(43-1) 14 * << * >> * Русский * English * Содержание * Все выпуски

Video images compression and restoration methods based on optimal sampling
Drynkin V.N., Nabokov S.A., Tsareva T.I.

State Research Institute of Aviation Systems (GosNIIAS), Moscow, Russia

 PDF, 2040 kB

DOI: 10.18287/2412-6179-2019-43-1-115-122

Страницы: 115-122.

Аннотация:
The study proposes video images compression and restoration methods based on multidimensional sampling theory that provide four-fold video compression and subsequent real-time restoration with loss levels below visually perceptible threshold. The proposed methods can be used separately or along with any other video compression techniques, thus providing additional quadruple compression.

Ключевые слова:
video image compression, image reconstruction-restoration, three-dimensional image processing, quincuncial sampling, spatial filtering, spatial resolution.

Цитирование:
Drynkin, V.N. Video images compression and restoration methods based on optimal sampling / V.N. Drynkin, S.A. Nabokov, T.I. Tsareva // Computer Optics. - 2019. - Vol. 43, Issue 1. - P. 115-122. - DOI: 10.18287/2412-6179-2019-43-1-115-122.

Литература:

  1. ITU-R. Recommendation ITU-R BT.2100-1 (06/2017). Image parameter values for high dynamic range television for use in the production and international program exchange [Electronical Resource]. – International Telecommunication Union. – 2017. – 16 p. – URL: http://www.itu.int/dms_pubrec/itu-r/rec/bt/R-REC-BT.2100-1-201706-I!!PDF-E.pdf (request date 18.10.2018).
  2. Дворкович, В.П. Новые возможности стандарта видеокодирования HEVC/ В.П. Дворкович, А.В. Дворкович, Г.Ю. Грызов // Цифровая обработка сигналов. – 2013. – Т. 3. – С. 2-8.
  3. Пат. 2429541 Российская Федерация G 06 T 9/20. Способ кодирования оцифрованных изображений с использованием дискретного вейвлет-преобразования адаптивно определённого базиса / Филиппов А.К., Руфицкий В.А.; патентообладатель: Общество с ограниченной ответственностью «Сигма-интегрированные системы»; № 2009132891/09, заявл. 02.09.2009, опубл. 20.09.2011, Бюл. № 26. – 11 с.: ил.
  4. Пат. 2540781C1 Российская Федерация G 06 T 5/10, G 06 F 17/14. Способ прямого и обратного быстрого двухмерного вейвлетпреобразования / Шоберг А.Г., Шоберг К.А.; Патентообладатель: Общество с ограниченной ответственностью "ИмПро Технологии"; № 2013137915/08, заявл. 13.08.2013, опубл. 10.02.2015, Бюл. № 4. – 14 с.: ил.
  5. Андрейко, Д.Н. Основные методы сжатия данных в передаче цифровых видеоизображений / Д.Н. Андрейко, П.Ю. Комаров, Ф.М. Игнатов // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. – 2013. – № 9. – С. 12-15.
  6. Пат. 2669874C1 Российская Федерация H 04 N 19/85, H 04 N 19/59, H 04 N 19/132, H 04 N 19/174.  Способы и устройство сжатия изображений. Способ и устройство восстановления изображений / Дрынкин В.Н., Царёва Т.И.; Патентообладатель: Федеральное государственное унитарное предприятие "Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем"(ФГУП "ГосНИИАС"); № 2017132318, заявл. 15.09.2017, опубл. 16.10.2018, Бюл. № 29. – 24 с.: ил.
  7. Дрынкин, В.Н. Разработка и применение многомерных цифровых фильтров / В.Н. Дрынкин. – М.: ГосНИИАС, 2016. – 179 с. – ISBN: 978-5-98771-013-5.
  8. Бородянский, А.А. Гипертреугольная дискретизация N-мерных сообщений / А.А. Бородянский // Радиотехника. – 1985. – № 4. – С. 42-52.
  9. Бородянский, А.А. Оптимальная дискретизация движущихся изображений / А.А. Бородянский // Электросвязь. – 1983. – № 3. – С. 35-39.
  10. Цифровое кодирование телевизионных изображений / Б. Кац, Д. Лебедев, В. Маковеев, С. Сардыко, Е. Сорока, В. Хлебородов, Н. Шостацкий, И. Цуккерман. – М.: “Радио и связь”, 1981. – 240 с.
  11. Dudgeon, D.E. Multidimensional digital signal processing / D.E. Dudgeon, R.M. Mersereau. – Englewood Cliffs, N.J.: Prentice-Hall, 1984. – 400 p. – ISBN: 978-0-13-604959-3.
