На правах рукописи

Медведев Андрей Александрович

Методы и устройства компенсации искажений спектров сигналов

изображения цифрового вещательного телевидения

Специальность 05.12.04 – Радиотехника, в том числе системы и устройства телевидения

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук

Москва-2010

Работа выполнена на кафедре телевидения Государственного образовательного учреждения Московский технический университет связи и информатики (МТУСИ)

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор, Безруков Вадим Николаевич

Официальные оппоненты: заслуженный деятель науки РФ, доктор технических наук, профессор, Аванесов Генрих Аронович кандидат технических наук, Салтыков Константин Евгеньевич

Ведущая организация: ФГУП НИИР

Защита состоится «11» ноября 2010 г. в 15.00 часов на заседании совета по защите докторских и кандидатских диссертаций Д 219.001.01 при МТУСИ по адресу:

111024, Москва, ул. Авиамоторная, д. 8а, ауд. А-

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МТУСИ

Автореферат разослан « » октября 2010 г.

Учёный секретарь совета по защите докторских и кандидатских диссертаций Д219.001.01 Иванюшкин Р.Ю.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Наиболее перспективным стандартом кодирования в цифровом вещательном телевидении является H.264/AVC (MPEG-4 Часть 10). Это связано, в первую очередь, с относительно высокими показателями сжатия и качества передаваемого изображения, а также с возможностью работать с различными платформами доставки контента (IP, мобильные устройства и т.д.).

Чтобы достигнуть эффективного использования цифровых каналов при сохранении качества, вещательные компании используют предобработку видеосигнала перед сжатием. Специализированные устройства предварительной обработки не только снижают уровень шумов, но и подавляют те компоненты изображения, которые практически незаметны для зрителя, однако существенно расходуют ресурс кодера сжатия, например, подвижные диагональные структуры.

Именно поэтому аппаратура предобработки и шумоподавления нашла широкое применение у профессионалов всего мира.

Независимые исследования также показали, что, при заданном качестве изображения, скорости потока, соответствующие сигналам изображений до и после предварительной обработки, существенно отличаются. Очевидно, что это даёт возможность дополнительной загрузки канала другими программами или данными.

Предварительная обработка вносит очень большой вклад в решение извечного компромисса – поток/качество.

Активное внедрение во всём мире вещания телевидения высокой чёткости и стереотелевидения делает использование предобработки сигналов ещё более актуальным. Сигналы таких изображений имеют очень высокую скорость цифрового потока, и, следовательно, передача таких сигналов по каналам связи ещё более требовательна к их ресурсам, что делает предобработку просто необходимой.

Разработка алгоритмов предобработки, реализующих эффективную предварительную компенсацию пространственно-временных искажений с учётом специфики нового стандарта сжатия, является, безусловно, актуальной задачей, решение которой необходимо обеспечивать для дальнейшего развития алгоритмов самого сжатия H.264/AVC.

Цель и задачи работы. Целью диссертационной работы является разработка методов, алгоритмов и устройств, позволяющих с учётом специфики формирования и сжатия сигналов изображений уменьшать сопутствующие искажения их спектра, возникающие в цифровых системах вещательного телевидения.

Для достижения поставленной цели в работе решены следующие научнопрактические задачи:

1. Проведён анализ процесса формирования сигнала в устройствах цифрового 2. Разработан алгоритм ограничения пространственного спектра сигналов телевизионных изображений.

3. Осуществлён сравнительный анализ основных принципов и методов сжатия цифрового телевизионного сигнала по стандартам MPEG-2 и H.264/AVC.

4. Разработан метод коррекции линейных искажений пространственной структуры сигналов изображений в системах цифрового телевидения.

5. Разработан метод противошумовой коррекции сигналов изображений в системах цифрового телевидения.

6. Разработан новый метод предсказания и восстановления структуры изображений для внутрикадрового сжатия соответствующего спектра.

7. Разработаны рекомендации по выбору размера блоков при внутрикадровом кодировании по стандарту сжатия H.264/AVC.

8. Проведены экспериментальные исследования разработанного метода коррекции линейных искажений сигналов изображений.

9. Проведены экспериментальные исследования разработанного метода противошумовой коррекции сигнала изображения.

