CC BY
5
УДК 621.39
Метод реструктуризаци вщеоданих в системах компресшного кодування для пщвищення
flOCTOBipHOCTi
Барантк В. В.1, Красноруцькии А. О3, Пасинчук К. М.А, Бабенко Ю. М.2, Степанко О. С.3, Тупица I. М?
1 Харшвський нацшнальний ушверситет ¡мен! В. Н. Каразша, м. Харюв, Укра'ша 2 Харшвський нацшнальний ушверситет радшелектрошки, м. Харюв, Укра'ша 3Харшвський нацшнальний ушверситет Пов1тряних Сил ¡мен! I. Кожедуба, м. Харшв, Украша 4Нацшнальний ушверситет цившьного захисту, м. Харшв, Украша
E-mail: v. v. barannik&karazin. ua
Предметом досл1джеш> в статт! е процеси обробки в1деозображеппя з застосувашшм ортогонального перетвореш1я для передач! дапих у шформацшпо-телекомушкацццшх мережах. Викопапий апал!з в!домих алгоргиъав кодувашш в1деошформацп, що актпвпо впкорпстовують статпстпчппй шднд для компактного представлешш кодовашк дапих. Метою е розробка методу реструктуризаци дапих в1деошформагцйпого ресурсу в системах компреойпого кодуваш1я для шдвшцешш достов1рпост! in-формацп. Що дозволить при збережепш структурно статистичпо! закопом1рпост1 та коптрольовапо! втрати якость забезпечити локал!зацио впливу помилок та запоб!гти руйпуваппя в!деодапих при рекопструкцп в1деодапих. Завдання: розробити метод реструктуризаци дапих шформацишого ресурсу з використаш1ям структурпих закопом1рпостей в двшковш посл1довпост1. якою задаються даш в1деошформацишого ресурсу: провести апал!з ефективпост! застосувашш розроблепого методу реструктуризаци в!деодапих за кгльшспою озпакою з позицп створешш умов для додаткового скорочеппя структурно! падм1рпост1 кодового подаппя: провести апал!з ефективпост застосувашш розроблепого методу реструктуризаци шформацишого простору з позицп шдвищешш р!впя достов1рпост1. Представлено рппенни науковоТ задач!, спрямовапо! па розробку метод!в шдвшцешш достов1рпост! компактно представлепих в!деозображепь в шформацшпо-телекомушкациших мережах для систем аеросегмепту. Отримаш наступи! результате: використаппя розроблепого методу реструктуризаци в1деодапих за озпакою шлькост! cepifi одшшць дозволяв створитп умови додаткового скорочеппя структурно! падм1рпост1 кодового представления шформацп за рахуиок суттевого скорочеппя потужпост! шформацишого простору, в межах якого кодуються даш: забезпечуються умови для локал!зацп дп помилок в процео рекопструкцп в1деошформаццших ресуров: створюються умови для скорочеппя часу па обробку дапих. в зв'язку з тим. що розроблепий метод реструктуризаци дапих по вимагае проведешш перетворепь пад елемептами пов1домлеппя.
Ключоег слова: вщеошформациший ресурс: реструктуризац1я: шльшспа озпака: кодувашш: достов!р-шсть: капал зв'язку
DOI: 10.20535/RADAP.2022.88.50-59
Вступ. Постановка проблеми
Сучасш алгоритми кодувашш вщеошформацп активно впкорпстовують статистичний шдхщ для компактного представления кодованих дапих [1 4]. Так. наприклад. у алгоритмах ймейства JPEG з щето метою рсал1зований синтез методу групово-го кодування та код1в Хаффмана [5 8]. Проте в умовах використання для доставки вщеошформацп бездротових канал1в зв'язку виникають проблемш фактори. яш характеризуються наявшстю впливу noMix (завад) [9 12]. Це призводить до суттевих
недолшв. що виникають при рекопструкцп ввдео-зображень. в умовах дп помилок в каналах передач! дапих. з позицп забезпечеиия вщповщного piBira достов1рноста. а саме [13 16]:
ввдеошформащйний ресурс (BIP) може бути отриманий 3i значною затримкою. що призводить до втрати його актуальности
часткове (але в бшыносп випадшв повис) руй-иуваиия вщеошформащйного ресурсу [17.18]:
неможливкть щентифшацп об'ектав вщеозо-бражеиь. що иесуть семаитичие иаваитажеиия [19 22].
Таким чином, використання статистичного шд-ходу (iiepiBiiOMipinix кодових конструкщй) при фор-муванш Biixifliioï кодовся послщовноста хоч i дозволяв компактно продставити кодоваш вщеодаш. проте но забезпечуе псщлбний р1вень достов1рносп в умовах дп помилок в каналах передач! даних.
