Методы улучшения параметров цифровой системы видеонаблюдения при передаче цветовой информации тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат наук Сухов, Тимофей Михайлович

• Сухов, Тимофей Михайлович
• кандидат наук
• 2014

Оглавление диссертации кандидат наук Сухов, Тимофей Михайлович

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

РАЗДЕЛ 1. Общие принципы кодирования в цифровых системах

видеонаблюденйя

1.1 Основные параметры цифровых систем видеонаблюдения

1.2 Обобщенная функциональная схема цифровой системы видеонаблюдения

1.3 Функциональная схема цифровой системы видеонаблюдения с использованием дискретного косинусного преобразования

1.4 Выводы и постановка задачи исследования

РАЗДЕЛ 2. Улучшение параметров цветопередачи в цифровой системе

видеонаблюдения

2.1 Методы оценки качества цветовых преобразований

2.2 Принцип постоянной цветовой яркости в цифровых системах видеонаблюдения

2.3 Вещественная и целочисленная программные реализации принципа постоянной цветовой яркости

2.4 Выводы по разделу . !

РАЗДЕЛ 3. Методы сокращения числа .операций при вычислении

трехмерного дискретного косинусного преобразования

3.1 Трехмерное дискретное псевдокосинусное преобразование

3.2 Использование разрешающей способности зрительной системы человека

3.3 Сравнение преобразований

3.4 Выводы по разделу

РАЗДЕЛ 4. Аутентификация видеоданных в цифровой системе

видеонаблюдения

4.1 Стеганографические способы защиты от навязывания ложных изображений

4.2 Аутентификация потока видеоданных трехмерного дискретного псевдокосинусного преобразования

4.3 Усовершенствованная схема цифровой системы видеонаблюдения

с функцией аутентификации

4.4 Выводы по разделу

РАЗДЕЛ 5. Иерархическое кодирование видеоинформации на основе

дискретного псевдокосинусного преобразования

5.1 Использование иерархического кодирования в системах передачи видеоинформации

5.2 Оценка методов иерархического кодирования в цифровой системе видеонаблюдения

5.3 Усовершенствованная цифровая система видеонаблюдения с применением иерархического кодирования

5.4 Выводы по разделу

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Список использованных источников

Список публикаций соискателя

ПРИЛОЖЕНИЕ А

ПРИЛОЖЕНИЕ Б

ПРИЛОЖЕНИЕ В

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы улучшения параметров цифровой системы видеонаблюдения при передаче цветовой информации»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. Широкое распространение в настоящее время получили цифровые системы видеонаблюдения с передачей информации по проводным и беспроводным каналам связи. Для решения задач, связанных с обработкой, сжатием, передачей и приемом цветовой видеоинформации используют стандартные решения, которые по ряду характеристик не удовлетворяют потребителей. От системы передачи видеоинформации требуются следующие основные характеристики: высококачественная цветопередача, высокая степень сжатия видеоинформации, устойчивость сжатой видеоинформации к передаче по цифровым каналам связи с ошибками, высокая энергоэффективность и защита данных от несанкционированной модификации.

В существующих системах видео наблюдения чаще всего применяются кодеки на базе стандартов семейства MPEG (H.264/AVC [69], MPEG-2 [72] и т.д.) и M JPEG [73]. MPEG-кодеки обеспечивают высокую эффективность сжатия видеоданных [20], так как при помощи алгоритмов оценки и компенсации движения учитывают межкадровую зависимость отсчетов видеоинформации. Однако существующие алгоритмы обладают большой вычислительной сложностью. Кодеки на базе стандарта MJPEG учитывают только внутрикадровую зависимость отсчетов видеоинформации и, поэтому, обладают малой вычислительной сложностью, но при этом менее эффективны с точки зрения сжатия. В кодеках на базе стандартов семейства MPEG и MJPEG реализован принцип постоянной яркости [32], изначально ухудшающий четкость цветовых деталей видеоизображения при прореживании цветоразностиых отсчетов (форматы разложения 4:2:2, 4:2:0 и пр.). Еще одна проблема стандартных цифровых систем видеонаблюдепия - защита видеоданных от несанкционированной модификации (аутентификация видеоинформации). Существующая аппаратура видеонаблюдепия не обладают стандартизованной системой защиты видеоинформации от несанкционированной модификации [29, 30], и каждый производитель раз-

рабатываст собственный алгоритм защиты видеоданных. Таким образом, тема исследования является актуальной.

Целью работы является исследование и разработка методов энергоэффективного сжатия и передачи видеоинформации с использованием трехмерного дискретного псевдокосинусного преобразования, принципа постоянной цветовой яркости и методов защиты видеопотока от несанкционированной модификации, направленных на повышение эффективности мобильных систем, а также методов, обеспечивающих повышение устойчивости сжатого потока видеоданных к ошибкам в каналах связи, с одновременным упрощением вычислительной сложности алгоритмов сжатия видеоинформации. Для достижения поставленной цели было необходимо решить следующие задачи:

1. Реализация в цифровой системе видеонаблюдения принципа постоянной цветовой яркости и его сравнение с принципом постоянной яркости;

2. Уменьшение количества операций при вычислении трехмерного дискретного косинусного преобразования;

3. Разработка методов защиты потока видеоданных от несанкционированной модификации;

4. Повышение помехоустойчивости потока видеоинформации, при работе в сетях с потерями информации.

Объектом исследования является цифровая система видеонаблюдения с использованием алгоритма сжатия цифрового потока видеоинформации на основе трехмерного дискретного косинусного преобразования.

Предметом исследования являются методы формирования цветовых сигналов на основе принципа постоянной цветовой яркости и методы создания помехоустойчивого алгоритма сжатия потока видеоинформации с возможностью иерархического кодирования (разбиения кодируемой видеоинформации на основной и дополняющие потоки), а также методы внедрения меток, подтверждающих достоверность потока видеоданных для защиты от несанкционированной модификации.

Методологическую и теоретическую основу исследования составили научные труды отечественных и зарубежных ученых в области теории цвета (JI. JI. Полосин, В. В. Мешков и др.), теории информации (В. Д. Колесник, Б. Д. Кудряшов, Р. Галлагер, А. М. Яглом и др.), в области обработки и кодирования видеоинформации (H. Н. Шостацкий, И. И. Цуккерман, H. Н. Красиль-ников, Д. Марпе, У. Прэтт п др.) и в области защиты информации (И. Н. Оков, А. П. Алферов).

