автореферат диссертации по радиотехнике и связи, 05.12.04, диссертация на тему:Методы и устройства компенсации искажений спектров сигналов изображения цифрового вещательного телевидения

На правах рукописи

Медведев Андрей Александрович 00^6

Методы и устройства компенсации искажений спектров сигналов изображения цифрового вещательного телевидения

Специальность 05.12.04 — Радиотехника, в том числе системы и устройства телевидения

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук

2 8 ОКТ 2010

Москва-2010

004611571

Работа выполнена на кафедре телевидения Государственного образовательного учреждения Московский технический университет связи и информатики (МТУСИ)

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор,

Безруков Вадим Николаевич

Официальные оппоненты: заслуженный деятель науки РФ, доктор технических

наук, профессор, Аванесов Генрих Аронович

Защита состоится «11» ноября 2010 г. в 15.00 часов на заседании совета по защите докторских и кандидатских диссертаций Д219.001.01 приМТУСИ поадресу: 111024,Москва, ул. Авиамоторная, д. 8а, ауд. А-448

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МТУ СИ Автореферат разослан «_» октября 2010 г.

Учёный секретарь совета по защите докторских и кандидатских

кандидат технических наук, Салтыков Константин Евгеньевич

Ведущая организация: ФГУП НИИР

диссертаций Д219.001.01

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Наиболее перспективным стандартом кодирования в цифровом вещательном телевидении является Н.264/АУС (МРЕО-4 Часть 10). Это связано, в первую очередь, с относительно высокими показателями сжатия и качества передаваемого изображения, а также с возможностью работать с различными платформами доставки контента (1Р, мобильные устройства и т.д.).

Чтобы достигнуть эффективного использования цифровых каналов при сохранении качества, вещательные компании используют предобработку видеосигнала перед сжатием. Специализированные устройства предварительной обработки не только снижают уровень шумов, но и подавляют те компоненты изображения, которые практически незаметны для зрителя, однако существенно расходуют ресурс кодера сжатия, например, подвижные диагональные структуры. Именно поэтому аппаратура предобработки и шумоподавления нашла широкое применение у профессионалов всего мира.

Независимые исследования также показали, что, при заданном качестве изображения, скорости потока, соответствующие сигналам изображений до и после предварительной обработки, существенно отличаются. Очевидно, что это даёт возможность дополнительной загрузки канала другими программами или данными. Предварительная обработка вносит очень большой вклад в решение извечного компромисса - поток/качество.

Активное внедрение во всём мире вещания телевидения высокой чёткости и стереотелевидения делает использование предобработки сигналов ещё более актуальным. Сигналы таких изображений имеют очень высокую скорость цифрового потока, и, следовательно, передача таких сигналов по каналам связи ещё более требовательна к их ресурсам, что делает предобработку просто необходимой.

Разработка алгоритмов предобработки, реализующих эффективную предварительную компенсацию пространственно-временных искажений с учётом специфики нового стандарта сжатия, является, безусловно, актуальной задачей,

решение которой необходимо обеспечивать для дальнейшего развития алгоритмов самого сжатия Н.264/АУС.

Цель и задачи работы. Целью диссертационной работы является разработка методов, алгоритмов и устройств, позволяющих с учётом специфики формирования и сжатия сигналов изображений уменьшать сопутствующие искажения их спектра, возникающие в цифровых системах вещательного телевидения.

Для достижения поставленной цели в работе решены следующие научно-практические задачи:

1. Проведён анализ процесса формирования сигнала в устройствах цифрового телевидения.

2. Разработан алгоритм ограничения пространственного спектра сигналов телевизионных изображений.

3. Осуществлён сравнительный анализ основных принципов и методов сжатия цифрового телевизионного сигнала по стандартам МРЕО-2 и Н.264/АУС.

4. Разработан метод коррекции линейных искажений пространственной структуры сигналов изображений в системах цифрового телевидения.

5. Разработан метод противошумовой коррекции сигналов изображений в системах цифрового телевидения.

6. Разработан новый метод предсказания и восстановления структуры изображений для внутрикадрового сжатия соответствующего спектра.

7. Разработаны рекомендации по выбору размера блоков при внутрикадровом кодировании по стандарту сжатия Н.264/АУС.

8. Проведены экспериментальные исследования разработанного метода коррекции линейных искажений сигналов изображений.

9. Проведены экспериментальные исследования разработанного метода противошумовой коррекции сигнала изображения.

Ю.Проведены сравнительные экспериментальные исследования разработанного метода и алгоритма предсказания и восстановления структуры телевизионного изображения для внутрикадрового кодирования.

Методы исследования. При решении поставленных задач в работе использованы современные методы анализа теории телевидения, включая элементы теории функций и функционального анализа, теории численного интегрирования и дифференцирования, линейной алгебры и геометрии, методы спектрального анализа Фурье, численного анализа, программирования и др.

Научная новизна. Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Проведен теоретический анализ характеристик, параметров и искажений формирования сигналов телевизионных изображений в системах цифрового вещательного телевидения.

2. Разработан метод коррекции линейных искажений сигналов изображений в системах цифрового телевидения.

3. Разработан метод предсказания и восстановления структуры телевизионного изображения для внутрикадрового кодирования.

4. Создано программное обеспечение для моделирования метода коррекции линейных искажений телевизионного сигнала.

5. Создано программное обеспечение для моделирования метода предсказания и восстановления структуры телевизионного изображения для внутрикадрового кодирования.

Практическая ценность:

1. Разработан метод коррекции линейных искажений сигналов изображений в системах цифрового телевидения.

2. Разработан метод предсказания и восстановления структуры телевизионного изображения для внутрикадрового кодирования.

3. Разработана методика адаптивного выбора размеров блоков при внутрикадровом кодировании телевизионного сигнала.

Реализация результатов работы. Результаты работы использованы при разработке систем передачи видеоинформации ЗАО «СпецВидеоПроект», при проведении учебного процесса на кафедре телевидения им. С.И. Катаева МТУСИ и при выполнении НИР в лаборатории "Цифровой обработки телевизионных

сигналов" (НИЛ-11) НИЧ МТУСИ.

Апробация результатов. Основные положения диссертационной работы доложены и обсуждены на научно-технических конференциях: «Фундаментальные проблемы радиоэлектронного приборостроения», 2007 г., научно - технических конференциях профессорско-преподавательского состава, МТУСИ, Москва, 20032006 г.г., «Молодые учёные - науке, технологиям и профессиональному образованию в электронике», 2006-2007 г.г.

Публикации. По материалам диссертационной работы опубликовано 14 научных работ.

Структура и объём работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырёх глав, заключения, списка литературы и приложения. Работа изложена на 190 страницах машинописного текста. Список литературы включает 87 наименований.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Результаты анализа процесса формирования сигнала изображений в устройствах цифрового телевидения.

2. Результаты анализа основных принципов и методов сжатия цифрового телевизионного сигнала.

3. Разработанный метод коррекции линейных искажений сигнала изображения в системах цифрового телевидения.

4. Разработанный метод противошумовой коррекции сигналов изображений в системах цифрового телевидения.

5. Разработанный метод предсказания и восстановления структуры телевизионного изображения для внутрикадрового кодирования.

6. Разработанные рекомендации выбора размеров блоков при внутрикадровом кодировании.

7. Результаты экспериментальных исследований разработанного метода адаптивной коррекции пространственно-временной структуры сигналов изображений.

