автореферат диссертации по радиотехнике и связи, 05.12.04, диссертация на тему:Разработка методов и устройств компенсации пространственно-временных искажений в системах цифрового телевидения

Поляков Дмитрий Борисович

РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ И УСТРОЙСТВ КОМПЕНСАЦИИ ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННЫХ ИСКАЖЕНИЙ В СИСТЕМАХ ЦИФРОВОГО ТЕЛЕВИДЕНИЯ

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

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва 2009

003462947

Работа выполнена на кафедре телевидения Государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования Московский технический университет связи и информатики (ГОУ ВПО МТУ СИ).

Научный руководитель: кандидат технических наук, доцент

Игнатов Флегонт Михайлович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Селиванов Арнольд Сергеевич

кандидат технических наук, доцент Смирнов Александр Витальевич

Ведущая организация: Всероссийский научно-исследовательский

институт телевидения и радиовещания (ВНИИТР)

Защита состоится 19 марта 2009 г. в 15 часов на заседании совета по защите докторских и кандидатских диссертаций Д219.001.01 при ГОУ ВПО Московский технический университет связи и информатики по адресу: 111024, Москва, ул. Авиамоторная, д. 8а, ауд. А-455.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского технического университета связи и информатики.

Автореферат разослан «/Р» /РЩ^х^Ш г.

Ученый секретарь совета по защите докторских и кандидатских диссертаций, к.т.н., доцент

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. С широким распространением таких технологий, как цифровое телевидение, потоковое видео через Интернет и т.д., компрессия видеоданных, т.е. их обработка с целью сокращения объема информации, стала существенным компонентом широковещательного и развлекательного медиа. Успешное внедрение цифрового телевидения стало возможным, в частности, благодаря стандарту MPEG-2, разработанному более 15 лет назад и широко используемому в настоящее время, но морально устаревшему. На данный момент созданы более совершенные стандарты видеокодирования, .например, H.264/AVC. На основании анализа рынка аппаратных разработок в области видеокодирования и направлений научных исследований можно сделать вывод, что он займет лидирующее положение среди форматов сжатия видео в ближайшее время. Однако применение более совершенных методов кодирования не позволяет в полной мере избежать появления характерных для видеокодеков искажений. Так как компрессия видеоданных - это всегда компромисс между коэффициентом сжатия и потерями в качестве, то такой процесс сопровождается возникновением в кодированном сигнале искажений, как пространственного, так и временного характера.

Специфика таких искажений различна для областей использования стандартов видеокодирования в широком диапазоне: от захвата и воспроизведения видео на мобильных устройствах с ограниченными вычислительными ресурсами до HDTV кинотеатров. Стоит отметить, что проблема компенсации и устранения искажений становится актуальной при кодировании с достаточно низкой скоростью битового потока. Особенную актуальность подобные исследования приобретают в связи с переходом России на цифровое телевещание.

Существенный вклад в разработку цифровых систем сжатия и обработки изображений, а также методов и аппаратуры измерения качества в цифровых телевизионных (ТВ) системах, внесли теоретические и практические работы отечественных ученых: С.И. Катаева, М.И. Кривошеева, В.Н. Безрукова, А.С. Селиванова, Б.П. Хромого, Ю.Б. Зубарева, В.П. Дворковича, а также исследования ряда зарубежных специалистов: Г. Салливана, Т. Вайгэнда, Дж. Вудса, А. Таураписа, А. Бовика и других.

Несмотря на растущий объем памяти носителей информации и увеличение пропускной способности каналов связи, повышение эффективности сжатия видеоматериала по-прежнему остается актуальной задачей, поскольку требования к качеству видео растут вместе с доступными вычислительными ресурсами. Задачи увеличения эффективности кодирования неразрывно связаны с задачами повышения качества изображения, поэтому проведение исследований и разработка алгоритмов компенсации и устранения искажений в кодированном сигнале телевизионных изображений является актуальным

направлением исследований.

! I

г А

Цель и задачи работы. Целью настоящей диссертационной работы является разработка эффективных методов и устройств компенсации пространственных и временных искажений в системах цифрового телевидения, учитывающих специфику кодирования и преобразования сигналов, а также разработка и моделирование алгоритмов, реализующих предложенные методы. Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие научно-практические задачи:

1. Анализ архитектуры современных стандартизированных и альтернативных видеокодеков с целью выявления характерных искажений в кодированном сигнале ТВ изображений.

2. Исследование й разработка алгоритмов компенсации пространственных искажений в системах сжатия статических и динамических изображений с поблочной обработкой изображения;

3. Исследование и разработка методов компенсации временных искажений в системах цифрового телевидения;

4. Исследование и разработка методов эффективного сжатия видеопоследовательностей с наличием локальных изменений сигнала яркости.

Методы исследования. При решении поставленных задач в работе использованы современные методы цифровой обработки изображений, статистической радиотехники, спектрального анализа и программирования.

Личный вклад. Все основные научные результаты, изложенные в диссертации, получены автором лично.

Научная новизна работы.

1. Получены аналитические выражения для частотных характеристик фильтров интерполяции в стандартах H.264/AVC, MPEG-4 Visual, AVS, на основе которых проведена оценка эффективности фильтрации.

2. Разработан алгоритм устранения блочных искажений на основе селективной частотной фильтрации.

3. Предложена модификация методики выбора режима внутрикадрового предсказания и режима кодирования макроблоков с целью уменьшения эффекта мерцания при использовании кодеков стандарта H.264/AVC.

4. Разработан алгоритм селективного взвешенного предсказания с целью повышения эффективности кодирования видеопоследовательностей с наличием локальных изменений сигнала яркости.

Практическая ценность работы.

1. Разработанный алгоритм устранения блочных искажений с селективной частотной фильтрацией встроен в программный кодек Н.263+.

2. Использование алгоритма селективного взвешенного предсказания и модифицированной методики выбора режима внутрикадрового предсказания и режима кодирования макроблоков в кодеках стандарта H.264/AVC не требует изменения синтаксиса стандартного битового потока.

3. Разработаны структурные схемы для устройств селективного взвешенного предсказания и деблокинга на основе селективной частотной фильтрации.

Реализация результатов работы. Результаты диссертации использованы при разработке специальных устройств телевизионного контроля объектов во ФГУП МКБ «Электрон», а также внедрены в учебный процесс Московского технического университета связи и информатики в рамках дисциплин «Телевидение» и «Видеотехника». Реализация результатов работы подтверждена соответствующими актами.

Апробация результатов работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на конференции профессорско-преподавательского, научного и инженерно-технического состава МТУСИ, 2006 г.; на Московских отраслевых научно-технических конференциях «Технологии информационного общества», 2007,2008 гг.; на 5-й и 7-й Международных научно-технических конференциях «Фундаментальные проблемы радиоэлектронного и оптоэлектронного приборостроения» Intermatic, 200б, 2008 гг.; на 14-й Всероссийской и 16-й Международной научно-технических конференциях «Современное телевидение», 2006, 2008 гг.; на 63-й Научной сессии РНТОРЭС им. Попова, 2008 г.; на 5-й Международной научно-технической конференции «Молодые ученые - науке, технологиям и профессиональному образованию», 2008 г.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 13 печатных работ, в том числе две статьи в ведущих рецензируемых журналах, входящих в перечень ВАК.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и трех приложений, изложена на 193 страницах, иллюстрирована 86 рисунками, содержит 19 таблиц. Библиография включает 174 наименования.

Основные положения, выносимые на защиту.

1. Результаты оценки эффективности интерполяционной фильтрации в стандартах H.264/AVC, MPEG-4 Visual, AVS.

2. Алгоритм устранения блочных искажений на основе селективной частотной фильтрации позволяет повысить качество декодированных видеопоследовательностей.

3. Модифицированная методика выбора режима внутрикадрового предсказания и режима кодирования макроблоков уменьшает эффект мерцания при кодировании видеопоследовательностей по стандарту H.264/AVC.

4. Алгоритм селективного взвешенного предсказания позволяет увеличить эффективность кодирования по стандарту H.264/AVC видеопоследовательностей с наличием локальных изменений сигнала яркости.

5. Результаты экспериментального исследования разработанных алгоритмов.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, указана цель работы, определены задачи и методы исследования. Сформулированы научная новизна, практическая значимость и положения, выносимые на защиту, а также кратко излагается содержание работы по главам.

В первой главе рассмотрена архитектура современных видеокодеков, проведен обзор перспективных направлений видеокодирования: многоракурсного видеокодирования и кодирования с генерацией масштабируемого битового потока. Проанализированы методики межкадровой и внутрикадровой обработки сигналов ТВ изображений в стандартных и альтернативных видеокодеках.

Рассмотрены архитектуры видеокодеков (Dirac, 3D SPIHT, MC-EZBC), основанных на вейвлет-преобразовании. Показано, что характерными для трехмерных вейвлет-кодеков временными искажениями при сжатии с большим коэффициентом компрессии, являются флуктуации объективных показателей качества во временных субполосах группы кадров, что вызывает неприятный для пользователя эффект мерцания. При очень низких скоростях кодирования становится заметна мешающая временная частота, связанная с накоплением ошибки в группе кадров.

Проведено профилирование кода эталонного программного обеспечения JM 13.2, отвечающего требованиям стандарта H.264/AVC. Установлено, что более 62% процессорного времени в кодере при использовании инструментов кодирования базового профиля H.264/AVC тратится на оценку движения. В декодере наиболее ресурсоемкими операциями являются интерполяционная (23,4%) и деблокинговая (22,5%) фильтрации.

Проведена оценка эффективности фильтров интерполяции в стандартах MPEG-4 Visual, H.264/AVC и AVS, применение которых необходимо для оценивания векторов движения с точностью до Уг элемента изображения. Импульсные характеристики данных фильтров hmíxu{k)> К™ (к), где к

- относительные координаты, определены в соответствующих стандартах как ¿Uo,(*) = [-8,24, -48,160,160,-48,24,-8]/256, *„(*) = И. 5,5, -Ц/8,

кИ1Ы(к)~[\,~5,20,20,-5,1]/32. Аппроксимированные кубическим сплайном импульсные характеристики построены на рис. 1(a). Для частотных характеристик фильтров получены аналитические выражения (1)-(3), по которым произведена оценка уровня подавления муаровых искажений (табл. 1).

