Диплом, курсовая, контрольная работа
Помощь в написании студенческих работ

Методы и устройства компенсации искажений спектров сигналов изображения цифрового вещательного телевидения

Диссертация: Методы и устройства компенсации искажений спектров сигналов изображения цифрового вещательного телевидения
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Методы исследования. При решении поставленных задач в работе использованы современные методы анализа теории телевидения, включая элементы теории функций и функционального анализа, теории численного интегрирования и дифференцирования, линейной алгебры и геометрии, методы спектрального анализа Фурье, численного анализа, программирования и др. Независимые исследования также показали, что при… Читать ещё >

Содержание

  • ГЛАВА 1. КОДИРОВАНИЕ СТРУКТУРЫ СПЕКТРА СИГНАЛОВ ИЗОБРАЖЕНИЙ В СИСТЕМАХ ЦИФРОВОГО ТЕЛЕВИДЕНИЯ
    • 1. 1. Особенности формирования сигналов телевизионного изображения
    • 1. 2. Специфика аналого-цифрового преобразования сигналов телевизионного изображения для систем цифрового телевидения
    • 1. 3. Особенности противошумовой коррекции сигналов телевизионного изображения
    • 1. 4. Современные методы сжатия сигналов изображений в системах цифрового телевидения
      • 1. 4. 1. Использование межкадрового кодирования для устранения временной избыточности
      • 1. 4. 2. Использование внутрикадрового кодирования для устранения пространственной избыточности в изображении
    • 1. 5. Искажения телевизионных изображений в системах сжатия цифрового телевизионного изображения с использованием блочной структуры
    • 1. 6. Выводы
  • ГЛАВА 2. ОСНОВНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ И ПАРАМЕТРЫ МЕТОДА КОДИРОВАНИЯ Н.264/АУС
    • 2. 1. Сравнительные характеристики методов сжатия Н262 и Н.264/АУС
    • 2. 2. Основные особенности стандарта Н.264/АУС
      • 2. 2. 1. Процесс кодирования и декодирования макроблоков
      • 2. 2. 2. Адаптивное кодирование кадров/полей
      • 2. 2. 3. Внутрикадровое предсказание
      • 2. 2. 4. Межкадровое предсказание
      • 2. 2. 5. Преобразование, масштабирование и квантование
      • 2. 2. 6. Петлевой фильтр против блочного эффекта
      • 2. 2. 7. Гипотетический опорный декодер
    • 2. 3. Энтропийное кодирование
    • 2. 4. Выводы
  • ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ ПРЕДВАРИТЕЛЬНОЙ КОРРЕКЦИИ ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННОЙ СТРУКТУРЫ СИГНАЛОВ ИЗОБРАЖЕНИЙ В ЦИФРОВОМ ТЕЛЕВИДЕНИИ
    • 3. 1. Анализ и разработка методов коррекции искажений пространственного спектра сигналов изображений
    • 3. 2. Разработка метода противошумовой коррекции
    • 3. 3. Разработка метода внутрикадрового предсказания для стандартов с блочным кодированием
    • 3. 4. Адаптивный выбор размеров блоков для внутрикадрового кодирования
    • 3. 5. Выводы
  • ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА УСТРОЙСТВА КОРРЕКЦИИ ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННОЙ СТРУКТУРЫ ИЗОБРАЖЕНИЯ В СИСТЕМАХ ЦИФРОВОГО ВЕЩАТЕЛЬНОГО ТЕЛЕВИДЕНИЯ
    • 4. 1. Разработка устройства коррекции пространственно временной структуры изображения
    • 4. 2. Результаты работы разработанного устройства коррекции пространственно временной структуры изображения
    • 4. 3. Выводы

Методы и устройства компенсации искажений спектров сигналов изображения цифрового вещательного телевидения (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность темы

.

В России утверждена концепция перехода к цифровому телевидению. Так, к 2015 году для вещания должны полностью использоваться цифровые стандарты сжатия изображения.

Несмотря на то, что наиболее используемый стандарт цифрового сжатия уже более 20 лет остаётся Н.262 (МРЕО-2), наиболее перспективным является Н.264/АУС (МРЕО-4 Часть 10). Это связано, в первую очередь, с более хорошими показателями сжатия и качества сжатого изображения, а также, с возможностью работать с различными платформами доставки контента (ГР, мобильные устройства и т. д.).

