Метод повышения оперативности доведения видовых изображений для бортовых телекоммуникационных комплексов аэрокосмического мониторинга : Метод підвищення оперативності доведення видових зображень для бортових телекомунікаційних комплексів аерокосмічного моніторингу

Краткое описание

министерство обороны Украины
Харьковский университет Воздушных Сил имени Ивана Кожедуба

На правах рукописи

Шинкарев ВАЛЕРИЙ ВЛАДИМИРОВИЧ

УДК 621.391.2: 004.9+528.8.04

Метод повышения оперативности доведения видовых изображений для бортовых телекоммуникационных комплексов аэрокосмического мониторинга

Специальность 05.12.13 радиотехнические устройства и средства телекоммуникаций

Диссертация на соискание ученой степени
кандидата технических наук

Научный руководитель
БАРАННИК Владимир Викторович доктор технических наук,
профессор

Харьков 2012

СОДЕРЖАНИЕ

перечень УСЛОВНЫХ сокращений..........4

ВВЕДЕНИЕ...........5

РАЗДЕЛ1.Обоснование направлениЙ совершенствования бортовых средств телекоммуникаций для повышения эффективности аэрокосмического мониторинга15

1.1.Исследование радиотехнических комплексов и средств телекоммуникаций систем аэрокосмического мониторинга.16

1.2.Обоснование требований к системам сжатия видеоданных для бортовых комплексов аэрокосмического мониторинга............................35

1.3.Анализ технологий компактного представления видеоданных, используемых для бортовых систем аэрокосмического мониторинга39

1.4.Постановка задач на исследование46

Выводы49

РАЗДЕЛ2.построение неравновесных позиционных чисел для дифференциального представления изображений...51

2.1.Разработка моделей дифференциального представления видеоданных...52

2.2.Формирование комбинаторной модели информативности дифференциального представления.64

2.3.Разработка описания дифференциального представления изображений на основе неравновесных позиционных чисел....68

Выводы80

РАЗДЕЛ3.разработка метода сжатия дифференциального представления изображений..82

3.1.Обоснование перфорированности динамических диапазонов дифференциального представления изображений.83

3.2.Разработка метода сжатия дифференциального представления изображений на основе кодирования неравновесных перфорированных чисел........91

3.3.Создание кодирования неравномерных композиционных перфорированных неравновесных позиционных чисел...104

Выводы..112

РАЗДЕЛ4.Оценка эффективности созданной технологии компактного представления изображений аэрокосмического мониторинга с использованием бортовых средств телекоммуникаций.....115

4.1.Оценка временных характеристик процесса обработки изображений для бортовых средств телекоммуникаций..116

4.2.Сравнительная оценка эффективности процессов обработки видеоданных на борту для разработанного и известных методов сжатия121

4.3.Схемотехнические реализации созданных технологий обработки изображения......................129

Выводы..132

Выводы..134

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ....137

Приложение А. Примеры обрабатываемых изображений.......................149

Приложение Б. Акты реализации научно-прикладных результатов исследований....................................................................................................151