НШЕО<(р>)=1+|cos(©)-|cos(3©)+^cos(5©) ~^cos(7<y), (i)

#«2M(^)=l+|cos(®)-^cos(3¿y)+^cos(5í»), (2)

^(ü»)=l+|cos(a))-icos(3a)), (3)

где со - круговая пространственная частота, (ое[-л:,л].

Нормированные амплитудно-частотные характеристики фильтров интерполяции построены на рис. 1(6).

Рис. 1. Импульсные (а) и амплитудно-частотные (б) характеристики фильтров

интерполяции

Согласно результатам исследования, наиболее качественный фильтр применяется в стандарте MPEG-4 Visual, в то время как фильтр стандарта H.264/AVC, обеспечивающий меньший уровень подавления муаровых искажений, имеет меньшую вычислительную сложность.

Таблица 1

Уровень подавления муаровых искажений фильтрами интерполяции, дБ

MPEG-4 Visual Н.264 AVS

17,8 15,9 14,9

Сделан вывод о том, что наиболее серьезным пространственным искажением в системах сжатия, основанных на поблочной обработке изображения, при кодировании с высоким коэффициентом компрессии, являются блочные искажения (блокинг). Также, при циклической вставке I-кадров, становятся заметны временные искажения в виде мерцания, одной из причин которых в кодеках стандарта Н.264/АУС является наличие нескольких режимов внутрикадрового предсказания. ;

Во второй главе проведены исследования и разработка алгоритмов устранения пространственных и временных искажений.

Рассмотрены и классифицированы алгоритмы устранения блочных

Рис. 2. Классификация алгоритмов устранения блочных искажений

Результаты анализа фильтров устранения блочных искажений позволяют сделать вывод, что достижение высокого качества восстановленного изображения отмечается при соблюдении следующих условий:

- вовлечении всех пикселей изображения в процесс фильтрации;

- осуществлении фильтрации в частотном пространстве.

Проведено сравнение эффективности работы фильтров устранения блочных искажений в стандартах Н.263+, MPEG-4 Visual, H.264/AVC и VC-1 по критерию пикового отношения сигнал/шум (ПОСШ) и критерию структурного подобия (SSIM). Графики полученных зависимостей приведены в Приложении 1 к диссертационной работе. Измерена также вычислительная сложность алгоритмов с учетом количества инструкций, затрачиваемых на обработку одного кадра. По результатам исследования сделаны следующие выводы:

- наиболее эффективный фильтр - в стандарте H.264/AVC: он позволяет повысить качество изображения стандартной четкости в среднем до 0,46 дБ (до 0,0182 по критерию структурного подобия);

- наименее затратные по объему вычислений - алгоритмы деблокинга в стандартах Н.263+и VC-1;

- отсутствие фильтрации в петле кодирования следует признать недостатком архитектуры кодеков MPEG-4 Visual.

Предложена модификация алгоритма деблокинга, рассматривающего задачу устранения блочных искажений как задачу удаления шума из изображений. Такие алгоритмы перед обратным ДКП добавляют равномерный шум к коэффициентам преобразования, получая после обратного ДКП изображение, содержащее гауссовский шум. Любой из эффективных методов

удаления такого типа шума может использоваться на заключительном шаге алгоритма.

Существующие алгоритмы, предлагающие такой подход, классифицируют блоки декодированного изображения в реальной области путем подсчета их дисперсии и сравнения полученной величины с двумя заранее известными порогами. Если величина дисперсии блока ниже меньшего из порогов, то мощность добавляемого шума максимальна. При превышении дисперсией блока верхнего порога мощность шума минимальна, а в случае получения значения, лежащего между порогами, уровень добавляемого шума принимает некоторое среднее значение.

Недостатком такого подхода является необходимость обратного преобразования изображения в пространственную область для поблочного вычисления дисперсии изображения. Модификация алгоритма состоит в классификации блоков изображения в частотной области без выполнения обратного ДКП, что позволяет сократить общее время обработки. Предложено оценивать степень высокочастотного наполнения блока изображения путем подсчета количества ненулевых коэффициентов преобразования, в соответствии с которым адаптивно изменяется мощность вносимого шума.

Тестирование предложенного алгоритма проведено с использованием трех методов удаления шума из изображений: винеровской фильтрации, билатеральной фильтрации и фильтра нелокального усреднения. Применение таких методов обусловлено необходимостью предотвращения размазывания текстурных областей, границ и контуров изображения. Результаты исследования приведены на рис. 3.

качество JPEG

Рис. 3. Эффективность работы алгоритма деблокинга с инжекцией шума

По результатам исследования сделаны следующие выводы:

1) предложенный алгоритм обеспечивает увеличение объективного качества изображений до 1 дБ;

2) алгоритм имеет высокую вычислительную сложность и низкую или отрицательную эффективность работы при относительно высоком качестве изображения перед обработкой.

Полученные результаты говорят о том, что широкое внедрение алгоритмов устранения блочных искажений с инжекцией шума нецелесообразно.

Предложен алгоритм устранения блочных искажений на основе селективной частотной фильтрации, который удовлетворяет двум ранее заявленным критериям. Основой алгоритма является обработка изображения перекрывающимися блоками 16x16, которая производится согласно следующей предложенной методике.

Пусть А - область изображения 16x16 и где / = 1,2,3,4, -неперекрывающиеся блоки 8x8, составляющие участок изображения А. Пусть X - матрица частотных коэффициентов, полученных после выполнения ДКП над А, и - матрицы частотных коэффициентов, полученных после выполнения ДКП над Вг Экспериментально установлено, что функция взаимной корреляции матрицы X и какой-либо матрицы У., увеличенной до размеров X с помощью, например, билинейной интерполяции, имеет ярковыраженный пик при нулевых смещениях (рис. 4).

Рис. 4. Типичный вид функции кросс-корреляции между матрицами коэффициентов ДКП для фонового (а) и граничного (б) участков натуральных

изображений

В связи с этим возможно проведение реконструкции элементов матрицы X по элементам У;. Однако с учетом аспектов вычислительной сложности и

точности предсказания с помощью билинейной интерполяции, предложено не реконструировать значения элементов х(7,у) матрицы X, где ге{0,1,...,15}, _/'е{0,1,...,15} - координаты элемента, а производить их фильтрацию по (4).

}х(г',у), если Зиге{г'-1,/,г'+1}, ,

где г(т,п) - элементы вспомогательной матрицы Z размера 16x16, всем элементам которой изначально присваиваются нулевые значения, а элементы г(2к,21), где А: е {0,1,...,7}, I е{0,1,...,7}, формируются согласно (5):

г(2к 21) = 1°' если у{к>1) = 0 П Уг(*к'Г) = 0 П Уз(к'1) = 0 П У<(к>1) = 0

[1, если у,(к,1) * 0 и уг(к,1) * 0 I) у,(к,1) * 0 и у,(к,!) Ф 0, ( }

где у, (к, /) - элемент матрицы .

Описанная выше процедура позволяет эффективно устранять блочные искажения в пределах блока обработки 16x16. Для перекрытия всех границ, остающихся необработанными на изображении после первого прохода алгоритма, потребуется дополнительно 3 раза обработать все изображение со смещенным начальным положением блока обработки 16x16. В каждом из дополнительных проходов обработки верхний левый угол блока обработки будет иметь координаты (0, 8), (8, 0) и (8, 8) соответственно.

Разработка весовой функции для взвешенного суммирования перекрывающихся блоков 16x16 проводилась с привлечением экспериментального исследования и теоретического моделирования (рис. 5(а)) ошибки квантования в пространственной области при разных коэффициентах сжатия. Основываясь на полученных результатах, синтезирована весовая функция 5(г,_/) (рис. 5(6)), учитывающая зависимость ошибки квантования в пространственной области от координат в пределах блока 16x16.

а) б)

Рис. 5. Дисперсия ошибки квантования в пространственной области (а) и

весовая функция (б)

30 25

N 20 г-1 М

е> 15

ю

5

Во второй главе также определены причины возникновения эффекта мерцания в кодеках стандарта Н.264/АУС: присутствие пространственно-временного шума на видеопоследовательностях и наличие нескольких режимов внутрикадрового предсказания. Предложена модификация методики выбора режима внутрикадрового предсказания и режима кодирования макроблоков в стандарте Н.264/АУС с целью уменьшения эффекта мерцания.

Как известно, в стандарте Н.264/АУС используются 9 режимов внутрикадрового предсказания для блоков 4x4 и 4 режима для блоков 16x16. Лучший режим внутрикадрового предсказания 1р из р возможных для каждого

из 16-ти блоков 4x4 Вм> составляющих текущий макроблок М, определяется по минимальному значению функции Лагранжа, вычисляемой согласно (6).

1(Гр,Вы)=Щр,Вш)+ЯтвЕЯ(1р,Вы), (6)

где 0(1р,В4я4) - метрика искажений, определяемая как сумма квадратов разниц между значениями элементов исходного и декодированного блока, предсказанного в режиме 1р\ 11(1 р,Вм) - количество бит, требуемых для

кодирования блока Вш, предсказанного в режиме 1р. Множитель ХМ0ВЕ определяется с помощью зависимости = 0.85 х 2®р-п 1/3, где ОР -

параметр квантования.

Лучший режим внутрикадрового предсказания для блока В1Ы6, составляющего текущий макроблок М, находится с помощью определения минимальной метрики искажений:

А1РАбх1б) = 0(1рАыб). (7)

Решение о выборе режима кодирования макроблока 1-кадра (Мга__4х4 или 1гЛга_16х16) принимается также по минимальному значению функции Лагранжа:

Щр,М)=ГК1р,М)+ЛШВЕ11(1р,М). (8)

Установлено, что наличие нескольких режимов внутрикадрового предсказания является одной из причин появления эффекта мерцания в последовательностях, сжатых только с использованием внутрикадровых методов кодирования или с циклической вставкой 1-кадров. Количественной оценкой этого эффекта служит индекс мерцания, определяемый для каждого кадра:

ЯМ=1 У тах(0,^(/,/)-^(й-)), (9)

77 «,/яь»,

где

(П) (12)

Ы- количество макроблоков в изображении, удовлетворяющих предъявленному в (10) критерию, Мк - к -тый макроблок, и /, - исходный и декодированный кадры соответственно в момент времени (г,у) - координаты элемента изображения. Порог е определен экспериментально и равен 10.

