Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Разработка и исследование методов и алгоритмов устранения избыточности видеопоследовательностей на основе сегментации видеоданных

Диссертация: Разработка и исследование методов и алгоритмов устранения избыточности видеопоследовательностей на основе сегментации видеоданных
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Актуальность проблемы. Современный этап развития информационно-вычислительных систем характеризуется широким внедрением технологий мультимедиа, в связи с чем возникает потребность в разработке методов и алгоритмов сжатия цифровых видеоизображений и видеопотоков, основанных на обработке групп изображений, имеющих информационную избыточность. Постоянно растущая вычислительная сложность алгоритмов… Читать ещё >

Разработка и исследование методов и алгоритмов устранения избыточности видеопоследовательностей на основе сегментации видеоданных (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • 1. Анализ современных методов сжатия видеопоследовательностей
    • 1. 1. Основные принципы сжатия видеоданных
      • 1. 1. 1. Устранение избыточности видеосигнала. Основные этапы сжатия
      • 1. 1. 2. Подходы к оценке качества и степени сжатия видеоданных
    • 1. 2. Современные технологии сжатия видеопоследовательностей
      • 1. 2. 1. Алгоритмы временной модели видеокомпрессора
        • 1. 2. 1. 1. Анализ попиксельных алгоритмов компенсации движения
        • 1. 2. 1. 2. Анализ алгоритмов соотнесения признаков
      • 1. 2. 2. Алгоритмы пространственной модели видеокомпрессора
        • 1. 2. 2. 1. Алгоритмы кодирования преобразованием в частотно-временном пространстве
        • 1. 2. 2. 2. Алгоритмы интерполяции отсчетов сигнала
      • 1. 2. 3. Особенности современных алгоритмов сжатия

Актуальность проблемы. Современный этап развития информационно-вычислительных систем характеризуется широким внедрением технологий мультимедиа, в связи с чем возникает потребность в разработке методов и алгоритмов сжатия цифровых видеоизображений и видеопотоков, основанных на обработке групп изображений, имеющих информационную избыточность. Постоянно растущая вычислительная сложность алгоритмов обработки видеопоследовательностей и высокие затраты на хранение данных требуют значительных вычислительных ресурсов.

Видеокомпрессия не только дает возможность использования цифрового видео в среде передачи, не поддерживающей исходных (несжатых) видеоизображений, но и повышает эффективность использования высокоскоростных каналов связи для передачи видеопотоков высокого разрешения, в том числе при одновременной передаче множества потоков видеоданных высокого уровня качества.

Существенный вклад в теорию сжатия видеоданных внесли Ватолин Д., Сэломон Д., Гонсалес Р., Ричардсон Я. и многие другие видные ученые и специалисты.

Существующие системы обработки видеоданных используют методы сжатия с потерями за счет передачи опорных (Iкадров), сжатых по пространственным координатам, а также ссылочных (Ри Вкадров), сжатых по пространственно-временным координатам, от количества которых зависит степень сжатия видеопоследовательности. При этом учитываются особенности восприятия подобного типа данных человеком. На сегодняшний день в определенной степени решена задача устранения избыточности опорных кадров, тогда как для ссылочных кадров данная задача является актуальной.

Выбранное направление работы основано на анализе современных методов сжатия видеоданных. К настоящему моменту разработан ряд стандартов сжатия г" видеоданных, на которых основывается подавляющее большинство схем кодирования/декодирования. Среди них особое место занимают MPEG-4 Visual (ISO/IEC 14 496 Part 2) и Н.264 (ITU-E R264/ISO/ffiC 144 496 Part 10), которые разрабатывались специалистами со всего мира и представляют собой доработку стандартов MPEG-1 и MPEG-2, позволяющую повысить степень сжатия при более высоком качестве принятых видеоданных. Кроме того, существует ряд свободно распространяемых кодеков типа WebM (VP8), которые в некоторых случаях достигают производительности эталонных стандартов кодирования.

