Повышение эффективности передачи мультимедийной информации методом чирплет-преобразования тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.17, кандидат технических наук Тульский, Иван Николаевич

• Тульский, Иван Николаевич
• кандидат технических наук
• 2012

Оглавление диссертации кандидат технических наук Тульский, Иван Николаевич

ОГЛАВЛЕНИЕ

ОГЛАВЛЕНИЕ

ОСНОВНЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ СЖАТИЯ МУЛЬТИМЕДИЙНОЙ ИНФОРМАЦИИ

1.1. ОБЩИЕ ПРИНЦИПЫ КОМПРЕСИИ МУЛЬТИМЕДИЙНОЙ ИНФОРМАЦИИ

1.1.1. Требования, предъявляемые к алгоритмам компрессии

1.1.2. Критерий сравнения алгоритмов

1.2. АЛГОРИТМЫ КОМПРЕССИИ МУЛЬТИМЕДИЙНОЙ ИНФОРМАЦИИ

1.2.1. Недостатки алгоритмов сжатия без потерь

1.2.2. Недостатки алгоритмов сжатия с потерями

1.3. АЛГОРИТМ КОМПРЕССИИ ВИДЕО ТРАФИКА

1.4. ВЫВОДЫ

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ И АЛГОРИТМОВ ПОВЫШЕНИЯ КАЧЕСТВА ПЕРЕДАЧИ МУЛЬТИМЕДИА-ИНФОРМАЦИИ

2.1. ОБОСНОВАНИЕ ВОЗМОЖНСТИ ПРИМЕНЕНИЯ "ЧИРПЛЕТ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ" ДЛЯ РАЗРАБОТКИ НОВОГО АЛГОРИТМА СЖАТИЯ

2.1.1. Разработка алгоритма компрессии и декомпрессии

изображений на основе математического аппарата чирплет

преобразования

2.2. МЕТОД ПЕРЕДАЧИ МУЛЬТИМЕДИА ИНФОРМАЦИИ НА ОСНОВЕ АЛГОРИТМА, С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЧИРПЛЕТ-ПРЕОБРАЗОВАНИЯ

2.3.ВЫВОД Ы

ГЛАВА 3. ЭКСПЕРЕМЕНТАЛЬНОЕ ОБОСНОВАНИЕ РАЗРАБОТАННЫХ

МЕТОДОВ И АЛГОРИТМОВ

ЗЛ. ЭКСПЕРЕМЕНТАЛЬНЫЕ МОДЕЛИ

ЗЛЛ Исследования качества изображений после предварительной

обработки

ЗЛ.2. Абсолютные оценки качества изображений

3.1.3. Субъективные оценки качества изображений

3.2. ВЫВОДЫ

ГЛАВА 4. ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМ И УСТРОЙСТВ НА ОСНОВЕ АЛГОРИТМА КОМПРЕССИИ ИСПОЛЬЗУЮЩЕГО ЧИРПЛЕТ ПРЕОБРАЗОВАНИЕ

4.1. РЕАЛИЗАЦИЯ АППАРАТНОГО КОДЕКА КОМПРЕСИИ ПОТОКОВОГО ВИДЕО ТРАФИКА

4.2. РЕАЛИЗАЦИЯ ПРОГРАМНОГО КОДЕКА КОМПРЕССИИ ПОТОКОВОГО ВИДЕО ТРАФИКА

4.3. СОЗДАНИЕ ПРОГРАММНЫХ ОТЛАДОЧНЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ МАШИН

4.4. ВЫВОДЫ

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ А

ОСНОВНЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ

3GP - Контейнер сжатия и восстановления мультимедиа сообщений ДКП - Дискретное косинусное преобразование ДПФ - Дискретное преобразование Фурье ДВП - Дискретное вельвет преобразование

MPEG - Кодек сжатия видеоизображений использует алгоритм JPEG JPEG - алгоритм сжатия изображений, в основе математический аппарат ДКП

JI4M - Линейная частотная модуляция

PSNR - (Peak Signal to Noise Ratio) пиковое отношение сигнала к помехе

MSE - среднеквадратичное отклонение

Verilog - Язык поведенческого описания

ПЛИС - Программируемая логическая интегральная схема

КИХ - Конечная импульсная характеристика

S SIM - (structural similarity) мера структурного подобия

HDL - Язык поведенческого описания

RGB - Форма цветовой передачи изображения

ММ - математическая модель

САПР - система автоматизированного проектирования ЭВМ - электронно-вычислительная машина

