Анотація до роботи:

Іванов В.Г. Моделі, методи й інформаційні технології агрегативного кодування і стиску мультимедійних даних. – Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора технічних наук за спеціальністю 05.13.06 – інформаційні технології. - Національний технічний університет “Харківський політехнічний інститут”, Харків 2007.

У дисертації розглядається важлива науково-практична проблема підвищення ефективності стиску даних у мультимедійних архітектурах і мережних інформаційних системах, яка вирішується за допомогою розроблених і досліджених у дисертації теоретичних основ, моделей і обґрунтованих інформаційних технологій скорочення статистичної, структурної, психофізичної і змістовної надмірності повідомлень на основі об'єднання і комбінування незалежних методів стиску даних і методів розпізнавання образів, що дозволяє застосувати ці методи з єдиних системних позицій і вирішити задачі економного опису повідомлень. Запропоновано й досліджено узагальнену модель технологічного середовища стиску мультимедійних даних, яка містить у собі декомпозиційні складові на основі моделей розкладання сигналів в узагальнені ряди Фур'є, вейвлет-аналізу і контурно-текстурної моделі шляхом групування даних, що дозволяє не тільки оптимізувати і виявити резерви діючих JPEG-форматів стиску зображень, а й запропонувати нові підходи на основі методів автоматичної класифікації та виділення об'єктів і тла з метою кодування їх з різною візуальною якістю.

У дисертаційній роботі здійснено теоретичне узагальнення і отримано вирішення важливої науково-практичної проблеми – підвищення ефективності кодування і стиску даних різної фізичної природи на основі розробки теоретичних основ, моделей і обґрунтованих інформаційних технологій скорочення статистичної, структурної, психофізичної і змістовної надмірності повідомлень за допомогою об'єднання і комбінування незалежних методів стиску даних і методів розпізнавання образів.

Основні результати та висновки роботи полягають у наступному:

1. На основі проведеного детального і системного аналізу побудовано перспективну класифікацію методів стиску даних, що дозволила виявити проблемні питання в цій предметній області і визначити напрямки подальших досліджень. Обґрунтовані та одержали подальший розвиток інформаційні технології кодування зображень завдяки запропонованій і дослідженій ефективній узагальненій моделі технологічного середовища стиску даних на основі агрегативно-комбінаторного підходу, який об'єднав незалежні методи скорочення надмірності і методи розпізнавання образів і містить у собі декомпозиційні складові на основі моделей розкладання сигналів в узагальнені ряди Фур'є, вейвлет-аналізу і контурно-текстурної моделі шляхом групування даних, що дозволило розглянути і застосувати ці методи з єдиних системних позицій і вирішити задачі економного опису повідомлень.

2. На основі узагальненої моделі виявлено, що у випадку квантованих коефіцієнтів перетворень, які розглядаються, перевага вейвлет-перетворень перед ДКП та перетворенням Хаара в термінах JPEG-технологій на зображенні Zelda є очевидною і складає 1,4-1,6 рази при тій самій якості, що і для інших тестових зображень. У діапазоні малих помилок (3 %) усі перетворення мають практично рівні показники ефективності стиску. Перетворення КЛ за малими значеннями СКП (6 %) на зображенні Zelda.bmp дає істотний виграш у стиску в порівнянні з JPEG-DCT, далі зі зростанням СКП ця ефективність знижується, а на зображенні Cameraman.bmp вона вже і зовсім уступає методові JPEG-DCT. Перетворення КЛ поступається також за ефективністю стиску методу на основі вейвлет-перетворень (Wav-long) для трьох класів використаних тестових зображень (Zelda, Lena, Cameraman) та усіх значеннях СКП відновлення.

3. Розроблено обчислювальні схеми швидких узагальнених перетворень Хаара для довільного числа точок в одному і двох вимірах, які дозволяють зняти деякі обмеження на класичні схеми аналізу і синтезу в цьому базисі, а також модифіковані і поліпшені обчислювальні властивості методу підсумовування рядів Хаара в двійковій системі числення. Отримані вирази характеризуються однотипністю процедур, легко програмуються, і найбільш прийнятні для розробки обчислювальних засобів з різним рівнем паралелізму обчислювального процесу.