Разработчики стандарта Н.264 поставили перед собой цель повысить эффективность сжатия. MPEG-4 Visual, в свою очередь нацелен на вариабельность, перейдя к объекту произвольной формы, обладающему гибкостью и адаптивностью. Таким образом, данные стандарты используют диаметрально противоположные подходы к сжатию видеоданных, что порождает определенный ряд недостатков, преодоление которых и задало направление диссертационной работы.

Основой кодирования ссылочных кадров является построение векторов движения отдельных пикселов или их групп. Также эффективность работы алгоритмов устранения временной избыточности улучшают путем повышения эффективности алгоритмов кодирования преобразованием и интерполяции. Этим проблемам посвящена данная диссертационная работа.

Целью настоящей работы является совершенствование существующих и создание новых методов устранения информационной избыточности видеопоследовательностей, отличающихся пониженными вычислительными затратами при высоких показателях степени сжатия и качества восстановленного видеоряда.

Задачами исследования являются:

1. Анализ алгоритмов построения траектории движущихся объектов на основе сегментации видеоданных.

2. Разработка методов повышения эффективности существующих алгоритмов сжатия, использующих адаптивную сегментацию, на основе нового алгоритма классификации сегментов по маске, получаемой на основе алгоритма выделения опорных пикселов.

3. Разработка алгоритмов сжатия на основе быстрых трехмерных алгоритмов кодирования преобразованием.

4. Разработка методов сжатия за счет новых алгоритмов интерполяции отсчетов сигнала и исследование их эффективности.

5. Построение модели кодека и программная реализация алгоритмов сжатия на основе предложенных подходов.

Методы исследования. Диссертационное исследование основано на ряде теоретических и экспериментальных методов. В рамках теоретической части исследования использовались методы теории информации, методы распознавания образов и цифровой обработки сигналов, а также методы теории вероятностей. В частности, исследование основано на RD-теории и анализе методов сжатия данных на ее основе, как методе теории информации. В рамках экспериментального исследования была проведена программная реализация алгоритмов сжатия с последующим сравнением реализованных алгоритмов с уже существующими алгоритмами.

Программная реализация алгоритмов осуществлялась в среде Visual С++.

Научная новизна работы;

1. Разработан алгоритм выделения объектов видеопоследовательности, основанный на определении опорных пикселов видеокадра, отличающийся эффективностью работы для последовательностей с различной динамикой перемещения объектов.

2. Разработан алгоритм построения траектории движущихся объектов на основе классификации сегментов кадра видеопоследовательности адаптивного размера с использованием маски, полученной путем выделения опорных пикселов, позволяющий сократить временную избыточность при допустимом уровне вычислительных затрат и высоком уровне качества. Г.

3. Разработан быстрый трехмерный алгоритм нисходящего кодирования преобразованием с неразделимым ядром, основанный на дискретном преобразовании Хартли с переменным размером матрицы преобразования.

4. Разработан быстрый трехмерный алгоритм кодирования преобразованием, основанный на дискретном косинусном преобразовании с переменным размером матрицы преобразования.

5. Разработан алгоритм интерполяции отсчетов видеосигнала с переменным размером ядра.

6. Предложен метод сжатия видеоданных, основанный на сочетании предложенных алгоритмов, позволяющий повысить эффективность сжатия видеоданных.

Практическая ценность результатов работы заключается в следующем:

1. Предложенный метод, как показали результаты исследования его эффективности, обеспечивает хорошее качество восстановленной видеопоследовательности при более высоком значении коэффициента сжатия по сравнению с существующими методами.

2. Разработанные быстрые алгоритмы многомерных преобразований Хартли и ДКП позволили сократить объем вычислительных затрат.

3. Разработаны программно-алгоритмические средства, реализующие предложенную модель кодека, обеспечивающие кодирование и декодирование видео файлов с возможностью изменения параметров кодирования, а также иллюстрирующие процесс функционирования кодека в виде промежуточных результатов его работы в сочетании с дружественным пользователю интерфейсом.