8. Результаты экспериментальных исследований разработанного метода предсказания и восстановления структуры телевизионного изображения для внутрикадрового кодирования.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении обоснована актуальность темы диссертации, охарактеризовано состояние исследуемых вопросов, определены цель, задачи и методы исследований. Сформулированы научная новизна, практическая значимость результатов работы и положения, выносимые на защиту. Представлены состав и краткое описание работы, приведены сведения об апробации работы и публикациях автора.

В первой главе «Кодирование пространственно-временной структуры сигналов изображений в системах цифрового телевидения» проведён анализ процесса формирования сигнала в устройствах цифрового телевидения. Рассмотрены основные методы обработки сигнала на этапе его формирования.

Аналого-цифровое преобразование (АЦП) сигнала ТВ изображений в значительной мере определяет как качество самого сигнала в цифровом виде, так и потенциальное качество его дальнейшей обработки. В связи с этим рассмотрена специфика указанного преобразования. В частности, одним из основных факторов, определяющих характеристики фильтра низких частот на входе соответствующей интегральной схемы является выбор частоты дискретизации сигнала. Для обеспечения наилучшего качества изображения и снижения стоимости разрабатываемого оборудования рекомендуется увеличивать частоту исходной дискретизации (г 18 МГц). Это позволяет ставить перед АЦП более простой в реализации и имеющий более низкий градиент изменения уровня амплитудно-частотной характеристики (АЧХ) от полосы пропускания к полосе задерживания аналоговый фильтр низкой частоты, а переход к более низкому значению частоты дискретизации с необходимым ограничением протяжённости спектра сигнала изображения реализовать с использованием соответствующего цифрового фильтра.

При этом аналоговые фильтры, используемые в ТВ технике, обычно являются

устройствами минимально-фазового типа. Поэтому для таких фильтров характерна однозначная связь связи между амплитудно-частотной (Д©)) и фазо-частотной (В(со)) характеристикой (ФЧХ), которая определяется известным соотношением:

7Г Л ¿(О

а + сог

йа>.

0)

Выражая с некоторым приближением функцию АЧХ устройства суммой прямоугольных функций различной полярности и амплитуды, сглаженной, посредством свёртки, функцией преобразования ф(а) получаем (при <р(т)-*3(со)) выражение для соответствующей фазо-частотной характеристики:

Д

П о ' 1=1

1п 1п соп+£ + а>с \

<оа+4-юс

V /

(2)

1 и

л 1 ¡=1

1п

ас-ап

— 1п

®с-®,- 2

Полученное выражение позволяет сделать вывод о том, что структура ФЧХ, соответствующих АЧХ, форма которых, приблизительно, аппроксимируется рядом ступенчатых функций, отражается результатом алгебраического весового суммирования функций натурального логарифма от модуля отношения суммы и разности частот. Одной из таких частот в каждой составляющей функции натурального логарифма является фиксированная частота юс, для которой определяется значение фазового сдвига, а второй-частота, соответствующая значению координаты одного из совокупности скачков ступенчатой функции аппроксимации АЧХ. Каждая из указанных логарифмических функций, составляющих общую ФЧХ, имеет свой вес и особую точку (функция стремится здесь к со), совпадающую (по оси частот) с местоположением соответствующего скачка функции аппроксимации АЧХ. Составляющая, которая имеет максимальный вес, наиболее существенно сказывается на форме ФЧХ. Если такой составляющей соответствует частота координаты скачка а-т, то, примерно, в

диапазоне ± 0,проявляется нелинейность, сопряженная с данной

составляющей ФЧХ. В ТВ вещании верхняя граничная частота спектра сигнала изображения составляет величину ~ 6 МГц. Изложенное выше при этом позволяет сделать вывод о том, что в фильтрах низких частот и усилительных элементах аппаратуры вещательного телевидения целесообразно выбирать частоту среза АЧХ (для ступенчатой аппроксимации на уровне 0.5 АЧХ), приблизительно, равной 12 МГц (12 - 6 = 6 МГц, 12 + 6 = 18 МГц). В результате обеспечивается отсутствие нелинейности ФЧХ в рабочем диапазоне частоты (до 6 МГц) и устраняется возможность проявления сопутствующих искажений изображения в условиях увеличения числа последовательно включенных в видеотракт элементов ограничения полосы частот, имеющих близкую по форме АЧХ. Таким образом, фильтр низких частот, реализующий, приблизительно, линейный по форме спад уровня АЧХ от 6 МГц до 18 МГц имеет практически линейную по форме ФЧХ в диапазоне от 50 Гц до 6 МГц. При этом, с учётом апертурных искажений, до указанной частоты (12 МГц) обеспечивается достаточная степень подавления высокочастотных составляющих сигнала изображения, что позволяет использовать указанное выше значение частоты исходной дискретизации.

Показано, что при формировании видеосигнала происходит ухудшение пространственной чёткости изображений. Это компенсируется использованием апертурной коррекции телевизионного сигнала. С учётом специфики апертурных искажений, необходимо использовать коррекцию как по горизонтали, так и по вертикали, а с учётом специфики изменения параметров сигнала изображения в зависимости от средней освещённости сцены следует использовать методы коррекции искажений, адаптивные к изменениям параметров самого исходного изображения.

В первой главе также проведён анализ воздействия апертурной коррекции на частотные характеристики шумовой составляющей. Показано наличие зависимости,

определяющей возрастание по квадратичному закону уровня шумовой составляющей с увеличением частоты.

С учётом специфики зрительной системы человека разработан метод ограничения пространственного спектра сигналов ТВ изображений.

Показано (раздел 1.4.2), что базовая функция предварительной коррекции пространственных спектров изображений в системах цифрового телевидения должна быть согласована с известной анизотропией пространственной частотной характеристикой зрения человека, т.е. также иметь ромбовидную форму. Степень уменьшения объема эквивалентной области пропускания пространственных частот, достигнутая за счёт прецизионного согласования пространства локализации текущего пространственного спектра сигнала изображения и эквивалентной области пропускания блока коррекции, собственно, и определяет полученный выигрыш в соотношении сигнал/шум.

Согласно последнему, при реализации предварительной селекции пространственных частот текущего спектра сигнала телевизионного изображения целесообразно использовать также пространственный фильтр, ограничивающий спектр сигнала изображения с увеличением степени подавления высоких пространственных частот под углом в 45 градусов во внутрикадровом пространстве.

Нормированная импульсная характеристика идеализированного фильтра, реализующего подавление высоких частот в горизонтальном в и вертикальном направлениях внутрикадрового пространства, отражается следующим соотношением:

В результате поворота пространственной частотной характеристики такого фильтра на 45 градусов и его анализа получена импульсная характеристика идеализированного пространственного низкочастотного фильтра, имеющего

2

2

(3)

коэффициент передачи необходимого вида в области пространственных частот:

_I_1.л__1__2

" ' 0Г((0,0) •(х-созА-узтб1) й)уц -(дг-бщв + у-соэв)

2 2 Наличие двух цифровых фильтров, обеспечивающих ( при эквивалентной области пропускания) максимальную степень ограничение протяжённости спектра телевизионного сигнала в горизонтальном и вертикальном направлениях или в направлениях с поворотом указанной анизотропии ограничения на угол в 45 градусов, даёт основу для реализации, адаптивного варианта селекции составляющих сигнала изображения, позволяющего увеличить в системах цифрового телевидения соотношения сигнал/шум перед сжатием спектра. Может быть, в частности, рекомендован при аппаратной реализации цифровых блоков предварительной обработки сигналов следующий алгоритм аналого-цифрового преобразования и формирования сигнала телевизионного изображения перед последующим сжатием его спектра:

1. На величину, кратную 6.75 МГц, увеличивают, по отношению к стандартному значению, частоту дискретизации сигнала телевизионного изображения и осуществляют его аналого-цифровое преобразование с максимальной разрядностью кодирования.

