Разработка и исследование методов передачи стереотелевизионных сигналов по каналам со сжатием цифрового потока тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.12.04, кандидат технических наук Аносов, Александр Владимирович

• Аносов, Александр Владимирович
• кандидат технических наук
• 2006

Оглавление диссертации кандидат технических наук Аносов, Александр Владимирович

Список сокращений.

Введение.

1. СТЕРЕОСКОПИЧЕСКИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ. АНАЛИЗ МЕТОДОВ КОМПРЕССИИ СТЕРЕОТЕЛЕВИЗИОННЫХ СИГНАЛОВ.

1.1 Особенности зрительного аппарата человека. Стереоскопическое зрение.

1.2 Факторы, влияющие на качество восприятия стереоэффекта.

1.3 Воспроизведение стереоскопических изображений.

1.4 Методы компрессии стереотелевизионных сигналов.

1.4.1 Теоретические сведения.

Ф 1.4.2 Анализ методов компрессии стереотелевизионных сигналов.

1.4.3 Анализ методов компенсации движения в динамических изображениях.

1.4.3.1 Метод полного перебора (Full Search).

1.4.3.2 Логарифмический, трехшаговый и двумерный логарифмический поиск (Logarithmic Search, Three Step Search, Two Dimensional Logarithmic Search).

1.4.3.3 Четырехшаговый метод поиска (Four Step Search Algorithm).

1.4.3.4 Круговой поиск (Circular Zonal Search).

1.4.3.5 Поиск по ромбу (Diamond Search).

Ф 1.4.3.6 Алгоритмы с предсказанием.

1.4.3.7 Иерархический поиск (Hierarchical Search Algorithm).

1.4.3.8 Метод фазовой корреляции (Phase Correlation).

1.5 Элементы кодирования видеоинформации современных стандартов компрессии.

1.5.1 Стандарты MPEG.

1.5.2 Методы кодирования видеоинформации стандарта MPEG-2.

1.5.3 Особенности кодирования видеоинформации стандарта MPEG-4.

Ф 1.5.3.1 Представление видеоинформации.

1.5.3.2 Кодирование видеоинформации.

Выводы.

2. ВОЗМОЖНОСТИ МЕТОДА КОМПРЕССИИ СТЕРЕОТЕЛЕВИЗИОННЫХ

СИГНАЛОВ С ФОРМИРОВАНИЕМ РАЗНОСТНОГО СИГНАЛА.

2.1 Разностный сигнал.

2.2 Особенности разностного сигнала. ф 2.3 Избыточность разностного сигнала.

2.4 Ошибки, характерные для метода с формированием разностного сигнала

Выводы.

3. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ КОМПРЕССИИ СТЕРЕОТЕЛЕВИЗИОННЫХ СИГНАЛОВ С КОМПЕНСАЦИЕЙ ПАРАЛЛАКСА.

3.1 Выбор размера области присваивания.

3.2 Выбор размера зоны анализа.

3.3 Модификация методов компенсации движения.

3.3.1 Метод полного перебора.

3.3.2 Метод двойного поиска.

3.3.3 Логарифмический метод поиска.

3.3.4 Метод фазовой корреляции.

3.3.5 Метод с предсказанием.

3.4 Оценка вычислительной емкости.

Выводы.

• 4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ РАЗРАБОТАННЫХ МЕТОДОВ. ВНЕДРЕНИЕ МЕТОДОВ В КОДЕР СТАНДАРТА MPEG-4.

4.1 Исследование метода с формированием разностного сигнала.

4.2 Исследование методов с компенсацией параллакса.

4.2.1 Исходные условия для программной реализации методов.

4.2.2 Анализ результатов программной реализации.

4.2.2.1 Статические стереоскопические изображения.

4.2.2.2 Выбор оптимальных методов.

4.2.2.3 Динамические стереоскопические изображения. ifr 4.3 Особенности внедрения методов оценки параллакса в кодер стандарта

MPEG-4.

4.4 Экспериментальное исследование возможности сжатия стереотелевизионных сигналов. Объективная оценка результатов. ф 4.5 Субъективная оценка качества стереоскопических изображений.

4.5.1 Методика субъективной оценки.

4.5.2 Схема экспериментальной установки.

4.5.3 Обработка результатов субъективной оценки.

4.5.4 Результаты субъективной оценки.

Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка и исследование методов передачи стереотелевизионных сигналов по каналам со сжатием цифрового потока»

Стереоскопическая фотография, киносъемка, телевидение находят применение в тех областях науки и техники, где требуется наибольшая наглядность и выразительность отображения визуальной информации. Этот способ дает зрителю представление о наблюдаемой картине, минуя сложные вычисления и графические построения, которые необходимы для изучения пространственной картины при наличии нескольких отдельных проекций. Стереоскопический метод исследования используется для измерения расстояния до удаленных объектов, определения их пространственного расположения, рассматривания мелких и микроскопических объектов, ** идентификации объектов и в других не менее важных целях. Так, в астрономии, оценка пространственного расположения планет возможна почти исключительно по стереоскопическим снимкам.

