автореферат диссертации по радиотехнике и связи, 05.12.17, диссертация на тему:Разработка методов и устройств сжатия видеоинформации с динамической перестройкой параметров преобразования телевизионных сигналов

"ГОСУДАРСТВЕННЫЙ КОМИТЕТ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ПО СВЯЗИ И ИНФОРМАТИЗАЦИИ

МОСКОВСКИЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ СВЯЗИ И ИНФОРМАТИКИ

о _

На правах рукописи

САЛТЫКОВ КОНСТАНТИН ЕВГЕНЬЕВИЧ

УДК 621.397.

РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ И УСТРОЙСТВ СЖАТИЯ ВИДЕОИНФОРМАЦИИ С ДИНАМИЧЕСКОЙ ПЕРЕСТРОЙКОЙ ПАРАМЕТРОВ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ТЕЛЕВИЗИОННЫХ СИГНАЛОВ

Специальность 05.12.17. - Радиотехнические и телевизионные системы и устройства

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва 1997

Работа выполнена на кафедре телевидения Московского технического университета связи и информатики

Научный руководитель : Официальные оппоненты :

Ведущее предприятие :

доктор технических наук, проф. В.Н. БЕЗРУКОВ

лауреат Государственной и Ленинской премий, д.т.н., проф. A.C. СЕЛИВАНОВ

к.т.н., с.н.с. Н.Г. ХИТРОВО

Всероссийский научно-исследовательский институт телевидения и радиовещания

Защита состоится .1997г. в_ .ч. на заседании

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

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета.

Автореферат разослан

Ученый секретарь

специализированного совета К118.06.03 кандидат технических наук, доцент

О.В. Матвеева

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. Центральным звеном современной информационной инфраструктуры становится совокупность средств видеообмена и телевизионного (ТВ) вещания. Способность эффективных систем уплотнения изображений обеспечивать при эксплуатации каналов связи высокий экономический эффект обусловила широкое использование и финансирование новейших разработок и исследований в области компрессии видеоинформации. Актуальность научного поиска подчеркивает и тот факт, что благодаря появлению сверхпроизводительных вычислительных структур, реализационная сложность ТВ системы сжатия сегодня смещена на уровень теоретического выбора- законченных алгоритмов преобразования сигнала изображения. Последние, используя элементы адаптации практически на всех этапах обработки, традиционно включают близкие к оптимальным методы уплотнения и приближают к предельно возможному своему значению результирующий коэффициент сжатия. Дополнительная компрессия возможна только при развитии новых форм системного взаимодействия элементов алгоритма и требует специального исследования. Другим перспективным направлением остается поиск альтернативных традиционным методов сжатия, обладающих более высокой реализационной привлекательностью. Решение указанных задач должно опираться на анализ эволюции и прогноз развития методологии сжатия видеоинформации.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является исследование и разработка новых методов и устройств уплотнения сигнала ТВ изображения с динамической перестройкой параметров преобразования сигнала для цифровых ТВ систем, использующих каналы связи с ограниченной полосой пропускания, систем обработки, анализа и хранения изображений. Эта цель достигается решением следующих задач: •Системным анализом известных методов сжатия изображений для выбора концепции построения базового метода, наиболее адекватного задаче гибкого динамического управления и обладающего аппаратом согласованного уплотняющего кодирования.

•Исследованием и развитием методологии дискретно-матричного кодирования, позволяющего реализовать алгоритм с указанными выше свойствами. •Анализом и развитием способов формирования сигналов динамического управления системой сжатия.

•Экспериментальным подтверждением эффективности разработанных в диссертации положений, методов и устройств сжатия видеоинформации.

Предполагаемая эффективность нового алгоритма связана с использованием разработанной базовой методологии, сочетающей в себе преимущества адаптивной и детерминированной дискретизации и способной обеспечить

высокую степень согласования кодирующей среды с произвольным профилем реализации текущего изображения в условиях эффективного формирования сигналов управления процессом компрессии. Данный метод учитывает многомерный характер сигнала изображения (х,у-внутрикадровое, t-межкад-ровое, ^.-пространство цветового спектра) и допускает непосредственное введение наиболее эффективных процедур сжатия, таких как выделение вектора движения, квантование и инвариантность к используемой системе цветового кодирования (RGB, WRB, и др.).

Методы исследования. В работе используются элементы прикладной теории информации, теории дискретизации и передачи изображений, методы системного, функционального и численного анализа, теории цифровой обработки сигналов и математический аппарат линейной алгебры. Новые научные результаты работы.

