CC BY
34
ТЕЛЕКОММУНИКАЦИИ
УДК 62-519:681.5
МЕТОДОЛОГИЯ ОЦЕНКИ ЗАДЕРЖКИ НА ОБРАБОТКУ БАЗОВЫХ КАДРОВ ВИДЕОПОТОКА ДЛЯ ИНФОКОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
БАРАННИК В.В., ОТМАН ШАДИ О.Ю., СТАСЕВ С.Ю., МУСИЕНКО А.П.
Отличительные этапы метода кодирования базовых кадров
Базовые кадры обрабатываются с использованием методов на JPEG совместимой платформе [4 - 6]. Отличительные этапы метода их кодирования заключаются в следующем:
1) позиционные числа строятся на базе неравномерных диагоналей трансформанты;
2) основания элементов диагоналей определяются как значения динамических диапазонов на основе неравномерно-диагонального метода выявления;
3) первая и последняя диагонали исключаются из базиса оснований НДП чисел и обрабатываются отдельно.
Кодирование диагональных неравномерных позиционных чисел организуется на основе следующих выражений:
Показывается актуальность вопросов, связанных с повышением качества предоставления видеоинформационных услуг с использованием инфокоммуникационных технологий. Обосновывается необходимость совершенствования технологий кодирования видеопотока. Отроится метод оценки алгоритмической сложности для метода обработки базовых кадров на основе диагонально-неравномерного позиционного кодирования трансформант в неравновесном базисе оснований. Показывается, что сложность алгоритмической реализации разработанного метода сжатия базовых кадров находится в линейной зависимости от размера кадра и в основном определяется количеством операций на выполнение двумерного косинусного преобразования.
Ключевые слова: кодирование видеопотока, сжатие базовых кадров, диагонально-неравномерное позиционное кодирование.
Введение
Повышение качества видеосервиса является неотъемлемым требованием развития современных информационных технологий [1]. Здесь подразумевается как использование более производительных сетей передачи данных, так и интеграция новых технологий кодирования видеопотока [2 - 4]. Создание таких методов, направленных на снижение интенсивности видеопотока и сокращение задержки на его обработку, формирует актуальную область научных и прикладных исследовательских задач.
Одним из перспективных методов кодирования потока является метод компрессии базовых кадров на основе диагонально-неравномерного позиционного кодирования трансформант. При этом недостаточное внимание было уделено оценке задержек на обработку кадров. В то же время задержка на обработку формирует суммарную составляющую сквозной задержки по доставке видеоинформации и влияет на интенсивность компактно-представленного видеопотока. Поэтому цель исследований состоит в разработке соответствующего метода для оценки задержки на обработку базовых кадров.
Е £,n£
П £ -1
S у1+т, £-т т=0
d;
n£-т-1
n £
-1
S у £—n+1+т,п-Td£
n£
-т-1
т=0
^£< n;
, ^£> n +1,
(1)
Здесь E £,n£ - кодовое значение для £ -го диагонального неравномерного позиционного числа; n - линейный размер трансформанты; n £ - длина
n £ -Т-1
для £ -й диагонали трансформанты; d£ -
весовой коэффициент для т -го элемента £ -й диагонали трансформанты.
Оценка задержки на обработку базовых кадров видеопотока
Интенсивность видеопотока определяется не только количеством бит на сжатое представление потока кадров, но и временными задержками t на их обработку. Такие задержки входят в состав суммарного времени доставки видеопотока и, следовательно, влияют на основную характеристику эффективности функционирования инфокоммуникационных систем - оперативность доставки данных. Поскольку видеопоток представляет собой последовательность кадров различных типов, относительно обработки которых предъявляются различные требования, то временные задержки в потоке будут распределяться неравномерно. На обработку кадров Р-типа и В-типа требуется затратить меньшее количество операций, чем для кадров I-типа. Это обусловлено следующими причинами:
1) сокращением количества компонент цветоразностных цветовых составляющих в макроблоках;
2) увеличением количества отбрасываемых компонент трансформант, соответствующих высокочастотной составляющей спектра.
Наоборот, для базовых кадров существует необходимость обеспечения высокого качества реконструкции. Это требует проводить их обработку с сохранением максимальной информации. Поэтому время обработки будет распределено по кадрам видеопотока неравномерно.