Плоское изображение не дает зрителю полноты художественного восприятия, эффекта присутствия, не задействует полностью возможности зрительного аппарата. Если использовать стереоскопическое изображение, то удается устранить не только перечисленные недостатки, но и уменьшить латентный период1 оценки видеосцены в 1,1-1,2 раза [1], повысить точность Ф оценки удаленности наблюдаемых деталей в 3 раза, повысить распознаваемость и дешифрацию объектов рассматривания [2]. Указанные характеристики могут быть важны для специализированных устройств, применяемых в практических целях.

Стремление создать изображение, обладающее эффектом объемности и телесности изображаемых предметов, появилось очень давно. Еще в XV в. Леонардо да Винчи занимался этим вопросом, пытаясь дать ему научное объяснение. А первые работы по созданию устройств, позволяющих реализовать стереоскопический эффект, относятся к середине XIX столетия.

1 Латентный период - время от момента воздействия какого-либо раздражителя до появления ответной реакции

Тогда были впервые созданы зеркальный и линзовый стереоскопы.

К XX веку, в результате использования новых мелкоструктурных растровых оптических систем, были найдены способы воспроизведения стереоскопических изображений без применения специальных очков для просмотра (п. 1.3). Кроме того, был разработан метод построения объемной картины, который позволял не только ощутить ее объем, но и рассматривать ее с различных ракурсов.

В нашей стране работы по использованию принципа стереовидения в телевидении начались в 1949 г. на кафедре телевидения Ленинградского электротехнического института связи им. проф. М.А. Бонч-Бруевича (ЛЭИС) под руководством проф. П.В. Шмакова. Их результатом стал выпуск в 1952 г. первой в СССР промышленной установки стереоскопического черно-белого телевидения, а в 1959 г. прошла успешные испытания стереоскопическая установка цветного телевидения [3,4].

При передаче стереоскопического изображения понадобилась удвоенная, по сравнению с обычным телевидением, полоса частот канала связи. Поэтому в дальнейшем основное внимание исследователей переключилось на разработку таких систем, которые позволяли бы получать на приемном конце объемное изображение приемлемого качества, используя для этого как можно меньший объем передаваемой информации.

С учетом этого, на кафедре в 1962 г. была разработана система стереоскопического телевидения (ССТ) с совмещенными спектрами частот левого и правого кадров стереопары и использованием квадратурной модуляции поднесущей [3, 4]. Полоса частот для передачи стереопрограммы была использована стандартная - 6 МГц.

В настоящее время работы по проектированию и созданию ССТ в Санкт-Петербургском государственном университете телекоммуникаций (СПб ГУТ) продолжаются. В последние годы коллективом кафедры телевидения была разработана однообъективная система стереоцветного телевидения [5]. Ее особенность состоит в том, что изображение передается в цвете, а сам сигнал организован так, чтобы не создавать заметных помех при приеме стереоизображения на обычные цветные и черно-белые телевизоры.

Интерес к стереоскопии существует не только в России, но и за ее пределами. Во многих странах ведутся разработки по созданию новых ССТ и методов компрессии стереоскопических изображений. Основная задача - как можно более компактное представление информации об объеме с максимальным сохранением качества изображения.

Использование компьютерной техники и методов цифровой обработки видеоинформации дало новые пути решения этой проблемы. В частности, возможности компрессии сигналов цифрового телевидения показали его большое преимущество там, где еще недавно позиции аналоговых систем казались незыблемыми. Считалось, что главный недостаток цифрового телевидения заключен в слишком высоких по интенсивности потоках данных, для передачи которых нужны сверхширокополосные каналы. Однако вскоре выяснилось, что цифровой поток избыточен. При сокращении различных видов избыточности, в стандартную полосу телевизионного сигнала можно поместить несколько каналов цифрового вещания [6].

Видеоизображениям в цифровой форме соответствуют большие объемы данных. Это усложняет задачу разработки программно-аппаратных средств. Требования быстрой передачи данных встречают ряд проблем, связанных с техническими характеристиками используемой аппаратуры: недостаточной емкостью запоминающих устройств, ограниченной пропускной способностью каналов передачи данных, недостаточным быстродействием вычислительной техники и так далее. В таких ситуациях важную роль играет особый вид обработки сигналов изображений - их кодирование с целью сокращения объема (компрессии) данных.

