Введение к работе
Актуальность темы.
Современные системы передачи информации функционируют в условиях, когда все возрастающие потоки данных передаются по каналам, пропускная способность которых ограничена действующими стандартами на частотные диапазоны, электромагнитной совместимостью, наличием помех.
Значительную часть передаваемой информации занимает мультимедиа контент, наиболее весомой составляющей которого является изображения и видео. Этот факт показывает важность и необходимость совершенствования технологий сжатия именно мультимедийных данных и в особенности динамических изображений. Для этого разработаны стандарты сжатия видео MPEG1-4, Н.261-264. Наиболее совершенные кодеки MPEG-4, H.264/AVC являются эффективными по критерию коэффициент сжатия потока - качество восстановленного видео, но весьма сложными в алгоритмическом и вычислительном плане. Телекоммуникационные устройства, использующие данные стандарты сжатия, предъявляют высокие требования к процессорам видеообработки, обладают повышенным энергопотреблением. Поэтому они не могут быть использованы, например, в мобильных и автономных устройствах передачи или хранения видеоинформации.
Основным недостатком существующих алгоритмов сжатия является способ кодирования видео, основанный на оценке векторов сдвига фрагментов изображения от кадра к кадру, предсказание текущего кадра по предыдущим кадрам и преобразования ошибки рассогласования с помощью дискретного косинусного преобразования (DCT). Еще одной особенностью существующих алгоритмов сжатия видео является их детерминированный характер, поскольку они разработаны без учета влияния помех. Поэтому возникает необходимость в разработке новых принципов пространственно-временной обработки зарегистрированных оптических полей, сочетающих достаточную вычислительную простоту с эффективным удалением информационной избыточности в видеопотоке и устойчивостью к наличию помех. Данная задача, во-первых, может решаться путем использования новых видов ортогональных преобразований, отличных от ДКП. Во-вторых, синтез алгоритмов должен основываться на методах статистической теории принятия решений, приводящих к оптимальным алгоритмам. Причем данные алгоритмы должны быть устойчивыми к помехам различной природы и априорной недостаточности относительно характеристик обрабатываемых полей. В-третьих, должны быть разработаны методы статистического и информационного анализа новых алгоритмов обработки, сжатия и восстановления пространственно - временных полей (динамических изображений).
Целью исследования является: синтез и анализ спектральных алгоритмов многоальтернативного обнаружения изменений в зарегистрированных полях (видеопоследовательностях), разработка методов расчета количества информации на основе анализа спектров гауссовских полей, обнаружение и оценка изменений в последовательности изображений с нечеткой математической моделью. Для реализации этой цели в диссертации поставлены и решены следующие задачи:
Синтез алгоритмов многоальтернативного обнаружения изменений в гауссовском поле на основе обобщенного спектрального описания.
Разработка методов анализа и получение расчетных соотношений для характеристик многоальтернативного обнаружения изменений в динамических изображениях, а также экспериментальная проверка эффективности предложенных алгоритмов.
Исследование статистических характеристик спектральных коэффициентов обобщенных рядов Фурье и дискретного спектрального преобразования. Разработка метода расчета количества информации и предела сжатия в изображении на основе статистического анализа спектров.
Разработка алгоритмов обнаружения и оценки изменений в полях с неопределенными статистическими характеристиками и нечеткой математической формализацией - и их экспериментальное исследование.
Определение методами статистического моделирования и натурных экспериментальных исследований применимости полученных алгоритмов и расчетных соотношений.
Разработка рекомендаций по алгоритмической структуре и рабочим параметрам для перспективного принципа видеокодирования MGDCT.
Методы проведения исследования. При решении поставленных задач в
диссертации используются методы статистической радиофизики,
математического анализа, теории вероятностей, математической статистики,
случайных процессов, теории статистических решений. При
экспериментальных исследованиях использовались реальные
видеопоследовательности. При разработке программного обеспечения активно использовались методы объектно-ориентированного программирования на языке C++, а также процедурное программирование в пакете MATLAB.
Научная новизна. В данной работе получены новые результаты:
Синтезирован блочный спектральный алгоритм многоальтернативного обнаружения изменений в последовательности полей на основе дискретного чебышевского (GDCT) и дискретного косинусного преобразований (DCT).
Получены аналитические характеристики спектральных алгоритмов при попарной проверке гипотез: а) нет изменений в блоке; б) изменения, связанные со сдвигом; в) смена сюжета; г) пропадание блока - в том числе при использовании части спектральных коэффициентов. Показано, что характеристики устойчивы к выбору порога.
Предложен алгоритм обнаружения изменившихся фрагментов последовательности кадров на основе статистической сегментации. Алгоритм основан на анализе временных корреляционных матриц пространственных отсчетов поля и не требует знания их законов распределения.
Получены формулы для корреляционных моментов спектральных коэффициентов обобщенных рядов Фурье и дискретного косинусного преобразования гауссовских полей. Определены условия, когда внутриблочные и межблочные корреляционные моменты для спектральных коэффициентов пренебрежимо малы.
Разработан метод расчета количества информации (энтропии) цветного изображения на основе спектрального подхода.
Подтверждена экспериментально работоспособность синтезированных алгоритмов и методов их анализа, а также способов расчета энтропии изображения.
Предложены непараметрические критерии для обнаружения изменений в полях с неизвестной статистикой и нечеткой математической формализацией.
Даны рекомендации по алгоритмической структуре и рабочим параметрам нового принципа видеокодирования MGDCT.
Практическая ценность работы. Проведенный в работе цикл теоретических и экспериментальных исследований позволил обосновать структуру и задать рабочие параметры нового перспективного видеокодека MGDCT, обладающего хорошими характеристиками битрейт/качество в широком диапазоне скоростей передачи информации. Предложенные спектральные алгоритмы обработки и сжатия видеопоследовательностей просты в реализации, устойчивы к воздействию помех и искажений, а также к априорной неопределенности вида и свойств изображений.
Достоверность. Достоверность результатов, полученных в диссертационной работе, подтверждается корректностью использования математического аппарата, совпадением новых результатов с известными, результатами статистического моделирования и экспериментальными исследованиями на реальных видеопоследовательностях.
Внедрение научных результатов. Полученные в диссертации результаты исследований внедрены в ряде ОКР ЗАО «Кодофон», а также в учебном процессе в Воронежском госуниверситете.
Апробация работы. Основные положения диссертационной работы были представлены в виде докладов и обсуждались на:
VIII, IX, X, XI и XII Международных конференциях «Цифровая обработка сигналов и ее применения - DSPA», Москва, 2006,2007,2008,2009,2010.
XII, XIII, XIV Международных научно-технических конференциях «Радиолокация, навигация и связь», Воронеж, 2006, 2007, 2008.
VII Международной научно-технической конференции «Проблемы техники и технологии телекоммуникаций», Самара, 2006.
- XI Международной научно-технической конференции «Кибернетика и
высокие технологии XXI века», Воронеж, 2010.
Публикации. По теме диссертации опубликовано 14 печатных работ, три из которых в журналах, рекомендованных ВАК РФ для публикации результатов диссертационных работ.
Объем и структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 76 наименований и 3 приложений. Объем диссертационной работы вместе с приложениями составляет 205 страниц, в том числе 175 страниц основного текста, 8 таблиц и 53 рисунков.
