Метод кодування відеосегментів в спектрально-кластерному просторі з виявленням структурних особливостей
DOI:
https://doi.org/10.20535/RADAP.2022.90.21-30Ключові слова:
аерофотознімки, стиснення відеоданих, достовірність інформації, структурна кластеризація, кодування в спектрально-кластерному просторі, статистична надмірністьАнотація
Обґрунтовано напрямки підвищення ефективності надання дистанційних відеосервісів з використанням авіаційного інфокомунікаційного сегменту в процесі підтримки та прийняття рішень в системах критичної інфраструктури. Обґрунтовано наявність проблемних аспектів пов’язаних з якістю отримання відеоінформаційного ресурсу з авіаційних платформ. Перший стосується необхідності збільшення роздрібної здатності відеознімків. Другий криється в наявності дисбалансу між: з одного боку означеними темпами значного зростання інформаційної інтенсивності відеоінформаційних потоків; з іншого боку — помітно відстаючими темпами збільшення пропускної здатності інфокомунікаційних систем на бортових платформах. Обґрунтовано, що для локалізації або усунення проблемних аспектів необхідно застосовувати технології зменшення бітової інтенсивності відеопотоку. Це дозволить зменшити інформаційне навантаження на мережу та створити умови для залучення надлишкових кодових конструкцій. Відповідно до цього необхідно для бортових комплексів проводити інтеграцію технологій компресії відеоданих. В статті ґрунтовно доводиться те, що необхідно розробити такі методи кодування в складі комплексних технологій обробки аерофотознімків, для яких забезпечується: додаткове врахування нових видів надмірності, що не пов’язані з виключенням психовізуальної надмірності; будування кодових конструкцій з більшою стійкістю до негативного впливу канальних помилок на процес декодування відеосегментів. Обґрунтовано переваги кластеризації відеосегментів в спектральному просторі за структурною ознакою кількість серій одиниць в двійковому описі їх компонент. Розроблено метод статистичного кодування трансформанти (масив коефіцієнтів при базисних функціях дискретного косинусного перетворення) в структурному просторі. Базовою складовою тут є встановлення статистичних залежностей в межах структурних кластерів з врахуванням: локальних особливостей спектральних компонент за їх діапазоном на основі структурних ознак в їх двійковому описі; зменшеної потужності статистичного простору та збільшити рівень нерівномірності розподілу кластеризованих компонент трансформанти. На основі проведених експериментальних досліджень показано те, що використання створеного методу кодування кластеризованих трансформант дозволяє підвищити рівень достовірності аерофотознімків за показником пікового відношення сигнал/шум в середньому на 50%.
Посилання
References
JPEG Privacy & Security Abstract and Executive Summary, 2015. JPEG.org, accessed 7.04.2021.
Barannik, V., Sidchenko S., Barannik N., Barannik V. (2021). Development of the method for encoding service data in cryptocompression image representation systems. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, Vol. 3, No. 9(111), pp. 103-115. DOI: 10.15587/1729-4061.2021.235521.
DSTU 7624:2014: Information Technology. Cryptographic protection of information. Symmetric block transformation algorithm [DSTU 7624:2014: Informatsiini tekhnolohii. Kryptohrafichnyi zakhyst informatsii. Alhorytm symetrychnoho blokovoho peretvorennia]. Ministry of Economic Development of Ukraine, 2015. 39 p. [In Ukrainian].
Data Encryption Standard (DES), Federal Information Processing Standards Publication 46-3, 1999. 26 p.
DSTU GOST 28147:2009: Information processing system. Cryptographic protection. Cryptographic transformation algorithm (GOST 28147-89) [DSTU GOST 28147:2009: Systema obrobky informatsii. Zakhyst kryptohrafichnyi. Alhorytm kryptohrafichnoho peretvorennia (HOST 28147-89)], State Committee for Technical Regulation and Consumer Policy (Derzhspozhivstandart) of Ukraine, 2008. 20 p. [In Ukrainian].
Rivest, R., Shamir, A., Adleman, L. (1978). A method for obtaining digital signatures and public-key cryptosystems. Communications of the ACM, Vol. 21, Iss. 2, pp. 120-126. DOI: 10.1145/359340.359342.
Chen, T.-H., Wu, Ch.-S. (2011). Efficient multi-secret image sharing based on Boolean operation. Signal Processing, Vol. 91, Iss. 1, pp. 90-97. DOI: 10.1016/j.sigpro.2010.06.012.
