RU2226043C1 - Method for compression and recovery of messages - Google Patents

Method for compression and recovery of messages Download PDF

Info

Publication number
RU2226043C1
RU2226043C1 RU2002121656/09A RU2002121656A RU2226043C1 RU 2226043 C1 RU2226043 C1 RU 2226043C1 RU 2002121656/09 A RU2002121656/09 A RU 2002121656/09A RU 2002121656 A RU2002121656 A RU 2002121656A RU 2226043 C1 RU2226043 C1 RU 2226043C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
elements
matrix
size
discrete cosine
rectangular
Prior art date
Application number
RU2002121656/09A
Other languages
Russian (ru)
Other versions
RU2002121656A (en
Inventor
А.И. Лобашев
В.А. Тарусов
А.А. Устинов
А.О. Тюлегенев
Original Assignee
Военный университет связи
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Военный университет связи filed Critical Военный университет связи
Priority to RU2002121656/09A priority Critical patent/RU2226043C1/en
Publication of RU2002121656A publication Critical patent/RU2002121656A/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2226043C1 publication Critical patent/RU2226043C1/en

Links

Images

Landscapes

  • Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
  • Compression Of Band Width Or Redundancy In Fax (AREA)

Abstract

FIELD: electrical communications. SUBSTANCE: random square matrix is identically generated on sending and receiving ends. Then other matrix is shaped from fixed half-toned video image which is transformed to digital form by representing it in the form of product of three matrices (rectangular matrix, size Nxm, random square one, size mxm, and rectangular matrix, size mxN). These matrices are transferred to digital communication channel. Messages are recovered in reverse sequence. Then fixed half-toned video image is shaped from matrix obtained. Method is suited in particular to transfer video data over low- frequency digital communication channels. EFFECT: enhanced data transmission speed at same quality of message recovery. 3 cl, 14 dwg

Description

Текст описания в факсимильном виде (см. графическую часть).Description text in facsimile form (see graphic part).

Claims (3)

