bsuirДоклады БГУИРDoklady BGUIR1729-76482708-0382БГУИРbsuir-1104Research ArticleЭЛЕКТРОНИКА, РАДИОФИЗИКА, РАДИОТЕХНИКА, ИНФОРМАТИКАELECTRONICS, RADIOPHYSICS, RADIOENGINEERING, INFORMATICSСЕГМЕНТАЦИЯ В ОБЪЕКТНО-ОРИЕНТИРОВАННОМ КОДИРОВАНИИ И ПЕРЕДАЧЕ МНОГОРАКУРСНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙSegmentation in object-oriented encoding and multi-view images transmissionЦветковВ. Ю.TsviatkouV. Yu.

Цветков Виктор Юрьевич - д.т.н.,  доцент,  заведующий кафедрой  инфокоммуникационных  технологий

220013, г. Минск, ул. П. Бровки, 6

тел. +375-17-293-84-08

Tsviatkou Viktar Yur'evich - D.Sci, associate professor, head of infocommunication technologies department

220013, Republic of Belarus, Minsk, P. Brovka st., 6

tel. +375-17-293-84-08

vtsvet@bsuir.byБелорусский государственный университет информатики и радиоэлектроникиBelarusian State University of Informatics and Radioelectronics201904062019032536Copyright © Цветков В.Ю., 20192019Цветков В.Ю.Tsviatkou V.Y.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://doklady.bsuir.by/jour/article/view/1104

Показаны актуальность проблемы повышения эффективности кодирования многоракурсных изображений для передачи по радиоканалам в мобильных системах видеонаблюдения и необходимость разработки методов, алгоритмов и специализированных кодеков сжатия с приемлемой вычислительной сложностью. Определено место сегментации в объектно-ориентированном кодировании многоракурсных изображений. Предложены выражения для относительной оценки вычислительной сложности алгоритмов сегментации и объектно-ориентированного кодирования многоракурсных изображений. Показано, что применение древовидно-волновой сегментации и узловых квадросеток пикселей позволяет снизить вычислительную сложность объектно-ориентированного кодирования многоракурсных изображений и соответственно уменьшить задержку их передачи в мобильных системах видеонаблюдения.

The urgency of the problem efficiency increasing of coding of the multi-view images for transmission over radio channels in mobile video surveillance systems and the need to develop methods, algorithms and specialized compression codecs with acceptable computational complexity are shown. The segmentation place in the object-oriented coding of multi-view images is determined. Expressions for the relative evaluation of the computational complexity of segmentation algorithms and object-oriented coding of multi-view images are proposed. It is shown that tree-wave segmentation and nodal quad-grids use reduces the computational complexity of object-oriented coding of multi-view images and, accordingly, reduces the delay in their transmission in mobile video surveillance systems.