Предлагаемая модификация методики принятия решений заключается в добавлении еще одного слагаемого к правой части функции Лагранжа, которое учитывает оценку величины эффекта мерцания для данного блока в текущем режиме. Таким образом, выражения (6) и (8) примут вид:

^Р'К^^(1р,Вм)+Лм0ВЕК{1р,Вм)+а.ИМ{1р,Вм), (13)

Щр,М) = О(1р,М)+Лм0ВЕ11(1р,М)+Ь-ИМ{1р,М), (14)

где а и Ь - масштабирующие множители, определенные экспериментально, В проведенных экспериментах а=10 и 6=15.

В третьей главе исследован алгоритм взвешенного предсказания (ВП) в стандарте Н.264/АУС, применение которого позволяет снизить вероятность определения ложного движения при наличии градационного перехода между кадрами видеопоследовательности.

ВП предусматривает возможность явного или неявного контроля относительного вклада опорных кадров в процесс компенсации движения. ВП оценивает яркость текущего пикселя мультипликативным весовым фактором м>ос и аддитивной величиной оос (15). При осуществлении межкадрового предсказания по списку опорных изображений ЬО, ВП производится согласно (15):

рге(1РаПс{х, у] = СНр\с{((ргес1Раг11Ъс[х, у] ■ ъ>ос +21°8'га-1)»1о gWD)+o0C}, (15)

где ргес!Раг1Ь0с[х,у] - пиксель опорного изображения, ргес№аПс[х,у\ -результат взвешенного предсказания, индекс С может принимать значения Ь, СЬ, Сг (для яркостного и цветоразностных сигналов соответственно), функция СИр1с ограничивает значения пикселей в соответствующем динамическом диапазоне, величина \ogWD фактически играет роль квантователя (ее наличие продиктовано необходимостью иметь вес 1У0С в целочисленной форме).

Экспериментально показано, что в случае глобального изменения яркости, т.е. при наличии градационного перехода между смежными кадрами, ВП позволяет закодировать текущее изображение, используя меньшее количество бит без потери в качестве. Однако при локальных изменениях яркости применение ВП дает неудовлетворительные результаты. В ходе экспериментов установлено, что при таких изменениях для кодирования кадра может потребоваться больше бит, чем при кодировании без ВП. Это является следствием того, что для каждого изображения возможно иметь только один набор параметров ВП.

Предложен алгоритм селективного ВП, учитывающий локальные изменения яркости и не требующий для своей реализации изменения синтаксиса битового потока в стандарте Н.264/АУС.

Пусть Ртекущ и Ропорн - текущее и опорное изображения соответственно, и {х,у) - координаты элемента изображения. Сначала производится оценка наличия градационного перехода между Ртекущ и Р01Юрн: определяется межкадровая разность (16), находится дисперсия полученной разности (17).

~Ропорн(х,У), (16)

(17)

где

у 1

d-Jr (18)

N— количество элементов изображения.

После определения ст2 проводится сравнение отношения с1 IN с пороговой величиной 71, превышение которой означает наличие сильного движения или смены сцены. В этом случае выполнение алгоритма прерывается, т.к. в обоих случаях его применение неэффективно. Порог определен экспериментально и равен 0,025. При а2 = 0 алгоритм также заканчивает работу. При выполнении условия (a2/N)<Tl определяется критерий I (19) нормировкой дисперсии разности среднеквадратичной величиной этой разности для того, чтобы избежать определения ложных градационных переходов.

/=(Щ)' <19>

где

(20)

Далее величина I сравнивается с порогом 72, при этом, если 1 <72, то фиксируется наличие градационного перехода. Порог 72 определен экспериментально и равен 0,92. При 1>Т2 алгоритм заканчивает работу.

В качестве наименьшей единицы сегмента изображения принят макроблок, поскольку в его заголовке передается информация об индексе опорного изображения, по которому производится межкадровое предсказание.

1 2 Если величина DM=— ]Г (Рм ^{х,у)-Рм (х,у)) , определяемая для

ZDO (jcJTjiA/ 44 '""t"1 ■

. каждого макроблока М, превышает значение отношения EIN, то этот макроблок относится к сегменту с высокой степенью относительных изменений, если нет - к сегменту с низкой степенью изменений. После вычисления величины DM для всех макроблоков производится анализ окрестности каждого из макроблоков, отнесенных к первому сегменту. При наличии менее трех макроблоков из первого сегмента, смежных с текущим, маркировка принадлежности к первому сегменту с текущего макроблока снимается. Эта операция необходима для отбрасывания ложно отнесенных к

первому сегменту макроблоков, например, из-за наличия сильного движения между кадрами.

Определение параметров взвешенного предсказания предлагается производить по формулам (21) и (22).

г10»™+0.5), (21)

ои=Лоог(Р^ -^3^+0.5), (22)

где

-Р'л'* = 2 I С* (*> ДО "" Ртекущ{, I. (23)

(Х,у)<ЕНк * *

= \Ропорн1,{х>У)-Ропорн1, 1> (24)

Ик - к -тый сегмент изображения, РтекуЩп и РОПорнКк ~ средние значения яркостей сегмента N!c в текущем и опорном изображениях соответственно, /1оог() - функция округления до ближайшего целого в меньшую сторону.

Обоснована возможность внедрения предложенного алгоритма селективного взвешенного предсказания в кодеки стандарта Н.264/АУС без изменения синтаксиса битового потока, благодаря предусмотренному в стандарте процессу переупорядочивания списков опорных изображений. Этот процесс имеет возможность помещать в список изображения, которые не были в изначальном списке (при инициализации слайса). Таким образом, данный процесс позволяет не только переупорядочивать индексы в списках, но и модифицировать их так, чтобы несколько индексов фактически указывали на одно опорное изображение. При наличии нескольких копий одного опорного изображения (количество копий соответствует количеству сегментов, на которые разбивается изображение) с каждым из их индексов связывается собственный набор параметров ВП. Таким образом, никакого изменения синтаксиса битового потока не требуется, и все процедуры на приемной стороне производятся в соответствии со стандартом, а значит любой декодер, соответствующий стандарту Н.264/АУС, способен декодировать битовый поток, созданный с использованием разработанного алгоритма селективного В П.

В четвёртой главе разработаны структурные схемы устройств, реализующих алгоритм деблокинга и алгоритм селективного взвешенного предсказания. Приведены результаты экспериментального исследования разработанных алгоритмов.

Алгоритм деблокинга на основе селективной частотной фильтрации встроен в. программный кодек Н.263+ (исходный код на языке Си для алгоритма приведен в Приложении 2 к диссертационной работе). С учетом

требования минимально возможной вычислительной и структурной сложности при программно-аппаратной реализации, в качестве ДКП 16x16 предложено использовать целочисленную аппроксимацию преобразования на основе факторизации Леффлера, позволяющей вычислять ДКП блока 16x16 за 13056 операций сдвига и 27136 операций сложения. Применение целочисленной аппроксимации ДКП позволяет избежать операций с плавающей точкой и упрощает практическую реализацию алгоритма на цифровых сигнальных процессорах.

Проведено сравнение разработанного алгоритма устранения блочных искажений со штатным фильтром деблокинга Н.263-Ь и spp деблокингом, входящим в состав библиотеки DirectShow фильтров ffdshow. Визуализация объективных метрик качества (ПОСШ и SSIM) для 100 кадров видеопоследовательности «Foreman» приведена на рис. б (а) и (б) соответственно. Разработанный алгоритм устранения блочных искажений позволяет повысить качество изображений до 1 дБ по критерию ПОСШ и до 0,03 по критерию структурного подобия. Встроенными средствами языка Си оценено время обработки: для видеопоследовательности формата CIF (размер кадра 352x288 пикселей) задержка составляет около 10 мс на кадр.

Экспериментальные исследования модифицированного метода выбора режима внутрикадрового предсказания и режима кодирования макроблоков проводились с использованием кодека JM версии 14.0, отвечающего требованиям стандарта H.264/AVC. На рис. 7 представлены результаты работы предложенного метода при кодировании видеопоследовательности «Waterfall» с циклической вставкой 1-кадров (25 кадров на группу) в формате IPP...P. В среднем уменьшение эффекта мерцания составило 24%. При этом потери в объективном качестве (по метрике ПОСШ) находятся в пределах 0.2 дБ.

30.5

фильтр отсутствует

---стандартный фильтр Н.263+

-----spp деблокинг

предложенный алгоритм

10 20 30 40 50 60 70 Номер кадра

80

90 100

Номер кадра

Рис. 6. Результаты сравнения алгоритмов деблокинга по критериям ПОСШ (а) и ЗБГМ (б)

Рис. 7. Уменьшение эффекта мерцания при использовании модифицированной методики выбора режимов внутрикадрового предсказания и режима кодирования макроблоков

Экспериментальные исследования алгоритма селективного взвешенного предсказания проводились также с использованием кодека JM 14.0. В таблице 2 приведены результаты различных вариантов кодирования 29-го кадра последовательности «Stefan» со вспышкой на переднем плане. Кодирование

производилось с параметром квантования, равным 30. При использовании предложенного алгоритма потребовалось на 6% меньше бит для кодирования кадра.

Таблица 2

Эффективность работы алгоритма селективного взвешенного предсказания

Варианты кодирования Количество бит на изображение ПОСШ, дБ

без ВП 59576 34,63

алгоритм ВП по умолчанию 61992 34,67 •

предложенный алгоритм 56440 34,64

В заключении изложены наиболее значимые результаты, полученные в диссертационной работе, а именно:

1. Получены аналитические выражения для частотных характеристик фильтров интерполяции в стандартах H.264/AVC, MPEG-4 Visual, AVS, на основе которых проведена оценка эффективности фильтрации.

2. Установлено, что основными искажениями вейвлет-видеокодеков при кодировании с высоким коэффициентом компрессии является размытие изображения и колебание показателей объективного качества изображения в пределах группы кадров. Основными пространственными искажениями систем сжатия на основе ДКП являются блочные искажения и размытие изображения в пределах блока обработки. Характерным для систем сжатия на основе ДКП временным искажением является эффект мерцания, заметный для наблюдателя при достаточно низкой скорости кодирования видеопоследовательности с использованием только I-кадров или с циклической вставкой 1-кадров.

