увеличение объема передаваемой видеоинформации в СПН при заданных ограничениях.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате разработки методики, математического обеспечения и пакета алгоритмов анализа и оптимизации потока ВД в СПД СПН, а также проведенных исследований выполненных в диссертационной работе были получены следующие результаты:

1. Исследованы особенности современных СПН, их классификации и сферы использования. Выявлены потенциальные сферы использования и определены ограничения для них.

2. Определены возможности оптимизации кадров при формировании потока ВД с целью повышения функциональных и сетевых мощностей систем на основе СПН.

3. Разработана модель для формирования потока ВД в СПН, позволяющая использовать дополнительные алгоритмы управления и обработки кадров с возможностью динамического реконфигурирования.

4. Разработана целевая функция и определены критерии оптимизации кадров при формировании потока ВД с учетом разработанной структуры СПД СПН.

5. Разработана методика анализа и оптимизации кадров при формировании потока ВД в СПН и выявлены ограничения в ее использовании.

6. Разработаны математические модели анализа и оптимизации кадров при формировании потока ВД в СПН на основе предложенной методики для принятой структуры.

7. Разработан пакет алгоритмов анализа и оптимизации кадров при формировании потока ВД в СПН на основе разработанной методики, основной целью которого является увеличение степени сжатия потока ВД при дальнейшей оптимизации штатными средствами путем исключения части изменений внутри изображения на определенное количество кадров в зависимости от динамических характеристик происходящих изменений.

8. Разработан пакет вспомогательных алгоритмов для гибкого управления параметрами и процессом анализа и оптимизации кадров при формировании потока ВД вплоть до полного исключения дополнительной обработки из процесса работы СПД СПН. Также данный пакет дает возможность использования технологии динамического реконфигурирования для оптимальной обработки кадров в процессе работы.

9. Исследованы и апробированы разработанные математическое обеспечение и пакет алгоритмов анализа и оптимизации кадров при формировании потока ВД в СПН.

10. Осуществлено внедрение созданной информационной технологии в следующих организациях:

• ОАО «Завод «Автоприбор» ;

• ЗАО «Центр технического перевооружения службы управления космическими полетами» ;

• Владимирский государственный университет, Факультет радиофизики, электроники и медицинской техники.

11. Подана заявка на изобретение № 2 006 130 931 от 28.08.2006 «Способ анализа и оптимизации передаваемой видеоинформации» .

