Введение к работе
Актуальность работы
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 (I- кадров), сжатых по пространственным координатам, а также ссылочных (P- и B- кадров), 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.
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.
Цель работы – совершенствование существующих и создание новых методов устранения информационной избыточности видеопоследовательностей, отличающихся пониженными вычислительными затратами при высоких показателях коэффициента сжатия и качества восстановленного видеоряда.
Задачи исследования
В рамках диссертационного исследования решались следующие задачи:
-
Анализ алгоритмов построения траектории движущихся объектов на основе сегментации видеоданных.
-
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.
-
Разработка алгоритмов сжатия на основе быстрых трехмерных алгоритмов кодирования преобразованием.
-
Разработка методов сжатия за счет новых алгоритмов интерполяции отсчетов сигнала и исследование их эффективности.
-
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 (RD-теории и устранения избыточности данных), методы распознавания образов и цифровой обработки сигналов, а также методы теории вероятностей. В рамках экспериментального исследования была проведена программная реализация алгоритмов сжатия с последующим сравнением реализованных алгоритмов с уже существующими алгоритмами. Экспериментальные методы подразумевают моделирование и реализацию алгоритмов на языке высокого уровня C++.
На защиту выносятся следующие положения:
-
Алгоритм выделения объектов видеопоследовательности, основанный на определении опорных пикселов видеокадра.
-
Алгоритм сжатия на основе классификации сегментов кадра видеопоследовательности адаптивного размера с использованием маски, полученной путем выделения опорных пикселов.
-
Быстрый трехмерный алгоритм нисходящего кодирования преобразованием с неразделимым ядром, основанный на дискретном преобразовании Хартли с переменным размером матрицы преобразования.
-
Быстрый трехмерный алгоритм кодирования преобразованием, основанный на дискретном косинусном преобразовании с переменным размером матрицы преобразования.
-
Алгоритм интерполяции отсчетов видеосигнала с переменным размером ядра.
-
Метод сжатия видеоданных, основанный на сочетании предложенных алгоритмов.
Научная новизна работы
-
Разработан алгоритм выделения объектов видеопоследовательности, основанный на определении опорных пикселов видеокадра, отличающийся эффективностью работы для последовательностей с различной динамикой перемещения объектов.
-
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.
-
Разработан быстрый трехмерный алгоритм нисходящего кодирования преобразованием с неразделимым ядром, основанный на дискретном преобразовании Хартли с переменным размером матрицы преобразования.
-
Разработан быстрый трехмерный алгоритм кодирования преобразованием, основанный на дискретном косинусном преобразовании с переменным размером матрицы преобразования.
-
Разработан алгоритм интерполяции отсчетов видеосигнала с переменным размером ядра.
-
Предложен метод сжатия видеоданных, основанный на сочетании предложенных алгоритмов, позволяющий повысить эффективность сжатия видеоданных.
Практическая ценность результатов работы заключается в следующем:
-
Предложенный метод, как показали результаты исследования его эффективности, обеспечивает хорошее качество восстановленной видеопоследовательности при более высоком значении коэффициента сжатия по сравнению с существующими методами.
-
Разработанные быстрые алгоритмы многомерных преобразований Хартли и ДКП позволили сократить объем вычислительных затрат.
-
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.
Внедрение результатов работы
Основные результаты работы внедрены в учебном процессе НИУ ИТМО и проведенных в НИУ ИТМО НИР №610481 «Разработка методов и средств системотехнического проектирования информационных и управляющих вычислительных систем с распределенной архитектурой» кафедры ВТ и НИР №211115 «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 №2013612402). Результаты исследования поддержаны грантами Правительства Санкт-Петербурга в 2010 и 2011 гг.
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 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.