1 Анал1з останшх дослщжень i публжацш
Результата дослщжень впливу помилок в проце-ci роконструкцп на достов1ршсть даних BIP свщ-чать про те. що мотоди компреайного кодуван-ня. яш використовуються в iciiyiOHiix алгоритмах стисноння вщеошформацп но дозволяють забезпе-
чити вщповщний piBOiib достов1рност [23 27]. Цо пов'язано з тим. що використання зазначоних ме-тод1в кодування но дозволяв локалоувати вплив помилок. а призводить до лавинного офокту. вна-атдок чого вщбуваеться руйнування вщеоданих [28 32]. Так на Рис. 1 наводош результата роконструкцп приклад1в зображень у формат! JPEG, яш вщлзняються за ступенем насичоность з використа-нням моделювання помилок в npon;eci роконструкцп вщоошформацп при передач! в дискретному симе-тричному канал1 без пам'ять
Поняття насичоноста пов'язано з корелящето еле-moiitîb (шксол1в). з яких складасться зображення. Так до сильно насиченого вщносять зображення з м1жслеменгаою корелящяо 0.5. до слабонасичених така корелящя дор1вшое 0.9 [33.34].
Рис. 1. Результати роконструкцп pi3inix за ступенем насиченосп зображонь при заданому pinni помилок в дискретному симетричному канал1 передач! без пам'ятк а) слабонасичено: б) серодньонасичено:
в ) сильнонасичено
Анатз результате реконструкщ1 зображень, на-ведених па Рис. 1. свщчить про то. що внннкнення помилок в канат передач! даних при реконструкщ1 зображоння призводить до наступних наслвдшв:
- при р1вш помилок Р(е) = 10-4 в канал1 передач! даних ввдбуваеться руйнування даних вщеошфор-мащйного ресурсу для кожного з дослвджуваних ириклад1в (р1зних за ступеней насичоносп зображень). Це пов'язано з тим, що д1я помилок мае лавинний ефект:
- при р1вш помилок Р(е) = 10-5 в канал1 передач! даиих вщбуваеться повпе руйнування слабонаснче-ного зображоння (вар1ант а) на Рис. 1). В свою чергу для соредньо- та сильнонасичоного зображень д1я помилок призводить до часткового руйнування (зеуву елементв) (вар1анти б), в) на Рис. 1).
Для к1льшсно1 оцшки достов1рносп вщеошфор-мащ! використовуються таш показники, як:
- величина вщносно! кщькоста К'рм спотворе-них шксел1в, що впливають на яшеть в1зуалыгого сприйняття вщеозображень у раз1 помилок в каналах передач! даних:
шкове вщношення сигнал/шум (РБ^Ш) (сере-дньоквадратичний показник р1вня вщхилення в1д-новленого вщеозображення щодо початкового. Цей показник також враховус спотворения мЬк вщповщ-ними шкеелями початкового та вщновленого вщео-зображень.
(Хшд зазначити, що для кшуючих методов компресшного кодування, яы активно використовуються у алгоритмах стиснення вщеошформагщ. мо-делювання зазначеного р1вня помилок в канал1 передач! даних призводить до спотворения бшыносп шксел1в вщеозображень. Величина К'рм наближа-еться до 100%, тобто К'рм ^ 100%. Це пов'язано з тим, що використання зазначеннх метод1в ком-иреййного кодування даних вщеошформащйного ресурсу не дозволяе локал1зувати дпо помилок, а призводить до лавинного ефекту, тобто руйнування вщеошформащ! в процеа реконструкщ1.
Анал1з результате проведених ексиерименталь-них дослщжеиь евщчить про те, що використання кнуючих технологш компресшного кодування не забезиечус вщиовщний р1вень достов1рносп вщео-шформащ! для шфокомушкащйних систем аеросег-менту.
Тому шдвищення достов1рност компактно иред-ставлених вщеозображень для шфокомушкащй-них систем аеросегменту е актуальною науково-прикладною задачею.
Локал1зувати дпо помилок на яшеть вщновлю-ваних вщеозображень можна за рахунок паявши психов1зуалыю1 надм1рность Але саме на усунен-ш психов1зуалыго1 надшрносп в кнуючих методах компреййного кодування досягасться основне значения р1вня стиснення вщеоданих.
Отже необхщно шдвищення достов1рност вщео-шформащйного ресурсу оргашзовувати на основ1
удосконалення методт компресшного кодування в наирямку локал1защ1 дп помилок в процей стиснення та реконструкщ1 в1деокадр1в.
