RU2261532C1 - Способ сжатия и восстановления сообщений - Google Patents
Способ сжатия и восстановления сообщений Download PDFInfo
- Publication number
- RU2261532C1 RU2261532C1 RU2004114924/09A RU2004114924A RU2261532C1 RU 2261532 C1 RU2261532 C1 RU 2261532C1 RU 2004114924/09 A RU2004114924/09 A RU 2004114924/09A RU 2004114924 A RU2004114924 A RU 2004114924A RU 2261532 C1 RU2261532 C1 RU 2261532C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- elements
- size
- matrix
- matrices
- random
- Prior art date
Links
Images
Landscapes
- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
- Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
Abstract
Изобретение относится к области электросвязи, а именно к методам цифровых вычислений и обработки данных с сокращением избыточности передаваемой информации. Техническим результатом является увеличение скорости передачи информации с сохранением заданного качества восстановления сообщений. Технический результат достигается тем, что предварительно на передающей и приемной сторонах идентично генерируют случайную квадратную матрицу размером m×m элементов и по две случайные ключевые матрицы размером N×m и m×N элементов. Затем из k кадров цветных изображений со звуковым сигналом формируют k матриц квантованных отсчетов цветного подвижного изображения размером M×M×k элементов и Z-разрядный звуковой вектор. Полученные матрицы преобразуют к цифровому виду на основе представления каждой из них в виде произведения трех матриц: случайной прямоугольной матрицы размером N×m элементов, случайной квадратной матрицы размером m×m элементов и случайной прямоугольной матрицы размером mxN элементов. Далее в цифровой канал связи передают элементы прямоугольных матриц размером N×m и m×N элементов. Восстановление сообщений производят в обратном порядке. 4 з.п. ф-лы, 19 ил.
Description
Изобретение относится к области электросвязи, а именно к методам цифровых вычислений и обработки данных с сокращением избыточности передаваемой информации в виде цифровых электромагнитных сигналов. Предлагаемый способ может быть использован для передачи цветных подвижных изображений со звуковыми сигналами (видеоконференц связь) по цифровым каналам связи и относится к классу способов кодирования-восстановления на основе преобразования.
Известны способы кодирования подвижных изображений со звуковыми сигналами на основе дифференциальной импульсно-кодовой модуляции см., например, книгу: Цифровая обработка телевизионных и компьютерных изображений. Под ред. Ю.Б.Зубарева. - М.: 1997, с.99-119, включающие выполнение следующих операций: ограничение спектра сигналов, дискретизация во времени (пространстве), квантование дискретных отсчетов и представление отсчетов в виде бинарных слов. В данном способе передается не величина самого отсчета, а только величина ошибки, являющейся фиксированной функцией ранее переданных отсчетов.
Недостатком данного способа является возникновение значительных искажений сигнала при резких его изменениях, устранение данного недостатка приводит с существенному увеличению объема передаваемых данных.
Известны также способы кодирования подвижных изображений со звуковыми сигналами на основе стандарта MPEG - 1(2) см., например, книгу: Радиовещание и электроакустика. - М.: Радио и связь, 2002, с.486-500, сначала изображение разбивается на группу из k кадров, затем каждый кадр подвергается двумерному ортогональному преобразованию, полученные в результате коэффициенты преобразования квантуются и в дальнейшем кодируются для передачи по каналу связи. Данный стандарт предусматривает раздельное кодирование видео- и звуковой информации, поэтому данные передаются последовательно. Кодирование звуковой информации осуществляется на основе метода дифференциальной импульсно-кодовой модуляции.
Недостатком перечисленных выше способов-аналогов является относительно высокая скорость передачи сообщений при заданном качестве их восстановления, так как данный способ подразумевают только раздельное кодирование видео- и звуковой информации, что приводит к увеличению объема передаваемой информации.
Наиболее близким по своей технической сущности к заявленному способу является способ сжатия и восстановления сообщений, описанный в патенте РФ №2226043, МПК7 Н 04 N 7/30 от 20.03.04 г.
Известный способ-прототип заключается в том, что предварительно идентично на передающей стороне и на приемной стороне 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 Nxm элементов на сумму единиц соответствующей строки и деления элементов каждого столбца случайной прямоугольной матрицы размером mxN элементов на сумму единиц соответствующего столбца. 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. Последовательно инвертируют каждый элемент случайных прямоугольных матриц размером N×m и m×N элементов. Затем повторно преобразуют случайные прямоугольные матрицы размером N×m и m×N элементов и 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 mxN 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 нулевых и единичных 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 и преобразуют их путем деления элементов каждой строки прямоугольной матрицы размером N×m элементов на сумму единиц соответствующей строки и деления элементов каждого столбца прямоугольной матрицы размером mxN элементов на сумму единиц соответствующего столбца. Каждый элемент случайной квадратной матрицы размером mxm 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, присвоив каждому ее элементу S(x,y), где х=1,2,...,М; у=1,2,...,М, квантованное значение соответствующего пиксела неподвижного полутонового видеоизображения. 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 дискрено-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, A(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 формуле 
Затем формируют матрицу нормированных коэффициентов двумерного дискретно-косинусного преобразования размером N×N элементов, путем умножения каждого коэффициента А(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 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. Затем формируют матрицу восстановленных коэффициентов двумерного дискретно-косинусного преобразования размером N×N элементов путем деления значения каждого i-го, j-го 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-го, j-го 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. Представляют матрицу восстановленных квантованных отсчетов неподвижного полутонового видеоизображения размером М×М элементов в виде неподвижного полутонового видеоизображения, присвоив каждому пикселу неподвижного полутонового видеоизображения значение соответствующего элемента матрицы восстановленных квантованных отсчетов неподвижного полутонового видеоизображения размером М×М элементов.
При использовании способа-прототипа без ухудшения качества восстановления сообщений обеспечивается некоторое повышение скорости передачи информации до величины, при которой возможна передача неподвижных полутоновых изображений по среднескоростным цифровым каналам связи.
Недостатком этого способа-прототипа все же является относительно низкая скорость передачи информации. Это объясняется тем, что кодируют непосредственно только само неподвижное полутоновое изображение, поэтому, для кодирования k неподвижных полутоновых изображений необходимо увеличить кодируемый массив информации в k раз, что ограничивает возможность применения данного способа для передачи подвижных видеоизображений со звуковыми сигналами.
