Разработка и исследование методов сжатия графической информации с использованием дельта-преобразований второго порядка тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.14, кандидат технических наук Хусаинов, Наиль Шавкятович

• Хусаинов, Наиль Шавкятович
• кандидат технических наук
• 1998

Оглавление диссертации кандидат технических наук Хусаинов, Наиль Шавкятович

Введение.

1. Аналитический обзор существующих методов и подходов к кодированию изображений.

1.1. Особенности психовизуального восприятия цвета. Цветовые пространства.

1.2. Меры верности воспроизведения изображений.

1.3. Предварительная обработка изображений.

1.4. Признаки изображений.

1.5. Обзор некоторых методов кодирования.

1.6. Стандарт кодирования изображений JPEG.

1.7. Проблемы, связанные с практическим использованием существующих методов кодирования с потерями.

1.8. Выводы.

2. Разработка модифицированных алгоритмов дельта-преобразований второго порядка для кодирования растровых изображений.

2.1. Постановка задачи дельта-преобразования второго порядка.

2.2. Базовый алгоритм двоичного дельта-преобразования на основе вторых разностей.

2.3. Модифицированный алгоритм двоичного дельта-преобразования со сглаживанием.

2.4. Модифицированный алгоритм двоичного дельта-преобразования с компандированием.

2.5. Выводы.

3. Разработка метода кодирования растровых графических изображений на основе разработанных алгоритмов дельта-модуляции второго порядка.

3.1. Общая структурная схема алгоритмов кодирования и декодирования изображений с использованием разработанных алгоритмов дельта-модуляции второго порядка.

3.2. Цветовая модель. Поддискретизация.

3.3. Формирование столбца начальных условий.

3.4. Порядок обхода изображения.

3.5. Алгоритм формирования блока.

3.6. Алгоритм формирования зоны и введения корректирующих значений.

3.7. Кодирование корректирующих значений.

3.8. Квантование корректирующих значений.

3.9. Конкатенация блоков.

3.10. Дополнительные методы повышения степени сжатия.

3.11. Оценка ошибки кодирования изображения.

3.12. Оценка степени сжатия изображения.

3.13. Структура выходного потока (файла) кодера.

3.13.1. Заголовок файла.

3.13.2. Таблицы Хаффмена.

3.13.3. Начальный столбец.

3.13.4. Видеоданные.

3.14. Программная реализация процедуры быстрого восстановления изображений.

3.15. Выводы.

4. Экспериментальные исследования характеристик разработанного метода кодирования изображения на основе алгоритмов оптимизированных дельта-преобразований второго порядка.

4.1. Оценка влияния сокращения разрешающей способности цветовых компонент на эффективность кодирования.

4.2. Анализ влияния параметров алгоритмов дельта-модуляции со сглаживанием и с компандированием на качество кодирования и степень сжатия изображений.

4.3. Анализ влияния параметров, обеспечивающих требуемую точность кодирования, на степень сжатия и верность воспроизведения изображений.

4.4. Анализ влияния дополнительных средств повышения эффективности кодирования на изменение коэффициента сжатия и верности воспроизведения изображений.

4.5. Сравнительная оценка степени сжатия, верности воспроизведения и быстродействия алгоритмов декодирования по разработанному методу и алгоритму JPEG.

4.6. Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка и исследование методов сжатия графической информации с использованием дельта-преобразований второго порядка»

Изображение как форма представления информации играет важную роль в современной науке и технике. Обработка изображений уже давно из области чисто научных интересов превратилась в высокоприбыльную отрасль бизнеса. При этом постоянно растущие требования к качественным характеристикам изображений приводят к стремительному увеличению объемов обрабатываемой и хранимой информации - более быстрому, чем к этому могут быть приспособлены средства хранения и передачи данных. Как следствие этого, все более пристальное внимание уделяется технологиям кодирования данных со сжатием, представляющих собой методы хранения одного и того же количества информации с использованием меньшего числа бит.

