МОДЕЛИ И МЕТОДЫ КОМПРЕССИИ ВИДЕОИНФОРМАЦИИ В РАСПРЕДЕЛЕННЫХ КОМПЬЮТЕРНЫХ СИСТЕМАХ : МОДЕЛІ І МЕТОДИ КОМПРЕСІЇ ВІДЕО ДАНИХ В РОЗПОДІЛЕНИХ КОМП'ЮТЕРНИХ СИСТЕМАХ

Короткий опис

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ, МОЛОДЕЖИ И СПОРТА УКРАИНЫ

ЗАПОРОЖСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

На правах рукописи

СКРУПСКИЙ СТЕПАН ЮРЬЕВИЧ

УДК 004.627: 004.272.26

МОДЕЛИ И МЕТОДЫ КОМПРЕССИИ ВИДЕОИНФОРМАЦИИ
В РАСПРЕДЕЛЕННЫХ КОМПЬЮТЕРНЫХ СИСТЕМАХ

05.13.05 – компьютерные системы и компоненты

Диссертация

на соискание ученой степени кандидата

технических наук

Научный руководитель:

Кудерметов Равиль Камилович

кандидат технических наук, доцент

ЗАПОРОЖЬЕ – 2012

ВВЕДЕНИЕ. 5

ГЛАВА 1 МЕТОДЫ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ СРЕДСТВА КОМПРЕССИИ ВИДЕОИНФОРМАЦИИ.. 11

1.1 Система сжатия видеоинформации. 11

1.2 Уменьшение интракадровой избыточности видеоинформации. 15

1.2.1 Преобразование цветового представления. 15

1.2.2 Дискретное косинусное преобразование. 16

1.2.3 Дискретное вейвлетное преобразование. 18

1.3 Уменьшение интеркадровой избыточности видеоинформации. 19

1.3.1 Оценка движения в видеопоследовательности. 19

1.3.2 Алгоритмы "быстрой" оценки движения. 23

1.3.3 Основные недостатки методов и алгоритмов уменьшения интеркадровой избыточности видеоинформации. 26

1.4 Стандарт телевидения высокой четкости. 26

1.5 Краткий обзор современных стандартов компрессии видеоинформации. 29

1.6 Вычислительные средства и способы распараллеливания процесса сжатия видеоинформации. 31

1.6.1 Применение SIMD–архитектуры для сжатия видеоинформации. 31

1.6.2 Применение MIMD–архитектуры для сжатия видеоинформации. 33

1.6.3 Сжатие видеоинформации в Грид. 35

1.6.4 Основные недостатки способов распараллеливания сжатия видеоинформации  36

1.7 Уточнение постановки задач и целей исследования и разработки. 37

ГЛАВА 2 ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ СЖАТИЯ ВИДЕОИНФОРМАЦИИ В РАСПРЕДЕЛЕННЫХ КОМПЬЮТЕРНЫХ СИСТЕМАХ.. 39

2.1 Структура иерархической системы сжатия видеоинформации. 39

2.2 Разработка и исследование метода распределения видеоинформации по узлам компьютерной системы.. 41

2.2.1 Цветовые модели представления видеоинформации. 42

2.2.2 Анализ метода распределения видеопоследовательностей равными частями по узлам компьютерной системы.. 44

2.2.3 Корреляционный анализ видеопоследовательности. 46

2.2.4 Функция чувствительности к смене сцен анализатора видеопоследовательности  49

2.2.5 Реализация метода распределения видеоинформации по узлам компьютерной системы.. 52

2.3 Экспериментальная проверка предложенного метода. 55

2.3.1 Описание экспериментов и полученные результаты.. 55

2.3.2 Оценка накладных затрат при использовании предложенного метода. 62

2.4 Выводы по главе. 62

ГЛАВА 3 ИМИТАЦИОННЫЕ МОДЕЛИ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ КОМПЬЮТЕРНЫХ СИСТЕМ КОМПРЕССИИ ВИДЕОИНФОРМАЦИИ.. 65