Рассмотрим суммарную временную задержку t GOp для группы кадров. Для стандартизированной технологии обработки время tGOp оценивается как:
tGOP = 11 + tP + tB ,
где tj ,tp,tB - временные задержки на обработку соответственно кадров I-типа, Р-типа и В-типа.
Величина tGOP при обработке базового кадра созданного метода на основе диагонально-неравномерного позиционного (ДНП) кодирования оценивается по формуле
4OP = + tp + tB,
где tj - временные задержки на обработку кадров I-типа на основе разработанного метода с использованием ДНП кодирования.
Соответственно для оценки временной составляющей 11 необходимо оценить количество qj операций на обработку кадра I-типа.
Для разработанного метода первый этап связан с выполнением двумерного дискретного косинусного преобразования фрагмента базового кадра размером
n X П элементов. Это требует выполнения n2 ^Og2n2
2 2
операций умножения и п -fog2n операций сложения.
Второй этап состоит в квантизации трансформанты
ДКП. Здесь затрачивается п2 операций деления.
Последующие этапы связаны с проведением диагонально-неравномерного позиционного кодирования квантизированных трансформант.
Такой процесс обработки трансформанты раскладывается на следующие составляющие:
1. Построение неравновесного неравномерно-диагонального позиционного базиса D' оснований, на что
требуется затратить (п2 - 2) операций сравнения.
2. Формирование кодового значения E ^,П^ для диагоналей Y(^) трансформанты. Здесь на определение
_Г
кодового значения E ^,П^ для £ -й диагонали требуется выполнить следующее количество операций:
- (п^ -1) -у операцию умножения для определения весовых коэффициентов d'^ ^ ;
- (п\ -1) -у операцию сложения для вычисления слагаемых кодового выражения (1).
Всего на всю трансформанту необходимо будет затра-
тить количество операций, равное: X (П ^-1) = п2 - 2
%=2
операций сложения и (п2 - 2) операций умножения.
3. Образование кодограмм V для кодовых значений диагоналей требует дополнительного выполнения (2п - 3) операций умножения и (2п - 3) операций для определения количества разрядов кодограмм.
Суммарное количество операций по типам на выполнение ДНП кодирования тр ансформант представлено в табл. 1.
Последний этап обработки трансформанты связан с табличным кодированием низкочастотной DC-компоненты. Построение статистического кодового описания для DC компоненты связано с такими затр атами количества типовых операций:
- на вычисление значения разности необходимо затратить одну операцию вычитания;
- на формирование основного кода необходимо выполнить одну операцию сравнения со стандартными кодами для низкоч астотных компонент, хранящихся в специальных таблицах;
Таблица 1
Количество типовых операций на ДНП кодирование трансформанты
Вид операции Сравнения Умножения/деления Сложение/вычитание
Построение базиса оснований (п2 - 2) - -
Формирование кодовых значений для всех диагоналей трансформанты - (п2 -2) (п2 -2)
Кодообразование - (2п - 3) -
Всего (п2 - 2) (п2 + 2п - 5) (п2 -2)
- на определение дополнительного кода, при условии отрицательного значения р азности соседних DC-компонент, необходимо затратить одну операцию вычитания.
г) количество операций для созданного метода на основе ДПН кодирования трансформант относительно технологии JPEGi, использующей статические таблицы кодов, будет меньше в среднем на 10 %.
Отсюда суммарное количество типовых операций, которые необходимо затратить на статистическую обработку DC-компоненты, будет включать две операции вычитания и одну операцию сравнения.
Суммарные количества типовых операций, необходимые на обработку фрагмента базового кадра, приведены в табл. 2.
Количество ql операций с учетом их типов, которое необходимо затратить на обработку всего базового кадра на основе разработанного метода, представлено в табл. 3.
Здесь учитывается, что количество фрагментов для базового кадра, размером M х N элементов будет
равно (M хN/п2).
Анализ данных в табл. 3 позволяет заключить следующее:
а) сложность алгоритмической реализации разработанного метода сжатия базовых кадров находится в линейной зависимости от размеров кадра, M х N ;
б) основное количество операций, т.е. основная сложность алгоритмической реализации, приходится на выполнение двумерного косинусного преобразования. Так, для п=8 удельные затраты количества операций на трансформирование достигают 80 %;
в) количество операций типа умножение/деление не превышают 50 % от общего количества операций на обработку;
Количество основных операций для сжатия изображения на основании существующих методов в форматах JPEG2 и JPEG2000 приведено в табл. 4 и 5. Для
случая JPEG размер сегмента равен п2 .