Мета статт розробка методу реструктуриза-Щ1 даних вщеошформащйного ресурсу в системах компресшного кодування для шдвищення достов1р-ность
2 Виклад основного матер1алу
При використанш технологш компресшного кодування для шдвищення р1вня достов1рносп даних вщеозображення в умовах дп помилок в канал1 зв'язку иеобхщио забезпечити викоиаиия насту пних умов:
1) локал1зацпо дп помилок для зиижеиия 1х виливу на деструктивну дпо в процей реконструкщ1 вщеоданих:
2) додаткове скорочення структурно! надм1рно-сп вихщшя кодово1 иослщовност за рахунок ре-структуризащ! шформащйного простору.
Для цього пропонуеться використовувати прин-цииово новий шдхщ внутршппо реструктуризацию, яка враховус закошлпрносп у дв1йков1й структур! елементу и^ (и^ € и(9)) за кщькшною ознакою А.
Шд дв1йковою структурою розум1еться послщов-шеть двшкових розряд1в, якою задаеться елемент и^ повщомлення и(9) (Рис. ).
512
- -►
Рис. 2. Схема двшково! структури елементу и^
Дв1йкове представления елементу и^ складае-
ться з послщовноста [м^]2 розряд1в а = 1, |м5
[м5]2 = ...; ...; ^кь}, (!)
де - а-й елементу и^.
В свою чергу, наб1р ознаки А для вщеозображе-ння и(9) описуеться наступним виразом:
Л(и(0))={АЬ ... ... ,А|а(и(в))|},
А = ^;А| А(и (б))|
(2)
де Л(и(0)^ ^ ^^ф ознаки А, яка виявлена у двшко-вш структур! [м^^^^^нт 1в и^ повдомлення и(9); 1Л(и(0))| - иотужшеть набору ознаки А для вадео-зображення и(9); \ — г-е значения ознаки А.
Для шдвищення ефективносп статистичного кодування з позшщ п1двищення достов1рност1 вщео-шформащ! та додаткового скорочення кодово! над-м1рност1 иропонусться розробити технолог1ю кла-стеризащ! даних в1деозображення и(9) за кшькь сною ознакою А.
2.1 Розробка методу реструктури-
••• • • 1 • и
заци даних вщеошформацшного ресурсу за кшыасною ознакою
Кластеризащя вщеозображения U(в) за ильи-сною ознакою А задаеться наступним виразом:
и (0) — {и (X,),..., и Й),..., и (Х1Ми (е))|)} , (3)
де /сг - функцюнад каутеризащ! повщомления U(в) на множини U(^) за ознакою X, X = А1?А|A(V(g^; U (Х\) - множина (кластер) елеменпв щ, двшкове представления яких мае однаков1 значения ознаки
тобто X = А;.
Для BiiyTpiiHiibo'i реструктуризащ! даних в яко-CTi кшьшсно1 ознаки иропонуеться використовувати кшыйсть А серш одиниць (СО) у двшковому представленш елеменпв и^.
Цикл формування кшькосп А СО в двшково-му представленш елементу и^ задаеться наступною системою вираз1в (Рис. 3):
{К, [Ха
а, ^ Qa — 1 Ча:
Ха + 1 ^ qa-i = qa.
(4)
де qa-1, Ча^ попереднш та иоточнии двшков1 розря-ди, якими задаеться внутршня дв1йкова структура ]2 елемента и^ повщомлення U(в); Ха - значения кшькосп А СО на а-му крощ, а = 1, |2.
Рис. 3. Алгоритм формування кшькосп А СО для елементу и^ повщомлення U(в)
Розрахунок KUibKOCTi А СО у последовнocTi [м^]2 двшкових розряд1в якою задаеться елемент и^ иовщомлення U(9), вщбуваеться наступним чином:
1) на нульовому крощ кшыйсть А серш одиниць дор1внюе 0, тобто А = 0, якщо перший розряд д1 двшково1 иослщовносп [м^]2, якою задаеться елемент щ, дор1внюе 0, тобто ^ = 0;
2) на а-му крощ кшыйсть Аа серш збшыпуеться на 1, тобто А = Ха + 1, якщо виконуеться настуина умова (Рис. 3):
Ча-1 = Яа. (5)
Якщо умова (5) не виконуеться, тобто яа-1 = то кшыйсть А СО залишаеться незмшною, тобто А = Аа (Ха ^ Х(а));
3) для кшцевого етапу при а = |2 отримуе-ться значения кшькосп А СО в двшковому представленш елементу и^ повщомлен ня и (в), тобто А(|м? |2)= А.
