METODA TWORZENIA SYSTEMU SKRÓCONEGO KODU POZYCYJNEGO DLA PRZEKSZTAŁCONYCH OBRAZÓW WIDEO

Volodymyr Barannik

vvbar.off@gmail.com
V. N. Karazin Kharkiv National University (Ukraina)
https://orcid.org/0000-0002-2848-4524

Roman Onyshchenko


Kharkiv National University of Radio Electronics (Ukraina)

Gennady Pris


Heroes of Kruty Military Institute of Telecommunications and Informatization (Ukraina)

Mykhailo Babenko


Dniprovsky State Technical University (Ukraina)

Valeriy Barannik


Kharkiv National University of Radio Electronics (Ukraina)

Vitalii Shmakov


Ivan Kozhedub Kharkiv National Air Force University (Ukraina)

Ivan Pantas


Heroes of Kruty Military Institute of Telecommunications and Informatization (Ukraina)

Abstrakt

W artykule uzasadniono wymagania dotyczące cech jakościowych usług informacji wideo. Wykazano, że konieczna jest poprawa jakości informacji wideo pod względem następujących wskaźników: opóźnienia czasowe w dostarczaniu danych wideo pod względem zapewnienia wymaganej kompletności; integralność informacji wideo zgodnie z wymaganiami aplikacji. Konsekwencją tego faktu jest brak równowagi między spełnieniem wymagań dla różnych grup cech jakościowych usług wideo. Aby zmniejszyć obciążenie systemów teleinformatycznych, stosuje się szereg środków. Jednym z kluczowych jest wykorzystanie technologii kompresji w celu zmniejszenia objętości bitowej. Dlatego też rozwój nowych technologii kodowania w zakresie lokalizacji równowagi między poziomem kompresji danych wideo a ich integralnością jest pilnym zagadnieniem naukowym i praktycznym. W artykule opisano główne etapy tworzenia metody określania wagi informacyjnej i pozycyjnej dla systemu kodowania w skróconej bazie pozycyjnej. W tym celu opracowano system relacji matematycznych do określania liczby prawidłowych sekwencji. Nowość naukowa jest następująca. Po raz pierwszy stworzono system współczynników w celu określenia wagi informacyjnej i pozycyjnej składników diagonalnej sekwencji transformującej w oparciu o konfiguracje kombinatoryczne. Na podstawie badań eksperymentalnych wykazano, że opracowana metoda ma zalety pod względem zapewnienia poziomu integralności danych wideo w warunkach określonego stopnia kompresji.


Słowa kluczowe:

serwis wideo, waga informatywno-pozycyjna, system ścięto-pozycyjny, przestrzeń widmowa, nadmiar strukturalny

[1] Auer S. et al.: Bitstream-based JPEG Encryption in Real-time. International Journal of Digital Crime and Forensics 5(3), 2013, 1–14 [https://doi.org/10.4018/jdcf.2013070101].
DOI: https://doi.org/10.4018/jdcf.2013070101   Google Scholar

[2] Barannik D., Barannik V.: Steganographic Coding Technology for Hiding Information in Infocommunication Systems of Critical Infrastructure. IEEE 4th International Conference on Advanced Trends in Information Theory (ATIT), 2022, 88–91 [https://doi.org/10.1109/ATIT58178.2022.10024185].
DOI: https://doi.org/10.1109/ATIT58178.2022.10024185   Google Scholar

[3] Barannik V. et al.: A method to control bit rate while compressing predicted frames. Proceedings of 13th International Conference: The Experience of Designing and Application of CAD Systems in Microelectronics (CADSM), 2015, 36–38 [https://doi.org/10.1109/CADSM.2015.7230789].
DOI: https://doi.org/10.1109/CADSM.2015.7230789   Google Scholar

[4] Barannik V. et al.: Detections of sustainable areas for steganographic embedding. IEEE East-West Design & Test Symposium (EWDTS), 2017, 1–4 [https://doi.org/10.1109/EWDTS.2017.8110028].
DOI: https://doi.org/10.1109/EWDTS.2017.8110028   Google Scholar

[5] Barannik V. et al.: Method of indirect information hiding in the process of video compression. Radioelectronic and Computer Systems 4, 2021, 119–131 [https://doi.org/10.32620/reks.2021.4].
DOI: https://doi.org/10.32620/reks.2021.4   Google Scholar

[6] Barannik V., Barannik N.: Indirect information hiding technology on a multiadic basis. Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska – IAPGOS 11(3), 2021, 14 – 17 [https://doi.org/10.35784/iapgos.2812].
DOI: https://doi.org/10.35784/iapgos.2713   Google Scholar

[7] Bernardo M. V. et al.: JPEG XL Objective Evaluation Results, document JPEG (ISO/IEC JTC 1/SC 29/WG 1). 86th Meeting, M86070, Sydney, NSW, Australia, 2020.
  Google Scholar

[8] Chunyi Li et al.: MISC: Ultra-low Bitrate Image Semantic Compression Driven by Large Multimodal Model. Journal of Latex Class Files 1(1), 2024, 1–13 [https://doi.org/arxiv-2402.16749].
  Google Scholar

[9] Descampe A. et al.: JPEG XS – A New Standard for Visually Lossless Low-Latency Lightweight Image Coding. Proceedings of the IEEE, 109(9), 2021, 1559–1577 [https://doi.org/10.1109/jproc.2021.3080916].
DOI: https://doi.org/10.1109/JPROC.2021.3080916   Google Scholar

[10] Duda J. et al.: The use of asymmetric numeral systems as an accurate replacement for Huffman coding. Picture Coding Symposium (PCS), 2015, 65–69.
DOI: https://doi.org/10.1109/PCS.2015.7170048   Google Scholar