  12. Ярославский, Л.П. Введение в цифровую обработку изображений / Л.П. Ярославский. – Москва: “Советское радио”, 1979. – 312 с.
  13. Entezari, A. Optimal sampling lattices and trivariate box splines. Doctoral Dissertation / A. Entezari. – Burnaby, BC, Canada: Simon Fraser University; 2007. – ISBN: 978-0-494-40556-7.
  14. Zhang, L. An edge-guided image interpolation algorithm via directional filtering and data fusion / L. Zhang, X. Wu // IEEE Transactions on Image Processing. – 2006. – Vol. 15, Issue 8. – P. 2226-2238. – DOI: 10.1109/TIP.2006.877407.
  15. Vazquez, C. Reconstruction of nonuniformly sampled images in spline spaces / C. Vazquez, E. Dubois, J. Konrad. – IEEE Transactions on Image Processing. – 2005. – Vol. 14, Issue 6. – P. 713-725. – DOI: 10.1109/TIP.2005.847297.
  16. Zhang, L. Image interpolation by adaptive 2-D autoregressive modeling and soft-decision estimation / L. Zhang, X. Wu // IEEE Transactions on Image Processing. – 2008. – Vol. 17, Issue 6. – P. 887-896. – DOI: 10.1109/TIP.2008.924279.
  17. Пат. 2549353 C1 Российская Федерация H 04 N 5/349, H 04 N 7/015, G 06 T 5/00. Способ повышения разрешающей способности видеосистем / Дрынкин В.Н., Царёва Т.И.; Патентообладатель: Федеральное государственное унитарное предприятие "Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем"; № 2014103333/07, заявл. 03.02.2014, опубл. 27.04.2015, Бюл. № 12. – 21 с.: ил.
  18. Дрынкин, В.Н. Метод повышения разрешающей способности изображений / В.Н. Дрынкин, Т.И. Царёва // Цифровая обработка сигналов. – 2014. – № 3. – С. 9-14.
  19. Rabiner, L.R. Theory and application of digital signal processing / L.R. Rabiner, B. Gold. – Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, Inc; 1975. – 762 p. – ISBN: 978-0-13-914101-0.
  20. Xiph.org. Xiph.org video test media [derf’s collection] [Electronical Resource]. – URL: https://media.xiph.org/video/derf (request date 18.10.2018).
  21. Ultra video group. Test sequences [Electronical Resource]. – URL: http://ultravideo.cs.tut.fi/#testsequences (request date 18.10.2018).
  22. Harmonic Inc. Download your 4K videos [Electronical Resource]. – URL: https://www.harmonicinc.com/4k-demo-footage-download (request date 18.10.2018).
  23. FFmpeg. A complete, cross-platform solution to record, convert and stream audio and video [Electronical Resource]. – URL: http://ffmpeg.org (request date 18.10.2018).
  24. Pratt, W.K. Digital image processing / W.K. Pratt. – New York, Chichester, Brisbane, Toronto: John Wiley and Sons, Inc., 1978. – 750 p. – ISBN: 978-0-471-01888-9.
  25. ITU-R. Recommendation ITU-R BT.500-13: Methodology for the subjective assessment of the quality of television pictures [Electronical Resource]. International Telecommunication Union. – 2012. – 46 p. – URL: http://www.itu.int/dms_pubrec/itu-r/rec/bt/R-REC-BT.500-13-201201-I!!PDF-E.pdf (request date 18.10.2018).
  26. Монич, Ю.И. Оценки качества для анализа цифровых изображений [Элекронный ресурс] / Ю.И. Монич, В.В. Старовойтов // Искусственный интеллект. – 2008. – № 4. – С. 376-386. – URL: http://dspace.nbuv.gov.ua/bitstream/handle/123456789/7481/046-Monich.pdf (дата обращения 18.10.2018).
  27. Sheikh, H.R. Image information and visual quality / H.R. Sheikh, A.C. Bovik // IEEE Transactions on Image Processing. – 2006. – Vol. 15, Issue 2. – P. 430-444. – DOI: 10.1109/ICASSP.2004.1326643.
  28. Li, Z. Toward a practical perceptual video quality metric / Z. Li, A. Aaron, I. Katsavounidis, A. Moorthy, M. Manohara // Netflix Technology Blog. – 2016. – URL: https://medium.com/netflix-techblog/toward-a-practical-perceptual-video-quality-metric-653f208b9652 (request date 18.10.2018).

© 2009, IPSI RAS
Россия, 443001, Самара, ул. Молодогвардейская, 151; электронная почта: journal@computeroptics.ru ; тел: +7 (846) 242-41-24 (ответственный секретарь), +7 (846) 332-56-22 (технический редактор), факс: +7 (846) 332-56-20