Основные результаты работы внедрены в учебном процессе НИУ ИТМО и проведенных в НИУ ИТМО НИР № 610 481 «Разработка методов и средств системотехнического проектирования информационных и управляющих вычислительных систем с распределенной архитектурой» кафедры ВТ и НИР № 211 115 «Исследование и разработка методов искусственного интеллекта применительно к задаче построения обобщенного решения мультимодальной биометрической идентификации» кафедры РИС. Программное обеспечение, реализующее предложенные методы и алгоритмы прошло государственную регистрацию пакетов программ для ЭВМ (свидетельство № 2 013 612 402). Результаты исследования поддержаны грантами Правительства Санкт-Петербурга в 2010 и 2011 гг.(Приложение 1).

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Алгоритм выделения объектов видеопоследовательности, основанный на определении опорных пикселов видеокадра.

2. Алгоритм сжатия на основе классификации сегментов кадра видеопоследовательности адаптивного размера с использованием маски, полученной путем выделения опорных пикселов.

3. Быстрый трехмерный алгоритм нисходящего кодирования преобразованием с неразделимым ядром, основанный на дискретном преобразовании Хартли с переменным размером матрицы преобразования.

4. Быстрый трехмерный алгоритм кодирования преобразованием, основанный на дискретном косинусном преобразовании с переменным размером матрицы преобразования.

5. Алгоритм интерполяции отсчетов видеосигнала с переменным размером ядра.

6. Метод сжатия видеоданных, основанный на сочетании предложенных алгоритмов.

Апробация результатов работы.

Результаты выполненных исследований были представлены на конференциях:

— XXXIX научной и учебно-методической конференции СПбГУ ИТМО (2010 г.).

— VII Всероссийской межвузовской конференции молодых ученых (2010 г.).

— XL научной и учебно-методической конференции СПбГУ ИТМО (2011 г.).

— VIII Всероссийской межвузовской конференции молодых ученых (2011 г.).

— XLI научной и учебно-методической конференции НИУ ИТМО (2012 г.).

— I Всероссийском конгрессе молодых ученых (2012 г.).

— Международной научно-практической конференции «Научные исследования и их практическое применение. Современное состояние и пути развития' 2012» (2012 г.).

Публикации. Основные результаты диссертационного исследования опубликованы в 13-ти научных публикациях общим объемом 42 страницы: в том числе в 4-х статьях в изданиях, включенных в Перечень ВАК, 10 работ опубликовано без соавторов.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, основной части, содержащей 5 разделов, заключения, списка литературы, списка терминов и 2 приложений. В приложениях представлены порядок тестирования, характер тестовых последовательностей, а также документы подтверждающие использование диссертационной работы. Основной объем работы — 118 страниц. Объем приложений 26 страниц. Работа содержит 27 иллюстраций и 1 таблицу.

Список литературы

включает 78 библиографических источников.

5.4. Основные результаты и выводы.

1. Разработан метод сжатия видеопоследовательностей, основанный на сочетании предложенных алгоритмов, который позволил повысить качество восстановленной видеопоследовательности на 5%, степень ее сжатия на 30% по сравнению с методом VP8, а также сократить необходимый битрейт на 30% и вычислительные затраты на 20%.

2. Ряд экспериментов показал, что качество работы разработанного видеокомпрессора не уступает видеокомпрессору на основе стандарта Н.264.

3. Разработаны программные средства, реализующие предложенный метод сжатия и выполнены эксперименты по сжатию изображений различного информационного смысла.

Как показали выполненные эксперименты, разработанный метод сжатия показывает лучшие по сравнению с VP8 показатели качества и степени сжатия, но является несимметричным — временные затраты на декомпрессию значительно меньше, чем на сжатие изображений, что позволяет рекомендовать данный метод сжатия к использованию в системах цифрового телевидения или для баз видеоданных.

Заключение

.

Главный научный результат выполненной диссертационной работы заключается в развитии и усовершенствовании методов сжатия естественных и синтезированных видеопоследовательностей, что позволило повысить коэффициент сжатия, а также качество восстановленного видеоряда при допустимом уровне вычислительных затрат, что может квалифицироваться как решение актуальной научно-технической задачи, имеющей существенное значение для развития телекоммуникационных систем и компьютерных сетей.

К основным научным результатам, полученным при выполнении диссертационной работы, следует отнести следующие результаты:

1. В результате исследования алгоритмов выбора блоков для сравнения предложен иерархический алгоритм выбора блоков для сравнения.