4. Отримав розвиток й реалізовано метод стиску зображень на основі моделі виділення і компенсації контурів при вейвлет-перетворенні, що дозволяє одночасно скоротити обсяг обчислень і на 6 %-13 % підвищити ступінь стиску в порівнянні зі звичайним вейвлет-кодуванням, а також модифіковані й одержали подальший розвиток методи JPEG-кодування зображень шляхом додавання процедури обліку міжблочної кореляції коефіцієнтів косінусного перетворення і властивостей їхніх бітових площин, що дало можливість на 10 %-12 % підвищити ефективність кодування зображень зі збереженням заданої якості (Е12 %).

5. Отримав подальший розвиток метод кодування мультимедійних даних на основі узагальнення форматів JPEG-технологій і вейвлет-перетворень для стиску звукових сигналів, а також метод стиску на основі поетапного виділення екстремальних точок в структурі сигналу, що дало можливість підвищити ефективність кодування мовної інформації у порівнянні з форматом МР3 для початкового сигналу високої якості.

6. Удосконалено процедурно-структурні методи побудови і критерії оцінки ефективності і складності рівнобіжних і послідовних структур обчислювачів трансформант Хаара і вейвлет-коефіцієнтів, які дозволяють вибирати оптимальні схемні рішення при заданих обмеженнях на обсяг обчислень або кількість технологічних модулів.

7. У рамках JPEG-технологій запропоновано метод стиску на основі класичної і нечіткої моделей побудови однорідних, по обраній системі ознак, ділянок зображень (автоматичної і нечіткої класифікації), який дозволяє розширити й об'єднати функціональні можливості методів кодування і розпізнавання зображень. Це дало можливість істотно (у 4-5 разів) зменшити обсяг даних для сильнонасичених детальних зображень, наприклад, відбитків печаток зі збереженням заданої якості в порівнянні з відомими методами на основі вейвлет-перетворень.

8. Запропоновано метод скорочення змістовної надмірності реалістичних зображень на основі класифікації об'єкта і тла за допомогою вейвлет-перетворення і виділення інформативних точок у просторі коефіцієнтів високочастотних областей багатомасштабного аналізу з наступною побудовою бітової площини, яка утримує інформацію про розташування об'єкта і тла. Подальша обробка виділених областей здійснюється з різним ступенем якості за допомогою JPEG-технологій на базі дискретного косінусного перетворення, а також за допомогою багатомасштабного вейвлет-анализу, що дозволило в залежності від типу зображення підвищити ефективність кодування на 9 %-28 % у порівнянні з класичною схемою JPEG-компресії і на 9 %-33 % – при використанні вейвлет-методів. Запропонований підхід (JPEG-об'єкт) дозволив виявити резерви стандартної схеми JPEG-кодування на основі косинусного перетворення й одержати близькі кількісні характеристики в порівнянні з вейвлет-кодуванням, що в цілому створює передумови для формування нових технологій стиску зображень на основі об‘єднання узагальнених Фур‘є і вейвлет-методів обробки сигналів, теорії інформації та методів розпізнавання образів.

9. Результати дисертації впроваджені у вигляді моделей, методів, алгоритмів і пакетів прикладних програм при рішенні задач ефективного кодування та багатофункціональної обробки мультимедійних даних на підприємствах: Центр радіофізичного зондування землі ім. О.І. Калмикова НАН і НКА України, Науково-виробниче підприємство “Хартрон-Аркос”, Державне науково-виробниче підприємство “Об'єднання Комунар”, Харківський науково-дослідний інститут судових експертиз ім. засл. проф. М.С. Бокаріуса, Інститут вивчення проблем злочинності Академії правових наук України, кафедра криміналістики Національної юридичної академії України імені Ярослава Мудрого.

Публікації автора:

1. Соболев Ю.В., Поляков П.Ф., Затучный С.С., Иванов В.Г. Обобщенный анализатор спектра информационно-управляющих систем // Автоматизированные информационные системы на железнодорожных станциях - Днепропетровск: Днепропетровский ин-т. инженеров ж.-д. трансп., 1986. – С. 92-98. (підписано до друку 27.11.1986).

Здобувач запропонував методику стиску даних на основі узагальнених ортогональних Фур‘є-перетворень.

2. Затучный С.С., Иванов В.Г. Об одном подходе к повышению эффективности систем управления и обработки данных // Цифровые устройства и микропроцессоры в системах передачи информации. – Харьков: Харьк. ин-т инженеров ж.-д. трансп., 1987. – С. 80-83.

Запропоновані принципи та формальні процедури підвищення ефективності систем управління та обробки даних.

3. Иванов В.Г. Преобразование Хаара для произвольного числа точек // Известия Высших учебных заведений. Радиоэлектроника. – Київ: НТУУ “КПІ”, 1989. – № 7. – С. 41-45.