Поставленная цель достигается тем, что в известном способе сжатия и восстановления сообщений, заключающемся в том, что предварительно на передающей и приемной сторонах идентично генерируют случайную квадратную матрицу размером mxm элементов и нормировочную матрицу, представляют информационный цифровой сигнал в виде матрицы коэффициентов дискретного косинусного преобразования и генерируют случайные прямоугольные матрицы размером N×m и m×N элементов, затем преобразуют их путем деления элементов каждой строки случайной прямоугольной матрицы размером Nxm элементов на сумму единиц соответствующей строки этой матрицы и деления элементов каждого столбца случайной прямоугольной матрицы размером m×N элементов на сумму единиц соответствующего столбца этой матрицы, вычисляют матрицу нормированных значений путем умножения каждого коэффициента дискретного косинусного преобразования на соответствующие ему элементы нормировочной матрицы и вычисляют результирующую матрицу размером N×N элементов, путем последовательного умножения преобразованной случайной прямоугольной матрицы размером N×m на случайную квадратную матрицу размера m×m и на преобразованную случайную прямоугольную матрицу размером m×N элементов, затем вычисляют среднеквадратическую ошибку между элементами результирующей матрицы размером N×N элементов и элементами матрицы нормированных значений размером N×N элементов, после чего последовательно инвертируют каждый элемент случайных прямоугольных матриц размером N×m и m×N элементов и после инверсии каждого элемента в случайной прямоугольной матрице преобразуют ее путем деления элементов каждой строки случайной прямоугольной матрицы с инвертированным элементом размером N×m элементов на сумму единиц соответствующей строки и деления элементов каждого столбца случайной прямоугольной матрицы с инвертированным элементом размером m×N элементов на сумму единиц соответствующего столбца, повторно вычисляют результирующую матрицу размером N×N элементов путем последовательного умножения преобразованной случайной прямоугольной матрицы с инвертированным элементом размером N×m на случайную квадратную матрицу размера m×m и на преобразованную случайную прямоугольную матрицу с инвертированным элементом размером m×N. После чего вычисляют среднеквадратическую ошибку между элементами повторно вычисленной результирующей матрицы размером N×N элементов с элементами матрицы нормированных значений размером N×N элементов, передают по каналу связи случайные прямоугольные матрицы размером N×m и m×N и принимают их из канала связи, а на приемном конце преобразуют принятые случайные прямоугольные матрицы размера N×m и m×N путем деления элементов строки каждой 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 результирующею матрицу размера N×N элементов, путем последовательного умножения преобразованной случайной прямоугольной матрицы размера N×m на случайную квадратную матрицу размера m×m и на преобразованную случайную прямоугольную матрицу размера m×N и формируют цифровой информационный сигнал, дополнительно в качестве цифрового информационного сигнала принимают блок цветного подвижного видеоизображения с кадровым размером k и линейным размером кадра М×М и со звуковыми сигналами. Из которого формируют k матриц YUV и Z - разрядный звуковой вектор, где каждому элементу этого вектора Sz(r), где r=1,2,...,Z присваивают квантованное значение дискретного отсчета звукового сигнала. На приемной и передающей сторонах генерируют по две случайные ключевые матрицы размером N×m и m×N элементов, для фрагмента подвижного видеоизображения и для звукового сигнала. Формируют нормировочную матрицу размером N×N×P элементов, где размер Р меняющийся параметр, элементы которой C(i,j,z) вычисляют по формуле 
где i=1,..., N, j=1,..., N, z=1,...,P. Преобразуют k матриц YUV в две матрицы цветоразностных компонентов размером M×M×k и одну матрицу цветности каждая размером M×M×k, причем матрицы коэффициентов дискретно косинусного преобразования представляют в виде трех матриц коэффициентов трехмерного дискретно-косинусного преобразования размером MxMxk элементов, каждая из которых состоит из k слоев. Затем формируют три матрицы коэффициентов трехмерного дискретно-косинусного преобразования размером N×N×P элементов, где Р - количество слоев, по формуле AY(U)(V)(i,j,z)=LY(U)(V)(i,j,z), где LY(U)(V)(i,j,z) - i,j-й элемент z-го слоя матриц коэффициентов трехмерного дискретного косинусного преобразования размером MxMxk элементов, AY(U)(V)(i,j,z) - i,j-й элемент z-го слоя матриц коэффициентов трехмерного дискретно-косинусного преобразования размером N×N×P элементов, причем выбирают N<M и P<k. После чего формируют три матрицы нормированных значений размером N×N×P элементов, путем умножения каждого элемента матрицы коэффициентов трехмерного дискретно-косинусного преобразования размером N×N×P элементов на соответствующий ему элемент нормировочной матрицы размером NxNxP элементов. Формируют Z-разрядный вектор коэффициентов одномерного дискретно-косинусного преобразования. Формируют нормированную звуковую матрицу размером N×N×P элементов, по формуле VZ(i,j,z)=LZ(l), где l=1,2,...,N*N*P, LZ(l) - 1-й элемент матрицы коэффициентов одномерного дискретного косинусного преобразования размером 1×Z элементов, VZ(i,j,z)- i,j-й элемент z-ого слоя нормированной звуковой матрицы N×N×P элементов, причем выбирают N*N*P<Z. После генерации прямоугольных матриц размерами N×m и m×N элементов их суммируют по модулю 2 соответственно с каждой из ключевых матриц размерам N×m и m×N элементов, а после вычисления среднеквадратической ошибки δU(V) между соответствующими элементами результирующих цветоразностных матриц размером N×N элементов каждого слоя и цветоразностных матриц нормированных значений размером N×N элементов каждого слоя, и после вычисления среднеквадратической ошибкой δz между соответствующими элементами результирующей звуковой матрицы размером N×N элементов каждого слоя и звуковой матрицы нормированных значений размером N×N элементов каждого слоя, вычисляют их сумму δ∑=δU(V)+δZ. После инвертирования каждого элемента случайных прямоугольных матриц размерами N×m и m×N полученную сумму δ∑ сравнивают с предыдущей суммой, полученной до инверсии элементов в случайных прямоугольных матрицах. На приемной стороне суммируют по модулю 2 принятые из канала связи случайные прямоугольные матрицы размером N×m и m×N элементов, соответственно с каждой из ключевых матриц размером N×m и m×N, а после перемножения каждой преобразованной матрицы размерами N×m на случайную матрицу размером m×m и на каждую преобразованную матрицу размерами m×N. Преобразуют яркостную и две цветоразностные результирующие матрицы размерами N×N×P элементов путем обратного трехмерного дискретно-косинусного преобразования. Полученные три матрицы восстановленных коэффициентов размерами N×N×P элементов дополняют нулями до размеров M×M×k элементов и восстанавливают яркостную и две цветоразностные матрицы путем обратного трехмерного дискретно-косинусного преобразования над тремя матрицами восстановленных коэффициентов размерами M×M×k элементов, восстанавливают кадры видеоизображения, преобразуют результирующую звуковую матрицу размером N×N×P в 1×N*N*P - разрядный вектор восстановленных коэффициентов одномерного дискретно-косинусного преобразования, полученный вектор дополняют нулями до размера Z, после чего восстанавливают Z-разрядный звуковой вектор путем обратного одномерного дискретно-косинусного преобразования, после чего преобразуют его совместно с восстановленными кадрами видеоизображения в блок цветного подвижного изображения со звуковыми сигналами. Для формирования k матриц YUV размером М×М×3 элементов каждому ее элементу Sv(m)(x,y,n), где х=1,2,..., М; у=1,2,..., М, n=1,..., 3, m=1,...,k присваивают квантованное значение соответствующего пиксела m-го кадра цветного видеоизображения. Для представления восстановленных k матриц YUV размером М×М×3 элементов в виде k кадров цветного ввдеоизображения каждому пикселу цветного видеоизображения присваивают значение соответствующего элемента m-й YUV матрицы размером М×М×3 элементов. Для формирования матрицы цветности размерами M×M×k элементов каждому ее элементу SY{а,b,у}, где а=1,2,..., М; b=1,2,..., М, v=1,2,..., k, присваивают квантованное значение соответствующего пиксела первого слоя v-того кадра видеоизображения размером N×N×3, a цветоразностные матрицы размерами M×M×k элементов формируют путем присвоения каждому ее элементу SY(V)(a,b,v) квантованного значения соответствующего пиксела первого (второго) слоя v-го кадра видеоизображения размером N×N×3. Восстанавливают k кадры видеоизображения размером М×М×3 элементов путем присвоения каждому пикселу первого слоя значения соответствующего элемента k-го слоя восстановленной яркостной матрицы размером M×M×k элементов, а каждому пикселу второго и третьего слоя присваивают значение соответствующего элемента k-го слоя восстановленной цветоразностной матрицы 
размером M×M×k элементов.
