CC BY
6Продемонстрируем особенности применения предлагаемого алгоритма на примере радиотрассы в горном регионе Республики Мьянма длиной й = 17,9 км, расположенной между точками А и В с координатами: точка О -долгота 94-22-12 Е, широта 16-29-48 N высота подвеса антенны 80 м; точка Р - долгота 94-23-0 Е, широта 16-38-57 N высота подвеса антенны 70 м. По формуле (2) находим е р = 0,00177, ф = 0,0079, откуда для частоты
/ = 4 ГГц получаем зависимость АТ от запаса на замирания А (рис.2, пунктирная линия). Используя цифровые данные о рельефе местности, по формулам (4)-(6) получаем в1, = 0,00177, ф = 0,0079, чему соответствует зависимость АТ(А), показанная на рис.2 (сплошная линия).
Метод учитывает особенности рельефа местности и, соответственно, позволяет более точно оценить ожидаемое время нарушения связи, вызванное интерференционными замираниями.
Рис.2. Зависимость времени нарушения связи от запаса на замирания: в результате одномерного (пунктирная линия) и двумерного (сплошная линия) анализа
Литература
1. Методика расчета трасс цифровых РРЛ прямой видимости в диапазоне частот 2-20 ГГц. - М. : ЗАО «Инженерный центр», 1998. - 233 с.
2. Peter K. Odedina, T.J. Afullo. Multipath Propagation Modeling and Measurement in a Clear-Air Enviroment for LOS Link Design Application. - URL: http://www.satnac.org.za/proceedings/2009/papers/planning/Paper%2062.pdf (дата обращения: 21.01.2012).
3. Гуреев А.В., Ворошилов А.К. Алгоритм поиска точек отражения радиосигнала для систем автоматизированного проектирования беспроводных сетей// Изв. вузов. Электроника. - 2009. - № 3. - С. 77.
4. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров. - М.: Наука, 1973. - 831 с.
Поступило 14 декабря 2011 г.
Гуреев Александр Васильевич - доктор технических наук, доцент, заведующий кафедрой радиоэлектроники (РЭ) МИЭТ. Область научных интересов: распространение радиоволн, проектирование устройств СВЧ и миллиметровых диапазонов, компьютерные методы моделирования радиосистем. E-mail: re@miee.ru
Тай Зар Линн - аспирант кафедры РЭ МИЭТ. Область интересов: радиоэлектроника, беспроводные сети.
УДК 004.627
Модификация алгоритма кодирования разностного кадра для видеокодека на базе дискретного вейвлет-преобразования
А.А. Александров, С.В. Умняшкин
Национальный исследовательский университет «МИЭТ»
В основе стандартных алгоритмов видеокодирования лежит устранение пространственной и временной избыточности внутри и между кадрами. В [1] рассмотрен алгоритм кодирования черно-белых полутоновых видеопоследовательностей. Общая схема алгоритма приведена на рис. 1.
Временная избыточность между кадрами устраняется путем применения алгоритма компенсации движения в пространственной области. Его суть заключается в том, что по предыду-
© А.А. Александров, С.В. Умняшкин, 2012
Рис.1. Общая схема алгоритма
щему (опорному) кадру строится прогноз для текущего (обрабатываемого) кадра. Для этого опорный кадр разбивается на квадратные блоки 8x8 пикселей, которые затем перемещаются таким образом, чтобы полученный прогнозный кадр был наиболее близок к обрабатываемому в некоторой метрике. Прогнозный кадр полностью определяется предыдущим кадром и рассчитанным набором векторов движения блоков. Далее путем вычитания прогнозного кадра из обрабатываемого строится разностное изображение. Разностный кадр, построенный по текущему кадру и его прогнозу, обычно содержит мало информации, поэтому для него достигается высокий уровень сжатия. Компрессия разностного кадра осуществляется с помощью алгоритма SPIHT [2]. Данный алгоритм использует дискретное вейвлет-преобразование (ДВП) и генерирует полностью вложенный битовый код. Он также ориентирован на скорейшую передачу наиболее важной части изображения. Алгоритм позволяет точно регулировать битовые затраты на кодирование кадра и тем самым полностью заполнить весь канал передачи данных, оставшийся свободным после кодирования всех векторов перемещения.