Показать весь текст

Список литературы

  1. С., Панин О. Средства охранного телевидения в системе безопасности: тактика применения и выбор основных компонентов // Мир и безопасность № 6, 2003.2. ГОСТ 21 879–88.3. ГОСТ Р 51 558−2000.
  2. Промышленное телевидение Электронный ресурс. / Энциклопедия, толковый Словарь.Инфо. Режим доступа: http://www.slovar.info/word/7icN50658 — Дата доступа: 25.03.2006.
  3. КрахмалевА. Телевизионные системы наблюдения / Банковское дело в Москве, № 1, 2000. С. 61−63.
  4. Ф.В., Калугин И. К. Англо-русский словарь по радиоэлектронике. 2-е изд., перераб. и доп. Ок. 63 000 терминов. М.: Рус. яз., 1987.
  5. Технология безопасности. Киев, 1994.
  6. B.C. Охранные системы, М.: «Наука и Техника», 1996
  7. Charles Hunt & Vane Zartarian. Le renseignement strategique au service de votre enterprise Copyright FIRST, 1990.
  8. Die Kriminalpolizei rat Vorbeugen. (informationen fur ihre Sicherheit) Herausgegeben vom Innenministerium Bden-Wurttemberd Stuttgart, Frankfurt am Main.
  9. Технология безопасности. Integrated technical vision LTD, Киев, 1994.
  10. Системы видеонаблюдения Электронный ресурс. / Techmaster.Ru.-Режим доступа: http://techmaster.rU/content/section/4/41 Дата доступа: 25.03.2006.
  11. Основные различия цифровых и аналоговых систем видеонаблюдения Электронный ресурс. / Techmaster.Ru. Режимдоступа: http://techmaster.ru/index.php?option=content&-task=view&-id=75 Дата доступа: 25.03.2006.
  12. Видеонаблюдение в офисах и на предприятиях Электронный ресурс. / Foreman Electronics. Режим доступа: http://www.foreview.ru/page/58/. — Дата доступа: 25.03.2006.
  13. Цифровые системы видеонаблюдения Электронный ресурс. / ФортЛинк. Режим доступа: http://www.fort-link.ru/production/index.phtml?showgroup=l 19 — Дата доступа: 26.03.2006.
  14. Словарь терминов Электронный ресурс. / Foreman Electronics. -Режим доступа: http://www.foreview.ru/term/41 /. Дата доступа: 25.03.2006.
  15. Н. Видеонаблюдение в системах охраны периметра. Электронный ресурс. / Прогноз финансовых рисков. Режим доступа: http://www.bre.ru/security/25 922.html. — Дата доступа: 11.04.2006.
  16. Охват охранной системы видеонаблюдения Электронный ресурс. / Акорн. Режим доступа: http://www.acorn-sb.ru/. — Дата доступа: 14.04.2006.
  17. И. Сетевые камеры что это такое и почему им пророчат большое будущее / Системы безопасности № 4, 2004
  18. А. Учимся проектировать цифровую сеть видеонаблюдения / Алгоритм безопасности № 3, 2004
  19. А., Кочетков Е. Основные причины выхода из строя оборудования видеонаблюдения Электронный ресурс. / Прогноз финансовых рисков. Режим доступа: http://www.bre.ru/security/20 646.html.- Дата доступа: 14.04.2006.
  20. Н.Е. Визуальная обстановка в системах телевизионного наблюдения. Электронный ресурс. / Прогноз финансовых рисков. -Режим доступа: http://www.bre.ru/security/5169.html. Дата доступа: 14.04.2006.
  21. В.Н., Стрельцов Р. Адаптация высоких технологий к уличным условиям / Специальная техника № 1, 2002
  22. П. Применение элементов волоконной оптики для построения систем видеонаблюдения / Системы безопасности № 4(52), 2003
  23. Тайпао Чин Современный взгляд на видеонаблюдение с ИК-освещением Электронный ресурс. / Прогноз финансовых рисков. -Режим доступа: http://www.bre.ru/security/15 439.html. Дата доступа: 14.04.2006.
  24. Н.Е. Средства адаптации к изменениям освещенности. Электронный ресурс. / Прогноз финансовых рисков. Режим доступа: http://www.bre.ru/security/5169.html. — Дата доступа: 14.04.2006.
  25. Полупроводниковые формирователи сигналов изображения. Под ред. П. Йесперса, Изд-во «Мир», М., 1979, 575с.
  26. Е.С. Фильтр с переменной оптической плотностью для камер. Патент США, кл.350/314 No3700314, 1972.
  27. В.Д., Соловьёв Е. В., Уваров Н. Е., Хитрово Н. Г. Управление чувствительностью камер на ФПЗС. «Техника кино и телевидения», No 9, 1988, с. 12−16.
  28. А. Сетевые камеры в телевизионных системах безопасности / Алгоритм безопасности № 4, 2003
  29. В.В. Таблицы для расчета природной освещённости и видимости. М.: Изд-во АН СССР, 1945.
  30. А.С., Летуновский А. В. Телевизионные системы. Изд-во МО СССР, 1986.