2. Параллельно осуществляют анизотропное ограничение спектра сигнала изображения двумя цифровыми пространственными фильтрами низких частот, один из которых имеет максимальную протяжённость во внутрикадровом пространстве области пропускания в горизонтальном и вертикальном направлении, а второй под углами ± 45 градусов.

3. Осуществляют относительную оценку уровня отсчётов каждого из сигналов изображений по п.п.2 с опорным сигналом по п.п.1 с компенсацией возникшей при фильтрации задержки.

4. Мультиплексируют на общий выход отсчёт сигнала с выхода того фильтра, который имеет минимальную, по отношению к отсчёту опорного сигнала, и меньшую заданного порогового значения разницу уровней.

5. Мультиплексируют (после нормирования) на общий выход суммированный отсчёт выходов упомянутых фильтров в случае, когда разница уровней отсчётов опорного и сигналов изображений с каждого из фильтров не превышает заданного порога.

6. Мультиплексируют на общий выход исходный отсчёт в случае, когда разница уровней отсчётов опорного и сигналов изображений с каждого из фильтров превышает заданный порог.

После формирования мультиплексированного сигнала реализуют переход к стандартной частоте дискретизации и заданной разрядности соответствующего сигнала телевизионного изображения.

Проведён анализ основных принципов сжатия в системах цифрового телевидения. Показана необходимость согласования пространственного спектра сигнала с ПЧХ зрительной системы человека. Рассмотрено влияние сжатия на возникновение искажений изображения.

Во второй главе «Основные характеристики и параметры метода кодирования Н.264/АУС» рассмотрены основные методы, используемые для сжатия изображения в стандарте Н.264/АУС. Проведён сравнительный анализ методов сжатия (Н.264/АУС и Н.262).

Рассмотрена специфика внутрикадрового предсказания в Н.264/АУС. Установлено, что существующий метод для предсказания использует краевые отсчёты переданных блоков, что уменьшает точность предсказания. Рекомендовано для предсказания использовать полный объём отсчётов из соседних блоков, что позволяет предсказать характер изменения сигнала изображения.

При разработке систем компенсации искажений, следует учитывать специфику воздействия систем сжатия на пространственно-временной спектр

сигналов изображения цифрового телевидения.

Для повышения эффективности сжатия необходимо разработать метод внутрикадрового предсказания, учитывающий не только краевые отсчёты соседних блоков, но и отсчёты внутри блоков. Такой подход позволяет получить больше информации о возможном предсказываемом блоке и, на основе этой информации, рассчитать более точные значения пикселей блока.

При выборе размера блока для внутрикадрового кодирования рекомендовано учитывать специфику структуры текущего сигнала изображения и соответственно задавать соотношение сторон блока, так как использование квадратной структуры блоков для внутрикадрового предсказания приводит к неэффективному кодированию участков изображения с ярко выраженной направленной структурой. В частности, в случаях высокой степени сжатия спектра, протяжённые границы в структуре изображений могут претерпевать многократные разрывы и приобретать неравномерности их отображения на протяженных участках.

Использование предложенных во второй главе методов предварительной обработки и кодирования видеоизображения обеспечивает повышение эффективности его сжатия.

В третьей главе «Разработка методов предварительной коррекции пространственно-временной структуры сигналов изображений в цифровом % телевидении» проведён анализ апертурных искажений в системах цифрового телевидения.

В реальных современных системах телевидения чаще всего реализуют коррекцию апертурных искажений сигналов изображений в горизонтальном и вертикальном по растру направлениях. В условиях наличия высокого отношения сигнал/шум в исходном ТВ сигнале' применение такой коррекции может обеспечивать существенное увеличение внутрикадровой чёткости ТВ изображений.

Коррекцию необходимо проводить одновременно в горизонтальном и вертикальном по растру направлениях. Коррекция должна проводиться с учётом возможной апертурной характеристики видеокамеры.

В материале третьей главы представлены результаты разработки метода адаптивной коррекции линейных искажений телевизионного сигнала. Метод параллельно выполняет и коррекцию линейных искажений пространственной структуры сигнала изображения и его противошумовую обработку. Блок схема метода коррекции пространственно-временной структуры изображения показана на рисунке 1.

Г-(*,»,в

I Н(х,у,Ч

ТЧх,у,Ч

| Блок форииромния управляющего

Рис. 1. Структура работы устройства предварительной коррекции изображения.

Здесь АФВЧ - адаптивный фильтр высоких пространственных частот; ПШК - противошумовой корректор.

Блок формирования

управляющего сигнала формирует сигналы, обеспечивающие

адаптивность фильтрации высоких частот и противошумовой коррекции. При реализации АФВЧ, управляющий

сигнал является его импульснои характеристикой, зависящей, в свою очередь, от значений градиентов в структуре текущего сигнала изображения и определяется как: ёх если И><р и |Г„ (х,у)| - |гу (х,у)| > а/2

ё(Х У) = & еслищ >9и 1г-(х'у)1 ~ К(х,у)1 <а/г ^

ёп если > р и |ГХ (х,у)| - |Гу (х,у)| < а/2 g0 если <д>

где импульсная характеристика ФВЧ, используемая для коррекции горизонтальных перепадов яркости; §у- импульсная характеристика ФВЧ, используемая для коррекции вертикальных перепадов яркости; £п- импульсная характеристика ФВЧ, используемая для коррекции горизонтально-вертикльных перепадов яркости; нулевая импульсная характеристика ФВЧ, характеризующая отсутствие коррекции и используемая для фоновых участков изображения; VI -

значение модуля градиента; (р - постоянная, определяющая порог срабатывания корректора; а -порог допустимой разницы градиентов; |Гх(х,у)| - модуль градиента в горизонтальном направлении в точке (х,у), характеризующий горизонтальные перепады яркости; |Гу(х,у)| - модуль градиента в вертикальном направлении в точке (х,у), характеризующий вертикальные перепады яркости.

Для вычисления градиентов Гх(х,у) и Гу(х,у) используется операторы Собеля.

В результате проведённого анализа получены пространственно-частотные характеристики фильтров высокой частоты, согласованные со зрительной системой человека. Подобное согласование обеспечивает дополнительное устранение избыточности в изображении и приводит к увеличению эффективности кодирования изображения. Соответствующие импульсные характеристики фильтров, определяющие в своей совокупности функцию коррекции, имеют следующий вид:

1" л 1- 1 1" 1 1 1"

0 б 3 6 б б 6

1 0 1 4. ; «х = б 1 3 1 6 ; гу= 1 3 1 3 1 3

0 1 1 _1 1 1

Г б 3 6. б 6 6

Пространственно-частотные характеристики (ПЧХ) разработанных фильтров высокой частоты приведены на рисунке 2.

Высокочастотная составляющая пространственного спектра изображения, используемая для апертурной коррекции определяется свёрткой функции изображения с импульсной характеристикой АФВЧ:

Г(х,у) = р(х<у)®ё(х,у). (6)

Полученная высокочастотная составляющая масштабируется по амплитуде коэффициентом к и складывается с результатом противошумовой обработки.