3. Сравнение эффективности работы фильтров устранения блочных искажений в стандартах Н.263+, MPEG-4 Visual, H.264/AVC и VC-1 показало, что наиболее эффективный фильтр среди сравниваемых - в стандарте H.264/AVC.

4. Установлено, что алгоритмы устранения блочных искажений с добавлением шума имеют высокую вычислительную сложность, низкое качество работы и малопригодны для практической реализации.

5. Разработанный алгоритм устранения блочных искажений на основе селективной частотной фильтрации позволяет повысить качество изображений до 1 дБ по критерию пикового отношения сигнал/шум и до 0,03 по критерию структурного подобия.

6. Предложенная модификация методики выбора режима внутрикадрового предсказания и режима кодирования макроблоков в стандарте H.264/AVC позволяет снизить проявление эффекта мерцания в среднем на 24%.

7. Предложенный алгоритм селективного взвешенного предсказания позволяет сократить объем передаваемой информации при кодировании

кадра с наличием локальных изменений яркости в среднем на 6%. Обоснована возможность внедрения предложенного алгоритма в кодеки стандарта H.264/AVC без изменения синтаксиса стандартного битового потока.

СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ

1. Поляков Д.Б. Сравнение алгоритмов деблокинга в стандартах видеокомпрессии Н.263, MPEG-4 ASP, MPEG-4 AVC, VC-1// Инфокоммуникационные технологии. - 2008. - Т.6. -№ 3. - С. 31-35.

2. Поляков Д.Б. Повышение эффективности сжатия видео с использованием селективного взвешенного предсказания // Т-Сотт - телекоммуникации и транспорт. - 2008. - № 6. - С. 21-23.

3. Поляков Д.Б. Методы пространственно-временного шумоподавления // Труды 14-й Всероссийской научно-технической конференции «Современное телевидение». - М.: ФГУП МКБ «Электрон», 2006. -С. 87-89.

4. Поляков Д.Б. Пространственно-временные искажения сигналов изображений со сжатым спектром // Научная конференция профессорско-преподавательского, научного и инженерно-технического состава: Тез. докл. Книга 1.-М., 2006.-С. 135-136.

5. Поляков Д.Б. Повышение точности оценки движения динамических объектов изображения // Материалы 5-й Международной научно-технической конференции Intermatic «Фундаментальные проблемы радиоэлектронного приборостроения». - М.: МИРЭА, 2006. - 4.2. -С. 184-186.

6. Поляков Д.Б. Методы компенсации пространственно-временных искажений в системах со сжатием спектра сигналов изображений по стандарту MPEG-2 // Московская отраслевая научно-техническая конференция «Технологии информационного общества»: Тез. докл. - М.: Инсвязьиздат, 2007. - С. 120.

7. Поляков Д.Б. Специфика слежения за движением в стандарте MPEG-4 // Московская отраслевая научно-техническая конференция «Технологии информационного общества»: Тез. докл. - М.: Инсвязьиздат, 2007. -С. 121.

8. Поляков Д.Б. Блочные алгоритмы оценки движения // Труды Московского технического университета связи и информатики: - М.: "ИД Медиа Паблишер", 2008. - Т. 1. - С. 463-466.

9. Поляков Д.Б. Алгоритмы поиска границ для полутоновых изображений // Труды 16-й Международной научно-технической конференции «Современное телевидение». - М.: ФГУП МКБ «Электрон», 2008. -С. 183-186.

10. Поляков Д.Б., Игнатов Ф.М. Адаптивное добавление шума в изображение для устранения блочных искажений // Труды Российского научно-технического сообщества радиотехники, электроники и связи им. A.C.

tf-

Попова / Серия: Научная сессия, посвященная Дню Радио / Выпуск: LXIII. - М.: Инсвязьиздат, 2008. - С. 359-361.

11. Поляков Д.Б. Исследование фильтров интерполяции в стандартах видеокодирования // Журнал научных публикаций аспирантов и докторантов. - 2008. - № 8. - С. 246-249.

12. Поляков Д.Б. Оценка качества фильтров интерполяции в стандартах видеокодирования // Материалы Международной научно-технической школы-конференции «Молодые ученые - науке, технологиям и профессиональному образованию». - М.: Энергоатомиздат, 2008. - С. 8791..

13. Поляков Д.Б. Алгоритм селективного взвешенного предсказания в видеокодировашш // Материалы Международной научно-технической школы-конференции «Молодые ученые - науке, технологиям и профессиональному образованию». - М.: Энергоатомиздат, 2008. -С. 146-149.

Подписано в печать 19.01.09. Формат 60x84/16. Объем 1,3 усл.п.л. _Тираж 100 экз. Заказ 41._

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

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. АРХИТЕКТУРА СОВРЕМЕННЫХ ВИДЕОКОДЕКОВ.

1.1 Развитие направлений видеокодирования.

1.1.1 Видеокодеки на основе ДКП преобразования.

1.1.2 Видеокодеки на основе вейвлет-преобразования.

1.2 Анализ относительной вычислительной сложности видеокодека.

1.3 Исследование методов межкадровой и внутрикадровой обработки сигналов ТВ изображений.

1.3.1 Анализ алгоритмов оценки движения.

1.3.2 Оценка эффективности интерполяционной фильтрации в стандартах видеокодирования.

1.3.3 Контроль параметров и выбор режимов кодирования в стандарте H.264/AVC.

1.4 Выводы.

ГЛАВА 2. ИССЛЕДОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ КОМПЕНСАЦИИ ПРОСТРАНСТВЕННЫХ И ВРЕМЕННЫХ ИСКАЖЕНИЙ В СИСТЕМАХ ЦИФРОВОГО ТЕЛЕВИДЕНИЯ.

2.1 Обзорный анализ алгоритмов устранения блочных искажений.

2.2 Анализ эффективности фильтров деблокинга в стандартах видеокомпрессии Н.263, MPEG-4 Visual, H.264/AVC, VC-1.

2.3 Моделирование шума квантования в сжатых при помощи ДКП изображениях

2.4 Исследование алгоритма устранения блочных искажений с адаптивным добавлением шума.

2.5 Разработка алгоритма устранения блочных искажений на основе селективной частотной фильтрации.

2.5.1 Анализ структуры матриц коэффициентов ДКП.

2.5.2 Разработка метода селективной частотной фильтрации.

2.5.3 Разработка метода взвешенного суммирования блоков обработки.

2.6 Разработка метода уменьшения эффекта мерцания в стандарте H.264/AVC.

2.6.1 Анализ причин возникновения эффекта мерцания.

2.6.2 Модификация методики выбора режима внутрикадрового предсказания и режима кодирования макроблоков.

2.7 Исследование зависимости коэффициента передачи пространственных частот от скорости движения объекта.

2.8 Выводы.

ГЛАВА 3. ИССЛЕДОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ ЭФФЕКТИВНОГО СЖАТИЯ ВИДЕОПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЕЙ С НАЛИЧИЕМ ЛОКАЛЬНЫХ ИЗМЕНЕНИЙ СИГНАЛА ЯРКОСТИ В СИСТЕМАХ ЦИФРОВОГО ТЕЛЕВИДЕНИЯ.

3.1 Исследование взвешенного предсказания в стандарте H.264/AVC.

3.2 Разработка алгоритма селективного взвешенного предсказания.

3.2.1 Разработка методов детектирования градационных переходов и сегментации изображения.

3.2.2 Определение параметров селективного взвешенного предсказания

3.2.3 Внедрение алгоритма селективного взвешенного предсказания в кодеки стандарта H.264/AVC.

3.3 Выводы.

ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА УСТРОЙСТВ КОМПЕНСАЦИИ ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННЫХ ИСКАЖЕНИЙ В СИСТЕМАХ ЦИФРОВОГО ТЕЛЕВИДЕНИЯ И РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ.

4.1 Разработка устройства устранения блочных искажений на основе селективной частотной фильтрации.

4.1.1 Результаты программного моделирования.

4.2 Результаты программного моделирования метода уменьшения эффекта мерцания в кодеке стандарта H.264/AVC.

4.3 Разработка устройства селективного взвешенного предсказания.

4.3.1 Результаты программного моделирования.

4.4 Выводы.

Актуальность темы. С широким распространением таких технологий, как цифровое телевидение, потоковое видео через Интернет и т.д., компрессия видеоданных, т.е. обработка с целью сокращения объема информации, стала существенным компонентом широковещательного и развлекательного медиа. Успех цифрового телевидения основан в частности на стандарте MPEG-2, который был разработан более 15 лет назад. В настоящий момент существуют более совершенные стандарты видеокодирования, например, H.264/AVC, который, как показывает анализ рынка аппаратных разработок в области видеокодирования, направлений научных исследований и обзора доступной литературы, займет лидирующее положение среди форматов сжатия видео в ближайшее время. Однако применение более совершенных методов кодирования не позволяет в полной мере избежать появления характерных для видеокодеков искажений. Так как компрессия видеоданных - это всегда компромисс между коэффициентом сжатия и потерями в качестве, то такой процесс сопровождается возникновением в кодированном сигнале искажений, как пространственного, так и временного характера.

Специфика таких искажений различна для областей использования стандартов видеокодирования в широком диапазоне: от захвата и воспроизведения видео на мобильных устройствах с ограниченными вычислительными ресурсами до HDTV кинотеатров. Стоит отметить, что проблема компенсации и устранения искажений становится актуальной при кодировании с достаточно низкой скоростью битового потока. Особенную актуальность подобные исследования приобретают в связи с переходом России на цифровое телевещание.

Существенный вклад в разработку цифровых систем сжатия и обработки изображений, а также методов и аппаратуры измерения качества в цифровых телевизионных (ТВ) системах, внесли теоретические и практические работы С.И. Катаева, М.И. Кривошеева, В.Н. Безрукова, A.C. Селиванова, Б.П. Хромого, Ю.Б. Зубарева, В.П. Дворковича, а также ряда зарубежных специалистов: Г. Салливана, Т. Вайгэнда, Дж. Вудса, А. Таураписа, А. Бовика и других.