10. Проведены сравнительные экспериментальные исследования разработанного метода и алгоритма предсказания и восстановления структуры телевизионного изображения для внутрикадрового кодирования.

Методы исследования. При решении поставленных задач в работе использованы современные методы анализа теории телевидения, включая элементы теории функций и функционального анализа, теории численного интегрирования и дифференцирования, линейной алгебры и геометрии, методы спектрального анализа Фурье, численного анализа, программирования и др.

Научная новизна. Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Проведен теоретический анализ характеристик, параметров и искажений цифрового вещательного телевидения.

2. Разработан метод коррекции линейных искажений сигналов изображений в системах цифрового телевидения.

телевизионного изображения для внутрикадрового кодирования.

4. Создано программное обеспечение для моделирования метода коррекции линейных искажений телевизионного сигнала.

предсказания и восстановления структуры телевизионного изображения для внутрикадрового кодирования.

Практическая ценность:

1. Разработан метод коррекции линейных искажений сигналов изображений в системах цифрового телевидения.

телевизионного изображения для внутрикадрового кодирования.

3. Разработана методика адаптивного выбора размеров блоков при внутрикадровом кодировании телевизионного сигнала.

Реализация результатов работы. Результаты работы использованы при разработке систем передачи видеоинформации ЗАО «СпецВидеоПроект», при проведении учебного процесса на кафедре телевидения им. С.И. Катаева МТУСИ и при выполнении НИР в лаборатории “Цифровой обработки телевизионных сигналов” (НИЛ-11) НИЧ МТУСИ.

Апробация результатов. Основные положения диссертационной работы доложены и обсуждены на научно-технических конференциях: «Фундаментальные проблемы радиоэлектронного приборостроения», 2007 г., научно – технических конференциях профессорско-преподавательского состава, МТУСИ, Москва, 2003г.г., «Молодые учёные – науке, технологиям и профессиональному образованию в электронике», 2006-2007 г.г.

Публикации. По материалам диссертационной работы опубликовано научных работ.

Структура и объём работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырёх глав, заключения, списка литературы и приложения. Работа изложена на 190 страницах машинописного текста. Список литературы включает наименований.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Результаты анализа процесса формирования сигнала изображений в устройствах цифрового телевидения.

2. Результаты анализа основных принципов и методов сжатия цифрового телевизионного сигнала.

3. Разработанный метод коррекции линейных искажений сигнала изображения в системах цифрового телевидения.

4. Разработанный метод противошумовой коррекции сигналов изображений в системах цифрового телевидения.

5. Разработанный метод предсказания и восстановления структуры телевизионного изображения для внутрикадрового кодирования.

6. Разработанные рекомендации выбора размеров блоков при внутрикадровом 7. Результаты экспериментальных исследований разработанного метода адаптивной коррекции пространственно-временной структуры сигналов 8. Результаты экспериментальных исследований разработанного метода предсказания и восстановления структуры телевизионного изображения для внутрикадрового кодирования.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, охарактеризовано состояние исследуемых вопросов, определены цель, задачи и методы исследований.

Сформулированы научная новизна, практическая значимость результатов работы и положения, выносимые на защиту. Представлены состав и краткое описание работы, приведены сведения об апробации работы и публикациях автора.

В первой главе «Кодирование пространственно-временной структуры сигналов изображений в системах цифрового телевидения» проведён анализ процесса формирования сигнала в устройствах цифрового телевидения.

Рассмотрены основные методы обработки сигнала на этапе его формирования.

значительной мере определяет как качество самого сигнала в цифровом виде, так и потенциальное качество его дальнейшей обработки. В связи с этим рассмотрена специфика указанного преобразования. В частности, одним из основных факторов, определяющих характеристики фильтра низких частот на входе соответствующей интегральной схемы является выбор частоты дискретизации сигнала. Для обеспечения наилучшего качества изображения и снижения стоимости разрабатываемого оборудования рекомендуется увеличивать частоту исходной дискретизации ( 18 МГц). Это позволяет ставить перед АЦП более простой в реализации и имеющий более низкий градиент изменения уровня амплитудночастотной характеристики (АЧХ) от полосы пропускания к полосе задерживания аналоговый фильтр низкой частоты, а переход к более низкому значению частоты дискретизации с необходимым ограничением протяжённости спектра сигнала изображения реализовать с использованием соответствующего цифрового фильтра.