а) б) в)

Рис. 2. ПЧХ фильтров высокой частоты, соответствующие: а) импульсной характеристике дг; б) импульсной характеристике ; в) импульсной характеристике

Следует заметить, что перспективой дальнейшего развития данного метода адаптивной коррекции линейных искажений является его продолжение на межкадровое и цветовое направления изменений многомерной структуры сигналов телевизионных изображений.

Разработанный в диссертационной работе метод противошумовой коррекции использует разделение спектра изображения на частотные диапазоны. Выходной сигнал блока противошумовой коррекции выражается как сумма составляющих от отдельных частотных диапазонов:

= (7)

где 1 - номер частотного диапазона; ^(х, у) - составляющая от ¡-го частотного диапазона.

Для разделения спектра изображения на частотные диапазоны в диссертационной работе применялась пространственная гребенчатая фильтрация в горизонтальном направлении внутрикадрового пространства при количестве частотных диапазонов ¡=3. В результате фильтрации получены составляющие низкочастотного (при ¿=1), среднечастотного (¡=2) и высокочастотного (1=3) диапазонов.

Каждый из диапазонов усредняются в вертикальном направлении в диапазоне трёх строк в зависимости от управляющего сигнала !г(х,у):

р , . = Р, (х, у) + -1, у) + Р, (х +1, у)} Кх, У) (8)

1 + 2-А (х,у)

Управляющий сигнал Ь{х,у) рассчитывается в блоке формирования управляющего сигнала, исходя из уровня вертикального пространственного градиента:

[1, если Г <<р (9)

РЛх.у)--

Кх,у)--

10, если Гу >ср

Усреднённые таким образом частотные составляющие функции сигнала

изображения подвергаются пороговой обработке:

0,если^(х,Я|2б'' (Ю)

Л,(х,у),если(й,(х,у)\> в'

где в,- порог фильтрации, задающий уровень подавления шумовых составляющих для каждого из частотных диапазонов.

Пороговая обработка, за счёт нелинейности, приводит к расширению спектра обрабатываемого сигнала, что обусловило необходимость ограничения спектра и сглаживанию резких перепадов сигнала яркости после такой обработки.

Применение разработанного метода и устройства коррекции изображения в системах цифрового вещательного телевидения позволяет уменьшить влияние преобразований шумов при сжатии спектра сигналов изображений на качество и уровень искажений изображений и, следовательно, увеличить достижимую степень указанного сжатия спектра.

В третьей главе разработан улучшенный метод предсказания внутрикадровой структуры телевизионного. Для увеличения точности метода предсказания текущего блока отсчётов, используемого в стандарте Н.264/АУС, предлагается для всех режимов, имеющих направление (все режимы кроме номера «2»), проводить экстраполяционную обработку на основе вычисления градиентов в пределах соседних с ним блоков. При этом используются те же направления предсказания,

что и для традиционного метода. На передающем и приёмном концах используется одинаковый алгоритм, по которому вычисляются значения предсказываемых пикселей блоков.

Для каждого из этих режимов предсказания вычисляется градиент, соответствующий каждому из направлений предсказания. Каждый из градиентов характеризует тенденцию изменения низкочастотной составляющей функции изображения в предыдущих блоках в соответствующем направлении. Высокочастотная составляющая предсказывается повторением краевых отсчётов предыдущих блоков.

Для экстраполяции используется формула Тейлора, учитывающая только первую производную функции изображения. В качестве системы координат выбрана система, повёрнутая против часовой стрелки относительно системы координат сетки дискретизации изображения на угол © с началом координат в левой верхней точке текущего предсказуемого блока. Тогда, в общем виде функцию предсказания можно выразить:

где р\^{х,у,&),ч/(х,у,&)[ - значение отсчётов сигнала изображения в соседних блоках с учётом номера режима предсказания т и новой системы координат, повёрнутой на угол ©; ¿;"{х,у,®) - координата точки повторения в зависимости от режима предсказания; Оя\£(х,у,®),у/(х,у,®)\ - градиент, учитывающий изменение низкочастотной составляющей сигнала изображения в соседних блоках в зависимости от режима предсказания.

Значение £?{х,у,®) является расстоянием до ближайшего пикселя, лежащего вдоль оси £(х,у,®) в предыдущем блоке.

Значение градиента С"[£(х,.у,©),(</(*,у,©)] вычисляется для каждого из режимов индивидуально.

В стандарте 264/AVC имеется также режим предсказания номер «2», который характеризует вычисление значений текущего блока усреднением пикселей на границах соседних блоков. В разработанном методе, в режиме «2» предлагается использовать характер изменения функции изображения в соседних блоках. Для этого, по трём точкам, лежащим в соседних блоках, строится плоскость, которая и определяет предсказываемые отсчёты. Значения отсчётов при предсказании в режиме «2» для блока размером 4x4 вычисляются с использованием соотношения:

р2 ( J *•(-!,-1) • (2 - X - у) + F(3,-l) • (1 + х) + F(-l,3) • (1 + у) ^ (12)

4 '

где F(-l,-l), F(3,-l), F(-l,3) - отсчёты в соседних блоках. В качестве центра координат F(0,0) выбирается самый левый верхний отсчёт текущего предсказываемого блока.

Значения отсчётов в режиме «2» для блоков размером 8x8 вычисляются также с учётом уровней соответствующих отсчётов:

р2 F(-1,-1) • (6 - у) + F(7,-l) ■ (1 + х) + F(-l,7) • (1 + у) _ (13)

8

Для проверки разработанного метода внутрикадрового предсказания создано программное обеспечение, позволяющее оценить его эффективность. Разработанное программное обеспечение позволило сделать вывод об эффективности предложенного метода по отношению к используемому в стандарте H.264/AVC.

Также в третьей главе разработан алгоритм улучшенного внутрикадрового предсказания при кодировании по стандарту H.264/AVC и методика адаптивного выбора размеров блоков при внутрикадровом кодировании по стандарту H.264/AVC.

В четвёртой главе «Разработка устройства коррекции пространственно-временной структуры изображения в системах цифрового вещательного телевидения» разработано устройство и необходимое программное обеспечение для оценки его работы. Устройство разработано на основе методов апертурной и

противошумовой коррекций, рассмотренных в третьей главе. Проведен сравнительный анализ разработанных и существующих методов.

Оценка эффективности работы методов и устройства была осуществлена с использованием трёх различных по своей структуре тестовых изображений. Тестовые изображения подвергались апертурным искажениям и воздействию белого Гауссова шума с различным уровнем. В качестве уровня шумовой составляющей «я» в экспериментах использовалось такое значение, выраженное в процентах от максимально возможного уровня сигнала, при котором вероятность появления этого значения Р(а) = 0.1.

Обработанное изображение сравнивалось с исходным, и оценивались по двум метрикам: пиковому соотношению сигнал/шум (РБ^Ж.) и методом структурной похожести (881М).

Усреднённые значения РБЖ. и ББШ для всех испытательных изображений приведены на рисунке 3. Фрагмент исходного и обработанного разработанным методом коррекции изображения представлен на рисунке 4.

2 в»1.1

й »й ое>о„

12 16

Шум, %

б)

Шум, %

Рис. 3 Усреднённые значения в зависимости от уровня шума: а) Р8М1 и б) ББЕМ.

В результате сравнительного анализа выявлена высокая степень эффективности разработанных методов коррекции во всём диапазоне уровней шумовой составляющей.

Для проверки метода предсказания и восстановления внутрикадровой структуры изображения разработано программное обеспечение. Проведён сравнительный анализ разработанного метода с используемым в Н.264/АУС. Показана эффективность разработанного метода.

