автореферат диссертации по радиотехнике и связи, 05.12.17, диссертация на тему:Исследование и разработка методов и устройств формирования сигналов цветного телевидения в системах со сжатием видеоинформации

На правах рукописи УДК 621.397.2

РГВ ОД

КАОХОАНГХА д г гм>

С г.:; V

ИССЛЕДОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ И УСТРОЙСТВ ФОРМИРОВАНИЯ СИГНАЛОВ ЦВЕТНОГО ТЕЛЕВИДЕНИЯ В СИСТЕМАХ СО СЖАТИЕМ ВИДЕОИНФОРМАЦИИ

Специальность 05.12.17 - Радиотехнические и телевизионные системы и устройства

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва 2000

Работа выполнена на кафедре телевидения им. Катаева С.И. Московского технического университета связи и информатики.

Научный руководитель: кандидат технических наук, доцент КВИРИНГ Г.Ю.

Официальные оппоненты: д.т.н., профессор АВАНЕСОВ Г.А.

К.Т.Н., доцент МИЛЕНИН Н.К.

Ведущее предприятие: Особое конструкторское бюро

Московского энергетического института.

Защита диссертации состоится "2-1 " 2000г. в 42» ч.0О мин. в аудитории Д-455*

на заседании диссертационного совета К118.06.03 по присуждению ученой степени кандидата технических наук в Московском техническом университете связи и информатики по адресу: 111024, Москва, ул. Авиамоторная, д.8А.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета. Автореферат разослан "11?" \\ 2000г. Ученый секретарь

диссертационного совета К118.06.03 кандидат технических наук, доценг

Матвеева О.В.

¿т-м -01З, о

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. В настоящее время, благодаря новым технологиям, видеокамеры переходят в разряд массовых потребительских устройств. Интенсивные исследования в области разработки методов формирования сигналов цветного телевидения (ЦТ) привели к созданию малогабаритных цветных камер, использующих одну или две матрицы преобразователей свет-сигнал (МПСС). Оборудование новых форматов DV (Digital Video) надежнее, компактнее и легче своих аналоговых предшественников. Обработку изображений в видеокамерах цифрового типа реализуют цифровыми методами (DSP - Digital Signal Processing). Применение современных МПСС в камерах ЦТ позволяет снизить габариты, массу, энергопотребление камер, упростить эксплуатацию и увеличить срок их службы.

Наиболее высокие качественные показатели ТВ изображений обеспечивают в трехматричных и двухматричных вариантах цветных телевизионных (ЦТВ) камер. Однако применение подобных вариантов связано с резким усложнением оптической системы, необходимостью совмещения растров, и др. Одноматрнчные камеры более дешевы, но имеют меньшую разрешающую способность и меньшую насыщенность цветного изображения.

Поэтому задача разработки одноматричных ТВ камер с высокими качественными показателями ТВ изображений является весьма актуальной.

Использование в современных видеокамерах цифровых методов обработки изображений позволяет применять для разработки ОЦТВ камер все последние достижения в области сжатия спектра видеосигнала, отраженные в работах известных отечественных и зарубежных ученых: Аванесова Г.А., Безрукова В.Н., Катаева С.И., Красильникова Н.И., Кривошеева М.И., Селиванова A.C., Цуккермана И.И., Ахмеда Н., Прэтта У., Рао K.P., Хуанга Т.С., Чэна Ш.К. и др.

Одним из перспективных направлений проводимых исследований в этой области является разработка новых способов формирования сигналов цветобых составляющих с использованием методов интерполяции и микросмещения светового потока. Исследования таких методов, проведенные в НИЧ МТУСИ (НИЛ-11), показали возможность увеличивать разрешающую способность и отношение сигнал/шум в ЦТВ камерах на основе приборов с зарядовой связью (ПЗС). Представленная диссертационная работа посвящена продолжению исследований, направленных на развитие методов формирования с комплексной реставрацией составляющих ТВ изображений по пространственному, спектральному и временному признакам.

Цель II задачи работы. Целью работы является анализ и разработка эффективных методов и устройств улучшения качества ТВ изображения, формируемого одно-матричной ЦТВ (ОЦТВ) камерой на ПЗС с дополнительной дискретизацией видеосигналов. Задачами исследований являются:

• анализ известных методов формирования сигналов цветовых составляющих в ОЦТВ камерах н разработка методов, обеспечивающих решение задачи создания ОЦТВ камер на ПЗС на основе использования дополнительной дискретизации и микросмещений светового потока;

• исследование важнейших функциональных элементов ЦТВ камеры;

• исследование характеристик дискретизации изображений структурами распределения ячеек светофильтров (СФ) в пространстве ПЗС матрицы;

• исследование дополнительной дискретизации и восстановления видеосигнала различными методами интерполяции;

• разработка многомерного пространственно-адаптивного (МПА) метода восстановления видеосигнала;

• проведение машинного моделирования и оценки эффективности разработанных в диссертации способа и устройства формирования видеосигнала.

Методы исследования. В работе используются методы функционального, численного анализа, теории дискретизации и цифровой обработки сигналов, а также метода моделирования на ЭВМ.

Научная новизна работы заключается в следующем:

• получены аналитические выражения для расчета характеристик спектра структуры дискретизации, соответствующей расположению ячеек СФ, с учетом реальных ограничений протяженности многомерной структуры дискретизации в пространстве растра, на основе результатов анализа которых обосновано использование шахматного распределения ячеек (групп элементов) диокретизации;

• разработан и исследован новый МПА метод восстановления сигналов цветовых составляющих при формировании сигналов ЦТ в ОЦТВ камере на ПЗС, позволяющий увеличить разрешающую способность соответствующего ТВ изображения;

• предложена структура мозаичного СФ, обеспечивающая возможность восстановления сигналов цветовых составляющих;

• предложена схема фильтра-интерполятора с применением локального сплайна пятой степени дефекта три для восстановления дискретных отсчетов сигнала в реаль-

ном масштабе времени и реализована модель для оценки эффективности её действия (качества восстановленного изображения).

Практическая ценность работы состоит в следующем:

• разработана для ОЦТВ камер на ПЗС структура СФ, обеспечивающего увеличение эффективности МПА метода восстановления отсчетов сигналов цветовых составляющих;

• разработан алгоритм МПА восстановления отсчетов при формировании сигналов ЦТ в ОЦТВ камерах, который позволил увеличить разрешающую способность сформированных ТВ изображений;

• разработано программное обеспечение на ЭВМ для моделирования МПА метода восстановления отсчетов сигналов цветовых составляющих.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы обсуждались на научно-технических конференциях профессорско-преподавательского состава МТУ СИ в 1997 - 2000г.г.

Публикации. По материалам диссертации опубликовано всего 7 работ, в том числе 3 статьи и 4 доклада на научных конференциях МТУСИ; материалы работы использованы также в отчетах по НИР по Программе фундаментальных и прикладных исследований вузов связи Российской Федерации "Фундаментальные аспекты новых информационных и ресурсосберегающих технологий" (шифр - "Аспект-МТУСИ").

Структура и обьем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и приложения. Работа содержит 147 страниц, в том числе 114 страниц текста, 39 рисунков и 2 таблицы. Список литературы включает 72 наименования.