3.1 Модель распределенной системы сжатия видеоинформации как системы массового обслуживания. 65

3.2 Разработка и исследование имитационной модели распределенной системы компрессии видеоинформации. 1.            Проведен анализ методов и вычислительных средств компрессии видеоинформации, на основе которого выявлены основные направления усовершенствования методов компрессии видеоинформации в распределенных компьютерных системах;

2.            Разработан метод распределения видеоинформации по узлам компьютерной системы, который основан на корреляционном анализе смежных кадров видеопоследовательности с динамической чувствительностью анализатора. Метод позволяет сократить битрейт сжатых в распределенной системе видеопоследовательностей от 0,42% до 9% по сравнению с методом распределения видеоинформации равными частями (при сохранении качества результата). При этом разработанный метод позволяет регулировать нагрузку на вычислительные узлы распределенной системы без роста битрейта;

3.            Предложена имитационная модель распределенной компьютерной системы, используемой в эксклюзивном режиме для компрессии видеоинформации, в виде многофазной системы массового обслуживания с неограниченным временем ожидания требований в очередях и с однотипными обслуживающими приборами в фазе сжатия видеоинформации;

4.            Предложена имитационная модель распределенной компьютерной системы, используемой в неэксклюзивном режиме для компрессии видеоинформации, в которой, в отличие от эксклюзивного режима, введены блоки, имитирующие временные затраты на выделение запрошенных ресурсов, а также учтены изменения пропускной способности среды передачи данных. Предложенные модели позволяют планировать выбор вычислительных ресурсов распределенной системы для достижения желаемой производительности в процессе компрессии видеоинформации;

5.            Усовершенствован блочный метод оценки движения в видеопоследовательности за счет предсказываемого сокращения области поиска векторов движения. Метод сокращает время сжатия видеопоследовательностей на GPU относительно базового метода в среднем в 10,33 раза в формате SDTV и в среднем в 9,8 раза для HDTV. При этом средняя деградация качества составляет 7,53% относительно базового метода.

1.                     Ватолин Д.С. Методы сжатия данных. Устройство архиваторов, сжатие изображений и видео / Д. Ватолин, А. Ратушняк, М. Смирнов, В. Юкин. – М. : ДИАЛОГ-МИФИ, 2003. – 384 с.

2.                     Video Compression / University of Edinburgh. – Режим доступа: www/ URL: http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/LOCAL_COPIES/AV0506/s05
61282.pdf – 9.12.2010 г. – Загл. с экрана.

3.                     Методы для объективной оценки качества видеокодеков по сжатым ими видеопоследовательностям : материалы девятого научно-практического семинара "Новые информационные технологии в автоматизированных системах", март 2006 г. Москва / Д. Ватолин, А. Паршин. – М., 2006. – С. 4–12.

4.                     Cравнения кодеков стандарта MPEG-4 AVC/H.264 с использованием объективных метрик : материалы международной конференции "Graphicon", июль 2006 г. Новосибирск / Д. Ватолин, А. Паршин. – Новосибирск, 2006.

5.                     Уэлстид С. Фракталы и вейвлеты для сжатия изображений в действии. Учебное пособие : перевод с англ. – М. : Триумф, 2003 – 320 с.

6.                     Методы сжатия изображений / Интернет университет информационных технологий. – Режим доступа: www/ URL: http://www.intuit.ru/department/graphics/compression/8/ – 1.12.2010 г. – Загл. с экрана.

7.                     Введение в сжатие видео / CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group). – Режим доступа: www/ URL: http://www.compression.ru/video/ – 1.10.2010 г. – Загл. с экрана.

8.                     Гладырева А.Ю. Исследование показателей качества рентгеновских изображений / А.Ю. Гладырева, Н.Н. Будник, А.С. Коваленко // Электроника и связь. – 2010, № 2 (55). – С. 62–67.

9.                     Мороз В.В. Комбинированный метод сжатия изображений / В.В. Мороз // Труды Одесского политехнического университета. – 2004, № 1 (21).

