RU2742322C1 - Method for quasi-optimal transmission of digital compressed images over communication channel with interference - Google Patents

Method for quasi-optimal transmission of digital compressed images over communication channel with interference Download PDF

Info

Publication number
RU2742322C1
RU2742322C1 RU2020111826A RU2020111826A RU2742322C1 RU 2742322 C1 RU2742322 C1 RU 2742322C1 RU 2020111826 A RU2020111826 A RU 2020111826A RU 2020111826 A RU2020111826 A RU 2020111826A RU 2742322 C1 RU2742322 C1 RU 2742322C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
quasi
signal
optimal
interference
noise level
Prior art date
Application number
RU2020111826A
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Анатолий Николаевич Мартьянов
Павел Юрьевич Белов
Александр Александрович Попов
Original Assignee
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ КАЗЕННОЕ ВОЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "Военная академия Ракетных войск стратегического назначения имени Петра Великого" МИНИСТЕРСТВА ОБОРОНЫ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
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 ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ КАЗЕННОЕ ВОЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "Военная академия Ракетных войск стратегического назначения имени Петра Великого" МИНИСТЕРСТВА ОБОРОНЫ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ filed Critical ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ КАЗЕННОЕ ВОЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "Военная академия Ракетных войск стратегического назначения имени Петра Великого" МИНИСТЕРСТВА ОБОРОНЫ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Priority to RU2020111826A priority Critical patent/RU2742322C1/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2742322C1 publication Critical patent/RU2742322C1/en

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B1/00—Details of transmission systems, not covered by a single one of groups H04B3/00 - H04B13/00; Details of transmission systems not characterised by the medium used for transmission
    • H04B1/06—Receivers
    • H04B1/10—Means associated with receiver for limiting or suppressing noise or interference
    • H04B1/1027—Means associated with receiver for limiting or suppressing noise or interference assessing signal quality or detecting noise/interference for the received signal
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/65—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using error resilience

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)

Abstract

FIELD: computer equipment.
SUBSTANCE: invention relates to the computer equipment. Method of quasi-optimal transmission of digital compressed images on a communication channel with interference, in which the operation of a communication channel is simulated when transmitting digital compressed images; generating plurality of dependencies of image quality measure from noise level for available versions of use of signal-code structures and compression algorithms; measuring current noise level; selecting a quasi-optimal version of transmitting images by a brute force method; compressing the frame-by-frame video stream; modulating signal containing compressed digital frame video stream and used quasi-optimal version; transmitting a signal over a radio channel; receiving a signal from a radio channel; demodulating and decompressing based on the quasi-optimal version used during transmission, wherein imitating modelling is used for the image quality measure beforehand at different levels of interference; selecting a quasi-optimal compression algorithm and a signal-code structure from the available set of options based on the criterion of maximum image quality at the current noise level.
EFFECT: technical result is improved quality of transmitting digital compressed images over a communication channel with interference.
1 cl, 1 dwg

Description

Изобретение относится к области передачи цифровых изображений по каналу связи с помехами.The invention relates to the field of transmission of digital images over a communication channel with interference.

Данное техническое решение предназначено для квазиоптимального выбора сигнально-кодовой конструкции (СКК) и алгоритма сжатия из имеющегося набора СКК и алгоритмов сжатия с различными параметрами, доступными для используемой системы передачи цифровых изображений.This technical solution is intended for a quasi-optimal selection of the signal-code structure (SCC) and compression algorithm from the available set of SCC and compression algorithms with various parameters available for the used digital image transmission system.

Способность данного способа работать с любыми каналами связи и применяемыми в них сигнально-кодовыми конструкциями при сжатии цифровых изображений любыми методами обеспечивает широкую «промышленную применимость», которая в том числе расширяется возможностью реализации предлагаемого способа на программируемых логических интегральных схемах (ПЛИС) или штатных ЭВМ используемых для формирования цифрового видео потока.The ability of this method to work with any communication channels and the signal-code structures used in them when compressing digital images by any methods provides wide "industrial applicability", which is also expanded by the possibility of implementing the proposed method on programmable logic integrated circuits (FPGA) or standard computers used for the formation of a digital video stream.