Методы исследования. Поставленные задачи решены на основе теории цвета, теории информации, теории оптимизации и методов цифровой обработки сигналов.

Предложенные алгоритмы реализованы на языке программирования Си в среде программирования Microsoft Visual Studio 2005, Code Composer Studio 4.2.

Экспериментальные исследования проводились с помощью аппаратного модуля на базе процессора DaVinci (TMS320DM6446) и модуля перепрограммируемой логической интегральной схемы (ПЛИС) Kintex фирмы Xilinx.

Научная новизна диссертационной работы заключается в следующем.

1. Впервые предложены вещественная и целочисленная программные реализации, осуществляющие преобразование цветовой информации согласно принципу постоянной цветовой яркости для цифровых систем видеонаблюдения.

2. Разработаны новые тестовые таблицы для оценки цветовых преобразований.

3. Предложены новые методы сокращения количества вычислительных операций. основанные на применении дискретного псевдокосинусного преобразования, а также учитывающие трехмерные границы разрешающей способности зрительной системы человека в частотной области.

4. Разработан оригинальный метод контроля целостности потока видеоданных с использованием цифрового «водяного знака» для цифровой систе-

мы видеонаблюдения на основе трехмерного дискретного псевдокосинусного преобразования.

5. Предложен новый метод повышения устойчивости потока видеоданных к воздействию ошибок за счет применения иерархического кодирования для цифровой системы видеонаблюдения на основе трехмерного дискретного псевдокосинусного преобразования.

Практическая значимость исследования. Предложенные в работе .методы использованы при разработке цифровой системы передачи цветных изображений с повышенной цветовой четкостью и улучшенными алгоритмами сжатия потока цветовой видеоинформации.

Программная реализация принципа постоянной цветовой яркости позволила улучшить цветопередачу цифровой системы видеонаблюдения, а также повысить четкость передаваемых цветных видеоизображений. За счет сокращения количества операций при вычислении трехмерного дискретного косинусного преобразования с учетом границ разрешающей способности зрительной системы человека удалось понизить энергопотребление цифровой системы впдеопаблюдения. Методы внедрения и проверки цифровых «водяных знаков» позволили увеличить достоверность видеоинформации в цифровой системе впдеопаблюдения. Иерархическое кодирование обеспечило повышение помехоустойчивости потока видеоданных при передаче по каналам связи с потерями информации.

Личный вклад. Включенные в диссертацию материалы получены лично автором или при его непосредственном участии: вещественная и целочисленная программные реализации принципа постоянной цветовой яркости, анализ цветовых преобразований, разработка испытательных цветовых таблиц, реализация дискретного псевдокосинусного преобразования с сокращенным количеством вычислительных операций, разработка и реализация алгоритма внедрения и проверки цифровых «водяных знаков», реализация алгоритма иерархического кодирования.

Апробация результатов исследования. Основные результаты диссертационной работы докладывались на семинарах кафедры радиоэлектронных систем управления БГТУ, а также на следующих научно-технических конференциях:

• VI Международная конференция «Телевидение: передача и обработка изображений», Санкт-Петербург, 2008 г.;

• 63-я Научно-техническая конференция СПбНТОРЭС им. А. С. Попова, посвященная Дню радио. Санкт-Петербург, 2008 г.;

• 65-я Научно-техническая конференция СПбНТОРЭС им. А. С. Попова, посвященная Дню радио, Санкт-Петербург, 2010 г.;

• 12-я Международная конференция и выставка «Цифровая обработка сигналов н ее применение», Москва, 2010 г.;

• 3-я научно-техническая школа-семинар «Инфокоммуникационные технологии в цифровом мире», Санкт-Петербург, 2014 г.

Внедрение результатов исследования. Разработанные алгоритмы цветовых преобразований и сжатия потока видеоданных с применением принципов иерархического кодирования были использованы в рамках ОКР в ЗАО «НПФ «ТИРС». Разработанные автором телевизионные испытательные таблицы внедрены в измерительную аппаратуру ОАО «НИИТ». Имеется два акта внедрения. Получен патент на изобретение.

Публикации по теме диссертационной работы. Основные результаты диссертации изложены в 17 печатных работах, из которых 5 опубликованы в научных журналах, входящих в перечень ВАК.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Принцип постоянной цветовой яркости для улучшения передачи цветовой информации в цифровых системах видеонаблюдения.

2. Новые цветовые таблицы, показывающие преимущества использования принципа постоянной цветовой яркости в цифровых системах видеонаблюдения.

3. Способ сокращения количества операций при вычислении трехмерного дискретного косинусного преобразования, использующий дискретное псевдокосинусное преобразование, и, учитывающий границы разрешающей способности зрительной системы человека в частотной области.

4. Цифровые «водяные знаки» для проверки целостности и подтверждения подлинности видеоинформации, внедряемые в поток видеоданных трехмерного дискретного псевдокосинуспого преобразования.

5. Иерархическое кодирование для повышения помехоустойчивости потока видеоданных трехмерного дискретного псевдокосинусного преобразования при работе в сетях с потерями информации.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, пяти разделов, заключения, списка сокращений, списка литературы и трех приложений. Работа содержит 178 страниц машинописного текста, включая 53 рисунка и 15 таблиц. Список литературы содержит 99 источников. СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, сформулированы цели, основные задачи, основные положения, выносимые на защиту, а также кратко изложено содержание работы по разделам.

В первом разделе рассмотрены общие принципы функционирования цифровых систем видеонаблюдения. Приведены основные критерии цифровых систем видеонаблюдения. Кратко изложено содержание существующих стандартов сжатия потока видеоданных. Описана функциональная схема цифровой системы видеонаблюдения с использованием трехмерного дискретного косинусного преобразования. Обозначены задачи исследования.

Второй раздел посвящен рассмотрению принципа постоянной цветовой яркости. Проанализированы пути развития и совершенствования телевизионных систем, подробно рассмотрен принцип постоянной яркости, на котором базируется большинство современных телевизионных систем. Рассмотрены критерии оценки эффективности обработки данных согласно применяемым преоб-

разованиям. Показано преимущество использования принципа постоянной цветовой яркости. Приведены методы вещественной и целочисленной программных реализации принципа постоянной цветовой яркости для цифровых систем видеонаблюдения.

В третьем разделе рассмотрены методы уменьшения числа операций при вычислении трехмерного дискретного косинусного преобразования. Предложено расширить существующий алгоритм псевдокосинусного преобразования на трехмерный случай и. тем самым, сократить сложность вычисления трехмерного преобразования. Кроме того, за счет границ разрешающей способности зрительной системы в частотной области можно производить вычисление только значащих коэффициентов трехмерного куба.