10.                Adaptive Image Compression for Wireless Multimedia Communication : материалы международной конференции "Communications IEEE International Conference", июнь 2001, г. Хельсинки, Финляндия / C.N. Taylor, S. Dey. – Хельсинки, 2001.

11.                Гришин С.В. Обзор блочных методов оценки движения в цифровых видео сигналах / С.В. Гришин, Д.С. Ватолин, А.С. Лукин, С.Ю. Путилин, К.Н. Стрельников // Программные системы и инструменты. Тематический сборник №9. – 2008. – С. 50–62.

12.                Востров Г.Н. Анализ потерь при компрессии видеопоследовательностей и методов их устранения / Г.Н. Востров, А.В. Монастырский, Д.М. Полторак // Труды Одесского политехнического университета. – 2004, № 1 (21).

13.                Bhaskaran V. Image and video compression standards: algorithms and architectures / V. Bhaskaran, K. Konstantinides. – MA, USA : Kluwer Academic Publishers Norwell, 1997. – 454 p.

14.                Сэломон Д. Сжатие данных, изображений и звука : перевод с англ. В.В. Чепыжова. – М. : Техносфера, 2004. – 368 с.

15.                Красильников Н.Н. Цифровая обработка изображений / Н.Н. Красильников. – М. : Вузовская книга, 2001. – 320 с.

16.                Chien S-Y. Hardware Architecture Design of Video Compression for Multimedia Communication Systems / S-Y. Chien, Y-W. Huang, C-Y. Chen, H. Chen, L-G. Chen // IEEE Communications Magazine. – 2005. – P. 123–131.

17.                Беляев Е.А. Сжатие видеоинформации на основе трехмерного дискретного псевдо-косинусного преобразования для энергоэффективных систем видеонаблюдения / Е.А. Беляев, Т.М. Сухов, Н.Н. Шостацкий // Компьютерная оптика, том 34. – 2010, №2.

18.                Xiangyang Ji. Concealment of Whole-Picture Loss in Hierarchical B-Picture Scalable Video Coding / Ji. Xiangyang, Z. Debin, G. Wen // IEEE Transactions on Multimedia, vol. 11. – 2008, P. 11–22.

19.                On the computation of the 3-D DCT : materials of IEEE International Conference on Electronics, Circuits and Systems, vol. 3 / T. Mekky, S. Boussakta, M. Darnell, 2003. – P. 1141–1143.

20.                Antonini M. Image coding using wavelet transform image processing / M. Antonini, M. Barlaud, P. Mathieu, I. Daubechies // IEEE Transactions on Image Processing, v.1. – 1992. – P. 205–220.

21.                Mallat S. A theory of multiresolution signal decomposition: The wavelet representation / S. Mallat // IEEE Transactions on Pattern Anal. Mach. Intell., v.11. – 1989. – P. 674–693.

22.                Поляков А.Н. Сжатие видеопоследовательностей с использованием дискретного вейвлет-преобразования для компенсации движения / А.Н. Поляков // Труды Одесского политехнического университета. – 2004, № 1 (21).

23.                Быстрое и надежное определение глобального движения в видеопоследовательностях : материалы 16-ой международной конференция по компьютерной графике и ее приложениям, Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН, июль 2006 / С.А. Солдатов, К.Н. Стрельников, Д.С. Ватолин. – С. 430–437.

24.                 Sand P. Particle Video: Long-Range Motion Estimation using Point Trajectories / P. Sand, S. Teller // International Journal of Computer Vision № 80. – 2006.

25.                Рабинович А.В. Критерии оценки движения для алгоритмов сжатия изображений / А.В. Рабинович // Информсвязь № 2241. – 2004. – С. 35 – 41.

26.                Беляев Е.А. Алгоритмы оценки движения в задачах сжатия видеоинформации на низких битовых скоростях / Е.А. Беляев, А.М. Тюрликов // Компьютерная оптика, том 32, №4. – 2008. – С. 69–76.