[11] Duda J.: Asymmetric numeral systems: entropy coding combining speed of Huffman coding with compression rate of arithmetic coding, 2014.
  Google Scholar

[12] Gary J. et al.: Overview of the High Efficiency Video Coding (HEVC) Standard. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2012.
  Google Scholar

[13] Hasler D., Suesstrunk S. E.: Measuring colorfulness in natural images. Proc. SPIE 5007, 2003, 87–95.
DOI: https://doi.org/10.1117/12.477378   Google Scholar

[14] Helin H. et al.: Optimized JPEG 2000 Compression for Efficient Storage of Histopathological Whole-Slide Images. Journal of pathology informatics 9, 2018 [https://doi.org/10.4103/jpi.jpi_69_17].
DOI: https://doi.org/10.4103/jpi.jpi_69_17   Google Scholar

[15] How JPEG XL Compares to Other Image Codecs https://cloudinary.com/blog/how_jpeg_xl_compares_to_other_image_codecs.
  Google Scholar

[16] Iwahashi M., Kiya H.: Non Separable Two Dimensional Discrete Wavelet Transform for Image Signals. Discrete Wavelet Transforms, 2013 [https://doi.org/10.5772/51199].
DOI: https://doi.org/10.5772/51199   Google Scholar

[17] JPEG XL: How It Started, How It’s Going https://cloudinary.com/blog/jpeg-xl-how-it-started-how-its-going.
  Google Scholar

[18] Li F., Lukin V.: Providing a Desired Compression Ratio for Better Portable Graphics Encoder of Color Images: Design and Analysis, Digitalization and Management Innovation. Proceedings of DMI, 2022, 633–640 [https://doi.org/10.3233/FAIA230063].
DOI: https://doi.org/10.3233/FAIA230063   Google Scholar

[19] Mallat S.: A Wavelet Tour of Signal Processing, Third Edition: The Sparse Way. 3rd edition. Academic Press, Inc., USA 2008.
  Google Scholar

[20] Ming L. et al.: Transformer-based Image Compression. Data Compression Conference (DCC), 2022, 469 [https://doi.org/10.1109/DCC52660.2022.00080].
DOI: https://doi.org/10.1109/DCC52660.2022.00080   Google Scholar

[21] Minner D. et. al.: Channel-wise Autoregressive Entropy Models for Learned Image Compression. IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), 2020, 3339–3343 [https://doi.org/10.1109/icip40778.2020.9190935].
DOI: https://doi.org/10.1109/ICIP40778.2020.9190935   Google Scholar

[22] Mishra D. et al.: Wavelet-based Deep Auto Encoder-Decoder (WDAED) based Image Compression. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2020, 1452–1462 [https://doi.org/10.1109/TCSVT.2020.3010627].
DOI: https://doi.org/10.1109/TCSVT.2020.3010627   Google Scholar

[23] Pratt W.: Introduction to Digital Image Processing. 1th Edition. CRC Press, 2013.
DOI: https://doi.org/10.1201/b15731   Google Scholar

[24] Ramadan M. R., Suhair A. D.: Digital image compression by using intelligence swarm algorithms. International Journal of Mathematics and Computer Science, 17, 2022, 785–794.
  Google Scholar

[25] Scott E.: Umbaugh. Digital Image Processing and Analysis: Applications with MATLAB and CVIPtools. 4th Edition. CRC Press, 2017.
  Google Scholar

[26] Seow J. W. et al.: A comprehensive overview of Deepfake: Generation, detection, datasets, and opportunities. Neurocomputing 513(7), 2022, 351–371 [https://doi.org/10.1016/j.neucom.2022.09.135].
DOI: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2022.09.135   Google Scholar

[27] Tang Y. et al.: JPEG-XR-GCP: Promoting JPEG-XR Compression by Gradient-Based Coefficient Prediction. 12th International Conference on Advanced Computational Intelligence (ICACI), 2020, 51–58 [https://doi.org/10.1109/ICACI49185.2020.9177623].
DOI: https://doi.org/10.1109/ICACI49185.2020.9177623   Google Scholar

[28] Xu J. et al.: Directional Lapped Transforms for Image Coding. IEEE Transactions on Image Processing 19(1), 2010, 85–97.
DOI: https://doi.org/10.1109/TIP.2009.2032344   Google Scholar


Opublikowane
2024-09-30

Cited By / Share

Barannik, V., Onyshchenko, R., Pris, G., Babenko, M., Barannik, V., Shmakov, V., & Pantas, I. (2024). METODA TWORZENIA SYSTEMU SKRÓCONEGO KODU POZYCYJNEGO DLA PRZEKSZTAŁCONYCH OBRAZÓW WIDEO. Informatyka, Automatyka, Pomiary W Gospodarce I Ochronie Środowiska, 14(3), 56–60. https://doi.org/10.35784/iapgos.6131

Autorzy

Volodymyr Barannik 
vvbar.off@gmail.com
V. N. Karazin Kharkiv National University Ukraina
https://orcid.org/0000-0002-2848-4524

Autorzy

Roman Onyshchenko 

Kharkiv National University of Radio Electronics Ukraina

Autorzy

Gennady Pris 

Heroes of Kruty Military Institute of Telecommunications and Informatization Ukraina

Autorzy

Mykhailo Babenko 

Dniprovsky State Technical University Ukraina

Autorzy

Valeriy Barannik 

Kharkiv National University of Radio Electronics Ukraina

Autorzy

Vitalii Shmakov 

Ivan Kozhedub Kharkiv National Air Force University Ukraina

Autorzy

Ivan Pantas 

Heroes of Kruty Military Institute of Telecommunications and Informatization Ukraina

Statystyki

Abstract views: 36
PDF downloads: 3


Licencja

Creative Commons License

Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa 4.0 Międzynarodowe.