2. В ходе исследования алгоритмов оценки и компенсации движения разработан алгоритм классификации блоков кадра на основе маски, построение которой осуществляется в рамках предложенного алгоритма построения маски.

3. Предложен иерархический алгоритм быстрого преобразования Хартли на основе неразделимого ядра преобразования переменного размера.

4. Разработан алгоритм быстрого косинусного преобразования с переменным размером ядра преобразования, базирующийся на расчете коэффициентов преобразования по ряду предыдущих отсчетов.

5. Предложено использовать интерполяцию отсчетов сигнала для устранения блокинг — эффекта на выходе блока кодирования преобразованием, а также разработан алгоритм интерполяции на основе адаптивного выбора размера ядра.

6. Разработаны модель и метод сжатия видеоданных, основанные на сочетании предложенных алгоритмов.

7. Выполнена программная реализация предложенного метода сжатия и получены численные результаты компрессии видеопоследовательностей различной динамичности, согласно которым общий выигрыш от использования предлагаемого метода составляет порядка 25%.

Показать весь текст

Список литературы

  1. , Н. М. Вейвлет анализ: основы теории и примеры применения/ Н. М. Астафьева // Успехи физических наук. — 1996. — т. 166. — № 11. — С. 11 451 170.
  2. , А. В. Кодовое квантование при сжатии видеоизображений: диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук / Белоголовый Андрей Владимирович. СПб., 2004. — 117 с.
  3. , Р. Преобразование Хартли. Теория и приложения / Р. Брейсуэлл. М.: Мир, 1990. — 225 с.
  4. , Д. Методы сжатия данных. Устройство архиваторов, сжатие изображений и видео / Д. Ватолин, А. Ратушняк, М. Смирнов, В. Юкин. М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2003. — 384 с.
  5. , Г. М. Фрактальное сжатие временных рядов с использованием нелинейной вейвлет аппроксимации / Г. М. Востров, М. В. Полякова, В. В. Любченко // Труды Одесского политехнического института. — 1999. — Вып. З.-С. 87−92.
  6. , М. В. Адаптивный алгоритм интерполяции для иерархической компрессии изображений / М. В. Гашников, Н. И. Глумов, В. В. Сергеев // Компьютерная оптика. 2002. — вып. 23. — С. 89 — 93.
  7. , Р. В. Процедуры распознавания и локализации объектов на изображении / Р. В. Глущик // Современные технологии. Труды молодых ученых ИТМО. 2001. — С. 106−109.
  8. Ю.Моисеев, А. А. Курвлет-преобразование в задаче удаления шума из изображений / А. А. Моисеев, В. Ю. Кобелев, В. А. Волохов // Цифровая обработка сигналов. 2008. — № 1. — С. 43−50.
  9. П.Паршин, А. Методы анализа видекодеков на основе модификации естественных видеопоследовательностей / А. Паршин, Д. Ватолин // вгарЫСоп. -2008.-С. 294−301.
  10. , Я. Видеокодирование. Н.264 и МРЕв-4 стандарты нового поколения / Я. Ричардсон. — М.: Техносфера, 2005. — 368 с.
  11. , И. С. Анализ методов построения траектории движущихся объектов на основе сегментации видеоданных / И. С. Рубина // Сборник тезисов VII Всероссийской межвузовской конференции молодых ученых. 2010. — Вып. 1.-С. 24−25.
  12. , И. С. Анализ проблем передачи видео в существующих системах видеоконференцсвязи / И. С. Рубина // Материалы XXXIX научной и учебно-методической конференции СПбГУ ИТМО. 2010. — С. 32.
  13. , И. С. Исследование алгоритмов выделения опорных точек в задачах классификации сегментов кадра видеопоследовательности / И. С. Рубина // Материалы ХЬ научной и учебно-методической конференции СПбГУ ИТМО. -2011.-С. 32.
  14. , И. С. Исследование методов устранения временной избыточности в перспективных стандартах сжатия видеоданных / И. С. Рубина // Сборник научно исследовательских выпускных квалификационных работ студентов СПбГУ ИТМО. — 2010. — С. 51−53.