При этом аналоговые фильтры, используемые в ТВ технике, обычно являются устройствами минимально-фазового типа. Поэтому для таких фильтров характерна однозначная связь связи между амплитудно-частотной ( A( ) ) и фазо-частотной ( B( ) ) характеристикой (ФЧХ), которая определяется известным соотношением:

Выражая с некоторым приближением функцию АЧХ устройства суммой прямоугольных функций различной полярности и амплитуды, сглаженной, посредством свёртки, функцией преобразования ( ) получаем (при ( ) ( ) ) выражение для соответствующей фазо-частотной характеристики:

Полученное выражение позволяет сделать вывод о том, что структура ФЧХ, соответствующих АЧХ, форма которых, приблизительно, аппроксимируется рядом суммирования функций натурального логарифма от модуля отношения суммы и разности частот. Одной из таких частот в каждой составляющей функции натурального логарифма является фиксированная частота c, для которой определяется значение фазового сдвига, а второй-частота, соответствующая значению координаты одного из совокупности скачков ступенчатой функции составляющих общую ФЧХ, имеет свой вес и особую точку (функция стремится здесь к ), совпадающую (по оси частот) с местоположением соответствующего скачка функции аппроксимации АЧХ. Составляющая, которая имеет максимальный вес, наиболее существенно сказывается на форме ФЧХ. Если такой составляющей диапазоне im ± 0,5im проявляется нелинейность, сопряженная с данной составляющей ФЧХ. В ТВ вещании верхняя граничная частота спектра сигнала изображения составляет величину ~ 6 МГц. Изложенное выше при этом позволяет сделать вывод о том, что в фильтрах низких частот и усилительных элементах аппаратуры вещательного телевидения целесообразно выбирать частоту среза АЧХ (для ступенчатой аппроксимации на уровне 0.5 АЧХ), приблизительно, равной МГц (12 - 6 = 6 МГц, 12 + 6 = 18 МГц). В результате обеспечивается отсутствие нелинейности ФЧХ в рабочем диапазоне частоты (до 6 МГц) и устраняется возможность проявления сопутствующих искажений изображения в условиях увеличения числа последовательно включенных в видеотракт элементов ограничения полосы частот, имеющих близкую по форме АЧХ. Таким образом, фильтр низких частот, реализующий, приблизительно, линейный по форме спад уровня АЧХ от 6 МГц до 18 МГц имеет практически линейную по форме ФЧХ в диапазоне от 50 Гц до 6 МГц. При этом, с учётом апертурных искажений, до указанной частоты (12 МГц) обеспечивается достаточная степень подавления высокочастотных составляющих сигнала изображения, что позволяет использовать указанное выше значение частоты исходной дискретизации.

Показано, что при формировании видеосигнала происходит ухудшение пространственной чёткости изображений. Это компенсируется использованием апертурной коррекции телевизионного сигнала. С учётом специфики апертурных искажений, необходимо использовать коррекцию как по горизонтали, так и по вертикали, а с учётом специфики изменения параметров сигнала изображения в зависимости от средней освещённости сцены следует использовать методы коррекции искажений, адаптивные к изменениям параметров самого исходного изображения.

В первой главе также проведён анализ воздействия апертурной коррекции на частотные характеристики шумовой составляющей. Показано наличие зависимости, составляющей с увеличением частоты.

С учётом специфики зрительной системы человека разработан метод ограничения пространственного спектра сигналов ТВ изображений.

Показано (раздел 1.4.2), что базовая функция предварительной коррекции пространственных спектров изображений в системах цифрового телевидения должна быть согласована с известной анизотропией пространственной частотной характеристикой зрения человека, т.е. также иметь ромбовидную форму. Степень уменьшения объема эквивалентной области пропускания пространственных частот, достигнутая за счёт прецизионного согласования пространства локализации области пропускания блока коррекции, собственно, и определяет полученный выигрыш в соотношении сигнал/шум.

пространственных частот текущего спектра сигнала телевизионного изображения целесообразно использовать также пространственный фильтр, ограничивающий спектр сигнала изображения с увеличением степени подавления высоких пространственных частот под углом в 45 градусов во внутрикадровом пространстве.