Кодек - система с набором базисных математических функций и алгоритмов для работы с различными типами данных

Контейнер - набор различных кодеков для реализации заданных алгоритмов

Чирплет - отрезок линейно частотно модулированного сигнала Чирплет преобразование - результат умножения ЛЧМ сигнала на окно, что обеспечивает свойство локализованное™ во времени

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Повышение эффективности передачи мультимедийной информации методом чирплет-преобразования»

ВВЕДЕНИЕ

При современном уровне развития информационных технологий существенно возрастает количество пользователей интернет-ресурсами в составе мобильных терминалов. Растет и их вычислительная мощность. Все более востребованными становятся высокоскоростные телекоммуникационные системы с возможностью качественной доставки мультимедийной информации в больших объемах с ограничением времени доставки и различными эксплуатационными характеристиками сети.

Основной тенденцией развития предоставляемых современным абонентам мобильных телекоммуникационных систем услуг является использование всё более сложных и насыщенных мультимедийных элементов -графики, видеофрагментов, звука, которые, в свою очередь, предъявляют более высокие требования к пропускной способности каналов связи и к вычислительным ресурсам мобильных терминалов, что, как следствие, качественно влияет на такие сегменты сервиса, предоставляемые абонентам, как мобильное телевидение, организацию цифровой (1Р) телефонии и различных сервисов потоковой доставки видео- и аудиоданных [1].

Для качественного улучшения сервисов потоковой доставки мультимедийной информации используется различные алгоритмы сжатия (компрессии), которые позволяют значительно уменьшить объем передаваемой информации, увеличить помехозащищенность и уменьшить аппаратно программные ресурсы.

Вопросам разработки методов и алгоритмов компрессии мультимедийной информации для передачи по телекоммуникационным системам третьего и четвертого поколения, с учётом их специфики, посвящены работы отечественных [7,12] и зарубежных [17,19,31] авторов. В данных работах показаны возможности применения методов и алгоритмов сжатия и восстановления мультимедийной информации при незначительном ухудшении

качества. Рассмотренные алгоритмы обеспечивают компрессию информации не во временной области, а в частотной, спектральной области (косинусное и вейвлет-преобразования).

На сегодняшний день результаты применения алгоритмов с допустимыми потерями, для сжатия мультимедиа информации, основанные на математических аппаратах косинусного преобразования и, в последнее время, вейвлвет-преобразований, показали более высокую эффективность по сравнению с алгоритмами, в основе которых лежат классические методы и подходы. Данные алгоритмы также учитывают такие особенности каналов доставки мультимедиа сообщений в беспроводных сетях, как нестабильность соединения, малые размеры дисплея, низкие вычислительные мощности мобильного терминала и низкая помехоустойчивость беспроводной сети.

Таким образом, работа посвящена повышению надежности обработки информации и обеспечению помехоустойчивости информационных коммуникаций при высокоскоростном обмене данными посредством телекоммуникационных систем.

Целью работы является повышение качества и эффективности, помехоустойчивости каналов телекоммуникационных систем доставки мультимедиа сообщений. И, как следствие, улучшению эксплуатационных характеристик каналов потоковой доставки мультимедиа информации абонентам.

Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи:

- Обзор решений по обеспечению компрессии мультимедиа информации для беспроводных телекоммуникационных систем третьего и четвертого поколения, с учетом специфики беспроводных каналов;

- Обзор решений, применяемых для сжатия мультимедийной информации, используемой, на текущий момент, в беспроводных телекоммуникационных системах;

- Анализ и оценка применения новых методов и алгоритмов для компрессии мультимедиа информации;

- Анализ систем математических преобразований для разработки нового метода кодирования мультимедийной информации;

- Разработка алгоритма компрессии мультимедиа информации с использованием чирплет-преобразования;

- Разработка метода передачи мультимедиа информации с использованием чирплет-преобразования;

- Имитационные модели для симуляции передачи сигнала по беспроводному каналу с внесением случайных ошибок (случайные битовые ошибки, потеря пакета данных, потеря синхронизации потока);

- Анализ и выводы, на основе разработанного алгоритма с использованием математического аппарата чирплет-преобразования, по сравнению с используемыми на сегодняшний день, в основе которых математический аппарат косинусного преобразования (JPEG, MPEG-4, Н.263).

