Помощь в учёбе, очень быстро...
Работаем вместе до победы

Разработка методов и устройств компенсации пространственно-временных искажений в системах цифрового телевидения

Диссертация: Разработка методов и устройств компенсации пространственно-временных искажений в системах цифрового телевидения
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

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… Читать ещё >

Содержание

  • 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
    • 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

Разработка методов и устройств компенсации пространственно-временных искажений в системах цифрового телевидения (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

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 16×16 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.

Показать весь текст

Список литературы

  1. ISO/IEC 13 818−2. 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 14 496−2. 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. I-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/20 0610Hangzhou/ 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. M.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/20 0610Hangzhou/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. В.И., Грибунин В. Г. Теория и практика вейвлет преобразования. СПб.: ВУС. 1999. — 204 с.
  20. ISO/IEC 15 444−1. Information technology JPEG 2000 image coding system: Core coding system. — 2004.
  21. ITU-T Rec. T.81. Information technology Digital compression and coding of continuous-tone still images — requirements and guideliness. — 1992.
  22. Santa Cruz D., Ebrahimi Т., Aslcelof 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 14 495−1. 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., Cornelis 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. 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-I-35. 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. Я. Видеокодирование. H.264 и MPEG-4 стандарты нового поколения. М.: Техносфера. — 2005. — 368 с.
  63. 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-AA1 l. 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/20 050 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/20 0501HongKong/JVT-N046.doc
  68. Wang Y., Chang S. Motion Estimation and Mode Decision for Low-complexity H.264 decoder. Columbia University ADVENT Technical report #2 102 005−4. 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 II 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/20 020 lGeneva/JVT-B 103dl .doc
  91. 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. 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/20 0507Poznan/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. 1212— 1215.
  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—1022−5.
  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. 421 432.
  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. 299 302.
  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. 298 304.
  125. Apostolopoulos J., Jayant N. Postprocessing for very low bit rate video compression // IEEE Trans. On Image Processing. 1997. — Vol. 8, Num. 8. — P. 11 251 129.
  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 № 2 003 114 715/09, 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. 229 234.
  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. 341 344.
  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. 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. 378— 381.
  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/fdes/Qualitative%20and%20quantitative%20assessment%20in %20video%20compression.pdf
  158. 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/20 0210Geneva/JVT-E070.doc
  160. Д.Б. Методы пространственно-временного шумоподавления // Труды 14-й Всероссийской научно-технической конференции «Современное телевидение». -М.: ФГУП МКБ «Электрон», 2006. С. 87−89.
  161. 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.
  162. Д.Б. Блочные алгоритмы оценки движения // Труды Московского технического университета связи и информатики: М.: «ИД Медиа Паблишер», 2008. — Т. 1. — С. 463−466.
  163. 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.
  164. Д.Б. Исследование фильтров интерполяции в стандартах видеокодирования // Журнал научных публикаций аспирантов и докторантов. -2008. № 8. — С. 246−249.
  165. 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.
  166. Д.Б. Повышение эффективности сжатия видео с использованием селективного взвешенного предсказания // T-Comm — телекоммуникации и транспорт. 2008. — № 6. — С. 21−23.
  167. 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.
  168. Yin P., Boyce J., Tourapis A. Localized weighted prediction handling video data brightness variations. Patent WO 2007/94 792 A1. 2007.
Заполнить форму текущей работой

Пора сдавать?