27.                Симонян К.А. Адаптивный метод оценки движения в видео / К.А. Симонян, С.В. Гришин, Д.С. Ватолин // Сборник статей молодых ученых факультета ВМиК МГУ, №5. – 2008 – С. 111–118.

28.                Рабинович А.В. Алгоритмы оценки движения для систем сжатия ТВ изображений / А.В. Рабинович // Информсвязь № 2241. – 2004. – С. 26 – 34.

29.                Motion-compensated interframe coding for video conferencing : Proceedings NTC'81 (IEEE), G5.3.1-5 / T. Koga. – New Orlean, LA, USA, 1981.

30.                Jain J.R. Displacement measurement and its application in interframe image coding / J.R. Jain, A.K. Jain // IEEE Transactions on Communications, v.29. – 1981. – P. 1799–1808.

31.                Nam K. A Fast Hierarchical Motion Vector Estimation Algorithm Using Mean Pyramid / K. Nam, J-S. Kim, R-H. Park // IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video technology, vol. 5, №4. – 1995. – P. 344–351.

32.                Accame M. Hierarchical motion estimator (HME) for block-based video coders / M. Accame, F. De Natale, D.D. Giusto // IEEE Transactions on Consumer Electronics, №43. – 1997. – P. 1320–1330.

33.                Wu S-W. Joint estimation of forward and backward motion vectors for interpolative prediction of video / S-W. Wu, A. Gersho // IEEE Transactions on Image Processing, v.3. – 1994. – P. 684–687.

34.                Поляков Д.Б. Блочные алгоритмы оценки движения / Д.Б. Поляков // Труды Московского технического университета связи и информатики. – М. : ИД Медиа Паблишер. – 2008, № 1 – С. 463–466.

35.                Быстрый алгоритм нахождения движения в видеопоследовательностях : материалы международной конференции "Graphicon", июль 2006 г. Новосибирск / С.Ю. Путилин. – Новосибирск, 2006.

36.                H.261: Video codec for audiovisual services : ITU-T Recommendation H.261, 1993.

37.                Parameter values for the HDTV standards for production and international programme exchange : ITU-R Recommendation BT.709, 2008.

38.                Ive J. Image formats for HDTV / J. Ive // EBU TECHNICAL REVIEW. – 2004.

39.                HDTV: The Engineering History / S. Alvarez, J. Chen, D. Lecumberri, C-P. Yang. – Access mode: www/ URL: http://web.mit.edu/6.933/www/HDTV.pdf – 1.10.2004 г. – Title from screen.

40.                Understanding and Using High-Definition Video / Adobe Systems. – Access mode: www/ URL: http://www.adobe.com/products/premiere/pdfs/hdprimer.pdf – 1.11.2010 г. – Title from screen.

41.                 Липанов А.В. Модель представления мультимедиа данных в системах передачи информации / А.В. Липанов, А.Ю. Михайлов // Збірник наукових праць Харківського університету Повітряних Сил. – 2008, № 3(18). – С. 105–109.

42.                JPEG 2000 image coding system: Core coding system : ITU-T recommendation T.800 and ISO/IEC 15444-1, 2000.

43.                Marpe D. Performance evaluation of motion-JPEG2000 in comparison with H.264/AVC operated in intra coding mode / D. Marpe, V. George, H. Cycon, K. Barthel // SPIE’s International Symposium on Photonics Technologies for Robotics, Automation, and Manufacturing. – 2004, № 5. – P. 129–137.

44.                Digital compression and coding of continuous-tone still images : ITU-T Recommendation T.81, ISO/IEC 10918-1, 1992.

45.                Tran H.T. Advanced video-on-demand scenario with the deployment of MPEG-4/AVC / H.T. Tran, S.M. Tran, M. Preda // Электроника и связь. – 2010, № 2(55). – С. 74–81.

46.                Методы сжатия цифрового видео // Компьютер Пресс. – 2004, №8.

