А Method of Coding Video Segments in Spectral-Cluster Space with Detection of Structural Features

Autor: Бараннiк, В. В., Пчельнiков, С. I.
Jazyk: ukrajinština
Rok vydání: 2022
Předmět:
Popis: Обґрунтовано напрямки пiдвищення ефективностi надання дистанцiйних вiдеосервiсiв з використанням авiацiйного iнфокомунiкацiйного сегменту в процесi пiдтримки та прийняття рiшень в системах критичної iнфраструктури. Обґрунтовано наявнiсть проблемних аспектiв пов’язаних з якiстю отримання вiдеоiнформацiйного ресурсу з авiацiйних платформ. Перший стосується необхiдностi збiльшення роздрiбної здатностi вiдеознiмкiв. Другий криється в наявностi дисбалансу мiж: з одного боку означеними темпами значного зростання iнформацiйної iнтенсивностi вiдеоiнформацiйних потокiв; з iншого боку – помiтно вiдстаючими темпами збiльшення пропускної здатностi iнфокомунiкацiйних систем на бортових платформах. Обґрунтовано, що для локалiзацiї або усунення проблемних аспектiв необхiдно застосовувати технологiї зменшення бiтової iнтенсивностi вiдеопотоку. Це дозволить зменшити iнформацiйне навантаження на мережу та створити умови для залучення надлишкових кодових конструкцiй. Вiдповiдно до цього необхiдно для бортових комплексiв проводити iнтеграцiю технологiй компресiї вiдеоданих. В статтi ґрунтовно доводиться те, що необхiдно розробити такi методи кодування в складi комплексних технологiй обробки аерофотознiмкiв, для яких забезпечується: додаткове врахування нових видiв надмiрностi, що не пов’язанi з виключенням психовiзуальної надмiрностi; будування кодових конструкцiй з бiльшою стiйкiстю до негативного впливу канальних помилок на процес декодування вiдеосегментiв. Обґрунтовано переваги кластеризацiї вiдеосегментiв в спектральному просторi за структурною ознакою кiлькiсть серiй одиниць в двiйковому описi їх компонент. Розроблено метод статистичного кодування трансформанти (масив коефiцiєнтiв при базисних функцiях дискретного косинусного перетворення) в структурному просторi. Базовою складовою тут є встановлення статистичних залежностей в межах структурних кластерiв з врахуванням: локальних особливостей спектральних компонент за їх дiапазоном на основi структурних ознак в їх двiйковому описi; зменшеної потужностi статистичного простору та збiльшити рiвень нерiвномiрностi розподiлу кластеризованих компонент трансформанти. На основi проведених експериментальних дослiджень показано те, що використання створеного методу кодування кластеризованих трансформант дозволяє пiдвищити рiвень достовiрностi аерофотознiмкiв за показником пiкового вiдношення сигнал/шум в середньому на 50%. The directions for improving the efficiency of providing remote video services using the aviation infocommunication segment in the process of support and decision-making in critical infrastructure systems are substantiated. It is justified that in order to localize or eliminate problematic aspects, it is necessary to apply technologies for reducing the bit intensity of the video stream. This will reduce the information load on the network and create conditions for the involvement of redundant code structures. Accordingly, it is necessary to integrate video data compression technologies for on-board systems. The effectiveness of clustering video segments in spectral space based on the structural feature of the number of series of units in the binary description of their components is substantiated. A method of statistical coding of transformants in structural space has been developed. The basic component here is the establishment of statistical dependencies within structural clusters, taking into account: local features of spectral components in their range based on structural features in their binary description; reduced power of the statistical space and increase the level of uneven distribution of the clustered components of the transformant. On the basis of the conducted experimental studies, it is shown that the use of the created method of encoding clustered transformants allows to increase the level of reliability of aerial photographs by the indicator of the peak signal/noise ratio by an average of 50%.
Databáze: OpenAIRE
Externí odkaz: