Кодирование видеоинформации обычно относится к вычислительной технологии, которая сжимает изображение и преобразует его в двоичный код (т.е. биты), чтобы уменьшить объём информации с целью хранения и передачи. Часто на практике кодирование приводит к потере качества, поэтому оценка эффективности кодирования осуществляется в двух аспектах: во-первых, это скорость передачи, измеряемая в битах, чем меньше, тем лучше во-вторых, понесенные потери, измеряемые субъективным качеством восстановленной видеоинформации, чем выше качество, тем лучше. Современные решения в сфере многоуровневого кодирования видеоинформации представляют стандарты MPEGx, использующие предсказание движения, и относятся к классу, так называемых, трудно формализуемых задач. Эти стандарты исчерпали себя и необходимы новые подходы, позволяющие увеличить эффективность кодирования путем не только максимального приближения к эпсилон-энтропии источника, но и какими информационными средствами достигнуто данное приближение и, в первую очередь, с какими точностью, скоростью и сложностью видеосистем. В работе рассматриваются вопросы, связанные с оценкой количества информации, необходимой для передачи характерных точек объектов на изображениях путём рекурсивного разбиения на полигоны различной формы и размера. Разработаны рекуррентные соотношения для оценки зависимости количества информации для кодирования характерных точек изображений от таких параметров, как разрядности данных, числа полигонов после разбиения, размера и формата изображений.Video encoding typically refers to computing technology that compresses an image and converts it into binary code (i.e. bits) to reduce the amount of information for the purpose of storage and transmission. Often in practice, encoding leads to loss of quality, therefore, the evaluation of encoding efficiency is carried out in two aspects: first, it is the transmission rate measured in bits, the less the better second, the losses incurred, measured by the subjective quality of the restored video information, the higher the quality, the better. Modern solutions in the field of multilevel encoding of video information are MPEGx standards that use motion prediction belong to the class of so-called, difficult to formalize problems. These standards are exhausted and need new approaches to increase the coding efficiency by not only the closest approach to Epsilon-entropy source, but what the information means to achieve this approach and, primarily, the precision, speed and complexity of video systems. The paper deals with the issues related to the assessment of the amount of information required to transfer the characteristic points of objects in the images by recursive partitioning into polygons of different shapes and sizes. Recurrence relations are developed to estimate the dependence of the amount of information to encode the characteristic points of images on such parameters as the bit depth of data, the number of polygons after splitting, the size and format of images.
Directions of Development of Intelligent Real Time Video Systems