47.                Generic coding of moving pictures and associated audio information : ISO/IEC 13818 (MPEG-2), 1994.

48.                Кобзарь Л.С. Двухпотоковая передача видеосигнала / Л.С. Кобзарь, К.С. Сундучков // Холодильна техніка і технологія. – 2009, № 2(118). – С. 72–76.

49.                Digital video broadcasting (DVB): transmission system for handheld terminals (DVB-H) : ETSI EN 302 304 v1.1.1, 2004.

50.                A Method for the Construction of Minimum-Redundancy Codes : Proceedings of the I.R.E., 1952. – p. 1098–1102.

51.                Advanced video coding for generic audiovisual services : ITU-T Recommendation H.264 and ISO/IEC 14496-10 (AVC), 2003.

52.                Blu-ray Disc Association. – Access mode: www/ URL: http://www.blu-raydisc.com/en.html – 1.04.2009 г. – Title from screen.

53.                Парфенова А.О. Порівняльний аналіз основних стандартів відео для передачі по 4-G мережам / А.О. Парфенова, А.Ю. Макаренко, С.Б. Могильний // Вісник Національного технічного університету України "КПІ". – 2010, №40. – С. 171–176.

54.                Performance analysis and architecture evaluation of MPEG-4 video codec system : IEEE International Symposium on Circuits and Systems / H.-C. Chang, L.-G. Chen, M.-Y. Hsu, Y.-C. Chang. – Geneva, 2000. – P. 449–452.

55.                Проведенные в МГУ сравнения видеокодеков / CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group). – Режим доступа: www/ URL: http://www.compression.ru/video/codec_comparison/ – 1.06.2012 г. – Загл. с экрана.

56.                Overview of the H.264/AVC Video Coding Standard : materials of IEEE transactions on circuits and systems for video technology, vol. 13 / T. Wiegand, G.J. Sullivan, G. Bjøntegaard, A. Luthra, 2003. – P. 560–576.

57.                Исследование и сравнительный анализ современных видеокодеков : materials of "RESEARCH and TECHNOLOGY – STEP into the FUTURE", vol. 3 / А. Изотов, 2008.

58.                Rate Distortion Performance of contemporary Video Codecs: Comparison of Google/WebM VP8, AVC/H.264 and HEVC TMuC : London Communications Symposium (LCS) / E. Ohwovoriole, Y. Andreopouls. – London, 2010.

59.                Скрупский С.Ю. Программные методы кодирования видеопотоков, применяемые в компьютерной графике / С.Ю. Скрупский, К.Н. Касьян // Радиоэлектроника. Информатика. Управление. – 2009, №2. – С. 130–134.

60.                Chen Y.-K. Implementation of H.264 encoder and decoder on personal computers / Y.-K. Chen, E.Q. Li, X. Zhou, S. Ge // Visual Communications & Image Representation. – 2005. – P. 509–532.

61.                Techniques for Efficient DCT/IDCT Implementation on Generic GPU : ISCAS 2005 IEEE International Symposium / B. Fang, G. Shen, S. Li, H. Chen., 2005. – P. 1126.

62.                Discrete Cosine Transform for 8x8 Blocks with CUDA / A. Obukhov, A. Kharlamov : NVIDIA corp., 2008 – 15 p.

63.                Дружинин Д.В. Сжатие экранного видео с помощью видеокарты. Сравнение технологий / Д.В. Дружинин // Вычислительные методы и программирование, т.9. – 2008. – С. 72–80.

64.                NVIDIA Corporation. NVIDIA CUDA Compute Unified Device Architecture Programming Guide. Ver 2.3. / NVIDIA Corporation. : NVIDIA, 2009. – 111 p.

65.                Multi-Pass Algorithm of Motion Estimation in Video Encoding for Generic GPU :            materials of ISCAS 2006 / Y.-C. Lin, P.-L. Li, C.-H. Chang, C.-L. Wu, Y.-M. Tsao, S.-Y. Chien. – Island of Kos, Greece, 2006. – P. 4451–4454.

