Abstract (ukr):
Відеозображення з вимірювальною інформацією в автоматизованих системах мають великий обсяг. Так, наприклад, обсяг відеозображень структур природного походження становить кіло- та мегабайти інформації. Відеозображенням структур природного походження властивий високий рівень надмірності. Скорочення обсягів файлів можна досягти за рахунок стиснення. Рішення проблем стиснення, або у більш загальному розумінні – кодування відеозображень, використовує досягнення і стимулює розвиток багатьох областей техніки і математики. В процесі дослідження було обрано вейвлет-стиснення відеозображень, що використовує структуру нуль-дерева вейвлета. Результатом проведених дослідів став розвиток існуючих методів вейвлет-стиснення та виявлення оптимальної вейвлет-функції для відеозображень такого типу. Оптимальною вейвлет-функцією для відеозображень з вимірювальною інформацією в автоматизованих системах є вейвлет Хаара, характеристичні показники якого дають змогу ефективного стиснення та досить задовільного відновлення. Такими показниками стали коефіцієнт стиснення та похибка відновлення. Отримані експериментальні результати для п’яти зразків відеозображень структур природного походження дали можливість побачити закономірність і зв’язок між зовнішнім виглядом зразка та його коефіцієнтами. Можна помітити деяку еквівалентність значень коефіцієнтів стиснення, що свідчить про схожість відеозображень, а саме про ідентичність зовнішніх поверхонь твердих порід.
Abstract (eng):
Video images with measuring information in automated systems have a large volume. For example, the volume of video images of structures of natural origin is kilos and megabytes of information. Video images of natural structures have a high level of redundancy Reducing file volumes can be obtained through compression. Solving compression problems, or more generally, video image coding, uses advances and stimulates the development of many fields of engineering and mathematics. In the course of the research, a video compression using the structure of the zero-tree wavelet was selected. The results of the research have resulted in the development of existing wavelet compression techniques and the identification of optimal wavelet function for video images of this type. The best wavelet function for video images with measuring information in automated systems is Haar wavelet which characteristic indicators provide effective compression and fairly acceptable recovery. These indicators were the compression factor and the recovery error. The experimental results for five samples of video images of natural structures showed a pattern and a relationship between the appearance of the sample and its coefficients. You can see some equivalence of compression ratios, which indicates the similarity of video images, namely the identity of the outer surfaces of hard rock.