Investigation of the mechanism for processing predicted frames in the technology of compression of transformed images in computer systems and special purpose networks

Abstract

The analysis of image processing technologies shows the main practice way to improve the quality of image processing. It is a preliminary analysis and subsequent image processing. It depends on the result of the preliminary analysis (filtration, sharpening, noise reduction, etc.). However, when selection of the method of preliminary analysis, an intermediate evaluation of results, selection of the subsequent processing method, etc. decision makers involved. This is not acceptable for practical implementation in automatic processing and transmission of video information systems. The main difficulties in working with video are large volumes of transmitted information and sensitivity to delays in the video information transmission. Therefore, in order to eliminate the maximum redundancy amount in the formation of the video sequence, 3 types of frames are used: I, P and B which form a frame group. Therefore, the possibility of upgrading coding methods for P-frames is considered on preliminary blocks' type identification with the subsequent formation of block code structures. As the correlation coefficient between adjacent frames increases, the compression ratio of the differential-represented frame's binary mask increases. A mechanism for processing predicted frames in the technology of compression of transformed images in computer systems and special purpose networks has been created. It based on the using of filter masks and the definition of complexity structural indicators of video fragments. It allows us to increase the efficiency of contours detection, namely, the accuracy of the allocation and localization of the semantic component up to 30% with an insignificant increase in the total processing time (no more than 5%). У статті показано, що технології обробки відеоінформації описують основний практичний спосіб поліпшення якості отриманого кадру. Це попередній аналіз та подальша обробка відеозображень. Це залежить від результату попереднього аналізу, а сааме: фільтрація, різкість, зниження шуму, тощо. Однак, при виборі методу попереднього аналізу, проміжній оцінці результатів, виборі методу подальшої обробки і т.д. беруть участь особи, які приймають рішення. Це неприйнятно для практичної реалізації при автоматичній обробці та передачі відеоінформаційного ресурсу в комп'ютерних системах та мережах спеціального призначення. Основні труднощі при роботі з відео - це великі обсяги переданої інформації та чутливість до затримок у передачі відеоінформації. Отже, щоб усунути максимальну величину надмірності при формуванні відеопослідовності, використовуються 3 типи кадрів: I, P та B, які утворюють групу кадрів. Тому, розглядається можливість оновлення методів кодування для P-кадрів при ідентифікації типу попередніх блоків з подальшим формуванням структур блокових кодів. Зі збільшенням коефіцієнта кореляції між сусідніми кадрами коефіцієнт компресії двійкової маски поданого диференційного кадру збільшується. Створено механізм обробки прогнозованих кадрів у технології компресії трансформованих відеозображень в комп'ютерних системах та мережах спеціального призначення, який заснований на використанні фільтруючих масок та визначенні структурних показників складності відеофрагментів. Це дозволяє підвищити ефективність виявлення контурів, а саме, точність розподілу та локалізації семантичного компонента при незначному збільшенні загального часу обробки. В статье изложено, что предварительный анализ и последующая обработка в зависит от результата предварительного анализа (фильтрация, резкость, шумоподавление и т. д.). Однако при выборе метода предварительного анализа, промежуточной оценки результатов, выбора метода последующей обработки и т. д. привлекаются лица принимающие решения. Это неприемлемо для практической реализации в системах автоматической обработки и передачи видеоинформации. Основные трудности при работе с видео - большие объемы передаваемой информации и чувствительность к задержкам передачи видеоинформации. Следовательно, чтобы исключить максимальную избыточность при формировании видеопоследовательности, используются 3 типа кадров: I, P и B, которые образуют группу кадров. Таким образом, рассматривается возможность модернизации методов кодирования P-кадров при предварительной идентификации типов блоков с последующим формированием структур блочного кода.