Применяемые в настоящее время алгоритмы сжатия изображений рассчитаны на каналы передачи данных с вероятностью битовой ошибки порядка 10-7-10-9 и менее. Тем не менее, существуют случаи, когда такую вероятность битовой ошибки обеспечить не удается (передача на большие расстояния, передача в условиях преднамеренных помех и др.). В таких условиях алгоритмы сжатия изображений начинают функционировать с существенным искажением изображений. Для качественной оценки этих искажений, с целью выбора оптимальных параметров канала передачи и алгоритма сжатия, часто применяется подход, основанный на проведении имитационного моделирования данного процесса.The currently used image compression algorithms are designed for data transmission channels with a bit error probability of the order of 10 -7 -10 -9 or less. However, there are cases when such a probability of a bit error cannot be ensured (transmission over long distances, transmission under conditions of intentional interference, etc.). Under such conditions, image compression algorithms begin to function with significant image distortion. For a qualitative assessment of these distortions, in order to select the optimal parameters of the transmission channel and the compression algorithm, an approach is often used based on the simulation of this process.

В настоящее время существующие модели формирования битовых ошибок в цифровых сжатых изображениях не в полной мере учитывают форму закона распределения уровня шума в совокупности с применяемыми сигнально-кодовыми конструкциями и методами (алгоритмами) сжатия. Это зачастую не позволяет связать оценку для среднего значения меры искажения с уровнем шума в канале связи для используемых параметров сжатия и формирования сигнала. Наиболее часто используемой на практике мерой качества изображения после его модификации (искажения) является отношение пикового уровня сигнала к шуму (PSNR) QPSNR. Т.е. среднеквадратической ошибки для двух изображений, одно из которых считается зашумленным приближением другого. Для вычисления значения данной меры используется следующее выражениеCurrently, the existing models of the formation of bit errors in digital compressed images do not fully take into account the shape of the law of distribution of the noise level in conjunction with the applied signal-code structures and methods (algorithms) of compression. This often makes it impossible to relate the estimate for the average distortion measure to the noise level in the communication channel for the used compression and signal shaping parameters. The most commonly used measure of image quality after modification (distortion) in practice is the peak signal-to-noise ratio (PSNR) Q PSNR . Those. root-mean-square error for two images, one of which is considered a noisy approximation of the other. The following expression is used to calculate the value of this measure

Figure 00000001
Figure 00000001

где M×N - размер изображения,

Figure 00000002
- пиксель изображения оригинала,
Figure 00000003
- пиксель восстановленного (принятого) изображения. Ввиду того, что в предлагаемом способе используются изображения с цветовой моделью RGB, выражение (1) примет видwhere M × N is the image size,
Figure 00000002
- pixel of the original image,
Figure 00000003
- pixel of the reconstructed (received) image. Due to the fact that the proposed method uses images with the RGB color model, expression (1) will take the form

Figure 00000004
Figure 00000004

где: R, G, В - значения красной, зеленой и синей составлявших изображения оригинала;

Figure 00000005
- значения красной, зеленой и синей составлявших восстановленного (принятого) изображения.where: R, G, B - values of the red, green and blue components of the original image;
Figure 00000005
- the values of the red, green and blue components of the reconstructed (received) image.

В выражениях (1, 2) числитель ассоциируется как пиковый сигнал (максимальное значение уровня пикселя при 8-ми битовом представлении), получаемый после передачи изображения, а разность

Figure 00000006
в знаменателе является шумом или искажением, внесенным при передаче через радиоканал.In expressions (1, 2), the numerator is associated as a peak signal (the maximum value of the pixel level at 8-bit representation), obtained after image transmission, and the difference
Figure 00000006
in the denominator is noise or distortion introduced by transmission over the radio channel.

Именно эта мера и используется в предлагаемом способе в качестве показателя при оптимизации.It is this measure that is used in the proposed method as an indicator for optimization.