Правильное» решение вопроса компрессии видеосигналов дает коммерческое и техническое преимущество готового устройства (кодека), которое обеспечивает высокое качество изображения, надежность и/или универсальность, по сравнению с конкурирующими разработками. Поэтому существует заинтересованность в эффективных методах кодирования. Это касается таких областей, как вещание, коммуникации, развлечения и других.

При компрессии сигналов изображений стереопары кроме пространственной, временной и визуальной необходимо также учитывать бинокулярную избыточность. Ее наличие объясняется подобием изображений стереопары.

В настоящее время разработан ряд методов, позволяющих учесть такого рода корреляцию. В большинстве случаев эти методы основаны на предварительной обработке стереопары.

Например, при сжатии сигналов изображений стереопары, вместо одного из изображений можно кодировать сигнал их разности. По сравнению с исходными изображениями он обладает меньшей энтропией и позволяет выполнить сжатие с большей эффективностью (гл. 2).

Другим примером служит анализ стереоскопических изображений с целью поиска подобных участков. Здесь так же, как и в первом случае, сигнал одного кадра кодируется независимо, а второй сигнал заменяется информацией о векторах параллакса1 и набором ошибок поиска векторов (гл. 3).

Также нередко используются некоторые бинокулярные особенности человеческого зрения. Учитывая это свойство, можно представить изображения стереопары в компактном виде, что приведет лишь к небольшому снижению качества. Более подробно перечисленные методы рассмотрены в п. 1.4.

Для сжатия сигналов, полученных в результате предварительной обработки изображений стереопары, используют, как правило, существующие методы компрессии цифровых сигналов. Самые распространенные и эффективные из них объединяются в стандарты. В настоящее время наиболее

1 Под термином вектор параллакса понимается величина смещения, которое имеет блок одного из изображений стереопары по отношению к подобному блоку другого изображения. распространены стандарты группы MPEG: MPEG-2 и созданный позднее MPEG-41 (п. 1.5.2,1.5.3).

Известно несколько работ, в которых рассматривают возможность сжатия стереотелевизионных сигналов с использованием стандартов компрессии. Например, в [7] предлагается использовать один из масштабируемых уровней стандарта MPEG-2. В алгоритме учитываются бинокулярные свойства человеческого зрения, что дает дополнительное сокращение видеопотока.

В работе [8] для сокращения объема информации исследовалось кодирование разности сигналов изображений стереопары кодером MPEG-2. Также была исследована возможность определения параллакса с помощью метода фазовой корреляции.

Известна практическая реализация объектно-ориентированного кодирования объемных видеоизображений на основе MPEG-2 [9]. К недостаткам метода относится большая вычислительная емкость, а его характеристики зависят от сюжета.

В 1996 г. группой MPEG был разработан профиль стандарта MPEG-2 для компрессии стереотелевизионных сигналов - MPEG-2 Multiview Profile [10], но эффективность его использования на практике оказалась невысокой (п. 1.4).

Работ по практическому использованию стандарта MPEG-4 для компрессии стереотелевизионных сигналов известно мало. Связано это, в первую очередь, с тем, что он был разработан позже MPEG-2. В ходе многочисленных испытаний по компрессии одинакового объема информации с сохранением сходного качества, результаты кодера стандарта MPEG-4 превзошли результаты кодера MPEG-2. Особенно это касается низких скоростей цифрового потока [11]. Оценка причин более эффективной работы кодера стандарта MPEG-4 выполнена в п. 1.5.3.

1 Здесь и далее под MPEG-2 и MPEG-4 понимаются те их части, которые отвечают за работу с видео, соответственно: 13818-2 и 14496-2.

Стандарт MPEG-4 достаточно универсален, что достигается за счет определенной схемы представления видеоданных. Помимо реализации традиционных схем кодирования видеоинформации, он предлагает возможности по организации видеоконференций, интерактивных программ, созданию и работе с искусственными аудиовизуальными объектами.

По сравнению с MPEG-4, стандарт MPEG-2 обладает меньшей универсальностью. Он получил наибольшее распространение в области вещательного цифрового телевидения и DVD1-видео. Однако используемые технологии, оставаясь все еще эффективными, заметно устарели. На смену MPEG-2 в дальнейшем должен придти другой стандарт, обладающий лучшими показателями компрессии и возможностью работы с разнообразным видеоматериалом. Одним из основных претендентов называется стандарт MPEG-4 [12].

Учитывая тот факт, что спецификация стандартов MPEG-2 (не считая MPEG-2 Multiview Profile) и MPEG-4 не дает рекомендаций для работы со стереоскопическими изображениями, оставляя решение этой задачи сторонним разработчикам, целесообразно создание новых методов компрессии стереотелевизионных сигналов, по-возможности совместимых со стандартами сжатия цифровых сигналов MPEG-2 и особенно MPEG-4.