4. Иванов В.Г. Кодирование данных в системе функций Хаара // Вестник Харьковского государственного политехнического университета. – Харьков: ХГПУ, 1999. – Вып. 72. – С. 94-96.

5. Иванов В.Г., Ломоносов Ю.В. Сжатие данных на основе вычислений точек перегиба в структуре сигнала // Вестник Харьковского государственного политехнического университета. – Харьков: ХГПУ, 2000. – Вип. 94. – С. 25-29.

Здобувач запропонував методику стиску даних на основі поетапного виділення точок перегину в структурі сигналу і наступному використанні лінійної апроксимації при відновленні.

6. Иванов В.Г., Ломоносов Ю.В. Новый формат хранения и передачи мультимедийных данных // Автоматизированные системы управления и приборы автоматики. – Харків: Харк. державний технічний ун-т. радіоелектроніки, 2000. – Вып. 113. – С. 24-29.

Здобувач запропонував структуру формату представлення аудіо даних для алгоритму стиску на основі виділення точок перегину.

7. Иванов В.Г. Кодирование и поиск изображений в криминалистических информационных системах // Вестник Харьковского государственного политехнического университета. – Харьков: ХГПУ, 2000. – Вып. 99. – С. 64-66.

8. Иванов В.Г. Технологии кодирования сигналов различной физической природы // Вестник Харьковского государственного политехнического университета. – Харьков: ХГПУ, 2000. – Вып 121. – С. 66-69.

9. Иванов В.Г. Синтез сигналов рядами Хаара произвольной размерности.// Известия высших учебных заведений. Радиоэлектроника. – Київ, 2001. – Т. 44, № 4. – С. 70-73

10. Иванов В.Г., Ломоносов Ю.В. Многоэтапный алгоритм сжатия мультимедийных данных // Радиоэлектроника и информатика. – Харків: Харк. держ. технічний ун-т. радіоелектроніки, 2000. – Вып. 4 (13). – С. 87–89.

Здобувач запропонував методику порівняльного аналізу показників якості деяких алгоритмів стиску звукової інформації при різних значеннях частоти дискретизації вхідних даних.

11. Иванов В.Г. Универсальные технологии сжатия данных // Вісник Національного технічного університету “Харківський політехнічний інститут”. – Харків: НТУ “ХПІ”, 2001. – № 8. – С. 35 – 37.

12. Иванов В.Г. Агрегативные технологии информационных коллекторов // Труды Одесского государственного политехнического университета. – Одесса: Одесский национальный политехнический ун-т, 2001. – Вып. 4 (16). – С. 168-170.

13. Иванов В.Г. Несимметричные алгоритмы получения данных в системе Хаара // Вісник Національного технічного університету “Харківський політехнічний інститут”. – Харків: НТУ “ХПІ”, 2002. – Т. 6, № 9, – С. 10-12.

14. Иванов В.Г., Карасюк В.В., Ломоносов Ю.В. Построение многофункциональных информационно-аналитических коллекторов // Авіаційно-космічна техніка і технологія. – Харків: Нац. аерокосмічний ун-т “Харк. авіац. ін-т”, 2002. – Вип. 29. – С. 114-119.

Здобувач сформулював і обґрунтував основні принципи побудови автоматизованих електронних баз даних (інформаційно-аналітичних колекторів), що поєднують у собі поряд із традиційними текстовими документами ще і статичні зображення.

15. Іванов В.Г., Ломоносов Ю.В. Інформаційно-криміналістичний колектор збереження, пошуку та обробки даних // Збірник наукових праць Національної академії прикордонних військ України імені Богдана Хмельницького. – Хмельницький: Вид-во Національної академії ПВУ, 2002. – Вип. 22. Частина ІІ. – С. 242-247.

Здобувачем науково обґрунтована і запропонована комплексна технологія побудови інформаційно-криміналістичних архівів на основі програмного середовища створення і управління компресованими неструктурованими даними (зображеннями).

16. Иванов В.Г. Формальное описание дискретных преобразований Хаара // Проблемы управления и информатики. – Київ, 2003. – № 5, – С. 68-75

17. Иванов В.Г., Любарский М.Г., Ломоносов Ю.В. Применение вейвлет-анализа к сжатию звуковых сигналов // Вісник Національного технічного університету “Харківський політехнічний інститут”. – Харків: НТУ “ХПІ”, 2003. – Т. 1, №7, – С. 39-50.