Еще одним недостатком современных систем связи является отсутствие возможности совместной адаптации применяемой СКК и алгоритма сжатия под текущий уровень шумов.Another disadvantage of modern communication systems is the lack of the possibility of joint adaptation of the applied SCC and the compression algorithm to the current noise level.

Наиболее близким по технической сущности к заявленному способу и выбранным в качестве прототипа является способ передачи изображения по каналу связи (патент RU №2681360, 2019).The closest in technical essence to the claimed method and selected as a prototype is a method for transmitting an image via a communication channel (patent RU No. 2681360, 2019).

Сущность данного способа заключается в следующем.The essence of this method is as follows.

На передающей стороне исходное изображение в формате BMP разделяют на важную и неважную части. Осуществляют сжатие неважной части изображения фрактальным методом, получая данные сжатого изображения в формате FIC. В полученную сжатую неважную часть изображения производят стегановложение несжатой важной части изображения в формате BMP. Затем данные сжатого изображения со стегановложением передают по радиоканалу. На приемной стороне из принятых данных сжатого изображения извлекают вложенную несжатую важную часть изображения в формате BMP. Восстанавливают сжатую неважную часть изображения в формат BMP. После чего соединяют принятые важную и неважную части изображения в формате BMP и получают полное изображение.On the transmitting side, the original BMP image is divided into important and unimportant parts. An unimportant part of the image is compressed by a fractal method, obtaining compressed image data in the FIC format. In the resulting compressed unimportant part of the image, the uncompressed important part of the image in BMP format is steagged. Then, the compressed interleaved image data is transmitted over a radio channel. On the receiving side, the embedded uncompressed important part of the BMP image is extracted from the received compressed image data. Recover the compressed unimportant part of the image into BMP format. After that, the received important and unimportant parts of the BMP image are combined and the complete image is obtained.

Вместо формата BMP могут использоваться и другие форматы представления изображения, например TIFF (Tagged Image File Format), PNG (Portable network graphics) и др. А вместо формата FIC - другие форматы данных сжатого изображения.Instead of the BMP format, other image presentation formats can be used, for example, TIFF (Tagged Image File Format), PNG (Portable network graphics), etc. And instead of the FIC format, other compressed image data formats can be used.

Способ прототип имеет следующие недостатки.The prototype method has the following disadvantages.

1. Не учитывают возможные битовые ошибки при передаче по радиоканалу в условиях помех.1. Do not take into account possible bit errors when transmitting over a radio channel in conditions of interference.

2. Не оптимизируют параметры алгоритмов сжатия и сигнально-кодовых конструкций под текущее состояние канала связи.2. Do not optimize the parameters of compression algorithms and signal-code structures for the current state of the communication channel.

Прототип не позволяет обеспечить оптимальную передачу по радиоканалу с помехами цифровых сжатых изображений по критерию максимума качества изображения.The prototype does not allow for optimal transmission over a radio channel with interference of digital compressed images according to the criterion of maximum image quality.

Технический результат заключается в повышении качества передачи цифровых сжатых изображений по каналу связи с помехами.The technical result consists in improving the quality of transmission of digital compressed images over a communication channel with interference.

Задача, которую решает предлагаемый способ, заключается в квазиоптимальном выборе СКК и алгоритма сжатия из имеющегося набора СКК и алгоритмов сжатия, доступных для используемой системы передачи цифровых изображений. При этом наборы СКК и алгоритмов сжатия формируются исходя из возможных значений их параметров (вид модуляции, скорость кода, степень компрессии и др.)The problem that the proposed method solves is the quasi-optimal selection of the SCC and the compression algorithm from the available set of SCC and compression algorithms available for the used digital image transmission system. In this case, sets of CCMs and compression algorithms are formed based on the possible values of their parameters (modulation type, code rate, compression ratio, etc.)

Функционирование изобретения поясняется следующими графическими материалами:The operation of the invention is illustrated by the following graphic materials:

Фиг. 1 - функциональная схема способа квазиоптимальной передачи цифровых сжатых изображений по каналу связи с помехами.FIG. 1 is a functional diagram of a method for quasi-optimal transmission of digital compressed images over a communication channel with interference.