Основные положения, выноснмые на защиту диссертации.

1. Результаты анализа характеристик спектра структуры дискретизации, обеспечивающей разделение цветовых составляющих сигналов изображений в соответствии с разработанным распределением ячеек СФ в пространстве ПЗС и с учетом реальных ограничений протяженности всей многомерной структуры дискретизации.

2. Структура цветокодирующего СФ, обеспечивающего дополнительную периодическую (шахматного типа) дискретизацию по группам смежных отсчетов сигналов цветовых составляющих и устройство формирования сигналов ЦТ на его основе.

3. Схема цифрового фильтра-интерполятора на основе применения локального сплайна пятой степени дефекта три для восстановления отсчетов сигналов, пропущенных при дополнительной дискретизации цветовых составляющих в пространстве матрицы ПЗС.

4. Способ и алгоритм МПА восстановления отсчетов во внутрикадровой области при формировании сигналов ЦТ, основанный на дополнительной периодической дискретизации цветовых сигналов с последующим адаптивным восстановлением пропущенных дискретных отсчетов сигналов по пространственному аргументу и использовании относительных микросмещений светового потока во времени.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, сформулированы цели и задачи исследования, изложены основные научные результаты и положения, выносимые на защиту.

В первой главе рассматриваются современные методы формирования и цифровой способ представления видеосигнала в ОЦТВ камере. Рассмотрены и исследованы важнейшие функциональные узлы камеры: преобразователь свет-сигнал (ПСС) и СФ. Показано, что в современных ПЗС матрицах, в структуру каждого чувствительного элемента включают обычную микросхему, выполненную по массовой технологии CMOS (Complementary Metal-Oxide-Semiconductor) APS (Active Pixel Sensor). CMOS-активные сенсоры имеют очень малые размеры и потребляют гораздо меньше энергии, что является для цифровых камер огромным преимуществом. Технология APS устраняет некоторые недостатки ПЗС, такие как плохая чувствительность в условиях слабого освещения и низких температур, сложность производства матриц ПЗС большого формата, а также сложность выделения сигналов цветовых составляющих в случае использования мозаичного СФ в ОЦТВ камере.

Современные ОЦТВ камеры используют принцип одновременного кодирования видеосигнала основными или дополнительными цветами, основанный на цветоделении посредством полосковых или мозаичных СФ, установленных непосредственно в оптическом звене камеры. Размеры ячеек цветов СФ совпадают с размерами фоточувствительных элементов МПСС, точное совмещение которых с ячейками или полосками кодирующих СФ реализуется, например, путем нанесения ячеек СФ прямо на МПСС. В ОЦТВ камерах часто применяются цветокодирующие СФ с использованием дополнительных цветов, главным образом, голубого и желтого. Третий, зеленый цвет, как правило, формируется наложением желтых и голубых слоев друг на друга. Замена R, G, В СФ на Ye, G, Су СФ позволяет увеличить (в 5/3 раза) чувствительность камеры, так как зеленая составляющая светового потока пропускается всеми ячейками СФ, а также упростить изготовление СФ, так как требуется наносить на матрицу ПЗС полоски только двух цветов (Ye и Су) вместо трех (R, G, В).

в г Уе Уе в в Уе Уе г в

в э Уе Уе й в Уе Уе г в

Су Су э г су Су в в Су Су

Су Су в Б Су Су в в Су су

а г Уе Уе в С Уе Уе в г

а 6 Уе Уо С О Уе Уе в в

Су су в в Су Су С в Су су

Су су в в Су Су в в Су Су

в в Уе Уе в в Уо Уе в а

в в Уе Уе в г Уе Уе в

Рис.1. Структура ячеек разработанного варианта светофильтра.

Все классические структуры СФ и соответственно способы разделения сигналов цветовых составляющих (и яркост-ных) для них не могут обеспечивать формирование изображения в ОЦТВ камере с качеством, сравнимым с качеством изображения, формируемого в трехмат-ричной ЦТВ камере. Одним из способов увеличения разрешающей способности ОЦТВ камеры до уровня трехматричного варианта является разработка структуры цветокодирующего СФ, обеспечивающего возможность восстановления сигналов цветовых составляющих с помощью интерполяционных методов, и использование пространственного периодического сдвига оси проецирования светового потока относительно МПСС. Структура чередования ячеек СФ, предложенная в работе, показана на рис.1.

Вторая глава посвящена анализу дискретизации изображений в ОЦТВ камере. Исходное изображение является четырехмерной непрерывной функцией координат 5(х,у,1,Х), видеосигнал, формируемый на выходе ПСС, определяется пространственным разложением исходного изображения. Разложение может характеризоваться соответствующей трехмерной функцией разложения г(х,у,Х). Согласно классическому методу формирования ТВ изображений, эту функцию можно представить как периодический во времени процесс разложения плоского поля изображения на систему горизонтально расположенных строк (ТВ растр). Применительно к цифровому телевидению функцию разложения можно представить как процесс дискретизации в пространстве и во времени потока изображений, в результате чего выделяется система отсчетов, характеризующаяся дискретизирующей функцией разложения ё(х,уД). Выразить функцию разложения г(х,уд) и дискретизирующую функцию разложения с!(х,уД) можно с помощью последовательности функций Дирака 5(х,у,0.

Если пренебрегать промежуточными интегральными преобразованиями и изменениями мерности видеоинформации в ПСС, то формируемая на выходе ПСС видеоинформация ((х.удА.) связана с входным потоком изображений 5(х,уД,Х) соотношением: {■(х,у,1Л)=5(х,у,и)г(х,уд)

или

фс.уДД^х.улХЭДх.у.О. Для неподвижного изображения: ^х.уД)=в(х.у,л)<1(х,у).

(2)

При использовании мозаичного СФ, ячейки которого соответствуют основным цветам - красному (Я), синему (В), зеленому (й) и совмещены со светочувствительными элементами МПСС, видеоинформацию на выходе МПСС можно представить трех-спектральной функцией вида:

Гс(х,у,Х<;)=!!о(х,у,А<;)ас(х,у); Гв(х,уЛв)=8в(х,уДвШх.У). где <!я(х,у), с1а(х,у) - дискретизирукнцие функции, учитывающие расположение

ячеек соответствующих основных цветов К, в, В в СФ, з^х.у.Хя), 5о(х,у,Яс), 5в(х,у,Хв) -составляющие основных цветов исходного изображения.

Во всех ОЦТВ камерах возникает общая проблема, а именно, оптические биения, которые проявляются, когда эквивалентная пространственная частота, соответствующая наиболее мелким периодически передаваемым объектам, совпадает с пространственной частотой цветных ячеек мозаичного СФ. Поэтому в ОЦТВ камере необходимо эффективное согласование характеристик многомерных спектров структур дискретизации ячеек СФ и реальных изображений, исходных для процесса дискретизации.

Такое согласование может быть реализовано лишь на основе использования результатов теоретических и экспериментальных исследований специфики многомерного спектра реальных изображений и характеристик многомерных спектров структур дискретизации ячеек СФ.

Спектр дискретизированного изображения Р(ш*,оЗу,(о) можно записать как свертку спектров исходного изображения и дискретизирующей структуры:

Р(юх,соу,щ) = 8(сах,шу,с1>)®0(о„шу,<в), (4)

где ® - оператор свертки, и,, шу - пространственные частоты спектра изображения, со -временная частота спектра изображения.