1. Разработанный интегрально-дифференциальный способ динамического анализа/управления при сжатии и восстановлении ТВ изображения существенно (в несколько раз) увеличивает вероятность безошибочной перестройки характеристик сжатия по сравнению с классическими процедурами дифференциального типа.

2. Показано, что применение в процессе дискретного матричного кодирования анизотропных матричных структур в сочетании с фазовым сопряжением последних со структурным профилем изображения дополнительно сокращает избыточность выходного кода системы сжатия на величину до 30 %.

3. Формирование элементов дискретных матричных структур на основе интегральной выборки сигнала подавляет муаровые искажения, обусловленные процедурой сжатия при дискретном матричном кодировании.

4. Предложенный способ синтеза анизотропных пространственных фильтров с аппроксимацией характеристик элементарными реализуемыми функциями обеспечивает простоту реализации фильтров и трансформации их характеристик в процессе динамического управления алгоритмом сжатия.

Практическая ценность диссертации состоит в следующем:

1. Сформулированы основные требования, предъявляемые к структурам адаптивного дискретно-матричного кодирования (ДМК).

2. Разработан способ интегрально-дифференциального многофазного анализа структуры изображения.

3. Определены параметры пространственных фильтров для формирования сигналов динамического управления ТВ системой сжатия с дискретным матричным кодированием изображения.

4. Обосновано новое направление синтеза гибридных алгоритмов сокращения избыточности ТВ изображений, основанное на сочетании методов с ортогональными преобразованиями и адаптивного ДМК.

5. Предложен новый метод и устройство адаптивного дискретно-матричного уплотнения сигнала реального цветного ТВ изображения во внутрикад-ровым пространстве. Произведено машинное моделирование алгоритма. Результирующее сжатие - 25+40 раз при субъективно высоком качестве последующей реконструкции.

6. Разработанные процедуры программно реализованы, произведена практическая оценка эффективности. Сформулированы рекомендации по использованию и развитию систем сжатия видеоинформации и их элементов.

7. Изложены принципы селективного дискретного матричного кодирования для увеличения степени сжатия изображений.

Реализация результатов включает подтвержденное соответствующими актами внедрение положений диссертационной работы :

1. В составе аппаратной ТВ системы передачи двух ТВ программ в одном канале связи, реализованной по программе работ НИЛ 12 МТУСИ.

2. Аппаратно-программный комплекс обработки изображений для исследовательской лаборатории в проведенных по заданию ВНИИТР работах по договору "Разработка информационного обеспечения научно-технических работ по уплотнению спектра телевизионных сигналов для многопрограммных цифровых систем телевизионного вещания".

3. В учебном процессе МТУСИ: на кафедре Телевидения поставлена новая лабораторная работа "Исследование цифровых методов формирования испытательных сигналов".

4. По программе Министерства науки и технической политики в проектах №3.206/1-95 (Шифр "Пакет-ТВ") и № 3.207/1-95 (Шифр "Адаптация").

Апробация работы. Положения диссертационной работы обсуждались на научно-технических конференциях профессорско-преподавательского состава МТУСИ в 1993 - 1996 г.г. и на форуме Международной Академии Информатизации в 1995 г. Публикации по материалам диссертации включают 11 печатных работ. Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и приложения. Работа изложена на 137 страницах машинописного текста. Список литературы включает 72 наименования. Основные положения, выносимые на защиту диссертации:

1. Способ многофазной реконструкции ТВ сигнала в условиях адаптивной дискретизации изображения.

2. Способ сопряжения спектральных характеристик дискретизирующей функции со спектром сигнала реального ТВ изображения, основанный на адаптивном согласовании пространственной структуры дискретизации.

3. Способ формирования матричных структур дискретизации, основанный на анизотропной интегральной выборке сигнала.

4. Способ приближенного анализа и метод синтеза многомерных анизотропных пространственных фильтров аппроксимацией заданных характеристик реализуемыми функциями.

5. Разработанные методы и устройства сжатия полного ТВ сигнала с применением адаптивного ДМК.

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

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы исследований, сформулированы цели и задачи работы, изложены основные научные и практические результаты, дан краткий обзор по главам диссертации.

Прогнозируется развитие общей методологии сокращения избыточности ТВ изображений на основе системной реализации архитектуры алгоритма, сочетающего группу уже разработанных или новых подоптимальных методов, взаимодополняющие и взаимокомпенсационные свойства которых обеспечат максимальную интегральную эффективность при их комплиментарном сопряжении. Отмечено, что основная часть диссертации представлена в этом контексте и охватывает также:

1. Перспективы включения в процесс кодирования элементов целевого информационного анализа.

2. Совершенствование ДМК как альтернативы методологии, использующей ортогональные преобразования.