В четвертом разделе описаны методы защиты цифрового потока видеоинформации от модификации. Проведен анализ методов стеганографической защиты информации. Разработан алгоритм аутентификации потока видеоинформации трехмерного дискретного исевдокосинусного преобразования на основе внедрения цифровых «водяных знаков».

В пятом разделе приведен алгоритм иерархического кодирования в кодеках с использованием трехмерного дискретного псевдокосинусного преобразования. Предложены схемы иерархического кодирования с масштабированием по кадровому разрешению, кадровой скорости и по качеству.

В заключении перечислены основные результаты, полученные в диссертационной работе.

В приложении приведены цветовые испытательные таблицы, результаты субъективных экспертиз.

РАЗДЕЛ 1

Общие принципы кодирования в цифровых системах

видеонаблюдения

1.1 Основные параметры цифровых систем видеонаблюдения

К основным параметрам цифровых систем видеонаблюдения (ЦСВ) относятся следующие:

• четкая передача видеоизображений;

• энергопотребление;

• степень сжатия цифрового потока видеоинформации;

• достоверность передаваемых видеоданных;

• степень устойчивости к воздействию ошибок при работе в каналах связи.

Рассмотрим каждый из параметров.

Четкая передача видеоизображений. Основополагающий для системы видеонаблюдения параметр - четкость передачи видеоизображений, который в первую очередь определяет разрешающую способностью ЦСВ.

Разрешающая способность, измеряемая в телевизионных линиях (TBJI), определяет число элементов в строке телевизионного изображения, передаваемых тем или иным устройством телевизионного тракта. В аналоговых TBC отражает исключительно горизонтальное разрешение, зависящее от частотных характеристик канала передачи или устройства записи [24]. Разрешающая способность по вертикали в аналоговом и цифровом телевидении заложена в стандарте разложения. В России принят европейский стандарт разложения 625/50, обеспечивающий 576 различимых элементов по вертикали, соответствующих числу активных строк. В отличие от аналогового телевидения, сигнал которого непрерывен вдоль строки, в цифровом телевидении четкость по горизонтали строго регламентирована и зависит от частоты дискретизации видеосигнала.

Во всех системах цифрового телевидении стандартной четкости активная часть строки содержит 720 отсчетов (пикселей), что соответствует частоте дискретизации 13,5 МГц [38].

Энергопотребление определяет время работы системы от источника питания (аккумулятора). Системы видеонаблюдения с точки зрения электропитания можно разделить на работающие от сети, работающие от аккумулятора и комбинированные. В последнее время чаще всего используются комбинированные системы видеонаблюдения для обеспечения работы в условиях нестабильного электропитания от основного сетевого источника. Энергопотребление ЦСВ косвенным образом связано с числом операций, производимых ею в процессе преобразования светового излучения в цифровой поток видеоинформации. Чем меньше число выполняемых операций, тем ниже энергопотребление. На энергопотребление ЦСВ влияют особенности программной или аппаратной реализации [67].

Степень сжатия цифрового потока видеоинформации для согласования с каналом связи обеспечивается применением различных алгоритмов сжатия. Современные каналы связи не обеспечивают пропускную способность для передачи несжатой видеоинформации. Например, для передачи несжатого цифрового потока видеоинформации стандартной четкости потребуется 27 МГц х8 бит = 216 Мбит/сек. Ядром любой ЦСВ является видеокодек.

Показатель достоверности передаваемых видеоданных заключается в том, что ЦСВ должна обеспечивать соответствие принятого сообщения переданному. Под достоверностью подразумевается также, что видеоинформация не претерпит изменений в процессе доставки по каналу связи от передатчика приемнику. Достоверность можно увеличить, применив методы защиты видеоинформации.

Степень устойчивости к воздействию ошибок при работе в каналах связи. Передача видеоинформации осуществляется посредством проводного либо беспроводного цифрового канала связи. Цифровые каналы связи

обладают различными характеристиками, одной из которых, кроме пропускной способности, является устойчивость к потере данных. Помехоустойчивость капала связи можно улучшить за счет применения специальных схем дублирования доставки данных, помехоустойчивого кодирования и др.

Определив требования, рассмотрим обобщенную функциональную схему

ЦСВ.

1.2 Обобщенная функциональная схема цифровой системы видеонаблюдения

Обобщенная схема преобразования видеоинформации в ЦСВ изображена на рисунке 1.1.

Рисунок 1.1 — Обобщенная схема преобразования видеоинформации

В состав кодирующей части входят следующие функциональные преобразования видеоинформации: прямое цветовое преобразование, устранение пространственно-временной избыточности видеоинформации, статистическое кодирование, управление скоростью кодирования. В состав передающей части входит передатчик данных по каналу связи. Вместе кодирующая и передающая части выполняют функции передатчика ЦСВ.

В состав принимающей части входит приемник данных из канала связи. В состав декодирующей части входят следующие функциональные преобразования видеоинформации: статистическое декодирование, восстановление

пространственно-временной избыточности, обратное цветовое преобразование. Приемная и декодирующая части выполняют функции приемника ЦСВ. То есть в сущности приемник ЦСВ для восстановления принятой видеоинформации выполняет действия в обратном порядке действиям передатчика ЦСВ.

В существующих ЦСВ применяется комбинация методов сжатия потока видеоинформации с потерями и без потерь. Статистическое кодирование относится к методам сжатия без потерь, в то время как устранение пространственно-временной избыточности в основном проводится за счет отбрасывания незначимой визуальной информации.

Кратко рассмотрим назначение каждого из блоков системы сжатия потока видеоинформации.

Прямое цветовое преобразование предполагает первичную предобработку входных данных. На этапе поступления данных устройство оцифровки (аналогово-цифровой преобразователь, далее АЦП) переводит исходные компоненты аналогового сигнала первичных цветов красного (В), синего (В) и зеленого (6?) в цифровые отсчеты. На этом этапе осуществляется также перевод видеоинформации в цветовое пространство УСьСг, при котором учитываются свойства зрительной системы человека, состоящих в том, что зрительная система воспринимает яркостную и цветовые компоненты с разной четкостью [28].

Обратное цветовое преобразование восстанавливает отсчеты С?, В из полученных У, Сь, Сг.