Здобувачем здійснені загальна постановка і запропонована методологія вирішення задачі компактного представлення (стиску) мовних і аудіо сигналів на основі властивостей вейвлет-перетворень.

18. Иванов В.Г. Метод вычисления ошибки сжатия данных в системе Хаара // Вісник Харківського Національного університету. Математичне моделювання. Інформаційні технології. Автоматизовані системи управління. – Харків: Харк. Нац. ун-т., 2003. – № 605, Вип. 2. – С. 43-47.

19. Иванов В.Г. Процедурные и структурные методы моделирования вычислителей спектра Хаара // Вісник Національного технічного університету “Харківський політехнічний інститут”. – Харків: НТУ “ХПІ”, 2003. – № 18. – С. 85-91.

20. Иванов В.Г., Ломоносов Ю.В Структуры процессоров вейвлет-преобразований сигналов // Вісник Національного технічного університету “Харківський політехнічний інститут”. – Харків: НТУ “ХПІ”, 2004. – № 18. – С. 29-38.

Здобувачем здійснена загальна постановка і запропонована методологія вирішення задач побудови й оцінки ефективності рівнобіжних і послідовних структур процесорів для вейвлет-перетворень сигналів.

21. Иванов В.Г., Любарский М.Г., Ломоносов Ю.В. Фурьє и вейвлет анализ изображений в плоскости JPEG технологий // Проблемы управления и информатики. – Київ, 2004. – № 5. – С. 111-124.

Здобувач виклав загальний підхід до кодування зображень на основі заміни їх коефіцієнтами узагальненого ряду Фур'є і вейвлет-перетворення з урахуванням ефективності кожного етапу створення JPEG-архіву.

22. Иванов В.Г., Червенко С.А. Кодирование данных по системе Хаара в нейросетевой среде // Радіоелектронні і комп'ютерні системи. – Харків: Нац. аерокосм. ун-т ім. М.Є. Жуковського “ХАІ”, 2004. – № 4(8). – С. 105-109.

Здобувач запропонував методику кодування даних коефіцієнтами Хаара з використанням нейросітьової середи.

23. Иванов В.Г., Ломоносов Ю.В., Шишков К.С. Сжатие изображений на основе выращивания и кодирования областей // Вісник Національного технічного університету “Харківський політехнічний інститут”. – Харків: НТУ “ХПІ”, 2005. – № 18. – С. 89-96.

Здобувач запропонував модель стиску на основі опису зображень у термінах контуру і текстури. Запропонував і реалізував алгоритми кодування реалістичних зображень на основі вирощування і кодування областей.

24. Иванов В.Г., Король Э.Н. Повышение быстродействия вычислительной системы на основе методов сжатия данных // Вісник Національного технічного університету “Харківський політехнічний інститут”. – Харків: НТУ “ХПІ”, 2005. – №19. – С. 27-30.

Здобувач запропонував методику підвищення швидкодії обчислювальних систем за рахунок збереження і обробки структур стиснутих даних.

25. Иванов В.Г. Параллельные и последовательные структуры Хаара для цифровой обработки сигналов // Электронное моделирование. – Київ, 2005. – № 3. – С.55-66.

26. Иванов В.Г., Любарский М.Г., Ломоносов Ю.В. Сжатие изображений на основе компенсации контуров при вейвлет преобразовании // Проблемы управления и информатики. – Київ, 2006. – № 3. – С. 89-102.

Здобувачем поставлена загальна задача стиснутого опису зображень на основі двомасштабної моделі і запропонована формальна її реалізація за допомогою виділення і компенсації контурів при вейвлет-перетворенні.

27. Иванов В.Г., Ломоносов Ю.В. Обобщение JPEG-формата для кодирования мультимедийных данных // Вісник Національного технічного університету “Харківський політехнічний інститут”. – Харків: НТУ “ХПІ”, 2006. – № 23 . – С. 75-79.

Здобувач запропонував методику узагальнення JPEG-формату для кодування мультимедійних даних і порівняльного аналізу показників якості деяких алгоритмів стиску звукової інформації при різних значеннях частоти дискретизації вхідних даних.

28. Иванов В.Г., Радивоненко О.С. Комбинированный подход к кодированию изображений на основе нечеткой классификации фрагментов // Технологии и конструирование в электронной аппаратуре. – Одесса, 2006. – № 6 (66). – С. 26-29.

У роботі здобувачем здійснені постановка і запропоновані методи вирішення задачі кодування зображень на основі комбінаторного підходу з використанням нечіткої класифікації фрагментів і узагальнених перетворень Фур'є.

