Исследование и разработка методов и устройства сжатия видеоинформации для систем цифрового телевидения с пространственным масштабированием

• Автор: Рабинович, Александр Владиленович
• Шифр специальности: 05.12.04
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2005
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 201 с. : ил.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ КОДИРОВАНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ
1.1. Кодирование изображений с преобразованием
1.2. Сжатие статических изображений
1.3. Сжатие динамических изображений
1.4. Масштабируемость систем сжатия
1.5. Некоторые статистические характеристики изображений
1.6. Дискретное вейвлет-преобразование (ДВП)
1.7. Анализ параметров вейвлет-фильтров
1.8. Выводы
ГЛАВА 2. ИССЛЕДОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА МЕТОДА УСТРАНЕНИЯ ВРЕМЕННОЙ ИЗБЫТОЧНОСТИ ИЗОБРАЖЕНИЯ
В СИСТЕМЕ С ПРОСТРАНСТВЕННЫМ МАСШТАБИРОВАНИЕМ
2.1. Разработка математической модели тестового изображения
2.2. Исследование спектра пространственных частот преобразованного изображения
2.3. Оценка и компенсация движения в области трансформант ДВП
2.4. Разработка метода повышения точности оценки движения динамических объектов изображения
2.5. Выводы
ГЛАВА 3. ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДА ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ КОДИРОВАНИЯ ОШИБКИ ПРЕДСКАЗАНИЯ ДВИЖЕНИЯ
3.1. Анализ пространственно-временного спектра движущегося объекта изображения
3.2. Разработка модели ошибки предсказания движения и анализ её спектра

3.3. Вейвлет-декомпозиция ошибки предсказания во временном направлении
3.4. Оценка эффективности кодирования
3.5. Анализ искажений, возникающих при ограничении временного спектра ошибки предсказания
3.6. Выводы
ГЛАВА 4. РАЗРАБОКТА МЕТОДА КВАНТОВАНИЯ ТРАНСФОРМАНТ ИЗОБРАЖЕНИЯ
4.1. Соотношение между субполосной декомпозицией изображения и зрительной системой
4.2. Специфика пространственного восприятия изображения
4.3. Квантование трансформант преобразования
4.4. Оценка воздействия шума квантования на пространственные элементы изображения
4.5. Влияние шума квантования во временном направлении на элементы изображения
4.6. Сжатие изображения при низких скоростях кодирования
4.7. Исследование эффективности кодирования
4.8. Выводы
ГЛАВА 5. РАЗРАБОТКА УСТРОЙСТВА СЖАТИЯ ВИДЕОИНФОРМАЦИИ И АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ ПРОГРАММНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
5.1. Разработка устройства сжатия видеоинформации с пространственным масштабированием
5.2. Экспериментальные исследования и их результаты
5.3. Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
ПРИЛОЖЕНИЕ

Актуальность темы. Анализ современного состояния рынка телекоммуникационных услуг указывает на то, что идёт быстрое развитие мультисервисных систем и сетей, включая Интернет и различные видеоинформационные технологии, обеспечивающих передачу телевизионного (ТВ) сигнала как по беспроводным, так и по кабельным каналам связи. Большое количество различных внедряемых систем и ускоренное развитие перспективных технологических решений приведёт в ближайшем будущем к значительному изменению диапазона требований к функциональным характеристикам абонентских устройств. Появится потребность в разнообразных устройствах, обеспечивающих возможно высокое качество изображения при наличии существенно отличающихся условий приёма, технических характеристик и пропускной способности используемых каналов связи. Становится к тому же очевидным, что для адресной, в том числе и сквозной, передачи ТВ сигнала по сетям, включающим в свою структуру неоднородные по характеристикам участки, только эффективного кодирования изображения уже недостаточно. В этих условиях все более востребованным и актуальным становится пространственное масштабирование (масштабируемость кодеков) сигналов изображений при передаче, которое позволяет относительно просто оптимизировать индивидуальное обслуживание пользователя в полном соответствии с характеристиками применяемых каналов связи и вне зависимости от используемого типа абонентских устройств: от небольших мобильных терминалов до приёмных устройств телевидения высокой чёткости.
Основой эффективного использования каналов связи для передачи телевизионных изображений является устранение содержащейся в них психофизиологической и статистической избыточности - сжатие изображения. Существенный вклад в разработку цифровых систем

1.7.5. Гладкость
Свойство гладкости соответствует числу производных для масштабирующей функции <р(0 и связано с максимальным числом нулей в точке г = -1 для анализирующего и синтезирующего фильтров, импульсные характеристики которых определены с использованием г-преобразования. В пределе итерация характеристик ФНЧ ведёт к масштабирующей функции <р(0; вейвлет |/(7)
у(0 = лЯХя, 0)ф(2^ - п) (1-7.3)

определяется с помощью <р(7) согласно (1.7.3), где gl («) - коэффициенты синтезирующего ФВЧ.
С точки зрения сжатия изображений, гладкость - полезное свойство, т.к. границы изображения являются нерегулярными областями. Кроме того, любая ошибка, вводимая усечением или квантованием коэффициентов, будет сглажена в процессе реконструкции [28].
Из табл. 1.7.1 видно, что увеличение гладкости Бтт ведёт к возрастанию КНМ (гладкость вейвлетов определяет Бтт соответствующих фильтров).
Величину гладкости вейвлет-фильтров можно вычислить по следующим формулам [29, 30]
^=41оЕ2К.Ф)|, (1‘7'4)

£> = 2 РдН0НТ0 (1.7.5)
- матрица, содержащая в качестве элементов с11] произведения элементов квадратной матрицы Н0 и её транспонированной матрицы Нт0 ; при этом элементы матрицы Н0 есть импульсные характеристики анализирующих ФНЧ А0(и) при различных пространственных сдвигах; оператор Рд означает