Юдин А.К., д-р техн. наук, проф.; Школьник А.Ю.; Бойко Ю.П.

Национальный авиационный университет (НАУ), Украина

МЕТОДЫ ВОССТАНОВЛЕНИЯ ЦИФРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ НА ОСНОВЕ ДЕКОМПОЗИЦИИ ОБОБЩЕННОЙ БАЗОВОЙ КОДОГРАММЫ

Вступление. Ключевой составляющей технического обеспечения информационных систем есть непосредственно информационно-коммуникационные системы и сети (ИКСС). Основная функция данных систем заключается в организации оперативного и надежного обмена информационными ресурсами между их владельцами и пользователями услуг сетей, а также в сокращении затрат (временных, технических, организационных) на передачу, обработку и представление данных. Поэтому, одними из важнейших показателей эффективности функционирования ИКСС есть время доставки и обработки полезной информации. Наиболее полная информация для автоматизированных систем управления и принятия решений может быть представлена на основе видеопотоков и графики [4,5]. Объемы видеоданных для современных информационных систем формируются на основе видео ресурсов и могут изменяются в пределах от десятков Мбит к сотне Гбит. Таким образом, частица видеоинформационного потока в каналах передачи данных занимает до 90% от общего потока информации, обрабатываемой, переданной и анализируемой в информационных системах управления и принятия решений (АСУ ПР). Постановка задачи. Процесс восстановления изображений с заданным качеством реконструкции должен проводиться в соответствии с используемым в информационной системе методом сжатия. В данной работе взято за основу, а также учтено в дальнейших исследованиях сжатое представление цифрового изображения, которое имеет структуру в виде обобщенной кодовой конструкции для построчно-масштабирующей и координатно-структурной составляющих [1,2,3]. Основная особенность, данного построения кодовой конструкции состоит в неравномерности длин базовой кодограммы и добавляемого построчного сегмента кода.

Цель работы. Целью данной работы есть разработка метода декодирования обобщенных кодовых конструкций сформированных на базе наращивания базовой кодограммы строки построчно-масштабного представления путем добавления дополнительных сегментов кодограммы за счет координатно-структурного описания. Необходимо обосновывать и представить этапы создания метода восстановления цифрового изображений на основе декомпозиции обобщенного кодового описания отдельных фрагментов.

Обоснование этапов реализации метода. Представим базовые этапы восстановления цифрового изображения.

На первом этапе реконструкции изображений необходимо получить служебные данные. Служебными данными являются: основание и вектор оснований дифференциально-позиционных чисел (ДПЧ) [1,2], , . Для получения последнего, необходимой информацией является вектор максимальных значений в строках массива координатно-структурной составляющей, и минимальное значение в массиве . С учетом чего .

Второй этап метода восстановления заключается в декомпозиции обобщенной кодовой конструкции (ОК), .

Дополнительными данными здесь являются длина ОК, основание матрицы двоичного представления и вектор оснований ДПЧ. Он реализуется на основе выполнения следующих действий

1) определение длины базовой кодограммы. Она находится на основе вычисления количества разрядов , необходимого на представление максимального значения кода для позиционного числа с неравными соседним элементами, длиной равной . Для этого используется следующая формула: (бит).

Это позволяет выделить младшие разряды обобщенной кодовой конструкции, которые отводятся на представление базовой кодограммы.

2) нахождение количества разрядов , которое отводится на представление -го сегмента кодограммы для строки координатно-структурной составляющей. Данное действие осуществляется с использованием следующего соотношения (бит).

Начальная позиция добавляемого сегмента определяется по формуле

, где - суммарное количество двоичных разрядов на представление ранее полученных сегментов относительно -го сегмента.

Длина кодограммы с учетом добавленного -го сегмента будет равна

.

Длина распределяемой кодограммы определяется по формуле (бит).