Устранение пространственно-временной избыточности видеоинформации. Реальный объем информации, содержащейся в сигнале изображения, существенно меньше максимального, определяемого как произведение числа бит, затрачиваемых на кодирование каждого элемента изображения, на их количество в изображении (и па частоту повторения кадров при передаче динамических изображений) [3]. Любое реальное телевизионное изображение обладает пространственной и временной избыточностью благодаря сильной корреляции его отдельных элементов. Это позволяет уменьшить объем передаваемых

данных, не уменьшая количества информации, содержащейся в изображении.

Устранение пространственной избыточности видеоинформации. Первичное устранение пространственной избыточности, по сути, производится уже после цветового преобразования, при прореживании цветовых компонентов, в соответствии с одним из форматов прореживания видеоданных: 4:2:2, 4:2:0, 4:1:1 и прочие. Далее, обработка яркостной и цветоразностных компонентов производится по отдельности.

Для целей декорреляции используют различные методы. Наиболее часто применяемые из них - линейная пли нелинейная фильтрация и трансформация в спектральную область с последующей обработкой [3].

Для декорреляции сигналов изображения, основанной на представлении отсчетов не во временной, а в частотной области, осуществляют трансформацию сигналов при помощи одного из видов линейного преобразования. Для этого можно использовать преобразования Фурье, Уолша-Адамара, Карунена-Лоэва, косинусное [3]. Амплитуды базисных функций - трансформанты, вычисляемые в процессе преобразования, имеют существенно меньшую корреляцию между собой, чем исходные отсчеты. В процессе последующих преобразований осуществляется их эффективное кодирование с целью сжатия цифрового потока. В технике сжатия изображений эти преобразования обычно используют для внутри кадрового сжатия, то есть в пространственной двумерной области. Поскольку исходный сигнал является дискретным, то и преобразования используют дискретные. При этом операция преобразования сводится к матричному перемножению вектора изображения в пространственной области с трансформирующей матрицей.

Вид трансформирующей матрицы (то есть базиса преобразования) в значительной степени определяет как декоррелирующие свойства преобразования, так и сложность ее реализации. Так, классическое преобразование Фурье, обладая неплохими декоррелирующими свойствами, является комплексным, что заметно усложняет его техническую реализацию. Преобразование

Уолша-Адамара, напротив очень легко реализуется, так как содержит в матрице преобразования только коэффициенты 1 и —1. Однако его декоррелирующие свойства несколько хуже. Кроме того, неточность передачи трансформант (например, за счет округления) вызывает ошибки восстановления изображения, более заметные наблюдателем в результирующем изображении. Наилучшими декоррелирующими свойствами обладает преобразование Каруиена-Лоэва. Оно формирует индивидуальную матрицу преобразования для каждого изображения в отдельности, что обуславливает как его наилучшие декоррелирующие свойства, так и высокие вычислительные затраты.

В технике сжатия сигналов изображения наибольшее распространение получило дискретное косинусное преобразование (ДКП), представляющее собой оптимальный компромисс между рядом противоречивых требований. Его декоррелирующие свойства занимают положение между преобразованиями Фурье и Каруиена-Лоэва, оно является вещественным и небольшие неточности при передаче, трансформант не слишком сильно заметны зрителям на восстановленном изображении.

Как и преобразование Фурье, ДКП является разделяемым, то есть может быть последовательно и независимо проведено в горизонтальном, а затем в вертикальном (или наоборот) направлениях.

При переносе в частотную область основная мощность сигнала концентрируется вблизи постоянной составляющей изображения, которую представляет верхний левый коэффициент. Он является арифметическим средним значений коэффициентов всех элементов изображения (блока изображения). Очевидно, что непосредственно ДКП не приводит к сжатию цифрового сигнала. Однако, учитывая то, что амплитуды высокочастотных компонент обычно очень малы или равны нулю, это создает благоприятные условия для дальнейшего эффективного статистического кодирования. В этом и состоит основное достоинство и цель перевода изображения в базис пространственных частот. Следует также учитывать, что глаз человека, менее чувствителен к ошибкам передачи

высокочастотных составляющих; это допускает их более-грубую последующую дискретизацию.

Устранение временной избыточности видеоинформации достигается за счет использования компенсации движения или одного из декоррели-рующих преобразований (косинусное, вейвлет, Хаара [3, 36] и пр.).

Компенсация двиэ/сеиия. В качестве наиболее распространенного метода устранения временной избыточности используется метод гибридной обработки динамических изображений, базирующийся на использовании анализа движения. Такой способ позволяет осуществлять так называемую компенсацию движения - ставить в соответствие предыдущий во времени двумерный блок, например, Ап и блок Лп+\, смещенный в пространстве в следующем кадре на вектор, компонентами которого являются величины Дг, А]. Этот вектор принято

I

называть вектором движения. Так удается учесть плоскопараллельное перемещение объекта в изображении за время смены кадра Ти- Если и Дг и А^ - целые числа, то Ь{1 + Дг, ] + Д.;', £ + Т^) = Ь({, ¿), где Ь - яркость. Естественно, что точное равенство возможно лишь при условии, что движение объекта исчерпывается плоскопараллельным смещением, распределение освещенности в нем неизменно, градиент яркости фона за время Ти равен нулю и все объекты в каждом блоке перемещаются с одной и той же скоростью, выражаемой целыми числами элементов изображения за смену кадра по обеим пространственным осям. Вектор движения может быть и иецелочисленным, т.е. в общем случае приходится решаться задачу минимизации меры различия анализируемых блоков.

Преобразование по «времени». По аналогии с устранением пространственной избыточности с использованием одного из декоррелирующих преобразований, используется преобразование накопленных кадров по «времени». Например, используя дискретное косинусное преобразование по оси «времени», основная мощность сигнала также концентрируется вблизи постоянной составляющей сигнала изображения.

Преобразование по «времени» практически не использовалось при сжатии цифрового потока видеоинформации в реальном масштабе времени из-за большого количества вычислительных операций, однако с появлением быстрых алгоритмов вычисления ДКП и других преобразований является оптимальным по соотношению вычислительной сложности и коэффициента сжатия.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Сухов, Тимофей Михайлович, 2014 год

Список использованных источников

1. Алферов, А. П. Основы криптографии / А. П. Алферов, А. Ю. Зубов, А. С. Кузьмин, А. В.Черемушкип - М.: Гелиос АРВ, 2001. - 480 с.