Новые аудио/видео разработки в области связи, телевидения, системы мультимедиа стали возможны только благодаря технологиям цифрового кодирования изображений и видео [37]. Теперь сжатие используется повсеместно для хранения больших объемов видеоданных, будь то одиночные изображения, анимация или видео. Неудивительно, что аппаратные средства и программное обеспечение для компрессии и декомпрессии зачастую становятся частью компьютерной платформы (примером в области персональных компьютеров может служить линия компьютеров Macintosh с операционной системой System 7, включающей так называемое "устройство сжатия", которое предлагает несколько разновидностей компрессии и декомпрессии) [63]. в

Однако при таком прогрессе исследования в области сжатия изображений не прекращаются, а, напротив, становятся все более интенсивными. Это объясняется все большим расширением сферы влияния цифровых методов обработки изображений и видео, которые уже давно "выросли" из сферы развлекательных услуг и составили серьезную конкуренцию обычному аналоговому телевидению. Возникновение и развитие глобальных компьютерных сетей типа Internet представляется немыслимым без возможности цифровой обработки "картинок".

Различных подходов и алгоритмов кодирования изображений сегодня существует едва ли не столько же, сколько и приложений, и их число продолжает расти. Это объясняется тем, что практически каждая схема кодирования изначально разрабатывается дои определенного класса приложений [62, 65]. Если для одних кодеков (КОдер/ДЕКодер) определяющим фактором является степень сжатия, то в основу других положены методики, обеспечивающие максимальную помехоустойчивость или быстродействие. Более эффективный (и, следовательно, более усложненный) алгоритм сжатия требует большей аппаратной мощности и времени, необходимого для декодирования изображения. Фактически все существующие стандарты кодирования разрабатывались и оптимизировались с учетом возможностей СБИС [80].

Всеобщее признание получили кодеки (КОдер/ДЕКодер) JPEG, MPEG, Indeo, QuickTime и др., ставшие промышленными стандартами. Все они для достижения высокой эффективности кодирования используют не одну, а несколько известных методик кодирования или их модификаций, появлявшихся с развитием технологий кодирования.

Аналитический обзор существующих подходов к кодированию видеоинформации приведен в работах У. Прэтта и Яншина В.В., большое внимание кодированию изображений с пребразованием уделено в работах Г. Эндрюса, использование оптимизированных по быстродействию алгоритмов кодирования с преобразованием освещается в работах Т.Хуанга, методы цифровой обработки изображений приводятся в работах Ярославского А.П. Особенности использования методов кодирования изображений в области цифрового телевидения освещается в работах В.П.Дворковича.

Актуальность темы.

С увеличением объемов обрабатываемой графической информации растут требования к алгоритмам видеокодирования. Если в 70-х годах в качестве исследуемого изображения принимались "картинки" в градациях серого цвета с палитрой из 32-64 цветов, то на рубеже 80-х-90-х годов практически все приложения, ориентированные на работу с графикой, поддерживали так называемые цветовые схемы ТгиеСо1ог (палитра из 16,7 млн. цветов). Изображение размером 600x500 элементов с таким цветовым разрешением занимает порядка 900 000 байт. Естественно, что для обеспечения степени сжатия, приемлемой для хранения и передачи изображений и видеопоследовательностей, потребовалось устранение не только статических, но и субъективных пространственных и временных избыточностей. При этом важно добиться разумного компромисса между степенью сжатия и качеством кодирования. Современные методики кодирования позволяют достигать степени сжатия в среднем порядка 12-15 раз для статических и 30-50 раз для динамических изображений при достаточно хорошем для визуального восприятия качестве "картинки" [31]. Однако вследствие того, что для уменьшения потерь обычно выполняется перевод изображения в частотную область, трудоемкость таких методов очень высока. Даже одно декодирование видеопоследовательности в каждом из таких форматов сжатия без соответствующей аппаратной поддержки является весьма затруднительным.

С другой стороны, специализированные видеокарты, оснащенные графическим акселератором, практически всегда ориентированы на поддержку лишь одного - двух «близких» форматов закодированных данных. Неудобства такого подхода очевидны.

