CC BY
4
УДК 621.327:681.5
Метод кодування вщеосегмештв в спектрально-кластерному npocTopi з виявленням структурних особливостей
Бараннж В. В.1, Красноруцькии А. О.3, Колесник В. О.2, Пчельтков С. I3, Бабенко Ю. М.\ Шейгас О. М3
1Харк1вський нацшнальний ушверситет ¡мен! В. Н. Каразша, м. Харюв Укра'ша 2Харювський нацшнальний ушверситет радшелектрошки, м. Харюв, Укра'ша 3Харк1вський нацшнальний ушверситет Пов1тряних Сил ¡мен! Гвана Кожедуба, м. Харюв, Укра'ша 4Ки1вський нацшнальний ушверситет ¡мен! Тараса Шевченка, м. Кшв, Укра'ша
E-mail: v. v. barannik&karazin. ua
Обгруптовапо папрямки шдвищеппя ефективпост! падашш дистапгцйпих в!деосерв1ов з використап-пям ав1агцйпого шфокомушкагцйпого сегменту в процео шдтримки та прийпяття pinieiib в системах критично! шфраструктури. Обгруптовапо паявшсть проблемпих аспектав пов'язапих з яшстю отрима-ппя в1деошформагцйпого ресурсу з ав1ацшпих платформ. Перший стосуеться пеобх1дпост1 збглынеппя роздр1бпо1 здатпост! в!деозшмк!в. Другий криеться в паявпост! дисбалансу м!ж: з одного боку озпаче-пими темпами зпачпого зросташш шформагцйпо1 штепсивпост в1деотформациших потошв: з innioro боку помтго в!дстаючими темпами збглынеппя пропускпо! здатпост! шфокомушкацшпих систем па бортових платформах. Обгруптовапо. що для локал1зацп або усупеппя проблем1шх аспектав neo6xi-дпо застосовувати технологи змепшеппя б1тово! штепсивпост! в!деопотоку. Це дозволить змеишити шформацшпе паваптажеппя па мережу та створити умови для залучеппя падлишкових кодових коп-струкцш. В1дпов1дпо до цього пеобх1дпо для бортових комплеков проводитп штеграцпо техпологш компресп в1деодапих. В статт! груптовпо доводиться те. що пеобх1дпо розробити так! методи кодува-ппя в склад! комплекспих техпологш обробки аерофотозшмшв. для яких забезпечуеться: додаткове врахуваппя иових вид!в падм1рпост1. що не пов'язаш з виключеппям психов1зуалыю! падм1рпост1: будуваипя кодових копструкцш з бглыною стшшстю до негативного впливу капалышх помилок па процес декодуваппя в!деосегмепт1в. Обгруптовапо переваги кластерпзацп в!деосегмепт1в в спектральному простор! за структурною озпакото шльшсть cepifi одипиць в двшковому onnci ix компонент. Розроблепо метод статистичпого кодуваппя трапсформапти (масив коефщ1еттв при базиспих фуп-кгцях дискретного косинусного перетворешш) в структурному простор!. Базового складовою тут е встаповлеппя статнстпч1шх залежпостей в межах структурних кластер!в з врахуваппям: локалышх особливостей спектралышх компонент за l'x д1апазопом па основ! структурних озпак в l'x двшковому onnci: змепшепо! потужпост! статистичпого простору та збглынити р!вепь пер1впом1рпост1 розподшу кластеризовапих компонент трапсформапти. На основ! проведепих ексиеримепталышх досл!джепь показано те. що використаппя створепого методу кодуваш1я кластеризовапих трапсформапт дозволяв шдвищити р!вепь достов1рпост! аерофотозшмшв за показпиком шкового в1дпошеппя сигнал/шум в середпьому па 50%.
Клюноог слова: аерофотозшмки: стиспеппя в!деодапих: достов!ршсть шформацп: структурна класте-ризагця: кодуваш1я в спектралыю-кластерпому простор!: статистичпа падм!ршсть
DOI: 10.20535/RADAP.2022.90.21-30
Вступ. Постановка проблеми
В умовах военного стану та шдвищеного ризику вшшкпснпя кризових ситуацш (природного та техногенного характеру походження) головннм питаниям б: забезпечення нащоналыго1 безпеки та оборони держави. В свою чоргу цо потребуй забезпечення наложного р1вня функщонування об'екпв критично! шфраструктури. Ввдповвдно значимою складовою
тут с BiipiiHOiiira питань щодо оргашзацп шформа-цшного забезпечення Bcix ланок системи управлшня та шдтримки piinoiib [1,2].
Важливкть ввдоошформащйних росурйв (BIP) стосуеться того, що за ïx допомогою надаеться най-бшын повна та достов1рна шформащя про стан об'екпв мошторингу (контролю). Вщповщно для надання своечасного доступу до таких об'ектав ви-
користовуються сучасш безшлотш aBiau;ifiiii ком-плекси (БАК). Створюються умови для [3.4]:
своечасного виявлоння та оперативного реагу-вання на кризов1 (надзвичайш) ситуацп;
формування актуально! (адекватней) шформа-цп вадносно стану та иеремщення стащонарних i рухомнх об'екпв мошторингу [5.6]:
мошторингу об'екпв в складних умовах рельефу мшцовостк шд час лшвщацп надзвнчайних ситуацш. в тому чист пов'язаних з х1м1чним та/або радоацппшм забрудненням;
мошторингу масштабних за площею ториторШ; збшьшоння шлькосп об'екпв одночасного мошторингу;
виявлоння та щентифшацп замаскованих об'екпв.
Отжо особливо! актуальное^ набирають дистан-щйш вщеошформащйш ссрвши на 6a3i безшлотних ав1ащйних платформ.
Само тут внннкають два проблемних асиокти.