ПЕРЕЧЕНЬ УСЛОВНЫХ СОКРАЩЕНИЙ

АКМ

аэрокосмический мониторинг

АК

арифметическое кодирование

БПЛА

беспилотный летательный аппарат

ВЗУ

внешнее запоминающее устройство

ДВП

дискретное вейвлет преобразование

ДКП

дискретное косинусное преобразование

ДНП

дифференциальное неравновесное пространство

ДПУ

двумерное преобразование Уолша

ИКС

информационно-коммуникационные системы

КА

космический аппарат

КТС

комплекс технических средств

КС

канал связи

КДС

кодирование длин серий

КМС

комбинированный метод сжатия

ЛПР

лицо, принимающее решение

МДП

массив дифференциального представления

МП

микропроцессор

МПК

метод полиадического кодирования

НПК

неравновесное позиционное кодирование

НПП

неравновесное позиционное представление

НПЧ

неравновесное позиционное число

ОК

объект контроля

ОУ

объект управления

ПК

показатель качества

ПНПЧ

перфорированное неравновесное позиционное число

ПОСШ

пиковое отношение сигнал/шум

СППВ

среднеквадратический показатель погрешности восстановления

СУС

системы управления и связи

ТКПВ

технология компактного представления видеоданных

ТКС

телекоммуникационные системы

УУ

управляющие уровни

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы. В соответствии с Национальной программой информатизации Украины, Национальными космическими программами Украины важнейшей составляющей общегосударственных геоинформационных систем является комплекс сбора и передачи информации на основе аэрокосмического мониторинга (АКМ) с использованием современных интегрированных информационных технологий, включающие радиотехнические системы и средства телекоммуникаций. Одной из главных задач систем АКМ является повышение эффективности принятия решений, необходимых для своевременного предупреждения, обнаружения, локализации и ликвидации кризисных ситуаций и их последствий. Использование средств аэрокосмического мониторинга, который осуществляется на основе группировки низкоорбитальных космических аппаратов (КА), беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), аэробусов и пилотируемых летательных аппаратов, особенно важно для Украины, на территории которой с высокой концентрацией сосредоточены: транспортные и энергетические магистрали национального и общемирового значения; крупные промышленные, нефтеперерабатывающие и химические предприятия; гидро-, тепловые и атомные электростанции; крупные нефтегазовые хранилища; крупномасштабные лесные массивы и горные ландшафты; система морских и речных транспортных артерий и водохранилищ. Для этого на базе использования информационно-коммуникационных систем необходимо обеспечить: непрерывное и периодическое оценивание состояния объектов контроля; оперативный сбор, прием, передачу, обработку, анализ и отображение видеоинформации. Время организации связи и доведения информации должно изменяется в пределах от нескольких секунд до нескольких минут. Здесь требуется учитывать, что на борту средства АКМ формируются изображения класса аэрокосмического мониторинга, отличающиеся высокой степенью насыщенности мелкими деталями, цветовыми перепадами, и имеющими значительный уровень информативности. Не своевременная доставка видовых изображений в процессе управления приводит к ее устареванию и принятию ошибочных решений. Это сказывается на эффективности выполнения операций по ликвидации, локализации и предотвращению чрезвычайных ситуаций.
С одной стороны требуемое время и заданный уровень разрешающей способности зависит от класса решаемых задач. Время доставки видеоинформации с борта зависит от: способа съема и формирования видеоинформации на борту; требуемой разрешающей способности снимков; высоты съема информации, фокусного расстояния и скорости полета БПЛА. При этом обосновано, что для обеспечения видеоинформацией с большей детализацией и на большей высоте съема требуется увеличивать размеры изображений. Поэтому объемы изображений, формируемых на борту, могут достигать порядка сотенМбит (до порядка Гбит в секунду).
С другой стороны на время доставки видеоинформации с борта влияют ограничения на: массогабаритные характеристики БПЛА; мощность источников питания; время между формированием соседних кадров; время полета, вызванное повышенной плотностью осадков, и температурного режима.
Проведенная оценка возможности существующих информационно-коммуникационных технологий по обеспечению доведения требуемых объемов видеоданных в системах аэрокосмического мониторинга показала, что существующие возможности бортовой аппаратуры передачи данных не обеспечивают требуемого времени доставки оцифрованных изображений при заданной разрешающей способности и ограничениях на время обработки изображения. Минимальное время на передачу видеоинформации на основе существующих радиотехнических средств и телекоммуникационных технологий показал, что оно достигает нескольких десятков минут. Это приводит к устареванию получаемой информации, принятию запоздалых и ошибочных решений.
Следовательно, возникает противоречие между требуемыми характеристиками процессов доставки данных, а именно временем обработки, передачи, качеством восстанавливаемых изображений, и реальными характеристиками для существующих бортовых комплексов АКМ. Откуда, повышение оперативности доведения видеоинформации с заданным ее качеством на основе использования бортовых средств телекоммуникаций системы аэрокосмического мониторинга является актуальной научно-прикладной задачей.
Одним из эффективных направлений повышения оперативности доведения информации является уменьшение объемов обрабатываемых и передаваемых данных, в результате интегрирования на борту технологий компактного представления.
Значительный вклад в развитие теории и методов сжатия изображений внесли многие ученые, а именно: АлександровВ.В., КоролевА.В., БаранникВ.В., КрасильниковН.Н., ЛукинВ.В. Из зарубежных исследователей ЗивДж., ПрэттУ.К., РябкоБ.Я., ШеннонК., ХартлиР.Л.
Для интегрирования технологий сжатия видеоданных на бортовом комплексе требуется учитывать, как особенности функционирования бортовой радиотехнической аппаратуры, так и то, что основным классом видеоданных, формируемых на борту средств АКМ, являются сильнонасыщенные мелкими деталями изображения.