Так как спектр функции дискретизации имеет вид пространственной гребенчатой функции, результирующий спектр Р(шх,(оу,о)) вместе с основным спектром изобра-

ГР(х,уДМГк(х,у,ад>&(х,уАсШх,уДв)};

Г|1(х,уДк)=зк(х,у,Хц)<1к(х,у);

(3)

О0(0)х,<Ву)

Оо(сох,(оу)

Ч

СОх=СОу/р

Рис.2. Спектр структуры дискретизации орто- Рис.3. Сечения 1,2,3 спектра структуры тонального типа вблизи основного лепестка. дискретизации ортогонального типа

женил будет содержать побочные смещенные спектры изображения, центры которых будут определяться видом спектра днекретизирующей структуры.

В данной главе были проведены исследования характеристики пространственного спектра различных структур квазипериодической дискретизации сигнала изображения.

Выражение для расчета пространственного спехтра ортогональных структур квазипериодической дискретизации (при 1=1о) определяется следующим образом:

В этом выражении Х|,У| - фиксированные периоды дискретизации исходного сигнала в пространстве, 2к+1 и 2п+1 - числа отсчетов структуры дискретизации по горизонтали и вертикали, кип- целые положительные «гасла. Следовательно, характеристика пространственного спектра дискретизирующей функции Оо(вх,соу) имеет периодическую структуру (рис.2). При этом основные лепестки этой функции периодически формируются в точках 0,5юхХ| = слиО,5соуУ, = сг. (при Х]=У|), где с = 0,±1,±2,... В

вблизи основного лепестка.

БШ

. (2к + 1)й)„Х. . (2п + 1)й) У,

!1П —- " ' Э1П ----

2_2

(5)

направлении линии соу = ±ро>, функция Оо(ю*,оу) всегда имеет положительный знак.

Сечения этой функции плоскостями ОоОох, Бо0оу и плоскостью, проходящей через линии (ГОо ии„» ш,/р представлены на рис.3 (график 1,2 и 3).

Выражение для пространственного спектра квазипериодической структуры дискретизация шахматного типа Ош(со1,(оу):

(2п + 1)соуУ,

(6)

. (гк+^.х,

вт-- • ' эт_2_

. ш.Х. . й>уУ, бш * 'мп —— 4 4

, ш.Х, '

2С03—5—*-С05 —-

4 4

Первый член правой части (6) соответствует спектру структуры дискретизации ортогонального типа с периодами дискретизации исходного сигнала в пространстве Х(/2, У)/2, числом отсчетов 2(2к+1) и 2(2п+1) по горизонтали и вертикали.

В ОЦТВ камере применяется мозаичный СФ, который разделяет световой поток на спектральные зоны. Расположение ячеек фильтра одного кодирующего цвета можно рассматривать как пространственную дискретизацию световой информации в соответствующей спектральной зоне. Структура дискретизации, соответствующая расположению ячеек отдельного кодирующего цвета в выбранном СФ (рис. 1) показана на рис.4. На рис.5 приведены: фрагмент опорной структуры дискретизации шахматного типа

\

у,

*

4» 44 х

У/4

Рис.4. Структура дискретизации, соответст- Рис.5. Свертка структуры дискретизации вующая расположению ячеек зеленого цвета шахматного типа со структурой дискре-выбранного варианта светофильтра. тизации элементарной ячейки.

у

X

(рис.5.а), фрагмент опорной структуры дискретизации шахматного типа с увеличением масштаба (рис.5.б), фрагмент структуры дискретизации, приведенной на рис.4 (рис.5.в), элементарная ячейка дискретизации (рис.5.г).

Выражение для дискретизирующей функции структуры дискретизации на рис.4 можно представить соотношением:

(1(х,у)= с)ш(х,у)®<1я(х,у), (7)

где с1ш(х,у) - дискретизирующая функция структуры дискретизации на рис.5.а (шахматного типа), с!я(х,у) - дискретизирующая функция структуры дискретизации на рис.5.г (ячейка).

Или в частотной области:

0(их,шу) = Ощ(ох,а1у)Оя(Шх.ту), (8)

где Ош((о,,иу) - спектр dш(x,у), Оя(ш„о> ) - спектр ¿я(х,у).

X

В результате имеем:

, . X У

ОяК.ш,)= 4сов(о), -^-)С05(0)У у). (9)

. (2к + 1)<в,Х, . (2п + 1)ш У,

ЯШ -- * ' БШ-.

0(И-И') =-2Ю>Х,.Ю>У,2 Ю>Х, суУ,- <10>

51П—!—¡-БШ—2—!- 2соз * 1 соэ—-—~

8 8 4 4

Анализ выражений (5), (6) и (10) показывает, что использование предложенной структуры дискретизации шахматного типа с ортогональной дискретизацией в пределах элементарной ячейки приводит к выигрышу в качестве восстановления локальных мелкоструктурных составляющих изображения по горизонтальному и вертикальному направлениям по растру, что связано с понижением в указанных направлениях периода дискретизации в пределах каждой элементарной ячейки. Уменьшаются в данном случае и биения в диагональных направлениях по растру дискретно-групповой структуры дискретизации с низкочастотными составляющими исходного изображения,

Третья глава посвящена анализу восстановления отсчетов видеосигнала в ОЦТВ камере.

При дополнительной дискретизации отсчеты, следующие с постоянным периодом первичной дискретизации ^ прореживаются, образуя группы элементов, следующие с частотой дополнительной дискретизации Сп/М Использование предложенной структуры СФ приводит к дополнительной дискретизации с параметрами N=4 и М (число элементов в группе) =2.

Восстановление пропущенных отсчетов является процессом, обратным процессу

дополнительной дискретизации. Сущность его заключается в вычислении указанных отсчетов по известным (опорным). Идеальное восстановление пропущенных отсчетов требует импульсную характеристику восстанавливающего фильтра бесконечно большой протяженности, реализовать которую не представляется возможным. Практически восстановление пропущенных отсчетов осуществляется путем построения в подынтервале, содержащем опорные отсчеты (по которым ведется восстановление), интерполяционного полинома и вычислении его значений в точках, соответствующих пропущенным отсчетам.

Процесс определения значения отсчета сигнала по значениям соседних отсчетов (интерполяция) представляет собой в общем случае фильтрацию, реализованную трансверсальным фильтром. Определить значение отсчета сигнала и(() по значениям соседних отсчетов и_м,1Цм-1), ...,и.|,и+1, ...,и+(м-1),и»ц можно на основе выражения:

(П)

здесь а.м, а^-о,..., а_|, ¡щ,..., а+(^.|), а+м - весовые коэффициенты.

Анализ известных методов интерполяции, с помощью которых обеспечивается восстановление отсчетов в соответствии с выражением (11), показывает что, интерполяция изображений полиномами Лагранжа, Ньютона, и др. является нелокальной процедурой, требующей для реализации значительные аппаратурные затраты, и непригодна для обработки изображений в реальном времени.