сегментация изображениймногоракурсные изображенияобъектно-ориентированное кодирование изображенийпередача многоракурсных изображенийimage segmentationmulti-view imagesobject-oriented image codingtransfer of multi-view imagesReferencesRichardson I. H.264 and MPEG-4 Video Compression and Video Coding for Next-generation Multimedia. The Robert Gordon University, Aberdeen, UK, John Wiley & Sons Ltd, 2003. 281 p.Richardson I. H.264 and MPEG-4 Video Compression and Video Coding for Next-generation Multimedia. The Robert Gordon University, Aberdeen, UK, John Wiley & Sons Ltd, 2003. 281 p.Sze V., Budagavi M., Sullivan G.J. High Efficiency Video Coding (HEVC): Algorithms and Architectures. Springer, 2014. 372 p.Sze V., Budagavi M., Sullivan G.J. High Efficiency Video Coding (HEVC): Algorithms and Architectures. Springer, 2014. 372 p.Vetro A., Wiegand T., Sullivan G.J. Overview of the stereo and multiview video coding extensions of the H.264/MPEG-4 AVC standard // Proc. of IEEE. 2011. Vol. 99, № 4. P. 626–642.Vetro A., Wiegand T., Sullivan G.J. Overview of the stereo and multiview video coding extensions of the H.264/MPEG-4 AVC standard // Proc. of IEEE. 2011. Vol. 99, № 4. P. 626–642.Sethuraman S.A., Siegel M.W., Jordan A.G. multiresolution framework for stereoscopic image sequence compression // Proc. of the First IEEE International Conference on Image Processing. 1994. Vol. 2. P. 361–365.Sethuraman S.A., Siegel M.W., Jordan A.G. multiresolution framework for stereoscopic image sequence compression // Proc. of the First IEEE International Conference on Image Processing. 1994. Vol. 2. P. 361–365.Ellinas J.N., Sangriotis M.S. Stereo image compression using wavelet coefficients morphology // Image and Vision Computing. 2004. Vol. 22. P. 281–290.Ellinas J.N. Sangriotis M.S. Stereo image compression using wavelet coefficients morphology // Image and Vision Computing. 2004. Vol. 22. P. 281–290.End-to-end stereoscopic video streaming with content-adaptive rate and format control / A. Aksay [et al.] // Signal Processing: Image Communication. 2007. Vol. 22. P. 157–168.End-to-end stereoscopic video streaming with content-adaptive rate and format control / A. Aksay [et al.] // Signal Processing: Image Communication. 2007. Vol. 22. P. 157–168.Zamarin M., Forchhammer S. Lossless Compression of Stereo Disparity Maps for 3D // IEEE International conf. on Multimedia and Expo Workshops, IEEE Computer Society. Washington, DC, USA, 2012. P. 617–622.Zamarin M., Forchhammer S. Lossless Compression of Stereo Disparity Maps for 3D // IEEE International conf. on Multimedia and Expo Workshops, IEEE Computer Society. Washington, DC, USA, 2012. P. 617–622.Wiegand T., Steinbach E., Girod B. Affine Multipicture Motion-Compensated Prediction // IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology. February 2005. Vol. 15, № 2. P. 197–209.Wiegand T., Steinbach E., Girod B. Affine Multipicture Motion-Compensated Prediction // IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology. February 2005. Vol. 15, № 2. P. 197–209.Yokoyama Y., Miyamoto Y., Ohta M. Very low bit rate video coding using arbitrarily shaped region-based motion compensation // IEEE Trans. Circuits System Video Technology. December 1995. Vol. 5, № 12. P. 500–507.Yokoyama Y., Miyamoto Y., Ohta M. Very low bit rate video coding using arbitrarily shaped region-based motion compensation // IEEE Trans. Circuits System Video Technology. December 1995. Vol. 5, № 12. P. 500–507.Structural motion segmentation for compact image sequence representation / C.K. Cheong [et al.] // Proc. SPIE conf. Visual Communication Image Processing, Orlando, FL, Mar, 1996. Orlando, 1996. Vol. 2727. P. 1152–1163.Structural motion segmentation for compact image sequence representation / C.K. Cheong [et al.] // Proc. SPIE conf. Visual Communication Image Processing, Orlando, FL, Mar, 1996. Orlando, 1996. Vol. 2727. P. 1152–1163.Francois E., Vial J.-F., Chupeau B. Coding algorithm with region-based motion compensation // IEEE Trans. on Circuits and Systems for Video Technology. 1997. Vol. 7, № 1. P. 97–108.Francois E., Vial J.-F., Chupeau B. Coding algorithm with region-based motion compensation // IEEE Trans. on Circuits and Systems for Video Technology. 