Разработанные ранее методы кодирования реализованы в виде аппаратно -

программных средств (кодека).

На сегодняшний день за основу взят базовый 3GP -кодек, являющийся дальнейшим развитием кодека Н.263. Кодек Н.263, разработан для передачи мультимедиа информации по каналам связи со скоростью меньше 128 кбит/с и обеспечивает высокую степень сжатия изображения, но даёт невысокое качество восстановления формы движущихся объектов. С программно-алгоритмической точки зрения реализованный кодеком Н.263 алгоритм - это алгоритм сжатия JPEG, и, несмотря на высокоэффективную компрессию, обладает рядом отрицательных характеристик. Например, при большой степени сжатия на изображении появляется блочный эффект, а при повреждении данных видеоряд «распадается». Следует также отметить, что метод и реализующий его математический аппарат (алгоритм) включает в себя ряд параметрических функций, изменяя которые можно варьировать

характеристики процессов компрессии и восстановления. При реализации эти параметры фиксируются, исходя из характеристик реальных изображений, параметрам аппаратных затрат и параметров критичных к системам реального времени и т.д. В связи свыше сказанным, у алгоритмов и методов, реализованных одинаково, коэффициенты компрессии могут отличаться, но в целом, явных преимуществ не будет.

Однако следует отметить, что мобильные терминалы, обеспечивающие полную поддержку данного формата (3GP), на сегодняшний день наиболее распространены [2]. Поддержка формата 3GP в терминалах осуществлена на программном уровне, и лишь в ряде случаев обеспечивается полная аппаратная поддержка. Помимо этого, для передачи информации с использованием кодека 3GP, необходимы дополнительные меры защиты передаваемого битового потока, которые также поддержаны в терминалах на программном уровне.

Например, в, беспроводных телекоммуникационных системах третьего и четвертого поколения применяется защита от групповых ошибок (FEC forward error correction), при этом сейчас данной схемой вносится дополнительно 37% избыточной информации. Надо сказать, что, с одной стороны, данная защита повышает помехозащищенность, но, с другой -обладает рядом недостатков описанных ниже [2].

Схема FEC - кодирования работает и актуальна только для сетей с очень плохой помеховой обстановкой. На сегодняшний день, в связи с тем, что в беспроводных телекоммуникационных системах активно используются сложные программно-аппаратные схемы защиты, данная схема кодирования избыточна [3]. Соответственно, для современных телекоммуникационных систем, вносящих меньшее количество ошибок в передаваемые данные, конечная эффективность подобной схемы кодирования становится ниже [3].

Также при резком падении характеристик передаваемого цифрового канала, как то: скорость передачи, помехи или срыв передачи, кодек,

применяемый сейчас, не сможет восстановить пакет данных, и мультимедиа информация будет потеряна или испорчена.

Дополнительно, при использовании перемежения бит в целях восстановления групповых ошибок увеличивается время, для обработки и приёма кадра информации. При передачи разовых мультимедиа данных это не критично, но при передачи мультимедиа контента (видео, онлайн информации), данная схема приведет к глобальной задержке и расходу программно-аппаратных ресурсов терминала приема [2].

Из выше сказанного, одной из приоритетных задач, является увеличение помехозащищенности канала приема передачи, и сокращение программно-аппаратных ресурсов для обработки принимаемой информации.

В настоящее время, с учетом использования современного оборудования и сервисного программного обеспечения, при современном развитии беспроводных телекоммуникационных сетей и их модернизации возможно построить эффективный сервис потоковой доставки мультимедиа сообщений и предоставить абонентам самые современные интерактивные услуги.

Постановка задачи сводится к созданию такого алгоритма кодирования мультимедиа информации, который бы максимально учитывал специфику интерактивных цифровых беспроводных телекоммуникационных сетей и максимально обеспечивал помехозащищенность.

В соответствии с поставленной целью и для достоверности полученных результатов проведена работа:

1. Разработке метода и быстрого алгоритма компрессии (кодирования) и декомпрессии мультимедиа последовательности с помощью чирплет-преобразования;

2. Оценке качества восстановленной информации после применения сжатия на основе чирплет-преобразования;

3. Сравнительному анализу эффективности разработанного алгоритма на основе метода чирплет-преобразования и методов на основе косинусного и вейвлет-преобразований с потерями;

4. Анализ помехоустойчивости битового потока, сформированного с помощью чирплет-преобразования;

5. Математическое моделирование и технический эксперимент для сравнения алгоритмов.