Для восстановления пропущенных отсчетов на участке (1), ^+3) (рис.6) предлагается использовать интерполяционный сплайн пятой степени дефекта три ч>5,з(0, обеспечивающий не только непрерывность первой и второй производных интерполирующей

ии и. и.., и,., и „ V.

£

Рис.6. Восстановление пропущенных отсчетов: а - опорные отсчеты, б - восстановленные отсчеты.

функции, но и равенство их соответственно первой и второй производным интерполируемой функции в узлах интерполяции (отсчетах интерполируемой функции). При использовании данного сплайна, благодаря локальности его построения, значительно сокращается объем расчетов.

ЧЧз(0 = ¿а.0)(1 (12)

Коэффициенты ао^а^,.. .аз® определяются следующими соотношениями:

«,<й = и>

а,1)1

а," II

Я)01 1

т[10(и^ - и,) - 4(и^+6и', -1¡) +

~ V

в" = ТГ^ТЙ [-15(и>" - + (7и'^+8и'; ><1к> -'|>'-1

г[6(и„, - - (Зи'^.3 +3и') -1,) +

(13)

где соответственно значения величины, ее первая и вторая произ-

водные. Подставив коэффициенты, соответствующие соотношению (13) в (12) имеем: ф5.з(1)=[-1(1-1)3(7,51+3)]и>|+[(М)3(-12,5г,+713+51+1)]^+

+[12(12,5г5-30>512+18,51+0,5)]1^з+[13(-7,512+181-10,5)]и1+4. (14)

Полагая получаем (¿ц-^=1/3 и ^+2-^=2/3. Подставив в (14) 1=1/3 и 1=2/3

окончательно получим значения и(0 в точках ^¿¿«г: 5 = -0,543^.|+1,325^+0,41бщ+з-О,198иг< и^25 = -0,198^.1+0,416^+1,32511^3-0,54311^,. (15)

Для всех рассматриваемых случаев в общем виде можно записать: Цм = Р^я+Ргиз+Рзтч+Р^к.

Ч;>2 = р4Ц.|+рз^+р2Ц*з+р1и^|, (16)

где РкЗз-Рз.Р» - коэффициенты, определяемые из выражений для разных методов интерполяции. Восстановление отсчетов осуществляется фильтром-интерполятором, функциональная схема которого приведена на рис.7. Для восстановления недостающих

Рис.7. Структурная схема цифрового интерполирующего фильтра; Т , Т - элементы задержки на Тп и ЗТп соответственно; ПЗУ - постоянное запоминающее устройство; X - блок умножения; 2 - сумматор.

отсчетов цг+ьи^г коэффициенты РьР2,Рз.Р4 заносятся в ПЗУ. Алгоритмы обработки изображения в вертикальном, горизонтальном и диагональном направлениях могут быть одинаковыми.

Четвертая глава посвящена разработке устройства формирования видеосигнала для ОЦТВ камеры. Разработан МПА метод восстановления пропущенных отсчетов видеосигнала. При дополнительной дискретизации по группам отсчетов смежных строк пропущенные отсчеты восстанавливаются как по вертикальному, горизонтальному, так и диагональным направлениям. Для восстановления каждого дискретного отсчета следует использовать все опорные отсчеты в некоторой двумерной пространственной окрестности, окружающей этот отсчет. Выбор направления восстановления, на основе анализа имеющихся отсчетов в окрестности восстанавливаемого, дает возможность повысить точность восстановления, так как наиболее точно восстанавливаются дискретные отсчеты гладкой функции. Тем самым при многомерном восстановлении можно обойти резкие переходы в восстанавливаемой функции.

В ОЦТВ камере с использованием стандартных цветокодирующих фильтров обычно невозможно по всем направлениям восстанавливать пропущенные отсчеты. Это обуславливается жестко-фиксированной структурой распределения ячеек СФ и нехват-

Рис.8. Структура дискретизации, соответст- Ркс.9. Многомерный пространственно-вующая расположению ячеек зеленого цвета адаптивный метод восстановления цен-выбранного светофильтра. тральных отсчетов в элементарном блоке.

кой опорных отсчетов восстанавливаемого сигнала. Использование предложенной структуры распределения ячеек СФ (рис.1), позволяет восстанавливать пропущенные отсчеты по горизонтальному, вертикальному и диагональному направлениям.

Алгоритм восстановления телевизионного сигнала поясняется на рис.8, где изображен в виде точек кадр сигнала зеленого цвета телевизионного изображения размером MxN, где М - число элементов в строке; N - число строк. Кадр телевизионного изображения разбивается на элементарные блоки размером 6x6. Переход от одного блока к другому реализуют по горизонтали вправо (по оси ОХ) на 4 отсчета (рис.8). На рис.9 представлен метод восстановления отсутствующих отсчетов сигнала зеленого цвета в каждом элементарном блоке: интерполяцией параллельно восстанавливают центральные отсчеты по горизонтальному, вертикальному и диагональному направлениям и выбирают восстановленное значение, которое меньше отличается от значения ближайшего отсчета в соответствующем направлении восстановления.

Для исследования предложенного МПА метода восстановления изображения был разработай пакет программ rgb.cpp, decoder.cpp, decoder.h на языке програмирова-ния Visual С++. Восстановление проводилось для различных тестовых изображений. Визуальные оценки группы экспертов показывают, что качество восстановленного изображения остается высоким. Заметные искажения восстановленного изображения появляются лишь на тонких линиях-границах с высокой контрастностью по отношению к фоновому уровню и лишь в случаях, когда направления этих лнний не совпадают с го-

Рис. 10. Функциональная схема разработанной одноматричной ЦТВ камеры.

ризонтальным, вертикальным и диагональным направлениями восстановления.

На рис.10 приведена предлагаемая функциональная схема ОЦТВ камеры, в которой реализованы разработанная структура светофильтра, МПА метод восстановления отсчетов видеосигнала и периодические во времени дискретные смещения оси проецирования светового потока. Устройство работает следующим образом: световой поток от объекта наблюдения поступает на вход оптической системы 1, где реализуется периодический, от кадра к кадру, сдвиг оси падающего светового потока, который управляется блоком 8 по диагональному направлению относительно МПСС на величину равную двум ячейкам СФ. Далее световой поток проецируют в плоскость входа блока 2, который осуществляет дискретное в пространстве оптическое разделение светового потока на компоненты кодирующих цветов, которые далее проецируют в плоскость входа блока 3. Необходимое разделение осуществляется с помощью мозаичного СФ (рис. 1). Блоки 2 и 3 могут быть реализованы и с совмещением плоскостей светофильтра и дискретных элементов МПСС, при этом ячейки светофильтра непосредственно наносят на плоскость входа дискретных элементов МПСС, что значительно упрощает решение задачи совмещения ячеек светофильтра с соответствующими светочувствительными элементами МПСС. Видеосигнал в виде последовательности отсчетов поступает на вход блока коммутатора 4 для выделения сигналов кодирующих цветов в, Уе, Су, далее поступает в АЦП 5 и блок памяти опорных отсчетов 6. Задержанные отсчеты поступают в блок восстановления 9, представляющий собой цифровой процессор, который выполняет алгоритм МПА восстановления для элементарных блоков опорных отсчетов. Сигналы Ео, Еус, Есу с выхода блока б поступают на вход блока формирования

основных цветов 10. Блоки 3 и 10 управляются сигналами формирователя сигналов синхронизации и управления 7, которые поступают также на блоки 8, 4, 5, б и 9.