1997. Vol. 7, № 1. P. 97–108.Fast and accurate global motion compensation / O. Deniza [et al.] // Pattern Recognition. December 2011. Vol. 44, № 12. P. 2887–2901.Fast and accurate global motion compensation / O. Deniza [et al.] // Pattern Recognition. December 2011. Vol. 44, № 12. P. 2887–2901.Diehl N. Object-oriented motion estimation and segmentation in image sequences // Signal Processing: Image Communications. 1991. Vol. 3, № 1. P. 23–56.Diehl N. Object-oriented motion estimation and segmentation in image sequences // Signal Processing: Image Communications. 1991. Vol. 3, № 1. P. 23–56.Wang J.Y.A., Adelson E.H. Representing moving images with layers // IEEE Trans. Image Processing. 1994. Vol. 3, № 9. P. 625–638.Wang J.Y.A., Adelson E.H. Representing moving images with layers // IEEE Trans. Image Processing. 1994. Vol. 3, № 9. P. 625–638.Coding of Audio-Visual Objects: Visual / ISO/IEC JTC1/SC29/WG11 N2202. Tokyo, March 1998. 331 p.Coding of Audio-Visual Objects: Visual / ISO/IEC JTC1/SC29/WG11 N2202. Tokyo, March 1998. 331 p.A multi-level thresholding approach based on group search optimization algorithm and Otsu/ Z.Ye [et al.] // 8th International Symposium on Computational Intelligence and Design (ISCID). Hangzhou, 2015. P. 275–278.A multi-level thresholding approach based on group search optimization algorithm and Otsu / Z.Ye [et al.] // 8th International Symposium on Computational Intelligence and Design (ISCID). Hangzhou, 2015. P. 275–278.Kamdi S., Krishna R.K. Image Segmentation and Region Growing Algorithm // International Journal of Computer Technology and Electronics Engineering (IJCTEE). 2012. Vol. 2. P. 103–107.Kamdi S., Krishna R.K. Image Segmentation and Region Growing Algorithm // International Journal of Computer Technology and Electronics Engineering (IJCTEE). 2012. Vol. 2. P. 103–107.Raviraj P., Lydia A., Sanavullah M.Y. An accurate image segmentation using region splitting technique // Computer Science and Telecommunications. 2011. Vol. 31. P. 12–21.Raviraj P., Lydia A., Sanavullah M.Y. An accurate image segmentation using region splitting technique // Computer Science and Telecommunications. 2011. Vol. 31. P. 12–21.M´arquez, G.R., Escalante H.J., Sucar L.E. Simplified Quadtree Image Segmentation for Image Annotation // Proceedings of the 1st Automatic Image Annotationand RetrievalWorkshop 2010. 2011. Vol. 1. P. 24–34.M´arquez, G.R., Escalante H.J., Sucar L.E. Simplified Quadtree Image Segmentation for Image Annotation // Proceedings of the 1st Automatic Image Annotationand RetrievalWorkshop 2010. 2011. Vol. 1. P. 24–34.Level set methods for watershed image segmentation / X. Tai [et al.] // SSVM – Springer, 2007. 178 p.Level set methods for watershed image segmentation / X. Tai [et al.] // SSVM – Springer, 2007. 178 p.Цветков В.Ю. Конопелько В.К., Липницкий В.А. Предсказание, распознавание и формирование образов многоракурсных изображений с подвижных объектов. Минск: Изд. центр БГУ, 2014. 223 с.Cvetkov V.Ju. Konopel'ko V.K., Lipnickij V.A. Predskazanie, raspoznavanie i formirovanie obrazov mnogorakursnyh izobrazhenij s podvizhnyh ob#ektov. Minsk: Izd. centr BGU, 2014. 223 s. (in Russ.)Цветков В.Ю. Оценка эффективности методов сжатия для кодирования многоракурсных изображений с подвижных объектов // Докл. БГУИР. 2014. № 5 (83). С. 11–16.Cvetkov V.Ju. Ocenka jeffektivnosti metodov szhatija dlja kodirovanija mnogorakursnyh izobrazhenij s podvizhnyh ob'ektov // Dokl. BGUIR. 2014. № 5 (83). S. 11–16. (in Russ.)Цветков В.Ю. Геометрические модели многоракурсных изображений и проективная компенсация движения камеры // Докл. БГУИР. 2014. № 8 (86). С. 41–47.Cvetkov V.Ju. Geometricheskie modeli mnogorakursnyh izobrazhenij i proektivnaja kompensacija dvizhenija kamery // Dokl. BGUIR. 2014. № 8 (86). S. 41–47. (in Russ.)Цветков В.Ю. Геометрические модели и предсказание многоракурсных изображений на основе компенсации движения камеры // Изв. НАН Беларуси. 2015. № 4. С. 85–93.Cvetkov V.Ju. Geometricheskie modeli i predskazanie mnogorakursnyh izobrazhenij na osnove kompensacii dvizhenija kamery // Izv. NAN Belarusi. 2015. № 4. S. 85–93. (in Russ.)Цветков В.Ю. Кодирование видеоданных в мобильных системах на основе объектной компенсации движения видеокамеры / В.