6. Аппаратная и программная реализация алгоритма. Диссертация состоит из четырех глав.

В первой главе рассматриваются вопросы и освещаются проблемы передачи мультимедийной информации в телекоммуникационных системах. Рассматриваются разработанные ранее методы и алгоритмы компрессии мультимедийной информации. Обосновываются требования к контейнерам компрессии и передачи мультимедийной информации в беспроводных телекоммуникационных системах. Даются критерии оценки компрессии видео потока и статических изображений.

Вторая глава посвящена разработке метода и алгоритма компрессии мультимедиа информации. Рассмотрены возможности уже существующих методов и алгоритмов, приведены их достоинства и недостатки. Предложен метод передачи и алгоритм компрессии мультимедиа данных на основе системы математических преобразований (чирплет-преобразования). Описывается алгоритм компрессии, в основе которого лежит процедура сжатия видео потока с помощью адаптивного чирплет-преобразования.

В третьей главе приведены критерии оценки сжатого и восстановленного мультимедиа-трафика. Представлены модели для расчета Р8№1 и 8Б1М метрик, созданные в среде МАТЪАВ. Приводятся таблицы, диаграммы, графика, для обоснования правильности теоретических решений, в основе которых лежит математический аппарат чирплет-преобразования. Доказывается возможность

реального применения предложенных алгоритмов в существующих телекоммуникационных сетях.

В четвертой главе приводится два устройства с программной и аппаратной реализацией кодека на основе математического аппарата чирплет-функции. Рассматривается полностью программная модель для отработки и симуляции чирплет-кодека и различных ситуаций передачи данных по телекоммуникационному каналу.

По результатам диссертационной работы сформулированы положения, представляемые к защите:

1. Разработан метод и реализован чирплет-алгоритм компрессии мультимедиа информации для высокопроизводительных сетей, позволяющий значительно уменьшить информационную плотность передаваемого потока, порядка 20% по сравнению с используемыми на сегодняшний день;

2. Разработан метод передачи мультимедиа информации для сетей третьего и четвертого поколения, использующий разработанный алгоритм сжатия на основе математического аппарата чирплет-преобразования, позволяющий значительно упростить организацию конечных терминалов, сократить время обработки данных в 2-3 раза, увеличить помехозащищенность канала в 2,5 раза и, как следствие, увеличить его пропускную способность.

3. Разработаны имитационные модели для исследования различных информационных каналов связи, использующихся при передаче мультимедиа-информации, которые, в отличие от известных моделей, позволяют осуществлять программно-аппаратную симуляцию широкого спектра помех, а также выполнять анализ соотношений сигнал - шум и рассчитывать метрику 881М (отношение схожести и подобия); Практическая ценность работы заключается в следующем:

1. Использование предложенного метода позволяет сократить время аппаратной и программной обработки мультимедийного потока, в телекоммуникационных системах;

2. Применение разработанных методов повышает помехоустойчивость передаваемого сигнала;

3. Разработанные алгоритмы позволяют сократить программные и аппаратные ресурсы при организации телекоммуникационных систем.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 8 печатных работ, в том числе 3 - из перечня изданий, рекомендуемых ВАК.

Результаты исследований диссертационной работы используются при организации высокоскоростных каналов обмена данными датчиковой аппаратуры космических аппаратов в ОАО «Информационные спутниковые системы» им. академика М.Ф. Решетнева» и ОАО «НПК Ссистемы прецизионного приборостроения».

Заключение диссертации по теме «Теоретические основы информатики», Тульский, Иван Николаевич

4.4 ВЫВОДЫ

Наряду с уже существующими алгоритмами сжатия продемонстрирована возможность реализации аппаратно-программного продукта на современной электронной базе. Необходимо отметить, что предложенный алгоритм без изменений может быть интегрирован в уже разработанные кодеки компрессии видеоизображений, такие как, например JPEG 2000. Следует также сказать, что такие трудности с правами собственности как на кодеки, использующие математический аппарат вельвет-преобразования, не возникнут ввиду того, что данный алгоритм для передачи по беспроводным телекоммуникационным сетям предложен впервые.

Впервые создана глубоко проработанная программная модель для симуляции трансляций потокового видеоизображения по беспроводному телекоммуникационному каналу, использующая чирплет-кодирование. Модель позволит выбрать наиболее оптимальные коэффициенты и обеспечить топологическое построение контейнера сжатия для конкретной задачи.