Несмотря на растущий объем памяти носителей информации и увеличение пропускной способности каналов связи, повышение эффективности сжатия видеоматериала по-прежнему остается актуальной задачей, поскольку требования к качеству видео растут вместе с доступными вычислительными ресурсами. Задачи увеличения эффективности кодирования неразрывно связаны с задачами повышения качества изображения, поэтому проведение исследований и разработка алгоритмов компенсации и устранения искажений в кодированном сигнале телевизионных изображений является актуальным направлением исследований.

Цель и задачи работы. Целью настоящей диссертационной работы является разработка эффективных методов и устройств компенсации пространственных и временных искажений в системах цифрового телевидения, учитывающих специфику кодирования и преобразования сигналов, а также разработка и моделирование алгоритмов, реализующих предложенные методы. Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие научно-практические задачи:

1. Анализ архитектуры современных стандартизированных и альтернативных видеокодеков с целью выявления характерных искажений в кодированном сигнале ТВ изображений;

2. Исследование и разработка алгоритмов компенсации пространственных искажений в системах сжатия статических и динамических изображений с поблочной обработкой изображения;

3. Исследование и разработка методов компенсации временных искажений в системах цифрового телевидения;

4. Исследование и разработка методов эффективного сжатия видеопоследовательностей с наличием локальных изменений сигнала яркости.

Методы исследования. При решении поставленных задач в работе использованы современные методы цифровой обработки изображений, статистической радиотехники, спектрального анализа и программирования.

Личный вклад. Все основные научные результаты, изложенные в диссертации, получены автором лично.

Научная новизна работы.

1. Получены аналитические выражения для частотных характеристик фильтров интерполяции в стандартах H.264/AVC, MPEG-4 Visual, AVS, на основе которых проведена оценка эффективности фильтрации.

2. Разработан алгоритм устранения блочных искажений на основе селективной частотной фильтрации.

3. Предложена модификация методики выбора режима внутрикадрового предсказания и режима кодирования макроблоков с целью уменьшения эффекта мерцания при использовании кодеков стандарта H.264/AVC.

4. Разработан алгоритм селективного взвешенного предсказания с целью повышения эффективности кодирования видеопоследовательностей с наличием локальных изменений сигнала яркости.

Практическая ценность работы.

1. Разработанный алгоритм устранения блочных искажений с селективной частотной фильтрацией встроен в программный кодек Н.263+.

2. Использование алгоритма селективного взвешенного предсказания и модифицированной методики выбора режима внутрикадрового предсказания и режима кодирования макроблоков в кодеках стандарта H.264/AVC не требует изменения синтаксиса стандартного битового потока.

3. Разработаны структурные схемы для устройств селективного взвешенного предсказания и деблокинга на основе селективной частотной фильтрации.

Реализация результатов работы. Результаты диссертации использованы при разработке специальных устройств телевизионного контроля объектов во

ФГУП МКБ «Электрон», а также внедрены в учебный процесс Московского технического университета связи и информатики в рамках дисциплин «Телевидение» и «Видеотехника». Реализация результатов работы подтверждена соответствующими актами.

Апробация результатов работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на конференции профессорско-преподавательского, научного и инженерно-технического состава МТУ СИ, 2006 г.; на Московских отраслевых научно-технических конференциях «Технологии информационного общества», 2007, 2008 гг.; на 5-й и 7-й международных научно-технических конференциях «Фундаментальные проблемы радиоэлектронного и оптоэлектронного приборостроения» Intermatic, 2006, 2008 гг.; на 14-й всероссийской и 16-й международной научно-технических конференциях «Современное телевидение», 2006, 2008 гг.; на 63-й Научной сессии РНТОРЭС им. Попова, 2008 г.; на 5-й Международной научно-технической конференции «Молодые ученые - науке, технологиям и профессиональному образованию», 2008 г.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 13 работ, в том числе две статьи в ведущих рецензируемых журналах, входящих в перечень ВАК.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и трех приложений, изложена на 193 страницах, иллюстрирована 86 рисунками, содержит 19 таблиц. Библиография включает 174 наименования.

4.4 Выводы

1. Разработанный алгоритм устранения блочных искажений на основе селективной частотной фильтрации позволяет увеличить качество изображений до 1 дБ по критерию пикового отношения сигнал/шум и до 0,03 по критерию структурного подобия.

2. Предложенный алгоритм селективного взвешенного предсказания позволяет сократить объем передаваемой информации при кодировании кадра с наличием локальных изменений яркости в среднем на 6%. Обоснована возможность внедрения предложенного алгоритма в кодеки стандарта Н.264/АУС без изменения синтаксиса битового потока.

3. Применение модифицированной методики выбора режима внутрикадрового предсказания и режима кодирования макроблоков в кодеках стандарта Н.264/АУС уменьшает эффект мерцания в среднем на 24%.

4. Разработанное устройство устранения блочных искажений рекомендуется к внедрению в системы компрессии статических и динамических изображений с поблочной обработкой сигналов изображений.

5. Устройства, реализующие алгоритм селективного взвешенного предсказания, а также модифицированная методика выбора режима внутрикадрового предсказания и режима кодирования макроблока, могут найти практическое применение при разработке кодирующих устройств, отвечающих требованиям стандарта Н.264/АУС.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе получены следующие основные результаты:

1. Получены аналитические выражения частотных характеристик фильтров интерполяции в стандартах H.264/AVC, MPEG-4 Visual, AVS, на основе которых проведена оценка эффективности фильтрации. Согласно результатам исследования, наиболее качественный фильтр применяется в стандарте MPEG-4 Visual, в то время как фильтр стандарта Н.264, обеспечивающий меньший уровень подавления муаровых помех, имеет меньшую вычислительную сложность.

2. Основными искажениями вейвлет-видеокодеков при кодировании с низкой скоростью битового потока является размытие изображения и колебания показателей объективного качества изображения в пределах группы кадров. Основными пространственными искажениями систем сжатия на основе ДКП являются блочные искажения и размытие изображения в пределах блока обработки. Характерным для систем сжатия на основе ДКП временным искажением является эффект мерцания, заметный для наблюдателя при достаточно низкой скорости кодирования видеопоследовательности с использованием только I-кадров или с циклической вставкой 1-кадров.

3. Сравнение эффективности работы фильтров устранения блочных искажений в стандартах Н.263+, MPEG-4 Visual, MPEG-4 AVC и VC-1 показало, что наиболее эффективный фильтр среди сравниваемых — в стандарте Н.264/ AVC, позволяющий повысить качество изображения до 0,46 дБ (до 0,0182 по критерию структурного подобия).

4. Алгоритмы устранения блочных искажений с добавлением шума имеют высокую вычислительную сложность, низкое качество работы и малопригодны для практической реализации.

5. Разработанный алгоритм устранения блочных искажений на основе селективной частотной фильтрации позволяет получить выигрыш в кодировании до 1 дБ по критерию пикового отношения сигнал/шум и до 0,03 по критерию структурного подобия (при использовании в кодеке Н.263+). Применение целочисленной аппроксимации ДКП 16x16 точек позволяет избежать операций с плавающей точкой и упрощает практическую реализацию алгоритма на цифровых сигнальных процессорах.

6. Предложенная модификация методики выбора режима внутрикадрово-го предсказания и режима кодирования макроблоков в стандарте Н.264/АУС позволяет снизить проявление эффекта мерцания в среднем на 24%.

7. Предложенный алгоритм селективного взвешенного предсказания позволяет сократить объем передаваемой информации при кодировании кадра с наличием локальных изменений яркости в среднем на 6%. Возможность внедрения предложенного алгоритма в кодеки стандарта Н.264/АУС без изменения синтаксиса стандартного битового потока существует, благодаря наличию в стандарте процесса переупорядочивания списков опорных изображений.

1. ISO/IEC 13818-2. Information Technology Generic Coding of Moving Pictures and Associated Audio Information - Part 2: Video. 1995.

2. ITU-T Rec. H.261. Video codec for audiovisual services at /?x64kbit/s. 1993.

3. ITU-T Rec. H.263. Video coding for low bit rate communication. 2005.

4. ITU-T Rec. H.264. Advanced video coding for generic audiovisual services. 2007.

5. ISO/IEC 14496-2. Information technology Coding of audio-visual objects -Part 2: Visual. 2001.

6. Marpe D., Wiegand T. The H.264/MPEG-4 advanced video coding standard and its applications // IEEE Communications Magazine. 2006. -Vol. 44, No. 8. -P. 134-143.

7. Malvar H. Low-Complexity Transform and Quantization in H.264/AVC // IEEE Trans, on circuits and systems for video technology. 2003. Vol. 13. - P. 598-603.

8. Wiegand T., Schwarz H., Joch A., Kossentini F., Sullivan G. Rate-Constrained Coder Control and Comparison of Video Coding Standards // IEEE Trans, on Circuits and Systems for Video Technology. 2003. - Vol. 13, No. 7. - P. 688-703.

9. Sullivan G., Haoping Y., Sekiguchi, S. New Standardized Extensions of MPEG4-AVC/H.264 for Professional-Quality Video Applications // Proc. of the IEEE Int. Conf. on Image Processing. 2007. - Vol. 1. - P. 1-13—1-16.

10. Danyali H., Mertins A. Fully scalable wavelet-based image coding for transmission over heterogeneous networks // Proc. of the 1st Workshop on the Internet, Telecommunications and Signal Processing. 2002. - P. 173.178.

11. Schwarz H., Marpe D., Wiegand T. Overview of the scalable H.264/MPEG4-AVC extension // Proc. of the IEEE Int. Conf. on Image Processing. 2006. - P. 161-164.

12. Lee Y. CE11: Illumination compensation. Doc. JVT-U052. Hangzhou, China. 2006. URL: http://wftp3.itu.int/av-arch/jvt-site/200610Hangzhou/ JVT-U052.zip

13. Martinian E., Behrens A., Vetro A. View synthesis for multiview video compression // Proc. Of Picture Coding Symposium. 2006. URL: www.merl.com/reports/docs/TR2006-03 5.pdf

14. H.Merkle P., Smolik A. Efficient compression of multiview video exploiting interview dependencies based on H.264/AVC // Proc. of the IEEE Int. Conf. on Multimedia and Expo. Toronto, Canada. 2006

15. Vetro A. H.264/AVC and Its Extensions: How Close is this Family? // Proc. Of Picture Coding Symposium. 2007. URL: www.img.lx.it.pt/pcs2007/presentations/Vetro-PCS07-Plenary.pdf

16. Vetro A., Su Y., Kimata H., Smolic A. Joint multiview video model JMVM 2.0. Doc. JVT-U207. 2006. URL: http://wftp3.itu.int/av-arch/jvt-site/200610Hangzhou/JVT-U207.zip

17. Shapiro J. Embedded image coding using zerotrees of wavelets coefficients // IEEE Trans, on Signal Proc. 1993. Vol. 41. - P. 3445-3462.