Для решения этой задачи предлагается способ квазиоптимальной передачи цифровых сжатых изображений по каналу связи с помехами, заключающийся в том, что:To solve this problem, a method is proposed for quasi-optimal transmission of digital compressed images over a communication channel with interference, which consists in the fact that:

заблаговременно имитируют работу канала связи при передаче цифровых сжатых изображений для всего набора доступных СКК и алгоритмов сжатия (с учетом возможных значений их параметров) в блоке имитационного моделирования 1 при различных отношениях энергии бита к спектральной плотности мощности шума

Figure 00000007
вычисляя при этом значение меры QPSNR качества изображения как среднеквадратической ошибки значений пикселей для изображения эталона (исходного изображения) и искаженного каналом связи изображения.in advance simulate the operation of the communication channel when transmitting digital compressed images for the entire set of available CCM and compression algorithms (taking into account the possible values of their parameters) in the simulation block 1 at various ratios of the bit energy to the spectral noise power density
Figure 00000007
while calculating the value of the measure Q PSNR of the image quality as the root-mean-square error of the pixel values for the reference image (original image) and the image distorted by the communication channel.

передают полученные при моделировании значения в блок экспоненциальной аппроксимации 2;transmit the values obtained during the simulation to the exponential approximation block 2;

формируют в блоке 2 множество зависимостей меры QPSNR от

Figure 00000008
в форме функции экспоненциальной аппроксимации данных имитационного моделирования с использованием метода наименьших квадратов; При этом используют следующее выражениеform in block 2 a set of dependencies of the measure Q PSNR on
Figure 00000008
in the form of an exponential approximation function of the simulation data using the least squares method; In this case, the following expression is used

Figure 00000009
Figure 00000009

где Nуз - количество точек графика полученного при имитационном моделировании участвующих в аппроксимации,

Figure 00000010
- точка графика полученного при имитационном моделировании.where N knots - the number of points of the graph obtained during the simulation modeling involved in the approximation,
Figure 00000010
- the point of the graph obtained in the simulation.

предают коэффициенты экспоненциальных функций (3) в блок оптимизации 3;transfer the coefficients of exponential functions (3) to the optimization block 3;

измеряют в блоке 4 текущий уровень шума в канале связи в виде отношения

Figure 00000011
measure in block 4 the current noise level in the communication channel in the form of the ratio
Figure 00000011

передают текущий уровень шума в канале из блока 4 в блок оптимизации 3;transmit the current noise level in the channel from block 4 to optimization block 3;

выбирают квазиоптимальный вариант в блоке 3 из имеющегося набора СКК и алгоритмов сжатия (с учетом возможных значений их параметров), по критерию максимального значения меры QPSNR для текущего уровня шума

Figure 00000012
полученного из блока 4; При этом производят вычисление по выражению (3) меры качества изображения QPSNR для всех наборов экспоненциальных функций полученных в блоке 2, соответствующих возможным вариантам использования СКК и алгоритма сжатия, для текущего уровня шума
Figure 00000013
и осуществляют выбор в качестве квазиоптимального такой вариант, где значение меры вычисленной по аппроксимированной заранее зависимости (3) будет наибольшим.select the quasi-optimal option in block 3 from the available set of CCM and compression algorithms (taking into account the possible values of their parameters), according to the criterion of the maximum value of the QPSNR measure for the current noise level
Figure 00000012
obtained from block 4; In this case, the calculation is performed according to expression (3) of the image quality measure Q PSNR for all sets of exponential functions obtained in block 2, corresponding to possible options for using the SCC and the compression algorithm, for the current noise level
Figure 00000013
and a choice is made as quasi-optimal such an option, where the value of the measure calculated from the previously approximated dependence (3) will be the largest.