3. Развитие принципа комплексной интегрально-дифференциальной обработки на всех этапах уплотнения и восстановления сигнала ТВ изображения как основного способа подавления ошибки кодирования.

В первой главе рассматриваются современные методы построения высокоэффективных систем уплотнения видеоинформации, выделены основные свойства, определяющие присущие указанным методам специфические искажения и ограничение предельной степени сжатия. Далее рассмотрены разработанные аспекты пространственно-временного сжатия изображений, в частности, адаптивной и групповой квазипериодической дискретизации, адаптивного восстановления изображения во внутригрупповых и межгрупповых интервалах. Изложены принципы согласования внутрикадровой структуры дискретизации со свойствами зрительного анализатора, приведен интерполяци-онно-экстраполяционный алгоритм процесса многофазной реконструкции изображения (использован полином Тейлора) в условиях адаптивной или ■ групповой дискретизации. Указанные положения подтверждены тремя экспериментальными изображениями - результаюм программного девятикратного . сжатия изображения в условиях квазипериодической групповой дискретизации. Доказаны исходные принципы, связанные с оценкой изменения

спектральных характеристик при различных значениях угла наклона огибающей сигнала в пределах интервала восстановления. С этой целью огибающая, ограниченная значениями известных отсчетов, аппроксимирована линейно, а результат аппроксимации интерпретируется как свертка функции единичного скачка а(х) с прямоугольным импульсом, ограниченным интервалом восстановления Ти. В спектральной области получено простое выражение:

- SJ>mn - U«») + -Д SÍn(m/„2) = • .sfaj + JL. »"(<"»/ , (1)

' м L /ш J ел / 2 шт / 2 /га шт / 2

где -спектр функции единичного скачка с(х); SIIMn -спектр прямоугольного импульса; 6(со) -дельта-функция Дирака. Протяженность результирующего спектра определяется вторым слагаемым и практически равна ширине главного лепестка функции sinc(coT„ / 2), что составляет величину 2л / Ти. Таким образом, угол наклона исследуемой функции или ее производная однозначно определяют ширину спектра на участке восстановления. При восстановлении структуры изображения в окрестностях переданной группы отсчетов уменьшение или полное исключение перекрытия спектров становится возможным при выборе направления восстановления, в котором производная минимальна. Отмечено также, что указанное направление ортогонально максимальной интенсивности предполагаемых высокочастотных составляющих структуры изображения.

По результатам анализа рассмотренного материала формулируются основные выводы и положения для выбора новой базовой методологии:

1. Принципиально различные базовые методы сокращения избыточности сигнала ТВ изображения, такие как наклонное, дискретно-косинусное преобразование, дифференциальная импульсно-кодовая модуляция и другие рассмотренные, характеризуются высокой степенью декорреляции выходного потока, необходимой для соответствующего уплотнения данных. При относительной стационарности сигнала результат применения данных методов сжатия практически совпадает с оптимальным по критерию среднеквадратического отклонения кодированием структурной плотности (профиля изображения), что обуславливает их высокую эффективность для некоторых типов изображений.

2. В условиях реальной нестационарности сигнала ТВ изображения при любом моноосновном способе сжатия происходит значительное рассогласование параметров базиса уплотняющих алгоритмов со свойствами текущего сигнала. Динамическая перестройка указанных параметров преобразования должна осуществляться как с учетом кратковременных локальных изменений свойств изображения, так и на основе комплексной интегральной оценки, включающей внутрикадровый, межкадровый и спектральный анализ структуры.

3. Рассмотренные современные подоптимальные методы сокращения избыточности сигнала ТВ изображения обладают рядом характерных особенностей, обусловленных принципом разложения или оценки изменений сигнала. Построение эффективного гибридного алгоритма должно опираться на комплиментарные (взаимодополняющие) свойства используемых методов.

4. Важным свойством пространственных характеристик реального сигнала ТВ изображения и зрительного восприятия является интегрально-дифференциальный характер процессов. Основным принципом исследования текущего сигнала следует признать именно многоуровневый интегрально-дифференциальный (внутригрупповой, межгрупповой, кадровый и межкадровый) анализ (рис.3.). Операции кодирования и реконструкции должны опираться на этот принцип.

5. При разработке методов пространственно-временного кодирования необходимо учитывать среднестатистические параметры реальных изображений и механизма зрительного восприятия.

6. Теоретический предел при кодировании структурной плотности (профиля) изображений ограничивает развитие новых систем ТВ вещания, например, ТВВЧ и многопрограммных каналов, даже при устранении афинной избыточности сигнала. Качественный скачок в развитии устройств сжатия возможен только при селекции информационной структуры в процессе кодирования передаваемого изображения.