Существующие методы сжатия делятся на три класса [2 5; 15 18; 19; 21; 23 26; 28; 29; 33; 38; 39; 42 44; 47 56; 60 62; 65; 67; 69; 72; 73; 75; 76; 78 84; 87 126]. Первый класс образуют методы, выполняющие обработку с внесением безвозвратных потерь информации. Методы, относящиеся ко второму классу, осуществляют сжатие изображений без внесения погрешности, основной недостаток которых заключается в низких значениях степени сжатия изображений аэрокосмического мониторинга. Для такой степени сжатия за требуемое время доведения будет получено не более чем 30% от необходимого объема информации. Наибольшая степень сжатия достигается на основе методов, принадлежащих третьему классу методов, осуществляющих сжатие с потерей качества. Данные методы сжатия используют предварительную обработку, состоящую в аппроксимации исходных блоков изображений базисными функциями ортогональных преобразований. Основные недостатки таких методов состоят в том, что:
- сжатие достигается за счет устранения психовизуальной и статистической избыточности. Коэффициент сжатия зависит от степени вносимых искажений, которые приводят к безвозвратным потерям важной информации. Его значение резко снижается (до 2 раз) в случае обработки изображений аэрокосмического мониторинга в режиме контролируемых потерь их качества;
- время на выполнение двумерных ортогональных преобразований достигает до 70% от суммарного времени на обработку видеоданных;
- количество операций на выполнение арифметического кодирования в пространстве разрядных плоскостей, сформированных на основе компонент ДКП и ДВП, достигает до 90% от суммарного количества операций, затрачиваемых на получение сжатого представления изображения.
Следовательно, существующие методы сжатия не обеспечивают необходимого времени доведения видеоданных для существующих информационно-телекоммуникационных технологий в системах АКМ. Значит, совершенствование методов сжатия с контролируемой потерей качества изображений аэрокосмического мониторинга на бортовых средствах телекоммуникаций является актуальным направлением научно-прикладных исследований.
На основе проведенного анализа недостатков существующих методов сжатия следует, что для повышения оперативности доведения информации необходимо разработать метод, обеспечивающий:
1) сжатие изображений с контролируемой потерей качества с использованием ортогональных преобразований, в условиях ограниченной сложности процесса обработки;
2) сжатие трансформант преобразований на основе выявления закономерностей не только статистической и психовизуальной природы, но и закономерностей структурной природы.
Отсюда тематика диссертационных исследований связанная с разработкой метода повышения оперативности доведения аэрокосмических изображений с контролируемой потерей качества для бортовых средств телекоммуникаций на основе технологий компактного представления является актуальной.
Связь работы с научными программами, планами, темами. Диссертационные исследования проводились в соответствии со следующими программами и нормативными документами: Закону України «Про Концепцію Національної програмі інформатизації» від 04.02.1998 №75/98-ВР, Концепції розвитку зв'язку України від 9.12.1999 р. N2238, Національних космічних програм України від 30.09.2008 N 608-VI, планами научной, научно-технической деятельности Харьковского университета Воздушных Сил имени Ивана Кожедуба, в рамках которых была выполнена НИР Розробка методів обробки інформації в інформаційно-телекомунікаційних системах” (№0101U000615), в которой автор диссертации был исполнителем.
Цель исследований. Цель диссертационной работы заключается в разработке метода повышения оперативности доведения аэрокосмических изображений с контролируемой потерей качества для бортовых средств телекоммуникаций на основе технологий компактного представления.
Для достижения сформулированной цели необходимо решить следующие задачи:
1. Провести анализ существующих методов компрессии и выявить недостатки, влияющие на снижение оперативности доведения видеоинформации аэрокосмического мониторинга.
2. Обосновать направление для разработки метода повышения оперативности доведения видеоинформации с использованием технологий компрессии.
3. Разработать метод повышения оперативности доведения видеоинформации для бортовых средств телекоммуникаций на основе компрессии насыщенных деталями изображений с контролируемой потерей их качества.
4. Провести сравнительный анализ методов компрессии изображений с использованием разработанной программной реализации для созданного метода сжатия.
Объект исследования. Процессы повышения оперативности доведения видеоинформации бортовыми средствами телекоммуникаций в системе аэрокосмического мониторинга.
Предмет исследования. Методы повышения оперативности доведения видеоинформации для бортовых средств телекоммуникаций на основе технологий компрессии изображений.
Методы исследования. При решении поставленных задач в работе использовались методы теории оценки эффективности функционирования сложных систем, теории оптимального приема, фильтрации и восприятия изображений, структурного и комбинаторного анализа, теории информации и кодирования, математической статистики.
Научная новизна результатов исследований заключается в том, что:
1.Впервые построена модель оценки информативности изображений на основе сокращения комбинаторной избыточности в дифференциальном представлении. В отличии от других моделей учитываются неоднородности структурного содержания дифференциального представления изображений и перфорированные ограничения на динамический диапазон их элементов. Это позволяет повысить количество сокращаемой избыточности в насыщенных реалистических изображениях аэрокосмического мониторинга.
2.Получила дальнейшее развитие технология компрессии дифференциального представления изображений, отличающаяся от известных тем, что: осуществляется выявление ограничений на динамические диапазоны МДП; массивы дифференциального представления описываются кодами-номерами неравновесных позиционных чисел. Это позволяет исключить потери качества воспроизводимых изображений и обеспечить дополнительное повышение степени сжатия в условиях сокращения задержек на обработку.