Перший проблемный аспект стосуеться того. що такий споаб оргашзацп щодо рсестрацп та доставки вщеошформацп иов'язаний з необтдш-стю збшьшоння роздр1бно1 здатносп ввдеозшмшв. Цо диктусться тим. що збшынуються висота bî-деозшмання (до 7000 м); вимоги щодо формування панорамних вщеосцен. Зввдси значною Mipoio шдви-щуються po3Mipn в1доокадр1в за ылыастю шксел1в [7.8]. Отжо. роздр1бна здатшеть будо наступною:
просторова для статичних вщеозображень (па-nopaMiii аерофотозшмки) знаходиться в можах ввд 8 до 100 M шксслей;
роздшьна здатшеть ввдеопотоку: в часовому npocTopi вщ 30 до 60 кгщлв/с; в npocTopi вщео-кадр1в но монш шж 2 M шкееля.
Вщповщно зростас шформащйне навантажоння на кожний шксоль вщеозшмку. Цо зумовлоно тим. що iciiyc значна кшыисть др1бних об'екпв. яш опи-суються обможоною ылыастю шксол1в [9.10]. Тому зростас сомантична вага таких шксслей. 1накшо. сиотвороння шксол1в иризводить до знижоння роз-др1бнся здатносп вщеокадру та руйнацп шформацп про об'екти вщеомошторингу.
Таким чипом, шдвшцуються вимоги щодо за-бозпочоння nOTpif)iioro piBIM flOCTOBipiIOCTi вщеош-формацп. Тут шд достов1ршстю розухйеться ступень вщповщносп роконструйованого на прнймаль-nifi CToponi вщеозображоння вадносно початкового вщеозображоння. що формуеться на бортовому комплекс!. Вщиовщно ощшовання piBira достстарносп проводиться найчастшм за показииком шкового в1д-иошения сигнал/шум (PSNR) [11.12].
3 врахуванням критичносп впливу якоста BIP в процоа прнйняття pimoiib шд час уиравлшня об'ектами критичней' шфраструктури (К1Ф) iico6xi-дно забозпечити piBOiib PSNR не монш шж 22 30 dB в залежносп вщ насичоноста вщеокадр1в др1бними об'ектами або ïx структурними складовими.
Другий проблемный аспект криеться в наяв-носп дисбалансу мЬк:
з одного боку означеними темпами значного зростання шформащйнея штонсивносп вщеошфор-мащйних иотошв;
з шшого боку иомино вщетаючими темпами збшьшоння пропускно! здатносп шфокомушкащй-них систем на бортових платформах.
Означош проблемш аспекти стримують розви-ток дистаищйиих вщеосервгав ав1ацшного сегменту. та призводять до значнея втрати достов1рносп вщоошформагш й виникнення критичних часових затримок [13.14].
Тому шдвшцення ефективноста надання дистан-щйних вщоосервтв з використанням ав1ацшного шфокомушкацшного сегменту в процоа шдтримки та прнйняття ршень в системах критично! шфраструктури е актуальною науково-прикладною задачею.
Зрозумшо, що перш за все необхщно здШсшо-вати подальший розвиток боздротових шфокому-шкацшних мереж, яш мають мобшьну платформу базування, в напрямку збшьшоння 1х продуктнв-носп [15. 16]. Однак, як иоказуе анатз кшуючих доепджень [17.18] напрямок мае певш особливость А само шдвшцення швидкосп передач! досягасться: збшьшонням частоти 1мпульав. ало ж цо при-зводить в1дпов1дно до змоишеиия часового штерва-лу шформащйного сигналу (1мпульсу). Звадси сль дус збшьшоння ймов1рност1 виникнення помилок;
залученням шших частотних д1апазошв. У той же час вщповщно цо с иотонщйною причиною для порушення олоктромагштно1 сум1сност1 бортового радюнав1гацшного обладнання з бездротови-ми пристроями.
Тому наряду з шдвищонням ефективноста функ-щонування боздротових толокомушкацпших технологи! шщлбно вдосконалнтн методи виявлоння та усуноння в 1нформащйному потощ биових помилок зумовлених каналышми завадами [19.20].
В1дпов1дно роал1защя такого напрямку досяга-сться на основ1 використання тохнолопй завадо-стШкого кодування [21.22]. Особливостями такого кодування с використання надлишкових двШкових розряд1в. Само надм1рш б1ти використовуються для виявлоння помилок та корекгш пошкодженнх кодо-грам. Зрозумшо. що використання надхпрних код1в збшьшус початковий б1товий об'см вщоокадр1в. В залежност1 вщ вимог щодо пещнбнея ймов1рност1 появи иомилкового биу початковий биовий об'см зростас в декшька раз1в. Цо тягно за собою збшьшоння часових затримок в процес1 доставки вщооданих. Ощшовання величини tfr в залежност1 В1д ймов1рност1 Р(е) виникнення б1тових помилок, швидкост1 передач! даних в мереж1 та величини Уьед представлено у вигляд1 д1аграм па Рис. . Для ощшовання вибираються наступш параметрп: Р(е) = 10-4; Бгг = 20Мб1т/с; формат вадеока-
дру Full HD (1920x1080), 4К та 8К, биова здатшсть шксоля 24 б1т/рх.
4K 2,7K FHD
□ P(e)=0,0001 H Р(е)=0,00001
Рис. 1. Д1аграма залежносп величини шд Уьед та Р (е) дл я БЬг = 2Шй т/с
3 анал1зу наводених на Рис. 1 д1аграм можна заключити наступно. Часова затримка в залежно-ста в1д швидкосп вгг передач! даних в мереж1 та формату вщеокадру знаходиться в д1апазош, який визначасться порядком 10 сек. для статичних в1део-кадр1в та до декшькох десятшв хвилин у раз1 передач! вщеопотоку з частотою 30 кадр1в/с. Додаткове завадостайко кодування збшынуе таку затримку вщ 30 до 70%. А саме в залежносп в1д Р(е) величина
становить: в1д 144 с до 3Охв для Р(е) = 10 4; в1д 108 с до 21 хв для Р(е) = 10-5.
