Разработка алгоритмов стабилизации и компрессии изображений для систем видеонаблюдения мобильных робототехнических комплексов

• Автор: Коплович, Евгения Александровна
• Шифр специальности: 05.13.11
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2008
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 146 с. : ил.

Содержание
Введение.

Глава 1. Анализ основных подходов к сжатию статических и динамических изображений.

1.1. Понятия и термины.

1.1.1. Математическая модель непрерывного изображения

1.1.2. Вероятностное описание непрерывных изображений

1.1.3. Дискретные и цифровые изображения.

1.2. Основные идеи методов сжатия изображений

1.3. Устранение временной избыточности.

1.3.1. Блочная компенсация движения

1.3.2. Компенсация в области вейвлетпреобразования

1.3.3. Глобальная компенсация движения.
1.4. Устранение пространственной избыточности
1.4.1. Кодирование с предсказанием.
1.4.2. Преобразование изображений
1.5. Квантование.
1.6. Статистическое кодирование
1.6.1. Коды переменной длины.
1.6.2. Арифметическое кодирование
1.7. Оценка качества восстановленных изображений.
1.8. Постановка задачи диссертационного исследования.
Глава 2. Сжатие изображений на основе контекстного кодирования коэффициентов ДКГ1
2.1. Классическая схема .
2.2. Принцип контекстного кодирования
2.2.1. Понятие контекста.
2.2.2. Использование контекста для кодирования символов
2.3. Корреляция между коэффициентами ДКП.
2.4. Построение контекстного прогноза
2.5. Алгоритм контекстного кодирования коэффициентов ДКП.
2.5.1. Выбор модели по значению контекстного прогноза.
2.5.2. Кодирование блока ДКП
2.6. Диализ эффективности алгоритма сжатия.
2.7. Выводы
Глава 3. Глобальная и локальная компенсация движения.
3.1. Глобальная компенсация движения па основе векторов перемещения характерных блоков.
3.1.1. Алгоритм определения сдвига изображения
3.1.2. Результаты моделирования алгоритма.
3.2. Трсхслойная схема компенсации движения
3.2.1. Модифицированная трехслойная схема.
3.3. Выводы
Глава 4. Алгоритм видеокомпрсссии на основе ДВП и блочной
компенсации движения для видеосистемы МРК
4.1. Использование ДВП для сжатия данных.
4.2. Алгоритм сжатия динамических изображений
4.2.1. Общая схема кодирования
4.2.2. Преобразование цветового пространства
4.2.3. Компенсация движения и построение прогнозного кадра
4.2.4. Кодирование векторов движения
4.2.5. Обработка разностного изображения
4.3. Некоторые аспекты реализации алгоритма видеокодировапия на вычислительных элементах, используемых в телевизионной системе МРК.
4.3.1. Эффективная реализация видеокодера па основе ЦСП.
4.3.2. Распараллеливание основных этапов сжатия.
4.4. Выводы
Глава 5. Компьютерное моделирование и экспериментальное исследование характеристик разработанного алгоритма видеокомпрсссии
5.1. Формирование выходного битового потока.
5.2. Оптимизация вычислений.
5.2.1. Компенсация движения
5.2.2. Использование лифгингсхемы для вычисления ДВП
5.2.3. Оптимизация алгоритма 8Р1НТ.
5.3. Результаты кодирования тестовых видеопоследовательностей.
5.4. Выводы.
Заключение
Литература


ДВП, который включает метод трехслойной обработки векторов движения, повышающий эффективность кодирования на низких битовых скоростях. Практическая значимость результатов, полученных в диссертационной работе, заключается в том, что разработанные алгоритмы стабилизации и компрессии статических и динамических изображений позволяют повысить эффективность обработки видеоданных как в рамках специализированных систем управления МРК, так и в комплексах видеонаблюдения болсс широкого профиля. Алгоритм вмдеокомпресспп [2] был разработан в рамках научно-исследовательской работы [5 7]. Государственный контракт от мая г. Роснаукой с МИЭТ — победителем конкурса на право заключения государственных контрактов на выполнение МИР для государственных нужд в рамках ФЦП «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на - годы» (мероприятие 1. Программы, II очередь) по лоту 2. Кодирование и передача динамически меняющихся изображений». Разработанные алгоритмы видеокомпрессии внедрены в макетных образцах систем видеонаблюдения в НИИ ВСиСУ МИЭТ. Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на -й, -й, -й и -й Всероссийских межвузовских научно-технических конференциях студентов и аспирантов «Микроэлектроника и информатика» (Москва, МИЭТ, , , и гг. Российско-Баварской конференции по биомедицинской инженерии (Москва, МИЭТ, г. Публикации. НИР [5-7, , . ДВП и блочной компенсации с перекрытием, предназначенный для использования в составе МРК. Структура диссертации. Первая глава диссертации является вводной. Рассмотрены различные методы устранения пространственной и временной избыточности, применяемые в алгоритмах кодирования видеоданных. Проанализированы недостатки существующих подходов. Во второй гчаве детально рассмотрен предлагаемый алгоритм компрессии изображений, основанный на построении контекстного прогноза для модулей коэффициентов ДКП и использовании многомодельного арифметического кодера. Приведены результаты тестирования алгоритма, подтверждающие, что предложенный подход позволяет повысить качество сжатия изображений в ДРЕв-подобной схеме компрессии. Третья глава посвящена методам глобальной и локальной компенсации движения. В первой ее части приводится описание разработанного алгоритма определения сдвига видеоисточника, суть которого заключается в использовании векторов движения части блоков, отобранных с помощью критерия, базирующегося на значениях коэффициентов ДКП. Дано экспериментальное обоснование эффективности предложенного метода. Во второй части третьей главы рассмотрена трехслойная схема кодирования векторов перемещения и ее модификация, предназначенные для использования в рамках видеокодеров с блочной компенсацией движения. В четвертой главе описан предложенный метод сжатия видеоданных, основанный на блочной компенсации движения с перекрытием, трехслойной схеме кодирования векторов перемещения, рассмотренной в третьей главе, а также алгоритме сжатия статических изображений путем разделения множества коэффициентов по иерархическим деревьям в области дискретного вейвлет-преобразования. Рассматриваю гея аспекты практического использования предложенного алгоритма видеокодирования в рамках системы видеонаблюдения МРК, в частности, анализируются возможности эффективной реализации алгоритма на основе современных цифровых сигнальных процессоров, а также распараллеливания основных вычислительных процедур. В пятой главе обсуждаются полученные результаты экспериментального исследования характеристик разработанного алгоритма видеокомпрессии с трехслойной схемой кодирования векторов движения. В заключении сформулированы основные результаты, полученные в ходе выполнения диссертационной работы; обозначены перспективы н направления дальнейших исследований. В приложениях приведены стандартные тестовые изображения и кадры из видеопоследовательностей, которые были использованы при проведении экспериментальных исследований, описание алгоритма 8Р1ЫТ [8], а также копия акта о внедрении результатов диссертационной работы.