29. Иванов В.Г. Преобразования Хаара в двоичной системе счисления и на плоскости произвольной размерности // Вісник Національного технічного університету “Харківський політехнічний інститут”. – Харків: НТУ “ХПІ”, 2006. – № 40. – С.101-106.

30. Иванов В.Г., Любарский М.Г., Ломоносов Ю.В. Сокращение содержательной избыточности изображений на основе классификации объектов и фона // Проблемы управления и информатики. – Київ, 2007. – № 3. – С. 93-102.

Здобувачем здійснені постановка і формальний опис задачі виділення на зображенні об'єкта і тла з метою кодування їх з різною візуальною якістю.

31. Иванов В.Г., Любарский М.Г., Ломоносов Ю.В. JPEG и вейвлет-компрессия объекта и фона изображения с различной степенью качества // Вісник Національного технічного університету “Харківський політехнічний інститут”. – Харків: НТУ “ХПІ”, 2007. – № 49. – С.94-105.

Здобувач здійснив загальну постановку і дав формальний опис процесу стиску зображення на основі поділу зображень на об'єкти і тло.

32. Устройство для вычисления коэффициентов Хаара: А.с. 1343423 СССР. МКИ G 06 F 15/332 / Ю.В. Соболев, Г.Е. Климов, А.И. Фертель, П.Ф. Поляков, О.С. Попов, В.Г. Иванов (CCCР) - № 4013762/24-24; Заявл. 10.12.1985; Опубл. 07.10.1987, Бюл. № 37. – 3 с.: ил. 1.

Здобувач запропонував ідею і реалізацію пристрою для обчислення коефіцієнтів Хаара.

33. Иванов В.Г. Персональная система визуализации и обработки термоизображений // Тезисы докладов I Всесоюзной конференции “Распознавание образов и анализ изображений: Новые информационные технологии (РОАИ-I-91)”. – Минск: Ин-т техн. кибер. АН БССР, 1991. – Ч. 4. – С. 70-73.

34. Ivanov V.G. Data compression in the class of the orthogonal transformation // The 10^th ISPE/IFAC International Conference on CAD/CAM, Robotics and Factories of the Future (CARs & FOF'94) – Ottawa (Canada): OCRI, 1994. – pp. 882-884.

35. Иванов В.Г. Базисно-ограниченные преобразования Фурье речевых сигналов // Тези доповідей 4-ої Української конференції з автоматичного управління “Автоматика-97”. – Черкаси: ЧІТІ, 1997. – Том ІІІ. – С. 114.

36. Иванов В.Г. Структуры обработки данных в системе Хаара // Матеріали 11-ої міжнародної конференції по автоматичному управлінню “Автоматика-2004”. – Київ: Национ. универс. пищевых технологий, 2004. – Т. 6. – С. 49.

37. Иванов В.Г. Кодирование изображений на основе автоматической классификации и позиционирования фрагментов // Матеріали 12-ї Міжнародної конференції з автоматичного управління “Автоматика-2005”. – Харків: НТУ “ХПІ”, 2005. – Т. 3. – С. 80-81.

38. Иванов В.Г., Радивоненко О.С. Кодирование изображений на основе нечеткой классификации фрагментов // Труды Седьмой Международной научно-практической конференции “Современные информационные и электронные технологии” (СИЭТ – 2006) – Одесса, 2006. – С. 45.

Здобувачем здійснені постановка і запропоновані методи рішення задачі кодування зображень на основі комбінаторного підходу з використанням нечіткої класифікації фрагментів і узагальнених перетворень Фур'є.

39. Иванов В.Г., Ломоносов Ю.В., Любарский М.Г. Сжатие изображений на основе выделения и кодирования объектов с различным визуальным качеством // Праці Восьмої Всеукраїнської міжнародної конференції “Оброблення сигналів і зображень та розпізнавання образів” (УкрОБРАЗ‘2006). – Київ: Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій та систем, 2006. – С. 159-163.

Здобувачем здійснені постановка і формальний опис задачі виділення на зображенні об'єкта і тла з метою кодування їх з різною візуальною якістю.

40. Иванов В.Г., Любарский М.Г., Ломоносов Ю.В. Сокращение содержательной избыточности изображений // Труды Восьмой Международной научно-практической конференции “Современные информационные и электронные технологии” (СИЭТ – 2007). – Одесса, 2007. – С. 51.

Здобувачем здійснені постановка і формальний опис рішення задачі скорочення змістовної надмірності деяких класів реалістичних зображень.