Передаваемое по каналам связи изображение зачастую содержит такие нежелательные компоненты как шумы, перекрёстные помехи декодирования, импульсные помехи и др. Устраняя такие компоненты можно значительно повысить эффективность сжатия.

Чтобы достигнуть эффективного использования цифровых каналов при сохранении качества, вещательные компании используют предобработку видеосигнала перед сжатием. Специализированные устройства предварительной обработки не только снижают уровень шумов, но и подавляют те компоненты изображения, которые практически незаметны для зрителя, однако особенно сильно расходуют ресурс кодера сжатия, например, двигающиеся диагональные структуры. Именно поэтому аппаратура предобработки и шумоподавления нашла широкое применение у профессионалов всего мира.

Независимые исследования также показали, что при заданном качестве изображения скорости потока до и после обработки существенно отличаются. Очевидно, что это даёт возможность дополнительной загрузки канала другими программами или данными. Предварительная обработка вносит очень большой вклад в решение извечного компромисса — поток/качество.

Активное внедрение во всём мире вещания телевидения высокой чёткости делает использование предобработки сигналов ещё более актуальным. Сигналы ТВЧ имеют значительно большую скорость цифрового потока, а значит, передача таких сигналов по каналам связи ещё более требовательна к ресурсам этих каналов, что делает предобработку просто необходимой.

Разработка алгоритмов предварительной компенсации пространственно-временных искажений в сигналах телевизионных изображений, осуществлённая с учётом специфики нового стандарта сжатия является, безусловно, актуальной в данное время задачей наряду с необходимостью дальнейшего совершенствования алгоритмов и самого сжатия Н.264/АУС.

Цель и задачи работы. Целью диссертационной работы является разработка методов, алгоритмов и устройств, позволяющих, с учётом специфики формирования и сжатия сигналов изображений, эффективно уменьшать сопутствующие искажения их спектра, возникающие в цифровых системах вещательного телевидения.

Для достижения поставленной цели в работе решены следующие научно-практические задачи:

1. Проведён анализ процесса формирования сигнала в устройствах цифрового телевидения.

2. Разработан алгоритм ограничения пространственного спектра сигналов телевизионных изображений.

3. Осуществлён сравнительный анализ основных принципов и методов сжатия цифрового телевизионного сигнала по стандартам МРЕС-2 и Н.264/АУС.

4. Разработан метод коррекции линейных искажений пространственной структуры сигналов изображений в системах цифрового телевидения.

5. Разработан метод противошумовой коррекции сигналов изображений в системах цифрового телевидения.

6. Разработан новый метод предсказания и восстановления структуры изображений для внутрикадрового сжатия соответствующего спектра.

7. Разработаны рекомендации по выбору размера блоков при внутрикадровом кодировании по стандарту сжатия Н.264/АУС.

8. Проведены экспериментальные исследования разработанного метода коррекции линейных искажений сигналов изображений.

9. Проведены экспериментальные исследования разработанного метода противошумовой коррекции сигнала изображения.

10. Проведены сравнительные экспериментальные исследования разработанного метода и алгоритма предсказания и восстановления структуры телевизионного изображения для внутрикадрового кодирования.

Методы исследования. При решении поставленных задач в работе использованы современные методы анализа теории телевидения, включая элементы теории функций и функционального анализа, теории численного интегрирования и дифференцирования, линейной алгебры и геометрии, методы спектрального анализа Фурье, численного анализа, программирования и др.

Научная новизна. Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Проведен теоретический анализ характеристик, параметров и искажений формирования сигналов телевизионных изображений в системах цифрового вещательного телевидения.

2. Разработан метод коррекции линейных искажений сигналов изображений в системах цифрового телевидения.

3. Разработан метод предсказания и восстановления структуры телевизионного изображения для внутрикадрового кодирования.

4. Создано программное обеспечение для моделирования метода коррекции линейных искажений телевизионного сигнала.

Создано программное обеспечение для моделирования метода предсказания и восстановления структуры телевизионного изображения для внутрикадрового кодирования.

Практическая ценность:

1. Разработан метод коррекции линейных искажений сигналов изображений в системах цифрового телевидения.

2. Разработан метод предсказания и восстановления структуры телевизионного изображения для внутрикадрового кодирования.

3. Разработана методика адаптивного выбора размеров блоков при внутрикадровом кодировании телевизионного сигнала.