  31. Д.В. Краткий обзор перспектив развития интеллектуальных систем видеонаблюдения. Электронный ресурс. / Прогноз финансовых рисков. Режим доступа: http://www.bre.ru/security/5169.html.- Дата доступа: 14.04.2006.
  32. Цифровое и аналоговое видеонаблюдение: описание устройств для видеонаблюдения. Электронный ресурс. / Армо-системы. Режим доступа: http://www.armosystems.ru/system/cctv.ahtm. — Дата доступа: 11.04.2006.
  33. Многодверная система контроля доступа Keri Systems. Электронный ресурс. / Армо-системы. Режим доступа: http://www.armosystems.ru/system/keriskd.ahtm. — Дата доступа: 11.04.2006.
  34. Корпоративная цифровая система видеонаблюдения на базе оборудования «AXIS Communications». Электронный ресурс. / Армо-системы. Режим доступа: http://www.armosystems.ru/system/cctvaxis.ahtm. Дата доступа: 11.04.2006.
  35. Комплексные системы безопасности на базе систем контроля доступа iSecure Pro, OnGuard Enterprise и Velocity. Электронныйресурс. / Армо-системы. Режим доступа: http://www.armo.ru/system/default.htm. — Дата доступа: 11.04.2006.
  36. Бескорпусные камеры компании SenTECH скрытые камеры системы видеонаблюдения. Электронный ресурс. / Армо-системы. -Режим доступа: http://www.armosystems.ru/system/cctvsentechcamera.ahtm. Дата доступа: 11.04.2006.
  37. Высокочувствительные миниатюрные камеры WATEC LCL-902k, LCL-903k, LCL-81 lk для круглосуточного видеонаблюдения. Электронный ресурс. / Армо-системы. Режим доступа: http://www.armosystems.ru/system/cctvwateccamera.ahtm. — Дата доступа: 11.04.2006.
  38. Цветные цифровые камеры VN-C30U компании JVC Professional. Электронный ресурс. / Армо-системы. Режим доступа: http://www.armosystems.ru/system/cctvjvcvnc30u.ahtm. — Дата доступа: 11.04.2006.
  39. Сетевая цифровая видеокамера AXIS 2420 компании Axis Communications для цифровой системы видеонаблюдения. Электронный ресурс. / Армо-системы. Режим доступа: http://www.armosystems.ru/system/cctvaxis2420.ahtm. — Дата доступа: 11.04.2006.
  40. Малогабаритная сетевая видеокамера AXIS 213 «день/ночь» на поворотном устройстве. Электронный ресурс. / Армо-системы. -Режим доступа: http://www.armosystems.ru/system/cctvaxis2130.ahtm. Дата доступа: 11.04.2006.
  41. Монохромная веб-камера AXIS 2420IR компании Axis Communications для цифровой системы видеонаблюдения.
  42. Электронный ресурс. / Армо-системы. Режим доступа: http://www.armosystems.ru/system/cctvaxis2420ir.ahtm. — Дата доступа: 11.04.2006.
  43. Скоростные купольные телекамеры компании Video Controls Limited. Электронный ресурс. / Армо-системы. Режим доступа: http://www.armosystems.ru/system/cctvvclcamera.ahtm. — Дата доступа: 11.04.2006.
  44. Цифровые системы видеонаблюдения: алгоритмы сжатия видео изображения. Электронный ресурс. / Армо-системы. Режим доступа: http://www.armosystems.ru/system/cctvcompression.ahtm. -Дата доступа: 11.04.2006.
  45. Общие положения алгоритмов сжатия изображений. Электронный ресурс. / Алгоритмы видео и изображений. Режим доступа: http://fast-algo.ru/4.html. — Дата доступа: 15.05.2006.
  46. Алгоритмы архивации без потерь. Электронный ресурс. / Алгоритмы видео и изображений. Режим доступа: http://fast-algo.ru/4.html. — Дата доступа: 15.05.2006.
  47. Алгоритмы архивации с потерями. Электронный ресурс. / Алгоритмы видео и изображений. Режим доступа: http://fast-algo.ru/6.html. — Дата доступа: 15.05.2006.
  48. Различия между форматом и алгоритмом. Электронный ресурс. / Алгоритмы видео и изображений. Режим доступа: http://fast-algo.ru/7.html. — Дата доступа: 15.05.2006.
  49. Д., Ратушняк А., Смирнов М., Юкин В. Методы сжатия данных. Устройство архиваторов, сжатие изображений и видео. М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2003. — 384 с.
  50. Алгоритмы сжатия видео изображения. Электронный ресурс. / Алгоритмы видео и изображений. Режим доступа: http://fast-algo.ru/.- Дата доступа: 15.05.2006.
  51. Цифровое телевидение // Под ред. М. И. Кривошеева. М.: Связь, 1980.
  52. М.И. Основы телевизионных измерений. 3-е изд., доп. и перераб. М.: Радио и связь, 1989.
  53. Л.И. и др. Видеоинформатика. Передача и компьютерная обработки видеоинформации / JI. И. Хромов, А. К. Цыцулин, А. Н. Куликов. — М.: Радио и связь, 1991. — 189 с.
  54. В.М. Цифровое сжатие видеоинформации и звука: учеб. пособие/ В. М. Арткшгенко, О. И. Шелухин, М. Ю. Афонин. М.: Дашков и К, 2004. — 425 с.