передают квазиоптимальный вариант, в части алгоритма сжатия, в блок компрессии 5;transmit the quasi-optimal version, in terms of the compression algorithm, to the compression unit 5;

подают входной покадровый видеопоток 6 на блок компрессии 5;feed the input frame-by-frame video stream 6 to the compression unit 5;

сжимают покадровый видеопоток в блоке 5 в соответствии с квазиоптимальным вариантом из блока 3;compress the frame-by-frame video stream in block 5 in accordance with the quasi-optimal option from block 3;

передают квазиоптимальный вариант, в части сигнально-кодовой конструкции, в модем 7;transmit the quasi-optimal variant, in terms of the signal-code structure, to the modem 7;

модулируют сигнал в блоке 7, содержащий сжатый цифровой покадровый видео поток и использованные квазиоптимальные параметры, с использованием сигнально-кодовой конструкции, полученной из блока 3;modulate the signal in block 7, containing a compressed digital frame-by-frame video stream and used quasi-optimal parameters, using the signal-code structure obtained from block 3;

передают сигнал из блока 7 на передатчик 8;transmit a signal from block 7 to transmitter 8;

передают сигнал в радиоэфир передатчиком 8;transmit the signal to the radio by transmitter 8;

принимают сигнал из радиоэфира в блоке 9 и передают в блок 10;receive a signal from the radio in block 9 and transmit it to block 10;

производят в блоке 10 демодуляцию и декомпрессию с учетом использованного в блоке 7 квазиоптимального варианта переданного совместно со сжатым покадровым видеопотоком;perform demodulation and decompression in block 10, taking into account the quasi-optimal variant used in block 7, transmitted together with the compressed frame-by-frame video stream;

формируют выходной разжатый покадровый видеопоток 11.form the output decompressed frame-by-frame video stream 11.

Сопоставление заявленного способа квазиоптимальной передачи цифровых сжатых изображений по каналу связи с помехами с прототипом показывает, что заявленный способ существенно отличается от прототипа.Comparison of the claimed method for quasi-optimal transmission of digital compressed images over a communication channel with interference with the prototype shows that the claimed method differs significantly from the prototype.

Общие признаки заявляемого способа и прототипа:General features of the proposed method and prototype:

1. Используют цифровой покадровый поток изображений.1. A digital frame-by-frame stream of images is used.

2. Производят сжатие цифровых изображений различными методами.2. Compress digital images using various methods.

3. Передают цифровые сжатые изображения по радиоканалу.3. Digital compressed images are transmitted over a radio channel.

4. Оценивают качество цифровых изображений.4. Assess the quality of digital images.

Отличительные признаки предлагаемого решения.Distinctive features of the proposed solution.

1. Используют имитационное моделирование для оценки меры качества изображения при различных уровнях помех для всего имеющегося, для используемой системы передачи данных, набора вариантов сигнально-кодовых конструкций и алгоритмов сжатия.1. Use simulation modeling to evaluate the measure of image quality at various levels of interference for all available, for the used data transmission system, a set of options for signal-code structures and compression algorithms.

2. Используют экспоненциальную аппроксимацию характеристик, меры качества от уровня шума, для имеющихся в распоряжении сигнально-кодовых конструкций и алгоритмов сжатия, получаемую заблаговременно.2. Use an exponential approximation of characteristics, measures of quality from the noise level, for the available signal-code constructions and compression algorithms, obtained in advance.

3. Производят квазиоптимальный выбор алгоритма сжатия и сигнально-кодовой конструкции из имеющегося набора вариантов по критерию максимума качества изображения при текущем уровне шума.3. A quasi-optimal selection of the compression algorithm and signal-code structure is made from the available set of options according to the criterion of the maximum image quality at the current noise level.

Таким образом, заявленный способ квазиоптимальной передачи цифровых сжатых изображений по каналу связи с помехами, позволяет максимизировать качество передаваемого цифрового сжатого покадрового видеопотока с учетом имеющегося набора алгоритмов сжатия и сигнально-кодовых конструкций путем применения полного перебора заранее аппроксимированных качественных характеристик всех возможных вариантов построения системы передачи по показателю в виде меры PSNR.Thus, the claimed method for quasi-optimal transmission of digital compressed images over a communication channel with interference allows maximizing the quality of the transmitted digital compressed frame-by-frame video stream, taking into account the available set of compression algorithms and signal-code structures by applying a complete enumeration of preliminarily approximated quality characteristics of all possible options for constructing a transmission system based on indicator as a measure of PSNR.