При явно обозначившейся тенденции перехода к интегрированным сетям и дальнейшей их коммерциализации, аппаратные ограничения на прием оцифрованных изображений лишь в одном формате могут стать серьезной проблемой на пути распространения таких средств. Наличие программного драйвера, обеспечивающего приемлемое быстродействие, практически устраняет зависимость потенциального пользователя от типа установленной у него видеокарты.

Кроме этого, миниатюризация персональных ЭВМ плохо согласовывается с необходимостью подключения целого набора микросхем для единственной цели - воспроизведения видеопоследовательности.

Использование более простых методов обработки аудиовидеосигналов в системах связи в реальном масштабе времени (видеотелефония, телеметрия и т.п.) дает возможность существенно снизить стоимость таких систем за счет снижения требований к их производительности (например, путем сокращения количества необходимых цифровых сигнальных процессоров) [85].

И, наконец, простота алгоритмов кодирования и декодирования, влечет за собой простоту и, как следствие, дешевизну их аппаратной реализации.

Один из путей решения данной проблемы - использование более простых и "быстрых" методов кодирования, например, алгоритмов дельта-модуляции. Вообще говоря, различные варианты дельта-модуляции и, в частности, дифференциальная импульсно-кодовая модуляция, ранее широко использовались при обработке цифровых видеосигналов. Ее отличительными чертами были простота реализации и высокая скорость восстановления изображения. Однако при растущих требованиях к качеству кодирования алгоритмы дельта-модуляции перестали отвечать потребностям большинства приложений и были вытеснены более эффективными (с точки зрения соотношения "степень сжатия/качество") методами сжатия. Однако в случае использования более совершенных методов, основанных на дельта-модуляции, обеспечивающих качество и степень сжатия, приемлемую для большинства современных приложений, данный подход был бы весьма конкурентоспособен благодаря своей простоте и быстродействию. С этой точки зрения является актуальной задача исследования возможности применения и разработки метода кодирования изображений, основанного на алгоритмах дельта-модуляции, в частности на алгоритмах оптимизированных дельта-преобразований второго порядка.

Кроме того, новизна метода кодирования является одним из элементов защиты информации от несанкционированного доступа. С этой точки зрения использование дельта-преобразований, для которых неверное восстановление одного или нескольких битов (квантов модуляции) может привести к существенному искажению восстановленных данных, является весьма перспективным.

К тому же, поскольку многие методы кодирования звуковых сигналов основаны на использовании именно алгоритмов дельта-модуляции, то актуальным является комплексное решение проблемы сжатия аудиовизуальной информации на основе алгоритмов дельта-модуляции.

Объект исследования.

Особое место в задачах обработки цифровых изображений занимает проблема сжатия графических изображений и видеопоследовательностей. В настоящей работе исследуется возможность и целесообразность применения новых высокопроизводительных алгоритмов дельта-преобразований второго порядка для сжатия и быстрого программного восстановления графических изображений, а также разработка метода кодирования цифровых растровых изображений, основанного на использовании этих алгоритмов.

Цели и задачи работы.

Целью настоящей работы является разработка метода и алгоритмов кодирования цифровой графической информации на основе алгоритмов оптимизированных дельта-преобразований второго порядка.

В соответствии с поставленной целью решаются следующие задачи:

- разработка модифицированного алгоритма дельта-преобразований второго порядка для работы с интенсивно изменяющимся сигналом (алгоритм дельта-преобразования со сглаживанием);

- разработка модифицированного алгоритма дельта-преобразований второго порядка с компандированием;

- разработка алгоритмов кодирования и декодирования цифровых растровых изображений;

- разработка алгоритма коррекции ошибок дельта-преобразования для обеспечения требуемой точности кодирования изображений;

- разработка программной модели кодирующего устройства;

- разработка формата выходного потока (файла) кодирующего устройства;

- разработка программной модели быстродействующего декодирующего устройства; г

- экспериментальное исследование результатов работы программной модели и их сравнительный анализ с существующими методами сжатия.