Реализация результатов работы. Результаты работы использованы при разработке систем передачи видеоинформации ЗАО «СпецВидеоПроект», при проведении учебного процесса на кафедре телевидения им. С. И. Катаева МТУ СИ и при выполнении НИР в лаборатории «Цифровой обработки телевизионных сигналов» (НИЛ-11) НИЧ МТУ СИ.

Апробация результатов. Основные положения диссертационной работы доложены и обсуждены на научно-технических конференциях: «Фундаментальные проблемы радиоэлектронного приборостроения», 2007 г., научно — технических конференциях профессорско-преподавательского состава, МТУ СИ, Москва, 2003;2006 г. г., «Молодые учёные — науке, технологиям и профессиональному образованию в электронике», 2006;2007 г. г.

Публикации. По материалам диссертационной работы опубликовано 14 научных работ.

Объём и структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырёх глав, заключения, списка литературы и приложения. Работа.

4.3 Выводы.

В результате разработки и моделирования работы устройства коррекции пространственно-временной структуры изображений для цифрового вещательного телевидения можно сделать выводы:

1. Разработанное устройство позволяет эффективно корректировать апертурные и другие линейные искажения и подавлять шумовую составляющую в широком диапазоне её уровня.

2. Адаптивные методы, используемые в устройстве для обработки сигнала изображения, сохраняют его высокую пространственную чёткость одновременно с высоким уровнем коррекции.

3. Разработанное устройство коррекции обеспечивает согласование пространственно-временной структуры изображения с характеристиками последующего внутри и межкадрового предсказания по стандарту Н.264/АУС.

4. Проведённые экспериментальные исследования показали высокую эффективность разработанных методов коррекции линейных искажений и противошумовой коррекции.

5. Рекомендуется использование разработанных методов и устройства для коррекции сигнала перед системами сжатия по стандарту Н.264/АУС и Н.262.

6. Рекомендуется использовать разработанный метод предсказания внутрикадровой структуры изображения для развития существующего метода сжатия Н.264/АУС.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

В процессе выполнения диссертационной работы был проведён анализ процесса формирования и преобразования сигналов телевизионных изображений. Рассмотрено сжатие сигнала ТВ изображения по стандарту Н.264/АУС. В частности подробно рассмотрена процедура внутрикадрового предсказания и процесса формирования структуры потока Н.264/АУС.

Выявлена необходимость и возможность использования коррекции пространственно-временной структуры изображения перед системами сжатия. В частности, выявлено нарастание уровня шума при применении апертурной коррекции. Обоснована необходимость коррекции пространственных искажений. Рассмотрены существующие методы коррекции.

Разработаны и исследованы эффективные методы коррекции искажений в системах вещательного телевидения. Разработанные методы учитывают специфику формирования, кодирования и особенности зрительной системы человека.

При разработке метода коррекции линейных искажений изображения рассмотрены и обоснованы маски адаптивного фильтра высоких частот, используемого для коррекции линейных искажений. Получено высокое согласование разработанного фильтра с характеристиками зрительной системы человека.

Проведённые теоретические и экспериментальные исследования разработанных методов позволили решить следующие задачи:

1. Разработан эффективный метод коррекции линейных искажений телевизионного изображения.

2. Разработан эффективный метод противошумовой коррекции телевизионного изображения. 3. Разработан метод предсказания внутрикадровой структуры изображения для его дальнейшего кодирования.

4. Даны рекомендации по выбору размера блока для внутрикадрового кодирования изображения.

5. Разработано устройство коррекции пространственно-временной структуры изображения.

6. Разработано программное обеспечение, моделирующее работу устройства.

7. Проведены экспериментальные исследования разработанного устройства коррекции пространственно временной структуры изображения.

8. Разработано программное обеспечение, моделирующее предложенный метод предсказания внутрикадровой структуры изображения.

Проведённое моделирование разработанных методов и устройства показало их эффективность. Разработанные методы обеспечивают повышение качества телевизионного изображения при прохождении сигнала изображения по цепям вещательного тракта.

Устройство коррекции обеспечивает согласование пространственно-временной структуры изображения с характеристиками последующего внутри и межкадрового предсказания по стандарту Н.264/АУС.

Рекомендуется использование разработанного устройства для коррекции сигнала перед системами сжатия по стандарту Н.264/АУС и Н.262.