18. Said A., Pearlman W. A new fast and efficient image codec based on set partitioning in hierarchical trees // IEEE Trans, on Circ., Syst. for Video Technol. 1996. Vol. 6. - P. 243-250.

19. Воробьев В.И., Грибунин В.Г. Теория и практика вейвлет преобразования. СПб.: ВУС. 1999. - 204 с.

20. ISO/IEC 15444-1. Information technology JPEG 2000 image coding system: Core coding system. - 2004.

21. ITU-T Ree. T.81. Information technology Digital compression and coding of continuous-tone still images - requirements and guideliness. - 1992.

22. Santa Cruz D., Ebrahimi Т., Askelöf J., Larsson M., Christopoulos C. JPEG 2000 Still Image Coding Versus other Standards // Proc. of the SPIE's 45th annual meeting. 2000. - Vol. 4115. - P. 446-454.

23. Santa Cruz D., Ebrahimi T. A Study of JPEG 2000 Still Image Coding Versus other Standards // Proceeding of the X European Signal Processing Conference (EUSIPCO),.Tampere, Finland. 2000. - Vol. 2. - P. 673-676.

24. Santa Cruz D., Ebrahimi T. An Analytical Study of JPEG 2000 Functionalities // Proceeding of International Conference on Image Processing. 2001. - P. 49-52.

25. ISO/IEC 14495-1. Information technology Lossless and near-lossless compression of continuous-tone still images: Baseline. — 1999.

26. Moccagatta L., Chen H. MPEG-4 Visual texture coding: more than just compression // Proc. of the International Conference on Consumer Electronics. 1999. -P. 302-303.

27. Foi A., Katkovnik V., Egiazarian K. Pointwise shape-adaptive DCT for high-quality denoising and deblocking of grayscale and color images // Trans, on IEEE Image Processing. 2007. - Vol. 16, Issue 5.-P. 1395-1411.

28. Andreopoulos Y., Munteanu A., Barbarien J., Cornells J., Schelkens P. In-band motion compensated temporal filtering // Signal Processing: Image Communication (special issue on "Subband/Wavelet Interframe Video Coding"). 2004. - Vol. 19. -P. 653-673.

29. Wang Y., Cui S., Fowler J. 3D video coding using redundant-wavelet multi-hypothesis and motioncompensated temporal filtering, in Proceedings of the ICIP. -2003.-Vol. 2.-P. 755-758.

30. Li X. Scalable video compression via overcomplete motion compensated wavelet coding // Signal Processing: Image Communication (special issue on "Sub-band/ Wavelet Interframe Video Coding"). 2004. - Vol. 19. - P. 637-651.

31. Seeker A., Taubman D. Lifting based invertible motion adaptive transform (LIMAT) framework for highly scalable video compression // IEEE Transactions on Image Processing. 2003. - P. 1530-1542.

32. Golwelkar A., Woods J. Scalable video compression using longer motion compensated temporal filters // Proc. of SPIE VCIP. 2003. vol. 5150. P. 1406-1416.

33. Chen P., HankeK., Rusert T., Woods J. Improvements to the MC-EZBC scalable video coder // Proc. of the Int. Conf on Image Processing. 2003. - Vol. 3. -P. 11-81-4.

34. Luo L., Li J., Li S., Zhuang Z., Zhang Y. Motion compensated wavelet and its application in video coding // IEEE Int. conf. on multimedia and expo. 2001. - P. 365-368.

35. Seran V., Kondi L. Quality variation control for three-dimensional wavelet-based video coders // Journal on Image and Video Processing. 2007. - Vol. 2007, Issue 1.-P. 21.

36. Taubman D., Marcellin M. JPEG2000, Image compression fundamentals, standards and practice. Kluwer academic Publishers Group. 2002. - 800 p.

37. Seran V., Kondi L. New scaling coefficients for biorthogonal filter to control distortion variation in 3D wavelet based video coding // Proc. of the IEEE Int. Conf. on Image Processing. 2006. - P. 1873-1876.

38. Neve D., Lambert W., Lerouge P., Van de Walle S. Assessment of the compression efficiency of the MPEG-4 AVC specification // Proc. of the SPIE. — 2004.- Vol. 5308.-P. 1082-1093.

39. H.264/AVC reference software (Joint Model). URL: http ://iphome. hhi. de/suehring/tml/download/

40. Horowitz M., Joch A., Kossentini F., Hallapuro A. H.264/AVC baseline profile decoder complexity analysis // IEEE Trans, on Circuits and systems for video technology. 2003. - Vol. 13. Issue 7. - P. 704-716.

41. Bhaskaran V., Konstantinides K. Image and Video Compression Standards: Algorithms and Architectures. 2nd ed. Kluwer Academic Publishers. 1997. - 454 p.

42. Hallapuro A., Karczewicz M. Complexity Analysis of H.26L. Doc. VCEG-M50. 2001. URL: wftp3.itu.int/av-arch/video-site/0104Aus/VCEG-M50.doc

43. Lin D., Chen C., Hsing T. Video on phone lines: technology and applications // Proc. of the SPIE. 1995. - Vol. 83. Num. 2. - P. 175-193.

44. Lallauret F., Barba D. Motion compensation by block matching and vector post-processing in sub-band coding of TV signals at 15 Mbit/s // Proc. of the SPIE. -1991.-Vol. 1605.-P. 26-36

45. Зубарев Ю.Б., Дворкович В.П., Нечепаев В.В., Соколов А.Ю. Методы анализа и компенсации движения в динамических изображениях // Электросвязь. 1998.-№11. - С. 15-21.

46. Chan Е., Rodriguez A., Ghandi R., Panchanathan S. Experiments on block-matching techniques for video coding // Multimedia Systems. 1994. - Vol. 2, Num. 5,-P. 228-241.

47. Wenger S. H.26L Complexity Analysis according to VCEG-L36 section 2.1.4. Doc. VCEG-M23. 2001. URL: wftp3.itu.int/av-arch/video-site/0104Aus/V CEG-M23 .doc

48. Hong M., Park Y. Dynamic Search Range Decision for Motion Estimation. Doc. VCEG-N3 3. URL: http://wftp3 .itu.int/av-arch/video-site/0109San/VCEG-N33.doc

49. Chen Z., Zhou P., He Y. Fast integer pel and fractional pel motion estimation for JVT. Doc. JVT-F017. URL: akuvian.org/src/x264/JVT-F017.pdf.gz

50. Everett H. Generalized lagrange multiplier method for solving problems of optimum allocation of resources // Oper. Res. 1963. Vol. 11. - P. 399-417.

51. Berger T. Rate distortion theory. Endlewood Cliffs. NJ: Prentice Hall. -1971.-352 p.

52. Koga Т., Iinumo K., Hirano A., Iijima Y., Ishiguro Т. Motion-compensated interframe coding for video conferencing. Proc. NTC81, New Orleans. -1981. -P.C9.6.1-9.6.5.

53. Nam K., Kim J., Park R. A Fast Hierarchical Motion Vector Estimation Algorithm Using Mean Pyramid // IEEE Trans, on Circuits and Systems for Video technology. 1995. - Vol. 5, No.4. - P. 344-351.

54. Buschmann R. Efficiency of displacement estimation techniques. Signal Process.: Image Communication. 1997. - Vol. 10. - P. 43-61.

55. Wedi Т. Motion and Aliasing Compensated prediction for H.26L. ITU-T Q.15/SG16 doc. Q15-1-3 5. 1999. URL: wftp3.itu.int/av-arch/video-site/9910Red/q 15 i3 5 .doc

56. Bjontegaard G. Enhancement of the Telenor proposal for H.26L. ITU-T SG16/Q15 doc. Q15-G-25. 1999. URL: wftp3.itu.int/av-arch/video-site/9902Mon/q 15g25 .doc

57. Werner O. Drift analysis and drift reduction for multiresolution hybrid video coding // Signal processing: Image Communication. — 1996. Vol. 8, No. 5. — P. 387-409.

58. Wedi T. Results on complexity and coding preformance investigations : displacement vector resolution and interpolation filter tap size. Doc. VCEG-M46. -2001. URL : wftp3.itu.int/av-arch/video-site/0104Aus/VCEG-M46.doc

59. Wiegand Т., Sullivan G., Bjontegaard G., Luthra A. Overview of the H.264/AVC Video Coding Standard // IEEE Trans, on circuits and systems for video technology. 2003. - Vol. 13, No. 7. - P. 560-576.

60. Audio Video Coding Standard Working Group of China. Video coding standard 1.0. Beijing, China. 2003.

61. Hu S., Zhang X., Yang Z. Efficient Implementation of Interpolation for AVS // Congress on image and signal processing. 2008. Vol. 3. P. 133-138.

62. Ричардсон Я. Видеокодирование. H.264 и MPEG-4 стандарты нового поколения. М.: Техносфера. - 2005. - 368 с.

63. Гоноровский И. С. Радиотехнические цепи и сигналы: Учебник для вузов. 4-е изд., перераб. и доп. - М.: Радио и связь. - 1986. - 512 с.

64. Vatis Y., Ostermann J. Comparison of Complexity between Two-dimensional non-separable Adaptive Interpolation Filter and Standard Wiener Filter. Doc. VCEG-AA11. 2005. URL: wftp3.itu.int/av-arch/video-site/0510Nic/VCEG-AAll.doc

65. Sullivan G., Wiegand T. Rate-distortion optimization for video compression // IEEE Signal Processing Magazine. 1998. - Vol. 15, Issue 6. - P. 74-90.