66.                Kelly F. Fast Image Interpolation for Motion Estimation using Graphics Hardware / F. Kelly, A. Kokaram // IEEE Transactions on Multimedia, vol. 11. – 2009, P. 1–10.

67.                Motion Estimation for H.264/AVC using Programmable Graphics Hardware : IEEE International Conference on Multimedia and Expo / C. Ho, O. Au, S.-H. Chan, S-H. Yip, H.-M. Wong. – Toronto, 2006. – P. 2049–2052.

68.                H.264/AVC motion estimation implementation on compute unified device architecture (CUDA) : ICME 2008 / W.-N. Chen, H.-M. Hang, 2008. – P. 697–700.

69.                Multiprocessing GPU Acceleration of H.264/AVC Motion Estimation under CUDA Architecture : Design, Automation & Test in Europe / Eduarda R. Monteiro, Bruno B. Vizzotto, Cláudio M. Diniz, Bruno Zatt, Sergio Bampi. – Grenoble, France, 2011. – P. 81–92.

70.                Highly Parallel Rate-Distortion Optimized Intra Mode Decision On Multi-Core Graphics Processors : materials of IEEE International Conference on Electronics, Circuits and Systems, vol. 19 / N.-M. Cheung, O. Au, M.-C. Kung, H.W. Wong, C.H. Liu, 2009. – P. 1692–1703.

71.                Graphics Hardware for Gradient Based Motion Estimation : proceedings of IS&T/SPIE Electronic Imaging - Embedded Processors for Multimedia and Communications / F. Kelly, A. Kokaram. – San Jose, California USA, 2004. – P. 92– 103.

72.                US Patent US 2009/0147849 A1. Intra Frame Encoding Using Programmable Graphics Hardware / O. Au, M. Kung ; published June 11, 2009. – 13 p.

73.                Optimizing Video Encoding using Threads and Parallelism. – Access mode: www/ URL: http://www.drdobbs.com/high-performance-computing/225600370 – 11.06.2010 г. – Title from screen.

74.                Real-Time H.264 Encoding by Thread-Level Parallelism: Gains and Pitfalls : Proceedings of the 17th IASTED International Conference on Parallel and Distributed Computing and Systems (PDCS) / G. Amit, A. Pinhas, 2005.

75.                New insights into improving compression efficiency for distributed video coding : 17th International conference PV 2009 / G. Hua, C. W. Chen. – Seattle, 2009. – P. 1–7.

76.                Performance Evaluation of Parallel MPEG-4 Video Coding Algorithms on Clusters of Workstations : PARELEC '04 Proceedings of the international conference on Parallel Computing in Electrical Engineering /       A. Rodriguez, A. Gonzalez, M.P. Malumbres. – Washington DC, 2004. – P. 354–357.

77.                Hierarchical Parallelization of an H.264/AVC Video Encoder : PARELEC '06 Proceedings of the international symposium on Parallel Computing in Electrical Engineering / A. Rodriguez, A. Gonzalez, M. P. Malumbres. – Washington DC, 2006. – P. 363–368.

78.                Parallel Scalability of H.264 : Proceedings of the first Workshop on Programmability Issues for Multi-Core Computers / C.H. Meenderinck, A. Azevedo, M. Alvarez, B.H. Juurlink, A. Ramirez. – Goteborg, Sweden, 2008.

79.                A Highly Efficient Parallel Algorithm for H.264 Encoder Based on Macro-Block Region Partition : HPCC 2007, LNCS 4782 / S. Sun, D. Wang, S. Chen. – Berlin, Heidelberg, 2007. – P. 577–585.

80.                The Design of HDTV H.264 Encoding System Based on Multi-DSPs Architecture : International Conference on Computer Science and Software Engineering / J. Wang, R. Lv, P. Gao, Y. Lu. – Washington DC, 2008. – P. 54–57.