Благодаря новой совокупности существенных признаков за счет выполнения трехмерного дискретного косинусного преобразования над матрицами квантованных отсчетов подвижного цветного видеоизображения обеспечивается переход к представлению видеоизображения в виде трех трехмерных матриц спектральных коэффициентов. Для уменьшения цифрового представления видеоизображения кодируют и передают не все спектральные коэффициенты, а только N*N*P спектральных коэффициентов из области спектра с максимальной энергией. А также с учетом того, что звуковой сигнал кодируется совместно с видеосигналом, тем самым суммарный поток данных становится равен потоку видеоданных.
Все это позволяет, не ухудшая качество восстановления сообщений, повысить скорость передачи информации до величины, при которой возможна передача цветных подвижных видеоизображений со звуковыми сигналами по среднескоростным цифровым каналам связи (64 кбит/с).
Проведенный анализ уровня техники позволил установить, что аналоги, характеризующиеся совокупностью признаков, тождественными всем признакам заявленного технического решения, отсутствуют, что указывает на соответствие заявленного способа условию патентоспособности "новизна". Результаты поиска известных решений в данной и смежных областях техники с целью выявления признаков, совпадающих с отличительными от прототипа признаками заявленного способа, показали, что они не следуют явным образом из уровня техники. Из уровня техники также не выявлена известность влияния предусматриваемых существенными признаками заявленного изобретения преобразований на достижение указанного технического результата. Следовательно, заявленное изобретение соответствует условию патентоспособности "изобретательский уровень".
Заявленный способ поясняется чертежами:
- фиг.1а - формирование случайной квадратной матрицы размером m×m элементов;
- фиг.1б - вариант случайной квадратной матрицы размером m×m элементов;
- фиг.2 - формирование блока из k кадров с соответствующим ему звуковым сигналом;
- фиг.3 - формирование одной матрицы цветности и двух цветоразностных матриц размером M×M×k элементов;
- фиг.4 - формирование трех матриц трехмерного дискретно - косинусного преобразования размером N×N×P элементов;
- фиг.5а, 5б - формирование нормировочной матрицы размером N×N×P элементов на примере первого слоя;
- фиг.6а - вариант первого слоя матрицы коэффициентов трехмерного дискретно-косинусного преобразования размером MxMxk элементов;
- фиг.6б - график абсолютных значений первой строки первого слоя матрицы коэффициентов трехмерного дискретно-косинусного преобразования размером М×М элементов;
- фиг.6в - график значений Z-разрядного вектора коэффициентов одномерного дискретно-косинусного преобразования;
- фиг.7 - формирование нормированной звуковой матрицы размером N×N×P элементов;
- фиг.8 - формирование трех матриц нормированных значений размером N×N×P элементов;
- фиг.9а - формирование двух пар случайных ключевых матриц размером N×m элементов;
- фиг.9б - вариант случайной ключевой матрицы размером Nxm элементов;
- фиг.9в - формирование двух пар случайных ключевых матриц размером m×N элементов;
- фиг.9г - вариант случайной ключевой матрицы размером m×N элементов;
- фиг.10а - формирование случайной прямоугольной матрицы размером N×m элементов;
- фиг.10б - вариант случайной прямоугольной матрицы размером N×m элементов;
- фиг.10в - формирование случайной прямоугольной матрицы размером mxN элементов;
- фиг.10г - вариант случайной прямоугольной матрицы размером m×N элементов;
- фиг.11а - формирование двух случайных прямоугольных матриц размером N×m элементов;
- фиг.11б - формирование двух случайных прямоугольных матриц размером m×N элементов;
- фиг.11в - преобразование двух случайных прямоугольных матриц размером N×m элементов;
- фиг.11г - преобразование двух случайных прямоугольных матриц размером m×N элементов;
- Фиг.12 - формирование результирующих матриц размером N×N элементов;
- фиг.13 - вариант инверсии элемента случайной прямоугольной матрицы размером N×m и m×N элементов;
- фиг.14 - передача случайных прямоугольных матриц размером N×m и m×N элементов по цифровому каналу связи;
- фиг.15 - формирование трех матриц восстановленных коэффициентов трехмерного дискретно-косинусного преобразования размером N×N×P элементов;
- фиг.16 - формирование трех матриц восстановленных коэффициентов трехмерного дискретно-косинусного преобразования размером M×M×k элементов;
- фиг.17 - формирование восстановленного блока видеоинформации;
- фиг.18 - формирование восстановленного Z-разрядного вектора коэффициентов одномерного дискретно-косинусного преобразования;
- фиг.19 - формирование восстановленного звукового сигнала.
Возможность реализации заявленного способа сжатия и восстановления сообщений объясняется следующим. При необходимости передачи по каналу связи сообщения, объем которого превышает возможности канала связи или для передачи которого требуется недопустимо большой временной интервал, используют различные приемы сокращения объема передаваемого сообщения.
Например, (см. книгу: У.Претт Цифровая обработка изображений. Часть 1. - М.: Мир, 1982, с.96-118) кодируемую видеоинформацию представляют в виде произведения матрицы опорных векторов на матрицу коэффициентов разложения. Для этой цели используют один из известных приемов: дискретное косинусное преобразование, быстрое преобразование Фурье, преобразование Карунена-Лоэва, Вейвлет-преобразование и другие. Кодирование звуковых данных (см. книгу: О.И.Шелухин, Н.Ф.Лукьянцев. Цифровая обработка и передача речи. - М.: Радио и связь, 2000, с.167-177) осуществляется с помощью импульсно-кодовой модуляции или кодерами с линейным предсказанием.
Такой прием обуславливает некоторое снижение объема информации, необходимого для передачи по каналу связи и одновременное достижение требуемого качества.
На приемном конце принятое сообщение восстанавливают.
Таким образом, при некотором ухудшении качества передаваемой информации обеспечивают снижение объема информации, необходимой для передачи. Описанные выше способы предполагают раздельное кодирование видео- и звуковых данных, то есть видео- и звуковая информация передается последовательно. Данное обстоятельство приводит к увеличению суммарного объема переданных данных, поэтому суммарный поток все еще велик, что не соответствует требованиям к современным каналам связи при сохранении требуемого качества. В предлагаемом способе решается задача снижения объема передаваемой информации за счет совместного кодирования видео- и звуковой информации, которое позволяет по крайней мере при той же скорости передачи обеспечить более качественное восстановление видео- и звуковой информации на приеме либо, наоборот, при том же качестве добиться меньшей скорости передачи суммарного потока информации.