2. Беляев, Е. А. Адаптивное арифметическое кодирование в стандарте ЛРЕС2000 / Е. А. Беляев, А. М. Тюрликов, А. С. Уханова // Информационно-управляющие системы. - 2007. - №6 (31) - С. 28-33, г.

3. Быков, Р. Е. Основы телевидения и видеотехники. Учебник для вузов / Р. Е. Быков. - М.: Горячая линия - Телеком. - 2006. - 399 с.

4. Ватолин, Д. Методы сжатия данных. Устройство архиваторов, сжатие изображений и видео / Д. Ватолин, А. Ратушняк, М. Смирнов, В. Юкин.

- М.: ДИАЛОГ-МИФИ. - 2003. - 384 с.

5. Галлагер, Р. Теория информации и надежная связь / Р. Галлагер. - М.: Советское радио. - 1974. - 720 с.

6. Гоголь, А. А. Цифровые инфокоммуникационные системы и измерения. Учебное пособие с грифом УМО / А. А. Гоголь, М. О. Колбаиев, Л. Л. Полосин, В. Я. Черный. - СПб.: ГОУВПО СПбГУТ. - 2006. - 116 с.

7. Гоголь, А. А. Основы метрологического обеспечения инфокоммуникаци-онных сетей и систем, (учебное пособие) / А. А. Гоголь, М. О. Колбанев, Л. Л. Полосин, В. Я. Черный. - СПб.: БГТУ «Воеимех». - 2006. - 92 с.

8. Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений / Р. Гонсалес, Р. Вудс. -М.: Техносфера. - 2006. - 1072 с.

9. ГОСТ РФ 28147-89 Системы обработки информации. Защита криптографическая. Алгоритм криптографического преобразования. - М.: Госстандарт СССР, 1989. - 28 с.

10. Грибунин, В. Г. Цифровая стеганография / В. Г. Грибунин, И. Н. Оков, И. В. Туринцев. - М.: СОЛОН-Пресс. - 2002. - 272 с.

11. Джакония, В. Е. Телевидение: Учебник для вузов / В. Е. Джакония, А. А. Гоголь, Я. В. Друзин и др. - М.: Горячая линия - Телеком. - 2002.

- 640 с.

12. Зубакин, И. А. Адаптивный алгоритм кодирования видеоинформации на основе трехмерного дискретного косинусного преобразования / И. А. Зу-

бакин, Ш. С. Фахми // Известия вузов. Сер. Радиоэлектроника. - 2010. -Вып. 1. - С. 49-54.

13. Зубов, А. 10. Криптографические методы защиты информации. Совершенные шифры / А. Ю. Зубов. - М.: Гелиос АРВ. - 2005. - 192 с.

14. Зюко, А. Г. Теория электрической связи: Учебник для вузов / А. Г. Зюко, Д. Д. Кловский, В. И. Коржик, М. В. Назаров. - М.: Радио и связь. -1999. - 432 с.

15. Локшин, Б. А. Цифровое вещание: от студии к телезрителю / Б. А. Лок-шин. - М.: Компания «Сайрус Системе». - 2001. - 446 с.

16. Кан, Д. Взломщики кодов / Д. Кан. - М.: Издательство «Центполиграф». - 2000. - 473 с.

17. Колесник, В. Д. Курс теории информации / В. Д. Колесник, Г. Ш. Пол-тырсв. - М.: Наука. - 1982. - 416 с.

18. Колосов, А. К. Кодирование телевизионных изображений в мобильной стереовидеосистеме / А. К. Колесов. // Известия вузов. Сер. Радиоэлектроника. - 2008. - Вып. 6. - С. 12-20.

19. Колесов, А. К. Помехоустойчивое цифровое кодирование телевизионных изображений для мобильных систем / А. К. Колесов, Н. Н. Шостацкий. // Труды учебных заведений связи. - 2008. - Вып. 179. - С. 58-72.

20. Комарович, В. Ф. Сжатие подвижных изображений на основе трехмерного дискретного косинусного преобразования / В. Ф. Комарович, А. А. Устинов, Д. А. Бардюков // Информация и космос. - 2007. - №1. - С. 81-91

21. Кочин, Л. Б. Методы и средства отображения цветовой видеоинформации / Л. Б. Кочин. - СПб.: Балт. гос. техн. унтт. - 2012. - 268 с.

22. Красильников, Н. Н. Теория передачи и восприятия изображений / Н. Н. Красильников - М.: Радио и связь. - 1986. - 246 с.

23. Красильников, Н. Н. Цифровая обработка изображений / Н. Н. Красильников. - М.: Вузовская книга. - 2001. - 320 с.

24. Кривошеев, М. И. Основы телевизионных измерений. 3-е изд. доп. и пе-рераб. / М. И. Кривошеев. - М.: Радио и связь. - 1989. - 608 с.

25. Кривошеев, М. И. Световые измерения в телевидении / М. И. Кривошеев, А. К. Кустарев - М.: «Связь». - 1973. - 224 с.

26. Кудряшов, Б. Д. Теория информации: Учебник для вузов / Б. Д. Кудря-шов. - СПб.: Питер - 2009. - 320 с.

27. Кустов, Д. А. Проблематика измерения качества транспортного потока MPEG-2 в цифровом телевидении / Д. А. Кустов. // Вопросы радиоэлектроники. Серия «Техника телевидения». - 2006. - Вып. 2. - С. 95-102.

28. Мешков, В. В. Основы светотехники, ч. 2. Физиологическая оптика и колориметрия / В. В. Мешков, А. Б. Матвеев. - М.: Энергоатомиздат. — 1989. - 432 с.

29. Оков, И. Н. Криптографические системы защиты информации /

И. Н. Оков. - СПб.: ВУС. - 2001. - 236 с.

(

30. Оков, И. Н. Электронные водяные знаки как средство аутентификации передаваемых сообщений / И. Н. Оков, Р. М. Ковалев. // Защита информации. Конфидент. - 2001. - №3. - С. 80-85

31. Оппенгейм, Э. Применение цифровой обработки сигналов / Э. Оппенгейм. - М.: «Мир». - 1980. - 550 с.

32. Полосин, JI. JL Принцип постоянной цветовой яркости в телевидении / JI. JI. Полосин. // Телевизионная техника и связь. - 1995. - Спец. выпуск, посвященный 50-летию НИИТ. - С. 28-37.

33. Полосин, Л. Л. Контроль параметров каналов передачи цветоразност-ных сигналов в цифровом телевидении / JT. JT. Полосин, С. А. Третьяк, Ю. А. Фролов // Вопросы радиоэлектроники. Серия Техника Телевидения - 2007. - Вып. 2. - 96 с.