Claims (1)

Способ квазиоптимальной передачи цифровых сжатых изображений по каналу связи с помехами, заключающийся в том, что имитируют работу канала связи при передаче цифровых сжатых изображений; формируют множество зависимостей меры качества изображения от уровня шума для имеющихся вариантов использования сигнально-кодовых конструкций и алгоритмов сжатия; измеряют текущий уровень шума; выбирают квазиоптимальный вариант передачи изображений методом полного перебора; сжимают покадровый видео поток; модулируют сигнал, содержащий сжатый цифровой покадровый видео поток и использованный квазиоптимальный вариант; передают сигнал по радиоканалу; принимают сигнал из радиоканала; производят демодуляцию и декомпрессию с учетом использованного при передаче квазиоптимального варианта, отличающийся тем, что используют имитационное моделирование для заблаговременной оценки меры качества изображения при различных уровнях помех; используют экспоненциальную аппроксимацию характеристик, меры качества изображений от уровня шума в радиоканале, для имеющихся в распоряжении сигнально-кодовых конструкций и алгоритмов сжатия; производят выбор квазиоптимального алгоритма сжатия и сигнально-кодовой конструкции из имеющегося набора вариантов по критерию максимума качества изображения при текущем уровне шума.A method for quasi-optimal transmission of digital compressed images over a communication channel with interference, comprising the fact that they simulate the operation of a communication channel when transmitting digital compressed images; form a set of dependencies of the measure of image quality on the noise level for the available options for using signal-code structures and compression algorithms; measure the current noise level; choose a quasi-optimal variant of image transmission by the exhaustive search method; compress frame-by-frame video stream; modulate a signal containing a compressed digital frame-by-frame video stream and the used quasi-optimal version; transmit a signal over a radio channel; receive a signal from the radio channel; demodulation and decompression are performed taking into account the quasi-optimal variant used in the transmission, characterized in that simulation modeling is used to assess the image quality measure in advance at various levels of interference; use exponential approximation of characteristics, measures of image quality from the noise level in the radio channel, for the available signal-code structures and compression algorithms; make a choice of a quasi-optimal compression algorithm and signal-code structure from the available set of options according to the criterion of the maximum image quality at the current noise level.
RU2020111826A 2020-03-23 2020-03-23 Method for quasi-optimal transmission of digital compressed images over communication channel with interference RU2742322C1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2020111826A RU2742322C1 (en) 2020-03-23 2020-03-23 Method for quasi-optimal transmission of digital compressed images over communication channel with interference

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2020111826A RU2742322C1 (en) 2020-03-23 2020-03-23 Method for quasi-optimal transmission of digital compressed images over communication channel with interference

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2742322C1 true RU2742322C1 (en) 2021-02-04

Family

ID=74554304

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2020111826A RU2742322C1 (en) 2020-03-23 2020-03-23 Method for quasi-optimal transmission of digital compressed images over communication channel with interference

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2742322C1 (en)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2821327C1 (en) * 2023-11-14 2024-06-21 Акционерное общество "Особое конструкторское бюро Московского энергетического института" Method for cognitive quasi-optimal transmission of digital compressed images over deep space communication channels with adaptation of packet size to effective throughput

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6744474B2 (en) * 2000-12-13 2004-06-01 Thomson Licensing S.A. Recursive metric for NTSC interference rejection in the ATSC-HDTV trellis decoder
RU2300173C1 (en) * 2005-11-11 2007-05-27 Военная академия Ракетных войск стратегического назначения им. Петра Великого Quasi-optimal discrete-continuous phase-keyed signal receiver
RU2681360C1 (en) * 2017-12-20 2019-03-06 Акционерное общество "Воронежский научно-исследовательский институт "Вега" (АО "ВНИИ "Вега") Transmission technique of an image by communication line