Использование современных достижений в области обработки изображений позволит добиться более эффективного сокращения избыточности сигналов стереоскопических изображений. Это, в свою очередь, даст положительный результат, выражающийся в достижении более высокой степени компрессии сигналов изображений стереопары при сохранении качества стереоскопического изображения на том же уровне.

Необходимо выделить основные стадии решения поставленной задачи:

1. Изучение особенностей зрительного аппарата человека и стереоскопического зрения.

1 Цифровой многофункциональный диск (Digital Versatile Disk, DVD).

2. Анализ существующих способов компрессии видеосигналов и стереотелевизионных сигналов. Оценка возможности использования современных наиболее эффективных методов компенсации движения для компенсации параллакса.

3. Анализ элементов кодирования современных стандартов компрессии с целью оценки возможности их использования при кодировании стереотелевизионных сигналов.

4. Разработка новых методов компрессии стереотелевизионных сигналов для их совместного использования с алгоритмами кодирования MPEG-2 и особенно MPEG-4.

5. Исследование статистических свойств разности сигналов изображений стереопары с целью оценки эффективности метода ее передачи.

6. Разработка новых методов компенсации параллакса.

7. Внедрение разработанных методов в кодер стандарта MPEG-4.

8. Экспериментальное исследование разработанных методов с целью их апробации при работе с реальными стереотелевизионными изображениями.

На защиту выносятся:

1. Возможности сокращения избыточности стереотелевизионных сигналов с помощью алгоритмов формирования разностного сигнала и компенсации параллакса с оценкой их эффективности.

2. Разработанные быстрые методы определения параллакса стереоскопических изображений: логарифмический поиск, метод на основе фазовой корреляции с иерархическим поиском, метод с предсказанием на основе фазовой корреляции.

3. Методика кодирования стереотелевизионных сигналов на основе кодера, отвечающего стандарту MPEG-4 (XVID).

4. Результаты кодирования стереотелевизионных сигналов при помощи кодера стандарта MPEG-4 (XVID).

Заключение диссертации по теме «Радиотехника, в том числе системы и устройства телевидения», Аносов, Александр Владимирович

140 Выводы

1. Выполненная программная реализация пяти методов оценки параллакса стереоскопических изображений: полного перебора (эталон), двойного поиска, логарифмического, двумерного логарифмического, фазовой корреляции и метода с предсказанием, позволила оценить предлагаемые методы по трем характеристикам: отношению сигнал-шум (PSNR), энтропии (Н) и времени анализа (t).

Лучшие результаты по совокупности перечисленных параметров при оценке параллакса статических стереоскопических изображений показали логарифмический метод и метод фазовой корреляции с иерархическим поиском (J = 0,5).

При оценке параллакса динамических стереоскопических изображений лучшие результаты показал метод с предсказанием векторов параллакса.

Переход от области присваивания 8x8 к 16x16 пикселей дает определенное, хотя и незначительное увеличение PSNR. Однако время анализа при этом при этом возрастает в среднем в 3 раза. Вычисления с полупиксельной точностью приводят к повышению PSNR при одновременном увеличении Н и времени анализа.

2. Программная реализация предложенных методов анализа параллакса подтвердила теоретический расчет вычислительной сложности разработанных методов: время анализа параллакса пропорционально теоретически рассчитанным значениям количества операций для нахождения одного вектора параллакса.

3. Для практического использования при кодировании стереотелевизионных сигналов рекомендуется метод оценки параллакса с предсказанием. Несколько худшие характеристики — у логарифмического метода, но его реализация значительно проще.

4. Внедрение методов с компенсацией параллакса в кодер MPEG-4 (XVID) позволило оценить их работу в реальной схеме кодирования. Лучшие результаты показал метод с предсказанием: при кодировании цветного изображения с разрешением 352x288 необходимая скорость передачи стереотелевизионных сигналов составила 300 Кбит/с. В этом случае при субъективной экспертизе оценка качества стереоизображения в целом не опускалась ниже отметки «хорошо». Скорость работы метода с предсказанием превысила скорость работы оригинального кодера примерно на 23%.

Кодирование стереотелевизионных сигналов методом с формированием разностного сигнала можно рекомендовать к использованию только в системах, критичных к сложности вычислений.

Заключение

1. На основе анализа способов оценки параллакса и методов компенсации движения в динамических изображениях разработаны методы компрессии стереотелевизионных сигналов: с формированием разностного сигнала и группа методов с оценкой параллакса. Показана возможность их совместного использования с кодером стандарта компрессии MPEG-4. В этом случае эффективно сокращается избыточность, которая свойственна стереотелевизионным сигналам: пространственная, временная, визуальная и бинокулярная.