Предлагаемый способ предполагает проведение следующих действий. Формирование на передающей и приемной сторонах случайной квадратной матрицы размером m×m элементов (в дальнейшем обозначим ее как [В]m×m), каждый элемент которой принадлежит диапазону -500÷+500 (см.фиг.1a, 1б). Размер m матрицы [В]m×m выбирают опытным путем исходя из размера передаваемого сообщения M. Экспериментальные исследования показывают, что для качественной аппроксимации передаваемого сообщения размер m составляет 1/2 линейного размера передаваемого сообщения. Операция формирования матрицы [В]m×m может быть выполнена с использованием датчика случайных чисел. Для выполнения требования идентичности матрицы [В]m×m приемника аналогичной матрице передатчика элементы матрицы [В]m×m могут быть сгенерированы на передающей стороне и переданы по цифровому каналу связи на приемную сторону, например, в составе синхропосылки.
В качестве сообщения, подлежащего сжатию и восстановлению, далее рассматривается цветное подвижное изображение (см.фиг.1) со звуковыми сигналами, из которого формируется блоки по k кадров, имеющие линейные размеры M×M×3 элементов (в котором используется сигнал яркости Y и два цветоразностных сигнала Y и V) (см.фиг.2а) и звуковой сигнал длительностью k/q секунд, где q - количество кадров подвижного видеоизображения, передаваемых в секунду (см.фиг.2б).
Из полученных k матриц YUV размера М×М×3 формируем матрицу яркости размером M×M×k и две цветоразностные матрицы размером М×М×k, присвоив каждому элементу этих матриц SY(x,y,z), где х=1,2,...,М; у=1,2,...,М; z=1,2,...,k, значения соответствующего пиксела первого слоя z-го кадра, аналогичным образом формируют и две цветоразностные матрицы размерами M×M×k элементов путем присвоения каждому ее элементу SY(V)(a,b,v) квантованного значения соответствующего пиксела первого (второго) слоя v-того кадра видеоизображения размером N×N×3. (см. фиг.3). Из полученного звукового сигнала формируют Z-разрядный звуковой вектор (см. фиг.2б), 
, где fd - частота дискретизации звука, присвоив каждому элементу этого вектора квантованное значение дискретного отчета звукового сигнала. Квантование и дискретизация осуществляется на основе способов, описанных, например, в книге: М.В.Назаров, Ю.Н.Прохоров. Методы цифровой обработки и передачи цифровых сигналов. - М.: Радио и связь, 1985, с.142-160.
С целью уменьшения объема информации, передаваемой по каналу связи, используют дискретное косинусное преобразование, описанное, например, в кн.: Цифровая обработка телевизионных и компьютерных изображений. Под редакцией Ю.Б.Зубарева и В.П.Дворковича. - М.: 1997, с.135-158.
В результате выполнения трехмерного дискретного косинусного преобразования над матрицей цветности и двумя цветоразностными матрицами получают три матрицы коэффициентов трехмерного дискретно-косинусного преобразования размером M×M×k. А в результате выполнения одномерного дискретно-косинусного преобразования над Z-разрядным звуковым вектором получают Z-разрядный вектор коэффициентов одномерного дискретно - косинусного преобразования.
Наиболее информативными, с точки зрения восстановления передаваемого видеоизображения, являются коэффициенты трехмерного дискретно-косинусного преобразования с максимальной энергией, располагающиеся в левом верхнем квадранте каждого слоя матрицы коэффициентов трехмерного дискретно-косинусного преобразования Y(U)(V) размером M×M×k элементов (см. фиг.6а, 6б). Их выделяют, формируя матрицу коэффициентов трехмерного дискретно-косинусного преобразования размером N×N×P элементов для каждой компоненты (в дальнейшем обозначим ее как [AY(U)]N×N×P) на основании выражения AY(U)(V)(i,j,g)=LY(U)(V)(i,j,g), где i=1,2,...,N, j=1,2,...,N, g=1,2,...,P, LY(U)(v)(i,j,z) - i, j, z-й элемент матрицы коэффициентов трехмерного дискретного косинусного преобразования соответствующей компоненты размером MxMxk элементов, AY(U)(V)(i,j,g} - i, j, g-й элемент матрицы коэффициентов трехмерного дискретно-косинусного преобразования соответствующей компоненты размером N×N×P элементов, причем выбирают N<M и P<k (см.фиг.5).
Наиболее информативными, с точки зрения восстановления передаваемых звуковых сигналов, являются коэффициенты одномерного дискретно-косинусного преобразования с максимальной энергией, располагающиеся в начале Z-разрядного вектора коэффициентов одномерного дискретно-косинусного (см.фиг.6в). Их выделяют, формируя нормированную звуковую матрицу размером N×N×P элементов (в дальнейшем обозначим ее как [Vz]), на основании выражения Vz(i,j,g)=Lz(ii), где i=1,2,...,N, j=1,2,...,N, g=1,2,...P ii=1,...,N*N*Р, причем процедура заполнения матрицы Vz размера N×N×P происходит слева направо, сверху вниз, сначала заполняется первый слой, а затем последующие, Lz(ii) - ii-й элемент Z - разрядного вектора коэффициентов одномерного дискретного косинусного преобразования соответствующей компоненты, Vz(i,j,g) - i,j,g-й элемент нормированной звуковой матрицы размером N×N×P элементов, причем выбирают N*N*P<Z (см. фиг.7).
Величина коэффициентов трехмерного дискретно-косинусного преобразования в большой степени зависит от их порядкового номера, о чем можно судить исходя из графика (см.фиг.6б), где по оси абсцисс отложены порядковые номера коэффициентов первого слоя первой строки матрицы коэффициентов трехмерного дискретно-косинусного преобразования размером М×М×Р элементов, а по оси ординат - их абсолютные значения. Для того чтобы устранить зависимость величины элементов матицы коэффициентов трехмерного дискретно-косинусного преобразования размером N×N×P элементов от их местоположения в матрице и в дальнейшем более точно их аппроксимировать, необходимо произвести операцию нормирования. Суть данной операции заключается в том, что на передающей и приемной сторонах идентично формируют нормировочную матрицу размером N×N×P элементов (в дальнейшем обозначим ее как [С]N×N×P), элементы которой C(i,j,g) вычисляют по формуле 
(см. фиг.5), полученную опытным путем. При этом учтена особенность матрицы коэффициентов трехмерного дискретно-косинусного преобразования размером М×М×Р элементов, заключающаяся в расположении коэффициентов в g-м слое с максимальной энергией в левом верхнем квадранте и зависимости значений коэффициентов от их порядкового номера (i,j,g).