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6744474B2 (en) * 2000-12-13 2004-06-01 Thomson Licensing S.A. Recursive metric for NTSC interference rejection in the ATSC-HDTV trellis decoder
RU2300173C1 (en) * 2005-11-11 2007-05-27 Военная академия Ракетных войск стратегического назначения им. Петра Великого Quasi-optimal discrete-continuous phase-keyed signal receiver
RU2681360C1 (en) * 2017-12-20 2019-03-06 Акционерное общество "Воронежский научно-исследовательский институт "Вега" (АО "ВНИИ "Вега") Transmission technique of an image by communication line

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ISIDORE PAUL AKAM BITA et al. "Lossy compression of MERIS superspectral images with exogenous quasi optimal coding transforms", PLoS ONE 3 (10): e3479, publ. 31.08.2009 9 pages [found 02.11.2020], posted on the Internet at the URL: https: //spie.org/Publications/Proceedings/Paper/10.1117/12.830488 *
MURILO S. BAPTISTA et al. "Finding Quasi-Optimal Network Topologies for Information Transmission in Active Networks", PLoS ONE 3 (10): e3479, publ. 22.10.2008 on 11 pages [found 02.11.2020], posted on the Internet at the URL: https: //doi.org/10.1371/journal.pone.0003479 CiteNPLViewerXP *
MURILO S. BAPTISTA et al. "Finding Quasi-Optimal Network Topologies for Information Transmission in Active Networks", PLoS ONE 3(10):e3479, опубл. 22.10.2008 на 11 страницах [найдено 02.11.2020], размещено в Интернет по адресу URL:https://doi.org/10.1371/journal.pone.0003479. ISIDORE PAUL AKAM BITA et al. "Lossy compression of MERIS superspectral images with exogenous quasi optimal coding transforms", PLoS ONE 3(10):e3479, опубл. 31.08.2009 на 9 страницах [найдено 02.11.2020], размещено в Интернет по адресу URL:https://spie.org/Publications/Proceedings/Paper/10.1117/12.830488. *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2821327C1 (en) * 2023-11-14 2024-06-21 Акционерное общество "Особое конструкторское бюро Московского энергетического института" Method for cognitive quasi-optimal transmission of digital compressed images over deep space communication channels with adaptation of packet size to effective throughput

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11727548B2 (en) Method and apparatus for encoding and decoding HDR images
JPH10327403A (en) Method for optimizing compression of image data accompanying automatic selection of compression condition
US8031770B2 (en) Systems and methods for objective video quality measurements
US9516315B2 (en) Perceptually lossless and perceptually enhanced image compression system and method
US6697529B2 (en) Data compression method and recording medium with data compression program recorded therein
JPH08511145A (en) Apparatus and method for predicting subjective quality of compressed images
US10063891B2 (en) Image compression method with negligible and quantifiable information loss and high compression ratio
JP3119371B2 (en) Image processing method
CN110740350A (en) Image processing method, image processing device, terminal equipment and computer readable storage medium
EP3180910B1 (en) Method for optimized chroma subsampling, apparatus for optimized chroma subsampling and storage device
CN102308582A (en) Method for the segmentation encoding of an image
RU2742322C1 (en) Method for quasi-optimal transmission of digital compressed images over communication channel with interference
EP2927865A1 (en) Method and apparatus for encoding and decoding HDR images
Yamsang et al. Image Quality Scale (IQS) for compressed images quality measurement
Nazar et al. Implementation of JPEG-LS compression algorithm for real time applications
RU2821327C1 (en) Method for cognitive quasi-optimal transmission of digital compressed images over deep space communication channels with adaptation of packet size to effective throughput
JP5337736B2 (en) Transmission signal conversion apparatus, transmission signal conversion program, reception signal conversion apparatus, and reception signal conversion program
CN110855990B (en) Image encoding method, image decoding method, computer device, and image processing system
US8233731B2 (en) Method and apparatus to encode and decode halftone image
CN113783575A (en) Efficient data compression method realized based on FPGA
EP3065127A1 (en) Method and device for processing image data
KR102037951B1 (en) Apparatus and method for processing image based on file format
RU2616562C1 (en) Method for transmitting images through communication channel
CN110121074B (en) Satellite image large compression method with predicted performance
CN116437162B (en) Information transmission method and device, display and storage medium