Информационная система "Конференции"

Тезисы докладов

В последнее время информационные технологии приобрели особый статус. Одним из ярких примеров этому могут служить методы цифровой обработки видеоизображений. Начиная с середины двадцатого века ученые занимаются активными исследованиями в данной области. Следствием их усилий на первоначальном этапе стало появление аналогового телевидения. Ближе к концу двадцатого века исследователи все чаще направляют свое внимание на разработку цифровых технологий передачи и обработки сигнала. Преимущество цифрового подхода над аналоговым очевидно: цифровое представление более удобно в использование, позволяет добиться лучшего качества, и подчас, большей вместимости данных. Под обработкой динамических изображений понимают не только манипуляции, приводящие к изменению этих изображений, но также и операции позвояющие изменять физическое представление видеоданных без визуально ощутимых последствий. Последнее принято называть сжатием изображений. Процесс сжатия приводит к уменьшению объема представления информации на информационном носителе. Существует два типа сжатия: сжатие, сопряженное с искажениями представляемой информации (сжатие с потерями), и сжатие (правильнее называть кодирование или сжатие без потерь), не допускающее таких искажений.

Координацией усилий по стандартизации методов сжатия видеоизображений традиционно занимается международная организация по стандартизации (ISO) в лице специальной группы по фотографическим изображениям (JPEG), группы по движущимся изображениям (MPEG), а также отделение стандартизации международного телекоммуникационного союза (ITU-T). На сегодняшний день наиболее практичными, с точки зрения соотношения коэффициента сжатия и качества для неподвижных изображений является стандарт JPEG2000, основанный на вейвлет-разложении неподвижного изображения, для представления видеоданных – MPEG-4.

В докладе будет рассмотрены алгоритмы применения сферической классификации полутоновых площадок для сжатия движущихся изображений. Разработанные алгоритмы тестировались на сжатии телевизионных программ. Результаты сжатия (коэффициент сжатия, при одинаковом качестве) опережают для неподвижных изображений стандарт JPEG2000 в два раза, для подвижных кадров стандарт MPEG-4, в 1.5-2.5 раза.

Разработанный алгоритм сжатия изображений может быть внедрен во многие области информационных технологий, где есть необходимость в хранении больших объемов графических данных, как статических, так и динамических, а также есть потребность в минимизации больших объемов данных при передаче по каналам связи.

Высокая степень компрессии данных позволяет эффективно использовать этот алгоритм при создании архивов статических изображений. Примерами таких архивов могут быть медицинские данные рентгенографических исследований, фотоархивы служб криминалистики, архивы спутниковых фотометрических данных (синоптические, погодные, сейсмические и др. карты) и пр.

Широкое применение этого алгоритма возможно при сжатии динамических изображений, причем скорость компрессии потока данных такова, что позволяет выполнять процедуру сжатия в режиме реального времени с высокой частотой следования кадров (25-30 кадр./сек.). Поскольку скорость декодирования данных выше скорости кодирования, то воспроизведение видеоизображений возможно на относительно слабых компьютерах. Помимо видеофильмов, сжатие динамических изображений очень эффективно для телеконференций, поскольку существенно снижает объем передаваемых данных (примерно в 15-20 раз по сравнению с используемым стандартом MPEG-1). Высокая степень компрессии данных делает этот алгоритм очень эффективным средством для хранения больших объемов видеоизображений с ненормированным размером. Примерами могут быть видеоархивы систем охранного наблюдения, спутниковые телеметрические данные, историческая видеохроника а также журналистские видеоданные.

Возможна реализация данного алгоритма в электронную схему, позволяющая сделать микрочип, выполняющий сжатие потока видеоизображения на аппаратном уровне. Такой чип может иметь очень широкое применение во всех системах сбора и воспроизведения 2D-информации: компьютерные видеосистемы, цифровые фото- и видео- камеры, WEB-камеры, видеотелефония, цифровое телевидение и пр. При дальнейшей доработке алгоритма возможно использование его для сжатия как линейного потока данных (звук), так и трехмерного, например, данных томографических исследований.

Работа поддержана грантом СО РАН для поддержки молодых ученых (интеграционный проект N11), грантом РФФИ (проект 01-01-00-817), грантом СО РАН поддержки исследовательских работ, выполняемых в содружестве с УрО РАН (интеграционный проект N6).

Примечание. Тезисы докладов публикуются в авторской редакции

Ваши комментарии Обратная связь

[Головная страница] [Конференции]

© 1996-2000, Институт вычислительных технологий СО РАН, Новосибирск
© 1996-2000, Сибирское отделение Российской академии наук, Новосибирск
    Дата последней модификации: 06-Jul-2012 (11:48:20)