Научные результаты работы:

- разработан модифицированный алгоритм дельта-преобразований второго порядка со сглаживанием;

- разработан модифицированный алгоритм дельта-преобразований второго порядка с компандированием;

- разработан метод кодирования цифровых растровых изображений на основе модифицированных алгоритмов дельта-преобразований второго порядка со сглаживанием и с компандированием;

- предложена методика быстрого программного декодирования изображений на основе модифицированных алгоритмов дельта-преобразований второго порядка со сглаживанием и с компандированием;

- предложен алгоритм коррекции ошибок для обеспечения требуемой точности кодирования;

Основные положения, выносимые на защиту.

- алгоритм дельта-преобразования второго порядка со сглаживанием;

- алгоритм дельта-преобразования второго порядка с компандированием;

- методика коррекции ошибок кодирования;

- методика комплексного кодирования/декодирования изображения.

Практическая ценность работы.

Практическую ценность представляют:

- модифицированный алгоритм оптимизированных дельта-преобразований второго порядка со сглаживанием;

- модифицированный алгоритм оптимизированных дельта-преобразований второго порядка с компандированием;

- методика коррекции ошибок для обеспечения требуемой точности кодирования;

- алгоритм кодирования растровых изображений;

- алгоритм быстрого программного декодирования растровых изображений;

- формат выходного потока (файла) кодирующего устройства для хранения/передачи закодированного изображения;

- программный пакет сжатия/восстановления изображений;

- оценки и рекомендации по выбору наиболее оптимальных значений параметров кодирования изображений.

Данная работа представляет перспективный интерес для решения комплексной проблемы сжатия аудиовизуальной информации с возможностью ее быстрой программной распаковки, превышающей быстродействие известных алгоритмов восстановления на основе преобразований в 2,5-3 раза, что может позволить выполнять восстановление видеоинформации без использования специальных дорогостоящих аппаратных средств декодирования, а также повысить качественные характеристики систем воспроизведения динамических изображений.

Методы проведения исследовании.

При выполнении настоящей работы использовался математический аппарат теории оптимизированных дельта-преобразований второго порядка, теории вероятностей, теории дифференциального и интегрального исчислений, теории конечных автоматов. При анализе особенностей визуального восприятия человека приводятся некоторые сведения из колориметрии.

Апробация результатов работы.

Результаты работы докладывались и обсуждались на научно-технических конференциях:

- Всероссийская научная конференция студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, микроэлектроника, системы связи и управления», Таганрог, 1997;

- конференция преподавателей и сотрудников ТРТУ, 1997;

- Всероссийская научно-техническая конференция студентов, молодых ученых и специалистов «Биотехнические, информационные и экологические системы», Рязань, 1997г.;

- IV Всероссийской научной конференции студентов и аспирантов «Техническая кибернетика, радиоэлектроника и системы управления», Таганрог, 1998г.;

- XXIV Всероссийская молодежная научная конференция «Гагаринские чтения», 1998.

По итогам работы выпущены 5 публикаций.

Работа выполнялась в рамках госбюджетной НИР № 12454 «Разработка алгоритмов и программных моделей для сжатия информации и цифрового управления нелинейными объектами на основе оптимизированных дельта-преобразований второго порядка»; значительная часть результатов данной работы изложена в отчетах по НИР. Результаты работы внедрены в рамках работ ЮРКЦ «Земля» по реализации федеральной целевой программы «Создание автоматизированной системы ведения государственного земельного кадастра». Часть результатов работы использовалась в учебном процессе при подготовке курса «Цифровое управление, сжатие и параллельная обработка информации на основе алгоритмов оптимизированных дельта-преобразований», что подтверждается соответствующими документами.

Достоверность полученных в диссертации результатов подтверждается разработкой действующего программного пакета сжатия и восстановления изображений, проведенными экспериментами.

Состав и структура диссертационной работы.

Диссертационная работа состоит из введения, четырех разделов, заключения, списка литературы, включающего 85 наименований и двух приложений на 153 страницах.

Заключение диссертации по теме «Системы обработки информации и управления», Хусаинов, Наиль Шавкятович

4.6. Выводы

1. Сокращение разрешающей способности с последующей интерполяцией по цветовым компонентам позволяет повысить коэффициент сжатия с использованием предложенного метода на 20-30% без заметного визуального ухудшения качества воспроизводимого изображения.