Вторая глава. В первом разделе изложены основания для применения ДМК. Показано, что сущность ДМК при кодировании ВЧ составляющей заключается в нанесении на минимальный кодируемый фрагмент изображения адаптивно изменяющейся или детерминированной функции-маски, пространственно-частотные свойства которой позволяют осуществить последующее восстановление исходного фрагмента при заданном уровне искажений. Результатом воздействия указанной дискретизирующей функции является группа расположенных определенным образом в пространстве развертки отсчетов исходного изображения, называемая матрицей или матричной структурой (МС). Ввиду ограниченного размера МС для неискаженной передачи низкочастотной (НЧ) составляющей и предотвращения накопления систематической НЧ ошибки параллельно с МС передается сетка опорных отсчетов (СОО), представляющая собой периодическую структуру дискретизации с детерминированными параметрами. Отсчеты СОО формируются как выборки исходного изображения, подвергнутые линейной или нелинейной фильтрации. Введение СОО улучшает помехоустойчивость системы. Анализ реальных значений коэффициента автокорреляции (fAHCKp= 13,5 МГц) позволил рекомендовать шаг сетки опорных отсчетов равный 16

(РСоо=845 кГц) или 8 (РСОО=1690 кГц) растровым элементам. СОО при большем шаге позволяет сократить разрядность адресного кода матриц за счет уменьшения текущего адресуемого пространства.

Рассмотрены принципы расположения детерминированных МС, отмечено, что данная процедура эквивалентна адаптивной дискретизации, которая учитывает пространственно-частотные свойства наносимой матрицы, как дискретной единицы. С целью упрощения процедуры дискретизации в соответствие матрицам ставится опорная точка (ОТ), фиксирующая центр матрицы, и задача позиционирования МС в пространстве формируемого ТВ изображения сводится к пороговому обнаружению на основе отсечения низкоамплитудных или низкоинформативных (по критерию) для получателя ВЧ компонентов изображения.

Представлена классификация МС по конфигурации, степени изотропности и размерам. Рассмотрены способы динамического порогового управления выделением из исходного изображения опорных точек, соответствующих указанным типам МС. Сформулированы основные принципы управления плотностью выходного кода системы ДМК.

В качестве перспективного направления развития метода ДМК предложен способ селективного кодирования изображений. Его отличие от базового метода ДМК состоит в дополнении блока выделения ОТ специальным звеном информационной обработки, которое позволит осуществить селекцию кодируемых фрагментов по заданному критерию и ограничить плотность кода на участках избыточной информационной структуры изображения. При возможности структурной формализации информационного критерия для выбора ОТ следует использовать дискретные пространственные фильтры (структурные и спектральные анализаторы), имеющие отклик на конкретную целевую информацию, например, специальные контрольные точки изображения. В этом случае после восстановления будет получено общее НЧ изображение наблюдаемого объекта с качественной ВЧ детализацией интересующих исследователя узлов или звеньев, а результирующий коэффициент сжатия будет существенно выше, чем при равномерном кодировании всего кадра и превысит его в 5 - 20 раз. Предельная степень, сжатия будет определяться прогнозируемым отношением площадей с разрешением НЧ и ВЧ, а также допустимым сокращением структурной и цветовой детальности зоны НЧ. Существует возможность аналогичной дифференциации участков кодируемого изображения для вещательного ТВ по качеству передачи ВЧ рельефа изображения (разрешению), которое, например, может убывать по мере приближения к краям растра или к зонам, заданным с помощью адаптивного детектора информационной плотности.

В настоящее время не существует методов оптимального выбора размеров и конфигурации МС для согласования их свойств со свойствами не образующих стационарный ансамбль реальных элементов изображения. Сформулированы условия, определяющие выбор конфигурации МС:

1. Структура матриц ориентирована на дискретизацию локального ВЧ участка изображения, выделенного как максимум структурной или иной информационной плотности. Число отсчетов МС,- минимальное.

2. Конфигурация типов МС строится в соответствии со структурными особенностями типичных элементов изображения (точечных, линейчатых, пересечений и изломов контуров). Анизотропная МС обеспечивает преимущественное разрешение в направлении, совпадающем с максимальной протяженностью пространственного спектра кодируемого элемента (рис.1.); изотропная - равномерное круговое разрешение (рис.2.).

о

о о

О

О о

о о О О О О о о о

о о

о

о о

о

Потенциальное разрешение (элем.)

N

1 - 45

2 - вертикаль

3 - горизонталь

01 23456789 10 11 Смещение от центра матрицы (пикселы) Рис.1. Пример конфигурации анизотропной матричной структуры, имеющей приоритетное разрешение в горизонтальном по растру направлении и диаграмма распределения плотности ее отсчетов.