  55. В.И., Ткаченко А. Ш. Телевидение и передача изображений: Учеб. пособие для вузов по спец. 0708 «Многоканал. электросвязь». Минск: Вышэйш. шк., 1988. — 318с.
  56. А.В. и др. Методы обработки сигналов в телевизионных системах: Учеб. пособие / М-во общ. и проф.образов. Рос. Федерации: Влад.гос.ун-т Владимир: ВГУ 1997. — 44 с.
  57. Дж. Форматы и алгоритмы сжатия изображений в действии. Учеб.пособ. М.: Издательство Триумф, 2003 — 336 с.
  58. Методы субъективной оценки качества видео для мультимедийных приложений. Серия Р: Качество телефонной передачи. Аудиовизуальное качество в услугах мультимедиа. Рекомендации Р. 910. Женева, 1996.
  59. ITU-R Recommendation ВТ.601−4 (1994), Encoding parameters of digital television for studios. Параметры кодирования цифрового телевидения для студий.
  60. ITU-R Recommendation ВТ.500−6 (1994), Method for the subjective assessment of the quality of television pictures. Методы субъективной оценки качества телевизионного изображения.
  61. ITU-T Recommendation Р.800 (1996), Methods for j subjective determination of transmission quality. Методы субъективного определения качества передачи.
  62. ITU-T Recommendation Р930 (1996), Principles of a reference impairment system for video. Принципы эталонного ухудшения системы для видео.
  63. ITU-R Recommendation ВТ.812 (1994), Subjective assessment of the quality of alphanumeric and graphic pictures in Teletext and similar services. Субъективная оценка качества цифро-буквеных и графических изображений в телетексте и подобных услугах.
  64. Алгоритмы сжатия, использующие дискретное косинусное преобразование JPEG, Motion JPEG, Н-263. Электронный ресурс. / Армо-системы. — Режим доступа: http://www.armosystems.ru/system/cctvcompressionJpeg.ahtm. Дата доступа: 15.05.2006.
  65. Современные алгоритмы сжатия видео. Формат JPEG. Электронный ресурс. / ТехДиал. Режим доступа: http://www.techdeal.ru/pressa4.htm.- Дата доступа: 15.05.2006.
  66. Алгоритм сжатия JPEG, MJPEG, Н.263. Электронный ресурс. / Алгоритмы видео и изображений. Режим доступа: http://fast-algo.ru/1.html — Дата доступа: 15.05.2006.
  67. JPEG digital compression and coding of continuous-tone still images. ISO 10 918.1991.
  68. М.И. Математические средства обработки изображений/ АН УССР, Ин-т кибернетики им. Н. В. Глушкова. Киев: Наук, думка, 1989.- 196 с.
  69. Данн Джейсон Р. Цифровое видео/ Дж. Данн- пер. с англ.: Е.Шикарева. СПб. [и др.]- Питер, 2005. — 318 с.
  70. Иконика: Цифровая обраб. видеоинформации: Сб. науч. тр. / АН СССР, Ин-т пробл. передачи ииформ.- Отв. ред. Ю. М. Штарьков. -М.: Наука, 1989.- 127 с.
  71. Н.Г. Цифровое кодирование с предсказанием непрерывных сигналов. М.: Радио и связь, 1986. — 138 с. ил.
  72. Демьяновски В. CCTV. Библия охранного телевидения / Пер. с англ. М.: ООО «ИСС», 2002, — 352с.
  73. Р.Е. Сжатие и поиск информации. М.: Радио и связь, 1989.
  74. .Я. Сжатие информации с помощью стопки книг // Проблемы передачи информации. 1980. — Т. 16, Вып. 4. С. 16−21.
  75. С. В. Использование контекстного арифметического кодирования для повышения сжатия данных по схеме JPEG // Известия вузов. Электроника. 2001. — № 3. — С. 96 — 98.
  76. И. Десять лекций по вейвлетам: Пер. с англ. Москва-Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2004.
  77. Методы сжатия видео изображений, основанные на вейвлет-преобразовании: Wavelet и JPEG2000. Электронный ресурс. / Армосистемы. Режим доступа: http://www.armosysterns.ru/system/compressionwavelet.ahtm. Дата доступа: 11.04.2006.
  78. Современные алгоритмы сжатия видео. Wavelet-сжатие. Электронный ресурс. / ТехДиал. Режим доступа: http://www.techdeal.ru/pressa6.htm.- Дата доступа: 15.05.2006.
  79. Методы сжатия Wavelet и JPEG2000. Электронный ресурс. / Алгоритмы видео и изображений. Режим доступа: http://fast-algo.ru/2.html. — Дата доступа: 15.05.2006.
  80. Формат сжатия Wavelet. Электронный ресурс. / Алгоритмы видео и изображений. Режим доступа: http://fast-algo.ru/21.html. — Дата доступа: 15.05.2006.
  81. Современные алгоритмы сжатия видео. Алгоритм сжатия MJPEG. Электронный ресурс. / ТехДиал. Режим доступа: http://www.techdeal.ru/pressa7.htm.- Дата доступа: 15.05.2006.