2. Выполнена оценка вычислительной емкости и исследование эффективности методов с компенсацией параллакса для статических и динамических стереоизображений по трем характеристикам: отношению сигнал-шум, энтропии и времени работы. В результате проделанной работы были выявлены наиболее перспективные методы: логарифмический, фазовой корреляции с иерархическим поиском и метод с предсказанием.

3. Предложена методика кодирования стереотелевизионных сигналов с использованием разработанных методов и кодера MPEG-4 (XVID). При этом внесение изменений в декодер не требуется.

4. Произведено количественное сравнение величины сжатия, которое обеспечивается разработанными методами при их совместном использовании с кодером MPEG-4. Наиболее перспективным назван метод с предсказанием.

5. Анализ результатов объективной и субъективной оценки проведенного исследования подтвердил возможность сокращения избыточности сигналов объемных изображений с помощью разработанных методов.

6. Дальнейшее развитие предложенных методов видится в переходе к анализу величин параллакса стереоскопических изображений больше максимально допустимых значений. В случае обнаружения значений параллакса больше максимально допустимых, целесообразно искусственно их уменьшать до значений, исключающих возникновение эффекта двоения изображения при его рассматривании. В таком случае возрастет вычислительная емкость методов оценки параллакса, но появится возможность повысить качество объемного изображения.

7. Другой вариант развития методов компрессии стереотелевизионных сигналов представляется в использовании техники работы с видеообъектами, которую определяет стандарт MPEG-4. Видеообъекты используются в основном для организации видеоконференций, в рекламе и различных интерактивных приложениях. Использование в этих областях стереоскопических изображений представляет немалый интерес. Тема эта мало изучена и представляет широкое поле деятельности для разработчиков.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Аносов, Александр Владимирович, 2006 год

1. Бойко Е.И. Время реакции человека. - М.: Медицина, 1964. - 440 с.

2. Мамчев Г.В. Стереотелевизионные устройства отображения информации. -М.: Радио и связь, 1983. 96 с.

3. Шмаков П.В., Колин К.Т., Джакония В.Е. Стереотелевидение. М.: Связь, 1968.-207 с.

4. Джакония В.Е. О работе кафедры в области стереоскопического телевидения // Сборник трудов к 25-летию кафедры телевидения / ЛЭИС. Л., 1962. -С. 59-63.

5. Телевидение: Учебник для вузов / Под ред. В.Е. Джаконии. М.: Радио и связь, 1997.-640 с.

6. Чирков Л. Спутниковое вещание // 625. 1997. - №8. - С. 5-23.

7. Tseng B.L., Anastassiou D. Perceptual adaptive quantization of stereoscopic video coding using MPEG-2's temporal scalability structure // International Workshop on Stereoscopic and Three Dimensional Imaging IWS3DI'95. Santorini, Greece. -P. 52-57.

8. Федоров С.Л. Исследование способов кодирования и передачи информации о пространственной глубине по цифровому каналу в системе вещательного телевидения: Дис. канд. техн. наук. СПб, 2002. — 195 с.

9. Tzovaras D., Grammalidis N., Strintzis M. Joint three-dimensional motion/disparity segmentation for object-based stereo image sequence coding // Optical engineering. 1996. - V.35, №1. - P. 137-144.

10. ISO/IEC 13818-2, AMD 3 : «MPEG-2 Multiview profile», Sept. 1996

11. Wang L. MPEG-4 Video Coding Algorithm: Implementation and Performance Evaluation. An Engineering Project Report. Edmonton, University of Alberta, Fall 2001. -81 c. http://www.uofaweb.ualberta.ca/mccl/pdfs/MEngReport-LinWang.pdf

12. Ричардсон Я. Видеокодирование. H.264 и MPEG-4 стандарты нового поколения. - М.: Техносфера, 2005. - 365 с.

13. Джакония В.Е., Шмаков П.В. Стереотелевидение: Учебное пособие по курсу телевидения. JI, 1959.-81 с.

14. Валюс Н.А. Стереоскопия. М.: АН СССР, 1962. - 379 с.

15. Хацевич Т.Н. Медицинские оптические приборы: Физиологическая оптика: Учебное пособие. Новосибирск: СГГА, 1998. - Ч. 1. - 98 с.

16. Кравков С.В. Глаз и его работа. М.: АН СССР, 1950. - 532 с.

17. Рубинштейн С. JI. Основы общей психологии. СПб.: Питер, 1998. - 720 с.

18. CeBit выставка достижений в области высоких технологий. http://www.cebit.de/

19. Bungert С. Stereo3D Displays. 2003. http://www.stereo3d.com/3dhome.htm

20. Симченко В. Бег иноходца (Обзор стереомонитора SmartrOn). 2003.• http://www.really.ru/review/smartron.html

21. Гласман К. Видеокомпрессия // 625. 1997. №7. - С. 60 - 75.

22. Телевидение: Учебник для вузов / Под ред. В.Е. Джаконии. М.: Радио и связь, 2004. - 615 с.