3.Получил дальнейшее развитие метод неравновесного позиционного кодирования, состоящий в том, что осуществляется выявление перфорированных динамических диапазонов на основе взвешенного усреднения исходных динамических диапазонов. Это позволяет дополнительно сократить количество комбинаторной избыточности без использования дополнительной служебной информации.
4.Впервые разработано компактное представление изображений, представленных в дифференциальном виде на основе формирования кодов-номеров для неравновесных перфорированных позиционных чисел. Отличительные особенности разработанного метода от других состоят в том, что: перфорирование осуществляется на основе взвешенного порога с использованием динамических диапазонов элементов неравновесного позиционного числа; формирование кода-номера осуществляется обобщенного перфорированного неравновесного позиционного числа с учетом представления верхнего уровня в дифференциальном пространстве. Это позволяет повысить оперативность доведения видеоинформации бортовыми средствами телекоммуникаций.
Новизна полученных результатов подтверждается отсутствием разработанных моделей и методов в существующих положениях теории и практики систем обработки информации и кодирования.
Обоснованность и достоверность полученных научных результатов. Полученные научные и прикладные результаты базируются на:
- корректном использовании математического аппарата дискретных ортогональных преобразований, положений статистической теории связи, методов теории информации и кодирования, а также аппарата комбинаторного анализа;
- сходимостью в граничных случаях с известными результатами относительно сокращения комбинаторной избыточности.
Достоверность результатов относительно характеристик процессов сжатия и восстановления подтверждается адекватностью результатов, полученных на основе аналитических выражений, с результатами, полученными в ходе натурного эксперимента с реальными изображениями различных классов, а также качественной оценкой восстановленных изображений с использованием вычислительной техники и средств отображения информации.
Практическое значение полученных результатов исследований состоит в том, что разработаны программно-аппаратные реализации метода сжатия изображений на основе неравновесного позиционного кодирования перфорированных массивов дифференциального представления, которые обеспечивают:
1) обработку изображений с различной разрешающей способностью в реальном времени на бортовых вычислительных комплексах;
2) относительно методов компрессии с контролируемой потерей качества, использующих ортогональные преобразования, наименьшее время обработки. Временной выигрыш равен в среднем 2разам;
3) для пикового отношения сигнал/шум на уровне 35дБ следующие результаты: в зависимости от насыщенности изображений аэрокосмического мониторинга коэффициент сжатия изменяется в среднем от 8 до 30 раз, и обеспечивается выигрыш по степени компрессии относительно: методов формата JPEG в среднем от 30% до 50%; методов формата JPEG2000 в среднем от 20% до 45%;
4) в режиме контролируемого качества восстановленных видеоданных усредненный по различным классам изображений аэрокосмического мониторинга выигрыш по степени сжатия относительно существующих на уровне 20%;
5) в случае реализации процессов сжатие изображений в бортовых телекоммуникационных средствах сокращение суммарного времени обработки и передачи относительно существующих методов (JPEG и JPEG2000) с контролируемой потерей качества в среднем в 1,3 раза для сильнонасыщенных и в среднем в 1,7 раза для слабонасыщенных изображений;
6) относительно существующих процессов обработки возможность доведения видеоинформации в реальном времени изображений размером 800х600 элементов в случае использования канала передачи со скоростью не ниже 512Кбит/с; изображений размером 2048х1536 элементов в случае использования канала передачи со скоростью не ниже 1024Кбит/с.
Практическая значимость полученных результатов диссертации подтверждается их применением при выполнении опытно-конструкторских работ в Государственном научно-исследовательском институте МВД Украины (акт реализации от 05.11.2011 г.).
Личный вклад автора диссертационной работы в публикации, выполненные в соавторстве, заключается в следующем: в статье [6] построена модель оценки информативности фрагментов изображений с учетом неравномерности распределения и ограниченности значений динамических диапазонов элементов массивов дифференциального представления; в статье [7] обоснован подход для сокращения избыточности в массивах дифференциального представления видеоданных; в статье [8] создан метод, который позволяет организовать формирование кода-номера за один проход по элементам массива дифференциального представления; в статье [9] разработан методологический анализ системы аэрокосмического мониторинга кризисных объектов; в статье [10] разработан метод композиционной сборки неравновесных перфорированных позиционных чисел; в статье [85] разработан подход относительно формирования перфорирующего порога, для неравновесных позиционных чисел; [95] разработано кодирование перфорированных неравновесных позиционных чисел для дифференциального представления изображений.
Апробация результатов диссертации. Основные результаты диссертации докладывались и были одобрены на: 23-й та 25-й міжнародній науково-практичній конференції ²Перспективные компьютерные, управляющие и телекоммуникационные системы для железнодорожного транспорта Украины², (Алушта, Крим, вересень 2010, 2012р.); четвертій міжнародній науковій конференції ²Сучасні проблеми математичного моделювання, прогнозування та оптимізаціїї², (Кам’янець-Подільський, 2010р.; міжнародній науково-практичній конференції ²Інформаційні технології та комп’ютерна інженерія², (Вінниця, 19-21 травня 2010р.); Proceedings of the Xth International Conference ²Modern problems of radio engineering telecommunications and computer science², (Lviv-Slavske, Ukraine, February 23 27, 2010); международной научно-технической конференции ²Компьютерное моделирование в наукоемких технологиях² Харьков, 18 21 мая 2010г.
Публикации. Основные положения диссертационной работы изложены в 13 научных трудах, включающих 7 научных статей и 6 тезисов докладов на международных научных конференциях.

Структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех разделов, выводов, списка использованных литературных источников и приложений.

Список литературы

ВЫВОДЫ
В диссертации решена научно-прикладная задача, состоящая в повышении оперативности доведения видеоинформации с заданным ее качеством на основе использования бортовых средств телекоммуникаций системы аэрокосмического мониторинга. Разработаны методы компактного представления изображений с контролируемой потерей качества на основе неравновесного позиционного кодирования массивов дифференциального представления по лексикографическому правилу. Созданный метод сжатия обеспечивает дополнительное повышение степени компрессии изображений с контролируемой потерей качества и снижение времени обработки для бортовых средств аэрокосмического мониторинга.
В процессе проведения диссертационных исследований были разработаны следующие научно-прикладные результаты:
1. Обоснован подход относительно сокращения избыточности в реалистических изображениях без потери их качества на основе построения их дифференциального описания.
2. Построена модель оценки информативности фрагментов изображений с учетом неравномерности распределения и ограниченности значений динамических диапазонов элементов массивов дифференциального представления. Обосновано, что массив дифференциального представления имеет комбинаторную избыточность.
3. Обоснован и разработан подход для сокращения избыточности в массивах дифференциального представления видеоданных, базирующийся на одновременном учете коррелируемости и ограниченного количества мелких объектах в реалистических изображениях. В результате чего разработано неравновесное позиционное кодирование массивов дифференциального представления, которое характеризуется: неравновесностью оснований элементов МДП; зависимостью значений весовых коэффициентов от позиции соответствующего элемента в МДП.
4. Разработан метод сжатия изображений представленных в дифференциальном виде на основе кодирования неравновесных перфорированных чисел. Метод базируется на следующих структурно-функциональных составляющих:
1)формирование перфорирующего порога, на основе взвешенного усреднения исходных динамических диапазонов, позволяющего построить перфорирующие числа на базе неравновесных позиционных чисел. Построение перфоратора проводится с учетом структурных особенностей динамических диапазонов элементов массива дифференциального представления в условиях отсутствия дополнительного использования служебной информации;
2)дифференциальное описание массивов верхнего перфорационного уровня. В этом случае массивы верхнего диапазонного уровня рассматриваются как позиционные числа в разностном неравновесном пространстве;
3)обобщенную сборку неравновесных перфорированных позиционных чисел на основе массивов нижнего диапазонного и верхнего дифференцированного диапазонного уровней. Такая обработка позволяет исключить количество незначимых старших разрядов в кодовых комбинациях сжатого представления; дополнительно увеличить степень сжатия НППЧ за счет обработки большего количество элементов;
4)рекуррентное кодирование неравновесных перфорированных позиционных чисел, учитывающее, что: формирование кода-номера осуществляется одновременно для элементов нижнего и элементов дифференцированного верхнего динамических диапазонов; код формируется для ПНПЧ неравномерной длины, это позволяет строить кодовые комбинации равномерной длины.
Основные практические результаты.
Построены методы компрессии и декомпрессии изображений с контролируемой потерей качества, доведенные до программно-аппаратных реализаций. На основе чего получены такие результаты:
1. Разработанный метод сжатия, обеспечивает обработку изображений с различной разрешающей способностью в реальном времени на бортовых вычислительных комплексах. Среди методов компрессии с контролируемой потерей качества, использующих ортогональные преобразования наименьшее время обработки соответствует разработанному методу сжатия (НПК). Временной выигрыш равен в среднем 2разам.
2. Величина коэффициента сжатия для разработанного метода на базе двумерного неравновесного позиционного кодирования характеризуется тем, что для пикового отношения сигнал/шум на уровне 35дБ в зависимости от насыщенности изображений аэрокосмического мониторинга коэффициент сжатия изменяется в среднем от 8 до 30 раз, и обеспечивается выигрыш по степени компрессии относительно: методов формата JPEG в среднем от 30% до 50%; методов формата JPEG2000 в среднем от 20% до 45%. В режиме обеспечения контролируемого качества восстановленных видеоданных усредненный по различным классам изображений аэрокосмического мониторинга выигрыш по степени сжатия для разработанного метода относительно существующих равен 20%.
3. Время передачи по каналам связи видеоданных сжатых на основе разработанного метода осуществляется в режиме реального времени (на уровне 1сек.) в случае: для объемов видеоданных Мбит для скорости передачи с борта не ниже 512Кбит/с; для объемов видеоданных Мбит для скорости передачи с борта не ниже 2,048Мбит/с. Усредненный по различным классам изображений аэрокосмического мониторинга выигрыш по времени передачи для разработанного метода относительно существующих в среднем равен 1,3раза, что обусловлено дополнительным увеличением степени сжатия.
4. Реализация процессов сжатие изображений на бортовых радиотехнических комплексах на основе разработанного метода позволяет сократить суммарное время обработки и передачи относительно существующих методов (JPEG и JPEG2000) с контролируемым качеством в среднем в 1,3 раза для сильнонасыщенных и в среднем в 1,7 раза для слабонасыщенных изображений;
Результаты диссертационной работы целесообразно использовать: при обработке и передаче видеоинформации в информационно-телекоммуникационных системах; при проведении конструкторских и научно-исследовательских работ по созданию новых технических и программных средств по обработке видеоинформации для бортовых средств телекоммуникаций; при изучении учебных дисциплин по кодированию и обработке видеоинформации для подготовки специалистов в ВУЗах Украины.