Рассмотренный вариант формирования телевизионного сигнала цветного изображения обеспечивает сохранение четкости изображений для объектов с ограниченной подвижностью. Ухудшение четкости изображений с высокой подвижностью не вызывает заметных искажений изображений из-за изменения условий передачи участков с высоким градиентом уровня сигнала в пространстве, связанных собственно с движением объектов. При этом в смежных кадрах восстановление таких участков реализуется и за счет смешения границ по отношению к структуре дискретно-групповой дискретизации. С другой стороны заметностъ падения четкости на движущихся деталях изображения снижается. Моделирование основных элементов рассмотренного метода формирования на ЭВМ подтвердило его высокую эффективность. На основе использования данного метода могут быть разработаны ОЦТВ камеры на ПЗС с качеством изображений, сравнимым с качеством трехматричного варианта.

В приложении приведены листинги и алгоритмы разработанных программных модулей, ахт о внедрении практических и теоретических результатов диссертационной работы.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Предложена структура мозаичного светофильтра, обеспечивающего дополнительную дискретизацию шахматного типа с ортогональной дискретизацией в пределах группы отсчетов смежных строк.

2. Получены аналитические выражения для расчета характеристик спектра структуры дискретизации, соответствующей расположению ячеек светофильтра, с учетом реальных ограничений протяженности многомерной структуры дискретизации в пространстве растра.

3. Разработан и исследован новый многомерный пространственно-адаптивный метод восстановления сигналов цветовых составляющих при формировании сигналов цветного телевидения в одноматричной цветной телевизионной камере на ПЗС, позволяющий увеличить разрешающую способность ТВ изображения.

4. На основе анализа различных методов интерполяции показано, что использование интерполяционного сплайна пятой степени дефекта три удобно при восстановлении изображений в реальном масштабе времени, требует меньшего объема памяти при реализации в виде программы работы ЭВМ и обеспечивает высокое качество восстановленного изображения.

5. Предложена схема фильтра-интерполятора с применением локального сплайна пятой степени дефекта три для восстановления дискретных отсчетов сигнала в реальном масштабе времени.

6. Разработано программное обеспечение на ЭВМ для моделирования многомерного пространственно-адаптивного метода восстановления пропущенных отсчетов сигналов цветовых составляющих.

7. На основе проведенных исследований разработана функциональная схема одномат-ричной цветной телевизионной камеры с использованием многомерного пространственно-адаптивного метода восстановления и микросмещений светового потока.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Као Хоанг Ха. Применение локальных интерполяционных сплайнов для восстановления видеосигнала в системе с дополнительной дЕскретизацией//Деп. в ЦНТИ Информсвязь № 2170 св. 2000, с. 2 - 12.

2. Као Хоанг Ха. Способ формирования телевизионного сигнала цветного изображения в одноматричной цветной камере с использованием дополнительной дискретизации Деп. в ЦНТИ Информсвязь № 2170 св. 2000, с. 13 - 22.

3. Нгуен Тхапь Бинь, Као Хоанг Ха, Шаймардапов Г.Б. Методологические основы построения корректирующих алгоритмов в ТВ системах сжатия с применением ДКШДеп. в ЦНТИ Информсвязь № 2140 св. 1999, с. 116 -125.

4. Квиринг Г.Ю., Као Хоанг Ха. Частотная декомпозиция изображений//Тез.докл., НТК профессорско-преподавательского, научного и инженерно-технического состава МТУСИ, - Москва: Информсвяьиздат, 2000г., с. 171.

5. Нгуен Тхань Бинь, Као Хоанг Ха, Некрасов ПЛ. Специфика преобразования блоков телевизионного изображения в реальной и частотной области при сжатии по методу Л>ЕО//Тез.докл., НТК профессорско-преподавательского, научного и инженерно-технического состава МТУСИ, - Москва: Информсвяьиздат, 2000г., с. 178.

6. Некрасов П.Л., Нгуен Тхань Бинь, Као Хоанг Ха. Использование компактных преобразований для построения эффективных способов адаптивного раздельного кодирования изображений/Лездокл., НТК профессорско-преподавательского, научного и инженерно-технического состава МТУСИ, - Москва: Информсвяьиздат, 2000г., с. 176.

7. Као Хоанг Ха. Особенности формирования сигналов цветовых составляющих в системах со сжатием видеоинформации//Тездокл., НТК профессорско-преподавательского, научного и инженерно-технического состава МТУСИ, - Москва: Информсвяьиздат, 1999г., с. 186.

т ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИЗ ФОРМИРОВАНИЯ ВИДЕОСИГНАЛА В ОДНО-МАТРИЧНОЙ ЦВЕТНОЙ ТВ КАМЕРЕ.

1.1. Принцип работы и технология построения современных преобразователей свет-сигнал.

1.2. Цифровой формат представления видеосигнала DV.

1.3. Методы кодирования видеосигнала и выбор структуры цветокодирующих светофильтров.

1.3.1. Метод последовательного кодирования видеосигнала основными цветами

1.3.2. Метод одновременного кодирования видеосигнала основными и дополнительными цветами.

1.3.2.1. Полосковые цветокодирующие светофильтры.

1.3.2.2. Мозаичные цветокодирующие светофильтры.

1.3.3. Способы разделения сигналов цветов и выбор структуры светофильтра.

1.3.4. Анализ микросмещений светового потока относительно ячеек светофильтра.

1.4. Частотно-контрастные характеристики оптических фильтров низких пространственных частот, применяемых в оптическом звене ОЦТВ камеры на ПЗС.

1.5. Выводы.

2 ДИСКРЕТИЗАЦИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ В ОДНОМАТРИЧ

НОЙ ЦВЕТНОЙ ТВ КАМЕРЕ.

If 2.1 Анализ дискретизирующей функции при одномерной дополнительной дискретизации.

2.2. Преобразование видеоинформации в сигнал.

2.3. Принципы построения и анализа структур дискретизации телевизионных изображений в одноматричной цветной камере.

2.3.1. Анализ характеристик спектра ортогональных структур квазипериодической дискретизации в системах телевидения.

2.3.2. Анализ характеристик спектра дискретизирован-ного изображения при ортогональной структуре дискретизации в системах телевидения.

2.4. Анализ характеристик спектров неортогональных структур дискретизации телевизионных изображений.

2.4.1. Анализ характеристик пространственного спектра структуры дискретизации шахматного типа.

2.4.2. Анализ характеристик пространственного спектра структуры дискретизации, определяемой расположением ячеек светофильтра.

2.5. Выводы.

3. АНАЛИЗ ВОССТАНОВЛЕНИЯ ОТСЧЕТОВ ВИДЕОСИГНАЛА В ОДНОМАТРИЧНОЙ ЦВЕТНОЙ ТВ КАМЕРЕ.

3.1. Анализ идеального восстановления видеосигнала при доа, полнительной дискретизации.

3.1.1. Восстановление сигнала, дискретизированного по группам смежных отсчетов.

3.1.2 Восстановление пропущенных отсчетов сигнала.

3.2. Анализ реального восстановления пропущенных отсчетов видеосигнала.