Затем формируют три матрицы нормированных значений трехмерного дискретно-косинусного преобразования размером N×N×P элементов, путем умножения каждого элемента AY(U)(V)(i,j,g) матрицы коэффициентов трехмерного дискретно-косинусного преобразования размером NxNxP элементов на соответствующий ему элемент C(i,j,g) нормировочной матрицы размером N×N×P элементов (см.фиг.8). Аналогичным образом, используя нормировочную матрицу, нормируют коэффициенты дискретно-косинусного преобразования в стандарте сжатия MPEG.
Поскольку объем видеоинформации в несколько раз больше объема звуковых данных, то для яркостной компоненты поиск оптимальных матриц [Y(g)]N×m и [X(g)m×N] аналогичен поиску матриц, как описано в способе прототипа (Патент РФ №2226043 от 20.03.04 г.), а две матрицы цветоразностных компонент будем совместно кодироваться со звуковыми данными.
Далее, аналогично способу-прототипу используют подход, основанный на представлении каждого слоя матрицы нормированных коэффициентов трехмерного дискретно-косинусного преобразования размером N×N×P элементов и каждого слоя нормированной звуковой матрицы размером N×N×P [Vv(z)(g)]N×N, где g=1,...P, в виде произведения трех матриц: преобразованной прямоугольной матрицы размером N×m элементов (в дальнейшем обозначим ее как [Yprv(prz)(g)]N×m), случайной квадратной матрицы размером m×m элементов [В]m×m и преобразованной прямоугольной матрицы размером m×N элементов (в дальнейшем обозначим ее как [Xprv(prz)(g)m×N]) (см.фиг.12). Тогда, при кодировании матрицы [Vv(z)(g)]N×N на передающем конце необходимо найти такие оптимальные матрицы [Yprv(prz)(g)]N×m и [Xprv(prz)(g)]m×N, которые при перемножении с матрицей [B]m×m образуют результирующую (результирующею звуковую) матрицу размером N×N элементов для каждого слоя (в дальнейшем обозначим эту матрицу как 
, наиболее близкую по заданному критерию к матрице [Vv(z)(g)]N×N.
Матрицы [Yv(z)(g)]N×m и [Xv(z)(g)]m×N формируют путем произведения случайной прямоугольной матрицы [Y(g)]N×m на каждую из случайных ключевых матриц [Yklv(klz)]N×m и случайную прямоугольную матрицу [X(g)]m×N на каждую из случайных ключевых матриц [Xklv(klz)]m×N, где матрицы [Xklv]m×N и [Yklv]Nxm являются ключом видеоизображения размером N×m и m×N соответственно и матрицы [Хklv]m×N и [Yklv]Nxm являются ключом звуковых данных размером N×m и m×N соответственно (см.фиг.11a, 11б).
Особенностью матриц [Yprv(prz)(g)]N×m и [Xprv(prz)(g)]m×N является то, что они могут быть легко приведены к цифровому виду. Это достигается тем, что на элементы этих матриц накладываются следующие ограничения:
- элементы матриц [Yprv(prz)(g)]N×m и [Xprv(prz)(g)]m×N принимают значения в диапазоне от нуля до единицы;
- ненулевые элементы каждой строки матрицы [Yprv(prz)(g)]N×m равны между собой и в сумме образуют единицу;
- ненулевые элементы каждого столбца матрицы [Xprv(prz)(g)]m×N равны между собой и в сумме образуют единицу;
При таких ограничениях, если элементы каждой строки матрицы [Yprv(prz)(g)]N×m умножить на количество ненулевых элементов в этой строке, то будет получена матрица [Yv(z)(g)]N×m, элементы которой определены только на множестве "1" и "0". Аналогично, если элементы каждого столбца матрицы [Xprv(prz)(g)]m×N умножить на количество ненулевых элементов в столбце, то будет получена матрица [Xv(z)(g)]m×N, элементы которой определены только на множестве "1" и "0".
Процедура, реализующая поиск на передающей стороне оптимальных матриц [Yprv(prz)(g)]N×m и [Xprv(prz)(g)]m×N, подробно описана в способе-прототипе (см. патент РФ №2226043 от 20.03.04 г.).
Таким образом, представление матрицы нормированных значений трехмерного дискретно-косинусного преобразования размером N×N×P элементов и матрица коэффициентов одномерного дискретно-косинусного преобразования размером N×N×P [Vv(z)(g)]N×N в цифровом виде на передающей стороне осуществляют на основе генерирования множества нулевых и единичных элементов в виде случайной прямоугольной матрицы размером N×m (матрица [Y(g)N×m) и размера m×N (матрица [X (g)]m×N) (см.фиг.10), и двух пар случайных ключевых матриц размером m×N и n×m элементов (матрица [Xklv(klz)]m×N и [Yklv(klz)]N×m) (см.фиг.9) Затем данные матрицы преобразуют путем деления элементов каждой строки случайной прямоугольной матрицы размером N×m элементов на сумму единиц соответствующей строки, т.е. ее вес - vy(k) (см. книгу: Э.Берлекэмп Алгебраическая теория кодирования - M.: Мир, 1971, с.12) (см.фиг.11 в) и деления элементов каждого столбца случайной прямоугольной матрицы размером m×N элементов на сумму единиц соответствующего столбца, т.е. его вес - vx. Тем самым формируют матрицы [Yprv(prx)(g)]N×m и [Xprv(prz)(g)]m×N (см.фиг.11г).
Аналогично способу-прототипу вычисляют результирующую (результирующую звуковую) матрицу размером N×N элементов, т.е. 
путем последовательного перемножения полученной после преобразования прямоугольной матрицы размером N×m элементов [Yprv(prx)(g)]N×m, случайной квадратной матрицы размером m×m элементов [B]m×m и полученной после преобразования прямоугольной матрицы размером m×N элементов [Xprv(prz)(g)]m×N (см.фиг.12).
Матрица должна быть наиболее близкой к матрице 
по некоторому критерию. Известно (см., например, книгу: У.Претт Цифровая обработка изображений. Часть 1. - M.: Мир, 1982, с.121-127), что одним из основных объективных критериев близости является среднеквадратическая ошибка. Минимизируя среднеквадратическую ошибку добиваются минимальных расхождений между матрицами и 
Поэтому рассчитывают сумму квадратов разностей между элементами результирующей матрицы размером N×N элементов и соответствующими им элементами матрицы нормированных значений двумерного дискретно-косинусного преобразования размером N×N элементов 
Затем последовательно инвертируют каждый элемент случайной прямоугольной матрицы размером N×m и m×N элементов (см.фиг.13) и преобразуют их аналогичным образом, как было описано при преобразовании матриц [Y(g)]N×m и [X(g)]m×N (см.фиг.11а, 11б, 11в, 11г). Последовательно перемножают полученные после преобразования случайные прямоугольные матрицы размером N×m элементов, случайную квадратную матрицу размером m×m элементов и полученные после преобразования случайные прямоугольные матрицы размером m×N элементов.