23. ISO/IEC 14495-1:2000 Information technology lossless and near-lossless compression of continuous-tone still images: Baseline, (JPEG-LS).

24. Мамчев Г.В. Современное состояние и перспективы развития ^ стереотелевидения // Зарубежная радиоэлектроника. 1985. - № 1. - С. 3 - 20.

25. Пат. 4743965 (США). МКИ Н 04 N 13/00. # 26. Пат. 4704629 (США). МКИ Н 04 N 13/02.

26. Пат. 4424529 (США). МКИ Н 04 N 13/00.

27. Пат. 7030926А2 (Япония). МКИ Н 04 N 13/00.

28. Пат. 2010453С1 (Россия). МКИ Н 04 N 13/00.

29. Шмаков П.В. Система стереоскопического телевидения / ЛЭИС. Л., - 1962.-С. 62-70.ф 31. Джакония В. Е. Вещательные системы стереоцветного телевидения: Учеб.пособие.-Л.: ЛЭИС, 1979.-51 с.

30. Мамчев Г. В. Особенности передачи ТВ сигналов стереоцветой системы в канале связи с временным уплотнением // Техника кино и телевидения. 1994. -№ 5. - С. 50-52.

31. Сосновский Е. Стереокино на домашнем экране // Наука и жизнь. 1966.- № 9. С. 44-46.

32. Сосновский Е. Стереокино на домашнем экране // Наука и жизнь. 1967. -№ 2. - С. 33-36.

33. Стереовидение // Компьютер Пресс. 1997. - № 5. - С. 64-71.

34. Волков С. Н. Анализ изображений стереопары // Техника кино и телевидения. 1990,-№ 8.-С. 36-39.

35. Woo W., Ortega A. Stereo image compression based on the disparity compensation using the MRF model // SPIE/VCIP. 1996. - V.2727. - P. 28 - 41.

36. Woo W., Ortega A. Overlapped block disparity compensation with adaptive windows for stereo image coding // IEEE Trans, on Circuits and Systems for Video Technology. 2000. - V. 10. - P. 194 - 200.

37. Hendriks E. A. Recursive disparity estimation algorithm for real time stereoscopic video applications // International Conference on Image Processing (ICIP). 1996. Lausanne, Switzerland. - V.2. P. 891 - 894.

38. Tsai C., Katsaggelos A. K. Dense disparity estimation with a divide-and-conquer disparity space image technique // IEEE Trans, on Multimedia.- 1999. V.l. - P. 18-29.

39. Jiang J., Edirisinghe E. A., Schroder H. Algorithm for compression of stereo image pairs // Electronics Letters. 1997. - V.33, № 12. - P. 1034 - 1035.

40. ISO/IEC 13818-2, AMD 3 : «MPEG-2 Multiview profile», Sept. 1996.

41. Ohm J. R. Stereo/Multiview Encoding Using the MPEG Family of Standards // SPIE. 1999. - V.3639. - P. 242 - 253.

42. А. с. 1631753A1 (СССР). МКИ H 04 N 13/00.

43. Пат. 5633682 (США). МКИ H 04 N 13/00.

44. Tzovaras D., Grammalidis N. Joint three-dimensional motion/disparity segmentation for object-based stereo image sequence coding // Optical engineering.- 1996. V.35, № 1. - P. 137 - 144.

45. Rao K., Sinivasan R. Predictive Coding Based on Efficient Motion Estimation // Proceedings of the International Conference on Communications. 1987. Amsterdam. - V. 1, P. 521 - 526.

46. Ghanbari M. The Cross Search Algorithm for Motion Estimation // IEEE Trans, on Commun. 1990. - V. COM-38. № 7. - P. 950 - 953.

47. Зубарев Ю.Б., Дворкович В.П., Нечипаев B.B., Соколов А.Ю. Методы анализа и компенсации движения в динамических изображениях

48. Электросвязь. 1998.-№ 11.-С. 14- 18.

49. Kalivas D., Zahariadis Т. A Spiral Search Algorithm for fast estimation of block motion vectors // Proceedings of the VIII European Signal Processing Conference (EUSIPCO). Sept. 1996. Trieste, Italy. - V. 2. P. 1079 - 1082.

50. Jain J.R., Jain A.K. Displacement Measurement and its Application in Interframe Image Coding // IEEE Trans. Commun. 1981. - V.COM-29. № 12. - P. 1799- 1808.

51. Koga T. et al. Motion compensated interframe coding for video conferencing. National Telecom. Conf. New Orleans, LA, Nov.-Dec. 1981. -G.5.3.1 -G.5.3.5.

52. Lai-Man Po, Wing-Chung Ma. A Novel Four Step Search Algorithm For Fast Block Motion Estimation // IEEE Trans, on Circuit Syst. Video Technol. 1996. -V. 6. -P. 313 -317.