Нормированная импульсная характеристика идеализированного фильтра, реализующего подавление высоких частот в горизонтальном в и вертикальном соотношением:

В результате поворота пространственной частотной характеристики такого коэффициент передачи необходимого вида в области пространственных частот:

Наличие двух цифровых фильтров, обеспечивающих ( при эквивалентной области пропускания) максимальную степень ограничение протяжённости спектра телевизионного сигнала в горизонтальном и вертикальном направлениях или в направлениях с поворотом указанной анизотропии ограничения на угол в цифрового телевидения соотношения сигнал/шум перед сжатием спектра. Может быть, в частности, рекомендован при аппаратной реализации цифровых блоков предварительной обработки сигналов следующий алгоритм аналого-цифрового преобразования и формирования сигнала телевизионного изображения перед последующим сжатием его спектра:

1. На величину, кратную 6.75 МГц, увеличивают, по отношению к стандартному значению, частоту дискретизации сигнала телевизионного изображения и разрядностью кодирования.

2. Параллельно осуществляют анизотропное ограничение спектра сигнала изображения двумя цифровыми пространственными фильтрами низких внутрикадровом пространстве области пропускания в горизонтальном и вертикальном направлении, а второй под углами ± 45 градусов.

3. Осуществляют относительную оценку уровня отсчётов каждого из сигналов изображений по п.п.2 с опорным сигналом по п.п.1 с компенсацией возникшей при фильтрации задержки.

4. Мультиплексируют на общий выход отсчёт сигнала с выхода того фильтра, который имеет минимальную, по отношению к отсчёту опорного сигнала, и меньшую заданного порогового значения разницу уровней.

5. Мультиплексируют (после нормирования) на общий выход суммированный отсчёт выходов упомянутых фильтров в случае, когда разница уровней отсчётов опорного и сигналов изображений с каждого из фильтров не превышает заданного порога.

6. Мультиплексируют на общий выход исходный отсчёт в случае, когда разница уровней отсчётов опорного и сигналов изображений с каждого из фильтров превышает заданный порог.

После формирования мультиплексированного сигнала реализуют переход к стандартной частоте дискретизации и заданной разрядности соответствующего сигнала телевизионного изображения.

Проведён анализ основных принципов сжатия в системах цифрового телевидения. Показана необходимость согласования пространственного спектра сигнала с ПЧХ зрительной системы человека. Рассмотрено влияние сжатия на возникновение искажений изображения.

кодирования H.264/AVC» рассмотрены основные методы, используемые для сжатия изображения в стандарте H.264/AVC. Проведён сравнительный анализ методов сжатия (H.264/AVC и H.262).

Рассмотрена специфика внутрикадрового предсказания в H.264/AVC.

Установлено, что существующий метод для предсказания использует краевые отсчёты переданных блоков, что уменьшает точность предсказания. Рекомендовано для предсказания использовать полный объём отсчётов из соседних блоков, что позволяет предсказать характер изменения сигнала изображения.

При разработке систем компенсации искажений, следует учитывать специфику воздействия систем сжатия на пространственно-временной спектр сигналов изображения цифрового телевидения.

Для повышения эффективности сжатия необходимо разработать метод внутрикадрового предсказания, учитывающий не только краевые отсчёты соседних блоков, но и отсчёты внутри блоков. Такой подход позволяет получить больше информации о возможном предсказываемом блоке и, на основе этой информации, рассчитать более точные значения пикселей блока.

При выборе размера блока для внутрикадрового кодирования рекомендовано учитывать специфику структуры текущего сигнала изображения и соответственно задавать соотношение сторон блока, так как использование квадратной структуры блоков для внутрикадрового предсказания приводит к неэффективному кодированию участков изображения с ярко выраженной направленной структурой.

В частности, в случаях высокой степени сжатия спектра, протяжённые границы в структуре изображений могут претерпевать многократные разрывы и приобретать неравномерности их отображения на протяженных участках.

Использование предложенных во второй главе методов предварительной обработки и кодирования видеоизображения обеспечивает повышение эффективности его сжатия.

пространственно-временной структуры сигналов изображений в цифровом телевидении» проведён анализ апертурных искажений в системах цифрового телевидения.

