Методи та моделі стиску інформаційних потоків в системах підтримки прийняття рішень

Abstract

Дисертаційна робота присвячена вирішенню важливої науково-технічної задачі: підвищенню ефективності функціонування інформаційно-телекомунікаційних систем (ІТС) на базі розробки методів і моделей адаптивного кодування даних в системах підтримки прийняття рішень. В роботі вперше розроблено метод та моделі адаптивного кодування джерела повідомлень з регулярізацією обмежених втрат якості візуалізації зображень. Запропоновано метод попереднього квантування компонент трансформант дискретного косинусного перетворення із скороченням їх обсягу. Розроблено метод і моделі декодування цифрових зображень в умовах попереднього рекурентного виявлення характеристик структури адаптивних позиційних чисел. На основі розроблених методів, моделей та методик адаптивного кодування і декодування, вдосконалено технологію компресії цифрових зображень в ІТС, яка забезпечує реалізацію функцій скорочення надмірності в умовах обмежених втрат якості візуалізації та скорочення часових затримок на обробку даних в СППР. Запропонована технологія компресії цифрових зображень забезпечує реалізацію функцій скорочення надмірності в умовах обмежених втрат якості візуалізації та скорочення часових затримок на обробку даних, та дозволяє досягти зниження часу на обробку і передачу в середньому на 20 % за рахунок скорочення кількості службових даних на подання інформації про кількість елементів у стовпцях масиву довжин серій двійкових елементів.

Dissertation is devoted to the solution of important scientific and technical objective: improving the efficiency of information technology systems (ITS), based on the development of methods and models of adaptive data compression in decision support system. For the first time we developed a method and models adaptive source coding messages regularization limited loss of quality imaging. For the first time were developed the method and models of adaptive messages source coding with regularization of limited loss of quality imaging. Proposed a method of pre-quantization component transforms discrete cosine transform to the reduction in volume. Also was developed the method of decoding digital models and images in the pre-identification of recurrent characteristics of the structure adaptive mono positional numbers. On the basis of the developed methods and models offered improved compression technology of digital images in the ITS, which ensures the implementation of the functions of reducing redundancy in a limited loss of visual quality and reduce time delays in the processing of data in the decision support system. The proposed digital image compression technology ensures the implementation of the reduction of redundancy functions under limited losses imaging quality and reduce time delays in data processing, and achieves reduction in time to process and transfer an average of 20% by reducing the number of official data on the submission of information on the number of items in the columns array of lengths of series of binary elements.

Диссертация посвящена решению важной научно-технической задачи: повышению эффективности функционирования информационно-телекоммуникационных систем (ИТС) на базе разработки методов и моделей адаптивного кодирования данных в системах поддержки и принятия решений. В работе впервые разработан метод и модели адаптивного кодирования источника сообщений с регуляризацией ограниченных потерь качества визуализации изображений, который в отличие от известных методов использует кодирование последовательностей длин серий двоичных элементов на базе позиционного представления с адаптивным формированием основы. Данный подход позволил формировать кодовое значение описания трансформант независимо от основ младших элементов, а также в процессе сжатия данных позволяет устранить временную задержку для предварительного вычисления весовых коэффициентов. Предложен метод предварительного квантования компонент трансформант дискретного косинусного преобразования с сокращением их объема, в отличие от существующих процедур учитывает условия и ограничения, которые устанавливаются при введении адаптивных процедур компрессии изображений. Разработан метод и модели декодирования цифровых изображений в условиях предыдущего рекуррентного выявления характеристик структуры адаптивных позиционных чисел, отличается предварительным определением длины адаптивных позиционных чисел на основе величины мощности множества допустимых чисел. На основе разработанных методов, моделей и методик адаптивного кодирования и декодирования, усовершенствована технология компрессии цифровых изображений в ИТС, которая обеспечивает реализацию функции сокращения избыточности в условиях ограниченных потерь качества визуализации и сокращения временных задержек на обработку данных в СППР и обеспечивает: повышение степени сжатия в среднем на 7% и 27% для разных классов цифровых изображений за счет возможности восстанавливать бинарное описание трансформант с заданной потерей качества визуализации изображений без использования дополнительной информации о количестве длин серий двоичных элементов; сократить время на обработку и передачу в среднем на 20% за счет сокращения количества служебных данных на представление информации о количестве элементов в столбцах массива длин серий двоичных элементов, что позволило для разработанного метода в режиме ограниченной потери качества восстановленных изображений, при ПВСШ 50дБ, обеспечить выигрыш по сокращению сжатого объема на уровне в среднем: 15% для слабокоррелированных и среднекоррелированных изображений; 20% для сильнокоррелированных изображений.