Алгоритмы сжатия видеоданных для передачи по сети в системах дистанционного образования

Программные средства и информационные технологии

написан на языке программирования Object Pascal c использованием языка запросов SQL [4]. Рассмотрев все наиболее известные СУБД и взвесив их основные плюсы и минусы, выбор пал на СУБД MySQL, так как она проста в использовании, не имеет высоких системных требований, имеет дружелюбный интерфейс, а также достаточный высокий уровень надёжности и переносимости [2].

Был разработан программный продукт, который значительно облегчил и автоматизировал данную процедуру сбора информации и формирование оценочных листов и протоколов. Каждый сотрудник в конце месяца, не выходя из дома, может составить оценочный лист с помощью выпадающих списков в программе и сохранить все в общую удаленную базу данных. Также он может распечатать уже сформированный оценочный лист, в котором будет указана его зарплата за текущий месяц. На заседании экспертной комиссии протокол формируется в MS Excel нажатием одной кнопки [3].

Программа имеет простой и дружелюбный интерфейс, в котором может работать любой, даже неопытный пользователь.

Для функционирования программного продукта необходим персональный компьютер и следующие технические средства:

- оперативная память: объем, достаточный для нормальной работы операционной системы;

- операционная система Windows XP/7/Vista;

- объем дискового пространства: объем, достаточный для хранения самого программного продукта;

- процессор Intel Core i3 и новее;

- подключение к Интернету;

- стандартная клавиатура;

- манипулятор «мышь».

Программный продукт позволил устранить ошибки, связанные с человеческим фактором, ускорить и автоматизировать процесс заполнения оценочных листов, уменьшить время работы и трудозатраты экспертной комиссии, существенно сократить расход бумаги.

Библиографические ссылки

1. Море аналитической информации [Электронный ресурс]. URL: http://content.mail.ru/arch/ 4175/369063.html.

2. Кишори Бхамидипати. SQL. Справочник программиста. СПб. : Питер, 2008. 304 с.

3. Обращение Excel из Delphi [Электронный ресурс]. URL: http://nech.tamb.ru/pages/delphi_excel.htm.

4. Характеристика современных СУБД. [Электронный ресурс]. URL: http://savafso.narod.ru/ INFA/70.html.

References

1. More analiticheskoj informacii. Available at: http://content.mail.ru/arch/4175/369063.html

2. Kishori Bhamidipati. SQL. Spravochnik programmista. SPb. : Piter, 2008. 304 s.

3. Obrashhenie Excel iz Delphi. Available at: http://nech.tamb.ru/pages/delphi_excel.htm.

4. Harakteristika sovremennyh SUBD. Available at: http://savafso.narod.ru/INFA/70.html.

© Лашин А. С., 2014

УДК 004.932

АЛГОРИТМЫ СЖАТИЯ ВИДЕОДАННЫХ ДЛЯ ПЕРЕДАЧИ ПО СЕТИ В СИСТЕМАХ ДИСТАНЦИОННОГО ОБРАЗОВАНИЯ

А. С. Лисица

Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660014, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31

Е-mail: lisizaandrey@sibsau.ru

Рассматриваются алгоритмы сжатия видеоданных, проводится их сравнение по степени сжатия и качеству полученного изображения. Выявлены наиболее подходящие методы для использования в области дистанционного образования.

Ключевые слова: видеообработка, дистанционное образование, алгоритмы сжатия.

VIDEO COMPRESSION ALGORITHMS FOR BROADCAST IN THE DISTANCE LEARNING SYSTEM

A. S. Lisitca

Siberian State Aerospace University named after academician M. F. Reshetnev 31, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, 660014, Russian Federation. E-mail: lisizaandrey@sibsau.ru

The algorithms for video compression are presented and compared to the degree of compression and the quality of the resulting image. The most appropriate methods to be used in distance education are determined.

Keywords: video processing, distance education, compression algorithms.

В системах дистанционного образования существует потребность передачи большого объема видеоинформации. Учитывая достаточно жесткие требования по качеству передаваемых данных, выявляется

проблема сжатия видеопоследовательности с минимальными потерями качества.

Для сжатия видеоданных наиболее распространенными являются алгоритмы дискретно-косинусных

Решетневские чтения. 2014

преобразований, фрактальное сжатие, сжатие на основе вейвлетов. Различные модификации алгоритма дискретно-косинусных преобразований лежат в основе сжатия изображения, применяемого в формате JPEG.