2. В качестве наиболее оптимального с точки зрения степени сжатия и верности воспроизведения изображения предложено использовать значение параметра с , определяющее модуль значения второй разности алгоритма дельта-преобразования, равное двум.

3. Для обеспечения наиболее высокой точности дельта-преобразования интенсивно изменяющейся функции строки развертки изображения и, как следствие, достижения наиболее высокой степени сжатия, предложено использовать усреднение приращений модулируемой функции на интервале прогнозирования [/, /+«] при значении п=Ъ.

4. Повышение точности дельта-преобразования и величины коэффициента сжатия до 5-7% при кодировании изображений с «резкими», контрастными переходами, может быть достигнуто за счет использования алгоритма дельта-преобразования с компандированием со значением коэффициента масштабирования А^е [1,10; 1,15].

5. Как показали эксперименты, сокращение шкалы квантования корректирующих значений в 4-8 раз позволяет существенно повысить коэффициент сжатия и не приводит к заметному снижению качества кодирования изображения.

6. Построение кодов Хаффмена независимо для каждого вида корректирующих значений и кодов столбцов позволяет получить выигрыш в сжатии на 9-11% больший, чем от непосредственной архивации выходного потока кодера стандартным архиватором.

7. За счет «сглаживания» высокочастотных выбросов, присутствующих на изображении, предварительная низкочастотная фильтрация позволяет повысить как коэффициент сжатия (на 20-35%), так и верность воспроизведения изображения (на 12-15%) при использовании разработанного метода кодирования.

8. Разработанный метод обладает достаточно высокой гибкостью с точки зрения сокращения времени восстановления изображения при ухудшении качества его кодирования, что может быть особенно актуально при восстановлении видеопоследовательностей.

9. Более высокая производительность алгоритма декодирования изображений по разработанному методу в сравнении с алгоритмом JPEG (примерно в 2,7 раза) в сочетании с его достаточно высокими показателями по степени сжатия и верности воспроизведения позволяют не только сделать вывод о возможности его применения для кодирования неподвижных растровых изображений со сжатием, но и говорить о перспективности его использования в области кодирования и быстрого программного восстановления видеопоследовательностей.

Заключение

В настоящей диссертационной работе предложен метод кодирования цифровых растровых изображений с потерями на базе алгоритмов оптимизированных дельта-преобразований второго порядка. В основу метода положена построчная аппроксимация изображения алгоритмами дельта-преобразований второго порядка.

Для повышения качества дельта-преобразования интенсивно изменяющейся функции строки развертки изображения предложены модифицированные алгоритмы дельта-преобразований второго порядка со сглаживанием и с компандированием.

Разработаны и программно реализованы алгоритмы кодирования и декодирования изображений на основе предложенных алгоритмов дельта-преобразований. Выполнены оценки ошибки кодирования и максимальной теоретической степени сжатия по предложенному методу. Для обеспечения требуемой точности кодирования предложена методика введения корректирующих значений и их последующего представления, позволяющая сократить объем выходного потока (файла) кодера. Предложено также использование дополнительных средств кодирования (статистическое кодирование по Хаффмену) и предварительной обработки изображений (низкочастотная фильтрация), позволяющих на 30-40% повысить коэффициент сжатия.

Проведены экспериментальные исследования характеристик разработанного метода и их зависимости от параметров алгоритма кодирования. Выполнены сравнительные оценки эффективности и производительности алгоритмов кодирования и декодирования по предложенному методу и стандарту JPEG. Отмечена высокая верность восстановленного изображения оригиналу, по субъективным оценкам практически не уступающая методам кодирования с преобразованием, при достаточно высоких показателях степени сжатия.