Отже можна створджувати те, що використан-ня завадоспйкого кодування в системах передач! шформацИ з бортових комплокав пов'язано з к:ну-ванням протир1ччя. Це полягае в тому, що:
з одного боку забозпочуються умови для шдви-щення достов1рноста вщоошформащ! на приймаль-шй сторош:
з шшого боку шдвшцуеться шформащйне на-вантаження на бортов! телекомушкацшш технологи, що призводо до втрати оиеративноста доставки вщеошформащ! та р1вня 11 достов1рность
Тому для вщлшоння означеного протщлччя до-датково нообхщно застосовувати технологи зменше-ння 61тово1 штенсивносп вщеопотоку. Це дозволить змоншити шформацшне навантаження на мережу та створити умови для залучення надлишкових ко-дових конструкщй. В1дпов1дно до цього нообхщно для бортових комплокав проводити штегращю те-хнолопй компресИ вщеоданих [23,24].
Таким чином, мета дос.лщжень статт1 полягае у розробщ метод1в компресИ вщеоданих на бортових комплексах для шдвищоння оперативносп та достов1рност1 1х доставки.
1 Об^рунтування напрямку для вдосконалення технологи! компресп аерофото-
3HÎMKÎB
Iciiyioni методи стиснення умовно подшяють на два класи [25, 26]. Перший клас складають базо-Bi технологи кодування. Вони застосовуються як складов! комплоксних ироцойв обробки в1деокадр1в [27]. В цьому вииадку пороважним чином скоро-чусться кшьшсть надуирноста одного виду. Це мо-же бути статистична надм1ршсть або структурна. В1диов1дно даш види надшрносп враховуються в процей кодування з використанням метод1в Хаф-фмана, арифметичного кодування та метод1в кодування довжин cepifi однакових елеменпв [28,29]. Недолшом цих метод1в с те, що вони забозпочують iiii3bKifi piBeiib змоншоння биового об'сму в1деока-дру та CTifndcTb до каналышх завад [31,32].
Для виправлоння цього недолшу використову-ють комилексш технологи стиснення (методи другого класу). Вони мають наступш особливосп [34,35]:
1) додатково на р1зних ланках процесу обробки вщеокадру враховусться наявшсть исихов1зуалышх особливостой його в1зуалыгого сприйняття:
2 ) формуеться промЬкно представления вщеосег-moiitîb, для якого icnyiOTb умови для використаиия базових технолоий з бшыною ефектившстю.
Прикладами таких технолопй с методи на баз1 концеицп JPEG. В1дпов1дно комилексш технологи обробки дозволяють шдвшцити piBOIIb стиснення вщсокадр1в. Однак водночас виникають сиотворо-ння дшянок вщеозображень. Отже маемо те, що з одного боку створюються умови для можливосп використаиия завадоспйких код1в. Така можлившть виникае на раз1 за рахунок змоншоння биового об'ему початкових аерофотозшмшв. Але з iiinioro боку саме таке стиснення биового об'ему супрово-джуеться:
втратами достов1рносп вщоошформацп [31,35]:
низькою cïifiKicTio кодових конструкщй сти-снутих вщсосогментв до руйшвного виливу каналь-них завад шд час ïx декодування [33,34].
Для локал1зацп дано! суперечностi необидно розробити таш методи кодування в склад1 комплоксних технолопй обробки аерофотозшмшв, для яких забезпечуеться:
додатково врахуваиия иових вид1в надуирно-CTi, що но иов'язан1 з виключенням психов1зуалыю1' надм1рност1:
будування кодових конструкщй з бшыною CTifl-к1стю до негативного впливу каналышх помилок на процес декодування в1деосогмент1в.
2 Розробка методу коду-вання вщеосегменшв в спектрально-кластерному простор!
Для усуноння недолтв нсобхщно принципово змпиовати ф1зичш принципи процосу усуноння на-длишковоста компонент трансформанти. Для цього пропонуеться здШсшовати структурну кластсри-защю спектрального простору трансформанти [23, 24]. Шд трансформантою в стати розум1еться масив косфщенпв при базисних функщях дискретного косинусного псрстворсння. Трансформанта отриму-еться в результат! двовтпрного дискретного косинусного псрстворсння початкових вщсоссгмснтв.
Кластсризащю трансформанти пропонуеться здшешовати в двшковому простор! 1х компонент. Цо створюс умови для спрощоння процосу оцпиова-ння шформащйних характеристик та формування кодов их значонь в двШковому простор!. В якоста таких шформащйних характеристик пропонуеться використовувати кшыйсть в серш одпнпць в двшко-вому продставлонш компонент трансформант. Дана характеристика с достатньою для опису структурного змкту двшкового представления компоиеити, в тому чист компонент спектрального простору (трансформанти).
В цьому раз1 загальний двшковий проспр 0(1) розбиваеться на © структурних клаетер1в 0(1; в), таким чином, що для 0(1; 7), 0(1; \) € 0.(1) та 7 = х виконуеться умова:
0-1
0(1; 7) П 0(1 х) 0 та 0(1) = U 0(1; в). (1)
0=0
Тут шдмножини 0(1; в) штерпретуються, як I-6íthí перестановки з повторениями, яш мштять в серш одпнпць; © - номшальна кшыйсть шдмножин 0(1; в), яка за ознакою в формуеться для множини 0(1), та впзначаеться за формулою:
© =
I +1
2
+ 1.
[(1+1)/2] 0(1)= У 0(1; в).
в=0
01
Тут величина 10(1; 0)| ознаки в знаходиться, як [33]:
10(1; 0)|
' + 1)!
(2 • в)! • (I +1 - 2 • в)! '
Тодо маемо:
21 =
[(1+1)/2]
Е
в=0
?+1)!
(2 • в)! • (I + 1 - 2 • в)!
(5)
(6)
Таким чином, пропонуеться здшешовати класторизащю трансформанти Уи з врахуванням кшькоеп в серш одпнпць в двшковому спнтакспчному опиа [у^ хх комнонент и). Вщповщно компонента, яш мають в серш одпнпць в своему двШковому прсдставлсш вщносяться до структурного кластеру У(в)и. В загальному вппадку кластеризация трансформанти здШсшоеться за доиомогою функщоналу сре^ег ([у^; в)[ , ].