34. Программы для обработки фотографий [Электронный ресурс] - Режим ; доступа: http://www.adobe.com/ru/products/photoshop/family/

35. Прокис, Д. Цифровая связь. Пер. с аигл. / Д. Прокис Под ред. Д. Д. Клов-ского. - М.: Радио и связь. - 2000. - 800 с.

36. Прэтт, У. Цифровая обработка изображений: Пер. с англ. / У. Прэтт - М.: «Мир». - 1982. - Кн. 1 - 312 с.

37. РЕКОМЕНДАЦИЯ МСЭ-R ВТ.500-13. Методика субъективной оценки качества телевизионных изображений. - Женева. - 2012. - 44 с.

38. РЕКОМЕНДАЦИЯ МСЭ-R ВТ.601-6. Студийные параметры кодирования цифрового телевидения для стандартного 4:3 и широкоэкранного 16:9 форматов. - Женева. - 2007. - 13 с.

39. Ричардсон, Я. Видеокодировапие. Н.264 и MPEG-4 - стандарты нового поколения / Я. Ричардсон. - М.: Техносфера. - 2005. - 368 с.

40. Сергеенко, В. С. Сжатие данных, речи, звука и изображений в телекоммуникационных системах: Учебное пособие /B.C. Сергеенко, В. В. Баринов

- М.: ИП «РадиоСофт». - 2009. - 360 с.

41. Смирнов, А. В. Основы цифрового телевидения: Учебное пособие / А. В. Смирнов. - М.: Горячая линия-Телеком - 2001. - 224 с.

42. Смирнов, А. В. Цифровое телевидение: от теории к практике / А. В. Смирнов, А. Е. Пескин - М.: Горячая линия-Телеком. - 2005. - 352 с.

43. Сэломон, Д. Сжатие данных, изображений и звука / Д. Сэломон. - М.: Техносфера. - 2004. - 368 с.

44. Уваров, Н. Е. Цифровая обработка изображений в телевизионных системах наблюдения и охраны / Н. Е. Уваров // CCTV фокус. - 2004. - №3.

- С. 56-61.

45. Умбиталиев, А. А. Перспективы развития цифрового телерадиовещания: комплексное решение внедрения цифрового телевидения в регионах / А. А. Умбиталиев. // Вопросы радиоэлектроники. Серия Техника Телевидения. - 2008. - Выпуск 2. - С. 3-8.

46. Хаффман, Д. А. Построение кодов с минимальной избыточностью / Д. А. Хаффман. // Кибернетический сборник. - 1961. - №3. - С. 79-87.

47. Цифровое кодирование телевизионных изображений / И. И. Цуккерман, Б. М. Кац, Д. С. Лебедев и др.; Под ред. И. И. Цуккермана. - М.: Радио и связь. - 1981. - 240 с.

48. Цифровое преобразование изображений: Учебное пособие для вузов / Р. Е. Быков, Р. Фрайер, К. В. Иванов, А. А. Манцветов; Под ред. Р. Е. Быкова. - М.: Горячая линия - Телеком. - 2004. - 228 с.

49. Цуккерман, И. И. Анизотропия пространственно-частотной характеристики зрения / И. И. Цуккерман, Н. Н. Шостацкий. // Физиология человека.

- 1978. - т. №4. - С. 17-20.

50. Шнайер, Б. Секреты и ложь. Безопасность данных в цифровом мире / Б. Шнайер. - СПб: Питер. - 2003. - 368 с.

51. Шостацкий, Н. Н. Сокращение спектра телевизионного сигнала, основанное на анизотропии спектров изображений и свойствах зрения / Н. Н. Шостацкий. // Вопросы радиоэлектроники. Сер. Техника телевидения. -1974. - Выпуск 1. - С. 13-23.

52. Яглом, А. М. Вероятность и информация / А. М. Яглом, И. М. Яглом -М.: Глав. ред. физ-мат. лит. издательства Наука. - 1973. - 511 с.

53. Busch, С. Digital Watermarking: From Concepts to Real-Time Video Applications / C. Busch, W. Funk, S. Wolthusen // IEEE Сотр. Graphics and Applications. - 1999. - pp. 25-35.

54. Celik, M. A hierarchical image authentication watermark with improved localization and security / M. Celik, G. Sharma, E. Saber. // In: Proc. ICIP. - 2001. - Vol. II. - pp. 502-505.

55. Chan, Yui-Lam. Variable Temporal-Length 3-D Discrete Cosine Transform Coding / Yui-Lam Chan and Wan-Chi Siu // IEEE Transactions on Image Processing. - 1997. - Vol. 6. - No. 5. - pp. 758-763.

56. Chan, R. K. W. 3D-DCT Quantization as a Compression Technique for Video Sequences / R. K. W. Chan and M. C. Lee // Proceedings of the 1997 International Conference on Virtual Systems and MultiMedia. - 1997. -pp. 188-196

57. Chen, B. Quantization index modulation: A class of provably good methods for digital watermarking and information embedding / B. Chen, G.W. Wornell // IEEE Trans, on Information Theory. - 2001. - Vol. 47. № 5. - pp. 1423-1443.

58. Chen, B. An Information-Theoretic Approach to the Design of Robust Digital Watermarking Systems / B. Chen, G. W. Wornell // Proceeding Int. Conf. on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). - 1999. - Vol. 4 -pp. 2061-2064.

59. Craver, S. On Public-Key Steganography in the Presence of an Active Warden / S. Craver. // Second International Workshop, IH'98. - 1998. - pp. 355-368.

60. Craver, S. Resolving Rightful Ownerships with Invisible Watermarking Techniques: Limitations, Attacks, and Implications / S. Craver, N. Memon, B. Yeo, M. Yeung // IEEE Journal on Selected Areas in Communication. -1998. - Vol. 16. № 4. - pp. 573-586.

61. Furht, В., An Adaptive Three-Dimensional DCT Compression Based on Motion Analysis / B. Furht [and other] // Proceedings of the 2003 ACM symposium on Applied computing. - 2003. - pp. 765-768.

62. Ginsburg, A. P. The perception of visual form: a two dimensional filter analysis. / A. P. Ginsburg // Proceedings of the IV symposium on sensory system physiology. - 1976. - pp. 46-51.