Поскольку в матрице [Y(g)]N×m и [X(g)]m×N содержался инвертированный элемент, это соответственно привело к изменениям матриц [Yprv(prx)(g)]N×m или [Xprv(prz)(g)]m×N, то изменятся значения элементов результирующей матрицы 
Затем для оценки степени приближения матрицы и повторно рассчитывают сумму квадратов разностей между элементами каждого слоя результирующей матрицы размером N×N элементов и элементами матрицы нормированных значений каждого слоя матрицы трехмерного дискретно-косинусного преобразования размером N×N×P элементов δU(V)), повторно расчитывают сумму квадратов разности каждого слоя результирующей звуковой матрицы размером N×N элементов и элементами нормированных звуковой матрицы каждого слоя размером N×N элементов δZ. Затем суммируют полученные суммы квадратов разности каждого слоя видеоинформации и соответствующего слоя звуковой информации δ∑=δU(V)+δZ и вычитают полученную сумму квадратов разности от аналогичной суммы, полученной на предыдущем шаге до инверсии значения в матрицах [Y(g)]N×m и [X(g)]m×N. В случае положительной разности, т.е. уменьшения среднеквадратической ошибки, сохраняют инвертированное значение элемента, а в противном случае - выполняют его повторную инверсию.
Подобным образом производят инверсию всех битов в матрицах [Y(g)]N×m и [X(g)]m×N и добиваются минимальной среднеквадратической ошибки между матрицами 
и , что однозначно указывает на оптимальность сформированных матриц [Y(g)]N×m, [X(g)]m×N, [Yprv(prz)(g)]N×m и, [Xprv(prz)(g)]m×N для каждого слоя, т.е. достижение наилучшего качества при заданном фиксированном объеме передаваемой информации.
Передают множество нулевых и единичных элементов прямоугольных матриц [Y(g)]N×m и [X(g)]m×N по каналу связи (см.фиг.14). На фигуре 10 знак ⊕ обозначает перемножение матриц.
На приемной стороне принимают из канала связи множество нулевых и единичных элементов прямоугольных матриц [Y(g)]N×m и [X(g)]m×N. Затем вычисляют матрицы [Yv(z)(g)]N×m и [Xv(z)(g)]m×N путем произведения матрицы [Y(g)]N×m на матрицу [Yklv(klz)]N×m и произведения матрицы [X(g)]m×N на матрицу [Xklv(klz)]m×N соответственно (см.фиг 11а, 11б). Затем преобразуют матрицы [Yv(z)(g)]N×m и [Xv(z)(g)]m×N путем деления элементов каждой строки прямоугольной матрицы размером N×m элементов на сумму единиц соответствующей строки, т.е. ее вес vy (см.фиг.11в), и деления элементов каждого столбца прямоугольной матрицы размером m×N элементов на сумму единиц соответствующего столбца, т.е. его вес vx (см.фиг.11 г). Тем самым на приемной стороне формируют матрицы [Yprv(prz)(g)]N×m и [Xprv(prz)(g)]m×N.
Формируют матрицу восстановленных нормированных значений N×N×P элементов путем последовательного перемножения случайных прямоугольных матриц [Xprv(prz)(g)]m×N, случайной квадратной матрицы [В]m×m и случайных прямоугольных матриц [Xprv(prz)(g)]m×N (см.фиг.12).
Для получения восстановленных коэффициентов реальной размерности необходимо произвести операцию денормирования. Учитывая, что на приемной стороне была сформирована нормировочная матрица [С]N×N×P, матрицу восстановленных значений трехмерного дискретно-косинусного преобразования размером N×N×P элементов (в дальнейшем обозначим ее как 
) формируют путем деления значения каждого i,j,g-го элемента в матрицы на
соответствующий элемент нормировочной матрицы размером NxNxP элементов для каждой компоненты (см.фиг.15).
Для восстановления передаваемого видеоизображения необходимо сформировать матрицу восстановленных коэффициентов трехмерного дискретно-косинусного преобразования размером M×M×k элементов (в дальнейшем обозначим ее как ). Эту операцию производят путем присвоения значения каждого i,j-го элемента g-слоя матрицы восстановленных коэффициентов трехмерного дискретно-косинусного преобразования размером N×N×k элементов каждому i,j-му g-слоя элементу матрицы восстановленных коэффициентов трехмерного дискретно-косинусного преобразования размером M×M×k элементов для каждой компоненты, а в качестве остальных элементов записывают нули (см.фиг.16).
Далее формируют матрицу яркости и две цветоразностные матрицы видеоизображения, для этого делают операцию обратного трехмерного дискретно - косинусного преобразования над матрицами восстановленных коэффициентов трехмерного дискретно-косинусного преобразования размером М×М×k, описанное, например, в кн.: Цифровая обработка телевизионных и компьютерных изображений. Под редакцией Ю.Б.Зубарева и В.П.Дворковича. - М.: 1997, с.135-158.
Для восстановления передаваемого звукового сигнала необходимо сформировать Z-разрядный восстановленный вектор коэффициентов одномерного дискретно-косинусного преобразования (в дальнейшем обозначим ее как 
). Эту операцию производят путем присвоения значения каждого ii-му элемента Z-разрядного восстановленного вектора коэффициентов одномерного дискретно-косинусного преобразования соответствующего значения элемента i,j-го g-слоя восстановленной матрицы нормированных значений (Vz)N×N×P, размером N×N×P элементов, где , а в качестве остальных элементов записывают нули (см. фиг.18). Формируем восстановленный Z-разрядный звуковой вектор, для этого делают операцию обратного одномерного дискретно-косинусного преобразования над Z-разрядным вектором восстановленных коэффициентов одномерного дискретно-косинусного преобразования, описанное, например, в кн.: Цифровая обработка телевизионных и компьютерных изображений. Под редакцией Ю.Б.Зубарева и В.П.Дворковича. - М.: 1997, с.135-158, и восстанавливают его в аналоговый звуковой сигнал (см. фиг.19).
На последнем этапе представляют матрицу 
в виде k кадров видеоизображения, присвоив каждому пикселу k-матрицы YUV соответствующего элемента k-слоя матрицы .
Для оценки возможности достижения сформулированного технического результата при использовании заявленного способа сжатия и восстановления сообщений было проведено имитационное моделирование на ПЭВМ. Размер величины отсечки была взята для яркостной компоненты Р=8, для цветоразностных компонент Р=4. В предлагаемом способе высокая степень сжатия исходного сообщения достигнута за счет того, что для формирования на приемной стороне k-х цветных кадров видеоизображений и соответствующим им отрезкам звуковых данных в цифровой канал связи необходимо передать количество двоичных единиц, определяемое размерами матриц [Y(g)]N×m и [X(g)]m×N. В ходе имитационного моделирования N была переменная величина, которая определялась в зависимости от кодируемой компоненты и слоя этой компоненты, так для яркостной компоненты величина N=[107,105,97,81,65,47,24,10]. Такая величина N обусловлена требованиями к качеству восстановленного видеоизображения и скорости передачи в канале связи. Практические исследования показывают, что при оставлении для цветоразностных компонент N=1/(2g+2) спектральных коэффициентов трехмерного дискретно-косинусного преобразования из левого верхнего квадранта g-слоя матрицы коэффициентов двумерного дискретно-косинусного преобразования размером 256×256 элементов пиковое отношение сигнал/шум для исходного и восстановленного подвижного цветного видеоизображения, составляет порядка 27 дБ. Размер случайной квадратной матрицы [В]m×m определяется в зависимости от величины N и определяется по формуле m=d*N, где d=[6,6,5,5,5,4,4,3] и зависит от номера слоя, для цветоразностных компонентов d=[6,6,4,4]. Такой размер матрицы [В]m×m выбран, исходя из того, что в качестве исходного сообщения использовано подвижное цветное видеоизображение размером 256×256 пикселов. Достигаемый коэффициент сжатия может быть найден по формуле:
Цифра 8 в числителе указанной формулы говорит о том, что для кодирования впрямую компоненты кадра цветного видеоизображения, т.е. значение каждого пиксела каждой компоненты лежит в диапазоне 0-255, требуется 8 бит. Цифра 16 в числителе говорит о том, что кодируемый блок состоит из 16 кадров. При выборе М=256 результирующий коэффициент сжатия составил 394 раза. Объективная оценка качества восстановленного при помощи заявленного способа видеоизображения показывает, что пиковое отношение сигнал/шум для исходного и восстановленного видеоизображений составляет 26,7 дБ. Для звуковых данных 11 дБ. Полученные восстановленные видеоизображения и звуковые данные изображены на фиг.2.
