Для заказа доставки данной работы воспользуйтесь поиском на

Для заказа доставки данной работы воспользуйтесь поиском на
сайте http://mydisser.com/search.html
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
СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ 5
ГЛАВА 1 МЕТОДЫ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ СРЕДСТВА КОМПРЕССИИ
ВИДЕОИНФОРМАЦИИ Error! Bookmark not defined.
1.1 Система сжатия видеоинформации .......................................... Error! Bookmark not defined.
1.2 Уменьшение интракадровой избыточности видеоинформацииError! Bookmark not defined.
1.2.1 Преобразование цветового представления ........................... Error! Bookmark not defined.
1.2.2 Дискретное косинусное преобразование .............................. Error! Bookmark not defined.
1.2.3 Дискретное вейвлетное преобразование .............................. Error! Bookmark not defined.
1.3 Уменьшение интеркадровой избыточности видеоинформацииError! Bookmark not defined.
1.3.1 Оценка движения в видеопоследовательности .................... Error! Bookmark not defined.
1.3.2 Алгоритмы "быстрой" оценки движения ............................. Error! Bookmark not defined.
1.3.3 Основные недостатки методов и алгоритмов уменьшения интеркадровой избыточности
видеоинформации ............................................................................ Error! Bookmark not defined.
1.4 Стандарт телевидения высокой четкости ................................ Error! Bookmark not defined.
1.5 Краткий обзор современных стандартов компрессии видеоинформацииError! Bookmark not
defined.
1.6 Вычислительные средства и способы распараллеливания процесса сжатия видеоинформации
............................................................................................................ Error! Bookmark not defined.
1.6.1 Применение SIMD–архитектуры для сжатия видеоинформацииError! Bookmark not defined.
1.6.2 Применение MIMD–архитектуры для сжатия видеоинформации .... Error! Bookmark not
defined.
1.6.3 Сжатие видеоинформации в Грид ......................................... Error! Bookmark not defined.
1.6.4 Основные недостатки способов распараллеливания сжатия видеоинформации ......Error!
Bookmark not defined.
1.7 Уточнение постановки задач и целей исследования и разработкиError! Bookmark not defined.
ГЛАВА 2 ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ СЖАТИЯ ВИДЕОИНФОРМАЦИИ В
РАСПРЕДЕЛЕННЫХ КОМПЬЮТЕРНЫХ СИСТЕМАХ
Error! Bookmark not defined.
2.1 Структура иерархической системы сжатия видеоинформацииError! Bookmark not defined.
2.2 Разработка и исследование метода распределения видеоинформации по узлам компьютерной
системы ............................................................................................. Error! Bookmark not defined.
2.2.1 Цветовые модели представления видеоинформации .......... Error! Bookmark not defined.
2.2.2 Анализ метода распределения видеопоследовательностей равными частями по узлам
компьютерной системы ................................................................... Error! Bookmark not defined.
2.2.3 Корреляционный анализ видеопоследовательности ........... Error! Bookmark not defined.
2.2.4 Функция чувствительности к смене сцен анализатора видеопоследовательности ...Error!
Bookmark not defined.
2.2.5 Реализация метода распределения видеоинформации по узлам компьютерной системыError!
Bookmark not defined.
2.3 Экспериментальная проверка предложенного метода ........... Error! Bookmark not defined.
2.3.1 Описание экспериментов и полученные результаты .......... Error! Bookmark not defined.
2.3.2 Оценка накладных затрат при использовании предложенного методаError! Bookmark not
defined.
2.4 Выводы по главе ........................................................................ Error! Bookmark not defined.
ГЛАВА 3 ИМИТАЦИОННЫЕ МОДЕЛИ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ КОМПЬЮТЕРНЫХ СИСТЕМ
КОМПРЕССИИ ВИДЕОИНФОРМАЦИИ
Error! Bookmark not defined.
3.1 Модель распределенной системы сжатия видеоинформации как системы массового
обслуживания ................................................................................... Error! Bookmark not defined.
3.2 Разработка и исследование имитационной модели распределенной системы компрессии
видеоинформации ............................................................................ Error! Bookmark not defined.