3.2.1. Аппроксимация функций, определенных в дискретных точках, с помощью алгебраических многочленов

3.2.1.1. Аппроксимация функций с помощью алгебраических интерполяционных полиномов.

3.2.1.2. Применение сплайнов при аппроксимации функций.

3.2.2. Анализ одномерного восстановления видеосигнала с помощью интерполяционных методов.

3.3. Выводы.

4 РАЗРАБОТКА УСТРОЙСТВА ФОРМИРОВАНИЯ ВИДЕОСИГНАЛА ДЛЯ ОДНОМАТРИЧНОЙ ЦВЕТНОЙ ТЕЛЕВИЗИОННОЙ КАМЕРЫ.

4.1. Разработка алгоритма многомерного пространственно-адаптивного восстановления изображения.

4.2. Разработка пакета программ для моделирования на ЭВМ многомерного адаптивного восстановления изображения.

4.3. Разработка одноматричной цветной ТВ камеры с использованием предложенного метода многомерного простран-ственно-адашивного восстановления.

4.4. Выводы.

В настоящее время, благодаря новым технологиям, видеокаме-Ф ры переходят в разряд массовых потребительских устройств. Интенсивные исследования в области разработки методов формирования сигналов цветного телевидения (ЦТ) привели к созданию малогабаритных цветных камер, использующих одну или две матрицы преобразователей свет-сигнал (МПСС). Оборудование новых форматов DV (Digital Video) надежнее, компактнее и легче своих аналоговых предшественников. Обработку изображений в видеокамерах цифрового типа реализуют цифровыми методами (DSP - Digital Signal Processing). Применение современных МПСС в камерах ЦТ позволяет снизить габариты, массу, энергопотребление камер, упростить эксплуатацию и увеличить срок их службы.

Наиболее высокие качественные показатели ТВ изображений ^ обеспечивают в трехматричных и двухматричных вариантах цветных телевизионных (ЦТВ) камер. Однако применение подобных вариантов связано с резким усложнением оптической системы, необходимостью совмещения растров, и др. Одноматричные ЦТВ (ОЦТВ) камеры более дешевы, но имеют меньшую разрешающую способность и меньшую насыщенность цветного изображения.

Поэтому задача разработки ОЦТВ камер с высокими качественными показателями ТВ изображений является весьма актуальной.

Использование в современных видеокамерах цифровых методов обработки изображений позволяет применять для разработки ОЦТВ камер все последние достижения в области сжатия спектра видеосиг-^ нала, отраженные в работах известных отечественных и зарубежных ученых: Аванесова Г. А., Безрукова В.Н., Катаева С.И., Красильникова Н.И., Кривошеева М.И., Селиванова А.С.,

Цуккермана И.И., Ахмеда Н., Прэтта У., Pao К.Р., Хуанга Т.С., Чэна Ш.К. и др.

Ф Одним из перспективных направлений проводимых исследований в этой области является разработка новых способов формирования сигналов цветовых составляющих с использованием методов интерполяции и микросмещения светового потока. Исследования таких методов, проведенные в НИЧ МТУ СИ (НИЛ-11), показали возможность увеличивать разрешающую способность и отношение сигнал/шум в ЦТВ камерах на основе приборов с зарядовой связью (ПЗС). Представленная диссертационная работа посвящена продолжению исследований, направленных на развитие методов формирования с комплексной реставрацией составляющих ТВ изображений по пространственному, спектральному и временному признакам.

Цель и задачи работы. Целью работы является анализ и разработка эффективных методов и устройств улучшения качества ТВ изображения, формируемого ОЦТВ камерой на ПЗС с дополнительной дискретизацией видеосигналов. Задачами исследований являются:

- анализ известных методов формирования сигналов цветовых составляющих в ОЦТВ камерах и разработка методов, обеспечивающих решение задачи создания ОЦТВ камер на ПЗС на основе использования дополнительной дискретизации и микросмещений светового потока;

- исследование важнейших функциональных элементов ЦТВ камеры;

- исследование характеристик дискретизации изображений структурами распределения ячеек светофильтров (СФ) в пространстве

ПЗС матрицы;

- исследование дополнительной дискретизации и восстановления видеосигнала различными методами интерполяции;

Ф - разработка многомерного пространственно-адаптивного

МПА) метода восстановления видеосигнала;

- проведение машинного моделирования и оценки эффективности разработанных в диссертации способа и устройства формирования видеосигнала.

Методы исследования. В работе используются методы функционального, численного анализа, теории дискретизации и цифровой обработки сигналов, а также методы моделирования на ЭВМ.

Научная новизна работы заключается в следующем:

- получены аналитические выражения для расчета характеристик спектра структуры дискретизации, соответствующей расположению ячеек СФ, с учетом реальных ограничений протяженности мно-гомернои структуры дискретизации в пространстве растра, на основе результатов анализа которых обосновано использование шахматного распределения ячеек (групп элементов) дискретизации;

- разработан и исследован новый МПА метод восстановления сигналов цветовых составляющих при формировании сигналов ЦТ в ОЦТВ камере на ПЗС, позволяющий увеличить разрешающую способность соответствующего ТВ изображения;

- предложена структура мозаичного СФ, обеспечивающая возможность восстановления сигналов цветовых составляющих;

- предложена схема фильтра-интерполятора с применением локального сплайна пятой степени дефекта три для восстановления дискретных отсчетов сигнала в реальном масштабе времени и реализована модель для оценки эффективности её действия (качества восстановленного изображения).

Практическая ценность работы состоит в следующем:

- разработана для ОЦТВ камер на ПЗС структура СФ, обеспечивающего увеличение эффективности МПА метода восстановления отсчетов сигналов цветовых составляющих;

- разработан алгоритм МПА восстановления отсчетов при формировании сигналов ЦТ в ОЦТВ камерах, который позволил увеличить разрешающую способность сформированных ТВ изображений;

- разработано программное обеспечение на ЭВМ для моделирования МПА метода восстановления отсчетов сигналов цветовых составляющих.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы обсуждались на научно-технических конференциях профессорско-преподавательского состава МТУ СИ в 1997 - 2000 г.г.

Публикации. По материалам диссертации опубликовано всего 7 работ, в том числе 3 статьи и 4 доклада на научных конференциях МТУ СИ; материалы работы использованы также в отчетах по НИР по Программе фундаментальных и прикладных исследований вузов связи Российской Федерации "Фундаментальные аспекты новых информационных и ресурсосберегающих технологий" (шифр - "Аспект-МТУСИ").

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и приложения. Работа содержит 147 страниц, в том числе 114 страниц текста, 39 рисунков и 2 таблицы. Список литературы включает 72 наименования.

Результаты работы внедрены в НИЧ МТУ СИ по результатам НИР "Разработка метода селекции и формирования сигналов управления для систем сжатия с раздельным адаптивным кодированием участков и составляющих телевизионных изображений в пределах динамического диапазона" по Программе фундаментальных и прикладных исследований вузов связи Российской Федерации "Фундаментальные аспекты новых информационных и ресурсосберегающих технологий" (шифр - "Аспект-МТУСИ"), что подтверждается, соответствующим актом о внедрении.