Рис. 4 Результаты обработки при наложении шума со среднеквадратическим отклонением а=17.8: а) устройство на основе сравнительного метода; б) разработанное устройство.

В заключении приводятся основные выводы и результаты выполненной работы.

В приложении приведён текст программы, моделирующей адаптивную коррекцию линейных искажений и противошумовую коррекцию

Основные результаты работы.

В процессе выполнения диссертационной работы был проведён анализ процесса формирования и преобразования сигналов телевизионных изображений. Рассмотрено сжатие сигнала ТВ изображения по стандарту Н.264/АУС. В частности, подробно рассмотрена процедура внутрикадрового предсказания и процесса формирования структуры потока Н.264/АУС.

Выявлена необходимость и возможность использования коррекции пространственно-временной структуры изображения перед сжатием спектра. Определена специфика нарастания уровня составляющей шума при применении

апертурной коррекции. Обоснована необходимость коррекции пространственных искажений. Рассмотрены существующие методы коррекции.

Разработаны и исследованы эффективные методы коррекции искажений в системах вещательного телевидения. Разработанные методы учитывают специфику формирования, кодирования и особенности основных характеристик зрительной системы человека.

При разработке метода коррекции линейных искажений изображения рассмотрены и обоснованы маски адаптивного фильтра высоких частот, используемого для коррекции линейных искажений. Обеспечено необходимое согласование характеристик разработанного фильтра с соответствующими характеристиками зрительной системы человека.

Проведённые теоретические и экспериментальные исследования разработанных методов и устройства позволили сделать вывод о полном соответствии теоретических и практических результатов данной диссертационной работы

Рекомендуется использование разработанных методов и устройства для коррекции сигнала перед системами сжатия по стандарту H.264/AVC и Н.262.

СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ

1. Безруков В.Н., Медведев A.A., Седов М.О. Спектры элементарных составляющих пространственной структуры изображений. Телекоммуникации и транспорт. Спецвыпуск "Технологии информационного общества". Часть 1. Июнь, 2009.

2. Безруков В.Н., Медведев A.A., Седов М.О. Анализ характеристик спектра структур внутрикадровой дискретизации сигналов телевизионных изображений. Телекоммуникации и транспорт. -2009. - №5.

3. Черноглазов А.Г. Медведев A.A. Обнаружение и исправление ошибок при передаче в JPEG изображениях Научно - техническая конференция профессорско -преподавательского, научного и инженерно - технического состава: Материалы

конференции. Книга 1. -М.: МТУ СИ, 2002.

4. Черноглазов А.Г., Медведев A.A., Кривенцев A.M. Обзор различных алгоритмов сжатия изображения Научно - техническая конференция профессорско -преподавательского, научного и инженерно - технического состава: Тез. докл. Книга 1.-М.: МТУ СИ, 2003

5. Медведев A.A., Использование предварительной обработки видеосигнала перед сжатием. BROADCASTING. -2004. -№8

6. Медведев A.A.. Использование компенсации движения в системах обработки видео изображений Научно - техническая конференция профессорско -преподавательского, научного и инженерно - технического состава: Тез. докл. Книга

I. -М.: МТУ СИ, 2006.

7. Медведев A.A. Методы подавления шума в вещательном телевидении Материалы международной научно-технической конференции «Фундаментальные проблемы радиоэлектронного приборостроения». М. - 2007

8. Медведев A.A.. Системы Snell & Wilcox для тестирования, оценки и контроля потоков MPEG Журнал 625,1/2004

9. Медведев A.A.. Обзор особенностей нового стандарта кодирования видеоинформации H.264/AVC Технологии информационного общества: Тезисы докладов московской научно-технической конференции. -М.: Инсвязьиздат, 2007.

л 10. Медведев A.A. Внутрикадровое предсказание в стандарте H264/AVC Технологии информационного общества: Тезисы докладов московской научно-технической конференции. - М.: Инсвязьиздат, 2007.

II. Медведев A.A. Новый стандарт видео кодирования для передачи по сетям цифрового телевидения Материалы IV Международной научно-технической школы-конференции "Молодые ученые - науке, технологиям и профессиональному образованию в электронике", «Молодые ученые - 2006», -М.:, 2006 г.

12. Медведев A.A. Kahuna - новый подход к многоформатному производству Журнал Broadcasting №6 (58) сентябри-октябрь 2006.

13. Медведев A.A. Snell & Wilcox улучшает качество изображения для

23

мобильного телевидения Журнал 625. -2007. - №4

14. Медведев А.А. Kahuna - видеомикшер для любого стандарта Журнал 625, -2006. - №3

Подписано в печать 1.10.10. Формат 60x80/16. Объем 1,5 усл.п.л. Тираж 100 экз. Заказ 282

ООО «Инсвязьиздат». Москва, ул. Авиамоторная, 8

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. КОДИРОВАНИЕ СТРУКТУРЫ СПЕКТРА СИГНАЛОВ ИЗОБРАЖЕНИЙ В СИСТЕМАХ ЦИФРОВОГО ТЕЛЕВИДЕНИЯ.

1.1 Особенности формирования сигналов телевизионного изображения.

1.2 Специфика аналого-цифрового преобразования сигналов телевизионного изображения для систем цифрового телевидения

1.3 Особенности противошумовой коррекции сигналов телевизионного изображения

1.4 Современные методы сжатия сигналов изображений в системах цифрового телевидения

1.4.1 Использование межкадрового кодирования для устранения временной избыточности.

1.4.2 Использование внутрикадрового кодирования для устранения пространственной избыточности в изображении

1.5 Искажения телевизионных изображений в системах сжатия цифрового телевизионного изображения с использованием блочной структуры

1.6 Выводы

ГЛАВА 2. ОСНОВНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ И ПАРАМЕТРЫ МЕТОДА КОДИРОВАНИЯ Н.264/АУС

2.1 Сравнительные характеристики методов сжатия Н262 и Н.264/АУС.

2.2 Основные особенности стандарта Н.264/АУС.

2.2.1 Процесс кодирования и декодирования макроблоков.

2.2.2 Адаптивное кодирование кадров/полей.

2.2.3 Внутрикадровое предсказание.

2.2.4 Межкадровое предсказание.

2.2.5 Преобразование, масштабирование и квантование.

2.2.6 Петлевой фильтр против блочного эффекта.

2.2.7 Гипотетический опорный декодер.

2.3 Энтропийное кодирование.

2.4 Выводы.

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ ПРЕДВАРИТЕЛЬНОЙ КОРРЕКЦИИ ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННОЙ СТРУКТУРЫ СИГНАЛОВ ИЗОБРАЖЕНИЙ В ЦИФРОВОМ ТЕЛЕВИДЕНИИ.

3.1 Анализ и разработка методов коррекции искажений пространственного спектра сигналов изображений.

3.2 Разработка метода противошумовой коррекции.

3.3 Разработка метода внутрикадрового предсказания для стандартов с блочным кодированием.

3.4 Адаптивный выбор размеров блоков для внутрикадрового кодирования

3.5 Выводы.

ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА УСТРОЙСТВА КОРРЕКЦИИ ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННОЙ СТРУКТУРЫ ИЗОБРАЖЕНИЯ В СИСТЕМАХ ЦИФРОВОГО ВЕЩАТЕЛЬНОГО ТЕЛЕВИДЕНИЯ.

4.1 Разработка устройства коррекции пространственно временной структуры изображения.

