Введение
ГЛАВА 1. Обзор методов, алгоритмов и устройств сбора, сжатия и передачи видеоданных, применяемых в видеокомпьютерных системах 11
1.1. Известные стандарты сжатия видеоданных 11
1.2.Вейвлет-преобразование 18
1.2.1. Система фильтров анализа-синтеза 19
1.2.2. Каскадное соединение систем А-С 21
1.2.3. Представление субполосного кодирования при помощи аппарата матриц 23
1.2.4. Обратное преобразование 24
1.2.5. Ортогональное преобразование 25
1.3. Примеры преобразований 26
1.3.1. Преобразование Габора 26
1.3.2. Дискретное косинусное и перекрывающееся ортогональное преобразования 28
1.3.3. Пирамида Лапласа 29
1.4. Квадратурно-зеркальные фильтры 31
1.4.1. Построение КЗФ 32
1.4.2. Асимметричная система 33
1.5. Методы синтеза неразделимых банков фильтров и вейвлетов 34
1.6. Методы и технические средства организации радиоканала 37
1.6.1. Введение 37
1.6.2. Стандарт 802. lib-Wi-Fi 37
1.6.3. Стандарт 802.15.1 -Bluetooth 40
1.6.4. Стандарт 802.15.4 -ZigBee 44
1.7. ОБСУЖДЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ ОБЗОРА 45
1.8. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ 47
ГЛАВА 2. Разработка методов и алгоритмов сжатия видеоданных на основе вейвлет-преобразования 49
2.1. Вейвлет-декомпозиция как вход алгоритма 49
2.2. Общие положения алгоритма 50
2.2.1. Принцип последовательной передачи битовых полей 50
2.2.2. Взаимосвязь коэффициентов различных субполос 54
2.2.3. Алгоритм А. Льюиса и Г. Ноулеса 54
2.2.4 Алгоритмы Шапиро и Саида-Пирлмана 56
2.2.5. Алгоритм SPIHT. 57
2.2.6. Свойства потока 61
2.3. Оптимизация алгоритма SPIHT 61
2.3.1. Необходимость оптимизации 61
2.3.2. Матрица значимости 62
2.4. Применение алгоритма spiht к веивлет-разложениям, полученным с применением разделимых и неразделимых фильтров 67
2.5. Оптимизация алгоритма 3d-spiht 71
Выводы по главе 2 75
ГЛАВА 3. Подавление шумов в изображениях 77
3.1. Природа мультипликативного шума 77
3.2. Математические модели изображений, искаженных мультипликативным шумом 78
3.3. Методы и алгоритмы подавления мультипликативного шума, использующие локальные статистики 81
3.4. Основные сведения о вейвлет-базисах и фреймах 86
3.4.1. Базисы 86
3.4.2. Фреймы 87
3.4.3. Необусловленные базисы 89
3.5. Нелинейная оценка функций 89
3.5.1. Идеальное ослабление коэффициентов 90
3.5.2. Пороговая обработка 90
3.5.3. Цветной шум 91
3.5.4. Мультипликативный шум 92
3.5.5. Обработка изображений 92
3.5.6. Оптимальность преобразования 92
3.6. Подход к анализу изображения 93
3.7. Удаление шума на основе вейвлет-преобразования 95
3.7.1. Подавление ^мультипликативного шума путем поиска оптимальных пороговых
значений в каждом частотном диапазоне 96
3.8. Одновременное сжатие изображений и удаление аддитивного шума 103
3.9. Новые критерии оценки качества сжатых изображений 104
3.9.1. Недостатки стандартных алгоритмов оценки качества сжатых изображений
106
3.9.2 Новые объективные критерии оценки качества сжатия изображений 107
Выводы по главе 3 111
ГЛАВА 4. Техническая реализация алгоритмов сжатия и передачи видеоданных 112
4.1. Бессписковый алгоритм 112
4.1.1. Аппаратная ориентация 112
4.1.2. Описание алгоритма 112
42. Описание прототипа устройства 117
4.2.1. Описание передающей части прототипа 118
4.2.2. Описание приемной части 119
4.2.3. Описание программного обеспечения 119
4.3. Описание разработанного устройства 120
4.3.1. Обоснование элементной базы 120
4.3.2. Выбор сигнального процессора 120
4.3.3. Видеокодер 128
4.3.4. Модуль радиоинтерфейса 128
4.3.5. Описание работы устройства для покадрового кодирования и передачи видеоданных по радиоканалу 129
Выводы по главе 4 130
Заключение 131
Список литературы 132
