Метод, алгоритмы и устройства фрагментарного сжатия видеопотока

• Автор: Горьков, Алексей Геннадьевич
• Шифр специальности: 05.13.05
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2014
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 139 с. : ил.

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1 ОБЗОР МЕТОДОВ СЖАТИЯ ИНФОРМАЦИИ
1.1 Методы сжатия информации без потерь
1.1.1 Поточные и словарные алгоритмы сжатия информации
1.1.2 Энтропийное кодирование
1.2 Сжатие изображений без потерь
1.2.1 Сжатие двоичных изображений
1.2.2 Сжатие монохромных изображений
1.3 Сжатие изображений с потерями
1.3.1 Критерии качества сжатого изображения
1.3.2 Сжатие посредством квантования и дискретизации
1.3.3 Кодирование с предсказанием и квантованием
1.3.4 Трансформационное кодирование
1.4 Выводы
ГЛАВА 2 МЕТОД ФРАГМЕНТАРНОГО СЖАТИЯ ВИДЕОПОТОКА
2.1 Основные понятия и определения
2.2 Основная идея метода фрагментарного сжатия видеопотока
2.3 Выбор способа получения коротких кодов
2.4 Схема передачи сжатого видеопотока
2.5 Алгоритм формирования базы элементов
2.6 Оптимизация конфигурации окна сканирования
2.7 Кодирование цветных видеопотоков
2.8 Сравнение эффективности метода фрагментарного сжатия видеопотока с используемыми
кодекам
2.9 Выводы
ГЛАВА 3 СПОСОБЫ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ СЖАТИЯ ФРАГМЕНТАРНОГО
МЕТОДА

3.1 Повышение эффективности сжатия с сохранением качества исходного видеопотока
3.1.1 Метод фрагментарного сжатия битовых плоскостей видеопотока
3.1.2 Предварительное преобразование видеопотока в коды Грея
3.1.3 Перестройка кодового дерева для более эффективной передачи базы элементов
3.2 Повышение эффективности сжатия за счёт потерь
3.2.1 Удаление младших битовых плоскостей
3.2.2 Предварительная фильтрация исходного видеопотока
3.3 Выводы
ГЛАВА 4 АППАРАТНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ДЕРЕВА СЕКУЩИХ ФУНКЦИЙ НА ЭЛЕМЕНТАХ АССОЦИАТИВНОЙ ОСЦИЛЛЯТОРНОЙ СРЕДЫ
4.1 Выбор типа среды для реализации дерева секущих функций
4.2 Выбор типа ПЛИС для реализации базовых клеточных ансамблей ассоциативной
осцилляторной среды
4.2.1 Функциональная ориентация
4.3 Базовые клеточные ансамбли и осцилляторы в ассоциативной осцилляторной среде
4.3.1 Проводник
4.3.2 Узел
4.3.3 Сумматор
4.3.4 Умножитель
4.3.5 Инвертор
4.3.6 Блок
4.3.7 Дифференциальный блок
4.3.8 Накапливающий осциллятор
4.3.9 Вычитающий осциллятор
4.3.10 Дифференциальный осциллятор
4.3.11 Дифференциал
4.4 Аппаратная реализация дерева секущих
4.4.1 Базовый клеточный ансамбль секущая
4.4.2 Реализация узла дерева секущих на элементах ассоциативной осцилляторной среды
4.4.3 Реализация дерева секущих функций
4.5 Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ

ЛИТЕРАТУРА
ПРИЛОЖЕНИЕ
Формирование базы элементов
Основные константы и определения (ибІоЬаІ)
Элементы и процедуры над ними (ІІЕІет)
Формирование баз (иРгосегз)
Вычисление характеристик базы {ІШаШзІ)

Легко заметить, что шум гранулярности уменьшается вместе с уменьшением но вместе с этим растут искажения из-за перегрузки по крутизне и наоборот. Это приводит к определённым сложостям при выборе величины Для большинства изображений рекомендуется выбирать
( Е [5; 7].
1.3.4 Трансформационное кодирование Все рассмотренные ранее методы сжатия изображений обрабатывали непосредственно значения яркостей пикселей исходного изображения. Такой подход называют пространственным кодированием. В текущем разделе будет рассмотрен принципиально иной подход, называемый трансформационным кодированием.
Основная идея похожа на рассмотренный ранее способ сжатия с использованием квантования, но квантоваться будут не значения яркостей пикселов, а специальным образом рассчитанные на их основе коэффициенты преобразования (трансформации). Схемы трансформационного сжатия и восстановления изображений приведены на Рис. 1-8, Рис. 1-9.
Исходное Прямое Квантование > Кодирование Сжатое
изображение преобразование коэффициентов коэффициентов Щ изображение
Рис. 1-8. Схема трансформационного сжатия

Сжатое А Декодирование Обратное гг Исходное
изображение коэффициентов £5? преобразование изображение
Рис. 1-9. Схема трансформационного восстановления
Непосредственно сжатие происходит не в момент кодирования, а в момент квантования коэффициентов, т.к. для большинства реальных изображений большая часть коэффициентов может быть грубо квантована.