МЕТОДИ ПОБУДОВИ ДИНАМІЧНИХ АПЕРТУР В СИСТЕМАХ АСИМЕТРИЧНОГО КОДУВАННЯ

Володимир Бараннік; Євгеній Сідченко; Дмитро Бараннік; Олег Ведмідь; Микола Нестеренко

doi:10.28925/2663-4023.2026.32.1138

Автор(и)

Володимир Бараннік Харківський національний університет імені В.Н. Каразіна https://orcid.org/0000-0002-2848-4524
Євгеній Сідченко Харківський національний університет імені В.Н. Каразіна https://orcid.org/0000-0001-7167-9602
Дмитро Бараннік Військовий інститут телекомунікацій та інформатизації імені Героїв Крут https://orcid.org/0000-0002-7074-9864
Олег Ведмідь Харківський національний університет Повітряних Сил https://orcid.org/0000-0002-1033-8721
Микола Нестеренко Військовий інститут телекомунікацій та інформатизації імені Героїв Крут https://orcid.org/0000-0003-0812-2793

DOI:

https://doi.org/10.28925/2663-4023.2026.32.1138

Ключові слова:

апертура; області когерентності; асиметричні системи числення; стиснення з втратами; шум; апроксимація; колірний простір XYB; сегментація

Анотація

Дана стаття присвячена вирішенню актуальної науково-прикладної задачі — підвищенню ефективності стиснення та забезпечення цілісності відеоінформаційних ресурсів в умовах обмежених пропускних можливостей каналів зв’язку та впливу завад. У вступній частині обґрунтовано необхідність розробки нових підходів до сегментації зображень, оскільки традиційні методи (JPEG, H.264/AVC, HEVC) та сучасні формати (JPEG XL) мають обмежену здатність до адаптації до складних структурних особливостей та високу вразливість до канальних помилок. Визначено, що втрата навіть незначної частини кодованого потоку в наявних системах призводить до порушень процесу декодування цілих секцій через відсутність механізмів структурної локалізації.

Теоретичний розділ дослідження фокусується на переході від стандартної моделі ARGB до колірного простору XYB, що краще відповідає особливостям людського сприйняття та дозволяє уникнути ігнорування важливих кольорових компонент (зокрема червоної). Запропоновано підхід до незалежного опрацювання кожного шару колірної моделі, що забезпечує більш ефективний поділ на області з однорідними властивостями. Ключовим внеском роботи є розробка методу побудови динамічних апертур для систем асиметричного кодування (ANS). Замість статичного розбиття впроваджено гнучку сегментацію, яка враховує локальні колірні та структурні параметри зображення, динамічно змінюючи параметри «труби» апертури.

У розділі результатів представлено порівняльний аналіз стандартного розбиття 8х8, простого апертурного розбиття та запропонованого адаптивного методу. Експериментально встановлено порогові значення розміру апертур (від 5 до 100 елементів), при яких доцільно здійснювати динамічну адаптацію опорного значення. Це дозволило оптимізувати обчислювальні витрати: час кодування скоротився з хвилин до декількох секунд, що важливо для систем реального часу. Отримані результати підтверджують, що використання адаптивних апертур разом із жорсткою апроксимацією значень дозволяє підвищити ефективність стиснення за допомогою ANS майже у 5 разів порівняно з базовими підходами, від 228,453 до 40,796 байт, зберігаючи при цьому чіткість значущих об’єктів та високу завадостійкість.

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Посилання

Iliashov, O. A., & Buriachok, V. L. (2010). On the issue of protecting the information and telecommunication sphere from external cyber influence. Science and Defense, (4), 35–41.

Alimpiev, A., Barannik, V., Podlesny, S., Suprun, O., & Bekirov, A. (2017). The video information resources integrity concept by using binomial slots. In 2017 XIII International Conference on Perspective Technologies and Methods in MEMS Design (MEMSTECH) (pp. 193–196). https://doi.org/10.1109/MEMSTECH.2017.7937564

Barannik, V. V., Hahanova, A. V., & Krivonos, V. N. (2013). Coding tangible component of transforms to provide accessibility and integrity of video data. In East-West Design & Test Symposium (EWDTS 2013) (pp. 1–5). https://doi.org/10.1109/EWDTS.2013.6673179

Barannik, V., & Shiryaev, A. (2012). Quadrature compression of images in polyadic space. In Proceedings of the 11th International Conference on Modern Problems of Radio Engineering, Telecommunications and Computer Science (TCSET 2012) (p. 422).