Простота и, как следствие, значительно более высокое быстродействие алгоритма декодирования по сравнению с известными методами кодирования с преобразованием (в среднем в 2,7 раза), а также значительно более интенсивное повышение производительности алгоритма восстановления изображения при снижении требований к качеству кодирования, позволяют сделать вывод о перспективности использования предложенного метода при разработке новых алгоритмов качественного воспроизведения изображений и видеопоследовательностей без использования специализированных аппаратных средств.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Хусаинов, Наиль Шавкятович, 1998 год

1. A.c. 1112552 СССР. МКИ3 НОЗК 13/22. Дельта-модулятор /П.П.Кравченко. -Опубл. 1984. Бюл.№ 33.

2. Абель П. Язык Ассемблера для IBM PC и программирования. Пер. с англ./Под ред. Ю.В.Сальникова. - М.: Высш.шк., 1992.

3. Агиевич С.Н., Батенков A.A. Глушанков Е.И. и др. Новые методы эффективного кодирования изображений для передачи по системам связи //Электросвязь. 1995. - № 8.

4. Анисимов Б.В., Курганов В.Д., Злобин В.К. Распознавание и цифровая обработка изображений: Учеб.пособие для студентов вузов. М.: Высш.шк., 1983.

5. Ахмед Н., Рао K.P. Ортогональные преобразования при обработке цифровых сигналов.: Пер. с англ./Под ред. И.Б.Фоменко. М.: Связь, 1980.

6. Баркакати Н. Программирование игр для Windows на Borland С++. М.: Бином, 1994.

7. Борзенко А.И. Методы сжатия данных /КомпьютерПресс. 1995. - № 8.

8. Бородин Л.Ф. Введение в теорию помехоустойчивого кодирования. -М.:Советское радио, 1968.

9. Бочков С.О., Субботин Д.М. Язык программирования Си для персонального компьютера. М.: Радио и связь, 1990.

10. Ю.Будрикис 3. Критерий верности воспроизведения изображения и его моделирование //Обработка изображений при помощи цифровых вычислительных машин. Пер. с англ./Под ред. Д.С.Лебедева. - М.: Мир, 1973.

11. Бутаков Е.А. и др. Обработка изображений на ЭВМ /Е.А.Бутаков, В.И.Островский, И.Л.Фадеев. -М.: Радио и связь, 1987.

12. Величкин А.И. Теория дискретной передачи непрерывных сообщений. М., Советское радио, 1970.

13. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М.:Наука, 1969.

14. Веснушкин А. «Живое» видео на PC //Hard'n'Soft. 1994 - № 12.

15. Галлагер P. Теория информации и надежная связь. Пер. с англ./Под ред. М.С.Пинскера и Б.С.Цыбакова. - М.: Советское радио, 1974.

16. Дельта-модуляция. Теория и применение /М.Д.Венедиктов, Ю.П.Женевский, В.В.Марков, Г.С.Эйдус. -М.: Связь, 1976.

17. Каляев A.A. Теория цифровых интегрирующих машин и структур. М.: Советское радио, 1970.

18. Карташев В.Г. Основы теории дискретных сигналов и цифровых фильтров: Учеб.пособие для вузов. -М.: Высш.школа, 1982.

19. Климов A.C. Форматы графических файлов. К.: НИПФ «ДиаСофт Лтд», 1995.

20. Кравченко П.П. Высокопроизводительные алгоритмы дельта-модуляции, оптимизированной по быстродействию и точности //Электросвязь. 1989. -№9.

21. Кравченко П.П. Дельта-модуляция на основе высших разностей и глубокого прогноза //Электронное моделирование. 1984. - № 1.

22. Кравченко П.П. О дельта-модуляции на основе вторых разностей и оптимизированного переходного процесса //Электронное моделирование. -1986.-№ 2.

23. Кравченко П.П. Основы теории оптимизированных дельта-преобразований второго порядка. Цифровое управление, сжатие и параллельная обработка информации: Монография. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 1997.

24. Кравченко П.П., Хусаинов Н.Ш. Сжатие графических изображений на основе алгоритмов оптимизированных дельта-преобразований второго порядка //Известия ТРТУ. 1998. - № 3.

25. Кравченко П.П., Хусаинов Н.Ш. Сжатие растровых изображений с потерями на основе алгоритмов оптимизированных дельта-преобразований второго порядка //Компьютерные технологии в инженерной и управленческой деятельности. 1998. - ч.2.