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Айфичер Э. Цифровая обработка сигналов: практический подход, 2-е издание.: Пер. с англ. / Э. Айфичер, Б. Джервис. - М.: Издательский дом "Вильямс", 2004. - 992 с.
2. АнисимовБ.В. Распознавание и цифровая обработка изображений: учебное пособие для студентов вузов / Б.В.Анисимов, В.Д.Курганов, В.К.Злобин. М.: Высшая школа, 1983. 295с.
3. Ансон Л., Барнсли М. Фрактальное сжатие изображений // Мир ПК. - 1992. -№4. - С. 23 - 27.
4. Аудиовизуальные системы связи и вещания: новые технологии третьего тысячелетия, задачи и проблемы внедрения в Украине / [О.В.Гофайзен, А.И.Ляхов, Н.К.Михалов и др.] // Праці УНДІРТ. 2000. №3. С.3-40.
5. АхмедН. Ортогональные преобразования при обработке цифровых сигналов / Н.Ахмед, К.Р.Рао; пер. с англ. под ред. И.Б.Фоменко. М.: Связь, 1980. 248с.
6. БараннікВ.В. Модель оцінювання інформативності диференційного представлення / В.В.Бараннік, В.В.Шинкарев, А.В.Ширяєв. // Наукоємні технології. - Київ. 2009. - №4 (4). - C. 88-92.
7. БаранникВ.В. Неравновесное позиционное кодирование дифференцированных изображений в инфокоммуникационных системах/ В.В.Баранник, В.В.Шинкарев, Б.В.Остроумов // Радиотехника. 2009. - №159. С. 268 - 272.
8. БаранникВ.В. Сжатие видеоданных кодированием двумерных неравновесных позиционных чисел / В.В.Баранник, В.В.Шинкарев, А.В.Яковенко // Сучасна спеціальна техніка. 2010. - №2(21). С. 45 - 50.
9. БаранникВ.В. Методологический анализ системы аэрокосмического видеомониторинга чрезвычайных ситуаций / В.В.Баранник., В.В.Шинкарев, А.В.Яковенко, А.Ю.Школьник // Сучасна спеціальна техніка. 2011. - №4(27). С. 60 - 67.
10. БараннікВ.В.Метод композиції перфорованих нерівноважних чисел / В.В.Бараннік, В.В.Шинкарьов, Н.Ф.Сидоренко // Наукоємні технології. 2012. - №1(13). С. 60-63.
11. БаранникВ.В. Модель повышения информативности дифференцированных изображений / В.В.Баранник, В.В.Шинкарев, А.А.Красноруцкий // Четверта міжнародна наукова конференція [²Сучасны проблеми математичного моделювання, прогнозування та оптимізаціїї²], (Кам’янець-Подільський, 2010р.) / Кам’янець-Подільський національний університет імені Івана Огієнка», Кам’янець-Подільський, 2010. С. 249-250.
12. БаранникВ.В. Сжатое представление дифференцированных изображений в системах аэрокосмического мониторинга/ В.В.Баранник, В.В.Шинкарев // Міжнародна науково-практична конференція [²Інформаційні технології та комп’ютерна інженерія²], (Вінниця, 19-2 травня 2010р.) ВНТУ, Вінниця, 2010. С. 139 - 140.
13. БаранникВ.В. Метод композиционного кодирования неравновесных перфорированных чисел для повышения оперативности доставки видеоданных / В.В.Баранник, В.В.Шинкарев, П.Н.Гуржий, // 23-я міжнародна науково-практична конференція [²Перспективные компьютерные, управляющие и телекоммуникационные системы для железнодорожного транспорта Украины²], (Алушта, Крим, вересень 2010р.) / Українська державна академія залізничного транспорту, Харків, 2010. С. 56-57.
14. БаранникВ.В. Метод обработки изображений на основе формирования и кодирования неравновесных перфорированных чисел / В.В.Баранник, В.В.Шинкарев // международная научно-техническая конференция [²Компьютерное моделирование в наукоемких технологиях²], (Харьков, май 2010р.) / Харьковский национальный университет имени В.Н.Каразина, Харьков, 2010. С. 56-57.
15. БаранникВ.В. Структурно-комбинаторное представление данных в АСУ / В.В.Баранник, Ю.В.Стасев, Н.А.Королева - Х.: ХУПС, 2009. 252 с.
16. БаранникВ.В. Кодирование трансформированных изображений в инфокоммуникационных системах / В.В.Баранник, В.П.Поляков - Х.: ХУПС, 2010. 234 с.
17. БаранникВ.В. Кодирование трехмерных моделей видеокадров в инфотелекоммуникационных системах / В.В.Баранник, В.П.Поляков, А.В.Слободянюк // Каменец-Подольский-Харьков: Вид-во Каліграф, 2011. 210с.
18. Багатоканальний електрозв'язок та телекомунікаційні технології: Підручник для студентів вищих навч. закладів / За редакцією Поповського В.В. - Харків: «Компанія СМІТ»; 2003.- 512 с.
19. БлаттерК. Вейвлет-анализ. Основы теории / К.Блаттер. М.: Техно сфера, 2006. 279 с.
20. Блейхут Р. Быстрые алгоритмы цифровой обработки сигналов: Пер. с англ. М.: Мир, 1989. 448 с.
21. Бондарев В.Н., Трестер Г., Чернега В.С. Цифровая обработка сигналов: методы и средства. Учебное пособие для вузов. 2-е изд. Х.: Конус, 2001. 398с.
22. Буров Є. Комп'ютерні мережі. - Львів: Бак, 1999. - 468 с.
23. БыковР.Е. Цифровое преобразование изображений / Р.Е.Быков. М.: Горячая линия - Телеком. 2003. 228с.
24. Быстрые алгоритмы в цифровой обработке изображений / [Т.С.Хуанг, Дж.О.Эклунд, Г.Дж.Нуссбаумер и др.]; под ред. Т.С.Хуанга; пер. с англ. М.: Радио и связь, 1984. 224с.
25. Васильев В.Н. Компьютерная обработка сигналов / В.Н. Васильев, И.П. Гуров. - СПб: БХВ Санкт-Петербург, 1998. - 240 с.
26. Ватолин Д. Методы сжатия данных. Устройство архиваторов, сжатие изображений и видео / Д.Ватолин, А.Ратушняк, М.Смирнов, В.Юкин М.: ДИАЛОГ МИФИ, 2003. 384с.