Рис.2. Конфигурация изотропной дискретной матричной структуры. Зоны формирования интегральной пространственной выборки элементов структуры тонированы в шахматном порядке.

3. Шаг первичной дискретизации МС выбирается на основе оценки минимального интервала корреляции отсчетов кодируемого элемента или эквивалентной ему наивысшей частоты.

4. Значения отсчетов матриц, конфигурация которых обладает выраженной неоднородностью плотности этих отсчетов, для исключения перекрытия спектров при восстановлении желательно вычислять как усредненное в некоторой окрестности (рис.2.). Это позволит восстановить условия, необходимые для выполнения теоремы отсчетов (без перекрытия основного и побочных спектров). Лучшие результаты при формировании выборки даст применение пространственного НЧ фильтра, ограничивающего полосу по мере удаления от центра матрицы к периферийным отсчетам.

Отмечено, что критерием успешного масштабно-фазового согласования анизотропной МС с текущим фрагментом изображения следует считать такое пространственное совмещение элементов МС с опорными границами реальных интервалов корреляции, кодируемого изображения, при котором возможна реконструкция всех отсчетов пространства МС с заданной точностью. В плоскости кадра указанное требование достигается поворотом анизотропной МС относительно неподвижной ОТ, совпадающей с положением максимума структурной плотности и изменением коэффициента растяжения по ортогональным осям исходной матричной структуры. На практике, при правильно выбранном центре поворота, согласование получают совмещением максимального по интенсивности лепестка ВЧ структуры изображения (выделяется процедурой рис.3) с направлением преимущественного разрешения анизотропной матрицы.

Ьс Рис.3. Графическая интерпретация |||||||||М |{|{| |||||| интегрально - дифференциального ИШПИШШШШ] анализа структуры изображения в ------направлении "а". "Ь"и"с"- скользящие ВДОль "а" зоны интегрального

------------------ усреднения, "Ь"- протяженность

— — н н

II I II М II 11 указанных зон (а, = - 2 с,; ).

..I ы

Приведены аналитические выражения указанных преобразований. На рис.4 предложен вариант распределения направлений анализа в плоскости кадра. Данное распределение обеспечивает частичное согласование процедуры со свойствами зрительного анализатора и статистики усредненного ТВ изображения за счет целенаправленной фазовой неравномерности. Эквивалентная полоса пропускания восстанавливающего фильтра для реконструкции анизотропной МС должна иметь большую протяженность в направлении приоритетного разрешения МС и ограниченную в ортогональном направлении.

Ьс

И

F21

F20

FI 9

FI 8

FI 7

FI6 FI5 Рис.4. Вариант распределения направлений фазового анализа структуры фрагмента изображения вокруг цен-F14 тра анализа (опорной точки). Ради-F13 альные направления F0...F23, диамет-F12 ральные-F0...F12. Направления ана-F11 лиза согласованы с основными про-Pjq странственно-частотными характеристиками типичных изображений и свойствами зрительного анализатора F9 (пунктирная линия). По результатам исследования формулируются выводы: 1.Методология ДМК изображений, базирующаяся на сочетании детерминированных и адаптивных структур дискретизации, позволяет осуществить эффективное сокращение объема данных, необходимых для реконструкции исходного ТВ изображения. Относительное преимущество перед известными методами пространственно-временного кодирования (без преобразования в спектральную область) заключается в согласовании указанных типов дискретизации как с основными статистическими, так и адаптивно с динамическими структурными особенностями текущего сигнала изображения. Результирующий коэффициент сжатия при сохранении высокого качества изображения 25...40 раз во внутрикадровой области. 2.Эффективность введения анизотропных матричных структур (АМС) в процесс ДМК для типовых ТВ изображений определяется их реальными статистическими свойствами и обеспечивает во внутрикадровой области дополнительное сокращение объема данных до 30%. Выигрыш по степени сжатия достигается за счет использования нескольких (по параметрам анизотропии) типов МС и соответствующего масштабно-углового сопряжения АМС. Последняя процедура осуществляется совмещением направления приоритетного разрешения матрицы с направлением наивысшей структурной плотности локального фрагмента изображения. З.Численное соотношение между детерминированной опорной структурой и адаптивно сопрягаемыми матрицами при дискретном матричном кодировании определяет результирующую степень сжатия и, соответственно, точность представления высокочастотных составляющих сигналов. Рекомендуемая опорная структура ДМК (СОО) формируется в виде дискретной структуры ортогонального типа с шагом 8-16 отсчетов. 4.Конфигурация МС и базовый размер определяются на основе статистического анализа свойств источника сигнала изображения и получателя.