Предложенная модификация заключается в изменении критерия оптимальности сжатия разностного кадра алгоритмом SPIHT. Суть критерия состоит не в максимальном использовании оставшейся свободной ширины канала передачи данных, а в минимизации функции Ла-гранжа (RD-критерий)
J (n) = D(n) + XSPimR(n), (1)
где дискретный аргумент n представляет собой количество битовых слоев, используемых для представления вейвлет-коэффициентов в алгоритме SPIHT; D - ошибка (в данном случае среднеквадратичное отклонение), вносимая при ограничении кодирования ДВП-спектра разностного кадра текущим слоем n; R - количество бит, необходимое для кодирования ДВП-спектра при использовании n старших бит двоичного представления коэффициентов ДВП; A,SPIHT - множитель Лагранжа, задающий баланс между качеством восстановленного изображения и величиной сжатия. Величина A,SPIHT является параметром алгоритма и подбирается по результатам экспериментов для достижения требуемого соотношения между вносимой ошибкой и степенью сжатия видеоданных.
В предлагаемом видеокодеке RD-критерий
J (v) = D(v) + ХШС R(v) (2)
применяется также в алгоритме компенсации движения, где на его основе рассчитываются векторы движения v блоков опорного кадра. Эксперименты показали, что значения параметров A,MC и A,SPIHT из (1) и (2) можно связать статическим соотношением A,MC = 2A,SPIHT. В базовом алгоритме видеокодека параметр, задающий баланс между качеством кодирования и степенью сжатия видеопоследовательности - величина битовых затрат, отведенная алгоритму SPIHT для кодирования разностного кадра. В модифицированном алгоритме в роли такого параметра выступает A,SPIHT.
Сравнительное тестирование версий видеокодека с базовым и модифицированным алгоритмами проводилось на полутоновых видеопоследовательностях Flower Garden и Tennis (обе содержат 150 кадров размером 352x224 пикселя). Первый кадр всегда кодировался как ключевой. Битовые затраты для кодирования ключевого кадра устанавливались равными 1 бит на пиксель (ВРР), а для
разностного варьировались от 0,2 до 0,3 бит на пиксель. Для видеопоследовательности Flower Garden полученная в результате экспериментов зависимость пикового отношения сигнал/шум (PSNR) от битовых затрат на кодирование одного пикселя кадра (в BPP) приведена на рис.2. Скорость обработки тестовых последовательностей составила 36 кадров в секунду, что соответствует обработке в реальном масштабе времени на компьютере с процессором Intel Core 2 Duo T8300 2.40 ГГц.
Для сравнения на рис. 2 приведены результаты, полученные для свободно распространяемого видеокодера Xvid версии 1.3.2, соответствующего стандарту MPEG-4. Кодирование производилось с предустановленными настройками, соответствующими режиму Real-time (без B-кадров), включенной компенсацией глобального перемещения и выключенной четвертьпиксельной точностью поиска векторов перемещения.
Предложенная модификация приводит к улучшению характеристик видеокодека - аналогичные результаты наблюдаются и при кодировании видеопоследовательности Tennis (см. рис.2). Отметим, что в случае модифицированного алгоритма скорость битового потока перестает быть постоянной и становится сложнее ее контролировать, что может приводить к неудобствам в случае передачи сжатых данных по узким каналам связи. Подобная проблема может быть решена введением дополнительного битового буфера передачи данных.
Литература
1. Александров А.А., Коплович Е.А., Умняшкин С. В. Алгоритм видеокомпрессии на основе дискретного вейвлет-преобразования с трехслойной схемой кодирования векторов движения // Изв. вузов. Электроника. - № 5. -2008. - С. 69-73.
2. Said A., Pearlman W. A New Fast and Efficient Image Codec Based on Set Partitioning in Hierarchical Trees // IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology. June 1996. - 1996. - Vol. 6. - P. 243-250.
Поступило 7 июня 2012 г.
Александров Андрей Александрович - аспирант кафедры ВМ-1 МИЭТ. Область научных интересов: цифровая обработка сигналов и изображений. E-mail: martlet@newmail.ru Умняшкин Сергей Владимирович - доктор физико-математических наук, профессор, проректор МИЭТ по информатизации и международной деятельности. Область научных интересов: цифровая обработка сигналов и изображений.
24
23,5
23
22,5
22
21,5
21
0
/ *
/ <
---Базовый алгоритм --Модифицированный - Xvid
У
lili
0,2 0,22 0,24 0,26 0,28 0,3 0,32 0,34 0,36 ВРР
Рис.2. Результаты обработки видеопоследовательности Flower Garden
