Метод реконструкції сегментованого потоку відеоданих за нормованими дата-сетами в спектрально-параметричному просторі

Abstract

У статті показано, що залежно від особливостей прикладного застосування вимоги до інформаційно-технічних особливостей та характеристик продуктивності інформаційно- мережевих систем відрізняються. Це спонукає до створення нових та вдосконалення наявних технологій кодування відеоданих. Однак із розвитком інформаційних технологій створюються нові можливості щодо їх прикладного застосування. Зростають вимоги до: повноти відеоданих; аналізу складних відеосцен кадрів; забезпечення інформаційної переваги в умовах кіберпротиборства. Відповідно актуалізується потреба подальшого вдо- сконалення технологій стиснення у напрямі підвищення їх ефективності в системі показників “рівень стиснення – рівень спотворень”. В статті обґрунтовано, що вдосконалювати техно- логії необхідно у напрямі гнучкості оброблення, враховуючи типи та значущість об’єктів відеосцен. Тому вбачаємо необхідність створення технології класифікації відеосцен та додаткового пошуку нових залежностей. Показано, що одним з таких підходів є метод на основі побудови для сегментів спектрально-параметричного опису та кластеризації їх послідовностей (дата-сетів) за визначеними метаознаками. Водночас зворотний процес для відновлення відеоданих за дата-сетами з попереднім їх декодуванням не має визначеного та обґрунтовано-систематизованого технологічного рішення. З урахуванням цього мета дослі- дження – розроблення методу відновлення відеоданих на основі декодування дата-сетів у спектрально-параметричному описі. Розроблено технологію відновлення послідовності трансформант із урахуванням: кластерного розподілу трансформант, поданого у спектраль- но-параметричному описі за їхніми структурними ознаками; декодування двійкових блочних кодів із встановленою за маркерними посиланнями відповідною довжиною; одночасних обмежень на інтервали області визначення в напрямі СПС слайсів та складових СПОТ кластерів; визначення ваги компонент складових СПОТ за позиційними правилами залежно від їхніх характеристик: кількості локальних спектральних субсмуг; поточної потужності складових СПОТ; визначення довжини кодів маркерів залежно від структурної ознаки кластера за довжиною складових СПОТ.

The article shows that depending on the features of applied application, different requirements are put forward for information and technical features and performance characteristics of information and network systems. This motivates the creation of new and improvement of existing video encoding technologies. However, with the development of information technologies, new opportunities are created for their applied application. The requirements for: completeness of video data are growing; analysis of complex video scenes, frames; providing information advantage in the context of cyber confrontation. Accordingly, there is an urgent need for further improvement of compression technologies in the direction of increasing their efficiency in the system of indicators “compression level – distortion level”. The article substantiates the fact that improvement should first of all be carried out in the direction of processing flexibility, taking into account the types and significance of video scene objects. Hence the need to create a technology for classifying video scenes and in an additional search for new dependencies. It is shown that one of such approaches is a method based on the construction of spectral-parametric description for segments and clustering of their sequences (datasets) according to certain meta-characteristics. At the same time, the reverse process for recovering video data from data sets with their preliminary decoding does not have a defined and reasonably systematized technological solution. Hence, the purpose of the research of the article concerns the development of a method for recovering video data based on the process of decoding data sets in spectral-parametric description. A technology for restoring the sequence of transformants has been developed based on taking into account: the cluster distribution of transformants, which is presented in the spectral-parametric description according to their structural features; decoding of binary block codes with the appropriate length set by marker references; simultaneous restrictions on the intervals of the definition area in the direction of SPS slices and components of SPPT clusters; determination of the weight of the components of the components of the SPPT according to positional rules depending on their characteristics: the number of local spectral sub-bands; current capacity of the components of the SPPT; determination of the length of marker codes depending on the structural feature of the cluster by the length of the components of the SPPT.