Рекомендуется использовать разработанный метод предсказания внутрикадровой структуры изображения для последующего развития существующего метода сжатия Н.264/АУС.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Ю.Б., Кривошеев М. И., Красносельский И. Н. Цифровое телевизионное вещание. Основы, методы, системы.-М.:(НИИР-ИОИ), 2001.
  2. В. Ф. Самойлов, Б. П. Хромой. Телевидение. -М.: Связь, 1975.
  3. В. Н. Разработка и применение методов анализа характеристик и параметров элементов формирования сигналов изображения в системах телевидения, автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук, Москва, 1994
  4. В.Н. Безруков Анализ характеристик спектра ортогональных структур квазипериодической дискретизации в системах телевидения, -М.: Радиотехника, 1989, № 2, с. 3−7.
  5. М.Я.Выгодский Справочник по высшей математике. —М: Наука, 1973.
  6. A.B. Анализ характеристик двумерных цифровых фильтров с ортогональным ограничением спектра выходного сигнала. Цифровая обработка сигналов. -№ 4, 2009, 16−20
  7. В.Е., Быстрое Н. Е., Чеботарев Д. В. Шумоподобные сигналы. Анализ, Синтез, Обработка. -СПб.: Наука и Техника, 2005. -400 с.
  8. Р.Гонсалес, Р. Вудс Цифровая обработка изображений. -М.: Техносфера, 2006.
  9. Ю.Р.Гонсалес, Р. Вудс, С. Эддинс Цифровая обработка изображений в среде MATLAB. -М.: Техносфера, 2006.
  10. Б.А. Локшин Цифровое вещание: от студии к зрителю. -М.: Сайрус Системе, 2001.
  11. Кокрен и др., Что такое быстрое преобразование Фурье? ТИИЭР, 1967. т. 55 № 10.
  12. ISO/IEC 13 818. Information Technology Generic coding of moving picturesiand associated audio information. Part 1: Systems, 1996 (ITU-T Rec.H.222.0,0, 1995) — Part 2: Video, 1996 (ITU-T Rec. H.262, 1995).
  13. Телевидение. Под редакцией B.E. Джакони. — M.: Радио и связь, 1997.
  14. В.Н.Безруков, А. В. Королев, В. Н. Ляпунов, С. С. Новаковская Выбор параметров системы телевидения высокой визуальной четкости и качества. Техника кино и телевидения.-1985.-№ 10.-с.З-9.
  15. Д. Хьюбел Глаз, Мозг, Зрение: Пер. с англ. — М.: Мир, 1990. — 240 с. 170 некоторых особенностях характеристик зрительной системы наблюдателя телевизионных изображений/ЛГруды учебных институтов связи, 1976. —№ 74. — С. 28 36.
  16. M.L. Davidson Perturbation approach to spatial brightness interaction in human vision.J. Opt. Soc. Am, 1968, 58, № 9, pp. 1300−1308.
  17. Antonio С. Franca Pessoa. Video Quality Assessment Using Objective Parameters Based on Image Segmentation. ITU-T, SG12, doc 12−39, 1997.
  18. Fibush D. Practical application of objective picture quality measurements. Proceedings of 1998 International Broadcasting Convention.
  19. Lubin, J. A human vision system model for objective picture quality measurements. Proceedings of 1997 International Broadcasting Convention. Pp 498 to 503.
  20. Baroncini V. A. Automatic Visual Quality Control in Digital TV Services. Proceedings of 1998 International Broadcasting Convention. Pp 425 to 430.
  21. Hamada Т., Satoshi H., Matsumoto S. Picture Quality assessment by three-layered bottom-up noise weighting considering human visual perception. SMPTE, January, 1999.
  22. Fechter F. Objective Beurteilung der Qualitaet komprimierter Bildfolgen: Ein heuristisch optimiertes Modell. Fernseh- und Kino-Technik, 1998, N7, s.417−421.
  23. Gary J. Sullivan, Thomas Wiegand Video Compression From Concepts to the H.264/AVC Standard. // Proc. of the IEEE, vol.93, pages: 18−31, 2004
  24. Ян Ричардсон Видеокодирование. H.264 и MPEG-4 стандарты нового поколения. —М.: Техносфера, 2005.
  25. ITU-T Recommendation Н.263. Advanced video coding for generic audiovisual services, 2009.
  26. G. J. Sullivan, «Multi-hypothesis motion compensation for low bit-rate video coding,» IEEE Intl. Conf. on Acoust., Speech, Signal Proc. (ICASSP), Minneapolis, MN, pp. 437−440, Apr. 1993.