Кластеризация повщомлення и (в) за ильистю А СО в двшковому представленш елеменпв и^ скла-даеться з наступних еташв:
1) для елементу и^ визначаеться кшькшть А СО;
2) якщо кшыйсть СО в двшковому представлен-ш елементу и^ ириймае значення Х^ (тобто А =
то вш нал ежить множит и (^), тобт о и^ € и (А;);
3) елементи з однаковими значениями кшькосп А СО об'еднуються у множини и (А). Так якщо р1зш за значениям елементи и^ повщомлення и (в) (тобто и^ = щ) мають однаков1 значения кшькоста А СО, тобто Х(щ) = Х(и^), то вони належать однш множит и (X), тобт о и^ € и (^).
Вшповшно, якщо елементи и^ мають р1зш значения кшькоста А СО, то в результат! класте-ризащ! вони будуть належати р1зним множинам, тобто:
якщо Х(и2) = Х(и^^ и^ € и(\г),то и^ € &(Х^.
Отже даш вщеозображення и (в) розбиваються на множини и(^) таким чином, що кожей елемент и^ иовщомлення и (в) може належати тшьки одн1й множит, тобто множини елемент1в не иеретинаю-ться:
якщо и^ € и(\),тои( € и(^)1 и(^) р и) = 0.
Кластеризащя елемент1в и^ в1деозображення и (в) з однаковою кшьшетю СО задаеться наступним виразом:
и (щ ,\г): и (в)
— {и (X,);...; и );...; и (Х{А(и (е))|)} , (6)
де /с1 (щ,Хг) - функцюнал кластеризащ! елемент1в и^ ввдеозображення и (в) з однаковою кшьшетю Х^ СО.
Перевагами використання зазначено! ильшено! ознаки е простота алгоритхнчнем роал1защ1 (ироцес формування кшьк1сно1 ознаки иередбачае використання лише арифметичних та лопчних опоращй).
В свою чергу, потужшеть '(А;)| алфавиу и '(^) кластер у и (^), елементи и^ якого мають
А
а
значения кшькосп Л СО, що дор1вшое Л = ви-значаеться наступним виразом:
'Й
( К|2 + 1
(2\)! (|щ|2 + 1 - 2\)Г
(7)
В свою чергу, апфави Л(и($)) ознаки кшькосп А СО для алфашту и($) елеменпв вадеозображе-ння и(9) зал ежить вад довжини |2 двшкового представления [м^^ елементу и^. Так для випадку, коли довжина |2 двшкового представлення [м^]2 елементу и^ мае парне значения, тобто:
^ |2 = 2 х 2
де Z- - множпна цших позптпвнпх чисел, алфавм Л(и($)) ознаки кшькоси А СО буде мати паступпий вигляд:
Л(и (■&)) = 0,
К |2
ознаки:
|Л(^ (0))|
К |2
+ 1.
(8)
В результат! кластеризащ! алфашту и($) вадео-зображення и(9) за ознакою кшькоси А СО бу-дуть формуватися множини и(А;), кшыйсть яких задаеться потужшстю |Л(^($))| апфавиу Л(и($))
Рис. 4. Д1аграма розподшу еломонпв масиву середиьо-иасичеиих зображонь по миожииах в залежносп вад кшькосп А СО
На Рис. 4 пришит наступш позиачеиия:
- множина и (А1) елеменпв и^ з кшыйстю А СО, що дор1внюе 1
(9)
- множина и (А2) елеменпв и^ з кшыйстю А СО, що дор1внюе 2
2
2
2.2 Оцшка ефективност! розроблено-го методу реструктуризацй" да-них вщеошформацшного ресурсу за кшыасною ознакою з позищ!" створення умов для додаткового скорочення структурно!" надлпр-ност! кодового представления
Дат пропонуеться проанатзувати офоктившсть кластеризащ! елементав и^ вадеозображепня и(9) для масиву даних. Проионусться для анатзу ви-користовувати 200 зображонь сероднього стуиеня насиченоста. На Рис. 4 наведеш результати обробки масиву даних (200 соредньо насичоних зображонь) з позищ1 розподшу елеменпв и^ то кластерам и (А;).
Анатзуючи отримаш результати реструктури-защ! досладжуваного масиву даних за кшыйстю А СО (Рис. 4) можна зробити наступи! висиовки:
— осповпа частипа елеменпв и^ масиву даних приходиться на кластери и (А;) з кшьис тю А СО, що дор1вшое 2 1 3 (52% 1 36,2%);
- иотужшсть (0)| вадеозображення и(9) при використанш реструктуризащ! даних поровишуе по-тужшсть (А; )| кластер 1в и(А;) мшмум в 2 рази (для кластеру и(А2)), а для кластер1в и(А1) 1 и(А4)
на 90% 1 97% вадповадно.
- множина и (Аз) елеменпв и^ з кшыйстю А СО, що дор1внюе 3
- множина и (А4) елеменпв и^ з кшыйстю А СО, що дор1внюе 4
Це створюс умови для додаткового скорочення кшькосп структурно! надхпрноси масив1в даних. Тут надшршсть обумовлена виявленням обмежень щодо величини иотужносп кластор1в, в межах яких кодуються даш.
