Удосконалений метод компресії динамічної компоненти диференційно-поданого кадру

DOI: 10.31673/2412-4338.2020.036783

Анотація

Для типової відеопослідовності низької складності вага кожного I -кадру в потоці приблизно в три рази більше ваги P -кадру. Однак, з огляду на кількість P-кадрів в групі, вони вносять вагомий внесок в загальний обсяг відеоданих. Таким чином, розглядається можливість модернізації методів обробки P-кадрів в процесі попереднього виявлення типів блоків з подальшим формуванням структур блокового коду. По мірі збільшення коефіцієнта кореляції між сусідніми кадрами ступінь компресії двійковій маски диференційно-поданого кадру збільшується. Ступінь компресії двійковій маски диференційно-поданого кадру змінюється від 3 до 21 в залежності від коефіцієнта залежності між сусідніми кадрами. Оцінка інформативності бітового подання двійкової маски диференційно-поданого кадру на основі врахування різної ваги основ довжин двійкового ряду не потребує збільшення складності програмно-апаратної реалізації. Через довжину словникового коду потужності двійкова маска диференційно-поданого кадру щодо одноалфавітного коду зменшиться на 17%. Найкращим методом побудови технології компактного подання двійкових масок кадрів, представлених в диференціальної формі, є підхід з усуненням надмірності на джерелі інформації. Це засновано на ідентифікації та описі довжин одновимірного двійкового ряду. Двійковий ряд - це послідовність двійкових елементів з однаковим значенням. В цьому випадку послідовності однакових двійкових елементів замінюються їх довжинами. Оскільки елементи двійкових масок кадрів, представлених в диференційній формі, приймають тільки два можливих значення 0 або 1, пропонується формувати довжини двійкового ряду без вказівки їх рівня.

Ключові слова: зображення, надмірність, кодування, квантування, матриця, двійкова маска, дані.

Список використаної літератури
1. Larin V. Development of an advanced method of video information resource compression in navigation and traffic control systems. / S. Yevseiev, Ahmed Abdalla, S. Osiievskyi, V. Larin, M. Lytvynenko. // EUREKA: Physics and Engineering 5.(2020), P. 31-42. https://doi.org/ 10.21303/2461-4262.2020.001405.
2. Ruban I. Method of neural network recognition of ground-based air objects. / I.Ruban, K.Smelyakov, N.Bolohova // Proceedings of 2018 IEEE 9th International Conference on Dependable Systems, Services and Technologies, DESSERT 2018, pp. 589-592.
3. Sumtsov D. Development of a method for the experimental estimation of multimedia data flow rate in a computer network. / D.Sumtsov, S.Osiievskyi, V. Lebediev // Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. Volume 2, Issue 2-92, 2018, Pages 56-64.
4. Mistry D. Network traffic measurement and analysis. / D.Mistry, P.Modi, K.Deokule, A.Patel, H.Patki, O.Abuzaghleh // 2016 IEEE Long Island Systems, Applications and Technology Conference (LISAT).
5. Tkachov V. The Problem of Big Data Transmission in the Mobile "Multi-Copter – Sensor Network" System / V.Tkachov, V.Tokariev, V.Radchenko, V.Lebediev // Control, Navigation and Communication Systems. 2017. Issue 2. P. 154–157.
6. Pavlenko M. Hybrid model of knowledge for situation recognition in airspace. / M. Pavlenko, A.Timochko, N.Korolyuk, M.Gusak //Automatic Control and Computer SciencesVolume 48, Issue 5, 2014, Pages 257-263.
7. Gonzales R.C. Digital image processing / R.C. Gonzales, R.E. Woods. – Prentice Inc. Upper Saddle River, New Jersey, 2002. – 779 p.
8. Прэтт У. Цифровая обработка изображений: в 2 т.; пер. с англ. Москва: Мир, 1985. 736 с.
9. Миано Дж. Форматы и алгоритмы сжатия изображений в действии: учеб. пособие; пер. с англ. Москва: Триумф, 2003. 336 с.
10. Захарченко М. В. Системи передавання даних / М.В. Захарченко, М.М. Гаджиєв, В.Є. Басов, О.М. Мартинова та ін. // – Т.1: Завадостійке кодування: підручник [для студ. вищ. техн. навч. закл.]. / – Одеса «Фенікс», 2009. – 406 с.
11. Korchynskii V.V. The increase of transmission protection based on multiplexing of timer signal constructions / Korchynskii V.V., Kildishev V.I., Osadchuk E.A.// Зб. Наукові праці ОНАЗ, Одеса – ОНАЗ – 2018 – №1, – P. 93-97.
12. Захарченко Н.В. Увеличение информационной емкости найквистового элемента при передаче 2-х символьных ансамблей таймерными сигналами / Н.В. Захарченко, В.В. Гордейчук, Е.А. Севастеев // “Сучасні інформаційні технології у сфері безпеки та оборони”. – К.: НУОУ ім. І. Черняховського - № 2(26) 2016 – С. 21 26..
13. Pavlenko, M., Kolmykov, M., Tymochko, O., Khmelevskiy, S., Larin, V. (2020). Conceptual Basis of Cascading Differential Masking Technology. 2020 IEEE 11th International Conference on Dependable Systems, Services and Technologies (DESSERT). doi: https://doi.org/10.1109/dessert50317.2020.9125024.
14. Tyurin, V., Martyniuk, O., Mirnenko, V., Open’ko, P., Korenivska, I. (2019). General Approach to Counter Unmanned Aerial Vehicles. 2019 IEEE 5th International Conference Actual Problems of Unmanned Aerial Vehicles Developments (APUAVD). doi: https://doi.org/10.1109/apuavd47061.2019.8943859.