Анализ вычислительной сложности показал, что сложность предлагаемой процедуры кодирования/декодирования пропорциональна приблизительно величине m2. Поэтому предлагаемый способ сжатия и восстановления подвижной цветной видеоинформации, со встроенными звуковыми данными, может быть реализован на современных процессорах обработки сигналов.
Claims (5)
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 и нормировочную матрицу, представляют информационный цифровой сигнал в виде матрицы коэффициентов дискретного косинусного преобразования, генерируют случайные прямоугольные матрицы размером N×m и m×N элементов, преобразуют их путем деления элементов каждой строки случайной прямоугольной матрицы размером Nxm элементов на сумму единиц соответствующей строки этой матрицы и деления элементов каждого столбца случайной прямоугольной матрицы размером mxN элементов на сумму единиц соответствующего столбца этой матрицы, вычисляют матрицу нормированных значений путем умножения каждого коэффициента дискретного косинусного преобразования на соответствующие ему элементы нормировочной матрицы, вычисляют результирующую матрицу размером N×N элементов путем последовательного умножения преобразованной случайной прямоугольной матрицы размером N×m на случайную квадратную матрицу размера m×m и на преобразованную случайную прямоугольную матрицу размером m×N элементов, затем вычисляют среднеквадратическую ошибку между элементами результирующей матрицы размером N×N элементов и элементами матрицы нормированных значений размером N×N элементов, после чего последовательно инвертируют каждый элемент случайных прямоугольных матриц размером N×m и m×N элементов и после инверсии каждого элемента в случайной прямоугольной матрице преобразуют ее путем деления элементов каждой строки случайной прямоугольной матрицы с инвертированным элементом размером N×m элементов на сумму единиц соответствующей строки и деления элементов каждого столбца случайной прямоугольной матрицы с инвертированным элементом размером m×N элементов на сумму единиц соответствующего столбца, повторно вычисляют результирующую матрицу размером N×N элементов путем последовательного умножения преобразованной случайной прямоугольной матрицей с инвертированным элементом размером N×m на случайную квадратную матрицу размера m×m и на преобразованную случайную прямоугольную матрицу с инвертированным элементом размером m×N, после чего вычисляют среднеквадратическую ошибку между элементами повторно вычисленной результирующей матрицы размером N×N элементов с элементами матрицы нормированных значений размером N×N элементов, передают по каналу связи случайные прямоугольные матрицы размером N×m и m×N, принимают из канала связи эти матрицы и на приемном конце преобразуют принятые случайные прямоугольные матрицы размера N×m и m×N путем деления элементов строки каждой 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 результирующую матрицу размера N×N элементов путем последовательного умножения преобразованной случайной прямоугольной матрицы размера N×m на случайную квадратную матрицу размера m×m и на преобразованную случайную прямоугольную матрицу размера m×N, формируют цифровой информационный сигнал, отличающийся тем, что в качестве цифрового информационного сигнала принимают блок цветного подвижного видеоизображения с кадровым размером k и линейным размером кадра М×М и со звуковыми сигналами, из которого формируют k-матриц YUV и Z-разрядный звуковой вектор, где каждому элементу этого вектора Sz(r), где r=1,2,...,Z, присваивают квантованное значение дискретного отсчета звукового сигнала, на приемной и передающей сторонах дополнительно генерируют по две случайные ключевые матрицы размером N×m и m×N элементов, для фрагмента подвижного видеоизображения и для звукового сигнала, формируют нормировочную матрицу размером N×N×P элементов, где размер Р - меняющийся параметр, элементы которой C(i,j,z) вычисляют по формуле
где i=1,...,N, j=1,...,N, z=1,...,Р,
преобразуют k - матриц YUV в две матрицы цветоразностных компонентов размером M×M×k и одну матрицу цветности каждая размером MxMxk, причем матрицы коэффициентов дискретно косинусного преобразования представляют в виде трех матриц коэффициентов трехмерного дискретно-косинусного преобразования размером M×M×k элементов, каждая из которых состоит из k-слоев, формируют три матрицы коэффициентов трехмерного дискретно-косинусного преобразования размером N×N×P элементов, где Р - количество слоев, по формуле AY(U)(V)(i,j,z)=LY(U)(V)(i,j,z), где LY(U)(V)(i,j,z) - i,j-й элемент z-ого слоя матриц коэффициентов трехмерного дискретного косинусного преобразования размером M×M×k элементов, AY(U)(V)(i,j,z) - i,j-й элемент z-ого слоя матриц коэффициентов трехмерного дискретно-косинусного преобразования размером N×N×P элементов причем выбирают N<M и P<k, после чего формируют три матрицы нормированных значений размером N×N×P элементов путем умножения каждого элемента матрицы коэффициентов трехмерного дискретно-косинусного преобразования размером N×N×P элементов на соответствующий ему элемент нормировочной матрицы размером N×N×P элементов, формируют Z-разрядный вектор коэффициентов одномерного дискретно-косинусного преобразования, формируют нормированную звуковую матрицу размером N×N×P элементов по формуле Vz(i,j,z}=LZ(l), где l=1,2,...,N*N*P, LZ(l) - 1-й элемент матрицы коэффициентов одномерного дискретного косинусного преобразования размером l×Z элементов, VZ(i,j,z) - i,j-й элемент z-ого слоя нормированной звуковой матрицы NxNxP элементов, причем выбирают N*N*P<Z, а после генерации прямоугольных матриц размерами N×m и m×N элементов их суммируют по модулю 2 соответственно с каждой из ключевых матриц размерам N×m и m×N элементов, а после вычисления среднеквадратической ошибки δU(V) между соответствующими элементами результирующих цветоразностных матриц размером N×N элементов каждого слоя и цветоразностных матрицы нормированных значений размером N×N элементов каждого слоя и после вычисления среднеквадратической ошибкой δZ между соответствующими элементами результирующей звуковой матрицы размером N×N элементов каждого слоя и звуковой матрицы нормированных значений размером N×N элементов каждого слоя вычисляют их сумму δ∑=δU(V)+δZ, после инвертирования каждого элемента случайных прямоугольных матриц размерами N×m и m×N полученную сумму δ∑ сравнивают с предыдущей суммой, полученной до инверсии элементов в случайных прямоугольных матрицах, а на приемной стороне суммируют по модулю 2 принятые из канала связи случайные прямоугольные матрицы размером N×m и m×N элементов соответственно с каждой из ключевых матриц размером N×m и m×N, а после перемножения каждой преобразованной матрицы размерами N×m на случайную матрицу размером m×m и на каждую преобразованную матрицу размерами m×N преобразуют яркостную и две цветоразностные результирующие матрицы размерами N×N×p элементов путем обратного трехмерного дискретно-косинусного преобразования, полученные яркостная и цветоразностные матрицы восстановленных коэффициентов размерами N×N×p элементов дополняют нулями до размеров M×M×k элементов, после чего восстанавливают их путем последовательного перемножения транспонированной матрицы дискретно-косинусного преобразования размером M×M×k элементов на каждую из трех матриц восстановленных коэффициентов трехмерного дискретно-косинусного преобразования размером M×M×k элементов и на матрицу дискретно-косинусного преобразования размером M×M×k элементов, восстанавливают кадры видеоизображения, преобразуют результирующую звуковую матрицу размером N×N×p в l×N*N*P - разрядный вектор восстановленных коэффициентов одномерного дискретно косинусного преобразования, полученный вектор дополняют нулями до размера Z, после чего восстанавливают Z-разрядный звуковой вектор путем обратного одномерного дискретно-косинусного преобразования, после чего преобразуют его совместно с восстановленными кадрами видеоизображения в блок цветного подвижного изображения со звуковыми сигналами.
