Метод, алгоритмы и устройства сжатия и восстановления изображений при удаленном контроле критических вычислительных систем

Анализ существующих вычислительных систем показал, что для сжатия и восстановления изображений наиболее популярными кодеками необходимо провести предварительное преобразование RGB-кода в другую цветовую модель, что увеличивает время кодирования. Существующие методы сжатия и восстановления изображений в критических вычислительных системах в основном имеют программную реализацию, что приводит к дополнительной нагрузке на хост-процессор вычислительной системы. Анализ аппаратных подходов к сжатию и восстановлению изображений позволяет сделать вывод о том, что существующие аппаратные видеокодеки являются узкоспециализированными. Разработаны математическая модель и метод сжатия и восстановления изображений, основанные на усечении оттеночной области цвета RGB-модели, с применением метода Хаффмана для обработки 12-битного «усеченного кода» и фильтрацией затемнений и бликов восстановленного изображения, путем смещения оттеночной области восстановленного цвета, позволяющие повысить оперативность операций кодирования и декодирование изображений в системах удаленного контроля критических вычислительных систем за счет применения операций базовой логики. Предложены алгоритмы сжатия и восстановления изображений в режиме реального времени для осуществления удаленного контроля критических вычислительных систем, отличающиеся использованием операций базовой логики, что упрощает их аппаратную реализацию. На основе проведенного моделирования установлено, что разработанный метод сжатия и восстановления изображений в режиме реального времени позволяет снизить объем данных в 2 - 3,5 раза, что дает возможность сократить необходимый объем накопителей информации или использовать каналы передачи данных с меньшей пропускной способностью. Разработаны структурная и функциональная схемы устройств сжатия и восстановления изображения в режиме реального времени для контроля критических вычислительных систем, позволяющие повысить оперативность выполнения операций сжатия до 6 раз по сравнению с аналогичным устройством, а оперативность выполнения операций восстановления изображений – до 4 раз, в то время как аппаратная сложность предложенного устройства сжатия изображения снижена на 18%, а аппаратная сложность предложенного устройства восстановления изображения снижена на 16% по сравнению с аппаратной сложностью операционного блока аналогичного устройства.