СПИСОК ОСНОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ х,уДД - текущие координаты в реальном пространстве анализа: х - текущая координата горизонтального направления в плоскости, ортогональной оптической оси системы телевидения; у - текущая координата вертикального направления в плоскости, ортогональной оптической оси системы телевидения; X - текущая координата дайны волны электромагнитного излучения; озх,соу,со - текущие координаты в сопряженном (реальному) пространстве анализа: сох - пространственная частота (периоды/градус), соответствующая горизонтальному направлению в пространстве анализа; соу - пространственная частота (период/градус), соответствующая вертикальному направлению в пространстве анализа; со - частота (период/с), соответствующая оси времени в пространстве анализа; s(x,y,t) - трехмерная функция, соответствующая потоку изображений в пространстве анализа;

S(cox,coy,co) - трехмерный пространственно-временной спектр, соответствующий потоку изображений; d(t,Tn)- одномерная дискретизирующая функция, представленная суммой смещенных дельта-функций;

D(co,Qn)- одномерный спектр, соответствующий дискретизирующей функции; p(t, М, N, Тп) - прореживающе-выделяющая функция; d(x, у, t, А,) - четырехмерная функция дискретизации, учитывающая ограничение протяженности потока изображений в пространстве анализа;

D(cox, юу, (о, v) - четьфехмерный пространственно-временной спектр, соответствующий дискретизирующей функции; F [.] - преобразование Фурье; б(.) - дельта функция; rect(.) - функция типа "прямоугольный импульс"; sm

С.). sinс(.)-функциятипа ^ ^ ,

D(.) - функция ядер Дирихле.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ АББРЕВИАТУР

ТВ - телевизионные;

ЦТВ - цветные телевизионные;

ЦТ - цветное телевидение;

ОЦТВ - одноматричные цветные телевизионные;

ОС - оптическая система;

ПЗУ - постоянное запоминающее устройство;

ФЭ - фоточувствительные элементы;

СФ - светофильтр;

ПЗС - приборы с зарядовой связью;

ПСС - преобразователь свет-сигнал;

МПСС - матричный ПСС;

СП - строчный перенос;

КП - кадровый перенос;

СКП - строчно-кадровый перенос;

СВХ - схемы выборки и хранения;

ЭВМ - электронно-вычислительная машина;

DV - digital video;

DSP - digital signal processing;

CMOS - complementary metal-oxide-semiconductor; APS - active pixel sensor.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Анализ многомерного пространственно-адаптивного метода восстановления видеосигнала с использованием предложенной структуры СФ и микросмещений светового потока показал возможность построения ОЦТВ камеры с улучшенным качеством ТВ изображения.

Предложенные методы и устройства позволяют создавать ОЦТВ камеры на МПСС различного назначения с качеством изображений, сравнимым с качеством трехматричного варианта.

Разработанный многомерный пространственно-адаптивный метод восстановления может быть успешно использован и в других системах сжатия видеоинформации.

1. Прэтт У. Цифровая обработка изображений. Пер. с англ./ Под ред. Д.С.Лебедева. М.: Мир, 1982, Кн.1. - 310 е., кн.2. - 480 с.

2. Птачек М. Цифровое телевидение. Теория и техника. Пер. с чешского/ Под ред. Л.С.Вилинчика. М.: Радио и связь, 1990.- 527 с.

3. Игнатьев Н.К. Дискретизация и ее применение. М.: Связь, 1980. -235с.

4. Квиринг Г.Ю. Прикладное телевидение: Учебное пособие/ МИС. -М. ,1989. С.90.

5. Таджибаев Ш.З. Телевизионные устройства на твердотельных фотопреобразователях. Ташкент: Фан, 1986. - 130 с.

6. Колмогоров А.Н., Фомин С.В. Элементы теории функций и функционального анализа. М.: Наука, 1989. - 624 с.

7. Гольденберг Л.М., Матюшкин Б.Д., Поляк М.Н. Цифровая обработка сигналов: Справочник/ М.: Радио и связь, 1985. - 312 с.

8. Яншин В.В., Калинин Г.А. Обработка изображений на языке Си для ЮМ PC: Алгоритмы и программы. М.: Мир, 1994. - 240 с.

9. Крис Паппас, Уильям Мюррэй Visual С++. Руководство для профессионалов: пер. с англ. Спб.: BHV - Санкт-Петербург, 1996. -912 с.

10. Ю.Секен К., Томпсет М. Приборы с переносом заряда. Пер. с англ./ Под ред. В.В.Поспелова и Р.А. Сурина. М.: Мир, 1978. - 327 с.

11. Приборы с зарядовой связью/ Под ред. М.Хоувза, Д.Моргана: Пер. с англ.- М.:Энергоиздат, 1981. 318 с.

12. Миленин Н.К. Современные камеры цветного телевидения на матрицах ПЗС/ Техника кино и телевидения.- 1993.- №1.- с. 23-29.

13. Зубарев Ю.Б., Сагдуллаев Ю.С. Спектральная селекция оптических изображений. Ташкент: Фан, 1987. 108 с.

14. Быков Р.Е. Теоретические основы телевидения. СПб.: Лань, 1998. - 288 с.

15. Афанасьев А.П., Ваниев А.Г. Бытовые видеокамеры.- М.: Радио и связь, 1993,- 232 с.

16. Цифровое кодирование телевизионных изображений/ Под ред. Цуккермана И.И. М.: Радио и связь, 1981. - 240 с.

17. Радиотехнические цепи и сигналы/ Под ред. К.А.Самойло. М.: Радио и связь, 1982. - 528 с.

18. Телевидение/ Под ред. Джаконии В.Е. М.: Радио и связь, 2000. -640 с.

19. Справочник по специальным функциям с формулами, графиками и математическими таблицами/ Под ред. Абрамовица М. и Сти-гана И. Пер. с англ./ Под ред. В.А.Диткина и Л.Н.Кармазиной. -М.: Наука, 1979. 830 с.

20. Красильников Н.Н. Теория передачи и восприятия изображений -М.: Радио и связь, 1986. 248 с.

21. Хромов А.И., Лебедев Н.В., Цыцулин А.К., Куликов А.Н. Твердотельное телевидение. Телевизионные системы с переменными параметрами на ПЗС и микропроцессорах. М.: Радио и связь, 1986. - 184 с.

22. Даджион Д., Мерсеро Р. Цифровая обработка многомерных сигналов. Пер. с англ./ Под ред. Л.П.Ярославского.- М.: Мир, 1988.489 с.

23. Васильев Ф.П. Численные методы решения экстремальных задач.- М.: Наука. 1988.- 549 с.

24. Василенко Г.И., Тараторрин А.М. Восстановление изображений. М.: Радио и связь, 1986. - 302 с.

25. Акаев А.А., Майоров С.А. Оптические методы обработки информации.- М.: Высшая школа, 1988.- 237 с.

26. Быстрые алгоритмы в цифровой обработке изображений/ Под ред. Хуанга Т.С. Пер.с англ./ Под ред. Л.П.Ярославского М.: Радио и связь, 1984. - 221 с.

27. Гоноровский И.С. Радиотехнические цепи и сигналы. М.: Сов. радио, 1977. - 608 с.