63. Gordon, S. Simplified Use of 8x8 Transform / S. Gordon, D. Marpe, T. Weigand. // Joint Video Team (JVT) of ISO/IEC MPEG and ITU-T VCEG, doc. JVT-I022. - 2003.

64. Grosbois, R. Authentication and access control in the JPEG 2000 compressed domain / R. Grosbois, P. Gerbelot, T. Ebrahimi. // Proc. SPIE 46th Annual Meeting - Applications of Digital Image Processing. - 2001. - Vol. 4472. - pp. 95-104.

65. GSM 06.10 Version 7.0.0, European Standard. - 1999.

66. Hallapuro, A. Low complexity transform and quantization - Part 1: Basic Implementation / A. Hallapuro [and other] // JVT document JVT-B038. -2002.

67. He, Zh. Power-rate-distortion analysis for wireless video communication under energy constraints / Zhihai He, Y. Liang, L. Chen, I. Ahmad and Dapeng Wu // IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology. - 2005. - Vol. 15. - pp. 645-658.

68. Hsu, С. T. Multiresolution watermarking for digital images / C.T. Hsu, J.-L. Wu // IEEE Trans, on Circuits and Systems II. - 1998. - №45(8). -pp. 1097-1101.

69. H.264/AVC JM Reference Software [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://iphome.hhi.de/suehring/tml/

70. IETF RFC 1889, RTF: A transport protocol for real-time applications. -January 1996.

71. ISO/IEC 11172-2: «Information technology - Coding of moving pictures and associated audio for digital storage media at up to about 1,5 Mbit/s - Part 2: Video». - 1993.

72. ISO/IEC 13818 (MPEG-2): «Generic coding of moving pictures and associated audio information». - 1994.

73. ITU-T and ISO/IEC JTC1, «Digital Compression and coding of continuous-tone still images», ISO/IEC 10918-1 - ITU-T Recommendation T.81 (JPEG). - 1992.

74. ITU-T and ISO/IEC JTC1, «Image Coding System: Core Coding System», ITU-T Recommendation T.800 and ISO/IEC 15444-1 (JPEG 2000 Part 1). -2000.

75. ITU-T Recommendation H.264 and ISO/IEC 14496-10 (AVC). Advanced video coding for generic audiovisual services. - Geneva. - 2010. - 676 p.

76. Jack, H. Video demystified : a handbook for the digital engineer / H. Jack. -Publisher: Burlington ; Oxford : Newnes. - 2007. - 920 p.

77. Ji, X. Concealment of Whole-Picture Loss in Hierarchical B-Picture Scalable Video Coding / Xiangyang Ji, Debin Zhao and Wen Gao // IEEE Transactions on Multimedia. - 2008. - Vol. 11. - pp. 11-22.

78. Kinoshita, K. Image transmission carrier and image spectrum in generalized photographic system / K. Kinoshita. - NHK Technical monograph. - 1964, -36 p.

79. Koivusaari, J. J. Simplified three-dimensional discrete cosine transform based video codec / J. J. Koivusaari and J. H. Takala // SPIE Proceedings in Multimedia on Mobile Devices. - 2005. - vol. 5684. - pp. 11-21.

80. Lee, M. Quantization of 3D-DCT coefficients and scan order for video compression / M. Lee [and other] // Journal of visual communication and image representation. - 1997. - Vol.8 (4). - pp. 405-422.

81. Lin, Y. K. An area efficient design for integer transform in H.264/AVC FRext / Y. K. Lin [and other] // The 17th VLSI Design/CAD Symposium. - 2006.

82. Lin, C. Y. Semi-fragile watermarking for authenticating JPEG visual content / C.Y Lin, S. F. Chang //Proc. ICIE, Security and Watermarking of Multimedia Contents. - 2000. - pp. 140-151;

83. Malvar, H. S. Low-complexity transform and quantization in H.264/AVC / H. S. Malvar [and other] // IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology. - 2003. - Vol. 13(7). - pp. 598-603.

84. Matsui, K. Digital signature on a facsimile document by recursive MH coding / K. Matsui, K. Tanaka, Y. Nakamura // Symposium on Cryptography and Information Security. - 1989.

85. Мекку, Т. On the computation of the 3-D DCT / Т. Mekky [and other] // IEEE International Conference on Electronics, Circuits and Systems. - 2003. -vol. 3. - pp. 1141-1143.

86. Menezes, A. J. Handbook of applied cryptography. / A. J. Menezes, P. C. Oorschot, S. A. Vanstone. - CRC Press. - 1996. - 780 p.

87. MPEG-2 TM5 Rate Control and Quantization Control [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.mpeg.org/mpeg/.

88. Schwarz, Н. Overview of the Scalable Video Coding Extension of the H.264/AVC Standard / H. Schwarz, D. Marpe, T. Wiegand // IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology. - 2007. - vol. 17, no. 9. - pp. 1103-1120.

89. Servais, M. Video Compression using the Three Dimensional Discrete Cosine Transform / M. Servais and Gerhard De Jager // Proceedings of the 1997 South African Symposium on Communications and Signal Processing. - 1997. - pp. 27-32.

90. Shi, Y. Q. Image and Video Compression for Multimedia Engineering / Y. Q. Shi, H. Sun. - CRC Press. - 2000. - 504 p.

91. Schuster G. M. Rate-Distortion Based Video Compression, Optimal Video Frame Compression, and Object Boundary Encoding / G. M. Schuster, A. K. Katsaggelos - Kluwer Academic Publisher. - 1997.

92. Simmons, G. J. The History of Subliminal Channels / G. J. Simmons. //IEEE Journal on Selected Areas of Communications. - 1998. - Vol. 16, № 4. -pp. 452-461.

93. Simmons, G. J. The prisoner's problem and the subliminal channel / G. J. Simmons. // Advances in Cryptology, Proc. Crypto - 83. - 1983. -pp. 51-67.

94. Software optimization resources. C-H- and assembly. Windows, Linux, BSD, Mac OS X [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.agner.org/optimize/instruction_tables.pdf.

95. The New Test Images [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http: //www. imagecompression. info/test _images /

96. Wiegand, Т. H.26L Test Model Long-Term Number 9 (TML-9) draftO / T. Wiegand. // ITU-T Q.6/SG16 Document TML9.doc (VCEG-N83dl). -2001.

97. Xiangyang, Ji. Concealment of Whole-Picture Loss in Hierarchical B-Picture Scalable Video Coding / Ji Xiangyang [and other] // IEEE Transactions on Multimedia. - 2008. - vol. 11. - pp. 11-22.