4.2 Результаты работы разработанного устройства коррекции пространственно временной структуры изображения.

4.3 Выводы.

Актуальность темы

В России утверждена концепция перехода к цифровому телевидению. Так, к 2015 году для вещания должны полностью использоваться цифровые стандарты сжатия изображения.

Несмотря на то, что наиболее используемый стандарт цифрового сжатия уже более 20 лет остаётся Н.262 (МРЕО-2), наиболее перспективным является Н.264/АУС (МРЕО-4 Часть 10). Это связано, в первую очередь, с более хорошими показателями сжатия и качества сжатого изображения, а также, с возможностью работать с различными платформами доставки контента (ГР, мобильные устройства и т.д.).

Передаваемое по каналам связи изображение зачастую содержит такие нежелательные компоненты как шумы, перекрёстные помехи декодирования, импульсные помехи и др. Устраняя такие компоненты можно значительно повысить эффективность сжатия.

Чтобы достигнуть эффективного использования цифровых каналов при сохранении качества, вещательные компании используют предобработку видеосигнала перед сжатием. Специализированные устройства предварительной обработки не только снижают уровень шумов, но и подавляют те компоненты изображения, которые практически незаметны для зрителя, однако особенно сильно расходуют ресурс кодера сжатия, например, двигающиеся диагональные структуры. Именно поэтому аппаратура предобработки и шумоподавления нашла широкое применение у профессионалов всего мира.

Независимые исследования также показали, что при заданном качестве изображения скорости потока до и после обработки существенно отличаются. Очевидно, что это даёт возможность дополнительной загрузки канала другими программами или данными. Предварительная обработка вносит очень большой вклад в решение извечного компромисса - поток/качество.

Активное внедрение во всём мире вещания телевидения высокой чёткости делает использование предобработки сигналов ещё более актуальным. Сигналы ТВЧ имеют значительно большую скорость цифрового потока, а значит, передача таких сигналов по каналам связи ещё более требовательна к ресурсам этих каналов, что делает предобработку просто необходимой.

Разработка алгоритмов предварительной компенсации пространственно-временных искажений в сигналах телевизионных изображений, осуществлённая с учётом специфики нового стандарта сжатия является, безусловно, актуальной в данное время задачей наряду с необходимостью дальнейшего совершенствования алгоритмов и самого сжатия Н.264/АУС.

Цель и задачи работы. Целью диссертационной работы является разработка методов, алгоритмов и устройств, позволяющих, с учётом специфики формирования и сжатия сигналов изображений, эффективно уменьшать сопутствующие искажения их спектра, возникающие в цифровых системах вещательного телевидения.

Для достижения поставленной цели в работе решены следующие научно-практические задачи:

1. Проведён анализ процесса формирования сигнала в устройствах цифрового телевидения.

2. Разработан алгоритм ограничения пространственного спектра сигналов телевизионных изображений.

3. Осуществлён сравнительный анализ основных принципов и методов сжатия цифрового телевизионного сигнала по стандартам МРЕС-2 и Н.264/АУС.

4. Разработан метод коррекции линейных искажений пространственной структуры сигналов изображений в системах цифрового телевидения.

5. Разработан метод противошумовой коррекции сигналов изображений в системах цифрового телевидения.

6. Разработан новый метод предсказания и восстановления структуры изображений для внутрикадрового сжатия соответствующего спектра.

7. Разработаны рекомендации по выбору размера блоков при внутрикадровом кодировании по стандарту сжатия Н.264/АУС.

8. Проведены экспериментальные исследования разработанного метода коррекции линейных искажений сигналов изображений.

9. Проведены экспериментальные исследования разработанного метода противошумовой коррекции сигнала изображения.

10. Проведены сравнительные экспериментальные исследования разработанного метода и алгоритма предсказания и восстановления структуры телевизионного изображения для внутрикадрового кодирования.

Методы исследования. При решении поставленных задач в работе использованы современные методы анализа теории телевидения, включая элементы теории функций и функционального анализа, теории численного интегрирования и дифференцирования, линейной алгебры и геометрии, методы спектрального анализа Фурье, численного анализа, программирования и др.

Научная новизна. Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Проведен теоретический анализ характеристик, параметров и искажений формирования сигналов телевизионных изображений в системах цифрового вещательного телевидения.

2. Разработан метод коррекции линейных искажений сигналов изображений в системах цифрового телевидения.

3. Разработан метод предсказания и восстановления структуры телевизионного изображения для внутрикадрового кодирования.

4. Создано программное обеспечение для моделирования метода коррекции линейных искажений телевизионного сигнала.

Создано программное обеспечение для моделирования метода предсказания и восстановления структуры телевизионного изображения для внутрикадрового кодирования.

Практическая ценность:

1. Разработан метод коррекции линейных искажений сигналов изображений в системах цифрового телевидения.

2. Разработан метод предсказания и восстановления структуры телевизионного изображения для внутрикадрового кодирования.

3. Разработана методика адаптивного выбора размеров блоков при внутрикадровом кодировании телевизионного сигнала.

Реализация результатов работы. Результаты работы использованы при разработке систем передачи видеоинформации ЗАО «СпецВидеоПроект», при проведении учебного процесса на кафедре телевидения им. С.И. Катаева МТУ СИ и при выполнении НИР в лаборатории "Цифровой обработки телевизионных сигналов" (НИЛ-11) НИЧ МТУ СИ.

Апробация результатов. Основные положения диссертационной работы доложены и обсуждены на научно-технических конференциях: «Фундаментальные проблемы радиоэлектронного приборостроения», 2007 г., научно - технических конференциях профессорско-преподавательского состава, МТУ СИ, Москва, 2003-2006 г.г., «Молодые учёные - науке, технологиям и профессиональному образованию в электронике», 2006-2007 г.г.

Публикации. По материалам диссертационной работы опубликовано 14 научных работ.

Объём и структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырёх глав, заключения, списка литературы и приложения. Работа

4.3 Выводы

В результате разработки и моделирования работы устройства коррекции пространственно-временной структуры изображений для цифрового вещательного телевидения можно сделать выводы:

1. Разработанное устройство позволяет эффективно корректировать апертурные и другие линейные искажения и подавлять шумовую составляющую в широком диапазоне её уровня.

2. Адаптивные методы, используемые в устройстве для обработки сигнала изображения, сохраняют его высокую пространственную чёткость одновременно с высоким уровнем коррекции.

3. Разработанное устройство коррекции обеспечивает согласование пространственно-временной структуры изображения с характеристиками последующего внутри и межкадрового предсказания по стандарту Н.264/АУС.

4. Проведённые экспериментальные исследования показали высокую эффективность разработанных методов коррекции линейных искажений и противошумовой коррекции.

5. Рекомендуется использование разработанных методов и устройства для коррекции сигнала перед системами сжатия по стандарту Н.264/АУС и Н.262.

6. Рекомендуется использовать разработанный метод предсказания внутрикадровой структуры изображения для развития существующего метода сжатия Н.264/АУС.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В процессе выполнения диссертационной работы был проведён анализ процесса формирования и преобразования сигналов телевизионных изображений. Рассмотрено сжатие сигнала ТВ изображения по стандарту Н.264/АУС. В частности подробно рассмотрена процедура внутрикадрового предсказания и процесса формирования структуры потока Н.264/АУС.

Выявлена необходимость и возможность использования коррекции пространственно-временной структуры изображения перед системами сжатия. В частности, выявлено нарастание уровня шума при применении апертурной коррекции. Обоснована необходимость коррекции пространственных искажений. Рассмотрены существующие методы коррекции.