Рекомендуемый для стандартного сигнала (дискретизация 13.5 МГц) по результатам проведенного анализа размер МС равен 9-17 растровым элементам; разрешение в центре МС тождественно исходной частоте дискретизации; расстояние между элементами МС не.должно превышать 4-5 растровых элементов, а плотность отсчетов 8...29 на изотропную МС (рис.2) и, соответственно, 6...17 на анизотропную (рис.1).; 5.Существенное увеличение коэффициента дискретно-матричного уплотнения возможно при введении селективного зонального кодирования изображения. Указанная селекция осуществляется на этапе выделения "опорных точек" для последующего детального матричного кодирования. В зависимости от назначения телевизионной системы изменяют информационный критерий отбора, который может основываться не только на частотной, структурно-пространственной, спектральной (цветовой) фильтрации или межкадровой компенсации (по скорости движения объектов), но и на сложной вторичной обработке результатов перечисленных видов анализа, которая, например, необходима в вещательной ТВ системе. Результирующий коэффициент сжатия может достигать 30 - 100 раз и выше (в зависимости от допуска на качество вспомогательной информации и критерия информационной селекции). Третья глава. Показано, что эффективность управления современной ТВ системой сжатия определяется оптимальностью динамического распределения ее алгоритмических ресурсов (по сжатию) между направлениями информационного пространства исходного сигнала изображения. Сопутствующий анализ должен учитывать интегральные и дифференциальные изменения структуры текущего сигнала во внутрикадровой, межкадровой, амплитудной и области цветового спектра; по его результатам формируются сигналы управления системой. Показано, что динамическое переключение ветвей приоритетного сжатия сигнала целесообразно производить на основании оценки эффективности перехода внутри и между сопряженными плоскостями уплотняющей обработки. Изложенные принципы классифицируются и конкретизируются. В качестве примера реализации разработан метод управления для ДМК на основе анизотропной пространственной фильтрации (АПФ) сигнала ТВ изображения. Выделение сигналов управления различного уровня иерархии осуществляется на основе принципа интегрально-дифференциальной оценки (ИДО) изменения пространственной структуры изображения. Показано, что принцип ИДО радикально повышает помехоустойчивость системы. Основой такого подхода является важнейшее свойство реального сигнала ТВ Изображения, которое заключается в эффекте естественного уменьшения интенсивности ВЧ структурных составляющих в одной из ортогонально сопряженных с оцени-

ваемой областей сигнала по отношению к другой. Для внутрикадрового пространства (рис.3.) это направления хну или другие взаимно ортогональные, а для области межкадрового предсказания ортогональной является внутрикадровая область. Проиллюстрируем свойства ИДО изменения ТВ сигнала при выделении ОТ в текущем кадре. Пусть в области анализа сигнал поражен интенсивной импульсной помехой и внутрикадровая составляющая ИДО (рис.3.) приводит к превышению порога динамического управления. Ошибочное нанесение МС исключается благодаря межкадровой составляющей ИДО, т.к. накопление изменения сигнала (межэлементной разности) в последовательности кадров отсутствует и результирующая оценка ниже порога. При закономерном изменении структуры изображения результат ИДО как следствие накопления изменения сигнала в некотором объеме приведет к срабатыванию порогового устройства. Приведем аналитическое описание варианта такой процедуры: Р п . , От весовой коэффициент n-го кадра,

т ~ 7л " £>„-ИДО фрагмента n-го кадра,

JV- количество кадров в оценке; _ ^ « К- количество элементов фазового разло-

* ~ ы ' ' жения,

Ak- ИДО фрагмента по направлению k; . _ ^ /- количество составляющих дифферен-

~ ¡л11'' циальной оценки а,;

„ _ /г. h- протяженность зон интегрирования Ь и

ai — ¿-¡°¡ £jcH (5) / 0\

' i-1 м ' с выраженная в элементах (рис 3).

Сформированная таким образом ИДО одновременно является эффективной оценочной функцией для формирования вектора движения и межкадрового предсказания. Предложено функцию ИДО формировать как отклик специальных пространственных фильтров (ПФ), эквивалентных процедурам (3)-(5), изотропных для выбора ОТ и, соответственно, обладающих направленной спектральной анизотропией для этапа фазового сопряжения МС. Точность сопряжения определяет количество направлений фазового разложения сигнала с помощью АПФ.