  27. M. T. Orchard and G. J. Sullivan, «Overlapped block motion compensation: an estimation-theoretic approach,» IEEE Trans, on Image Proc., vol. 3, no. 5, pp. 693−699, Sep. 1994.
  28. M. Flierl, Т. Wiegand, and B. Girod, «A locally optimal design algorithm for block-based multi-hypothesis motion compensated prediction,» IEEE Data Compression Conference (DCC), Snowbird, UT, USA, pp. 239−248, Mar. 1998.
  29. M. Flierl and B. Girod, «Generalized В pictures and the draft JVT/H.264 video compression standard,» IEEE Trans. On Circuits and Syst. for Video Tech., vol. 13, no. 7, pp. 587- 597, July 2003.
  30. P. List, A. Joch, J. Lainema, G. Bjontegaard, M. Karczewicz, «Adaptive deblocking filter,» IEEE Trans, on Circuits and Syst. for Video Tech., vol. 13, no. 7, pp. 614−619, July 2003.
  31. J. Ribas-Corbera, P. A. Chou, and S. L. Regunathan, «A generalized hypothetical reference decoder for H.264/AVC,» IEEE Trans, on Circuits and Syst. for Video Tech., vol. 13, no. 7, pp. 674−687, July 2003.
  32. ITU-T and ISO/IEC JTC 1, «Advanced video coding for generic audiovisual services,» ITU-T Rec. H.264 and ISO/IEC 14 496−10 AVC, 2003.
  33. Д. Марр Зрение. Информационный подход к изучению представления и обработки зрительных образов. -М.: Радио и связь, 1987.
  34. М.И. Кривошеев Международная стандартизация цифрового телевизионного вещания. -М., Научно-исследовательский институт радио (НИИР), 2006.-928с.
  35. И.В., Балобанов А. В., Комаров П. Ю. Коррекция пространственных искажений сигнала изображения в системах цифрового телевидения. Инфокоммуникационные технологии. — 2006. — № 4. С. 69 — 73.
  36. В.Н. Безруков, В. Ю. Мамаев, К. В. Селиванов Специфика анализа апертурных характеристик в системах телевидения. Телекоммуникации и транспорт № 2, 2009.
  37. Н.Н. Красильников Теория передачи и восприятия изображений. —М.: Радио и связь, 1986. —248 с.
  38. И.В. Власюк Разработка модели зрительной системы человека для метода объективного контроля качества изображений в системах цифрового телевидения. Телекоммуникации и транспорт. Спецвыпуск «Технологии информационного общества». Часть 1. Июнь, 2009.
  39. В.Н., Власюк И. В., Комаров П. Ю. Мультипликативные амплитудные искажения оптического отображения видеоинформации в пространство кадра при телевизионном контроле// Метрология и измерительная техника в связи. — 2005. — № 5. — С.24 30.
  40. В.Н. Принципы построения и анализа характеристик спектра структур дискретизации телевизионных изображений//Техника кино и телевидения. 1990. — № 7. — С.7— 23.
  41. И.В. Метод контроля пространственных характеристик телевизионных камер//Метрология и измерительная техника в связи. — 2005. -№ 6. С. 13 — 16.
  42. В.Н., Беляев B.C., Дерибас Г. Т. и др. Проектирование и техническая эксплуатация телевизионной аппаратуры. Учеб. пособие для вузов.- под ред. C.B. Новаковского.-М.:Радио и связь, 1994.
  43. И. С. Гоноровский, М. П. Демин, Радиотехнические цепи и сигналы, М.:Радио и связь, 1994.
  44. У. Цифровая обработка изображений. М.: Мир, 1982, — 1−2 том.
  45. P.E., Фрайер Р., Иванов К. В., Манцветов A.A. Цифровое преобразование изображений. -М: Горячая линия-Телеком, 2003. -228 с.
  46. М.И., Кустарёв А. К. Световые измерения в телевидении. —М.: Связь, 1973.
  47. Z. Wang, А. С. Bovik, H. R. Sheikh and E. P. Simoncelli, «Image quality assessment: From error visibility to structural similarity,» IEEE Transactions on Image Processing, vol. 13, no. 4, pp. 600−612, Apr. 2004.
  48. Loza et al., «Structural Similarity-Based Object Tracking in Video Sequences», Proc. of the 9th International Conf. on Information Fusion
  49. Интернет ресурс свободная энциклопедия Wikipedia http://en.wikipedia.org/wiki/SSIM
  50. К. Гласман, Методы передачи данных в цифровом телевидении. Часть 1., Журнал «625», 1999, № 5.