Розглянсмо ироцес визначення функщоналу <Рс1аз1ег(к-^]2; 0) для його використання в процее1 кластеризащ! трансформанти У^. Тут Уи - трансформанта, що розташована на и-й позищ! в сегмент!. В загальному випадку вона е двовтирним маеивом компонент у^, тобто:
Yu = {y¡Uh, i = 1,n, j = 1,n,
де у^ («;з)-я компонента и-\ трансформанти; п-лшШний розхйр трансформанти (ылъысть рядшв або кшыйсть стовпщв в трансформанта).
3 початку прнймемо умову стосовно довжин двшкового опису [у\] компонент у\и^ ■ Така умова стосуеться того, що для практично! роатзащ! процесу обчислень довжина ¿(у)^ двшкового опису
компонент у\и) трансформанти Уи перед початком кодування обпраеться р1вном1рною та такою, що дор1внюе I 61т, тобто [ , ]:
1(у)15 = ...е(у)% =... = е(у)% = е.
Можлившть використання р1вном1рно1 шкали для двшкового опису компонент обг'рунтовуеться тим, що трансформанта отрпмана теля квантува-
(и) т-,
ння дтпазону значень величин ■ о тому чиел1 псредбачаеться корскщя значень низькочастотних компонент.
Тодо складовпмп функщоналу
(Й?]2; °)
(2)
Звадеп множина 0(1) за обраною структурною ознакою в мае наступний клаетернпй склад:
будуть:
(3)
бшар1защя компонент у\и), тобто формування
Вщповщно до цього виразу об'ем |0(1)| множини 0(1) будуеться об'емами 10(1; 0)| його структурних кластср1в, а саме [33]:
[(1+1)/2]
|0(l)| ^ |0(1; в)1 = ^ |0(1;0)|. (4)
в=0 в=0
г ,3
двшкового опису [у(,)]2;
- визначення кшькоет1 в серш одиниць для I-биних иоеладовностей [у<(и)]2.
По пернпй складов1й пропонуеться розробити метод швидко1 бшар^зацп компонент у(п). Тут
(«)
приимаеться до у ваги те, що величина е де-сятковим описом двшково! иосл1довноет1 [у<(
ЬЙ)]2 = {<i(i)ij;...j;...tj} <i(.Oitj e
[0; 1], де q(0i j ~ £~й елемент (i;j)-i двшково! nocni-довноста [y(th2.
Отже вщиовщшсть mdk величинами у(и) та [yi Uj]2 задаеться наступним виразом:
= Е ^ ■ 21-5. й=1
Тому зворотшй процос, тобто декодування двШ-кових елеменпв j за вщомим значениям у^, набувае насту иного виг ляду:
- (и) -
Я(0г tj = & - ■ 2.
У раз1 бшар1защ1 компоненти ув напрямку починаючи з1 старших оломентв (слсмспив, яш ма-ють найбшыну вагу) можна отримати рекурентний вираз. Для цього:
— ио-перше введемо величину , яка визна-
(и) л
чае поточне значения величини у: ¿на £-му крощ декодування двшкових елеменпв д^).^ Початкове значения тако! величини, тобто для £ = 1, дор1внюе
(и) /-\\(и) (и) ГТ
значению само1 компоненти у:/, у(1)\^ = У1/- 1од1 шсля декодування першого елементу д(1)1 маемо:
Г (и) 1 yj Г (и) 1
2— 2l-Z+1
у(2)^ =у(1)% - д(1)г^ ■ Х-1.
Або в загальному внпадку шсля декодування елементу q( £-1)4 , .•.
y(it) =y(i-lti - q(Z-lb, ■ 2l-i+1; (7)
Ли)
по-друге будомо враховувати наступну власти-
В1сть:
21-5 > £ 1(1),■ 2-7=1
1-Х
та
2i-e+1
Звщси вираз для декодування елементу q(S,)i ^ набирае такого вигляду:
v(tt]/
(и) / 2£-£
( п =¡0, ^ v(t)% < 2е-'; г" U ^ У(Ш > 2-«.
При цьому для заздалепдь ведомого значения I величини можна розрахувати у вигляд1 табли-ць Тод1 для бшар1защ1 компоненти у[и) з використа-нням сшвведношення ( ) иотр1бно виконати лише I оиерацш пор1вняння та I операцш складаиня. Отже систоми вираз1в (7) та (8) описують метод швидксм бшар1защ1 компонент у\и^ трансформанти.
Для двшкового опису [у\] компоненти у', ироцес 1х кластер1защ1 задаеться наступним чином
(и) i, j
(функцюнал (fciaster([у^]2;0):
1) за допомогою функцюналу y>det([УiUj]2) вста~
onnci [у\lij)]2 компоненти у\и), тобто:
0 = ^^],) (и)
(9)
ал (и)
2) поточна компонента у\ ? вадноспться до структурного кластеру (СК) Y(в)и, якщо для i"i двшко-вого опису викоиуеться piBiiicTb (9):
e Y(в)и та г^ ^ у(в; д)%,
якщо 6 = tpdet([y^j]2).
Тут fdet([у^У],) функцюнал виявлення (detection) кшькосп cepifi одиниць в двшковому onnci ] компонен ти трансформанти.
В1диов1дно розиодш (класторизащя) компонент y(Uj трансформанти за СК здшснюеться за стру-
fdaster ([у^}2]0) : ^ у(в;д)
(и)
Ли)
> ,3 j2
(Ю)
або
y(fdet([уЗ],);я)^ e Y(0)г
'г,] .(uh
якщо ¥det([ylj ]2)
Тут у(в; д)(£
.
.(и)
компонента у\ ? шсля 11 кла-стерпзащ!, тобто шсля визначоння 11 належност1 до одного з кластер1в У(в)и. Отже в свою чергу з)^] е 9'м елементом (допустимою дв1йковою послщовшстю [у(6;д)^0-го структурного кластеру у(в)и.
В загальному випадку для конкретно! трансфор-
манти Yu формуеться v
(и)
claster
(и)
claster
У той же час оскшьки елемент j е дв1йко-вим, тобто q(^)i j e [0; 1], то для подальшого спро-щення отриманого виразу пропонуеться операщю дшоння замшяти на операщю пор1вняння величин y(0iUj 2е-£. Тодо декодування елементу д(1;)г j буде задаватись настуиною системою:
СК для u-i трансформанти знаходиться за виразом: (и)
claster
/(и) = Ми) _ f)(u)
л/л о+л/и ^mQV ^min
Ли) n(u) . . . .