Данные наработки, аппаратная, программная и математическая модель кодека, использующего математический аппарат чирплет-преобразования, позволит в кратчайшие сроки и с минимумом затрат начать поэтапное внедрение и развивать данную тематику повсеместно.

В качестве альтернативных источников апробирования данных результатов необходимо провести исследования в реально эксплуатируемых беспроводных телекоммуникационных сетях. staples.avi V: 324x524.15.0 fps

Image (

From Multimedia File nage outputd.avi

To Multimedia File

A=U'S"V'U S

NQv

АГ~М~

Singular VaJue Decomposition

Image

Display

To Video Oisplayl E

Vector Scope Pulse Shaping thifplet hO Filter тЫ Pulse Shaping thirpiet hi Filter

Thêta

Rho Hough pE Lines

Bef

The organisation of a bit stream

-Ы Pulse Shaping tfiirplet hO Filterl

Pulse Shaping thirplethl Filterl

Pulse Shaping thifplet hO Filter3

Pulse Shaping thifplet hi Filters

I 2 2

HRef PID{z)

Rounding off

HRef PID(z)

Rounding off1

1-D T(U)

Л*; compression

To Video Display

Image output1.avi

To Multimedia File 1

Image

Draw

Circles

Pts

Casual bit errors and loss of shots

Рисунок 4.4-1. Модель чирплет-кодека для симуляции прохождения по телекоммуникационному каналу.

109

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Подводя итоги проделанной работы необходимо отметить, что впервые разработаны методы и алгоритмы передачи и компрессии мультимедийного трафика по беспроводным цифровым радиосетям при помощи кодека на основе чирплет-преобразования, с наименьшими потерями и искажениями относительного исходного мультимедийного трафика.

Результатом проделанной работы является следующее:

1. Разработан и исследован алгоритм компрессии видеотрафика и метод передачи мультимедиа информации на основе математического аппарата чирплет-преобразования.

2. Реализована детализированная программно-структурная модель для среды МАТЬАВ, реализующая модель кодека сжатия потокового видеотрафика, с возможностями изменения коэффициентов сжатия, внесения случайных битовых ошибок, потерю синхронизации, потерю пакетов, и другие программно аппаратные возможности.

3. Создано устройство, реализующее аппаратный кодек, в основе которого лежит чирплет-преобразование.

Создано устройство, реализующее программный кодек, в основе которого лежит чирплет-преобразование.

4. Теоретические данные промоделированы с учетом помеховой обстановки и среды эфира передачи по цифровому беспроводному телекоммуникационному каналу.

Полученные результаты могут найти применение для передачи мультимедийного трафика в современных беспроводных цифровых сетях передачи данных, в условиях плохой помеховой обстановки, не повсеместному покрытию беспроводных сетей, и их загруженностью, а также плохом качестве сервиса телекоммуникационных устройств доставки мультимедиа сообщений.

Как альтернативу, для контейнера передачи ЗОР предложен способ передачи на основе математического аппарата чирплет-преобразования. Полученные результаты исследования позволяют сказать, что применяя данный контейнер, возможно, вдвое ускорить скорость доставки мультимедиа сообщений и, соответственно, разгрузить выделенный канал приема передачи, как минимум второе повысить помехозащищенность и снизить аппаратные и программные ресурсы на реализацию такого типа контейнера сжатия и восстановления.

Важно отметить, что битовый поток, формируемый описываемым методом, обладает особой гибкостью - как внутри кадра, так и между кадрами, во временной области. Это означает, что возможны различные пути прогрессивной загрузки видеопоследовательности: как поочерёдная загрузка всех кадров, так и одновременная. В первом варианте в случае обрыва связи восстановленное изображение будет высокого качества, но будет размыт объект движения. Во втором варианте всё движение будет восстановлено полностью, но общее качество изображения будет низким. Очевидно, что в случае успешной загрузки всех кадров целиком видеопоследовательность будет восстановлена точно и с высоким качеством.

Предложенный метод передачи мультимедиа информации дает возможность не привязывать абонента к какому-либо постоянному сжатому трафику с низкой скоростью доставки, а предоставляет абоненту услугу с наилучшим качеством, используя ту часть из общего потока данных, которая возможно, будет принята при условно максимальной скорости абонентского подключения.