  15. , И. С. Исследование пространственно временных алгоритмов компенсации движения / И. С. Рубина // Материалы XLI научной и учебно-методической конференции НИУ ИТМО. — 2012. — С. 32.
  16. , И. С. Устранение избыточности видеоданных на основе алгоритмов кодирования преобразованием / И. С. Рубина // Сборник тезисов I Всероссийского конгресса молодых ученых. 2012. — вып. 1. — С. 48−49.
  17. , И. С. Исследование алгоритмов выбора опорных пикселов в задачах выделения сегментов кадра видеопоследовательности / И. С. Рубина, А. Ю. Тропченко // Научно-технический журнал «Известия вузов. Приборостроение». 2012. — т. 55 № 1. — С. 9−14.
  18. , И. С. Исследование алгоритмов кодирования преобразованием в задачах сжатия кадров видеопоследовательности / И. С. Рубина, А. Ю. Тропченко // Научно-Технический журнал «Известия вузов. Приборостроение». 2012. -т. 55 № 10. С. 26−31.
  19. , В. В. Вероятностные методы экономного кодирования видеоинформации / Семенюк Владимир Витальевич: диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. СПб., 2004. — 99 с.
  20. Д. Сжатие данных, изображений и звука. М.: Техносфера, 2004. — 368 с.
  21. , Е. Н. Spatiotemporal energy models for the perception of motion / E. H. Adelson, J. R. Bergen // Journal of Optical Society of America. 1985. — A2. — 2. -P. 284−299.
  22. Alshibami, H. O. Fast Algorithm for the 3-D DCT-II / H. O. Alshibami, S. Boussakta // IEEE Transactions on signal processing. 2004. — vol. 52. — № 4. — P. 992−1001.
  23. Barron, J. L. Systems and experiment performance of optical flow techniques / J. L. Barron, D. J. Fleet, S. S. Beaucheminn // International Journal of Computer Vision. -1994.-12.-1.-P. 43−77.
  24. Bigun, J. Multidimensional orientation estimation with applications to texture analysis and optical flow / J. Bigun, G. Granlund, J. Wiklund // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1991. — 13. — P. 775−790.
  25. Cummiskey, P. Adaptive quantitation in differential PCM coding of speech / P. Cummiskey, N. S. Jayant, J. L. Flanagan // Bell Syst. Tech. J. 1973. — vol. 52. — P. 1105−1118.
  26. E1-Sakka, M. R. Adaptive digital image compression based on segmentation and block classification / Mahmoud R. El-Sakka: Ph.D. Dissertation. Canada, 1997. -121.
  27. Fleet, D. J. Computation of component image velocity from local phase information / D. J. Fleet, A. D. Jepson // International Journal of Computer Vision. -1990.-5.-P. 77−104.
  28. Harris, C. Combined Corner and Edge Detector / C. Harris, M. Stephens // Proceedings of the 4th Alvey Vision Conference. 2008. — P. 147−151.
  29. Healy, D. Digital Video Bandwidth Compression Using Block Truncation Coding / D. Healy, O. Mitchell // IEEE Transactions on Communications. 1981. — vol. 29.-№ 12.-P. 1809−1817.
  30. Heeger D. J. Optical flow using spatiotemporal filters / D. J. Heeger // International Journal of Computer Vision. 1988. — 1. — P. 279−302.
  31. Hill, L. On the estimation of global motion using phase correlation for broadcast applications / L. Hill, T. Vlachos // IEEE transactions on image processing and its applications. 1999. — vol. 2. — P. 721−725.
  32. Horita, Y. No-reference image quality assessment for JPEG/JPEG2000 coding / Y. Horita, S. Arata, T. Murai // Proc. of European Signal Processing Conference. -2004.-P. 487−500.
  33. Huffman, D. A. A Method for the Construction of Minimum-Redundancy Codes / D. A. Huffman // Proceedings of the I.R.E. 1952. — P. 1098−1102.
  34. Jain, J. R. Displacement measurement and its application in interframe image coding / J. R. Jain, A. K. Jain // IEEE Trans. Commun. 1981. — vol. com-29. — № 12. -P. 1799−1808.