Разработаны и исследованы эффективные методы коррекции искажений в системах вещательного телевидения. Разработанные методы учитывают специфику формирования, кодирования и особенности зрительной системы человека.

При разработке метода коррекции линейных искажений изображения рассмотрены и обоснованы маски адаптивного фильтра высоких частот, используемого для коррекции линейных искажений. Получено высокое согласование разработанного фильтра с характеристиками зрительной системы человека.

Проведённые теоретические и экспериментальные исследования разработанных методов позволили решить следующие задачи:

1. Разработан эффективный метод коррекции линейных искажений телевизионного изображения.

2. Разработан эффективный метод противошумовой коррекции телевизионного изображения. 3. Разработан метод предсказания внутрикадровой структуры изображения для его дальнейшего кодирования.

4. Даны рекомендации по выбору размера блока для внутрикадрового кодирования изображения.

5. Разработано устройство коррекции пространственно-временной структуры изображения.

6. Разработано программное обеспечение, моделирующее работу устройства.

7. Проведены экспериментальные исследования разработанного устройства коррекции пространственно временной структуры изображения.

8. Разработано программное обеспечение, моделирующее предложенный метод предсказания внутрикадровой структуры изображения.

Проведённое моделирование разработанных методов и устройства показало их эффективность. Разработанные методы обеспечивают повышение качества телевизионного изображения при прохождении сигнала изображения по цепям вещательного тракта.

Устройство коррекции обеспечивает согласование пространственно-временной структуры изображения с характеристиками последующего внутри и межкадрового предсказания по стандарту Н.264/АУС.

Рекомендуется использование разработанного устройства для коррекции сигнала перед системами сжатия по стандарту Н.264/АУС и Н.262.

Рекомендуется использовать разработанный метод предсказания внутрикадровой структуры изображения для последующего развития существующего метода сжатия Н.264/АУС.

1. Зубарев Ю.Б., Кривошеев М.И., Красносельский И.Н. Цифровое телевизионное вещание. Основы, методы, системы.-М.:(НИИР-ИОИ), 2001.

2. В. Ф. Самойлов, Б. П. Хромой. Телевидение. -М.: Связь, 1975.

3. Боде Г. Теория цепей и проектирование усилителей с обратной связью. -М: Иностранная литература, 1948. 638с

4. Безруков В. Н. Разработка и применение методов анализа характеристик и параметров элементов формирования сигналов изображения в системах телевидения, автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук, Москва, 1994

5. В.Н. Безруков Анализ характеристик спектра ортогональных структур квазипериодической дискретизации в системах телевидения, -М.: Радиотехника, 1989, №2, с. 3-7.

6. М.Я.Выгодский Справочник по высшей математике. —М: Наука, 1973.

7. Безруков A.B. Анализ характеристик двумерных цифровых фильтров с ортогональным ограничением спектра выходного сигнала. Цифровая обработка сигналов. -№4, 2009, 16-20

8. Гантмахер В.Е., Быстрое Н.Е., Чеботарев Д.В. Шумоподобные сигналы. Анализ, Синтез, Обработка. -СПб.: Наука и Техника, 2005. -400 с.

9. Р.Гонсалес, Р.Вудс Цифровая обработка изображений. -М.: Техносфера, 2006.

10. Ю.Р.Гонсалес, Р.Вудс, С.Эддинс Цифровая обработка изображений в среде MATLAB. -М.: Техносфера, 2006.

11. Б.А. Локшин Цифровое вещание: от студии к зрителю. -М.: Сайрус Системе, 2001.

12. Кокрен и др., Что такое быстрое преобразование Фурье? ТИИЭР, 1967. т. 55 №10.

13. ISO/IEC 13818. Information Technology Generic coding of moving picturesiand associated audio information. Part 1: Systems, 1996 (ITU-T Rec.H.222.0,0, 1995); Part 2: Video, 1996 (ITU-T Rec. H.262, 1995).

14. Телевидение. Под редакцией B.E. Джакони. — M.: Радио и связь, 1997.

15. В.Н.Безруков, А.В.Королев, В.Н.Ляпунов, С.С. Новаковская Выбор параметров системы телевидения высокой визуальной четкости и качества. Техника кино и телевидения.-1985.-№10.-с.З-9.

16. Д. Хьюбел Глаз, Мозг, Зрение: Пер. с англ. — М.: Мир, 1990. — 240 с.170 некоторых особенностях характеристик зрительной системы наблюдателя телевизионных изображений/ЛГруды учебных институтов связи, 1976. —№ 74. — С. 28 36.

17. M.L. Davidson Perturbation approach to spatial brightness interaction in human vision.J. Opt. Soc. Am, 1968, 58, №9, pp. 1300-1308.

18. Antonio С. Franca Pessoa. Video Quality Assessment Using Objective Parameters Based on Image Segmentation. ITU-T, SG12, doc 12-39, 1997.

19. Fibush D. Practical application of objective picture quality measurements. Proceedings of 1998 International Broadcasting Convention.

20. Lubin, J. A human vision system model for objective picture quality measurements. Proceedings of 1997 International Broadcasting Convention. Pp 498 to 503.

21. Baroncini V. A. Automatic Visual Quality Control in Digital TV Services. Proceedings of 1998 International Broadcasting Convention. Pp 425 to 430.

22. Hamada Т., Satoshi H., Matsumoto S. Picture Quality assessment by three-layered bottom-up noise weighting considering human visual perception. SMPTE, January, 1999.

23. Fechter F. Objective Beurteilung der Qualitaet komprimierter Bildfolgen: Ein heuristisch optimiertes Modell. Fernseh- und Kino-Technik, 1998, N7,s.417-421.

24. Gary J. Sullivan, Thomas Wiegand Video Compression From Concepts to the H.264/AVC Standard. // Proc. of the IEEE, vol.93, pages: 18-31, 2004

25. Ян Ричардсон Видеокодирование. H.264 и MPEG-4 стандарты нового поколения. —М.: Техносфера, 2005.

26. ITU-T Recommendation Н.263. Advanced video coding for generic audiovisual services, 2009.

27. G. J. Sullivan, "Multi-hypothesis motion compensation for low bit-rate video coding," IEEE Intl. Conf. on Acoust., Speech, Signal Proc. (ICASSP), Minneapolis, MN, pp. 437-440, Apr. 1993.

28. M. T. Orchard and G. J. Sullivan, "Overlapped block motion compensation: an estimation-theoretic approach," IEEE Trans, on Image Proc., vol. 3, no. 5, pp. 693-699, Sep. 1994.

29. M. Flierl, Т. Wiegand, and B. Girod, "A locally optimal design algorithm for block-based multi-hypothesis motion compensated prediction," IEEE Data Compression Conference (DCC), Snowbird, UT, USA, pp. 239-248, Mar. 1998.

30. M. Flierl and B. Girod, "Generalized В pictures and the draft JVT/H.264 video compression standard," IEEE Trans. On Circuits and Syst. for Video Tech., vol. 13, no. 7, pp. 587- 597, July 2003.

31. P. List, A. Joch, J. Lainema, G. Bjontegaard, M. Karczewicz, "Adaptive deblocking filter," IEEE Trans, on Circuits and Syst. for Video Tech., vol. 13, no. 7, pp. 614-619, July 2003.