2.3 Оцшка ефективност! розроблено-го методу за кшьк!сною ознакою з позицп забезпечення необхщно-го р!вня достов!рност!
Слад зазначити, що розроблоний метод реструк-турнзащ! на основ1 внявлення законом1рностей у внутршнш дв1йков1й структур! [м^]2 елемент 1в и^ повадомлення V(9) дозволяе створити умови для локатзащ1 дп помилок в процес1 реконструкщ1 вь доошформацпших ресурс1в.
Так па Рис. 5 наведений можливий вар1ант де-кодування вихадно! кодово! посладовносп Ь(в) в умовах д1Т помилок е в каиал1 передач! даних.
Наведений па Рис. 5 фрагмент вихщнея кодо-во1 послвдовност Ь(в) демонструе тииовий приклад, коли помилка е, що вииикае у старших розрядах ко-дово1 коиструкщ! 1^-1(Хг), призводить до иаступних наслщшв:
1. Декодер помилково щентифшуе кодов1 кон-струкщ! та, 1(. (А4), що присвоюються
в процей статистичиого кодування елементам, яш об'сднуються в процей реструктуризащ! даних вщеозображення и (в) в один кластер (тобто
е и(А;)):
e'ç-i(A<) = lÇ-i(A i), l'ç (Ai) = (Ai),
(10)
де l'ç_1(Ai^ l'ç(Ai) - кодов1 конструкцп, яш фор-муються внасшдок дп помилок в канал1 передач! даних.
Розглянутий BapiaiiT лавинного ефекту дп помилок (Рис. 5) пов'язаний з тпм фактом, що для
посл1довност1 кодових конструкщй, як1 присвоюються в процей статистичиого кодування елементам, що належать одному кластеру, буде виконуватися властившть ирсфшсность В свою чергу, до особ-ливостей властивосп префшсноста нср1вном1рних кодових конструкцш вщноситься зннження р1вня достов1рноста кодованих даних в умовах дп помилок в каналах зв'язку.
2. В умовах, коли ведомо, якому з кластер1в нал ежить насту пна кодова конструкщя (А^-), декодер ¡донтифжуе 11 без помилок. Тому даль якщо в процей декодуваиия но виникають помилки, то наступи! кодов1 конструкщ! (кодов1 конструкщ! £д-1(Ау) та 1в(Xj)) декодуються безпомилково. Тобто д1я помилок локал1зуеться в межах иослщовносп кодових конструкцш I'^(А^) та I^(А4) (Рис. 5), що присвоюються елементам одшй' множини V (А^).
До службовсм шформащ! належать маркери кла-стср1зованих компонент зображення. Прнзначення маркер1в: однозначшеть щентифшащ! координат кластер1зованих компонент зображення. Маркери формуються в маркерш масиви, яш в подалыпому шдлягають кодуваншо.
L(0)
Vi^j) ^e-i(^j)
^ Локалиащя ди помилок в межах I посшдовноста кодових конструкцш, ЩО I ^присвоюються елементам одша множини,'
q'4-1,1 q'^-1,2 qy qb Q-iit&ih qç+i,2
s y
I ЩМЬ Щ\)]2 i I
| I Кодова конструкщя, що присвоюються I
yKoflOBi конструкцп, що присвоюються елементам множини елементу множини U(À,j) I
Рис. 5. Схема локал1зацп дп помилок в процей декодуваиия фрагменту вихущем кодово! послвдовноста з використанням розробленого методу роструктуризацп даних вщеозображення
На Рис. 6 наводош результати реконструкцп середньонасиченого зображення для розробленого методу з використанням модолювання помилок в процей реконструкцп вщеошформацп при передач! в дискретному симотричному канал1 без пам'ять
Пор1внялы1а оцшка показника вщносно1' кшь-koctî К'рм спотвореиих шкссл1в, що впливають на яшеть в1зуалыгого сирийняття вщоозображонь, в умовах дп помилок в каналах передач! даних для розробленого методу компроййного кодування та icny-ючого методу (JPEG) наведена на Рис. 7-8.
Анал1з даних, наводоних на Рис. 7-8, евщчить про те, що використання розробленого методу (РМ)
реструктуризащ! даних дозволяс шдвшцити р1вснь достов1рноста даних вщеошформащйного ресурсу при заданому р1вш помилок в процей роконструк-Щ1. Так для випадку, коли помилка в дискретному симотричному канал1 передач! даних без пам'яп за-даеться значениям, що дор1впюе Р(е) = 10-5, використання розробленого методу дозволяе зменшити вщносну кшьшеть К'рм спотвореиих шксел1в, що впливають па яшеть в1зуалыгого сприйняття вщео-зображеиь, у пор1внянш з кнуючим методом (ЕМ) у середньому в 10-17 раз1в.