1. Способ сжатия и восстановления сообщений, заключающийся в том, что предварительно на передающей и приемной сторонах идентично генерируют случайную квадратную матрицу размером m×m элементов, генерируют случайные прямоугольные матрицы из единичных и нулевых элементов размером N×m и m×N элементов, преобразуют случайные прямоугольные матрицы размером N×m и m×N элементов путем деления элементов каждой строки случайной прямоугольной матрицы размером N×m элементов на сумму единиц соответствующей строки и деления элементов каждого столбца случайной прямоугольной матрицы размером m×N элементов на сумму единиц соответствующего столбца, вычисляют матрицу размером N×N элементов путем перемножения полученной после преобразования прямоугольной матрицы размером N×m на случайную квадратную матрицу размером m×m и на полученную после преобразования прямоугольную матрицу размером m×N элементов, последовательно инвертируют каждый элемент случайных прямоугольных матриц размером N×m и m×N элементов, повторно преобразуют случайные прямоугольные матрицы размером N×m и m×N элементов, повторно вычисляют матрицу размером N×N элементов путем последовательного перемножения полученной после преобразования прямоугольной матрицы размером N×m элементов, случайной квадратной матрицы размером m×m элементов и полученной после преобразования прямоугольной матрицы размером m×N элементов, вычитают сумму квадратов разности от аналогичной суммы, полученной на предыдущем шаге и, в случае положительной разности, сохраняют инвертированное значение элемента, а в противном случае выполняют его повторную инверсию, передают множество единичных и нулевых элементов прямоугольных матриц размером N×m и m×N элементов по каналу связи, принимают множество нулевых и единичных элементов прямоугольных матриц размером N×m и m×N элементов из канала связи, преобразуют путем деления элементов каждой строки прямоугольной матрицы размером N×m элементов на сумму единиц соответствующей строки и деления элементов каждого столбца прямоугольной матрицы размером m×N элементов на сумму единиц соответствующего столбца, отличающийся тем, что каждый элемент случайной квадратной матрицы размером m×m элементов принадлежит диапазону -500-+500, в качестве сообщения, подлежащего сжатию и восстановлению, используют неподвижное полутоновое видеоизображение, из которого формируют матрицу квантованных отсчетов неподвижного полутонового видеоизображения размером М×М элементов, преобразуют матрицу квантованных отсчетов неподвижного полутонового видеоизображения размером М×М элементов к цифровому виду, при этом предварительно формируют матрицу коэффициентов двумерного дискретно-косинусного преобразования размером М×М элементов путем перемножения матрицы дискретно-косинусного преобразования размером М×М элементов на матрицу квантованных отсчетов неподвижного полутонового видеоизображения размером М×М элементов и на транспонированную матрицу дискретно-косинусного преобразования размером М×М элементов, формируют матрицу коэффициентов двумерного дискретно-косинусного преобразования размером N×N элементов, на основании выражения A(i, j)=L(i, j), где i=1, 2,...,N, j=1, 2,...,N, L(i, j) - i-й, j-й элемент матрицы коэффициентов двумерного дискретного косинусного преобразования размером М×М элементов, А(i, j) - i-й, j-й элемент матрицы коэффициентов двумерного дискретно-косинусного преобразования размером N×N элементов, причем выбирают N≤M, на передающей и приемной сторонах идентично формируют нормировочную матрицу размером N×N элементов, элементы которой C(i, j) вычисляют по формуле1. A method of compressing and restoring messages, which consists in the fact that previously on the transmitting and receiving sides they identically generate a random square matrix of size m × m elements, random rectangular matrices are generated from single and zero elements of size N × m and m × N elements, transform random rectangular matrices of size N × m and m × N elements by dividing the elements of each row of a random rectangular matrix of size N × m elements by the sum of the units of the corresponding row and dividing the elements of each column by of a rectangular tea matrix of size m × N elements by the sum of units of the corresponding column, a matrix of size N × N elements is calculated by multiplying the resulting rectangular matrix of size N × m obtained by converting to a random square matrix of size m × m and the resulting rectangular matrix of size m × m N elements, sequentially invert each element of random rectangular matrices of size N × m and m × N elements, repeatedly transform random rectangular matrices of size N × m and m × N elements, repeat o calculate a matrix of N × N elements by successively multiplying the rectangular matrix of N × m elements obtained after the transformation, a random square matrix of m × m elements and obtained after the transformation of a rectangular matrix of m × N elements, subtract the sum of the squares of the difference from the same amount, obtained in the previous step and, in the case of a positive difference, save the inverted value of the element, and otherwise, perform its repeated inversion, transmit a set of n and zero elements of rectangular matrices of size N × m and m × N elements over the communication channel, take a set of zero and single elements of rectangular matrices of size N × m and m × N elements from the communication channel, are converted by dividing the elements of each row of a rectangular matrix of size N × m elements by the sum of units of the corresponding row and dividing the elements of each column of a rectangular matrix of size m × N elements by the sum of units of the corresponding column, characterized in that each element of a random square matrix of size m × m e elements belongs to the range -500- + 500, as a message to be compressed and restored, use a stationary halftone video image from which form a matrix of quantized samples of a stationary halftone video image of size M × M elements, convert the matrix of quantized samples of a stationary halftone video image of size M × M elements to digital form, in this case, a matrix of coefficients of a two-dimensional discrete cosine transform of size M × M elements is preliminarily formed by multiplying the matrix of discrete cosine transforms of size M × M elements by a matrix of quantized samples of a stationary halftone video image of size M × M elements and a transposed matrix of discrete cosine transforms of size M × M elements, form a matrix of coefficients of a two-dimensional discrete cosine transform of size N × N elements , based on the expression A (i, j) = L (i, j), where i = 1, 2, ..., N, j = 1, 2, ..., N, L (i, j) - i-th, j-th element of the matrix of coefficients of a two-dimensional discrete cosine transform of size M × M e elements, A (i, j) is the i-th, j-th element of the matrix of coefficients of a two-dimensional discrete cosine transform with the size of N × N elements, and N≤M is selected, the normalizing matrix of the size of N × N elements is identically formed on the transmitting and receiving sides whose elements C (i, j) are calculated by the formula