В реальных современных системах телевидения чаще всего реализуют коррекцию апертурных искажений сигналов изображений в горизонтальном и вертикальном по растру направлениях. В условиях наличия высокого отношения сигнал/шум в исходном ТВ сигнале применение такой коррекции может обеспечивать существенное увеличение внутрикадровой чёткости ТВ изображений.

Коррекцию необходимо проводить одновременно в горизонтальном и вертикальном по растру направлениях. Коррекция должна проводиться с учётом возможной апертурной характеристики видеокамеры.

В материале третьей главы представлены результаты разработки метода адаптивной коррекции линейных искажений телевизионного сигнала. Метод параллельно выполняет и коррекцию линейных искажений пространственной структуры сигнала изображения и его противошумовую обработку. Блок схема метода коррекции пространственно-временной структуры изображения показана на рисунке 1.

Блок формирования управляющего Рис. 1. Структура работы устройства предварительной коррекции изображения.

сигнал является его импульсной характеристикой, зависящей, в свою очередь, от значений градиентов в структуре текущего сигнала изображения и определяется как:

где gx - импульсная характеристика ФВЧ, используемая для коррекции используемая для коррекции вертикальных перепадов яркости; gn - импульсная характеристика ФВЧ, используемая для коррекции горизонтально-вертикльных перепадов яркости; g 0 - нулевая импульсная характеристика ФВЧ, характеризующая отсутствие коррекции и используемая для фоновых участков изображения; f значение модуля градиента; - постоянная, определяющая порог срабатывания корректора; -порог допустимой разницы градиентов; |x(x,y)| – модуль градиента в горизонтальном направлении в точке (x,y), характеризующий горизонтальные перепады яркости; |y(x,y)| – модуль градиента в вертикальном направлении в точке (x,y), характеризующий вертикальные перепады яркости.

Для вычисления градиентов x(x,y) и y(x,y) используется операторы Собеля.

В результате проведённого анализа получены пространственно-частотные характеристики фильтров высокой частоты, согласованные со зрительной системой избыточности в изображении и приводит к увеличению эффективности кодирования определяющие в своей совокупности функцию коррекции, имеют следующий вид:

Пространственно-частотные характеристики (ПЧХ) разработанных фильтров высокой частоты приведены на рисунке 2.

Высокочастотная составляющая пространственного спектра изображения, изображения с импульсной характеристикой АФВЧ:

Полученная высокочастотная составляющая масштабируется по амплитуде коэффициентом k и складывается с результатом противошумовой обработки.

Рис. 2. ПЧХ фильтров высокой частоты, соответствующие: а) импульсной характеристике gy.

Следует заметить, что перспективой дальнейшего развития данного метода адаптивной коррекции линейных искажений является его продолжение на межкадровое и цветовое направления изменений многомерной структуры сигналов телевизионных изображений.

Разработанный в диссертационной работе метод противошумовой коррекции использует разделение спектра изображения на частотные диапазоны. Выходной сигнал блока противошумовой коррекции выражается как сумма составляющих от отдельных частотных диапазонов:

где i – номер частотного диапазона; Fi ( x, y ) - составляющая от i-го частотного диапазона.

диссертационной работе применялась пространственная гребенчатая фильтрация в горизонтальном направлении внутрикадрового пространства при количестве частотных диапазонов i = 3. В результате фильтрации получены составляющие низкочастотного (при i=1), среднечастотного (i=2) и высокочастотного (i=3) диапазонов.

Каждый из диапазонов усредняются в вертикальном направлении в диапазоне трёх строк в зависимости от управляющего сигнала h( x, y ) :

управляющего сигнала, исходя из уровня вертикального пространственного градиента:

Усреднённые таким образом частотные составляющие функции сигнала изображения подвергаются пороговой обработке:

составляющих для каждого из частотных диапазонов.

Пороговая обработка, за счёт нелинейности, приводит к расширению спектра обрабатываемого сигнала, что обусловило необходимость ограничения спектра и сглаживанию резких перепадов сигнала яркости после такой обработки.

Применение разработанного метода и устройства коррекции изображения в системах цифрового вещательного телевидения позволяет уменьшить влияние преобразований шумов при сжатии спектра сигналов изображений на качество и уровень искажений изображений и, следовательно, увеличить достижимую степень указанного сжатия спектра.