3.2.1 Модель распределенной системы сжатия видеоинформации для эксклюзивного случая
использования ресурсов .................................................................. Error! Bookmark not defined.
3.2.2 Модель распределенной системы сжатия видеоинформации для неэксклюзивного случая
использования ресурсов .................................................................. Error! Bookmark not defined.
3.3 Организация экспериментальной проверки адекватности предложенных моделей ....Error!
Bookmark not defined.
3.3.1 Проверка адекватности имитационной модели для эксклюзивного случаяError! Bookmark
not defined.
3.3.2 Проверка адекватности модели для неэксклюзивного случаяError! Bookmark not defined.
3.4 Имитационное моделирование процесса сжатия видеоинформации в распределенных системах
............................................................................................................ Error! Bookmark not defined.
3.5 Выводы по главе ........................................................................ Error! Bookmark not defined.
ГЛАВА 4 ПОВЫШЕНИЕ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ КОМПЬЮТЕРНЫХ
СИСТЕМ КОМПРЕССИИ ВИДЕОИНФОРМАЦИИ Error! Bookmark not defined.
4.1 Параметры компрессии видеоинформации в распределенных системахError! Bookmark not
defined.
4.1.1 Анализ параметров компрессии видеоинформации ............ Error! Bookmark not defined.
4.1.2 Организация вычислительных экспериментов .................... Error! Bookmark not defined.
4.1.3 Результаты экспериментов ..................................................... Error! Bookmark not defined.
4.2 Разработка модифицированного блочного метода оценки движения в
видеопоследовательностях.............................................................. Error! Bookmark not defined.
4.2.1 Функция "скорости" движения блоков кадров видеопоследовательностиError! Bookmark not
defined.
4.2.2 Реализация предложенного метода ....................................... Error! Bookmark not defined.
4.2.3 Параллельный алгоритм оценки движения в видеопоследовательностяхError! Bookmark not
defined.
4.3 Экспериментальная проверка предложенного метода и разработанного алгоритма...Error!
Bookmark not defined.
4.4 Анализ накладных расходов параллельной системы на базе GPUError! Bookmark not defined.
4.5 Выводы по главе ........................................................................ Error! Bookmark not defined.
ВЫВОДЫ 8
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ 10
Приложение А АКТЫ ВНЕДРЕНИЯ ............................................................................................................. 136
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность темы. Современный стандарт телевидения высокой четкости HDTV (High-Definition
Television), активно внедряемый в системы телевещания по всему миру, в том числе в Украине,
обеспечивает более высокое качество (HD) представления видеоинформации по сравнению с остальными
существующими ТВ стандартами. В современных системах телевещания передача видеосигнала на
дальние расстояния (от базовой станции до приёмников пользователей) осуществляется исключительно в
сжатом цифровом виде (поскольку в несжатом – объемы передаваемых данных слишком велики). Для
сжатия видеоинформации применяют современные методы компрессии, основанные на устранении
интракадровой и интеркадровой избыточности видеоинформации. Высокая вычислительная сложность
современных методов компрессии видеоинформации не позволяет сжимать видеоинформацию в формате
HDTV в реальном времени на однопроцессорных компьютерах (даже с четырьмя логическими ядрами). Это
обусловливает необходимость использования параллельных и распределенных компьютерных систем для
компрессии видеоинформации.
Разработке методов и средств компрессии видеоинформации посвящено значительное количество работ.
Существенный вклад в развитие данной области науки внесли зарубежные ученые: С. Уэлстид, Д. Сэломон,
Т. Кога, Ф. Келли, Д. Фарин, А. Родригес; ученые из СНГ: В.П. Боюн, Г.Н. Востров, Д.С. Ватолин, А.Н. Ратушняк
и др.
Выполненный в работе анализ методов компрессии видеоинформации в распределенных компьютерных
системах показал, что, несмотря на значительное внимание, которое ученые уделяли данному
направлению, в настоящее время нерешенными остались такие проблемы:

существующие методы распределения видеоинформации по узлам компьютерной системы
приводят к росту битрейта при сжатии;

в распределенных компьютерных системах компрессии видеоинформации не применяется
предварительное планирование выбора необходимых ресурсов;

применяемые методы устранения интеркадровой избыточности
видеоинформации
обладают высокой вычислительной сложностью, что ограничивает их использование при значительном
объеме входных данных, в частности, при сжатии видеоинформации в формате HDTV.
Для решения этих проблем актуальной и важной является разработка имитационных моделей и методов
компрессии видеоинформации в распределенных компьютерных системах.
Связь работы с научными программами и планами. Основные исследования по теме диссертации
проводились на кафедре компьютерных систем и сетей Запорожского национального технического
университета по приоритетному тематическому направлению высшего учебного заведения "Перспективні
засоби переробки інформації та кібернетичні системи", утвержденному приказом Министерства
образования и науки, молодежи и спорта Украины №535 от 07.06.2011 г.
Цель и задания исследования.
Целью диссертационной работы является разработка методов компрессии видеоинформации и
имитационных моделей для повышения эффективности распределенных компьютерных систем
компрессии видеоинформации.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
1.
Провести анализ методов компрессии видеоинформации в распределенных компьютерных
системах;
2.
Разработать метод распределения видеоинформации по узлам компьютерной системы,
позволяющий снизить битрейт сжатой видеоинформации в распределенной системе (при сохранении
качества результата) и регулировать нагрузку на вычислительные узлы системы без роста битрейта;
3.
Разработать имитационные модели распределенных компьютерных систем компрессии
видеоинформации, позволяющие планировать выбор вычислительных ресурсов;
4.
Модифицировать метод оценки движения блоков кадров видеопоследовательности для
снижения времени сжатия и распараллеливания алгоритмов оценки движения.
Объектом исследования являются процессы компрессии видеоинформации в распределенных
компьютерных системах.
Предмет исследования – модели и методы компрессии видеоинформации в распределенных
компьютерных системах.
Методы исследования базируются на использовании математической статистики, теории систем
массового обслуживания, теории параллельных вычислений. Достоверность результатов исследований
обеспечивается корректностью постановки задачи, системным подходом к исследованию, статистической
проверкой результатов экспериментов, а также подтверждением основных теоретических положений
практическими результатами.
Научная новизна полученных результатов:
1.
Разработан метод распределения видеоинформации по узлам компьютерной системы,
который основан на корреляционном анализе смежных кадров видеопоследовательности с динамической
чувствительностью анализатора, позволяющий сократить битрейт сжатых в распределенной системе
видеопоследовательностей при сохранении качества результата;
2.
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;
3.
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;
4.
Усовершенствован блочный метод оценки движения в видеопоследовательности за счет
предсказываемого сокращения области поиска векторов движения, что позволяет сократить время сжатия
видеоинформации.
Практическое значение полученных результатов:
Реализация метода распределения видеоинформации по узлам компьютерной системы позволит
сократить битрейт сжатых видеопоследовательностей от 0,42% до 2,45% для стандарта MPEG-2 и от 1,18%
до 6,4% для стандарта MPEG-4/H.264 по сравнению с базовым методом распределения видеоинформации
равными частями (при сохранении качества результата). Для видеопоследовательностей с интенсивной
сменой сцен, которая характерна для рекламных роликов, спортивных передач и блоков новостей,
уменьшение битрейта составит от 0,81% до 7% для стандарта
MPEG-2 и от 1,9% до 9% для стандарта MPEG-4/H.264. При этом разработанный метод позволит
регулировать нагрузку на вычислительные узлы распределенной системы без роста битрейта.
Реализация предложенных имитационных моделей позволит планировать выбор ресурсов
распределенной компьютерной системы с целью уменьшения времени сжатия видеоинформации.
Реализация усовершенствованного блочного метода оценки движения в видеопоследовательности
сократит время сжатия видеопоследовательностей на GPU в среднем в 10,33 раза в формате SDTV и в
среднем в 9,8 раза для HDTV относительно базового метода. Это позволит сжимать HDTVвидеоинформацию по стандарту MPEG-4/H.264 в реальном времени с деградацией качества в среднем
7,53% относительно базового метода.
Разработанные методы компрессии видеоинформации в распределенных компьютерных системах
внедрены в виде распределенного компрессора видеоматериалов "Телерадиокомпании "Алекс",
компрессора видеоархива КПНПК "Искра".
Полученные результаты используются при изучении дисциплин "Параллельные и распределенные
вычисления", "Архитектура и средства GRID" на кафедре компьютерных систем и сетей Запорожского
национального технического университета.
Личный вклад автора. Все основные положения и результаты диссертационной работы, которые
выносятся на защиту, получены автором самостоятельно.
Апробация результатов диссертации. Основные положения диссертационной работы и результаты
исследований докладывались и обсуждались на 9 конференциях:

науково-технічна конференція серед студентів, викладачів, науковців, молодих учених і
аспірантів
"Тиждень
науки"
(г.
Запорожье,
2008 г.);

девятая Международная конференция-семинар "Высокопроизво-дительные параллельные
вычисления на кластерных системах" (г. Владимир, 2009 г.);

XV Международный молодежный форум "Радиоэлектроника и молодежь в XXI веке" (г.
Харьков, 2011 г.);

третя Міжнародна науково-практична конференція "Методи та засоби кодування, захисту й
ущільнення інформації" (г. Винница, 2011 г.);

четвертая Всеукраинская научно-практическая конференция молодых ученых и студентов
"Информационные процессы и технологии "Информатика – 2011" (г. Севастополь, 2011 г.);

двенадцатая
информационные
2011 г.);
Международная
и
научно-практическая
электронные
конференция
технологии",
(г.
"Современные
Одесса,

VII Международная научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых
ученых "Информатика и компьютерные технологии" (г. Донецк, 2011 г.);

IV Международная научная конференция "Моделирование-2012" (г. Киев, 2012 г.);

VI Міжнародна науково-практична конференція "Сучасні проблеми і досягнення в галузі
радіотехніки, телекомунікацій та інформаційних технологій" (м. Запоріжжя, 2012 р.).
Публикации. Результаты диссертации отражены в 17 публикациях:
8 статей в ведущих фаховых изданиях (из них 2 в издании, зарегистрированном в международной
наукометрической базе "IndexCopernicus"), 9 тезисов докладов на конференциях.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех разделов, выводов, списка
использованных источников, приложения. Она содержит 138 страниц, из них 123 страницы основного
текста, 25 рисунков, 32 таблицы, список использованных источников из 110 наименований на 12 страницах,
3 акта внедрения.
ВЫВОДЫ
Результаты выполненного в диссертационной работе исследования являются новым решением научнопрактической задачи повышения эффективности распределенных компьютерных систем компрессии
видеоинформации за счет разработки имитационных моделей и методов компрессии видеоинформации.
Получены следующие теоретические и практические результаты:
1.
основе
Проведен анализ методов и вычислительных средств компрессии видеоинформации, на
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.
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ
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:
сжатым
ими
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
видеопоследовательностям
:
оценки
материалы
качества
девятого
видеокодеков
научно-практического
по
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.
http://trace.eas.asu.edu/yuv/ – 1.11.2010 г. – Загл. с экрана.
–
Режим
доступа:
\WWW/
URL:
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 РТІТ2010", 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.