Данные, представленные в табл. 3 - 5, позволяют сравнить сложность алгоритмической реализации по количеству типовых операций для разработанного метода кодирования базовых кадров относительно стандартизированных технологий на JPEG-платформе.
В случае обработки базовых кадров, насыщенных деталями и сценами в режиме обеспечения высокого качества их реконструкции на основе созданного метода с использованием ДНП кодирования трансформант, выявлено, что относительно технологии JPEG2, обеспечивается сокращение:
- количества типовых операций произведения минимум на 53 %;
- количества типовых операций сложения/вычитания минимум на 75%.
При этом в отличие от стандартизированных JPEG технологий обработки базовых кадров для разработанного метода все выполняемые операции являются целочисленными. В этом случае временная задержка дополнительно будет сокращаться на 20 %.
В то же время для стандартизированных технологий обработки базовых кадров, как показывают эксперименты, выполняются соотношения затрат количества
Таблица 2
Суммарное количество операций на обработку фрагмента базового кадра на основе ДНП кодирования
трансформант
Вид операции Сравнения Умножения/деления Сложение/вычитание
Выполнение двумерного ДКП n2^Og2n2 п2 fog2^
Коррекция компонент трансформант в соответствии со стратегией квантизации п2
Диагонально-неравномерное позиционное кодирование в неравновесном базисе оснований (п2 - 2) (п2 + 2п - 5) (п2 -2)
Кодирование DC-компоненты 1 2
Всего п2-1 п2 £og2n2 + 2n2+ (2п -3) п2 fog2n2+ (п2 -2)
Таблица 3
Количество операций затрачиваемых для всего базового кадра с использованием разработанного
метода
Вид операции Сравнения Произведения Деления Сложения/вычитания
Количество операций M N M Wog^+M N +M N(22L - 3) п2 M N M Wog^+M N
Таблица 4
Количество операций для метода JPEG2000
Вид операции Сдвиг Сложение/вычитания Произведение Деление
Смена цветовой модели MxN 4MxN MxN -
Вейвлет преобразование MxN 4MxN - MxN
Арифметическое кодирование - 12MxN 6MxN 12MxN
Всего MxN 20MxN 7MxN 13MxN
Таблица 5
Количество операций для метода JPEG2
Метод сжатия Количество операций сложения/вычитания Тип операций Количество операций произведения/деления Т ип операций
Блок MxN 2MxNlog2n2 Вещественный 2MxNlog2n2 Вещественный
12MxN Целочисленный - -
Всего 2MxNlog2n2+12MxN Смешанный 2MxNlog2n2 Вещественный
Отсюда можно заключить, что суммарное количество операций за счет использования для обработки базового кадра созданного метода относительно стандартизированных технологий сократится на 50 %.
Аналогичным образом получим оценки для других показательных режимов:
- режим 2, хорошее качество базового кадра: I-кадр
- 40 дБ, Р-кадр - 28 дБ, В-кадр - на 38 %;
- режим 2, достаточное качество базового кадра: I-кадр - 38 дБ, Р-кадр - 28 дБ, В-кадр - на 50 %.
Можно утверждать, что в среднем количество операций на обработку видеопотока на основе сжатия базового кадра путем диагонально-неравномерного позиционного кодирования трансформант относительно стандартизированных технологий обработки кадров сокращается в среднем на 45 %.
С другой стороны, сокращение количества операций создает возможность повысить качество предоставляемых видеоинформационных сервисов, а именно:
1) увеличить размер кадров, например, с формата 4CIF на формат кадра HD, или от формата кадра HD на формат FullHD;
2) повысить разрядность элементов изображений с 8 бит/элемент на 16 бит/элемент;
3) увеличить частоту с 25 кадров/с на 50 кадров/с.
Таблица 6
Зависимость соотношения количества операций qj, qp , qB от ПОСШ
Т ип кадра h, дБ
I-кадр 42 40 40 40 38
Р-кадр 28 28 30 32 28
В-кадр 22 22 24 24 22
q j: qp 1: 3 1: 2,5 1: 2 1: 2 1: 2
q j: qB 1: 5 1: 4 1: 3,5 1: 3,5 1: 4
q j: qp 1: 1,5 1: 1,5 1: 1 1: 1 1: 1
q j: qB 1: 2,5 1: 2,5 1: 1,7 1: 1,7 1: 2
операций на обработку для разных типов кадров, что показано в табл. 6.
