Разработка и исследование высокоэффективных систем цифровой обработки динамических изображений и оценки ее качества

• Автор: Дворкович, Александр Викторович
• Шифр специальности: 05.12.04
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2007
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 471 с. : ил.

Глава 1. Анализ методов цифровой обработки динамических изображений и оценки их качества
1.1. Видеоинформационные приложения и объем цифровой информации
1.1.1. Монохромное и цветное телевидение
1.1.2. Телевидение повышенной, высокой и сверхвысокой четкости, «цифровое кино»
1.1.3. Видеотелефония и видеоконференцсвязь, домашнее видео
1.2. Основные методы устранения статистической избыточности дискретных данных
1.3. Кодирование с преобразованием отсчетов сигнала
1.4. Квантование с линейным преобразованием
1.5. Статистика изображений
1.5.1. Статистика монохромных изображений
1.5.2. Статистика монохромных изображений с преобразованием
1.5.3. Статистика цветных изображений
1.6. Сокращение визуальной избыточности
1.6.1. Заметность пространственных изменений яркости
1.6.2. Заметность временных изменений яркости изображений
1.6.3. Влияние помех
1.6.4. Специфические особенности восприятия цветов
1.6.5. Методы субъективной оценки качества изображений
1.7. Основные методы сжатия изображений
1.7.1. Импульсно - кодовая модуляция
1.7.2. Кодирование изображений с предсказанием, дифференциальная
импульсно-кодовая модуляция
1.7.3. Внутрикадровое предсказание
1.7.4. Межкадровое предсказание, оценка движения
1.7.5. Групповое кодирование изображений
1.7.6. Дискретные линейные ортогональные преобразования

1.7.7. Дискретное преобразование Фурье
1.7.8. Преобразование Хаара
1.7.9. Преобразование Уолша - Адамара
1.7.10. Дискретное косинусное преобразование (ДКП)
1.7.11. Преобразование Кархунена-Лоэва
1.7.12. Квантование коэффициентов преобразования
1.7.13. Кодирование коэффициентов преобразования
1.8. Основные стандарты видеокомпрессии
1.8.1. Н
1.8.2. Н
1.8.3. MPEG-1 и MPEG
1.8.4. MPEG
1.8.5. Н
1.9. Общие принципы оценки качества формирования, передачи и воспроизведения видеоинформации
1.9.1. Измерения в аналоговых и аналого-цифровых телевизионных
системах
1.9.2. Измерения в цифровых телевизионных системах
1.9.3. Характерные искажения при цифровом кодировании
видеоинформации
1.9.4. Согласование формы измерительных сигналов со спектром канала
передачи
1.10. Выводы
Глава 2. Разработка эффективных методов кодирования статических
изображений
2.1. Заметность пространственных изменений яркости изображений
2.2. Заметность пространственных изменений цветности изображений
2.3. Повышение качества кодирования в MPEG-подобных алгоритмах видеокомпрессии
2.4. Повышение эффективности компрессии статических изображений с использованием вейвлет-преобразований

2.5. Выводы
Глава 3. Разработка эффективных алгоритмов анализа и компенсации движения деталей в динамических изображениях
3.1. Основные методы анализа движения
3.1.1. Метод полного перебора
3.1.2. Логарифмический, трехшаговый, иерархический методы
3.1.3. Методы, основанные на оптическом уравнении
3.1.4. Использование временной и пространственной корреляции для поиска векторов движения
3.1.5. Использование временной и пространственной корреляции векторов с оптимизацией возмущения битового потока
3.1.6. Метод полного перебора с преобразованием Фурье
3.1.7. Методы фазовой корреляции
3.1.8. Методика MVFAST
3.2. Новый метод анализа движения по опорным точкам
3.3. Дополнительные возможности компенсации движения деталей в
динамических изображениях
3.4. Выводы
Глава 4. Специфические особенности использования эффективных
алгоритмов цифрового кодирования динамических изображений
4.1. Методика построения промежуточных кадров
видеопоследовательности
4.2. Методика регулировки потока при сжатии динамических
видеоизображений
4.3. Особенности кодирования стереоскопических видеоизображений в
рамках совместимости со стандартом MPEG
4.4. Анализ смены сюжета
4.5. Оценка быстродействия кодирования изображений
4.6. Выводы
Глава 5. Новые методы оценки качества систем обработки и передачи
видеоинформации

Непосредственное применение ПКЛ в прикладных программах сжатия видеоинформации не осуществляется по причине отсутствия быстрого алгоритма его вычисления и связанных с этим проблем. Однако, исследование статистических свойств сигналов и цифровых изображений, в частности, с помощью ПКЛ, облегчает поиск преобразования наиболее близкого к оптимальному среди допускающих построение быстрого вычислительного алгоритма процессов.
Вычисление матрицы преобразования ПКЛ осуществляется следующим образом.
Предположим, в изображении имеется М блоков по N пикселей, значения которых равны ат, 1 <п<И 1 <т<М
Первоначально рассчитывается ковариационная матрица Л=р,у|, элементы которой равны

Кц )а }т-а )т 1 < /, у < //.
т~ I
Заметим, что, если пиксельные значения имеют среднее аы= 0, то отношение
Я,у
г.1=-„
IX)2

является коэффициентом корреляции между / и ] пикселами.
Затем путем решения уравнения Ы-ой степени
Я,,—Я Д12 ... /?,дг
Я21 й22-Л ... Д2
^N1 ^N1 —
определяются собственные значения ковариационной матрицы Я1,Я2 ЯЫ (Я1<Я1<
Вычисление собственных значений обычно осуществляется итерационными методами.
Ввиду того, что определитель системы уравнений