Разработан способ формирования произвольно сложных ПФ, на основе последовательного приближения к заданной форме спектра посредством целенаправленного изменения пространственно-временной конфигурации импульсной характеристики фильтра (рис.5"а") и ее сверткой с элементарными пространственными функциями (например, рис.5"б"), обладающими ожидаемым и простым преобразованием в спектральной области. С этой целью рассмотрена аппроксимация спектральных и пространственно-временных характеристик ступенчатыми прямоугольными функциями, цилиндрическими (ФЦ) и функциями Гаусса (ФГ). Процесс АПФ данных видов

распадается в последовательность преимущественно целочисленных элементарных параллельных операций, т.к. сводится к действиям с фиксированным прямоугольным или эллиптическим окном. Один из вариантов предложенного способа построения ПФ иллюстрируется рис.5. Подробно рассмотрен способ формирования гауссовской выборки сигнала и возможность разложения некоторых произвольных характеристик 5(<у.) в

" : I

ряд функций Гаусса: 5(<и) = ]|Г А,е~ь'" .

(6)

1

0.5 -0.5 - 0.5

+

— ,1 -

-0.5 -0.5

0.5 + + 0.5

а 0.5 —

)

В) " «^вдаа^- — <»х

Рис.5, а) пример двумерной импульсной характеристики фильтра; б) цилиндрическая единичная функция; в) спектральная характеристика фильтра, полученного сверткой импульсной характеристики типа "а" с пространственными функциями вида эллиптического цилиндра (тип "б").

Достоинством методики является реализационная привлекательность изложенного алгоритма фильтрации для однородных вычислительных структур. В настоящее время также исследуется возможность реализации разработанных ПФ на основе многослойных структур с зарядовой связью (СЗС). Применение СЗС решает проблему увеличения числа элементарных операций при локальном.усреднении изображения и пространственном суммировании растровых элементов и слоев. Именно эти процедуры составляют основу АПФ при аппроксимации характеристик фильтров ФЦ и ФГ. Ожидаемая

неэффективность переноса заряда в многослойных СЗС не окажет влияния на четкость переданного изображения, т.к. сигналы управления формируются интегрально (узкополосны) и лишь косвенно определяют разрешение изображения. Пороговая обработка полученной оценочной функции производится в соответствии с общим алгоритмом сжатия.

По результатам формулируются выводы:

1. Динамическое управление системой сжатия ТВ сигнала изображения, включающей обработку видеоинформации по нескольким сопряженным направлениям информационного пространства сигнала (х.уДД) осуществляется иерархической (по относительной скорости изменений сигнала в данном направлении от псевдостатики до слежения) совокупностью сигналов. Основные слои управления в такой иерархии -это общая конфигурация алгоритма (по типам используемого в каждом направлении метода сжатия), приоритет направления (распределение плотности сжатия между направлениями в соответствии с текущей эффективностью), параметры макроблоков, параметры разложения сигнала в блоках и т.д.

2. Переход в состоянии сигналов управления осуществляется дискретно на основании пороговой оценки рассогласования текущего состояния многоступенчатого алгоритма сжатия со свойствами текущего сигнала, которое характеризуется соответствующей оценочной функцией.

3. Указанная оценочная функция для каждого слоя управления является результатом интегрального накопления дифференциального изменения сигнала в конкретном узком направлении рассматриваемого информационного пространства ТВ сигнала (рнс.З.).

4. Хорошую помехозащищенность системы управления можно обеспечить применением единого интегрально-дифференциального принципа (рис.3.) при формировании дифференциальных выборок сигнала для всех слоев управления в системе сжатия видеоинформации.

5. Пороги перехода системы отражают свойства сопрягаемости алгоритма по отношению к кодируемому сигналу в различных ветвях адаптации.

Четвертая глава, обобщая исследования, приведенные в первых трех главах диссертации, содержит реализационные рекомендации и изложение экспериментальных материалов, подтверждающих эффективность принятых положений. Исследованы тенденции развития аппаратно-программных средств сжатия и современная специализированная элементная база. Разработан и реализован аппаратно-программный комплекс для обработки изображений и моделирования устройств сжатия в условиях исследовательской лаборатории. Приведены структурные схемы разработанных устройств сжатия сигнала ТВ изображения. В частности, устройство с динамическим выбором направления кодирования и предсказателем в ортогональном направле-

нии и устройство внутрикадрового дискретно-матричного кодирования с динамическим сопряжением структур дискретизации. Второе устройство реализовано программно на языке С++ для внутрикадрового сжатия ТВ изображения. Исходный формат кадра выбран в соответствии с рекомендацией МККР 720 х576 растровых элементов (4:4:4 и 4:2:2), результаты получены для системы RGB и WRB. Экспериментальные исследования подтвердили предполагаемую эффективность метода ДМК для цветного ТВ изображения и целесообразность введения анизотропных структур дискретизации в процесс кодирования. Разработанный метод обеспечивает внутрикадровое сжатие до 40 раз при высоком качестве результирующего ТВ изображения. Оценка качества реконструированного кадра проведена методом субъективно-статической экспертизы при использовании типичных ТВ сюжетов. В процессе компьютерного моделирования методов уточнен способ фазового анализа изображения в окрестностях максимумов ВЧ составляющих изображения и алгоритм восстанавливающей фильтрации. Рассмотрены основные реализационные особенности предложенных устройств и перспективы развития разработанных методов.