Третий этап метода восстановления заключается в декодировании кодового значения позиционного числа с неравными соседними элементами. Это позволит получить строку массива построчно-масштабирующей составляющей. Здесь используется информация об основании , количестве элементов , а также о нулевом элементе матрицы сегментов, равным . На основе имеющейся информации восстановление элементов построчно-масштабирующей составляющей организуется следующими действиями:

Действие 1. Проводится восстановление элементов . По определению на элементы накладывается только одно ограничение, а именно

- , если , ;

- , если , а .

Этап 2. Данный этап связан с восстановлением элементов массивов построчно-масштабирующих составляющих на основе полученных на предыдущем этапе величин . Для этого используется взаимооднозначное соответствие между элементами и , заданное соотношением для кодирования на базе двухкомпонентного подхода сжатия видеоданных в информационно-телекоммуникационных системах [1, 3].

Формула для определения величин на основе известных значений и примет вид

-(2)

Объединив выражения (1,2), получим систему аналитических соотношений для восстановления элементов массивов построчно-масштабирующих составляющих

На четвертом этапе осуществляется восстановления элементов строк массива координатно-структурной составляющей. Для этого используется полученное значение кода дифференциального позиционного числа в результате сборки распределяемой кодограммы. Получение элементов для -й строки массива проводится по формуле для восстановления позиционных чисел с использованием информации о коде , длине ДПЧ и основании , т.е. , где - весовой коэффициент -го элемента дифференциального позиционного числа; - основание -го ДПЧ.

Пятый этап, восстановления изображения, служит для получения фрагмента на основе информации о его координатно-структурной и построчно-масштабируемой формах, т.е. . На основе восстановленных массивов и реконструкция фрагмента изображения задается следующим выражением , .

Таким образом можно заключить, что: впервые разработан метод реконструкции фрагментов изображения, исключающий дополнительное внесение искажений, на основе получения информации о его неравномерной координатно-структурной и построчно-масштабирующих формах. Метод включает в себя следующие этапы обработки: 1) восстановление служебных данных; 2) изъятие базовой кодограммы и сегмента распределенной кодограммы из обобщенной кодовой конструкции; 3) декодирование базовой кодограммы, обеспечивается получение элементов строки массива аппроксимирующих величин; 4) декодирование распределяемой кодограммы для получения элементов массива длин апертур, как компонент позиционного числа в дифференциальном пространстве; 5) сборку фрагмента изображения на основе информации о его координатно-структурной и построчно-масштабирующей формах.

Выводы. Получила дальнейшее развитие технология позиционного кодирования/декодирования неравномерно-структурной составляющей апертурного описания. Впервые разработан метод формирования и реконструкции обобщенной кодовой конструкции. Отличительные черты характеризуются побитной технологией сращивания кодограмм позиционного числа построчно-масштабирующей составляющей и дифференциального позиционного числа неравномерно-структурной составляющей. Это позволяет сократить кодовую избыточность без внесения искажений и снизить количество операций на обработку.

ЛИТЕРАТУРА

1. Юдин А.К. Обоснование двухкомпонентного подхода сжатия видеоданных в информационно-телекоммуникационных системах / А.К. Юдин, Н.А. Королева, А.Ю. Школьник // Информационно-управляющие системы на железнодорожном транспорте. – 2012. – №4. – С. 23 – 28.

2. Юдин А.К. Обоснование направления совершенствования технологий компрессии аероизображений / А.К. Юдин, В.В. Баранник, А.Ю. Школьник // Сучасна спеціальна техніка. –2012. – №1(28). – С. 7 – 13.

3. Школьник А.Ю. Способ кодирования построчно-масштабирующей составляющей фрагмента изображения / А.Ю. Школьник, А.Н. Додух // Сучасна спеціальна техніка. – 2012. – №2. – С. 32 – 38.

4. Gonzales R.C. Digital image processing / R.C. Gonzales, R.E. Woods. – Prentice Inc. Upper Saddle River, New Jersey, 2002. – 779 p.

5. Сэломон Д. Сжатие данных, изображений и звука / Д. Сэломон. – М: Техносфера, 2004. – 368 с.