81.                Foster I. The Anatomy of the Grid: Enabling Scalable Virtual Organizations / I. Foster, C. Kesselman, S. Tuecke // International Journal of High Performance Computing Applications. – 2001, v.15 issue 3. – P. 220–222.

82.                Foster I. The Physiology of the Grid / I. Foster, C. Kesselman, M. Nick, S. Tuecke // Wiley Series in Communications Networking & Distributed Systems. – 2003.

83.                Что такое Грид? / Украинский Академический Грид. – Режим доступа: www/ URL: http://uag.bitp.kiev.ua/index.php/ru/what-is-grid.html – 1.05.2010 г. – Загл. с экрана.

84.                Классификация грид-систем / Украинский Академический Грид. – Режим доступа: www/ URL: http://grid.bitp.kiev.ua/index.php?option=
com_content&view=article&id=100&Itemid=134&lang=ru – 30.12.2009 г. – Загл. с экрана.

85.                Distributed Encoding Environment Based on Grids and IBP Infrastructure : TERENA Networking Conference 2004 / P. Holub, L. Hejtmanek. – Rhodes, Greece, 2004. – P. 10.

86.                ON-DEMAND HD VIDEO USING JINI BASED GRID : ICME 2008 / S. Kent, P. Broadbent, N. Warren, S. Gulliver, 2008. – P. 1045–1048.

87.                GVid - Video Coding and Encryption for Advanced Grid Visualization : Proceedings of the first Austrian Grid Symposium / T. Köckerbauer, M. Polak, T. Stütz, A. Uhl, 2005. – P. 204–218.

88.                Distributed Video-on-Demand – A grid based VoD solution / Infosys. – Режим доступа: www/ URL: http://www.infosys.com/offerings/industries/studios-networks/white-papers/Documents/video-on-demand.pdf – 05.04.2006 г. – Загл. с экрана.

89.                Generic Framework for Parallel and Distributed Processing of Video-Data : in 4th International Symposium on Parallel and Distributed Processing and Applications (ISPA), vol. LNCS 4331 / D. Farin, P. With – Sorrento, Italy, 2006. – P. 823–832.

90.                A Parallel implementation of H.26L video encoder : in proc. of EuroPar 2002 conf. (LNCS 2400) / J.C. Fernández, M.P. Malumbres – Padderborn, 2002. – P. 830–833.

91.                Тюрин Ю.Н. Анализ данных на компьютере / Ю.Н. Тюрин, А.А. Макаров ; под ред. В.Э. Фигурнова. – 3-е издание. – М. : ИНФРА–М, 2003. – 544 с.

92.                FFmpeg. – Режим доступа: www/ URL: http://www.ffmpeg.org/– 14.10.2012 г. – Загл. с экрана.

93.                YUV Video Sequences / Arizona State University. – Режим доступа: www/ URL: http://trace.eas.asu.edu/yuv/ – 1.11.2010 г. – Загл. с экрана.

94.                Xiph.org Test Media. – Режим доступа: www/ URL: http://media.xiph.org/video/derf/ – 01.02.2012 г. – Загл. с экрана.

95.                Новиков О.А. Прикладные вопросы теории массового обслуживания / О.А. Новиков, С.И. Петухов. – М. : Советское радио, 1969. – 400 с.

96.                Навчально-дослідницький Grid-кластер ЗНТУ: V міжнародна науково-технічна конференція "Сучасні проблеми і досягнення в галузі радіотехніки, телекомунікацій та інформаційних технологій РТІТ-2010", Запоріжжя, 22-24 вересня 2010 р. / Кудерметов Р.К., Шкарупило В.В, Скрупський С.Ю.,
Польська О.В. – Запоріжжя, 2010. – С. 41–42.

97.                Система пакетной обработки заданий torque. Руководство пользователя. – М. : Т-Платформы, 2008. – 31 с.

