<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Метод додаткового скорочення структурної надмірності кодового представлення відеоданих

Вантажиться...
Ескіз

Дата

Науковий керівник

Редактор

Інші учасники

Відповідальний

ORCID

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Альтернативна назва

Method of Additional Reduction of Structural Excession of Code Representation Video Data

Анотація

На сьогоднішній день значний розвиток інформаційних технологій спрямований на удосконалення існуючих алгоритмів та технологій кодування даних відеоінформаційних ресурсів. Це пов’язано з постійним зростанням обсягів даних, що передаються в каналах передачі даних, в умовах існуючих обмежень пропускної здатності. Також, активне використання бездротових технологій для передачі даних супроводжується зростанням вимог до відеоінформаційних ресурсів — компактне представлення кодованих даних в умовах збереження їхньої цілісності. З цією метою розроблено метод кодування даних відеоінформаційного ресурсу з використанням реструктуризації інформаційного простору кодованих даних. Під реструктуризацією інформаційного простору розуміється кластеризація елементів повідомлення. Інструментом для кластеризації виступає кількісна ознака — ознака кількості серій одиниць у внутрішній двійковій структурі елементів повідомлення. Сутність кластеризації полягає в тому, що елементи з однаковими значеннями ознаки кількості серій одиниць формують кластери. Досліджено особливості трансформацій законів розподілу елементів у повідомленні за рахунок використання внутрішньої реструктуризації даних за кількісною ознакою. Сутність розробленого методу кластерного статистичного кодування даних відеоінформаційного ресурсу полягає в тому, що кодування елементів повідомлення відбувається у статистичному просторі множин, що формуються у процесі кластеризації. Характерною рисою методу є збереження цілісності кодованих даних в умовах забезпечення додаткового скорочення структурної надмірності кодового представлення відеоданих. Проаналізовано ефективність використання розробленого методу кластерного статистичного кодування даних відеоінформаційного ресурсу з позиції можливості забезпечення додаткового скорочення структурної надмірності кодового представлення відеоданих.
To date, significant development of information technology is aimed at improving existing algorithms and technologies for encoding video information resources. This is due to the constant increase in the amount of data transmitted in data channels, under the existing bandwidth constraints. In turn, the active use of wireless technologies for data transmission is accompanied by increasing demands on video information resources — a compact presentation of encrypted data while maintaining their integrity. To this end, a method of encoding video information resource data using the restructuring of the information space of encoded data is being developed. Restructuring of the information space means clustering of message elements. The tool for clustering is a quantitative feature — a sign of the number of series of units in the internal binary structure of the message elements. The essence of clustering is that elements with the same values of the number of series of units form clusters. Peculiarities of transformations of the laws of distribution of elements in the message due to the use of internal restructuring of data on a quantitative basis are investigated. The essence of the developed method of cluster statis-tical coding of video information resource data is that the coding of message elements occurs in the statistical space of sets formed in the clustering process. A distinctive feature of the method is to preserve the integrity of the encoded data in terms of providing additional reduction of the structural redundancy of the code representation of video data.

Опис

Тип документа

Мова

Посилання на публікацію

Серія, номер

ISBN

ББК

Інші ідентифікатори

Пов’язані матеріали

Спонсорська підтримка

Правовласник

Бібліографічний опис

Стасєв Ю. В. Метод додаткового скорочення структурної надмірності кодового представлення відеоданих [Текст] / Ю. В. Стасєв, І. М. Тупиця, М. В. Пархоменко // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2022. – № 3. – С. 67–76.

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (33)

  1. S. Wang, S. Kim, Z. Yin, and T. He, “Encode when necessary: Correlated network coding under unreliable wireless links,” ACM Transactions on Sensor Networks, vol. 13, no. 1, pp. 24-29, 2017. https://doi.org/10.1145/ 3023953.
  2. C. Chen, and Y. Zhuo, “A research on anti-jamming method based on compressive sensing for OFDM analogous system,” in IEEE 17th International Conference on Communication Technology (ICCT), 2017, pp. 655-659, https://doi.org/10.1109/ICCT.2017.8359718.
  3. B. Zhurakovskyi, J. Boiko, V. Druzhynin, I. Zeniv, and O. Eromenko, “Increasing the efficiency of information transmission in communication channels,” Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science, vol. 19 (3), pp. 1306-1315, 2020. https://doi.org/ 10.11591/ijeecs.v19.i3.
  4. R. Swaminathan, and A. Madhukumar, “Classification of Error Correcting Codes and Estimation of Interleaver Parame-ters in a Noisy Transmission Environment,” IEEE Transactions on Broadcasting, vol. 63, no. 3, 2017, pp. 463-478. https://doi.org/10.1109/TBC.2017.2704436.
  5. T. Richter,” Error Bounds for HDR Image Coding with JPEG XT,” Data Compression Conference (DCC), 2017, pp. 122-130. https://doi.org/ 10.1109/DCC.2017.7.
  6. S. Wang, X. Zhang, X. Liu, J. Zhang, Ma, S., and W. Gao, “Utility Driven Adaptive Preprocessing for Screen Content Video Compression,” IEEE Transactions on Multimedia, vol. 19, no. 3, pp. 660-667, 2017.
  7. A. Djelouah, J. Campos, S. Schaub-Meyer, and C. Schroers, “Neural Inter-Frame Compression for Video Coding,” IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), 2019, pp. 6420-6428. https://doi.org/10.1109/ICCV.2019.00652.
  8. X. Zhu, L. Liu, and Na Ai P. Jin, “Morphological component decomposition combined with compressed sensing for image com-pression, “IEEE International Conference on Information and Automation (ICIA), https://doi.org/10.1109/ICInfA.2016.7832096.
  9. O. Rippel, “Learned Video Compression,” IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), 2019, pp. 3453-3462. https://doi.org/10.1109/ICCV. 2019.00355.
  10. Z. Wang, R. Liao, and Y. Ye, “Joint Learned and Traditional Video Compression for P Frame,” IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW), 2020, pp. 560-564. https://doi.org/10.1109/CVPRW50498.2020.00075.