26. Крутько П.Д. Синтез нелинейных законов управления дискретных систем /Под ред. В.М.Пономарева //Нелинейная оптимизация систем автоматического управления. М.: Машиностроение, 1970.

27. Майко Г.В. Ассемблер для IBM PC. М.: «Бизнес-Информ», «Сирин», 1997.

28. Мастрюков Д. Алгоритмы сжатия информации //Монитор. 1993. № 7-8, 1994. № 1, № 2.

29. Меньшиков Г.Г. Двоичная аппроксимация: основы теории, применение к вопросам передачи сообщений. Л.: ЛИЭС, 1968.

30. Меньшиков Г.Г. Исследование погрешности двукратной дельта-модуляции //Кибернетика. 1966. - № 2.

31. Мешковский К.А., Кириллов Н.Е. Кодирование в технике связи. М.: Связь, 1996.

32. Новик Д.А. Эффективное кодирование. М. - Л.: Энергия, 1965.

33. Обработка изображений и цифровая фильтрация /Под ред. Т.Хуанга. М.: Мир, 1979.

34. Пенин П.И. Системы передачи цифровой информации: Учебное пособие для вузов. -М.: Сов.радио, 1970.

35. Пискунов Н.С. Дифференциальное и интегральное исчисления: Для втузов. -М.: Наука, 1970.

36. Просиз Дж. Управление памятью в DOS 5. Пер. с англ. - М.: Мир, 1994.

37. Прэтт У. Цифровая обработка изображений.: Пер. с англ. М.:Мир, 1982.

38. Розенфельд А. Распознавание и обработка изображений с помощью вычислительных машин.: Пер. с англ./Под ред. Д.С.Лебедева. М.: Мир, 1972.

39. Свириденко В.А. Анализ систем со сжатием данных. М., Связь, 1977.

40. Стил.Р. Принципы дельта-модуляции: Пер. с англ./Под ред. В.В.Маркова. М.: Связь, 1979.

41. Теория информации и ее приложения: Сборник переводов /Под ред.

42. A.А.Харкевича. М.: ГИФМЛ, 1959.

43. Уилтон Р. Видеосистемы персональных компьютеров IBM PC и PS/2. Руководство по программированию: Пер. с англ. К.Г.Смирнова; Под ред.

44. B.Л.Григорьева. М.: Радио и связь, 1994.

45. Уинтц Р. Кодирование изображений посредством преобразований //Обработка изображений при помощи цифровых вычислительных машин. -Пер. с англ./Под ред. Д.С.Лебедева. — М.: Мир, 1973.

46. Федоров A. SuperVGA и стандарт VESA //КомпьютерПресс. 1993. - № И.

47. Федоров А. Цветовые модели //КомпьютерПресс. 1993. - № 11.

48. Фролов A.B., Фролов Г.В. Аппаратное обеспечение ЮР PC: В 2-х ч. 4.2. -М.: «Диалог-МИФИ», 1992.

49. Харатишвили Н.Г. Дифференциальная импульсно-кодовая модуляция в системах связи. М.: Радио и связь, 1982.

50. Харкевич A.A. Очерки общей теории связи. М.: ГИТТЛ, 1955.

51. Хуанг Т., Шрейбер У., Третьяк О. Обработка изображений //Обработка изображений при помощи цифровых вычислительных машин. Пер. с англ./Под ред. Д.С.Лебедева. - М.: Мир, 1973.

52. Хусаинов Н.Ш. Метод сжатия графических изображений на основе алгоритмов дельта-преобразований второго порядка: Тез. докл. Всероссийская научная конференция студентов и аспирантов

53. Радиоэлектроника, микроэлектроника, системы связи и управления». -Таганрог.: Изд-во ТРТУ, 1997.

54. Цифровая обработка телевизионных и компьютерных изображений /АВ.Дворкович, В.П.Дворкович, Ю.Б.Зубарев и др.; под ред. Ю.Б.Зубарева и В.П.Дворковича. М.; Изд-во международного центра научной и технической информации, 1997.

55. 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.

56. Цыпкин Я.З. Теория импульсных систем. М: ГИФМЛ, 1958.