Barannik, V., Babenko, Y., Barannik, V., Kolesnyk, V., & Zhuikov, D. (2022). Method taking into account level of structural and statistical saturation of video segments in the coding process. In 2022 IEEE 4th International Conference on Advanced Trends in Information Theory (ATIT) (pp. 66–71). https://doi.org/10.1109/ATIT58178.2022.10024193

Barannik, V., Krasnorutsky, A., Kolesnyk, V., Barannik, V., Pchelnikov, S., & Zeleny, P. (2022). Method of compression and ensuring the fidelity of video images in infocommunication networks. Radioelectronic and Computer Systems, (4), 129–142. https://doi.org/10.32620/reks.2022.4.10

Barannik, V., Lytvinenko, M., Okladnoy, D., & Suprun, O. (2017). Description of the OFDM symbol using mathematical laws. In 2017 2nd International Conference on Advanced Information and Communication Technologies (AICT) (pp. 183–187). https://doi.org/10.1109/AIACT.2017.8020095

Barannik, V., Sidchenko, S., Barannik, D., Barannik, V., & Datsun, A. (2021). Devising a conceptual method for generating cryptocompression codograms of images without loss of information quality. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4(2), 6–16. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.237359

Barannik, V., Yudin, O., Boiko, Y., Ziubina, R., & Vyshnevska, N. (2019). Video data compression methods in decision support systems. In Z. Hu et al. (Eds.), Advances in Computer Science for Engineering and Education (Vol. 754). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-91008-6_30

Belikova, T. (2020). Decoding method of information-psychological destructions in the phonetic space of information resources. In Advanced Trends in Information Theory (ATIT) (pp. 87–91).

Dovbenko, O., & Belikova, T. (2019). Method of increasing the capacity of information threat detection filters in modern information and communication systems. In 2019 IEEE International Conference on Advanced Information and Communication Technologies (AICT) (pp. 426–429). https://doi.org/10.1109/AIACT.2019.8847754

Deshmukh, M., Nain, N., & Ahmed, M. (2016). An (n, n)-multi secret image sharing scheme using Boolean XOR and modular arithmetic. In 2016 IEEE International Conference on Advanced Information Networking and Applications (AINA) (pp. 690–697). https://doi.org/10.1109/AINA.2016.56

Krasnorutsky, A., Onyshchenko, R., Barannik, D., & Barannik, V. (2022). Methods of intelligent processing of video frames in coding systems. In 2022 IEEE 4th International Conference on Advanced Trends in Information Theory (ATIT) (pp. 53–56). https://doi.org/10.1109/ATIT58178.2022.10024208

Minemura, K., Moayed, Z., Wong, K., Qi, X., & Tanaka, K. (2012). JPEG image scrambling without expansion in bitstream size. In 2012 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) (pp. 261–264). https://doi.org/10.1109/ICIP.2012.6466845

Shamir, A., Rivest, R. L., & Adleman, L. M. (1978). A method for obtaining digital signatures and public-key cryptosystems. Communications of the ACM, 21(2), 120–126. https://doi.org/10.1145/359340.359342

Skodras, A., Christopoulos, C., & Ebrahimi, T. (2001). The JPEG 2000 still image compression standard. IEEE Signal Processing Magazine, 18(5), 36–58.

Wong, K. W. (2009). Image encryption using chaotic maps. In Intelligent Computing Based on Chaos (pp. 333–354). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-540-95972-4_16

Zhang, X., Au, O. C., Zhou, J., Liu, T., & Tang, Y. Y. (2014). Designing an efficient image encryption-then-compression system. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 9(1), 39–50. https://doi.org/10.1109/TIFS.2013.2291625

Barannik, V. V. (2001). Relief representation of images using pyramidal coding. Information-Control Systems in Railway Transport, (1), 17–25.

Barannik, V. V., Barannik, D. V., & Bekirov, A. E. (2017). Fundamentals of structural-combinatorial steganographic coding theory. Lider.