32. J. Ribas-Corbera, P. A. Chou, and S. L. Regunathan, "A generalized hypothetical reference decoder for H.264/AVC," IEEE Trans, on Circuits and Syst. for Video Tech., vol. 13, no. 7, pp. 674-687, July 2003.

33. ITU-T and ISO/IEC JTC 1, "Advanced video coding for generic audiovisual services," ITU-T Rec. H.264 and ISO/IEC 14496-10 AVC, 2003.

34. Д. Марр Зрение. Информационный подход к изучению представления и обработки зрительных образов. -М.: Радио и связь, 1987.

35. М.И. Кривошеев Международная стандартизация цифрового телевизионного вещания. -М.:, Научно-исследовательский институт радио (НИИР), 2006.-928с.

36. Власюк И.В., Балобанов А.В., Комаров П.Ю. Коррекция пространственных искажений сигнала изображения в системах цифрового телевидения. Инфокоммуникационные технологии. — 2006. — № 4. С. 69 — 73.

37. В.Н. Безруков, В.Ю. Мамаев, К.В. Селиванов Специфика анализа апертурных характеристик в системах телевидения. Телекоммуникации и транспорт №2, 2009.

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

39. И.В. Власюк Разработка модели зрительной системы человека для метода объективного контроля качества изображений в системах цифрового телевидения. Телекоммуникации и транспорт. Спецвыпуск "Технологии информационного общества". Часть 1. Июнь, 2009.

40. Безруков В.Н., Власюк И.В., Комаров П.Ю. Мультипликативные амплитудные искажения оптического отображения видеоинформации в пространство кадра при телевизионном контроле// Метрология и измерительная техника в связи. — 2005. — №5. — С.24 30.

41. Безруков В.Н. Принципы построения и анализа характеристик спектра структур дискретизации телевизионных изображений//Техника кино и телевидения. 1990. - №7. - С.7— 23.

42. Власюк И.В. Метод контроля пространственных характеристик телевизионных камер//Метрология и измерительная техника в связи. — 2005. -№6. С.13 - 16.

43. Безруков В.Н., Беляев B.C., Дерибас Г.Т. и др. Проектирование и техническая эксплуатация телевизионной аппаратуры. Учеб. пособие для вузов.; под ред. C.B. Новаковского.-М.:Радио и связь, 1994.

44. И. С. Гоноровский, М.П. Демин, Радиотехнические цепи и сигналы, М.:Радио и связь, 1994.

45. Прэтт У. Цифровая обработка изображений. М. : Мир, 1982,- 1-2 том.

46. Быков P.E., Фрайер Р., Иванов К.В., Манцветов A.A. Цифровое преобразование изображений. -М: Горячая линия-Телеком, 2003. -228 с.

47. Кривошеев М.И., Кустарёв А.К. Световые измерения в телевидении. —М.: Связь, 1973.

48. Z. Wang, А. С. Bovik, H. R. Sheikh and E. P. Simoncelli, "Image quality assessment: From error visibility to structural similarity," IEEE Transactions on Image Processing, vol. 13, no. 4, pp. 600-612, Apr. 2004.

49. Loza et al., "Structural Similarity-Based Object Tracking in Video Sequences", Proc. of the 9th International Conf. on Information Fusion

50. Интернет ресурс свободная энциклопедия Wikipedia http://en.wikipedia.org/wiki/SSIM

51. К. Гласман, Методы передачи данных в цифровом телевидении. Часть 1., Журнал "625", 1999 , № 5.

52. К. Гласман, Методы передачи данных в цифровом телевидении. Часть 2., Журнал "625", 1999 , № 7.

53. К. Гласман, Методы передачи данных в цифровом телевидении. Часть 3., Журнал "625", 1999 , № 9.

54. Б. П. Хромой, В. Н. Безруков, В. Г. Балобанов. К расчету фазовых и временных характеристик линейных телевизионных устройств минимальной фазы. «Радиотехника», Том 25, 1970 г., № 2, с. 11-17.

55. Безруков В.Н., Медведев A.A., Седов М.О. Спектры элементарных составляющих пространственной структуры изображений. Телекоммуникации и транспорт. Спецвыпуск "Технологии информационного общества". Часть 1. Июнь, 2009.

56. Безруков В.Н., Медведев A.A., Седов М.О. Анализ характеристик спектра структур внутрикадровой дискретизации сигналов телевизионных изображений. Телекоммуникации и транспорт. -2009. №5.

57. Kim J., Choi Т. Adaptive matching scan algorithm based on gradient magnitude for fast full search in motion estimation // IEEE Transactions on consumer electronics, 45 (3), 1999.

58. Kim J., Choi T. A fast full-search motion-estimation algorithm using representative pixels and adaptive matching scan // IEEE Transactions on circuits and systems for video technology, 10 (7), 2000.

59. Jung S., Shin S., Baik H., Park M. Nobel successive elimination algorithms for the estimation of motion vectors // IEEE International symposium on multimedia software engineering, Tamkang University, Taipei, Taiwan, 2000.

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

61. Левин Б. P. Теоретические основы статистической радиотехники., т. 1, т. 2, т. 3. -М: Сов. Радио, 1974, 1975, 1976.

62. Некрасов П.Л. «Исследование и разработка методов и устройства внутрикадрового сжатия изображений». Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук, Москва, 2001 г.

63. Цифровое кодирование телевизионных изображений. / Под ред. И. И. Цуккермана. М.: Радио и связь, 1981.

64. Wang Н., Mersereau R. Fast algorithms for the estimation of motion vectors // IEEE Transactions on image processing, 8(3), 1999.

65. Л.А. Севальнев. Передача цифровых телевизионных программ с информационным сжатием по спутниковым каналам связи. «Телеспутник», 1997 г., №7, с. 64-69.

66. JI. А. Севальнев. Передача сигналов цифрового телевидения с информационным сжатием данных по кабельным линиям связи. «Телеспутник», 1998 г., №1, с.72.,.76.

67. JI.A. Севальнев. Эфирное вещание цифровых ТВ-программ со сжатием данных. «Телеспутник», 1998 г., №10.

68. MathWorks MATLAB Product Help Version 6.5.0.180913a Release 13. The language of Technical Computing. The Math Works, Inc., 2002.

69. Черноглазое А.Г., Медведев A.A., Кривенцев A.M. Обзор различных алгоритмов сжатия изображения Научно техническая конференция профессорско - преподавательского, научного и инженерно - технического состава: Тез. докл. Книга 1. - М.: МТУ СИ, 2003

70. Медведев A.A., Использование предварительной обработки видеосигнала перед сжатием. BROADCASTING. -2004. -№8

71. Медведев A.A. Использование компенсации движения в системах обработки видео изображений Научно техническая конференция профессорско - преподавательского, научного и инженерно - технического состава: Тез. докл. Книга 1. -М.: МТУСИ, 2006.

72. Медведев A.A. Методы подавления шума в вещательном телевидении

73. Материалы международной научно-технической конференции «Фундаментальные проблемы радиоэлектронного приборостроения». М. -2007

74. Медведев A.A. Системы Snell & Wilcox для тестирования, оценки и контроля потоков MPEG Журнал 625, 1/2004

75. Медведев A.A. Обзор особенностей нового стандарта кодирования видеоинформации H.264/AVC Технологии информационного общества: Тезисы докладов московской научно-технической конференции. — М.: Инсвязьиздат, 2007.

76. Медведев A.A. Внутрикадровое предсказание в стандарте H264/AVC Технологии информационного общества: Тезисы докладов московской научно-технической конференции. — М.: Инсвязьиздат, 2007.