66. Tourapis A., Suhring K., Sullivan G. H.264/Mpeg-4 AVC reference software enhancements. Doc. JVT-N014. 2005. URL: wftp3.itu.int/av-arch/jvt-site/20050 lHongKong/JVT-N014.doc

67. Lim К., Sullivan G., Wiegand T. Text description of joint model reference encoding methods and decoding concealment methods. JVT-N046. 2005. URL: wftp3.itu.int/av-arch/jvt-site/20050 lHongKong/JVT-N046.doc

68. Wang Y., Chang S. Motion Estimation and Mode Decision for Low-complexity H.264 decoder. Columbia University ADVENT Technical report #2102005-4. 2005. URL: www.ee.columbia.edu/dvmm/publications/05/ywangTECH05CAMED.pdf

69. Wang S., Huang Y. Boundary-energy sensitive visual de-blocking for H.264/AVC coder // Proc. Of the SPIE Applications of Digital Image Processing XXVII. 2004. - Vol. 5558.-P. 512-523.

70. Кодирование кодеком x264. URL: http://www.mplayerhq.hu/DOCS/HTML/ru/menc-feat-x264.html

71. Wang Z., Bovik A., Sheikh H., Simoncelli E. Image Quality Assessment: From Error Visibility to Structural Similarity // IEEE Trans, on Image Processing. -2004. Vol. 13, No. 4. - P. 600-612.

72. Wang Z., Bovik A. A universal image quality index // IEEE Signal Processing Letters. 2002. - Vol. 9. - P. 81-84.

73. Ostermann J., Bormans J., List P., Marpe D., Narroschke M., Pereira F. Video coding with H.264/AVC: Tools, Performance and Complexity. 2004. - Vol. 4, Issue l.-P. 7-28.

74. SMPTE 421M-2006. Standard for Television: VC-1 Compressed Video Bitstream Format and Decoding Process. 2006.

75. Min D., Loguinov D., Radha H. Statistical analysis and distortion modeling of MPEG-4 FGS // Proc. of the Int. Conf. on Image Processing. 2003. - Vol. 3. - P.14-17.

76. Widrow В., Kollar I., Liu M. Statistical theory of quantization // IEEE Trans. Instrumentation and Measurement. 1996. - Vol. 45, Num. 2. - P. 353-361.

77. Jain A. Fundamentals of Digital Image Processing. Prentice-Hall, Inc., Englewood Cliffs, NJ, 1989.

78. Robertson M., Stevenson R. DCT quantization noise in compressed images // Proc. Of the Int. conf. on Image Processing. 2001. - Vol. 1, Num. 78. - P. 185-188.

79. Karray L., Duhamel P., Rioul O. Image coding with an LI norm and confidence interval criteria // IEEE Trans. On Image Processing. 1998. - Vol. 7, Num. 6.-P. 621-631.

80. Sripad A., Snyder D. A necessary and sufficient condition for quantization errors to be uniform and white // IEEE Trans. On Acoust., Speech, and Signal Processing. 1977. - Vol. 25, Num. 5. - P. 442-448.

81. O'Rourke T., Stevenson R. Improved image decompression for reduced transform coding artifacts // IEEE Trans. On Circuits and Systems for Video Technology. 1995. - Vol. 5, Num. 6. - P. 490-499.

82. Yang Y., Galatsanos N., Katsaggelos A. Projection-based spatially adaptive reconstruction of block-transform compressed images // IEEE Trans. On Image Processing. 1995. - Vol. 4, Num. 7. - P. 896-908.

83. Lakhani G. Video compression techniques and standards. The Electronic Handbook, CRC and IEEE Press. Chapter 84. 1996.

84. Yovanof G., Liu S. Statistical analysis of the DCT coefficients and their quantization error // Proc. of the Conf. Rec. 30th Asilomar Conf. Signal, Systems, Computers. 1997. - Vol. 1. - P. 601-605.

85. Smoot S., Rowe L. Study of DCT coefficient distributions // Proc. of the SPIE. 1996. P. 403-411.

86. Lam E., Goodman J. A mathematical analysis of the DCT coefficient distributions for images // IEEE Trans. On Image Processing. 2000. - Vol. 9, Num. 10.-P. 1661-1666.

87. Pratt W. Digital Image Processing. New York: Wiley. 1978. - 738 p.

88. Reininger R, Gibson J. Distributions of the two-dimensional DCT coefficients for images // IEEE Trans. Commun. 1983. - Vol. COM-31. - P. 835-839.

89. System for coding a video signal in the presence of an image intensity gradient. European Patent EP0710031. 2001. Thompson consumer electronics, inc.

90. Liang J., Dai W., Tran Т., Topiwala P. FastDVO's unified 16-bit transform/quantization approach. Doc. JVT-B103dl. 2002. URL: wftp3.itu.int/av-arch/jvt-site/20020 lGeneva/JVT-B 103dl .doc

91. Дворкович A.B. Автореферат диссертации на соискание уч. степени доктора технических наук

92. Determing visually noticeable differences between two images. European patent EP0986264. NDS Ltd. 2000.

93. Некрасов П. JI., Фокин Н. В., Квиринг Г. Ю. Методы субъективной оценки качества телевизионного изображения в системах с информационным сжатием. Телевизионная техника. М.:МТУСИ, 2000. Деп. в ЦНТИ "Информсвязь".

94. Toivonen Т., Heikkila J. Reduced Frame Quantization in Video Coding // Lecture notes in computer science. 2006. - Vol. 3893. - P. 61-67.

95. Sullivan G. Various minor clean-up issues. Doc. JVT-E123. 2002. URL: wftp3.itu.int/av-arch/jvt-site/2002 10Geneva/JVT-E 123.doc

96. Sullivan G., Ohm J., Luthra A., Wiegand T. AHG Report: Project management and errata reporting. Doc. JVT-P001. 2005. URL: wftp3.itu.int/av-arch/jvt-site/200507Poznan/JVT-P001 .doc

97. Liang J., Tran T. Fast multipliersless approximations of the DCT with the lifting scheme // IEEE Trans, on signal processing. — 2001. Vol. 49, No. 12. - P. 3032-3044.

98. Loeffler C., Lightenberg A., Moschytz G. Practical fast 1-D DCT algorithms with 11 multiplications // IEEE Proc. of the ICASSP. 1989. - Vol. 2. - P. 988-991.

99. Buades A., Coll В., Morel J. A review of image denoising algorithms, with a new one // Multiscale Modeling and Simulation (SIAM interdisciplinary journal). 2005. - Vol 4, Num. 2. - P. 490-530.

100. Buades A., Coll В., Morel J. A non-local algorithm for image denoising // Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR IEEE Computer Society Conference. 2005. - Vol. 2. - P. 60-65.

101. Reeve H., Lim J. Reduction of blocking effect in image coding // IEEE Int. Conf. on Acoustics, Speech, and Signal Processing. 1983. - Vol. 8. - P. 12121215.

102. Shen M., Kuo C. Review of post-processing techniques for compression artifact removal // Journal of Visual Communication and Image Representation. -1998. Vol. 9, No.l. - P. 2-14.

103. Zakhor A. Iterative procedures for reduction of blocking effects in transform image coding // IEEE Trans, on Circuits and Systems for Video Technology. -1992.-Vol. 2.-P. 91-95

104. Youla D., Webb H. Image restoration by the method of convex projections: Part 1 Theory // IEEE Trans, on Medical Imaging. - 1982. - Vol. 1, Num. 2. -P. 81-94.

105. Rosenholtz R., Zakhor A. Iterative procedures for reduction of blocking effects in transform image coding // IEEE Trans, on Circuits and Systems for Video Technology. 1992. - Vol. 2, Num. 1. - P. 91-94.

106. Gan X,, Liew A., Yan, H. Blocking artifact reduction in compressed images based on edge-adaptive quadrangle meshes // Journal of Visual Communication and Image Representation. 2003. - Vol. 14. Num. 4. - P. 492-507.

107. Alter F., Durand S., Froment J. Deblocking DCT-based compressed images with weighted total variation // Proc. of the IEEE Int. Conf. on Acoustics, Speech, and Signal Processing. 2004. - Vol. 3. - P. iii-221-4.

108. Chen T., Wu H., Qiu B. Adaptive postfiltering of transform coefficients for reduction of blocking artifacts // IEEE Trans, on Circuits and Systems for Video Technology. 2001. - Vol. 11. - P. 594-602.

109. Paek H., Kim R., Lee S. On the pocs-based postprocessing technique to reduce the blocking artifacts in transform coded images // IEEE Trans, on Circuits and Systems for Video Technology. 1998. - Vol. 8. - P. 358-367.

110. Yim C., Cho N. Blocking artifact reduction method based on noniterative POCS in the DCT domain // Proc. of the IEEE Int. Conf. on Image Processing.-2005.-Vol. 2. P. II-l 022-5.

111. Yang Y., Galatsanos N., Katsaggelos A. Regularized reconstruction to reduce blocking artifacts of block discrete cosine transform compressed images // IEEE Trans, on Circuits and Systems for Video Technology. 1993. - Vol. 3. - P. 421432.

112. Yang Y., Galatsanos N., Katsaggelos A. Projection-based spatially adaptive reconstruction of block-transform compressed images // IEEE Trans, on Image Processing. 1995. - Vol. 4. - P. 896-908.

113. Farrelle P., Jain A. Recursive block-coding A new approach to transform coding // IEEE Trans, on Commun. - 1986. - Vol. COM-34. - P. 161-179.

114. Pearson D., Whybray M. Transform coding of images using interleaved blocks," Proc. Inst. Elect. Eng. 1984. - Vol. 131. P. 466-472.

115. Hinman B., Bernstein J., Staelin D. Short-space Fourier transform image processing // Proc. of the IEEE Int. Conf. on Acoust., Speech, Signal Processing, -1984.-P. 481-484.

116. Malvar H., Staelin D. The LOT: Transform without blocking effects // IEEE Trans, on Acoust., Speech, Signal processing. 1989. - Vol. 37. - P. 553-559.

117. Zhang Y., Pickholtz R., Loew M. A new approach to reduce the blocking effect of transform coding // IEEE Trans, on Commun. — 1993. Vol. 41. - P. 299302.

118. Malvar H. A pre- and post-filtering technique for the reduction of blocking effects // Proc. of the Picture Coding Symp. 1987.

119. Cho N., Mitra S. Warped discrete cosine transform and its application in image compression // IEEE Trans, on Circuits and Systems for Video Technology. -2000. Vol. 10, No. 8. - P. 1364-1373.

120. Aharoni G., Averbuch A., Coifman R., Israeli M. Local Cosine Transform -A method for the reduction of the blocking effect in JPEG // Journal of Mathematical Imaging and Vision, Special Issue on Wavelets. 1993. - Vol.3. - P. 7-38.