K',%
K',%
спотвороних шксолш, що впливають па якшть В1зу-ального сприйняття вщеозображень, скорочуеться у сородчьому в 16-18 раз1в у nopiBiraimi з кнуючим методом.
Пор1внялы1а оцшка показчика шкового ввдно-шоння сигнал/шум (PSNR) вщновлоного вщоозо-бражоння щодо початкового. в умовах дп помнлок в каналах передач! даних для розробленого методу KOMnpecifnioro кодування та шчуючого методу (JPEG) наведена на Рис. 9.
PSNRe , dB-
Рис. 7. Д1аграма заложчосп ввдноснсм кшькосп К'рм сиотворених шкеатв, при заданому piBHi по-милок Р(е) в1д ступеню насиченоста зображень для розробленого та шнуючих методов, Р(е) = 10-5
21,01
16,48
Слабонасичен! Середньонасичеы Сильнонасичен1
Рис. 8. Д1аграма залежносп ввдноснсм кшькосп К'рм сиотворених шкеатв, при заданому piBHi по-милок Р(е) в1д ступеню наеиченоста зображень для розробленого та шнуючих методов, Р(е) = 10-4
Вщиовщно для другого доатджуваного випад-ку (коли Р(е) = 10-4) вщноено! кшькосп К'рм
Рис. 9. Д1аграма залежност шкового вщношення сигнал/шум при заданому р1вш помилок Р(е) в1д ступеню насичечосп зображень для розробленого та шнуючих методов, Р(е) = 10-5
Анатз результате роконструкщ1 вщооданих, для випадку, коли помилка в дискретному симетри-ччому канат передач! даних без пам'ят задаеться значениям, що дор1внюе Р(е) = 10-5 з використа-иням розробленого методу реструктуризащ! вщео-даних дозволяе иокращити характеристику РБ>Ш в сородньому на 38%, в пор1внянш з кнуючими методами.
Таким чипом, розроблоний метод внутршшьем реструктуризащ! даних вщоозображоння створюс
умови для локатзащ! дп помилок в процей рекон-струкцп даних вщсошформащйних ресурйв в межах послщовностсй кодових конструкщй. що при-своюються елементам одного кластеру Це пов'язано з тим. що декодеру ввдомо. якому з кластер1в нале-жить та чи шша кодова конструкщя.
Висновки
1. Об^рунтовано напрямок шдвищоння достов1р-носп вщсошформацп з застосуванням технолоий компреййного кодування в умовах забезпечеччя не-обхвдного р1вня оперативность Суть зазначочого напрямку полягас у виявлонш законом1рностей у внутршнш двшковш структур! елеменпв повщом-лення за кшьшсною ознакою.
2. Вперше розроблоно метод реструктуризацп на основ1 виявлоння законом1рностсй у внутршнш двшковш структур! елеменпв поввдомлення. В1д-мшш характеристики методу полягають у тому, що реструктуризация шформащйного простору зд1й-сшоеться без втрати цшсносп шляхом формування кластер1в на основ1 структурно! ознаки за кшьшстю двшкових ссрш.
Це дозволяе:
виконати реструктуризащю шформащйного простору без втрати цЫсносп на основ1 ознаки кшькосп ссрш одиниць:
забозпочити умови для додаткового скороче-ччя структурно! надхпрноси кодового представления шформащ! за рахунок скорочеччя потужносп шформащйного простору (до р1вня кластср1в). в межах якого будуть кодуватися даш:
забезпечптп створення умов для локал1зацп дп помилок в процей реконструкцп даних вщеошфор-мащйних ресурйв.
При цьому досягаються таш розультати: використання внутршшьсм реструктуризацп за ознакою кшькосп А СО для масиву даних (200 зо-бражень середнього ступени насичечоста) дозволяс сформуватп кластори. иотужшсть яких меиша за иотужшсть вщеозображення мпимум в 2 рази (для множили оломонтав з1 зчачеччям кшьшсно! ознаки. що дор1внюе 2, тобто А = 2), а для множин елемеипв з1 значениями кщькшно! ознаки А = 1 та А = 4-на 90% 1 97% вщповщно:
в результат! використання внутршшьсм реструктуризацп даних вщоозображоння за ознакою кшь-косп сср1й одиниць створюються умови для додаткового скорочеччя структурно! надхпрноси кодового представления шформацп за рахунок суттсвого скорочеччя потужносп шформащйного простору (до р1вня клаещнв). в межах якого кодуються даш: створюються умови для локал1зацп дп помилок в процей реконструкцп вщсошформащйних ресурйв. Число спотвороних шкссл1в у сородньому змсншусться до 18 раз1в у пор1внянш з кнуючим методом.