де ^min) "max - в1дпов1дно м1н1мальне та максимально (роалштично) значения кшькост1 cepifi одиниць, яке icHye для u-i трансформанти Yu.
Зрозумшо, що величина vaster буде обмежена зверху номшальною к1льк1стю © СК, тобто:
faster < ©.
0
Тод1 враховуючи те, що СК У(6)и, в = А^П б^ах не перетннаютьея (зидно з умовамн розподшу компонент), тобто:
У(7)„П^(Х)и0, дая 7 = Х та У(1)и,У(Х)и еУи,
(Н)
то трансформанта Уи в клаетеризованому вигляд1
,у(и) )
У(^шгег) Описуеться виразом:
¿и
и)
^ (^1гег )= Ц| ^ (0)и, в=в(и)
або
^ () = ()„;...; ^ (0)и;...; ^ (
3(и) \ .
де У(0)и - 9-й етруктурнпй кластер для м-1 трансформанти, тобто кластер, який утворюеться компонентами у(в; д)(^Ц, ЯК1 в своему двшковому опиа
У (0)и = {у(0; 1)$;... ;...; у(0; св №}.
Величина с6и) позначаетьея, як об'ем кластеру У(0)и. Максимальна кшыйсть 0тах структурних клаетер1в У(в)и позначаетьея, як номшальна
©
жливих значень, яке приймае структурна ознака в, Отах = © = [ ^, +1.
Шсля кластеризащ! трансформанти здшспюе-ться по-елементне статистичне кодування. Таке ко-дування пропонуеться оргашзовувати для компонент у(в; <?)(") в межах окремих СК У (в)и.
Вщповщпо статпстпчна модель, тобто закон Р'(Юи розподшу ймов1рностей р'(в; с!)^ появп компонент у '(в; С)^ формуеться в межах окремого 0-го структурного кластеру, а саме:
Р'(0)и = {Р№ 1)(^);...;Р(в; 4$; ■ ■ ■;Р№ и^]}.
Тут о6И) _ реал1етичпа потужшсть 0-го структурного кластеру и-\ трансформанти, тобто кшь-шеть компонент у'(0;<!)^"), двшкове представления
[у(0; С)^"^ яких належать до кластеру У(в)и:
у'(М)^ еУ(в)и, ! =1,о6и),
та мають р1зш значения в десятковому ошкд, тобто:
Тут - кшыйсть компонент у (в; д)\и^ з и-1
ктурпого кластеру. Величина С^ визначае кшь-шеть |У(в)и | таких компонент и-1 трансформанти,
структурного кластеру, а саме:
с6и) = |у Ш
Тобто кшыйсть компонент з1 складу трансформанти, для двшкового опису [у(в; д)^]2 яких значения структурно! ознаки (кшькосп серш одиниць)
еУи ^ у(в;д№ еУ (в)и,
якщо в = ^det([%•,г!•)]2).
г,3 j2/
Зрозумшо, що в загальному випадку серед еле-
ш, що •
3 ¡2 ^ \
мають р1вш значения в десятковому опие1 у(9; <?)( ^ тобто:
у'(0;1)^ = у'(0;х)%, ъх = 1,о(;).
Таш комионенти у '(в; С)^ утворюють шдмно-жину У'(0)и, яка в свою чергу входить до множини У(0)и, тобто:
у'(в;!)^ е У '(6)и, де У'(в)и еУ (в)и.
Кр1м того, зидно особливостей формування шд-множини У'(0)и, виконуетьея настуина умова:
^ '(0)и =У '(0)и ПУ (°)и.
В загальному випадку значения иотужноета и6и) структурного кластеру У(в)и не буде перевишувати його об'ем тобто :
о6и) <С6И).
(12)
менив [у(в; д)-")]2 кластеру У (в)и цшують таш, що
Для вщомих значень В^ та {^(0;!)-")}, !
1, иб^ з&гшъна, к1льк1еть с6и) компонент в 0-му СК знаходиться за допомогою формули:
Ыв;х)\%, [у(0;1)^]2 е у(в)иш
у(е;х)^ =у(в-;1){3.
С6И) =
<1=1
Кшькшть одпакових значень компонент Зрозумшо, що буде викопуватись пер1вшсть:
у(д;д)^(1'^1 у вщповщному структурному кластер! У (в)и позначаетьея, як часткть 1/(в; появп
и6и) < В(и),
(13)
де
В(и) - потужшсть поточно! трансформанти Уи.
Виконання такси nepiBiiocTi обумовлсно тим, що загальна потужшсть трансформанти склада-
7-л(и)
еться з потужностеи Dg за вама множинами
Y'(е)и: ° = 0<min; 0<mL :
D<u)
£
в=в
надм1рноста трансформанти. яку иотенщйно можна усу пути в npoupci кодування. Тому викону еться не-piBiiicTb:
R(0)u > Ru.
D
( u)
Звадси для ймов1рностей p'(d)?j та р'(в; d)^uj
Сшввщношення (16) г"рунтуеться на таких аспектах:
ио-псрше на тому, що iiepiBiiicTb (14) вико-нуеться для ймов1рностей р'(в; d)Bcix компонент
d
вщповщно в межах трансформанти Yu, тобто як
У'(d)tjj та структурного кластеру Y(в)и, тобто як y'(Q- d)^, d = 1, D<gu) (9-го CK; у '(в; d)fj, виконуеться наступив сшввщношеиня:
- по-друге на тому, що потужшсть D^ для 0-го (14) СК не перевишуе потужшсть D<u) трансформанти,
р'(в; > р>(d)V.
Дтсно. Частсть иояви (i;j)-ï комионенти в про-цей кластер1зацп трансформанти не змииоеться та буде дор1виювати величин! v(6; d)¿u). Водиочас кшь-
к1сть G^ компонент в 0-му в структурному кластер! не буде перевищувати загальну кшьшсть п2 компонент в трансформант, тобто:
? ^ <п2.