Следствием применения разработанных структур является существенная экономия памяти и программно-аппаратных ресурсов при осуществлении преобразований, что является существенным фактором при реализации предложенных алгоритмов на базе чирплет-преобразований в устройствах, вычислительные ресурсы которых не позволяют производить сложные математические алгоритмы и операции.

Задел по рассмотренной тематике может послужить для внедрения, реальной реализации алгоритмов компрессии мультимедиа-сообщений. Высокие характеристики разработанного алгоритма найдут повсеместное применение в различных смежных областях и должны развиваться как альтернатива уже существующим алгоритмам.

Следует сказать, что алгоритм адаптивного сжатия на основе чирплет-преобразования внедрен и применяется при компрессии информации обработки систем оптического наблюдения разрабатываемой и реализованной в ОАО "ИСС" им. академика Решетнева и ОАО "НПК СПП". Основные результаты диссертации опубликованы в трех научных рецензируемых журналах «Вестник Сибирского аэрокосмического университета», «Вестник Воронежского государственного технического университета», «В мире научных открытий».

По мнению автора, наибольшую ценность диссертационной работе придает большой объем практической реализации выполненных теоретических разработок. Автор диссертации выражает самую искреннюю благодарность В. Г. Середкину, А. В. Парунову, А. В. Гребенникову и многим другим специалистам, без чьих консультаций и помощи не могли быть созданы эффективные устройства и алгоритмы.

112

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Тульский, Иван Николаевич, 2012 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Прохоренко, Е.И. Разработка новых методов и алгоритмов в компьютерной обработки речевых данных в информационно - телекоммуникационных системах: Автореф. дис. ... канд. техн. наук / Е.И. Прохоренко. Белгород, 2006. 166 с.

2. Тульский И. Н. Улучшение сервисов потоковой доставки мультимедиа сообщений // Труды десятой научно - практическая конференция «Интеллект и наука» Филиал ФГОУ ВПО «Сибирский федеральный университет» в г. Железногорск. Железногорск, Часть 1, 2010. С. 55-57.

3. Рощин, А.Б. Мажоритарные методы преобразования сигналов в телекоммуникационных системах: Автореф. дис. ... канд. физ.-мат. наук / А.Б. Рощин. Москва, 2004. 112 с.

4. Климов, A.C. Форматы графических файлов / A.C. Климов. Москва, 1995. 210 с.

5. Ватолин, Д.С. Алгоритмы сжатия изображений: Методическое пособие / Д.С. Ватолин. МГУ им. Ломоносова. Москва, 1999 г, 98 с.

6. Приоров, А. Л. Обработка изображений двумерными не рекурсивными фильтрами: Автореф. дис. ... кан. физ. -мат. Наук / А. Л. Приоров. Ярославль, 2010.135 с.

7. Ватолин, Д.С. Использование графики в WWW / Д.С. Ватолин // ComputerWorld-Россия. № 15 (32). 1996. 45 с.

8. Никамин, В. А. Форматы цифровой звукозаписи / В. А. Никамин. СПб., 1998. 67 с.

9. Винокуров, C.B. Математическое и программное обеспечение методов повышения временной эффективности фрактального сжатия изображений: Автореф. дис. ... канд. техн. наук/ C.B. Винокуров. Москва, 2007. 178 с.

10. Ватолин, Д.С. Фрактальное сжатие изображений / Д.С. Ватолин // ComputerWorld-Россия. № 6 (23). 1996. 45 с.

11. Тропченко, А. А., Методы сжатия изображений аудио сигналов и видео: Учебное пособие / А. А. Тропченко, А. Ю. Тропченко. Санкт-петербургский университет информационных технологий, механики и оптики. Санкт-петербург, 2009. 255 с.

12. Хуанга, Т. С. Быстрые алгоритмы в цифровой обработке изображений / Т. С. Хуанга. Москва, 1984. 310 с.

13.Гасфилд, Дэн. Строки, деревья и последовательности в алгоритмах. Перевод с английского И.В. Романовского / Дэн Гасфилд. СПб.: Невский Диалект. БХВ Петербург, 2003. 320 с.

14. Свиридов, Ю. Delphi 5 - создание мультимедийных приложений / Ю. Свиридов, Н.Тюкачев. Петербург, 2001.190 с.

15. Казаков, Ф. Кодирование видео в MPEG-4 AVC. Ч. 1. / Ф. Казаков // Компьютерра-онлайн. 2006. 54 с.