28. Миленин Н.К. Современные матричные преобразователи свет-сигнал и камеры ЦТ на их основе/ Техника кино и телевидения,-1985.- №12.- с. 56-61.

29. А.с. 1211892 СССР. Способ формирования телевизионного сигнала цветного изображения и устройство для реализации/Безруков В.Н.- Опубл. 1987, Бюлл. N11.

30. А.с. 1100754 СССР. Способ формирования телевизионного сигнала/Безруков В.Н.- Опубл. 1984, Бюлл. N24.

31. Тараников О. Технологии цифровой фотографии/ Компьютер пресс,- 1997.-Ш2.- с. 296-302.

32. Безруков В.Н., Косс В.П. Дискретизация N-ного порядка двумерных сообщений/ Электросвязь.-1991,- с. 10-12.

33. Безруков В.Н. Анализ характеристик спектра ортогональных структур квазипериодической дискретизации в системах телевидения/ Радиотехника.-1989.- N12.- с. 3-7.

34. Безруков В.Н. Принципы построения и анализа характеристик спектра структур дискретизации телевизионных изображений// Техника кино и телевидения.- 1989.- N7,- с. 7-23.

35. Нгуен Т.Б. Исследование методов и разработка устройств адаптивной дискретизации сигнала изображения в телевизионных системах уплотнения: Дис. канд.техн.наук.- М.: МТУСИ, 1994. 204 с.

36. А.с. 1443208 СССР. Датчик сигналов цветного телевидения/ Безруков В.Н., Головенкин И.А., Кулагин П.А.- Опубл. 1988, Бюлл. №45.

37. Безруков В.Н., Жданов В.В. Методы передачи ТВ сигналов с дополнительной дискретизацией/ Электросвязь.- 1982.- №3. - с. 1115.

38. Телевизионные передающие камеры/ Петропавловский В.А., Постникова JI.H., Хесин А.Я., Штейнберг А.Л. М.: Радио и связь, 1988.-304 с.

39. Хеминг Р.В. Численные методы.- М.: Наука, 1972,- 400 с.

40. Завьялов Ю.С., Квасов Б.Н., Мирошниченко B.JI. Методы сплайн функций.- М.: Наука, 1980.- 352 с.

41. Пат. №4153912 (США). Способ и устройство для улучшения разрешающей способности ЦТВ камеры на ПЗС/ Голд Наткан.

42. Хургин Я.И., Яковлев Б.П. Финитные функции в физике и технике.- М.: Наука, 1971.- 408 с.

43. Рабинер Л., Гоулд Б. Теория и применение цифровой обработки сигналов: Пер. с англ./ Под ред. Ю.М.Александрова.- М.: Мир. 1978. 848 с.

44. Бушанский Ф.Р., Миленин Н.К. Полностью полупроводниковые телевизионные камеры/ Техника кино и телевидения. 1984. - №8. - с. 60-66.

45. Миленин Н.К. Цветные ТВ камеры на твердотельных формирователях сигналов изображения/ Техника кино и телевидения. 1983. -№3. - с. 56-65.

46. Макаренко А.А., Выбор метода интерполяции для цифровой обработки изображений/ Техника средств связи. Сер. Техника телевидения. -1983. -Вып. 1. с. 47-55.

47. А.с. 1525943 (СССР). Устройство адаптивного восстановления ТВ сигнала/ Кулагин П.А. Опубл. 1989, Бюлл. № 44.

48. Джерри А.Дж. Теорема отсчетов Шеннона, ее различные обобщения и приложения. Обзор// ТИИЭР. -1977. -т.65. -№11. с. 53-89.

49. Харкевич А.А., Спектры и анализ.- М.: Государственное издательство физико-математической литературы, 1962.- 236 с.

50. Отакэ Ю. Новый оптический фильтр низких частот для однотру-бочных камер ЦТ. Тэрэбидзен, 1985, т.39, №8, с. 711-718.

51. Otake Y. Television camera having an optical filter. United state patent, 1985, No 4539584, u.s.ce 358/44.

52. De Palma J.J., Lowry E.M. Sine-Wave Response of the visual system. П. Sine-Wave and Square-Wave contrast Sensitivity. - J. Opt. Soc. Am., 1962, 52, N3, p.328-335.

53. Shade O.H. Image gradation, graininess and Sharpness in television and motion picture systems.- SMPTE J., 1952, 56, N3.

54. Зубарев Ю.Б., Глориозов Г.Л. Телевизионная техника: Справочник/ М.: Радио и связь, 1994. 312 с.

55. Обработка изображений и цифровая фильтрация/ Под ред. Хуан-га Т.С./ Пер. с англ.- М.: Мир, 1979. 318 с.

56. Певзнер Б.М. Качество цветных телевизионных изображений.-М.: Радио и связь, 1998,- 2-е изд., доп. И перераб. 224 с.

57. Чэн Ш.К. Принципы проектирования систем визуальной информации/ Пер. с анг М.: Мир, 1994. - 408 с.

58. Смит Дж.М. Математическое и цифровое моделирование для инженеров и исследователей/ Пер. с анг М.: Машиностроение, 1980. -271 с.

59. Ахмед Н., Pao К.Р. Ортогональные преобразования при обработке цифровых сигналов: Пер. с англ./ Под ред. И.Б. Фоменко.- М.: Связь, 1980. 248 с.

60. Бронштейн И.Н., Семендяев К.А. Справочник по математике для инженеров и учащихся втузов 13-е изд., исправленное.- М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986. - 544 с.

61. Справочник по специальным функциям с формулами, графиками и математическими таблицами/ Под ред. М.Абрамовица и И.Стиган/ Пер. с англ./ Под ред. В.А.Диткина и Л.Н.Кармазиной,-М.: Наука, 1979. 830 с.

62. Романовский П.И. Ряды Фурье. Теория поля. Аналитические и специальные функции. Преобразование Лапласа.- М.: Наука, 1980. -336 с.

63. Riley M.J., Richardson E.G. Digital video communications/ Artech house, Inc., 1997.

64. Adam J. Wilt. October 1999, The Digital Video Exposition & Conference (http://www.adamwilt.comV

65. IEC 61883-1, First edition 1998-02, Consumer audio/video equipment- Digital interface Part 1: General.

66. IEC 61883-2, First edition 1998-02, Consumer audio/video equipment- Digital interface Part 2: SD-DVCR data transmission.

67. IEC 61883-3, First edition 1998-02, Consumer audio/video equipment- Digital interface Part 3: HD-DVCR data transmission.

68. IEC 61883-4, First edition 1998-02, Consumer audio/video equipment- Digital interface Part 4: MPEG2-TS data transmission.

69. ШС 61883-5, First edition 1998-02, Consumer audio/video equipment Digital interface - Part 5: SDL-DVCR data transmission.

70. ШС 61834-5, First edition 1998-08, Recording Helical-scan digital video cassette recording system using 6,35 mm magnetic tape for consumer use (525-60, 625-50, 1125-60 and 1250-50 systems) - Part 5: The character information system.

71. ETS 300 468, October 1995, Digital broadcasting systems for television, sound and data services; Specification for Service Information (SI) in Digital Video Broadcasting (DVB) systems.

72. Sony (http://www.sony.com), IEEE 1394 New Interface for the Digital Network Age, White Page.к