53. Li R., Zeng B. and Liou M.L. A new three-step search algorithm for block motion estimation // IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol. 1994. - V. 4. -P. 438-442.

54. ISO/IEC JTC1/SC2/WG11. MPEG Video Simulation Model Three (SM3) //MPEG 90/041, July 1990.

55. Tourapis A.M., Au O.C., and Liou M.L. Fast Motion Estimation using Circular Zonal Search // Proceedings of SPIE, VCIP'99, V. 3653, San Jose, CA, USA, January 1999, P. 1496- 1504.

56. Zhu S. et al. A New Diamond Search algorithm for Fast Block Matching Motion Estimation // Int. Conf. Information, Commun. and Signal. (ICICS'97), Singapore, 1997, P. 292-296.

57. Tourapis A.M., Au O.C., Liou M.L. Optimizing the MPEG4 encoder Advanced Diamond Zonal Search // Proc of IEEE Int. Sym. On Circuits and Systems, V. 3, - P. 674 - 677, May 28 - 31, 2000.

58. Tourapis A.M., Au O.C., Liou M.L. Predictive Motion Vector Field Adaptive Search Technique (PMVFAST) Enhancing Block Based Motion Estimation // SPIE/VCIP. - 2001. - V. 4310. - P. 132-142.

59. Nam K.M., Kim J.S., Park R.H. A Fast Hierarchical Motion Vector Estimation Algorithm Using Mean Pyramid // IEEE Trans. Circuits and Systems for Video Technology. 1993. - V. 5. - № 4. - P. 344 - 351.

60. Plompen R. et al. Motion Video Coding in CCITT SG XV The Video Source Coding // Proceedings of the IEEE Global Telecommunications Conference. Nov. -1988. St. Louis, Missouri. - P. 997 - 1004.

61. Shi Y.Q., Xia X. A Thresholding Multiresolution Block Matching Algorithm // IEEE Trans. Circuits and Systems for Video Technology. 1997. - V. 7, № 4. -P. 437-440.

62. Watkinson J. Textbook for Engineers on Motion Compensation. Hampshire: Snell & Wilcox Ltd, 1994. - 62 c.

63. Претт У.К. Цифровая обработка изображений: Пер. с англ. -М.: Мир, 1982. -Кн. 1.-480 с.

64. Fleet D.J. Disparity from local weighted phase-correlation // IEEE International Conference on System, Man and Cybernetics. San Antonio, 1994. P. 48 - 56.

65. The European research Action COST 230. Stereoscopic Television Standards, Technology and Signal Processing: Final Report. 1998. - 89 p. http://www.fub.it/cost230/welcome.htm

66. Le Gall D.J. The MPEG Video Compression Algorithm // Signal Processing: Image Communication. 1992. - V. 4, № 2. - P. 129 - 140.

67. 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: video.

68. Anderson M. VCR quality video at 1,5 Mbit/s // National Communication Forum. Chicago, Oct. 1990.

69. ISO/IEC 13818-2. Information technology Generic coding of moving pictures and associated audio information: video.

70. ISO/IEC 14496-2. Information technology Coding of audio-visual objects: visual.

71. Bhaskaran V., Konstantinides K. Image and Video Compression Standards: Algorithms and Architectures. Norwell, MA, USA: Kluwer Acad. Publ., 1997. -454 p.

72. Chen C.T., Le Gall D.A. A Kth order adaptive transform coding algorithm for high-fidelity reconstruction of still images // Proceedings of the SPIE. San Diego, Aug. 1989.

73. Video codec for audio visual services at px64 Kbits/s. CCITT Recommendation H. 261. 1990.

74. Ватолин Д., Ратушняк А., Смирнов M. Методы сжатия данных. М.: Диалог-МИФИ, 2002. - 381 с.

75. Аносов А.В, Бучатский А.Н. Метод определения параметров видеообъектов с использованием инструментария MPEG-4 // Известия ВУЗов России. Радиотехника. 2003. - № 3. - С. 42 - 52.

76. Цифровая обработка телевизионных и компьютерных изображений / Под ред. Зубарева Ю.Б. и Дворковича В.П. М.: Междунар. центр науч. и техн. инф., 1997.-255 с.

77. Яблонский С.В. Введение в дискретную математику. М.: Наука, 1986. -384 с.

78. Претт У.К. Цифровая обработка изображений: Пер. с англ. М.: Мир, 1982. -Кн. 2.-480 с.

79. Методы компьютерной обработки изображений / Под ред. В.А. Сойфера. -М.: Физматлит, 2003. 780 с.