створюються умови для скорочеччя часу ча обробку даних. в зв'язку з тим. що розроблоний метод реструктуризацп даних не вимагас проведения поротворонь над елементамн повщомлення.
Дал1 для шдвшцсння достстарносп вщсошфор-мацп з застосуванням тсхнолопй KOMnpecifnioro кодування в умовах забезпечеччя нсобхщного piBira onepaTiiBiiocTi необхщно розробити метод компро-cifiiioro кодування вщсошформащйних ресурйв з використанням розробленого методу роструктуризацп даних шформащйного ресурсу за ознакою кшькосп cepifi одиниць.
References
[1] JPEG Privacy & Security Abstract and Executive Summary. "2015. JPEG.org, accessed 7.04.2021.
[2] Barannik. V.. Sidchenko, S.. Barannik. D. (2020). Technology for Protecting Video Information Resources in the Info-Communication Space. IEEE 2nd International Conference on Advanced Trends in Information Theory (IEEE A TIT 2020).. pp. 29-33. DOl: 10.1109/AT1T50783.2020.9349324.
[3] 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. doi: 10.15587/17294061.2021.235521.
[4] DSTU 7624:2014: Informatsiini tekhnolohii. Kryptohrali-chnyi zakhyst informatsii. Alhorytm symetrychnoho blokovoho peretvorennia [Information Technology. Cryptographic protection of information. Symmetric block transformation algorithm]. Ministry of Economic Development of Ukraine. 2015. 39 p. [In Ukrainian].
[5] Data Encryption Standard (DES). Federal Information Processing Standards Publication 46-3. 1999. 26 p.
[6] DSTU GUST 28147:2009: Systema obrobky informatsii. Zakhyst kryptohralichnyi. Alhorytm kryptohralichnoho peretvorennia (HOST 28147-89) [Information processing system. Cryptographic protection. Cryptographic transformation algorithm (GUST 28147-89)]. State Committee for Technical Regulation and Consumer Policy (Derzhspozhivstandart) of Ukraine. 2008. 20 p. [In U krainian].
[7] 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.
[8] Barannik. V.. Babenko. Vu.. Kulitsa. O.. Barannik. V'.. Khimenko. A.. Matviichuk-Vudina. O. (2020). Significant Microsegment Transformants Encoding Method to Increase the Availability of V'idoo Information Resource. IEEE 2nd International Conference on Advanced Trends in Information Theory (IEEE A'l'JT 2020), pp. 52-56. DOl: 10.1109/AT1T50783.2020.9349256.
[9] 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.
[10] Barannik. V., Shulgin. S.. Krasnorutskv. 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 A TIT 2020).. pp. 38-43. DOl: 10.1109/AT1T50783.2020.9349257.
[11] Li. F.. Krivenko. S.. Lukin. V. (2020). Two-step providing of desired quality in lossy image compression by SP1HT. Radioelectronic and computer systems, No. 2(94). pp. 2232. DOl: 10.32620/reks.2020.2.02.
[12] .Ii. 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.
[13] 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 (A1CT), pp 426-429. DOl: 10.1109/A1ACT.2019.8847754.
[14] Naor. M. Shamir. A. (1994). Visual Cryptography. Proceedings of the Advances in Cryptology. EUROCRYPT'94. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 950. pp. 1 12. DOl: 10.1007/bfb0053419.
[15] Wu. Vu.. Agaian. S.. Noonan. .1. (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.
[16] Thai. Ch.-L.. Chen. Ch.-.I.. 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 (ICCS'l'), pp. 135-139. DOl: 10.1109/CCST.2012.6393548.
[17] 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.
[18] Cheng. P.. Vang. 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.
[19] 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/sl 1071-015-2392-7.
[20] Barannik. V.. Barannik. V. (2020). Binomial-Polyadic Binary Data Encoding by Quantity of Series of Ones. 15th IEEE International Conference on Modern Problems of Radio Engineering, Telecommunications and Computer Science (TCSET'2020), pp. 775-780. DOl: 10.1109/TCSET49122.2020.235540.
[21] 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.
[22] 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.
[23] Zhou. J.. Liu. X.. Au. О. С.. Tang. V. V. (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.
[24] 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.
[25] Information technology JPEG 2000 image coding system: Secure JPEG 2000. " International Standard ISO/lEC 15444-8. ITU-T Recommendation T.807. 2007. 108 p.
[26] Wu. V.. Noonan. J.. 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'), April Edition, pp. 31 38.