Barannik, V., Shulgin, S., Krasnorutsky, A., Slobodyanyuk, O., Gurzhii, P., Korolyova, N. (2020). Methodological Fundamentals of Deciphering Coding of Aerophotography Segments on Special Equipment of Unmanned Complex. IEEE 2 nd International Conference on Advanced Trends in Information Theory (IEEE ATIT 2020), pp. 38-43. DOI: 10.1109/ATIT50783.2020.9349257.
Li, F., Krivenko, S., Lukin, V. (2020). Two-step providing of desired quality in lossy image compression by SPIHT. Radioelectronic and computer systems, No. 2(94), pp. 22-32. DOI: 10.32620/reks.2020.2.02.
Ji, Sh., Tong, X., Zhang, M. (2012). Image encryption schemes for JPEG and GIF formats based on 3D baker with compound chaotic sequence generator. Cornell University arXiv. doi: 10.48550/arXiv.1208.0999.
Belikova N., Lekakh A., Dovbenko O., Dodukh O. (2019). Method of Increasing the Capacity of Information Threat Detection Filters in Modern Information and Communication Systems. 3rd International Conference on Advanced Information and Communications Technologies (AICT), pp 426-429. DОІ: 10.1109/AIACT.2019.8847754.
Naor, M., Shamir, A. (1994). Visual Cryptography. Proceedings of the Advances in Cryptology. EUROCRYPT’94. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 950, pp. 1–12. DOI: 10.1007/bfb0053419.
Wu, Yu., Agaian, S., Noonan, J. (2012). Sudoku Associated Two Dimensional Bijections for Image Scrambling. IEEE Transactions on multimedia, available at: Cornell University arXiv, 30 p. doi: 10.48550/arXiv.1207.5856.
Tsai, Ch.-L., Chen, Ch.-J., Hsu, W.-L. (2012). Multi-morphological image data hiding based on the application of Rubik's cubic algorithm. IEEE International Carnahan Conference on Security Technology (ICCST), pp. 135-139. DOI: 10.1109/CCST.2012.6393548.
Wong K. W. (2009). Image encryption using chaotic maps. In: Kocarev, L., Galias, Z., Lian, S. (eds) Intelligent Computing Based on Chaos, Studies in Computational Intelligence, Vol. 184, pp. 333–354, Springer. DOI: 10.1007/978-3-540-95972-4_16.
Cheng, P., Yang, H., Wei, P., Zhang, W. (2015). A fast image encryption algorithm based on chaotic map and lookup table. Nonlinear Dynamics, Vol. 79, Iss. 3, pp. 2121-2131. DOI: 10.1007/s11071-014-1798-y.
Guesmi, R., Farah, M. A. B., Kachouri, A., Samet, M. (2016). A novel chaos-based image encryption using DNA sequence operation and Secure Hash Algorithm SHA-2. Nonlinear Dynamics, Vol. 83, Iss. 3, pp. 1123-1136. DOI: 10.1007/s11071-015-2392-7.
Kurihara, K., Watanabe O., Kiya, H. (2016). An encryption-then-compression system for JPEG XR standard. IEEE International Symposium on Broadband Multimedia Systems and Broadcasting (BMSB), pp. 1-5. DOI: 10.1109/BMSB.2016.7521997.
Sharma, R., Bollavarapu, S. (2015). Data Security using Compression and Cryptography Techniques. International Journal of Computer Applications, Vol. 117, No. 14, pp. 15-18. DOI: 10.5120/20621-3342.
Zhou, J., Liu, X., Au, O. C., Tang, Y. Y. (2014). Designing an Efficient Image Encryption-Then-Compression System via Prediction Error Clustering and Random Permutation. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, Vol. 9, No. 1, pp. 39-50. DOI: 10.1109/TIFS.2013.2291625.
Dufaux, F., Ebrahimi, T. (2006). Toward a Secure JPEG. Applications of Digital Image Processing XXIX, Vol. 6312, pp. 1–8. DOI: 10.1117/12.686963.
Information technology – JPEG 2000 image coding system: Secure JPEG 2000, International Standard ISO/IEC 15444-8, ITU-T Recommendation T.807, 2007. 108 p.
