Analiza și dezvoltarea algoritmilor de compresie a datelor pentru îmbunătățirea calității datelor video transmise prin canalele de comunicație

Abstract

Scopul lucrarii: Analiza și dezvoltarea algoritmilor de compresie a datelor pentru îmbunătățirea calității datelor video transmise pe canalele de comunicație pentru optimizarea capacității rețelelor de transmisie video.

Obiective:

1. Analiza metodelor clasice de compresie.

2. Studierea și analiza caracteristicilor principale ale sistemelor de transmisie digitală

a datelor.

3. Cercetarea metodelor de compensare a mișcării.

4. Analiza transformată complexă wavelet.

5. Elaborarea unui algoritm de compresie a imaginilor pentru a îmbunătăți calitatea

datelor video.

6. Evaluarea comparativă a algoritmilor de compresie existenți și propuși.

Metodele utilizate: Caracteristicile de răspuns în frecvență a filtrelor wavelet investigate au fost analizate cu ajutorul instrumentului SPTool din Matlab (secțiunea "Filters") și pachetului IPT (Image Processing Toolbox), precum și a interfeței grafice a utilizatorului (GUI) pentru analiza secvențelor video de test în funcție de metoda aleasă de compensare a mișcării.

Rezultatele obtinute: Pe baza analizei metodelor și algoritmilor clasici de compresie a datelor, bazate pe metodele de compensare a mișcării și transformarea complexă wavelet, a fost dezvoltat un algoritm de comprimare a imaginilor pentru îmbunătățirea calității datelor video transmise prin canalele de comunicație.

Metoda propusă oferă realizarea cu energie predicției reziduală redusă. S-a demonstrat că, în cazul în care deviația între cadrul curent și cel de referință este redusă, metoda propusă câștigă în comparație cu metodele standarte cu de la 0,2 până la 0,5 dB PSNR predicției reziduală.

La aceeași calitate a cadrelor restaurate, metoda propusă reduce volumul fluxului comprimat pentru restul de predicție cuantizat în cazul 2 imagini: cu de la 20 până la 25% pentru video „720p_city” și cu de la 6 până la 8% pentru video „720p_stockholm”.

Prin urmare, metoda propusă este mai potrivită pentru compresia informației decât metodele standarte și poate fi recomandată pentru aplicarea practică în procesarea și transmiterea imaginilor.

The purpose of the work: Analysis and development of data compression algorithms to improve the quality of video data transmitted on communication channels to optimize the capacity of video transmission networks.

Objectives:

1. Analysis of classical compression methods.

2. Study and analysis of the main characteristics of digital data transmission systems.

3. Researching motion compensation methods.

4. Complex wavelet transform analysis.

5. Development of an image compression algorithm to improve the quality of video data.

6. Comparative evaluation of existing and proposed compression algorithms.

Methods used: The frequency response characteristics of the investigated wavelet filters were analyzed using the SPTool tool in Matlab ("Filters" section) and the IPT (Image Processing Toolbox) package, as well as the graphical user interface (GUI) for the analysis of video sequences of the test depending on the chosen motion compensation method.

Results obtained: Based on the analysis of classical data compression methods and algorithms, based on motion compensation methods and complex wavelet transformation, an image compression algorithm was developed to improve the quality of video data transmitted through communication channels.

The proposed method provides the realization with reduced residual prediction energy. It has been shown that, if the deviation between the current frame and the reference frame is small, the proposed method wins compared to standard methods by 0.2 to 0.5 dB residual prediction PSNR.

At the same quality of the restored frames, the proposed method reduces the volume of the compressed stream for the quantized prediction residual in the case of 2 images: by 20 to 25% for video "720p_city" and by 6 to 8% for video "720p_stockholm" .

Therefore, the proposed method is more suitable for information compression than standard methods and can be recommended for practical application in image processing and transmission.