80. MPEG-2 Frequently Asked Questions List, http://tns-www.lcs.mit.edu /manual s/mpeg2/FAQ

81. Koenen R. MPEG-4 Overview (V.18 - Singapore Version) ISO/IEC JTC1/SC29/WG11, 2001. - 69 p. http://www.m4if.org/public/MPEG-40verview.zip

82. Ebrahimi Т., Pereira F. The MPEG-4 Book. Upper Saddle River, NJ, USA: Prentice Hall PRT, 2002. - 896 p.

83. ITU-T Recommendation H.263, Video coding for low bit rate communication, Version 2, 1998.

84. Семенюк В.В. Современные методы и стандарты экономного кодирования видеоинформации. СПб: 2002. http://library.graphicon.ru:8080/paper/971

85. Wang Y., Wen G., Wenger S. Review of Error Resilient Techniques for Real-time Video Communications // IEEE Signal Proces. Mag. 2000. - V. 17, №4.-P. 61-82.

86. Бутаков E.A. и др. Обработка изображений на ЭВМ. М.: Радио и связь, 1987.-240 с.

87. Певзнер Б.М. Качество цветных телевизионных изображений. М.: Радио и связь, 1988.-224 с.

88. Кривошеев М.И., Кустарев А.К. Световые измерения в телевидении. М.: Связь, 1973.-230 с.

89. Kuhn P. Algorithms, complexity analysis and VLSI architectures for MPEG-4 motion estimation. Boston: Kluwer Academic Publishers, 1999.

90. Зубарев Ю.Б., Витязев B.B., Дворкович В.П. Цифровая обработка сигналов- информатика реального времени // Цифровая обработка сигналов и ее применение. Труды 2-й Междунар. конф. «DSPA-1999». М.: МЦНТИ, 1999.

91. Ю.А. Бычков, В.М. Золотницкий, Э.П. Чернышев. Основы теории электрических цепей: учебник для вузов. СПб.: Лань, 2002. - 464 с.

92. ГОСТ 26320-84. Оборудование телевизионное студийное и внестудийное. Методы субъективной оценки качества цветных телевизионных изображений.- М.: Изд-во стандартов, 1985. 6 с.

93. Turaga D., Alkanhal М. Search Algorithm for Block-Matching in Motion Estimation, http://www.ece.cmu.edu/~ee899/project/deepakmid.htm

94. Huang C.L., Liao B.Y. A Robust Scene-Change Detection Method for Video Segmentation // IEEE Trans. Circuits and Systems for Video Technology. 2001. -V. 11,№ 12.-P. 1281 - 1288.

95. Youm S., Kim W. Dynamic Threshold Method for Scene Change Detection // Proceedings of IEEE ICME. 6-9 July. 2003. Baltimore, Maryland. - V. 2, -P. 337-340.

96. Sethi I. К., Patel N. A Statistical Approach to Scene Change Detection // Proceedings of SPIE Storage and Retrieval for Image and Video Databases. February. 1995. San Jose. California. - V. 2420, - P. 329 - 338.

97. Wang X., Weng Z. Scene Abrupt Change Detection // Proceedings of IEEE Canadian Conf. on Elect, and Computer Eng. March. 2000. Ottawa, Ontario, Canada. - V. 2, - P. 880 - 883.

98. Sze K.W., Lam K.M., Qiu G. Scene Cut Detection Using The Colored Pattern Appearance Model // IEEE International Conference on Image Processing. 14-17 September. 2003. Barcelona, Spain. - V. 2, - P. 1017 - 1020.

99. Liu H.C., Zick G. Automatic Determination of Scene Changes in MPEG Compressed Video // IEEE International Symposium on Circuits and Systems, ISCAS. April 30 May 3. - 1995. Seattle, Washington, USA. - V. 1, - P. 764 - 767.

100. Li H., Liu G., Zhang Z. Adaptive Scene-Detection Algorithm for VBR Video Stream // IEEE Trans, on Multimedia. 2004. - V. 6, № 4. - P. 624 - 633.104. http://www.xvid.org

101. Соболь И.М., Статников Р.Б. Выбор оптимальных параметров в задачах со многими критериями. -М.: Наука, 1981. 110 с.106. http://fflw.org107. http://www.compression.ru/

102. Джакония В.Е. Исследования основных вопросов создания совместимой системы стереоцветного телевидения: Дисс. . канд. техн. наук. Л., 1962. -270 с.

103. Руководство по физиологии. Физиология сенсорных систем. Часть 1. Физиология зрения / Под ред. В.Г. Самсоновой. JL: Наука, 1971.-416 с.

104. Recommendation ITU-R ВТ.501-7 «Methodology for the subjective assessment of the quality of television pictures».

105. Птачек M. Цифровое телевидение. Теория и техника / Пер. с чешек, под ред. JI. С. Виленчика. М.: Радио и связь, 1990. - 528 с.