Figure 00000001
Figure 00000001
формируют матрицу нормированных коэффициентов двумерного дискретно-косинусного преобразования размером N×N элементов, путем умножения каждого коэффициента A(i, j) на соответствующий ему элемент нормировочной матрицы размером N×N элементов, после вычисления матрицы размером N×N элементов рассчитывают сумму квадратов разностей между элементами матрицы размером N×N элементов и соответствующими им элементами матрицы нормированных коэффициентов двумерного дискретно-косинусного преобразования размером N×N элементов, а после повторного вычисления матрицы размером N×N элементов повторно рассчитывают сумму квадратов разностей между элементами матрицы размером N×N элементов и соответствующими им элементами матрицы нормированных коэффициентов двумерного дискретно-косинусного преобразования размером N×N элементов, после преобразования на приемной стороне прямоугольных матриц размером N×m и m×N элементов формируют матрицу восстановленных нормированных коэффициентов двумерного дискретно-косинусного преобразования размером N×N элементов путем последовательного перемножения полученной после преобразования прямоугольной матрицы размером N×m, случайной квадратной матрицы размером m×m элементов и полученной после преобразования прямоугольной матрицы размером m×N элементов, формируют матрицу восстановленных коэффициентов двумерного дискретно-косинусного преобразования размером N×N элементов путем деления значения каждого i-го, j-гo элемента матрицы восстановленных нормированных коэффициентов двумерного дискретно-косинусного преобразования размером N×N элементов на соответствующий элемент нормировочной матрицы размером N×N элементов, формируют матрицу восстановленных коэффициентов двумерного дискретно-косинусного преобразования размером М×М элементов, путем присвоения значения каждого i-гo, j-гo элемента матрицы восстановленных коэффициентов двумерного дискретно-косинусного преобразования размером N×N элементов каждому i-му, j-му элементу матрицы восстановленных коэффициентов двумерного дискретно-косинусного преобразования размером М×М элементов, а в качестве остальных элементов записывают нули, формируют матрицу восстановленных квантованных отсчетов неподвижного полутонового видеоизображения путем перемножения транспонированной матрицы дискретно-косинусного преобразования размером М×М элементов на матрицу восстановленных коэффициентов двумерного дискретно-косинусного преобразования размером М×М элементов и на матрицу дискретно-косинусного преобразования размером М×М элементов, и представляют матрицу квантованных отсчетов неподвижного полутонового видеоизображения размером М×М элементов в виде неподвижного полутонового видеоизображения.form a matrix of normalized coefficients of a two-dimensional discrete cosine transform with the size of N × N elements, by multiplying each coefficient A (i, j) by the corresponding element of the normalization matrix of size N × N elements, after calculating the matrix of size N × N elements, calculate the sum of the squares of the differences between matrix elements of size N × N elements and their corresponding matrix elements of normalized coefficients of a two-dimensional discrete cosine transform of size N × N elements, and after repeated subtraction dividing a matrix of N × N elements recalculates the sum of the squares of the differences between the elements of a matrix of N × N elements and the corresponding elements of the matrix of normalized coefficients of a two-dimensional discrete cosine transform of N × N elements, after converting N × m rectangular matrices on the receiving side and m × N elements form a matrix of reconstructed normalized coefficients of a two-dimensional discrete cosine transform of size N × N elements by successive multiplication obtained after the transformation of a rectangular matrix of size N × m, a random square matrix of a size of m × m elements and obtained after conversion of a rectangular matrix of a size m × N elements, form a matrix of reconstructed coefficients of two-dimensional discrete cosine transformation of size N × N elements by dividing the values of each i- of the jth element of the matrix of the restored normalized coefficients of the two-dimensional discrete cosine transform of size N × N elements to the corresponding element of the normalization m Trices of size N × N elements, form a matrix of reconstructed coefficients of a two-dimensional discrete cosine transform of size M × M elements, by assigning the value of each i-th, j-th element of a matrix of reconstructed coefficients of a two-dimensional discrete cosine transform of size N × N elements to each i- mu, jth element of the matrix of the reconstructed coefficients of the two-dimensional discrete cosine transform with the size of M × M elements, and zeros are written as the remaining elements, the matrix of reconstructed squares is formed ntovanyh samples of a stationary grayscale video image by multiplying the transposed matrix of a discrete cosine transform of size M × M elements on a matrix of reconstructed coefficients of a two-dimensional discrete cosine transform of size M × M elements and a matrix of discrete cosine transform of size M × M elements, and represent a matrix of quantized samples a motionless halftone video image of size M × M elements in the form of a motionless halftone video image.
2. Способ по п.1, отличающийся тем, что для формирования матрицы квантованных отсчетов неподвижного полутонового видеоизображения размером М×М элементов каждому ее элементу S(x, y), где х=1, 2,..,М; у=1, 2,...,М, присваивают квантованное значение соответствующего пиксела неподвижного полутонового видеоизображения.2. The method according to claim 1, characterized in that for the formation of a matrix of quantized samples of a stationary halftone video image of size M × M elements for each of its elements S (x, y), where x = 1, 2, .., M; y = 1, 2, ..., M, is assigned a quantized value of the corresponding pixel of a stationary grayscale video image. 3. Способ по п.1, отличающийся тем, что для представления матрицы квантованных отсчетов неподвижного полутонового видеоизображения размером М×М элементов в виде неподвижного полутонового видеоизображения каждому пикселу неподвижного полутонового видеоизображения присваивают значение соответствующего элемента матрицы восстановленных квантованных отсчетов неподвижного полутонового видеоизображения размером М×М элементов.3. The method according to claim 1, characterized in that for representing a matrix of quantized samples of a stationary halftone video image of size M × M elements in the form of a stationary halftone video image, each pixel of a stationary halftone video image is assigned a value of the corresponding element of the matrix of restored quantized samples of a stationary halftone video image of size M × M elements.
RU2002121656/09A 2002-08-06 2002-08-06 Method for compression and recovery of messages RU2226043C1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2002121656/09A RU2226043C1 (en) 2002-08-06 2002-08-06 Method for compression and recovery of messages