  51. К. Гласман, Методы передачи данных в цифровом телевидении. Часть 2., Журнал «625», 1999, № 7.
  52. К. Гласман, Методы передачи данных в цифровом телевидении. Часть 3., Журнал «625», 1999, № 9.
  53. Б. П. Хромой, В. Н. Безруков, В. Г. Балобанов. К расчету фазовых и временных характеристик линейных телевизионных устройств минимальной фазы. «Радиотехника», Том 25, 1970 г., № 2, с. 11−17.
  54. В.Н., Медведев A.A., Седов М. О. Спектры элементарных составляющих пространственной структуры изображений. Телекоммуникации и транспорт. Спецвыпуск «Технологии информационного общества». Часть 1. Июнь, 2009.
  55. В.Н., Медведев A.A., Седов М. О. Анализ характеристик спектра структур внутрикадровой дискретизации сигналов телевизионных изображений. Телекоммуникации и транспорт. -2009. № 5.
  56. Kim J., Choi Т. Adaptive matching scan algorithm based on gradient magnitude for fast full search in motion estimation // IEEE Transactions on consumer electronics, 45 (3), 1999.
  57. Kim J., Choi T. A fast full-search motion-estimation algorithm using representative pixels and adaptive matching scan // IEEE Transactions on circuits and systems for video technology, 10 (7), 2000.
  58. Jung S., Shin S., Baik H., Park M. Nobel successive elimination algorithms for the estimation of motion vectors // IEEE International symposium on multimedia software engineering, Tamkang University, Taipei, Taiwan, 2000.
  59. . P. Теоретические основы статистической радиотехники., т. 1, т. 2, т. 3. -М: Сов. Радио, 1974, 1975, 1976.
  60. П.Л. «Исследование и разработка методов и устройства внутрикадрового сжатия изображений». Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук, Москва, 2001 г.
  61. Цифровое кодирование телевизионных изображений. / Под ред. И. И. Цуккермана. М.: Радио и связь, 1981.
  62. Wang Н., Mersereau R. Fast algorithms for the estimation of motion vectors // IEEE Transactions on image processing, 8(3), 1999.
  63. Л.А. Севальнев. Передача цифровых телевизионных программ с информационным сжатием по спутниковым каналам связи. «Телеспутник», 1997 г., № 7, с. 64−69.
  64. JI. А. Севальнев. Передача сигналов цифрового телевидения с информационным сжатием данных по кабельным линиям связи. «Телеспутник», 1998 г., № 1, с. 72.,.76.
  65. JI.A. Севальнев. Эфирное вещание цифровых ТВ-программ со сжатием данных. «Телеспутник», 1998 г., № 10.
  66. MathWorks MATLAB Product Help Version 6.5.0.180913a Release 13. The language of Technical Computing. The Math Works, Inc., 2002.
  67. А.Г., Медведев A.A., Кривенцев A.M. Обзор различных алгоритмов сжатия изображения Научно техническая конференция профессорско — преподавательского, научного и инженерно — технического состава: Тез. докл. Книга 1. — М.: МТУ СИ, 2003
  68. A.A., Использование предварительной обработки видеосигнала перед сжатием. BROADCASTING. -2004. -№ 8
  69. A.A. Использование компенсации движения в системах обработки видео изображений Научно техническая конференция профессорско — преподавательского, научного и инженерно — технического состава: Тез. докл. Книга 1. -М.: МТУСИ, 2006.
  70. Медведев A.A. Методы подавления шума в вещательном телевидении
  71. Материалы международной научно-технической конференции «Фундаментальные проблемы радиоэлектронного приборостроения». М. -2007
  72. A.A. Системы Snell & Wilcox для тестирования, оценки и контроля потоков MPEG Журнал 625, 1/2004
  73. A.A. Обзор особенностей нового стандарта кодирования видеоинформации H.264/AVC Технологии информационного общества: Тезисы докладов московской научно-технической конференции. — М.: Инсвязьиздат, 2007.
  74. A.A. Внутрикадровое предсказание в стандарте H264/AVC Технологии информационного общества: Тезисы докладов московской научно-технической конференции. — М.: Инсвязьиздат, 2007.
Заполнить форму текущей работой

На отлично!