57. Шагурин И.И., Бродин В.Б., Мозговой Г.П. 80386: описание и система команд. М.: - МП «Малип», 1992.

58. Яншин В.В. Анализ и обработка изображений: принципы и алгоритмы. М.: Машиностроение, 1994.

59. Яншин В.В., Калинин Г.А. Обработка изображений на языке Си для ЮМ PC: Алгоритмы и программы. М. : Мир, 1994.

60. Ярославский Л.П. Введение в цифровую обработку изображений. М.: Сов.радио, 1979.

61. Aldus Corporation, Microsoft Corporation. Tag Image File Format. 1987.

62. АУ-технологии Apple. Белая книга (и комментарии к ней) //КомпьютерПресс. 1994,- № 1.

63. Chun K.W., Lim K.W., Cho H.D., Ra J.B. An Adaptive Perceptual Quantization Algorithm for Video Coding /ЯЕЕЕ Transactions on Consumer Electronics. -1993.-Vol.39, No.3.

64. CompuServe Incorporated. Graphics Interchange Format. 1987.

65. Delp E.J., Michell O.R. The Use of Block Truncation Coding in DPCM Image Coding //IEEE Trans, on Signal Processing. -1991.- v.39.- № 4.

66. Feldman M. The PC Games Encyclopedia 1.0. 1994.

67. Frei W. A New Model of Color Vision and Some Practical Limitations //USCEE Report 530, March 1974.

68. Gall D.L. MPEG: A Video Compression Standard for Multimedia Applications //Communications of the ACM. 1993,- v.34.- № 4.

69. Grassman H. On the Theory of Compound Colours //Phil.Mag., Ser. 4,7, April 1854.71 .ISO/IEC 11172. Information Technology Coding of Moving Pictures and Associated Audio for Digital Storage Media up to about 1,5 Mbit/s /Ed.l, JTC 1/SC 29, 1993.

70. ISO/IEC 13818. Information Technology Generic Coding of Moving Pictures and Associated Audio Information /Ed.l, JTC 1/SC 29, 1994.

71. ISO/IEC DIS 10918. Information Technology Digital Compression and Coding of Continuous-tone Still Images /Ed.l, JTC 1/SC 29,1994.

72. Kamel M., Sun C.T., Guan L. Image Compression by Variable Block Truncation Coding with Optimal Threshold //IEEE Trans, on Signal Processing. -1991,-V.39.- № 4.

73. Kuo C., Chen C. Progressive DPCM System with Block Truncation Coding //Electronics Letters. 1995. - Vol.31, No.5.

74. Lane T. Independent JPEG Group's Software. 1992.

75. Nasiopoulos P., Yeldin M, Ward R.K. A High Performance Fixed-Length Compression Method Using the Karhunen-Loeve Trasform //IEEE Transactions of Consumer Electronics. 1995. - Vol.41, No.4.

76. Netravali A., Lippman A. Digital Television: A Perspective //Proceedings of the IEEE.- 1995,-Vol.83, No.6.

77. Quweider M.K., Salari E. Gradient-Based Block Truncation Coding //Electronics Letters. 1995. - Vol.31, No.5.

78. Shafer R., Sikora T. Digital Video Coding Standards and Their Role in Video Communications //Proceedings of the IEEE. 1995. - Vol.83, No.6.

79. Wallace, Gregory K. The JPEG Still-Picture Compression Standard //Communications of the ACM. 1991. № 34 (4).

80. Witten I.H., Neal R.M., Cleary J.G. Arithmetic Coding for Data Compression //Communications of the ACM. 1987. - Vol.30, No.6.

81. Ziv J., Lempel A. Compression of Individual Sequences via Variable-Rate Coding //IEEE Trans. 1978. - No.5.

82. Кравченко П.П., Хусаинов Н.Ш. Сжатие растровых изображений на основе алгоритма оптимизированных дельта-преобразований второго порядка //Синтез алгоритмов сложных систем. 1997. - № 9.

83. Марков С. Цифровые сигнальные процессоры. М.: МИКРОАРТ . 1996.