В третьей главе разработан улучшенный метод предсказания внутрикадровой структуры телевизионного. Для увеличения точности метода предсказания текущего блока отсчётов, используемого в стандарте H.264/AVC, предлагается для всех режимов, имеющих направление (все режимы кроме номера «2»), проводить экстраполяционную обработку на основе вычисления градиентов в пределах соседних с ним блоков. При этом используются те же направления предсказания, что и для традиционного метода. На передающем и приёмном концах используется одинаковый алгоритм, по которому вычисляются значения предсказываемых пикселей блоков.

соответствующий каждому из направлений предсказания. Каждый из градиентов характеризует тенденцию изменения низкочастотной составляющей функции Высокочастотная составляющая предсказывается повторением краевых отсчётов предыдущих блоков.

Для экстраполяции используется формула Тейлора, учитывающая только первую производную функции изображения. В качестве системы координат выбрана система, повёрнутая против часовой стрелки относительно системы координат сетки дискретизации изображения на угол с началом координат в левой верхней точке текущего предсказуемого блока. Тогда, в общем виде функцию предсказания можно выразить:

где F [ m ( x, y, ), ( x, y, )] - значение отсчётов сигнала изображения в соседних блоках с учётом номера режима предсказания m и новой системы координат, повёрнутой на угол ; m ( x, y, ) - координата точки повторения в зависимости от режима предсказания; G m [ ( x, y, ), ( x, y, )] - градиент, учитывающий изменение низкочастотной составляющей сигнала изображения в соседних блоках в зависимости от режима предсказания.

Значение m ( x, y, ) является расстоянием до ближайшего пикселя, лежащего вдоль оси ( x, y, ) в предыдущем блоке.

Значение градиента G m [ ( x, y, ), ( x, y, )] вычисляется для каждого из режимов индивидуально.

В стандарте 264/AVC имеется также режим предсказания номер «2», который характеризует вычисление значений текущего блока усреднением пикселей на границах соседних блоков. В разработанном методе, в режиме «2» предлагается использовать характер изменения функции изображения в соседних блоках. Для этого, по трём точкам, лежащим в соседних блоках, строится плоскость, которая и определяет предсказываемые отсчёты. Значения отсчётов при предсказании в режиме «2» для блока размером 4х4 вычисляются с использованием соотношения:

где F(-1,-1), F(3,-1), F(-1,3) – отсчёты в соседних блоках. В качестве центра предсказываемого блока.

Значения отсчётов в режиме «2» для блоков размером 8х8 вычисляются также с учётом уровней соответствующих отсчётов:

Для проверки разработанного метода внутрикадрового предсказания создано программное обеспечение, позволяющее оценить его эффективность. Разработанное предложенного метода по отношению к используемому в стандарте H.264/AVC.

Также в третьей главе разработан алгоритм улучшенного внутрикадрового предсказания при кодировании по стандарту H.264/AVC и методика адаптивного H.264/AVC.

телевидения» разработано устройство и необходимое программное обеспечение для оценки его работы. Устройство разработано на основе методов апертурной и сравнительный анализ разработанных и существующих методов.

Оценка эффективности работы методов и устройства была осуществлена с использованием трёх различных по своей структуре тестовых изображений.

Тестовые изображения подвергались апертурным искажениям и воздействию белого Гауссова шума с различным уровнем. В качестве уровня шумовой составляющей «a» в экспериментах использовалось такое значение, выраженное в процентах от максимально возможного уровня сигнала, при котором вероятность появления этого значения P(a ) = 0.1.

Обработанное изображение сравнивалось с исходным, и оценивались по двум метрикам: пиковому соотношению сигнал/шум (PSNR) и методом структурной похожести (SSIM).

Усреднённые значения PSNR и SSIM для всех испытательных изображений приведены на рисунке 3. Фрагмент исходного и обработанного разработанным методом коррекции изображения представлен на рисунке 4.

PSNR, дБ б) SSIM.

эффективности разработанных методов коррекции во всём диапазоне уровней шумовой составляющей.

Для проверки метода предсказания и восстановления внутрикадровой структуры изображения разработано программное обеспечение. Проведён сравнительный анализ разработанного метода с используемым в H.264/AVC.

Показана эффективность разработанного метода.

Рис. 4 Результаты обработки при наложении шума со среднеквадратическим отклонением =17.8: а) устройство на основе сравнительного метода; б) разработанное устройство.