[27] Farajallah. M. (2015). Chaos-based crypto and joint crypto-compression systems for images and videos. HAL science ouverte.
[28] Wong. К.. 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.
[29] Vang. v.. Zhu. В.. Li. S.. Vu. N. (2008). Efficient and Syntax-Compliant JPEG 2000 Encryption Preserving Original Fine Granularity of Scalability. EURASIP Journal on Information Security, Vol. 2007. pp. 126-139. DOl: 10.1155/2007/56365.
[30] 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.
[31] 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.
[32] 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.
[33] Komolov. D.. Zhurbynskyy. D.. Kulitsa. O. (2015). Selective Method For Hiding Of Video Information Resource In Telecommunication Systems Based On Encryption Of Energy-Signilicant Blocks Of Reference 1-Frame. 1st International Conference on Advanced Information and Communication Technologies (AICT'2015), pp. 80-83.
[34] Rippel. O.. Bourdev. L. (2017). Real-Time Adaptive Image Compression. 34th International Conference on Machine Learning, Vol. 70. pp. 2922-2930.
Метод реструктуризации видеоданных в системах компрессионного кодирования для повышения достоверности
Баранчик В. В., Красноруцкий А. А., ПасинчукК. Н., Бабенки Ю. М, Степанко О. С., Тупица И. М.
Предметом исследования в статье являются процессы обработки видеоизображения с применением ортогонального преобразования для обмена данными в ин-фокоммуникационных сетях. Представлен анализ известных алгоритмов кодирования видеоинформации с активным использованием статистического подхода при кодировании данных. Целью исследования является разработка метода реструктуризации данных видеоинформационного ресурса в системах компрессионного кодирования для повышения достоверности. Это позволит, при сохранении структурно^статистической закономерности и контролированной потери качества, обеспечить локализацию появления ошибок и избежать разрушений видеоданных при их реконструкции.
Задание: разработать метод реструктуризации данных информационного ресурса с использованием структурных закономерностей в двоичной последовательности, которой задаются данные видеоинформационного ресурса; провести анализ эффективности применения разработанного метода реструктуризации видеоданных по количественному признаку с позиции создания условий дополнительного сокращения структурной избыточности кодового представления; провести анализ эффективности применения разработанного метода реструктуризации информационного пространства с позиции повышения достоверности.
Представлено решение научной задачи, направленной на разработку методов повышения достоверности компактно представленных видеоизображений в информационно-телекоммуникационных сетях систем аэросегмента.
Полученные результаты: использование разработанного метода реструктуризации видеоданных по признаку количества серий единиц позволяет создать условия дополнительного сокращения структурной избыточности кодового представления информации за счет существенного сокращения мощности информационного пространства, внутри которого кодируются данные; обеспечиваются условия для локализации действия ошибок в процессе реконструкции видеоинформационных ресурсов; создаются условия для сокращения времени для обработки данных, в связи с тем, что разработанный метод реструктуризации данных не требует проведения преобразований над элементами сообщения.
Ключевые слова: видеоинформационный ресурс; реструктуризация; количественный признак; кодирование; достоверность; канал связи
A Method for Restructuring Video Data in Compressed Coding Systems to Increase Reliability
Barannik V. V., Krasnorutsky A. 0., Pasynchuk K. M., Babenko Yu. M., Stepanko 0. S., Tupitsa I. M.
The subject of research in the article is the processing of video images using orthogonal transformation for data exchange in information and communication networks. The analysis of known algorithms for encoding video information with the active use of a statistical approach in data coding has been presented. The aim of the study is to develop a method for restructuring video information resource data in the compression coding systems for increasing information reliability. This will allow you to ensure the neutralizaon of the errors and avoid the destruction of video data during its reconstruction while maintaining the structural-statistical regularity and controlled loss of quality. The task of the article is to develop a method for restructuring information resource data using structural regularity in a binary sequence that specifies video information resource data; to analyze the effectiveness of the application of the developed method for restructuring video data by a quantitative attribute from the standpoint of creating conditions for additional reduction of the structural redundancy of code representation as well as to analyze the effectiveness of the application of the developed method of restructuring the information space from the standpoint of increasing reliability. The article presents a solution to the scientific problem that is aimed to develop methods for increasing reliability of compact video images in information and telecommunication networks of aero segment systems. As a result, the use of the developed method of restructuring video data based on the number of series of units makes it possible to create conditions for additional reduction in the structural redundancy of the code representation of information due to significant reduction of the power of the information space within which the data is encoded; the conditions are provided for localizing the effect of errors in the process of reconstructing video information resources; the conditions are created for reducing the time of data processing due to the fact that the developed method of data restructuring does not require transformations on message elements.
Keywords: video information resource; restructuring; quantitative feature; coding; reliability; communication channel