(15)
Тут знак р1вняння мЬк та п2 буде лише у випадку, коли для поточно! трансформанти утворю-еться тщьки один структурний кластер, тобто Уи ^ У(^аагег) = У(^)и- Тод1 з врахуванням вираз1в
Р'(1)% = КМ^/п2 та Р'(М® = „(в; сС/С^ для знаходжоння означених ймов1рностой можна стверджувати те, що нор1вшсть (14) виконуеться.
Зв1дси структурний кластер У(9)и буде менш шформативним з позшщ врахуваиия статистичиих законоьйрностей, шж поточиа трансформанта Уи, тобто мЬк вщповщними значениями ентрош1 Н(в)и та Ни виконуеться сшввщношення:
h(0)u < Hu.
(16)
H( ) u Hu
означають значения ентроип (середня кшьшсть iii-формацп, яка мштиться в одшй компонент!, з врахуванням fiMOBipiiicinix залежностей) вщповщно для розподшв P'(6)u та P'u ймов1рностей иояви компонент в СК та трансформант. Для ïx знаходжоння застосовуються наступи! вирази:
H(0)u = - ir P'(в; 4$ ■ \og2p'(в; d)
Hu
d=1 d=1
p'(d)<ul ■ l°ë2P'(d)
<u)
3 анатзу даного виразу стдуе те, що структур-
R( ) u
Ru
D^) < D<u).
Отже для статистичного кодування компонент в спектрально-кластерному npocTopi досягаються пероваги вадносно випадку формування статисти-4iioï модол1 та кодування поточних трансформант. TaKi пероваги стосуються:
1. Досягноння умов щодо шдвищення piBira iiopiBiiOMipiiocTi розподшу кластеризованих компонент, зменшення потужност кластор1в.
2. Збшыпення кшькост статистичио! надуир-nocTi, яку можна скоротити в процей кодування компонент структурних кластор1в.
3. Створення умов для скорочення довжини ко-дограм кластеризованих компонент вадносно дов-жин ïx кодограм у pa3i обробки в склада Bcieï трансформанти.
3 Пор1вняльне оцшювання характеристик метод1в кодування вщеосегменшв в спектральному npocTopi
Пор1внялыге оцшювання ДОСТСШрНОСП вщоозо-бражень при заданому piBHi помилок (P(е) = 10-5) в каналах передач! даних з бортових комплокйв проводиться за показннком шкового вщношоння сигнал/шум PSNR (Рис. 2). Вщповщно nopiBiramra створеного та шнуючих методов за коефшдентом Кст стиснення наводиться у виглядо доаграм на Рис. 3. Тако nopiBiranira проводиться за умов отриманих значень PSNR в заложиост1 вщ р1вня иасичеио-ctî в1доози1мк1в. Для nopiBiramra використовуються розроблений метод (РМ) кодування трансформант в кластерному npocTopi та кодування, яке реал1зо-вано в технологи JPEG.
в
Висновки
Р8КЯРНВ
слабонасиченi середньонасиченi сильнонасичен
1 Р(е)=0,0001 И Р(е)=0,00001
Рис. 2. Д1аграма залежносп величини РБ>Ш вщ ступешо насиченост вщеозображень
Кс
19,5
слабонасиченi
23,6
сильнонасичет
24,9 Р8КЯ,ав
середньонасиченi
Рис. 3. Д1аграма залежноет величини Кст вщ PSNR для р1зних метод1в кодуваиия
3 анал1зу даних д1аграм можна стверджувати наступне:
1. Використання розробленого методу кодування кластеризованих трансформант дозволяе шдвшци-ти р1вень достов1рноста аерофотозшмшв. Для випадку. коли помилка в дискретному симетричному канал1 передач! даних без пам'яп задаеться значениям Р(е) = 10-5 шдвищення р1вня доетов1рпост вщеозображень за иоказником шкового вщношення сигнал/шум сягае 50%.
2. Шдвищення р1вня достов1рноста забезпечуе-ться у раз1 використання розробленого методу для вщеозображень з р1зним ступенем насичоносп др1б-ними об'ектами.
3. Використання розробленого методу, за умови забозпочоння р1вня РБ>Ш не менш шж 22 30 сШ, за-безпечуе збшынення р1вня стиснення в сородньому на 13.5%.
1. Об1"рунтовано переваги кластеризащ! вщеосегменпв в спектральному простор! за структурною ознакою кшьшетю сер1й одпнпць в дв1йковому опис1 1х компонент. Дана характеристика е достатньою для опису структурного змшту двшкового представления компоиеити. в тому чист компонент спектрального простору (трансформанти).
2. Розроблено метод статистичного кодування трансформанти в структурному просторь Базового складовою тут е встановлоння статистичнпх зале-жностей в межах структурних кластер1в з врахува-нням:
локалышх особлнвостей спектралышх компонент за 1х д1аиазоном на основ1 структурних ознак в IX двшковому описк
зменшено1 потужносп статистичного простору та збшынення р1вня нер1вном1рност розподшу кластеризованих компонент трансформанти.
Це дозволяе:
1) збшынити кшьшеть статистично!' надшрноста. яку потенщйно можна скоротити в ироцес1 кодування компонент. Таке досягаеться за рахунок ство-рення умов щодо шдвищення р1вня нср1вном1рност розподшу кластеризованих компонент:
2) оргашзовувати одночасно нозаложно кодування та декодування компонент, яш належать р1зним структурним кластерам:
3) створити умови щодо можливоста шдвищення спйкосп нср1вном1рно-преф1ксних (НП) кодограм до деструктивно! дГ! каналышх иомилок. Наири-клад. шляхом локал1защ1 иошкоджених каналышми завадами кодограм в межах окремого структурного кластеру.
3. На основ1 проводоних ексиерименталышх до-слщжень показано те. що використання створоного методу кодування кластеризованих трансформант дозволяе:
1) шдвшцити р1вень достов1рносп аерофотозшмшв за иоказником шкового вщношення сигнал/шум в сородньому на 50%:
2) шдвшцити р1вень стиснення аерофотозшмшв за умови заданого РБ>Ш в середньому на 13.5%.
