Сборник докладов республиканской научно-технической конференции значение информационно-коммуникационных

 
АНАЛИЗ ОБРАБОТКИ ВИДЕОИНФОРМАЦИИ В 
УПРАВЛЕНИИ ВОЕННЫМ АВТОТРАНСПОРТОМ 
Е.Б.Ташманов (соискатель, Военно-технического института Нац.гвардии) 
Военная техника - это сложные машины, которым необходим хороший 
постоянный обзор, позволяющий оператору выбирать наилучший, 
безопасный маршрут, оценивать окружающую обстановку. Это особенно 
важно, если необходимо совершать маневры в условиях города, где 
множество небольших переулков и возможны условия большого скопления 
людей. У водителя видимость очень ограничена (очень маленькие окна и 
большое количество мертвых зон), поэтому устранение больших мертвых зон 
решается путем применения видеонаблюдение (рис.1).
При построении беспроводных систем видеонаблюдения, в военном 
автотранспорте возникает необходимость передачи больших объемов 
видеоданных в реальном времени. Для этой цели используют аппаратные или 
программные кодеки, обеспечивающие эффективное сжатие видеоданных 
для передачи видеопотоков по существующим каналам связи.
 

---

177 
 
Рис.1 Установка камеры для улучшения обзора военного автотранспорта
 
Однако, при больших коэффициентах сжатия видеоданных наблюдается 
существенное ухудшение качество отображаемых изображений. Поэтому 
требуются более эффективные методы и алгоритмы компрессоров не 
ухудшающих качество изображений.
 
Результаты анализа открытых литературных источников показал, что 
одним из интересным механизмом эффективного кодирования видеоданных 
в реальном времени может быть использование предварительного 
масштабирования изображений. 
В основе метода лежит первоначальное уменьшение в 2 раза 
горизонтального, вертикального или общего размера исходных кадров перед 
кодированием и восстановление их исходного размера при декодировании. 
Существуют различные методы масштабирования изображений, 
характеризующиеся различным соотношением быстродействия и качества. В 
данной работе рассматривается методы увеличения изображений основанные 
на билинейную интерполяцию. 
Переходя к рассмотрению билинейной интерполяции, обратимся к
рис. 2, на котором показана прямоугольная решетка, в узлах которой 
расположены точки дискретных отсчетов яркости исходного изображения. 
Рис. 2. Прямоугольная решетка отсчетов 
В результате интерполяции нам требуется найти интерполирующую 
функцию для области изображения, ограниченной отсчетами с номерами 6, 7, 
10, 11 с тем, чтобы посредством этой функции определить значения яркости 
вновь вставляемых пикселов, которые будут располагаться в этой области. 
На рисунке точки этих отсчетов обозначены черными квадратиками. 
Реализация билинейной интерполяции состоит в следующем. 

---

178 
Вначале, используя значения яркостей в точках дискретных отсчетов 6-7 
и 10-11, находятся одномерные интерполирующие функции L
yl
(x) и L
y2
(x), 
представляющие собой интерполированные значения яркости на интервалах, 
заключенных между этими отсчетами. 
Затем, используя как опорные значения яркостей, найденных 
посредством интерполирующих функций 
L
y1
(х) и 
L
y2
(х), для любого значения 
х, лежащего в пределах интерполируемой области изображения, находится 
искомая двумерная интерполирующая функция 
L
c
(х,у), которая имеет вид 
L
c
(x,y)= 
𝐿𝑐(0,0)
∆∆
(∆ − 𝑥) (∆ − 𝑦
)+
𝐿𝑐(∆,0)
∆∆
𝑥(∆ − 𝑦)
+
 
+
𝐿𝑐(0,∆)
∆∆
(∆ − 𝑥)𝑦 +
𝐿𝑐(∆,∆)
∆∆
xy. 
Аналогичным образом находятся интерполирующие функции для 
других областей изображения. 
Применение билинейной интерполяции для определения значения 
яркости вновь вставляемых в изображение пикселов при его увеличении 
позволяет существенно ослабить зазубренность наклонных границ, однако 
эти границы на изображении сильно размываются.