Wu, Y., Noonan, J. P., Agaian, S. ( 2011). NPCR and UACI Randomness Tests for Image Encryption. Cyber Journals: Multidisciplinary Journals in Science and Technology, Journal of Selected Areas in Telecommunications (JSAT), Vol. 2, pp. 31-38. DOI: 10.4236/jss.2015.33005.
Farajallah, M. (2015). Chaos-based crypto and joint crypto-compression systems for images and videos. HAL science ouverte.
Wong, K., Tanaka, K. (2010). DCT based scalable scrambling method with reversible data hiding functionality. 4th International Symposium on Communications, Control and Signal Processing (ISCCSP), pp. 1-4. DOI: 10.1109/ISCCSP.2010.5463307.
Yang, Y., Zhu, B., Li, S., Yu, N. (2008). Efficient and Syntax-Compliant JPEG 2000 Encryption Preserving Original Fine Granularity of Scalability. EURASIP Journal on Information Security, Vol. 2007, pp. 126-139. DOI: 10.1155/2007/56365.
Watanabe, O., Uchida, A., Fukuhara, T., Kiya, H. (2015). An Encryption-then-Compression system for JPEG 2000 standard. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), pp. 1226-1230, DOI: 10.1109/ICASSP.2015.7178165.
Minemura, K., Moayed, Z., Wong, K., Qi, X., Tanaka, K. (2012). JPEG image scrambling without expansion in bitstream size. 19th IEEE International Conference on Image Processing, pp. 261-264. DOI: 10.1109/ICIP.2012.6466845.
Phatak, A. A. (2016). Non-format Compliant Scalable RSA-based JPEG Encryption Algorithm. International Journal of Image, Graphics and Signal Processing, Vol. 8, No. 6, pp. 64–71. DOI: 10.5815/ijigsp.2016.06.08.
Belikova, T. (2020). Decoding Method of Information-Psychological Destructions in the Phonetic Space of Information Resources. IEEE 2nd International Conference on Advanced Trends in Information Theory (IEEE ATIT 2020), pp. 87–91. DOI: 10.1109/ATIT50783.2020.9349300.
Komolov, D., Zhurbynskyy, D., Kulitsa, O. (2015). Selective Method For Hiding Of Video Information Resource In Telecommunication Systems Based On Encryption Of Energy-Significant Blocks Of Reference I-Frame. 1st International Conference on Advanced Information and Communication Technologies (AICT'2015), pp. 80-83.
Rippel O. and Bourdev L. (2017). Real-Time Adaptive Image Compression. Proceedings of the 34th International Conference on Machine Learning, Vol. 70, pages 2922-2930.
Barannyk, V. V. and Khakhanova, A. V. (2008). Estimation of informing of binary arrays on the basis of combinatory approach [Otsinka informatyvnosti dviikovykh masyviv na osnovi kombinatornoho pidkhodu]. Information Processing Systems [Systemy obrobky informatsiyi], Vol. 6(73), pp. 11-13. [In Rus.]
Barannik, V., Krasnorutsky, A., Ryabukha, Y., Onyshchenko, R., Shulgin, S., Slobodyanyuk, O. (2021). Marker Information Coding for Structural Clustering of Spectral Space. ІЕЕЕ 3nd Іntеrnаtіоnаl Cоnfеrеncе оn Аdvаncеd Trеnds іn Іnfоrmаtіоn Thеоrу (АTІT 2021), рр. 46-51. DOI: 10.1109/ATIT54053.2021.9678538.
Barannik, V., Krasnorutsky, A., Pasynchuk, K., Babenko, Yu., Stepanko, O., Tuputsa, I. (2022). A Method for Restructuring Video Data in Compressed Coding Systems to Increase Reliability. Visnyk NTUU KPI Seriia - Radiotekhnika Radioaparatobuduvannia, Vol. 88, pp. 50-59. DOI: 10.20535/RADAP.2022.88.50-59.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2022 Андрей Красноруцкий
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
1. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у нашому журналі.
2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована нашим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у нашому журналі.
3. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення рукопису роботи авторами в мережі Інтернет (наприклад, на arXiv.org або на особистих веб-сайтах). Причому рукописи статей можуть бути розміщенні у відкритих архівах як до подання рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання. Це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії, позитивно позначається на оперативності ознайомлення наукової спільноти з результатами Ваших досліджень і як наслідок на динаміці цитування вже опублікованої у журналі роботи. Детальніше про це: The Effect of Open Access.