В заключении приводятся основные выводы и результаты выполненной работы.

В приложении приведён текст программы, моделирующей адаптивную коррекцию линейных искажений и противошумовую коррекцию Основные результаты работы.

В процессе выполнения диссертационной работы был проведён анализ процесса формирования и преобразования сигналов телевизионных изображений.

Рассмотрено сжатие сигнала ТВ изображения по стандарту H.264/AVC. В частности, подробно рассмотрена процедура внутрикадрового предсказания и процесса формирования структуры потока H.264/AVC.

Выявлена необходимость и возможность использования коррекции пространственно-временной структуры изображения перед сжатием спектра.

Определена специфика нарастания уровня составляющей шума при применении апертурной коррекции. Обоснована необходимость коррекции пространственных искажений. Рассмотрены существующие методы коррекции.

Разработаны и исследованы эффективные методы коррекции искажений в системах вещательного телевидения. Разработанные методы учитывают специфику формирования, кодирования и особенности основных характеристик зрительной системы человека.

При разработке метода коррекции линейных искажений изображения используемого для коррекции линейных искажений. Обеспечено необходимое согласование характеристик разработанного фильтра с соответствующими характеристиками зрительной системы человека.

разработанных методов и устройства позволили сделать вывод о полном соответствии теоретических и практических результатов данной диссертационной работы Рекомендуется использование разработанных методов и устройства для коррекции сигнала перед системами сжатия по стандарту H.264/AVC и H.262.

СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ

составляющих пространственной структуры изображений. Телекоммуникации и транспорт. Спецвыпуск “Технологии информационного общества”. Часть 1. Июнь, 2009.

2. Безруков В.Н., Медведев А.А., Седов М.О. Анализ характеристик спектра структур внутрикадровой дискретизации сигналов телевизионных изображений.

Телекоммуникации и транспорт. -2009. - №5.

3. Черноглазов А.Г. Медведев А.А. Обнаружение и исправление ошибок при передаче в JPEG изображениях Научно - техническая конференция профессорско преподавательского, научного и инженерно - технического состава: Материалы конференции. Книга 1. – М.: МТУСИ, 2002.

4. Черноглазов А.Г., Медведев А.А., Кривенцев А.М. Обзор различных алгоритмов сжатия изображения Научно - техническая конференция профессорско преподавательского, научного и инженерно - технического состава: Тез. докл. Книга 1. – М.: МТУСИ, 5. Медведев А.А., Использование предварительной обработки видеосигнала перед сжатием. BROADCASTING. -2004. -№ 6. Медведев А.А.. Использование компенсации движения в системах обработки видео изображений Научно - техническая конференция профессорско преподавательского, научного и инженерно - технического состава: Тез. докл. Книга 1. – М.: МТУСИ, 2006.

7. Медведев А.А. Методы подавления шума в вещательном телевидении Материалы международной научно-технической конференции «Фундаментальные проблемы радиоэлектронного приборостроения». М. – 8. Медведев А.А.. Системы Snell & Wilcox для тестирования, оценки и контроля потоков MPEG Журнал 625, 1/ 9. Медведев А.А.. Обзор особенностей нового стандарта кодирования видеоинформации H.264/AVC Технологии информационного общества: Тезисы докладов московской научно-технической конференции. – М.: Инсвязьиздат, 2007.

10. Медведев А.А. Внутрикадровое предсказание в стандарте H264/AVC Технологии информационного общества: Тезисы докладов московской научнотехнической конференции. – М.: Инсвязьиздат, 2007.

11. Медведев А.А. Новый стандарт видео кодирования для передачи по сетям цифрового телевидения Материалы IV Международной научно-технической школы-конференции “Молодые ученые – науке, технологиям и профессиональному образованию в электронике”, «Молодые ученые - 2006», -М.:, 2006 г.

12. Медведев А.А. Kahuna – новый подход к многоформатному производству Журнал Broadcasting №6 (58) сентябри-октябрь 2006.

13. Медведев А.А. Snell & Wilcox улучшает качество изображения для мобильного телевидения Журнал 625. -2007. - № 14. Медведев А.А. Kahuna – видеомикшер для любого стандарта Журнал 625, - 2006. - №