doi: 10.17586/2226-1494-2016-16-4-678-688


УДК 519.25, 004.93

ТОЧНОСТЬ, СКОРОСТЬ И СЛОЖНОСТЬ УСТРОЙСТВ КОДИРОВАНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ ПО ОПОРНЫМ ТОЧКАМ

Альмахрук М.М., Бобровский А.И., Еид М.М., Соколов Ю.М., Салем А., Фахми Ш.С.


Читать статью полностью 
Язык статьи - русский

Ссылка для цитирования: Альмахрук М.М., Бобровский А.И., Еид М.М., Соколов Ю.М., Салем А., Фахми Ш.С. Точность, скорость и сложность устройств кодирования изображений по опорным точкам // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2016. Т. 16. № 4. С. 678–688. doi: 10.17586/2226-1494-2016-16-4-678-688

Аннотация

Предмет статьи. Предложены метод, алгоритмы и устройства кодирования и декодирования опорных точек объектов изображений без перехода в спектральную область сигнала, с целью определения информационных показателей качества систем обработки изображений. Формализованный учет сложности кодирующих устройств, стимулированный созданием и развитием новой базы вычислительной техники в виде систем на кристалле, требует пересмотра понятия «эффективное кодирование», поскольку в круг учитываемых величин, связанных с кодированием источника, входит не только точность передачи (ошибка) и скорость передачи, но и сложность. Метод. Предлагаемый подход основан на использовании: во-первых, пространственно-рекурсивного способа разбиения изображений на полигоны различной формы и размера при поиске опорных точек объектов изображений; во-вторых, регулярных и нерегулярных алгоритмов триангуляции на этапе восстановления результирующего изображения. Основные результаты. В результате моделирования алгоритмов кодирования и декодирования изображений по опорным точкам получены трехмерные графики сравнения информационных показателей качества – ошибки, скорости передачи и сложности устройств кодирования и декодирования по опорным точкам – с другими известными алгоритмами кодирования изображений. Практическая значимость. Предложенные алгоритмы разбиения изображений и поиска опорных точек при малой значимости сложности позволяют: во-первых, уменьшить скорость передачи в 1,5–2 раза по сравнению с стандартными алгоритмами спектрального преобразования; во-вторых, иметь компактное представление видеоинформации в виде одномерного динамического массива опорных точек с возможностью семантического анализа и перейти от стандартных форматов передачи и хранения видеоданных к специфическим формам, ориентированным на решение конкретных проблем.


Ключевые слова: рекурсия, полигон, опорные точки, кодирование, точность, скорость и сложность.

Список литературы

1. Цыцулин А.К., Адамов Д.Ю., Манцветов А.А., Зубакин И.А. Твердотельные телекамеры: накопле-ние качества информации. СПб.: СПбГЭТУ "ЛЭТИ", 2014. 271 с.
2. Березин В.В., Фахми Ш.С., Цыцулин А.К. Начальный этап проектирования видеосистем на кристалле // Оптический журнал. 2012. Т. 79. № 11. С.76–83.
3. Александров В.В., Кулешов С.В., Цветков О.В. Цифровая технология инфокоммуникации. Передача, хранение и семантический анализ текста, звука, видео. – СПб.: Наука, 2008. 244 с.
4. Sakthi Bharathi D., Manimegalai A. 3D digital reconstruction of brain tumor from MRI scans using Delaunay triangulation and patches // ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences. 2015. V. 10. N 20. P. 9227–9232.
5. Фахми Ш.С. Кодирование и декодирование видеоинформации // Вопросы радиоэлектроники. Серия: Техника телевидения. 2007. № 2. С. 43–51.
6. Зубакин И.А., Фахми Ш.С. Классификация нестационарных изображений и разработка методики оценки алгоритмов кодирования источника // Научно-технический вестник СПбГУ ИТМО. 2010. № 2(66). С. 54–59.
7. Zhang N.A Novel parallel prefix sum algorithm and its implementation on multi-core platforms // Proc. 2nd Int. Conf. on Computer Engineering and Technology. Chengdu, China, 2010. V. 2. P. V266–V270. doi: 10.1109/ICCET.2010.5485315
8. Zhang N. Working towards efficient parallel computing of integral images on multi-core processors // Proc. 2nd Int. Conf. on Computer Engineering and Technology. Chengdu, China, 2010. V. 2. P. V230–V234. doi: 10.1109/ICCET.2010.5485338
9. Blelloch G.E. Prefix sums and their applications / In: Synthesis of Parallel Algorithms. Ed. J.H. Reif. San Francisco: Morgan Kaufmann Publ., 1990. P. 35–60.
10. Бабурин В.А., Костикова Е.В., Фахми Ш.С. Разработка архитектуры видеоинформационной системы кодирования и декодирования на основе пространственно-рекурсивного метода // Журнал универси-тета водных коммуникаций. 2012. № 1. С.8997.
11. Misra J. Powerlist: a structure for parallel recursion // ACM Transactions on Programming Languages and Systems. 1994. V. 16. N 6. P. 1737–1767. doi: 10.1145/197320.197356
12. Смолов В.Б., Барашенков В.В., Байков В.Д. Специализированные ЦВМ. М.: Высшая школа, 1981. 279 с.
13. Zhao J., Zhu S., Huang X. Real-time traffic sign detection using surf features on fpga // IEEE High Perfor-mance Extreme Computing Conference (HPEC). Waltham, USA, 2013. Art. 6670350. doi: 10.1109/HPEC.2013.6670350
14. Wang W., Huang X. An fpga co-processor for adaptive lane departure warning system // IEEE Int. Symposi-um on Circuits and Systems (ISCAS). Beijing, China, 2013. P. 1380–1383. doi: 10.1109/ISCAS.2013.6572112
15. Березин В.В., Золотухо Р.Н., Фахми Ш.С. Отладка аппаратно-программного обеспечения реконфигу-рируемых систем на кристалле // Компоненты и технологии. 2003. № 33. С. 118–122.
16. Воеводин В.В., Воеводин Вл.В. Параллельные вычисления. СПб.: БХВ-Петербург, 2002. 608 с.
17. Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981. 488 с.
18. Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике. М.: Иностранная литература, 1963. 832 с.
 



Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License
Информация 2001-2024 ©
Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики.
Все права защищены.

Яндекс.Метрика