98. Yeo, B. Volume rendering of DCT-based compressed 3D scalar data / B. Yeo and B. Liu // IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. -1995. - vol.1, iss. 1. - pp. 29-43.

99. YUV Video Sequences [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://trace.eas.asu.edu/yuv/.

Список публикаций соискателя

Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК:

А1. Сухов, Т. М. Сжатие видеоинформации на основе трехмерного дискретного псевдо-косинусного преобразования для энергоэффективных систем видеонаблюдения / Т. М. Сухов, Е. А. Беляев, Н. Н. Шостацкий // Компьютерная оптика. - 2010. - Том 34, №2. - С. 260-272.

А2. Сухов, Т. М. Использование принципа постоянной цветовой яркости для передачи видеоинформации / Т. М. Сухов, Е. А. Беляев // Известия вузов. Приборостроение. - 2011. - Том 1. - С. 55-59.

АЗ. Сухов, Т. М. Сжатие цветовой информации с использованием аутентификации видеоданных в системах видеонаблюдения / Т. М. Сухов // Вопросы радиоэлектроники. Сер. Техника телевидения. - 2013. - Вып. 2. -С. 70-79.

А4. Сухов, Т. М. Об иерархическом кодировании в цифровой системе видеонаблюдения / Т. М. Сухов // Информационно-управляющие системы. -2014. - №69. - С. 50-62.

А5. Сухов, Т. М. Реализация принципа постоянной цветовой яркости для систем кодирования видеоинформации / Т. М. Сухов // Известия вузов. Приборостроение. - 2014. - Том 7. - С. 60-63.

Патент

А6. Сухов, Т. М. Способ формирования и проверки заверенного цифровым водяным знаком электронного изображения / И. Н. Оков, Т. М. Сухов, В. В. Цветков // Патент на изобретение № 2450354. Заявка № 2010150960. Приоритет изобретения 13.12.2010, зарегистрирован в Гос. реестре изобретений РФ 10.09.2012.

Другие статьи и материалы конференций:

А7. Сухов, Т. М. Построение испытательных таблиц для цифрового широкоформатного телевидения высокой четкости / Т. М. Сухов // Материалы межвузовской научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Системы управления и передачи информации», г. С.-Петерб., 15 мая 2007 г. - СПб.: Типография БГТУ. - 2007. - С. 62-63.

А8. Сухов, Т. М. Особенности электронных испытательных таблиц для цифрового телевидения / Т. М. Сухов // Материалы VI открытой научно-практической конференции учащихся, студентов и аспирантов «Инфор-

мационные технологии в области науки и техники». Ч. II. г. С.-Петерб., 17-18 апреля 2008 г. - СПб.: ГОУ «СПбГДТЮ». - 2008. - С. 5-9.

А9. Сухов, Т. М. Построение испытательной таблицы для цифрового телевидения / Т. М. Сухов, Ю. В. Фролов // 63-я Научно-техническая конференция, посвященной Дню радно: Труды конференции., г. С.-Петерб., апр. 2008. - СПб: Издательство СПбГЭТУ «ЛЭТИ». - 2008. - С. 222-223.

А10. Сухов, Т. М. Электронная испытательная таблица для цифрового телевидения / Т. М. Сухов, Л. Л. Полосин // Телевидение: передача и обработка изображений: Материалы 6-ой междунар. конф., г. С.-Петерб., 30 июня - 1 июля 2008 г. - СПб.: изд-во ООО «Инсанта», 2008. - С. 142-143.

All. Сухов, Т. М. Испытательная таблица для широкоформатного цифрового телевидения / Л. Л. Полосин, Т. М. Сухов // Вопросы радиоэлектроники. Сер. Техника телевидения. - 2008. - Вып. 2. - С. 90-95.

А12. Сухов, Т. М. Испытательная таблица для цифрового телевидения повышенной четкости с динамическими элементами / Л. Л. Полосин, А. А. Иванов, Т. М. Сухов // Вопросы радиоэлектроники. Сер. Техника телевидения. - 2009. - Вып. 2. - С. 103-107.

А13. Сухов, Т. М. Использование трехмерного псевдо-косинусного преобразования для сжатия подвижных изображений / Т. М. Сухов, Е. А. Беляев // Труды Российского научно-технического общества радиотехники, электроники и связи имени А. С. Попова. Серия: цифровая обработка сигналов и ее применение, г. Москва, 31 марта - 2 апреля 2010 г. - М.: Рос. НТОРЭС им. А. С. Попова. - 2010. - Выпуск XII-2. - С. 139-142.

А14. Сухов, Т. М. Иерархическое сжатие видеоинформации па основе трехмерного дискретного псевдо-косинусного преобразования / Е. А. Беляев, Т. М. Сухов // 65-я Научно-техническая конференция, посвященной Дню радио: Труды конференции., г. С.-Петерб., 19-20 мая 2010 г. - СПб: Издательство СПбГЭТУ «ЛЭТИ». - 2010. - С. 169-171.

А15. Sukhov, Т. Scalable video coding based on three-dimensional discrete pseudo cosine transform / E. Belyaev and Liu Kai, Т. Sukhov // The 10th International Conference on Next Generation Wired/Wireless Advanced Networking. St. Petersburg, Russia, August 23-25, 2010. - Publisher: Springer-Verlag. - 2010. - pp. 448-459.

A16. Сухов, Т. M. Уменьшение вычислительной сложности цифрового кодирования телевизионных изображений на базе трехмерного ДКП с уче-

том модели зрительной системы человека / Т. М. Сухов, Е. А. Беляев // Proceedings of International Workshop Distributed Computer and Communication Networks. Theory and Applications (DCCN-2010). Moscow, Russia, October 26-28, 2010. - Moscow: R&D Company «Information and Networking Technologies». - 2010 - pp. 307-312.

A17. Сухов, T. M. Об использовании принципа постоянной цветовой яркости в системах видеонаблюдения / Т. М. Сухов // Сборник докладов 3-й научно-технической школы-семинара «Инфокоммуникационные технологии в цифровом мире», г. С.-Петерб., 21-22 ноября 2013 г. - СПб.: ООО «Технолит». - 2013. - С. 18-19.

1

8

10

11

12

13

14

15 16

Рисунок А.1 - Испытательная таблица для телевидения стандартной чёткости

1

5 6

7 8 9

10

11

12

13

14

15 16

Рисунок Б.1 — Испытательная таблица для телевидения высокой чёткости

О *

н к

н и