  35. Jeong, Y. A Practical Projection-Based Postprocessing of Block-Coded Images with Fast Convergence Rate / Y. Jeong, I. Kim, H. Kang // IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video technology. 2000. — vol. 10. — № 4. — P. 617−623.
  36. Kopilovic, I. Artifact Reduction with Diffusion Preprocessing for Image Compression / I. Kopilovic, T. Sziranui // Optical Engineering. 2005. — vol. 44. — № 2.-P. 1−29.
  37. Konrad, J. Bayesian estimation of motion vector field / Konrad J., Dubois E. // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1992. — 14. — 9. — P. 910−927.
  38. Liu, J. G. Fast DCT-I, DCT-III, and DCT-IV via Moments / J.G.Liu, Y. Z. Liu, G. Y. Wang // EURASIP Journal on Applied Signal Processing. 2005. -vol. 2005. -№ 12. -P. 1902−1909.
  39. Lowe, D. G. Object recognition from local scale-invariant features / D. G. Lowe // Proceedings of the International Conference on Computer Vision. 2009. -vol. 2.-P. 1150−1157.
  40. Martin, G. R. Variable size block matching estimation with minimal error G. R. Martin, R. A. Packwood, I. Rhee // SPIE Conference on Digital Video Compression: Algorithms and Technologies. 1996. — vol. 2668. — P. 324−333
  41. Nam, Kwon Moon. A Fast Hierarchical Motion Vector Estimation Algorithm Using Mean Pyramid / Kwon Moon Nam, Joon-Seek Kim, Rae-HongPark // IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video technology. 1995. — vol. 5. — № 4. — P. 344−351.
  42. Nosratinia, A. Post-Processing of JPEG-2000 Images to Remove Compression Artifacts / A. Nosratinia // IEEE Signal Processing Letters. 2003. — vol. 10, № 10. — P. 296−299.
  43. Paek, H. A DCT-Based Spatially Adaptive Post-Processing Technique to Reduce the Blocking Artifacts in Transform Coded Images / H. Paek, R. Kim, S. Lee // IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video technology. 2000. vol. 10. — № l.-P. 601−612.
  44. Pan, J.N. Correlation-feedback technique in optical flow determination / J. N. Pan, Y. Q. Shi, C. Q. Shu // IEEE Transactions on Image Processing. 1988. — P. 1061−1067.
  45. Po, Lai-Man. A Novel Four Step Search Algorithm For Fast Block Motion Estimation / Lai-Man Po, Wing-Chung Ma // IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology. 1996. — vol. 6. -№ 3. — P. 313−317.
  46. Qiu, G. MLP for Adaptive Postprocessing Block-Coded Images / G Qiu // IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology. 2000. — vol. 10. — № 8. -P. 1450−1454.
  47. Ralston, A. A First Course in Numerical Analysis / A. Ralston, P. Rabinowitz. -New York: McGraw-Hill, 1978. 615 p.
  48. Ribas-Corbera, J. On the optimal block size for block-based, motion compensated video coders / J. Ribas-Corbera, D. L. Neuhoff // SPIE Proceedings of Visual Communications and Image Processing. 1997. — vol. 3024. — P. 1132−1143.
  49. Saupe, D. Fractal image compression. An introductory overview / D. Saupe, R. Hamzaoui, H. Hartenstein // Fractal Models for Image Synthesis, Compression, and Analysis. ACM SIGGRAPH Course Notes. 1996.
  50. Shi, Y. Q. Unified optical flow field approach to motion analysis from a sequence of stereo images / Y. Q. Shi, C. Q. Shu, J. N. Pan // Pattern Recognition. -1994. 27. — 12. — P.1577−1590.
  51. Singh, A. An estimation-theoretic framework for image-flow computation / A. Singh // CVGIP: Image Understanding. 1992. — 56. — 2. — P. 152−177.
  52. Song, H. A New Deblocking Algorithm Based on Adjusted Contourlet Transform / H. Song, S. Yu, C. Wang, L. Song, H. Xiong // Proceedings of the 2006 IEEE International Conference on Multimedia and Expo. 2006. — P. 449−452.
  53. Steele, R. Delta Modulation Systems/ R. Steele. London: Pentech Press, 1975. -379 p.
  54. SukHwan, Lim. Optical flow estimation using high frame rate sequences / Lim SukHwan, A. El Gamal // IEEE transactions on image processing. 2001. — vol. 2. -P. 925−928.