98.                Ellert M. Advanced Resource Connector middleware for lightweight computational Grids / M. Ellert, M. Grønager, A. Konstantinov, B. Kónya,
J. Lindemann, I. Livenson, J.L. Nielsen, M. Niinimäki, O. Smirnova, A. Wäänänen // Future Generation Computer Systems. – 2007, Vol. 23, Issue 2 – P. 219–240.

99.                Platform Brief Intel® Xeon® Processor Technology. – Режим доступа: www/ URL: http://www.intel.com/assets/PDF/prodbrief/xeon-5400-animated.pdf – 20.01.2011 г. – Загл. с экрана.

100.           A comparison between ARC and gLite for medical image processing on Grids : in 2nd workshop on Medical imaging on GRID, HPC and GPU infrastructures: achievements and perspectives (MICCAI-Grid) / T. Glatard, X. Zhou, S. Camarasu–Pop, O. Smirnova, H. Muller – London, UK, September 2009. – P. 29–39.

101.           GPSS World Products. – Режим доступа: www/ URL: http://www.minutemansoftware.com/product.htm – 1.02.2011 г. – Загл. с экрана.

102.           Язык моделирования GPSS World и системы автоматизации имитационных исследований: опыт применения и перспективы использования : Четвертая всероссийская научно-практическая конференция по имитационному моделированию и его применению в науке и промышленности "Имитационное моделирование. Теория и практика", том 1 / Власов С.А., Девятков В.В., Девятков Т.В. – Санкт-Петербург, 2009. – С. 11–18.

103.           H.264/MPEG-4 AVC – Access mode: www/ URL: http://en.wikipedia.org/wiki/H.264/MPEG-4_AVC – 10.09.2012 г. – Title from screen.

104.           Скрупский С.Ю. Методы компрессии видеоинформации / С.Ю. Скрупский // Наукові праці Донецького національного технічного університету. Серія: "Обчислювальна техніка та автоматизація". – 2011, № 21 (183). – С. 122–130.

105.           Скрупский С.Ю. Параметры компрессии видеоинформации в распределенных системах / С.Ю. Скрупский, Н.В. Луценко, Л.С. Скрупская // Радіоелектроніка, інформатика, управління. – 2011. – №2 (25). – С. 137–143.

106.           Complexity and PSNR-Comparison of several Fast Motion Estimation Algorithms for MPEG-4 : Proc. SPIE "Applications of Digital Image Processing XXI", San Diego CA, 21-24 July 1998 / Peter M. Kuhn, Georg Diebel, Stephan Herrmann, Andreas Keil, Hubert Mooshofer, André Kaup, Robert Mayer, Walter Stechele. – San Diego CA, 1998. – Vol. 3460, P. 486–499.

107.           Скрупский С.Ю. SIMD–реализация алгоритма SAXPY на GPU / С.Ю. Скрупский, Р.К. Кудерметов // ВОСТОЧНО-ЕВРОПЕЙСКИЙ ЖУРНАЛ ПЕРЕДОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ. – 2009, №40. – С. 42 – 46.

108.           Применение графического процессора для векторных вычислений : материалы девятой международной конференции-семинара "Высокопроизводительные параллельные вычисления на кластерных системах", 2–3 ноября 2009 г. / С.Ю. Скрупский, Р.К. Кудерметов. – Владимир, 2009. – С. 351–355.

109.           О влиянии среды передачи данных на производительность вычислительных систем : Материалы четвертой Всеукраинской научно-практической конференции молодых ученых и студентов "Информационные процессы и технологии "Информатика – 2011", 25–29 апреля 2011 г. / С.Ю. Скрупский, С.С. Грушко, О.В. Польская. – Севастополь, 2011. – С. 77–79.

110.           Проскурін М.П. Обґрунтування необхідності переходу до мікропотужних твердотільних інтегральних схем з оптоелектронними компонентами для цифрових автоматів та обчислювальних пристроїв / М.П. Проскурін, В.Л. Костенко, О.В. Щекотихін, С.С. Грушко // Радіоелектроніка. Інформатика. Управління. – 2011, №2. – С. 14–23.