Abstract

Современные интеллектуальные видеосистемы наблюдения стали все больше акцентироваться на передачу в реальном времени высококачественного видео различных важных событий, в том числе чрезвычайных ситуаций. Для высокопроизводительных систем передачи видеоинформации нового поколения необходимы эффективные структурные решения, способные как к высокой скорости передачи, так и к высокой точности вычисления. Такие структуры должны обрабатывать огромные последовательности изображений, при этом каждый видеопоток должен характеризоваться высоким разрешением с минимальным шумом и искажениями, потребляя при этом как можно меньше мощности. Спектральные алгоритмы обработки видеоинформации являются наиболее распространенным способом передачи в реальном времени, в частности дискретное косинусное преобразование. При этом исходное изображение подвергается преобразованию из пространственной в частотную область с целью сжатия путём уменьшения или устранения избыточности визуальных данных. Неявное вычисление преобразования последовательности 8-точечного массива приводит к эффективному сжатию, требующему не более пятикратного выполнения операции умножения. В статье предложены архитектура с низкой структурой сложности и метод преобразования изображений на основе алгебры целых чисел. Modern intelligent video surveillance systems have become increasingly focused on real-time transmission of high-quality video of various important events, including emergencies. For high-performance video information transmission systems of the new generation, efficient structural solutions are needed that are capable of both high transmission speed and high calculation accuracy. Such structures must process huge sequences of images, and each video stream must be characterized by high resolution and with minimal noise and distortion, while consuming as little power as possible. Spectral algorithms for processing video information are the most common method of transmission in real time, in particular the discrete cosine transform. In this case, the original image is transformed from the spatial to the frequency domain in order to compress by reducing or eliminating the redundancy of visual data. Implicitly calculating the sequence transformation of an 8-point array results in efficient compression, requiring no more than five times the multiplication operation. In this paper, we propose an architecture with a low complexity structure and image transformation method based on the algebra of integers

Full Text
Paper version not known

Talk to us

Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have

Schedule a call

Disclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.