Наукова новизна.
Удосконалено метод кодування трансформова-них вщсосегментв на основ1 усуноння статистично! надуирность Основш вщмшноста створоного методу иолягають у наступному:
зд1йсшоеться поиередня кластер1защя трансформанти за характеристикою структурного зм1сту дв1йкового опису 1х компонент, а саме з врахуван-ням кшькоста ссрш одпнпць:
статистичш характеристики спектралышх компонент визначаються в межах окремих клас-тер1в.
Це створюе умови для: змоншоння биового об'сму трансформации одночасного кодувашш та до кодувашш компонент ргашх кластор1в: локаль зацп pyfniiBiioï дп помилок шд час докодування пошкоджоних каналышми завадами НП кодограм.
References
[1] JPEG Privacy & Security Abstract and Executive Summary, "2015. JPEG.org, accessed 7.04.2021.
[2] Barannik, V'., Sidchenko S., Barannik N.. Barannik V. (2021). Development of the method for encoding service data in cryptocompression image representation systems. Eastern-European .Journal of Enterprise Technologies, Vol. 3, No. 9(111), pp. 103-115. DOl: 10.15587/17294061.2021.235521.
[3] DSTU 7624:2014: Information Technology. Cryptographic protection of information. Symmetric block transformation algorithm [DSTU 7624:2014: Informatsiini tekhnolohii. Kryptohralichnyi zakhyst informatsii. Alhorytm symetrychnoho blokovoho peretvorennia]. Ministry of Economic Development of Ukraine, 2015. 39 p. [In Ukrainian].
[4] Data Encryption Standard (DES), Pederal Information Processing Standards Publication 46-3, 1999. 26 p.
[5] DSTU GOST 28147:2009: Information processing system. Cryptographic protection. Cryptographic transformation algorithm (GOST 28147-89) "[DSTU GOST 28147:2009: Systema obrobky informatsii. Zakhyst kryptohralichnyi. Alhorytm kryptohralichnoho peretvorennia (HOST 2814789)], State Committee for Technical Regulation and Consumer Policy (Derzhspozhivstandart) of Ukraine, 2008. 20 p. [In Ukrainian].
[6] Rivest, R., Shamir, A., Adleman, L. (1978). A method for obtaining digital signatures and public-key cryptosystems. Communications of the A CM, Vol. 21, Iss. 2, pp. 120-126. DOl: 10.1145/359340.359342.
[7] Chen, T.-H., Wu, Ch.-S. (2011). Efficient multi-secret image sharing based on Boolean operation. Signal Processing, Vol. 91, Iss. 1, pp. 90-97. DOl: 10.1016/j.sigpro.2010.06.012.
[8] Barannik, V'., Shulgin, S., Krasnorutsky, A., Slobodyanyuk, O., Gurzhii, P., Korolyova, N. (2020). Methodological Fundamentals of Deciphering Coding of Aerophotography Segments on Special Equipment of Unmanned Complex. IEEE 2 nd International Conference on Advanced Trends in Information Theory (IEEE ЛТ1Т 2020), pp. 38-43. DOl: 10.1109/AT1T50783.2020.9349257.
[9] Li, F., Krivenko, S., Lukin, V. (2020). Two-stop providing of desired quality in lossy image compression by SP1HT. tiadioelectronic and computer systems, No. 2(94), pp. 2232. DOl: 10.32620/reks.2020.2.02.
[10] Ji, Sh., Tong, X., Zhang, M. (2012). Image encryption schemes for JPEG and GIF formats based on 3D baker with compound chaotic sequence generator. Cornell University arXiv. doi: 10.48550/arXiv.1208.0999.
[11] Belikova N„ Lekakh A., Dovbenko O., Dodukh O. (2019). Method of Increasing the Capacity of Information Threat Detection Filters in Modern Information and Communication Systems. 3rd International Conference on Advanced Information and Communications Technologies (AICT), pp 426-429. DOl: 10.1109/A1ACT.2019.8847754.
[12] Naor, M, Shamir, A. (1994). Visual Cryptography. Proceedings of the Advances in Cryptology. EIJROCRYI'T'94. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 950, pp. 1 12. DOl: 10.1007/bfb0053419.
[13] Wu, Yu., Agaian, S., Noonan, J. (2012). Sudoku Associated Two Dimensional Bijections for Image Scrambling. IEEE Transactions on multimedia, available at: Cornell University arXiv, 30 p. doi: 10.48550/arXiv.1207.5856.
[14] Tsai, Ch.-L., Chen, Ch.-J„ Hsu, W.-L. (2012). Multi-morphological image data hiding based on the application of Rubik's cubic algorithm. IEEE International Camahan Conference on Security Technology (ICCST), pp. 135-139. DOl: 10.1109/CCST.2012.6393548.
[15] Wong K. W. (2009). Image encryption using chaotic maps. In: Kocarev, L., Galias, Z., Lian, S. (eds) Intelligent Computing Based on Chaos, Studies in Computational Intelligence, Vol. 184, pp. 333 354, Springer. DOl: 10.1007/978-3-540-95972-4_ 16.
[16] Cheng, P., Yang, H„ Wei, P., Zhang, W. (2015). A fast image encryption algorithm based on chaotic map and lookup table. Nonlinear Dynamics, Vol. 79, Iss. 3, pp. 2121-2131. DOl: 10.1007/sll071-014-1798-y.
[17] Guesmi, R., Farah, M. A. B., Kachouri, A., Samet, M. (2016). A novel chaos-based image encryption using DNA sequence operation and Secure Hash Algorithm SHA-2. Nonlinear Dynamics, Vol. 83, Iss. 3, pp. 1123-1136. DOl: 10.1007/sll071-015-2392-7.
[18] Kurihara, K„ Watanabe O., Kiya, H. (2016). An encryption-then-compression system for JPEG XR standard. IEEE International Symposium on Broadband Multimedia Systems and Broadcasting (BMSB), pp. 1-5. DOl: 10.1109/BMSB.2016.7521997.
[19] Sharma, R., Bollavarapu, S. (2015). Data Security using Compression and Cryptography Techniques. International ■Journal of Computer Applications, Vol. 117, No. 14, pp. 15-18. DOl: 10.5120/20621-3342.