2. Способ по п.1, отличающийся тем, что для формирования k-матриц YUV размером М×М×3 элементов каждому ее элементу Sv(m)(x,у,n), где x=1,2,...,M; y=1,2,...,M, n=1,...,3, m=1,...,k, присваивают квантованное значение соответствующего пиксела m-того кадра цветного видеоизображения.
3. Способ по п.1, отличающийся тем, что для представления восстановленных k-матриц YUV размером М×М×3 элементов в виде k-кадров цветного видеоизображения каждому пикселу цветного видеоизображения присваивают значение соответствующего элемента m-той YUV матрицы размером М×М×3 элементов.
4. Способ по п.1, отличающийся тем, что для формирования матрицы цветности размерами M×M×k элементов каждому ее элементу SY(a,b,v), где а=1,2,...,М; b=1,2,...,M, v=1,2,...,k, присваивают квантованное значение соответствующего пиксела первого слоя v-того кадра видеоизображения размером N×N×3, а цветоразностные матрицы размерами M×M×k элементов формируют путем присвоения каждому ее элементу SY(V)(а,b,v) квантованного значения соответствующего пиксела первого (второго) слоя v-того кадра видеоизображения размером N×N×3.
5. Способ по п.1, отличающийся тем, что для восстановления k-кадров видеоизображения размером М×М×3 элементов каждому пикселу первого слоя присваивают значение соответствующего элемента k-того слоя восстановленной яркостной матрицы размером M×M×k элементов, а каждому пикселу второго и третьего слоев присваивают значение соответствующего элемента k-того слоя восстановленной цветоразностной матрицы 
размером M×M×k элементов.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2004114924/09A RU2261532C1 (ru) | 2004-05-17 | 2004-05-17 | Способ сжатия и восстановления сообщений |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2004114924/09A RU2261532C1 (ru) | 2004-05-17 | 2004-05-17 | Способ сжатия и восстановления сообщений |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2261532C1 true RU2261532C1 (ru) | 2005-09-27 |
Family
ID=35850131
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2004114924/09A RU2261532C1 (ru) | 2004-05-17 | 2004-05-17 | Способ сжатия и восстановления сообщений |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2261532C1 (ru) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2557449C1 (ru) * | 2014-04-07 | 2015-07-20 | Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Военная академия связи имени Маршала Советского Союза С.М. Буденного" Министерства Обороны Российской Федерации (Минобороны России) | Способ кодирования и декодирования видеоинформации на основе трехмерного дискретного косинусного преобразования |
-
2004
- 2004-05-17 RU RU2004114924/09A patent/RU2261532C1/ru not_active IP Right Cessation
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2557449C1 (ru) * | 2014-04-07 | 2015-07-20 | Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Военная академия связи имени Маршала Советского Союза С.М. Буденного" Министерства Обороны Российской Федерации (Минобороны России) | Способ кодирования и декодирования видеоинформации на основе трехмерного дискретного косинусного преобразования |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US7702170B2 (en) | Method of block coding of image | |
| US4821119A (en) | Method and apparatus for low bit-rate interframe video coding | |
| US5654706A (en) | System for variable length decoding digital transmission data which has been compressed by selecting a scanning pattern | |
| US9509988B2 (en) | Motion video encoding apparatus, motion video encoding method, motion video encoding computer program, motion video decoding apparatus, motion video decoding method, and motion video decoding computer program | |
| JP2527874B2 (ja) | 局所的デ―タ損失に対する頑強性を圧縮化画像デ―タに付与するための装置 | |
| US6456744B1 (en) | Method and apparatus for video compression using sequential frame cellular automata transforms | |
| KR20060027795A (ko) | 하이브리드 비디오 압축 방법 | |
| JPH10243396A (ja) | 適応型量子化方法、ビデオ信号データを符号化する方法、およびサンプリングされたビデオ信号データを符号化するためのシステム | |
| EP2036351A1 (en) | Image encoding/decoding method and apparatus | |
| US8331454B2 (en) | Integer transform function for video compression systems | |
| WO2002050769A2 (en) | Method for dynamic 3d wavelet transform for video compression | |
| US20070165713A1 (en) | Method and device for encoding blocks of values | |
| US9693057B2 (en) | Integer transform video compression system, method and computer program product | |
| US6393154B1 (en) | Method and apparatus for digital image compression using a dynamical system | |
| Barannik et al. | Quadrature Compression Technology in Two-Level Polyadic Space for Infocommunication Systems | |
| US6917717B2 (en) | System and method for image compression using wavelet coding of masked images | |
| US6760479B1 (en) | Super predictive-transform coding | |
| JP2003188733A (ja) | 符号化方法及び装置 | |
| Kabir et al. | Edge-based transformation and entropy coding for lossless image compression | |
| US20170280140A1 (en) | Method and apparatus for adaptively encoding, decoding a video signal based on separable transform | |
| RU2419246C1 (ru) | Способ сжатия и восстановления неподвижных полутоновых видеоизображений | |
| Can et al. | Compression of hyperspectral images using luminance transform and 3D-DCT | |
| US6330283B1 (en) | Method and apparatus for video compression using multi-state dynamical predictive systems | |
| US8442338B2 (en) | Visually optimized quantization | |
| RU2261532C1 (ru) | Способ сжатия и восстановления сообщений |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20060518 |
|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20060518 |
|
| RZ4A | Other changes in the information about an invention |