В табл. 6 приняты такие обозначения: qj: qp = 1: 3; qj:
qB =1: 5 - означает, что количество операций, затрачиваемое на обработку базового кадра, соотносится с количеством операций, приходящимся на обработку соответственно трех кадров Р-типа и пяти кадров В-типа.
Например, для режима 1, соответствующего высокому качеству базового кадра, выполняются уровни ПОСШ: I-кадр - 42 дБ, Р-кадр - 28 дБ, В-кадр. Здесь получим следующее соотношение для оценки суммар-
(r)
ного количества qGOp операций на группу кадров:
(r) „1 Л 8q j
qGOp - qj + 2qp + 5qB - qj + 23qj + 55qj - —.
Тогда для режима 1 в случае использования созданного метода для обработки базового кадра суммарное
количество q'Gop операций на группу кадров будет равно
qGOp - q 1 + 2qp + 5qB- у+23• у +55• ^ ^.
Выводы
1. Построен метод оценки алгоритмической сложности по количеству типовых операций для метода обработки базовых кадров на основе диагонально-неравномерного позиционного кодирования трансформант в неравновесном базисе оснований. Особенность созданной технологии с позиции алгоритмической реализации заключается в том, что диагонали имеют неравномерную длину, количество разрядов на кодограммы выбираются по диагонально-неравномерному принципу.
2. Сложность алгоритмической реализации разработанного метода сжатия базовых кадров находится в линейной зависимости от размера кадра, и в основном определяется количеством операций на выполнение двумерного косинусного преобразования. Для n=8 удельные затраты количества операций на трансформирование достигают 80 %. Количество операций типаумножение/ деление не превышает 50 % от общего количества операций на о бработку.
3. Сравнительная оценка показала, что количество операций для созданного метода на основе ДПН кодирования трансформант относительно технологии JPEGi, использующей статические таблицы кодов, будет меньше в среднем на 10 %; относительно технологии JPEG2 достигается: сокращение количества типовых операций произведения минимум на 53 %, а количества типовых операций сложения/вычитания - минимум на 75%.
Литература: 1. Осипов Л.А. Обработка сигналов на цифровых процессорах / Л.А. Осипов. М.: Горячая линия -Телеком, 2001. 112 с. 2. Синепол В.С. Системы компьютерной видеоконференцсвязи / В.С. Синепол, И.А. Цикин.
М.: ООО “Мобильные коммуникации”, 1999. 166 с. 3. Фи-сенко В. Т. Компьютерная обработка и распознавание изображений: учебн. пособие / В. Т. Фисенко, Т. Ю. Фи-сенко. СПб. : СПбГУ ИТМО, 2008. 192 с. 4. Цифровая обработка изображений в информационных системах / И.С. Грузман, В.С. Киричук и др. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2002. 352 с. 5. Баранник В.В. Кодирование трансформированных изображений в инфокоммуникацион-ных системах / В.В. Баранник, В.П. Поляков. Х.: ХУПС, 2010. 234 с. 6. Баранник В.В. Структурно-комбинаторное представление данных в АСУ / В.В. Баранник, Ю.В. Ста-сев, Н.А. Королева. Х.: ХУПС, 2009. 252 с.
Поступила в редколлегию 15.09.2014
Рецензент: д-р техн. наук, проф. Безрук В.М.
Баранник Владимир Викторович, д-р техн. наук, профессор, начальник кафедры боевого применения и эксплуатации АСУ Харьковского университета Воздушных Сил. Научные интересы: обработка и передача информации. Адрес: Украина, 61023, Харьков, ул. Сумская, 77/79.
Отман Шади О.Ю., аспирант кафедры Сети Связи ХНУ-РЭ. Научные интересы: обработка и передача информации. Адрес: Украина, 61023, Харьков, пр. Ленина, 14.
Стасев Сергей Юрьевич, аспирант ХНУРЭ. Научные интересы: технологии кодирования и обеспечения информационной безопасности государства. Адрес: Украина, 61023, Харьков, ул. Сумская, 77/79. Email: Barannik_V_V @mail.rn.
Мусиенко Александр Павлович, адъюнкт ХУВС. Научные интересы: технологии кодирования и обеспечения информационной безопасности государства. Адрес: Украина, 61023, Харьков, ул. Сумская, 77/79. Email: [email protected]