  82. Современные алгоритмы сжатия видео. Сжатие видео по алгоритму MJPEG. Электронный ресурс. / ТехДиал. Режим доступа: http://www.techdeal.ru/pressa8.htm.- Дата доступа: 15.05.2006.
  83. Форматы сжатия видео семейства MPEG. Электронный ресурс. / Армо-системы. Режим доступа: http://www.armosystems.ru/system/compressionmpeg.ahtm. Дата доступа: 11.04.2006.
  84. Современные алгоритмы сжатия видео. MPEG-алгоритмы сжатия видео. Электронный ресурс. / ТехДиал. Режим доступа: http://www.techdeal.ru/pressa9.htm.- Дата доступа: 15.05.2006.
  85. Le Gall D. J. The MPEG Video Compression Algorithm // Signal Processing: Image Communication. 1992. Vol. 4, № 2. P. 129- 140.
  86. Wallach D.S., Kunapalli S., Cohen M.F. Accelerated MPEG compression of Dynamic poligonal scenes // ACM. Jun 1994.
  87. Video codec for audio visual services at px64 Kbit/s. CCITT Recommendation H.261.1990.
  88. Ю.Б., Овальнее JI.А. Передача информации в совмещенной полосе частот. М.: Радио и связь, 1986. — 166 с.
  89. CCIR Report 1213: Test pictures and sequences for subjective assessments of digital codecs, Reports of the CCIR, Annex to Volume XI, Part 1, 1990. Тестовые изображения и последовательности для субъективной оценки цифровых кодеков.
  90. В.И. Передача данных. Элементы теории информации. Кодирование. Каналы связи: Учеб. пособие Пенза. — 2000.
  91. В.В. и др. Высокоскоростная передача сообщений в реальных каналах.-М.: Радио и связь, 1991.-287с.
  92. И.А. Вероятностные модели надежности информационно-вычислительных систем. М.: Радио и связь, 1991.
  93. Ф.М. и др. Методы повышения качества электронных систем коммуникации.-М.: Связь, 1971.-207с.
  94. Л.С. Оптимизация радиоэлектронных систем. М.: Сов. радио, 1975.-368 с.
  95. Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений (в 2-х томах) М.: Техносфера, 2005. — 1072 с.
  96. Вернер.М Основы кодирования М.: Техносфера, 2004. — 288 с.
  97. Д. Сжатие данных, изображений и звука М.: Техносфера, 2004. — 365 с.
  98. Бакнел Джулиан Н. Фундаментальные алгоритмы и структуры данных в Delphi Издательство Питер, 2003. — 560 с.
  99. Дж. Фундаментальные алгоритмы и структуры данных в Delphi. Библиотека программиста Издательство Питер, 2003. — 568 с.
  100. Г. Теория и практика С++ BHV-Санкт-Петербург, 2001. -416 с.
  101. С.В., Руфицкий М. В. Особенности передачи информации в быстродействующих линиях связи на основе временных задержек сигналов // Электроника, информатика и управление: Сб. науч. тр. -Владимир, 2000. Вып. 1. — С. 118−122.
  102. С.В., Руфицкий М. В. Особенности передачи информации в линиях связи на основе временных задержек сигналов // Актуальные проблемы твердотельной электроники и микроэлектроники: Тр. 7-й Междунар. науч.-техн. конф. Таганрог, 2000, 4.2.
  103. С.В., Руфицкий М. В. Устройства кодирования информации с использованием временных задержек сигналов. // Телевидение: передача и обработка изображений: Тр. Междунар. науч. конф. Издательство СПбЭТУ «ЛЭТИ», 2000.
  104. С.В., Руфицкий М. В. Передача данных в линиях связи на основе временных задержек сигналов // Информационные технологии в проектировании микропроцессорных систем. ИТ ПМПС-2000. Тез. докл. Междунар. науч.-техн. конф., Тамбов, 2000.
  105. С.В. Виртуальный университет как направление развития системы дистанционного обучения // Электроника, информатика и управление: Сб. науч. тр. Владимир, 2003. — Вып. 4. — С. 129−131.
  106. Кунцевич С. В Модели организации обучения в виртуальном университете // Электроника, информатика и управление: Сб. науч. тр.- Владимир, 2003. Вып. 4. — С. 131−133.
  107. Заявка на изобретение. Способ анализа и оптимизации передаваемой видеоинформации / Кунцевич С. В., Реутов Д. В., Руфицкий М. В. -№ 2 006 130 931- Заявл. 28.08.2006.
  108. С.В. Предварительная оптимизация видеопотока с целью увеличения степени компрессии в телевизионных системах наблюдения. // Проектирование и технология электронных средств, № 3, 2006.
  109. С.В. Алгоритм динамической оптимизации порогов межкадровых отличий предварительной оптимизации видеопотока в телевизионных системах наблюдения // Проектирование и технология электронных средств, № 3, 2006.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!