121. Wang Z., Zhang D. A novel approach for reduction of blocking effects in low-bit-rate image compression // IEEE Trans, on Communications. 1998. - Vol. 46, Num. 6.-P. 733.

122. Yang J., Choi H., Kim T. Noise estimation for blocking artifacts reduction in DCT coded images // IEEE Trans, on Circuits and Systems for Video Technology. -2000. Vol, 10. Num. 7. - P. 1116-1120.

123. Ramamurthi В., Gersho A. Nonlinear space-variant postprocessing of block coded images // IEEE Trans, on Acoust., Speech, Signal Processing. 1986. - Vol. ASSP-34. - P. 1258-1267.

124. Kuo C., Hsieh R. Adaptive postprocessor for block encoded images. IEEE Trans, on Circuits and Systems for Video Technology. 1995. - Vol. 5. - P. 298304.

125. Apostolopoulos J., Jayant N. Postprocessing for very low bit rate video compression // IEEE Trans. On Image Processing. 1997. - Vol. 8, Num. 8. - P. 11251129.

126. Chou J., Crouse M., Ramchandran K. A simple algorithm for removing blocking artifacts in block-transform coded images // Signal Processing Letters, IEEE. 1998. - Vol. 5. - P. 33-35.

127. Kim H., Urhan O., Chang Т. Post-filtering of DCT Coded images using fuzzy blockiness detector and linear interpolation // Trans, on Consumer Electronics. 2007. Vol. 53. - No. 3. - P. 1125-1129.

128. Петухов A.C, Свириденко В.А., Жеон Сеун-Хан. Способ уменьшения искажения сжатого видеоизображения и устройство для его реализации. // Заявка на изобретение № 2003114715/09, опубл. БИ и ПМ, №32 (ч.П). 2004. - С. 329.

129. Gao W., Mermer С., Kim Y. A de-blocking algorithm and a blockiness metric for highly compressed images // IEEE Trans, on Circuits and Systems for Video Technology. 2002. - P. 1150-1159.

130. Nostratinia A. Enhancement of JPEG-compressed images by re-application of JPEG // The Journal of VLSI Signal Processing. 2001. - Vol. 27, Num.1-2. - P. 69-79.

131. Комаров. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук.

132. Fridrich J., Goljan M. Steganalysis based on JPEG Compatibility // SPIE multimedia systems and applications. 2001. - Vol. 4518. - P. 275-280.

133. Fan Z., de Queiroz R. Identification of bitmap compression history: JPEG detection and quantizer estimation // IEEE Trans, on Image processing. 2003. -Vol. 12.-P. 230-235.

134. Shuiming Ye, Qibin Sunl, Ee-Chien Chang. Detecting digital image forgeries by measuring inconsistencies of blocking artifact // Proc. of the IEEE Int. Conf. on Multimedia and Expo. 2007. - P. 12-15.

135. Crouse M., Ramchandran K. Nonlinear constrained least squares estimation to reduce artifacts in block transform-coded images // Proc. of the IEEE Int. Conf. on Image Processing. 1995. - Vol. 1. - P. 462-465.

136. Xiong Z., Orchard M., Zhang Y. A deblocking algorithm for JPEG compressed images using overcomplete wavelet representations // IEEE Trans, on Circuits and Systems for Video Technology. 1997. - Vol. 7. - P. 433-437.

137. Lee J. Digital image enhancement and noise filtering by use of local statistics // IEEE Trans on PAMI. 1980. - Vol. 2. - P. 165-168.

138. Nitzberg M., Shiota T. Nonlinear image filtering with edge and corner enhancement // IEEE Trans, on PAMI. 1992. - Vol. 14, Num. 8. - P. 826-833.

139. Triantafyllidis G, Tzovaras D., Sampson D., Strintzis V. Combined Frequency and Spatial Domain Algorithm for the Removal of Blocking Artifacts // EURASIP JASP. 2002. - Vol. 6. - P. 601-612.

140. Lee Y., Kim H., Park H. Blocking Effect Reduction of JPEG Images by Signal Adaptive Filtering // IEEE Trans, on Image Processing. 1998. Vol. 7. P. 229234.

141. Pham T., van Vliet L. Blocking artifacts removal by a hybrid filter method // Proc. of the Conf. of the Advanced School for Computing and Imagin. 2005. - P. 372-377.

142. Gopinath R., Lang M., Guo H., Odegard J. Wavelet-based post-processing of low bit rate transform coded images // Proc. of the IEEE Int. Conf. on Image Processing. 1994.-P. 913-917.

143. Fong W., Chan S., Nallanathan A. Ho K. Integer lapped transforms and their applications to image coding // IEEE Trans, on Image Processing. — 2002. — Vol. 11. -P. 1152-1159.

144. Stevenson R. Reduction of coding artifacts in transform image coding // Proc. of the ICASSP. 1993. - Vol. 5. - P. 401-404.

145. Luo J., Chen C., Parker K., Huang T. A new method for block effect removal in low bit-rate image compression // Proc. of the ICASSP. 1994. - Vol. 5. - P. 341344.

146. Yung-Kai L., Jin Kuo L. Image enhancement for low-bit-rate JPEG and MPEG coding via postprocessing // Proc. of the SPIE. 1996. - Vol. 2727. - P. 1484-1494.

147. Long Z., Younan N. Adaptive deblocking of images with DCT compression // Proc. of the Int. Conf. on Image Processing, Computer Vision, Pattern Recognition. -2006.-P. 47-51.

148. Graves C. Deblocking of DCT-Compressed Images Using Noise Injection Followed by Image Denoising // Proc. of the Int. Conf. on Information Technology: Coding and Computing. 2003. - P. 472-475.

149. Muresan D., Parks T. Adaptive Principal Components and Image Denoising // Proc. of the IEEE Int. Conf. on Image Processing. 2003. - Vol. 1. - P. 101-104.

150. Ahumada A., Horng R. De-blocking DCT compressed images. Visual Processing, and Digital Display // Proc. of the SPIE. 1994. - Vol. 2179. - P. 109-116.

151. Zhao M., Kneepkens R., Hofman P., de Haan G. Content Adaptive Image De-blocking // Proc. of the 8th Int. Symp. on Consumer Electronics. 2004. - P. 299-304.

152. Meier T., Ngan K., Crebbin G. Reduction of coding artifacts at Low bit rates // Proc. of the Conf. on Visual communications and image processing. 1998. - Vol. 3309, Num. 2.-P. 241-251.

153. Stevenson R. Reduction of coding artifacts in low-bit-rate video coding // Proc. of the Midwest Symp. on circuits and systems. 1995. - P. 854-857.

154. Бухтояров С.С., Герасимов Н.Б., Павлов Е.А., Хрящев В.В. Анализ нелинейных алгоритмов удаления шума из изображений // Докл. 9-й межд. Конф. «Цифровая обработка сигналов и ее применение». М.: 2007. - Т.2. - С. 378381.

155. Paris S., Durand F. A Fast Approximation of the Bilateral Filter using a Signal Processing Approach // Proc. on 9th European Conference on Computer Vision, part I.-2006.-P. 568-580.

156. Lee J. Digital image enhancement and noise filtering by use of local statistics // IEEE Pat. Anal. Mach. Intell. 1980. - Vol. PAMI-2. - P. 165-168.

157. Zhong Y., Richardson I. Qualitative and quantitative assessment in video compression. URL: http://www.rgu.ac.uk/files/Qualitative%20and%20quantitative%20assessment%20in %20video%20compression.pdf

158. Калинкина Д., Ватолин Д. Проблема подавления шума на изображениях и видео и различные подходы к ее решению. Компьютерная графика и мультимедиа. 2005. Выпуск №2(9). URL: http://cgm.computergraphics.ru/content/view/74

159. Fan X., Gao W., Lu Y., Zhao D. Flicking reduction in all intra frame coding. ISO/IEC JTC1/SC29/WG11 and ITU-T SG16 Q.6. 2002. URL: wftp3.itu.int/av-arch/jvt-site/200210Geneva/JVT-E070.doc

160. Поляков Д.Б. Методы пространственно-временного шумоподавления // Труды 14-й Всероссийской научно-технической конференции «Современное телевидение». -М.: ФГУП МКБ «Электрон», 2006. С. 87-89.

161. Поляков Д.Б. Пространственно-временные искажения сигналов изображений со сжатым спектром // Научная конференция профессорско-преподавательского, научного и инженерно-технического состава: тез. докл. Книга 1.-М., 2006.-С. 135-136.

162. Поляков Д.Б. Специфика слежения за движением в стандарте MPEG-4 // Московская отраслевая научно-техническая конференция «Технологии инфор-' мационного общества»: тез. докл. -М.: Инсвязьиздат, 2007. С. 121.

163. Поляков Д.Б. Блочные алгоритмы оценки движения // Труды Московского технического университета связи и информатики: М.: "ИД Медиа Паблишер", 2008. - Т. 1. - С. 463-466.

164. Поляков Д.Б. Алгоритмы поиска границ для полутоновых изображений, // Труды 16-й Международной научно-технической конференции «Современное телевидение». М.: ФГУП МКБ «Электрон», 2008. - С. 183-186.

165. Поляков Д.Б. Исследование фильтров интерполяции в стандартах видеокодирования // Журнал научных публикаций аспирантов и докторантов. -2008. № 8. - С. 246-249.

166. Поляков Д.Б. Сравнение алгоритмов деблокинга в стандартах видеокомпрессии Н.263, MPEG-4 ASP, MPEG-4 AVC, VC-1 // Инфокоммуникацион-ные технологии. 2008. - Т.6. - № 3. - С. 31-35.

167. Поляков Д.Б. Повышение эффективности сжатия видео с использованием селективного взвешенного предсказания // T-Comm — телекоммуникации и транспорт. 2008. - № 6. - С. 21-23.

168. Averbuch A., Schlar A., Donoho D. Deblocking of Block-Transform Compressed Images Using Weighted Sums of Symmetrically Aligned Pixels // IEEE Trans, on Image Processing. 2005. - Vol.14. - No.2. - P. 200-212.

169. Yin P., Boyce J., Tourapis A. Localized weighted prediction handling video data brightness variations. Patent WO 2007/094792 A1. 2007.