Дискретное косинусное преобразование представляет собой разновидность преобразования Фурье и так же, как и оно, имеет обратное преобразование. Графическое изображение можно рассматривать как совокупность пространственных волн, причем оси X и Y совпадают с шириной и высотой картинки, а по оси Z откладывается значение цвета соответствующего пикселя изображения. Дискретное косинусное преобразование позволяет переходить от пространственного представления картинки к ее спектральному представлению и обратно [1]. Воздействуя на спектральное представление картинки, состоящее из «гармоник», т. е. отбрасывая наименее значимые из них, можно балансировать между качеством воспроизведения и степенью сжатия.

Формулы прямого и обратного дискретного косинусного преобразования представлены ниже:

ДКП<

1

N-1N-1

х ^^ pixel(x, y) cos

x=0 y=0

4in

(2x + 1)in

C

2 N

cos

(2 y +1) jn 2 N

C ( x) =

1

72

,x = 0,

1, x > 0.

Фрактальное сжатие основывается на идее о том, что в природе часто встречаются самоподобные элементы. Суть метода заключается в поиске самоподобных элементов на изображении и кодировании различных частей изображения через афинные преобразования над его другой частью, называемой доменной. Упрощенная схема кодирования выглядит так:

1. Изображение делится на небольшие неперекрывающиеся квадратные области, называемые ранговыми блоками. По сути, разбивается на квадраты.

2. Строится пул всех возможных перекрывающихся блоков, в четыре раза больших ранговых - доменных блоков [2].

3. Для каждого рангового блока по очереди «примеряем» доменные блоки и ищем такое преобразова-

ние, которое делает доменный блок наиболее похожим на текущий ранговый.

4. Пара «преобразование - доменный блок», которая приблизилась к идеалу, ставится в соответствие ранговому блоку. В закодированное изображение сохраняются коэффициенты преобразования и координаты доменного блока. Содержимое доменного блока нам ни к чему, нам все равно с какой точки стартовать.

Алгоритм сжатия на основе вейвлетов основывается на том, что соседние пиксели изображения в реальности отличаются на достаточно малую величину. Основным методом реализации данного алгоритма является преобразование Хаара. Оно заключается в том, что берется полусумма и полуразность соседних точек изображения. Так как соседние пиксели корре-лированы, то значения полуразности будут очень маленькими. Значения полусуммы будут средней яркостью двух соседних пикселей. Для осуществления преобразования Хаара используется матрица Я:

Г 1 1 ^

h=

V2 V2 1 1 V2 л/2.

Для обратного преобразования Хаара достаточно транспонировать матрицу H [3]. Увеличить степень сжатия можно, применив к изображению преобразование Хаара многократно.

Библиографические ссылки

1. Леффлер С., Лигтенберги А., Мошиц Г. Практическая реализация алгоритмов быстрого ДКП. 1989.

2. Уэлстид С. Фракталы и вейвлеты для сжатия изображений в действии. М. : Триумф, 2003.

3. Штарк Г.-Г. Применение вейвлетов для ЦОС. М. : Техносфера, 2007.

References

1. Loeffler C., Ligtenberg A., Moschytz G. Practical Fast 1-D DCT Algorithms with 11 Multiplications. 1989.

2. Uelstid S. Fractals and wavelets for image compression in action. M. : Triumph, 2003.

3. Stark G.-G. The use ofwavelets for DSP. M. : Technosphere, 2007.

© Лисица А. С., 2014

УДК 004.932

АЛГОРИТМЫ ПОВЫШЕНИЯ КАЧЕСТВА ВИДЕОДАННЫХ ПРИ ИСКУССТВЕННОМ ОСВЕЩЕНИИ

А. С. Лисица, И. С. Алексеев

Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660014, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31

Е-mail: lisizaandrey@sibsau.ru

Рассматриваются методы повышения качества видеопоследовательности в реальном времени. Рассматриваются алгоритмы повышения цветового качества (Retinex), метод улучшения цветов, основанный на теории нечетких множеств (Fuzzy Intensification), алгоритм автоматического улучшения цветов (Automatic color enhancement).

Ключевые слова: видеообработка, повышение качества, Retinex, Automatic color enhancement, Fuzzy Intensification.