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2002121656/09A RU2226043C1 (en) 2002-08-06 2002-08-06 Method for compression and recovery of messages

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2002121656A RU2002121656A (en) 2004-02-27
RU2226043C1 true RU2226043C1 (en) 2004-03-20

Family

ID=32390619

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2002121656/09A RU2226043C1 (en) 2002-08-06 2002-08-06 Method for compression and recovery of messages

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2226043C1 (en)

Also Published As

Publication number Publication date
RU2002121656A (en) 2004-02-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US7076108B2 (en) Apparatus and method for image/video compression using discrete wavelet transform
US8170334B2 (en) Image processing systems employing image compression and accelerated image decompression
JPH09107464A (en) Scaling method of picture to be given in compressed data form
US8170333B2 (en) Image processing systems employing image compression
CN102036075B (en) Image and digital video coding and decoding methods
CN100409693C (en) Orthogonal transformation method for image and video compression
US8170335B2 (en) Image processing systems employing image compression and accelerated decompression
RU2419246C1 (en) Method to compress and recover fixed halftone video images
CN104683818A (en) Image compression method based on biorthogonal invariant set multi-wavelets
RU2226043C1 (en) Method for compression and recovery of messages
Kekre et al. Image Reconstruction using Fast Inverse Half tone and Huffman Coding Technique
CN107146259A (en) A kind of New Image compression method based on compressive sensing theory
Mohta et al. Image compression and gamma correction using DCT
RU2434358C1 (en) Method of compressing and reconstructing moving colour video images
KR100349518B1 (en) Image compressing method and device by using the discrete wavelet transform applied for fuzzy logics considering the human vision system
RU2246798C1 (en) Message compression and recovery process
Srinivasan et al. EigenWavelet: Hyperspectral Image Compression Algorithm.
Altaay Developed a Method for Satellite Image Compression Using Enhanced Fixed Prediction Scheme
CN103327337B (en) A kind of classification quantitative coding method based on biorthogonal lapped transform
JP2011003946A (en) Image encoding/decoding method and device
Wiewel FPGA implementation of an energy-efficient real-time image compression algorithm for the EIVE satellite mission
RU2216791C1 (en) Method for compressing and recovering voice messages
Widi Prasetyo Image Compression Using Method On Dct (Discrete Cosine Transform) Low Resolution Camera
Satyendra et al. Discrete Wavelet transform using Vedic multiplier for image compression
RU2261532C1 (en) Method for compressing and restoring messages

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20040807