В приложении приведены использованные тестовые и полученные в результате эксперимента изображения, листинги некоторых разработанных программных модулей, четыре акта о внедрении практических и теоретических результатов диссертационной работы.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

1. Сформулированы основные требования, предъявляемые к структурам адаптивного дискретно-матричного кодирования.

2. Разработан способ интегрально-дифференциального многофазного анализа структуры изображения.

3. Способ многофазной реконструкции ТВ сигнала в условиях адаптивной дискретизации изображения.

4. Способ сопряжения спектральных характеристик дискретизирующей функции со спектром сигнала реального ТВ изображения, основанный на адаптивном согласовании пространственной структуры дискретизации.

5. Принцип построения, приближенный анализ и метод синтеза многомерных анизотропных пространственных фильтров аппроксимацией заданных характеристик реализуемыми функциями для формирования сигналов управления системой сжатия.

6. Способ формирования элементов матричных структур дискретизации, основанный на интегральной выборке исходного сигнала.

7. Предложен новый метод и устройство адаптивного дискретно-матричного уплотнения сигнала реального цветного ТВ изображения с распределением плотности кода во внутрикадровым пространстве. Произведено

машинное моделирование алгоритма. Результирующее сжатие - 25+40 раз при допустимом уровне искажений.

8. Обосновано новое направление синтеза гибридных алгоритмов сокращения избыточности ТВ изображений, основанное на сочетании методов с ортогональными преобразованиями и адаптивного ДМК.

9. Изложены принципы селективного дискретного матричного кодирования для увеличения степени сжатия изображений.

ОПУБЛИКОВАННЫЕ РАБОТЫ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Салтыков К.Е. Принципы дискретно-матричного кодирования изображений//Деп. в ЦНТИ Информсвязь N 2059 св 95, с. 29-38.

2. Салтыков К.Е. Видеоинформационное обеспечение анализа, испытаний и контроля реальных динамических систем/ /МФИ, Тез. конф. отд. "Оптимизация и информационное обеспечение динамических систем", МАИ, 1995, с. 27.

3. Безруков В.Н., Салтыков К.Е. Дискретно-групповое периодическое кодирование сигналов изображений//Техника кино и телевидения, N 1, 1995, с.43-48.

4. Салтыков К.Е. Принципы дискретизации и восстановления ТВ изображения/ /Тез. докл. НТК проф.-преп. состава МТУСИ.-М.: Информсвязь, 1993.

5. Салтыков К.Е., Нгуен Т. Б., К вопросу выбора параметров дискретизации телевизионного сигнала//Тез. докл. проф.-преп. и инж. состава МТУСИ, -М.: Информсвязь, 1993, с 38.

6. Салтыков К.Е. Принципы дискретизации и восстановления телевизионного изображения//Деп. в ЦНТИ Информсвязь N 2007 св 94, с. 2-10.

7. Салтыков К.Е. Выбор частоты дискретизации телевизионного сигнала с учетом влияния фазовых искажений//Деп. в ЦНТИ Информсвязь №2007 св 1994, с. 24-33.

8. Салтыков К.Е. Специфика обработки сигналов изображения в системах уплотнения с использованием дискретного группового кодирования//Тез. юбил.НТК проф.-преп. и н.-т. сост. МТУСИ.-М.: Информсвязьиздат,1995, с. 90.

9. Saltykov К.Е. Provision о[ video-information for performing analisis, tests, and control of real dynamic systems//ILA, theses of the conférence within the "Optimisation and information support of dynamic systems" division., IIA. -1995.- 48p.

Ю.Салтыков К.Е. Прикладное использование дискретно-матричного кодирования / / Тез. юбил. НТК проф.-преп., научн. и инженерно- техн. сост. МТУСИ, -М.: Информсвязьиздат, 1996, с. 108.

П.Салтыков К.Е., Селективная пространственная фильтрация видеоинформации в прикладных системах контроля и анализа телевизионных изображений/Техника звукового и телевизионного вещания/Деп. в ЦНТИ Информсвязь, св 1997.