[20] Zhou, J., Liu, X., Au, O. C„ Tang, Y. Y. (2014). Designing an Efficient Image Encryption-Then-Compression System via Prediction Error Clustering and Random Permutation. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, Vol. 9, No. 1, pp. 39-50. DOl: 10.1109/T1-FS.2013.2291625.
[21] Dufaux, F., Ebrahimi, T. (2006). Toward a Secure JPEG. Applications of Digital Image Processing XXIX, Vol. 6312, pp. 1 8. DOl: 10.1117/12.686963.
[22] Information technology JPEG 2000 image coding system: Secure JPEG 2000, " International Standard 1SO/1EC 15444-8, ITU-T Recommendation T.807, 2007. 108 p.
[23] Wu, Y., Noonan, J. P., Agaian, S. ( 2011). NPCR and UAC1 Randomness Tests for Image Encryption. Cyber Journals: Multidisciplinary Journals in Science and Technology, ■Journal of Selected Areas in Telecommunications (.JSAT), Vol. 2, pp. 31-38. DOl: 10.4236/jss.2015.33005.
[24] Farajallah, M. (2015). Chaos-based crypto and joint crypto-compression systems for images and videos. HAL science ouverte.
[25] Wong, K„ Tanaka, K. (2010). DCT based scalable scrambling method with reversible data hiding functionality. 4th International Symposium on Communications, Control and Signal Processing (1SCCSP), pp. 1-4. DOl: 10.1109/1SCCSP.2010.5463307.
[26] Yang, Y., Zhu, B„ Li, S„ Yu, N. (2008). Efficient and Syntax-Compliant JPEG 2000 Encryption Preserving Original Fine Granularity of Scalability. EURAS11' Journal on Information Security, Vol. 2007, pp. 126-139. DOl: 10.1155/2007/56365.
[271 Watanabe, O., Uchida, A., Fukuhara, T., Kiya, H. (2015). An Encryption-then-Compression system for JPEG 2000 standard. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (1CASSP), pp. 1226-1230, DOl: 10.1109/1CASSP.2015.7178165.
[28] Minemura, K„ Moayed, Z., Wong, K., Qi, X., Tanaka, K. (2012). JPEG image scrambling without expansion in bitstream size. 19th IEEE International Conference on Image Processing, pp. 261-264. DOl: 10.1109/1C1P.2012.6466845.
[29] Phatak, A. A. (2016). Non-format Compliant Scalable RSA-based JPEG Encryption Algorithm. International ■Journal of Image, Graphics and Signal Processing, Vol. 8, No. 6, pp. 64 71. DOl: 10.5815/ijigsp.2016.06.08.
[30] Belikova, T. (2020). Decoding Method of Information-Psychological Destructions in the Phonetic Space of Information Resources. IEEE 2nd International Conference on Advanced 'l¥ends in Information Theory (IEEE AT IT 2020), pp. 87 91. DOl: 10.1109/AT1T50783.2020.9349300.
[31] Komolov, D., Zhurbynskyy, D., Kulitsa, O. (2015). Selective Method For Hiding Of Video Information Resource In Telecommunication Systems Based On Encryption Of Energy-Significant Blocks Of Reference 1-Frame. 1st International Conference on Advanced Information and Communication Technologies (AICT'2015), pp. 80-83.
[32] Rippel O. and Bourdev L. (2017). Real-Time Adaptive Image Compression. Proceedings of the 34th International Conference on Machine Learning, Vol. 70, pages 29222930.
[33] Barannyk, V. V. and Khakhanova, A. V. (2008). Estimation of informing of binary arrays on the basis of combinatory approach [Otsinka informatyvnosti dviikovykh masyviv na osnovi kombinatornoho pidkhodu]. Information Processing Systems fSystemy obrobky informatsiyij. Vol. 6(73), pp. 11-13. [In Rus.]
[34] Barannik, V., Krasnorutskv, A., Ryabukha, Y., Onyshchenko, R., Shulgin, S., Slobodyanyuk, O. (2021). Marker Information Coding for Structural Clustering of Spectral Space. IEEE 3nd International Conference on Advanced Trends in Information Theory (AT1T 2021), pp. 46-51. DOl: 10.1109/AT1T54053.2021.9678538.
[35] Barannik, V., Krasnorutskv, A., Pasynchuk, K., Babonko, Yu., Stepanko, O., Tuputsa, 1. (2022). A Method for Restructuring Video Data in Compressed Coding Systems to Increase Reliability. Visnyk NTUU KPJ Seriia - Radio -tekhnika Radioaparatobuduvannia, Vol. 88, pp. 50-59. DOl: 10.20535/RADAP.2022.88.50-59.
A Method of Coding Video Segments in Spectral-Cluster Space with Detection of Structural Features
Barannik V. V., Kra.morut.iky A. O., Kole.myk V. O., Pchelnikov S. I., Babenko Yu. M., Sheigas O. M.
The directions for improving the efficiency of providing remote video services using the aviation info-communication segment in the process of support and decision-making in critical infrastructure systems are substantiated. It is justified that in order to localize or eliminate problematic aspects, it is necessary to apply technologies for reducing the bit intensity of the video stream. This will reduce the information load 011 the network and create conditions for the involvement of redundant code structures. Accordingly, it is necessary to integrate video data compression technologies for on-board systems. The effectiveness of clustering video segments in spectral space based 011 the structural feature of the number of series of units in the binary description of their components is substantiated. A method of statistical coding of transformants in structural space has been developed. The basic component here is the establishment of statistical dependencies within structural clusters, taking into account: local features of spectral components in their range based 011 structural features in their binary description: reduced power of the statistical space and increase the level of uneven distribution of the clustered components of the transformant. On the basis of the conducted experimental studies, it is shown that the use of the created method of encoding clustered transformants allows to increase the level of reliability of aerial photographs by the indicator of the peak signal/noise ratio by an average of 50%.
Keywords: aerial photographs: video data compression: information reliability: structural clustering: coding in spectral-cluster space: statistical redundancy