16. Порев, В.Н. Компьютерная графика / В.Н. Порев. Санкт-Петербург, 2002. 112 с.

17. Уэлстид, С. Фракталы и вейвлеты для сжатия изображений в действии / С. Уэлстид. Москва: Триумф, 2003. 312 с.

18. Asgary, S., T.Q. Nguyen, and W.A. Sethares. 1997. "Wavelet -Based Fractal Transforms for image Coding with No Search", Proc. IEEE International Conf. on Image Processing, (ICIP97).

19. Яне, Б. Цифровая обработка изображений / Б. Яне. Москва, 2007. 432 с.

20. W. Forstner. Image processing for feature extraction in digital intensity, color and range images. In A . Dermanis, A. Grun, and F. Sanso, eds., Geomatic Methods for the Analysis of Data in the Earth Sciences, vol. 95 of Lecture Notes in Earth Sciences. Springer, Berlin, 2000.

21.Нго Хыу Фук. Параллельно - рекурсивные методы выполнения вейвлет-преобразования в задачах обработки дискретных сигналов: Дис ... кан. техн. наук. Москва 2005.

22. Вернер, М. Основы кодирования: Учебник для ВУЗов / М. Вернер. Москва, 2004. 340 с.

23. Shnayderman A., Gusev A., Eskicioglu A.M. An SVD-Based Gray-Scale Image Quality Measure for Local and Global Assessment // IEEE Transactionson image processing. - February 2006. -Vol. 15, №. 2.

24. Малла, С. Вэйвлеты в обработки сигналов / С. Малла. Москва, 2005. 590 с.

25. Тульский И. Н. Возможность использования чирплет-преобразования для компрессии аудио- и видеоинформации в беспроводных радиосетях // Вестник Воронежского государственного технического университета. Т. 6, № 4, 2010. С. 46-51.

26. S. Mann, S. Haykin. Adaptive chirplet transform. McMaster University, Hamilton Ontario, 1991.

27. Mallat, S.G., and Zhang, Z.: Matching pursuit with time-frequency dictionaries, IEEE Trans. Signal Process, 1993, 41, (12), pp. 3397-3415.

28. S. Mann and S. Haykin. Adaptive chirplet transform: an adaptive generalization of the wavelet transform. Optical Engineering, 31:1243-1256, 1992.

29. Mann, S, and Haykin, S.: Chirplets and warblets - novel time-frequency methods, Electron. Lett, 1992, 28, (2), pp. 114-116.

30. S. Mann, Wavelets and chirplets: Time-frequency perspectives, with applications, Advances in Machine Vision, Strategies and Applications, in P. Archibald, Ed. , pp. 99-128, World Scientific, New York (1992).

31. Добеши, И. Десять лекций по вейвлетам /И. Добеши. Ижевск, 2001. 480 с.

32. Яне, Б. Цифровая обработка изображений / Б. Яне. Москва, 2007. 432 с.

33. Т. Acharya and P. -S. Tsai. JPEG2000 Standart for Image Compression. Wiley, New York, 2005.

34. H. Burchard and S. Sigelkow. Invariant features in pattern recognition -fundamentals and applications. In C. Ktropoulus and I. Pitas, eds. Nonlinear ModelBases Image /Video Processing and Analysis, pp. 269-307. John Wiley & Sons, 2001.

35. Тульский И. H. Новые возможности современных радиосетей типа 3G и 4G при использовании альтернативных методов компрессии мультимедийной

информации // Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета им. академика М.Ф. Решетнева. № 2, 2011. С. 71-76.

36. Тульский И. Н., Середкин В. Г. Сравнительные характеристики кодека, на основе чирплет-преобразования, для компрессии мультимедийной информации с кодеками на основе математического аппарата Фурье и вейвлет-преобразования //«Наука и техника XXI века»: материалы международной научно практической конференции. - Новосибирск.-2011г.-С. 94-99.

37. Приоров A.JL, Хрящев В.В. Обработка и передача мультимедийной информации: Уч. пособ. Ярославль: ЯрГУ, 2010. 188 с.

38. Тульский И. Н. Математический аппарат чирплет-преобразования для материалов восьмой молодёжной международной научно-практической конференции «Интеллектуальный потенциал XXI века: Ступени познания». -Новосибирск.-2011г.-С. 189-192.

39. Оценки качества для анализа цифровых изображений / Ю. И. Монич // Объединенный институт проблем информатики Национальной академии наук Белоруссии. Минск, 2008. 280 с.