  55. Sun, D. Postprocessing of Low Bit-Rate Block DCT Coded Images Based on a Fields of Experts Prior / D. Sun, W. Cham // IEEE transactions on image processing. -2007. vol. 16. — № 11. — p. 2743 — 2751.
  56. Watson, A. B. Perceptual optimization of DCT color quantization matrices / A. B. Watson // Proceedings of the IEEE International Conference on Image Processing. -1994.-P. 1−5.
  57. Waxman, A. M. Convected activation profiles and receptive fields for real time measurement of short range visual motion / A. M. Waxman, J. Wu, F. Bergholm // Proceedings of IEEE Computer Vision and Pattern Recognition. 1988. — P. 717−23.
  58. Xiang, Xui. Research of based on information reorganization thought multimedia data compression and multimedia data security engineering: Zhejiang University doctorate paper / Xiang Xui. Hangzhou, 2009. — 172 p.
  59. Yip, P. Discrete Cosine Transform: Algorithms, Advantages, Applications / P. Yip, K. R. Rao. -US: Academic Press, 1990. 512 p.
  60. Yonghong, Z. New algorithms for multidimensional discrete Hartley transform Z. Yonghong, B. Guoan, R. L. Abdul // Signal processing. 2002. — vol. 82. — P. 10 861 095.
  61. ISO/IEC 14 496−2 Coding of audio-visual objects. Part 2: Visual, 2001. 21 p.
  62. ISO/IEC 14 496−10 Advanced video coding for generic audiovisual services, 2005. 32 p.
  63. ITU H.262 MPEG-2 specification, 2000. 25 p.
  64. ITU-R Recommendation BT.601, 1982. 12 p.
  65. ITU-T Recommendation P.800. Methods for subjective determination of transmission quality, 1996. 15 p.
  66. TV transmission standard, part 73, 2009. 19 p.
  67. FSBM: fixed size block matching- соотнесение блоков фиксированного размера
  68. FSS: four step search-четырех шаговый поиск
  69. MP: median pyramid- метод усредненной пирамиды
  70. OSA: orthogonal search algorithm- алгоритм ортогонального поиска
  71. OTA: one in time algorithm- алгоритм «один за раз»
  72. Pol: points of interest based-объединение векторов по признаку принадлежности маске, построенной методом на основе выделения опорных пикселов PSNR: peak signal to noise ratio- пиковое соотношение сигнал/шум, используемое для объективной оценки качества
  73. RD: rate distortion curve-кривая эффективность сжатия/искажение
  74. SIFT: Scale-Invariant Feature Transform- неизменное по шкале преобразованиепризнаков
  75. TDL: two dimensional logarithmic search- двухмерный логарифмический поиск TSS: three step search трех шаговый поиск
  76. VJ: vectors joint based-объединение векторов по направлению движения VOP video object plane- плоскость видеообъекта
  77. VSBM variable size block matching- соотнесение блоков переменного размера Вектор движения: вектор, обозначающий смещение блока или области от кадра к кадру при прогнозах компенсации движения
  78. Квантование: понижение точности представления скалярной или векторной величины
  79. Кодирование inter: кодирование на основе временного прогнозирование и компенсации движения
  80. Кодирование intra: кодирование без использования временного прогнозирования Кодирование Хаффмана: метод кодирования кодами переменной длины для сокращения избыточности
  81. Компенсация движения: прогноз видеокадра с помощью моделирования движения на другом кадре
  82. Оценка движения: оценка относительного движения областей и блоков на двух или нескольких кадрах
  83. Статистическая избыточность: избыточность данных, связанная с их вероятностным распределением
  84. Цветовое пространство: метод представления цифровых изображений в цифровой форме
  85. Энтропийное кодирование: метод кодирования без потерь информации, уменьшающий избыточность данных
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!