27. Вентцель Е.С. Теория вероятностей и ее инженерные приложения. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат.лит. 1988. - 480с.
28. Введение в контурный анализ: приложения к обработке изображений и сигналов / [Я.А.Фурман, А.В.Кревецкий, А.К.Передреев и др.]; под ред. Я.А. Фурмана. [2-е изд.]. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. 592 с.
29. Воробьев В.И. Теория и практика вейвлет преобразования / В.И.Воробьев, В.Г. Грибунин. СПб.: ВУС, 1999. 203 с.
30. Виноградов Б.А. Аэрокосмический мониторинг экосистем. М.: Наука, 1984. 319с.
31. Гимельфарб Г.Л. Аппаратные средства и особенности программного обеспечения диалоговой цифровой обработки изображений // Зарубежная радиоэлектроника. - 1985. - №10. - С. 87- 128.
32. ГолубовБ.И. Ряды и преобразования Уолша: теория и применения / Б.И.Голубов, А.В.Ефимов, В.А.Скворцов. М.: Наука, 1987. 344с.
33. ГонсалесР. Цифровая обработка изображений / Р.Гонсалес, Р.Вудс. М.: Техносфера, 2005. 1073с.
34. Гургенидзе А.Т., Корше В.И. Мультисервисные сети и услуги широкополосного доступа.-С.-П.,2003.-434с.
35. Дедюнов Н.Г. Ортогональные и квазиортогональные сигналы / Н.Г.Дедюнов, А.И.Сенин. - М.: Связь, 1977. 224 с.
36. Дмитриев В.И. Прикладная теория информации. - М.: Высш. шк., 1989. 320 с.
37. Дядунов A.M. Адаптивные системы сбора и передачи аналоговой информации / A.M.Дядунов, Ю.А.Онищенко, А.И.Сенин. - М.: Машиностроение, 1988 288 с.
38. 3асядько А.А. и др. К анализу эффективности алгоритмов и программ быстрых ортогональных дискретных преобразований // Электрон. моделирование. - 1998. - №6. - С. 109 - 111.
39. ЗалманзонЛ.А. Преобразования Фурье, Уолша, Хаара и их применение в управлении, связи и других областях / Л.А.3алманзон. М.: Наука, 1989. 496с.
40. ЗолотаревВ.В. Реальный энергетический выигрыш кодирования для спутниковых каналов / В.В.Золотарев // Спутниковая связь ICSC-2000: IV междунар. конф.: труды конф. М.: МЦНТИ, 2000. Т.2. С.20-25.
41. 3убков С.В. Assembler. Для DOS, Windows и Linux. - М.: ДМК, 1999. - 640 с.
42. Иванов В.Г. Формальное описание дискретных преобразований Хаара // Проблемы управления и информатики. - 2003. - №5. - С. 68 75.
43. КашкинВ.Б. Цифровая обработка аэрокосмических изображений: Конспект лекций.- Красноярск : ИПК СФУ, 2008. 121 с.
44. Климов А.С. Форматы графических файлов. - С.-Пб.: ДиаСофт, 1995. - 385 с.
45. Коган Б.М. Основы проектирования микропроцессорных устройств автоматики / Б.М.Коган, В.Б. Сташин . - М.: Энергия, 1989. - 376 с.
46. Корнеев В.В. Современные микропроцессоры / В.В. Корнеев, А.В. Киселев. - СПб.: БВХ-Петербург, 2003. 448 с.
47. КоролевА.В. Теоретические основы компактного представления изображений на основе исключения версификационной избыточности: дис. доктора технических наук: 05.12.06 / Королев Анатолий Викторович. Х.: ХВУ, 2003. 329с.
48. Королев А.В. Метод восстановления трансформант дискретного косинусного преобразования / А.В.Королев, В.В.Баранник // Системи обробки інформації.-Харків: НАНУ, ПАНМ, ХВУ.-2000.-Вип. 3(9).-С. 83-86.
49. КоролевА.В. Метод комплексной обработки изображений / А.В.Королев, В.В.Баранник // Інформаційно-керуючі системи на залізничному транспорті. 1999. №5. С.1017.
50. КоролеваН.А. Сжимающее отображение на основе кодирования массивов длин серий / Н.А.Королева // Системи обробки інформації. Харків: НАНУ ПАНМ, ХВУ. 2001. Вип5(15). С. 67 74.
51. Королева Н.А. Кодирование трансформант преобразований Уолша / Н.А.Королева, А.А.Красноруцкий // Збірник наукових праць. Випуск 1(1). Харків: ХУ ПС, 2005. 101-103.
52. КоролеваН.А. Обоснование двухкомпонентного подхода сжатия видеоданных в информационно-телекоммуникационных системах / Н.А.Королева, А.К.Юдин, А.Ю.Школьник // Информационные управляющие системы на ЖД транспорте. 2012. - №1. С. 22 28.
53. Кравченко В.Ф. ²Wavelet²- системы и их применение в обработке сигналов / В.Ф.Кравченко, В.А. Рвачев // Зарубежная радиоэлектроника. - №4. - 1996. - С. 3 - 20.
Н.Н. Теория передачи и восприятия изображений. Теория передачи изображений и ее приложения / Н.Н.Красильников. - М.: Радио и связь, 1986. - 248с.
55. КрасильниковН.Н. Цифровая обработка изображений. М.: Вузовская книга, 2011. 320 с.
56. Красноруцкий А.А. Метод арифметического классификационного кодирования трансформант Уолша / А.А.Красноруцкий, С.Я.Яценко // Открытые информационные и компьютерные интегрированные технологии. Харьков: НАКУ «ХАИ», 2006. Вып. 31. С. 138-141.
57. Крук Б.И. Телекоммуникационные системы и сети. Том 1, 2, 3 / Б.И.Крук, В.Н.Попантонопуло, В.П.Шувалов. - М.: Горячая линия-Телеком, 2003. - 647 с.
58. КутовийО.П. Тенденції розвитку безпілотних літальних апаратів / О.П.Кутовий // Наука і оборона. 2000. №4. С.39-47.
59. ЛабутинаИ.А. Дешифрование аэрокосмических снимков: учебн. пособие / И.А.Лабутина. М. : Аспект-Пресс, 2004. 184 с.
60. Лидовский В.В. Теория информации / В.В. Лидовский. - М.: Компания Спутник+, 2004. - 111 с.