40. Гугель Ю.В., Гуров B.C., Гуров И.П., Семенов Н.В., Шалаев М.А. Оценка качества передачи динамических изображений в формате mpeg по реальным каналам связи // VII Всероссийская научно-методическая конференция «Телематика'2000».

41. Тульский И. Н. Возможность применения чирплет-преобразования для улучшения сервисов потоковой доставки мультимедиа сообщений. // Научный журнал «Новый Университет». -Йошкар-Ола.-2011.-№6.-С. 102-105.

42. Ю. К. Демьянович. Всплески & минимальные сплайны. / Ю. К. Демьянович. СПб.: Изд-во СПбГУ, 2003.

43. Романов, В.Ю. Популярные форматы файлов для хранения графических изображений на IBM PC / В.Ю. Романов. Москва, 1992. 134 с.

44. Кобелев В.Ю, Приоров A.JI. Методика синтеза двумерных неразделимых цифровых вейвлет-фильтров // Физический вестн. Яросл. гос. ун-та: сб. науч. тр. Ярославль, 2006. С. 166-174.

45. Snyder H.L. Image quality: Measures and visual performance // Flat-Panel Displays and CRTs. - Tannas L.E, Jr. Ed. - New York: Van Nostrand Reinhold, 1985.-P. 70-90.

46. Макаров A.O. Алгоритмы увеличения пространственного разрешения и обработки мультиспект-ральных спутниковых изображений: Дис... к-та техн. наук: 05.13.01/ А.О. Макаров. -Минск, 2006. - 156 с.

47. АСЕХ IK Programmable Logic Device Family Data Sheet. 101 Innovation Drive San Jose, CA 95134 [phone].

48. IEEE Std. 1149.1 (JTAG) Boundary-Scan Support.

49. Serial Configuration Devices (EPCS1 & EPCS4) Data Sheet. 101 Innovation Drive San Jose, CA 95134 [phone].

50. AT91SAM9261 Preliminary. Atmel Corporation. Atmel Operations hard Parkway San Jose, CA 95131, USA. Literature Requests, www.atmel.com/literature

51. Тульский И. H. Возможность использования альтернативных методов для компрессии аудио- и видеоинформации в каналах космической связи // Сборник трудов конференции «Новые материалы и технологии в ракетно-космической и авиационной технике». - Королев, 2010. -Часть 2, -С. 32-33.

52. D. Ziener (2002). FPGA-Imlimentierung eines arihmetischen Codierers. Diploma Thesis, Ashaffenburg University of Applied Sciences.

53. SanDisk Secure Digital Card Product Manual Version 1.9 Document No. 80-1300169 December 2003 SanDisk Corporation Corporate Headquarters. 140 Caspian Court Sunnyvale, CA 94089. www.sandisk.com.

54. Clifford E. Cummings. Sunburst Design, Inc. Nonblocking Assignments in Verilog Synthesis, Coding Styles That Kill! SNUG San Jose 2000

55. IEEE Standard Verilog Hardware Description Language. IEEE Std 1364-2001 (Revision of IEEE Std 1364-1995). IEEE Computer Society Sponsored by the

Design Automation Standards Committee.

56. А. Г. Остапенко. Рекурсивные фильтры на микропроцессорах / Под ред. А. Г. Остапенко // Москва, 1998. 99 с.

57. А. В. Дворкович Цифровая обработка телевизионных и компьютерных изображений / Под ред. Ю. Б. Зубарева и В. П. Дворковича // Москва: Международный центр научной и технической информации, 1997. 212 с.

58. ITM-1602DSTL Intech LCD (SHEN ZHEN) CO., LTD VER.AO FILE NO IT-III-ED-004 REV.NO 01 SHEET OF DATE 24.FEB.2000

59. П. Агуров Интерфейс USB Практика использования и программирования / П. Агуров. БВХ-Петербург, Санкт-Петербург, 2004. - 676с.

60. Клайв Максфилд. The Design Warrior's Guide to FPGA's. -Додэка XXI, 2007. -410 c.

61. СтешенкоВ.Б. ПЛИС фирмы Altera: проектирование устройств обработки сигналов. ДОДЭКА, 2000. 128 с.

62. RTSX-SU RadTolerant FPGAs (UMC). Actel Corporation 2061 Stierlin Court Mountain View, CA 94043-4655 USA http://www.actel.com