**Структура**
- Что из себя представляет устройство и для чего оно нужно?
- Почему можно сжать видео?
- Как можно сжимать видео и какие алгоритмы лучше всего использовать?
- Использование цветого пространства `YCrCb`
- Быстрое дискретное косинусное преобразование?
- Компенсация движения

# Научная статья
С.А. Баталев студент кафедры аэрокосмических компьютерных и программных систем.

Е.П. Овсянников – кандидат технических наук, доцент – научный руководитель

## Алгоритм сжатия данных для автономного накопителя

Тема моего исследования связана с разработкой алгоритма сжатия видеоданных для
автономного накопителя. В ходе моей работы должно быть разработано устройство
очень похожее на видеорегистратор. Оно будет вещаться на форму должностного
лица, медика или пожарного, записывать на флеш карту весь день работы человека.
С помощью этого видео можно будет анализировать работу человеку, а так же
правильность действия человека с той или иной ситуции. Главной особенностью
данного устройства должна выступать автономность работы и хорошее сжатие данных
которое сравнимо с JPEG. Устройство должно работать целый рабочий день без
замены аккумуляторов и подзарядки.

Чтобы добиться хорошей автономности необходимо правильно выбирать алгоритмы для
работы с потоком видеоданных, нельзя использовать операции над большими объемами
данных.

Кодирование видеоданных очень схоже с кодированием картинок, потому что видео –
это некоторый поток картинок, которые меняются друг за другом с определенной
частотой. Для европийского стандарта PAL – это 25Гц, а для стандарта NTSC,
который используется в США и Японии – это 30Гц. Таким образом мы можем
кодировать видео как каждый кадр по отдельности.

Для того чтобы использовать алгоритмы для сжатия видеоданных, необходимо перевести каждый кадр в другое цветовое пространство $Y'CbCr$, где:
- $Y'$ – компонента яркости, апостроф означает, что интенсивность света кодируется нелинейно с помощью гамма-коррекции.
- $Cb$ и $Cr$ являются синей и красной цветоразностными компонентами

После того как кадр преобразован в это цветовое пространство и поделен на макроблоки, можно применять различные алгоритмы для кодирования кадра.

Дискретное косинусное преобразование является
одним из ортогональных преобразований. Это преобразование очень часто используется в различных алгоритмах сжатия изображения таких как MPEG или JPEG. Формула прямого дискретного косинусного преобразования:

$$
F(u, v) = \frac{1}{4} C(u)C(v) \sum^{N-1}_{x=0} \sum^{N-1}_{y=0} f(x, y) \cos
\frac{ (2x+1)u \pi }{2N} \cos \frac{ (2x+1)v \pi }{2N} \\
C(u), C(v) = 1 / \sqrt{2} \; \; for \; u, v = 0 \\
C(u), C(v) = 1 \; \; else \\
N = \text{Размер блока}
$$

## Список библиографических источников
- Video compression, Djordje M- itrovic
- Digital Video and HDTV Algorithms and Interfaces by C.A. Poynton
- Video Coding:An introduction to standard codecs by M. Ghanbari
- Video processing and communications by Y. Wangetal.