Ю. Цветков // Технологии безопасности. 2012. № 1. С. 41–42.Cvetkov V.Ju. Kodirovanie videodannyh v mobil'nyh sistemah na osnove ob'ektnoj kompensacii dvizhenija videokamery / V.Ju. Cvetkov // Tehnologii bezopasnosti. 2012. № 1. S. 41–42. (in Russ.)Видеокодек с объектной компенсацией движения видеокамеры для сжатия видеоданных: пат. 8206 Респ. Беларусь / В.К. Конопелько, В.Ю. Цветков, Т.М. Аль-Джубури, О.Дж. Аль-Фурайджи; опубл. 30.04.2012.Videokodek s ob'ektnoj kompensaciej dvizhenija videokamery dlja szhatija videodannyh: pat. 8206 Resp. Belarus' / V.K. Konopel'ko, V.Ju. Cvetkov, T.M. Al'-Dzhuburi, O.Dzh. Al'-Furajdzhi; opubl. 30.04.2012. (in Russ.)Цветков В.Ю., Альмияхи О.М., Аль-Джубури Т.М. Прогрессивная сегментация изображений на основе реверсивной кластеризации // Материалы науч.-техн. конф. «РИНТИ-2014». Минск, 2014. C. 246–251.Cvetkov V.Ju., Al'mijahi O.M., Al'-Dzhuburi T.M. Progressivnaja segmentacija izobrazhenij na osnove reversivnoj klasterizacii // Materialy nauch.-tehn. konf. «RINTI-2014». Minsk OIPI NANB, 2014. S. 246–251. (in Russ.)Альмияхи О.М. Цветков В.Ю., Макейчик Е.Г. Сегментация и компактное многомасштабное представление изображений на основе прогрессивной обратной кластеризации // Докл. БГУИР. 2015. № 6 (92). С. 48–54.Al'mijahi O.M. Cvetkov V.Ju., Makejchik E.G. Segmentacija i kompaktnoe mnogomasshtabnoe predstavlenie izobrazhenij na osnove progressivnoj obratnoj klasterizacii // Dokl. BGUIR. 2015. № 6 (92). S. 48–54. (in Russ.)Альмияхи О.М., Цветков В.Ю., Конопелько В.К. Прогрессивная кластерная сегментация изображений // Материалы III Междунар. науч.-практ. конф. «Прикладные проблемы оптики, информатики, радиофизики и физики конденсированного состояния». Минск, 28–29 апреля 2015 г. С. 137–139.Al'mijahi O.M., Cvetkov V.Ju., Konopel'ko V.K. Progressivnaja klasternaja segmentacija izobrazhenij // Materialy III Mezhdunar. nauch.-prakt. konf. «Prikladnye problemy optiki, informatiki, radiofiziki i fiziki kondensirovannogo sostojanija». Minsk, 28–29 aprelja 2015 g. S. 137–139. (in Russ.)Альмияхи О.М., Цветков В.Ю., Конопелько В.К. Сегментация изображений на основе волнового выращивания областей // Докл. БГУИР. 2016. № 3 (97). С. 24–30.Al'mijahi O.M., Cvetkov V.Ju., Konopel'ko V.K. Segmentacija izobrazhenij na osnove volnovogo vyrashhivanija oblastej // Dokl. BGUIR. 2016. № 3 (97). S. 24–30. (in Russ.)Альмияхи О.М., Конопелько В.К., Цветков В.Ю. Разделение областей изображений на основе квадросеток // Материалы науч.-техн. конф. «РИНТИ-2016». Минск, 2016. C. 240–244.Al'mijahi O.M., Konopel'ko V.K., Cvetkov V.Ju. Razdelenie oblastej izobrazhenij na osnove kvadrosetok // Materialy nauch.-tehn. konf. «RINTI-2016». Minsk, 2016. Minsk, 2016. S. 240–244. (in Russ.)Альмияхи О.М., Цветков В.Ю., Конопелько В.К. Блочное волновое выращивание областей изображения на основе квадросеток пикселей // Докл. БГУИР. 2016. № 8 (102). С. 82–88.Al'mijahi O.M., Cvetkov V.Ju., Konopel'ko V.K. Blochnoe volnovoe vyrashhivanie oblastej izobrazhenija na osnove kvadrosetok pikselej // Dokl. BGUIR. 2016. № 8 (102). S. 82–88. (in Russ.)Альмияхи О.М., Цветков В.Ю., Касанин С.Н. Блочное разделение и слияние областей изображения на основе прогрессивной кластеризации квадросеток пикселей // Веснік сувязі. 2017. № 2 (142). С. 45–49.Al'mijahi O.M., Cvetkov V.Ju., Kasanin S.N. Blochnoe razdelenie i slijanie oblastej izobrazhenija na osnove progressivnoj klasterizacii kvadrosetok pikselej // Vesnіk suvjazі. 2017. № 2 (142). S. 45–49. (in Russ.)Борискевич А.А., Цветков В.Ю. Метод масштабируемого вложенного кодирования изображений на основе иерархической кластеризации вейвлет-структур // Докл. НАН Беларуси. 2009. Т. 53, № 3. С. 38–48.Boriskevich A.A., Cvetkov V.Ju. Metod masshtabiruemogo vlozhennogo kodirovanija izobrazhenij na osnove ierarhicheskoj klasterizacii vejvlet-struktur // Dokl. NAN Belarusi. 2009. T. 53, № 3. S. 38–48. (in Russ.)Борискевич А.А., Цветков В.Ю. Метод вейвлет-преобразования с иерархической адаптацией к размеру сигнала // Изв. НАН Беларуси. 2009. № 4. С. 83–90.Boriskevich A.A., Cvetkov V.Ju. Metod vejvlet-preobrazovanija s ierarhicheskoj adaptaciej k razmeru signala // Izv. NAN Belarusi. 2009. № 4. S. 83–90. (in Russ.)

The authors declare that there are no conflicts of interest present.