62. МастрюковД. Алгоритмы сжатия информации. Часть 2. Арифметическое кодирование //Монитор. - 1994. - №1. - С. 20 - 23.
- 1994. - №2. - С. 8 - 11.
64. Математичні основи теорії телекомунікаційних систем / В.В. Поповський, С.О. Сабурова, В.Ф. Олійник, Ю.І. Лосєв, Д.В. Агеєв та ін.: За загал. ред. В.В. Поповського. Харків: ТОВ «Компанія СМІТ», 2006. 564 с.
65. МианоДж. Форматы и алгоритмы сжатия изображений в действии: учебное пособие / Дж.Миано; пер. с англ. М.: Триумф, 2003. 336с.
66. MATLAB 6.0. Финансовые, инженерные и научные расчеты в среде Windows. - М.: Информационно-издательский дом «Филинъ», 1997. - 712 с.
67. Нетравали A.M. Кодирование изображений / A.M.Нетравали, Дж.О.Лимб // ТИИЭР. - 1980. - №3. - С. 76 - 124.
68. Николаев Ф.А. Проблемы повышения достоверности в информационных системах / Ф.А.Николаев, В.И.Фолин, Л.М.Хохлачев . -Л.: Энергоатомиздат, 1982. - 138с.
69. Обработка изображений и цифровая фильтрация / [под ред. Т.С.Хуанга]. М.: Мир, 1979. 318с.
70. Олифер В.Г. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы: Учебник для вузов. 3-е изд. / В.Г. Олифер, Н.А. Олифер. - СПб.: Питер, 2006. - 958 с.
71. Осипов Л.А. Обработка сигналов на цифровых процессорах / Л.А. Осипов. М.: Горячая линия Телеком, 2001. 112 с.
72. Павлидис Т. Алгоритмы машинной графики и обработка изображений, М.: Радио и связь, 1986, 400 с.
73. Поляков П.Ф. Метод восстановления изображений с контролируемой погрешностью / П.Ф. Поляков,В.В. Баранник, А.В. Яковенко // Системи управління, навігації та зв’язку. ЦНДІНіЗ. 2008. №4. С.44 - 47.
74. Прокис Дж. Цифровая связь. Пер. с англ. / Под ред, Д.Д Кловского. М.: Радио и связь. 2000. - 800 с.
75. ПрэттУ. Цифровая обработка изображений: в 2 т. / У.Прэтт; пер. с англ. М.: Мир, 1985. 736с.
76. Свириденко В.А. Анализ систем со сжатием данных. М.: Связь 1978.- 183с.
77. Синепол В.С. Системы компьютерной видеоконференцсвязи / В.С. Синепол, И.А. Цикин. М.: ООО Мобильные коммуникации”, 1999. 166 с.
78. Сэломон Д. Сжатие данных, изображений и звука / Д. Сэломон. М: Техносфера, 2004. 368 с.
79. ТропченкоА.Ю. Методы сжатия изображений, аудтосигналов и видео / А.Ю.Тропченко, А.А.Тропченко // Учебное пособие СПб: СПбГУ ИТМО, 2009. 108 с.
80. Хаханов В.И. Модели и архитектура вейвлет преобразований для стандарта JPEG 2000 / В.И.Хаханов, И.В.Хаханова, И.А.Побеженко // АСУ и приборы автоматики. 2007. - №2(139). С. 4 12.
81. ФисенкоВ.Т.. Компьютерная обработка и распознавание изображений: учебн. пособие / В.Т.Фисенко, Т.Ю.Фисенко. СПб.: СПбГУ ИТМО, 2008. 192 с.
82. Цифровая обработка изображений в информационных системах / И.С. Грузман, В.С.Киричук и др. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2002. 352 с.
83. Чернега В.С. Сжатие информации в компьютерных сетях / В.С. Чернега. Севастополь: Изд во СевГТУ, 1997. 214 с.
84. Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике. - М.: Изд - во иностр. лит - ры, 1963. 793 с.
85. Шинкарев В.В. Метод построения перфорированных неравновесных чисел для дифференцированных изображений/ В.В.Шинкарев, Н.Ф. Сидоренко, А.В. Яковенко.// Сучасна спеціальна техніка. 2010. - №1(20). С. 15-20.
86. ШинкаревВ.В. Способ компрессии дифференцированных изображений в средствах телекоммуникаций / В.В.Шинкарев. // 25 международная конференция [²Перспективные компьютерные, управляющие и телекоммуникационные системы для железнодорожного транспорта Украины²], (Алушта, Крим, 24-29 вересня 2012р.) / Українська державна академія залізничного транспорту, Харків, 2012. С. 78.
87. Шлихт Г.Ю. Цифровая обработка цветных изображений / Г.Ю.Шлихт // М.: ЭКОМ, 1997. 336 с.
88. Яковенко А.В. Методологічні основи комплексного представлення зображень з контрольованою погрішністю / А.В. Яковенко // Системи озброєння і військова техніка Х.: ХУПС. 2008. Вип.2(14). С. 128-131.
89. Яковенко А.В. Технология кодирования трансформант преобразования Уолша / А.В. Яковенко, А.А. Красноруцкий, С.Л. Никитченко // Сучасна спеціальна техніка. 2009. Вип.3(14). С. 128-135.
90. AbramovS.K. Multiplicative Noise Variance Evaluation in MM-band Radar Images Using Myriad Estimation / S.K.Abramov, V.V.Lukin, A.A.Zelensky // Physics and Engineering of Millimeter and Sub-Millimeter Waves: Proceeding of the Fourth International Kharkov Symposium, June 2001. Kharkov, Ukraine, 2001. Vol.1. P.429431.
91. Andrews H.C., Hunt B.R. Digital Image Restoration.- Englewood Cliffs (NJ): Prentice Hall, 1977. - XVIII, 238 p.
92. BarannikV. Method Of Encoding Transformant Uolsha Is In Systems Air Monitoring Of Earth / V.Barannik, A. Yakovenko, А. Krasnorutkiy // Lviv-Slavsko, Ukraine, Lviv Polytechnic National University, International Conference TCSET’2009, Modern problems of radio engineering, telecommunications and computer science, February 19 23, 2009. P.381-383.