МАСШТАБУВАННЯ ЦИФРОВИХ ЗОБРАЖЕНЬ У ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЙНІЙ СИСТЕМІ МЕТОДАМИ ІНТЕРПОЛЯЦІЇ ТА ЗА ДОПОМОГОЮ ЗГОРТКОВИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ

Анотація

Розроблено програмне забезпечення масштабування цифрових зображень у телекомунікаційній системі, яка складається з підсистем передачі та прийому. У системі передачі початкові зображення зчитуються з відеокамер або графічних файлів, після чого зменшується масштаб зображень і виконується їх передавання через канали телекомунікаційної системи. У підсистемі прийому зчитуються зображення у зменшеному масштабі, після чого їх масштаб збільшується до початкового. Зменшення масштабу зображень під час її передавання виконується з метою зменшення завантаженості каналів системи. Програму для масштабування зображень розроблено на мові Python. У системі прийому програма функціонує на хмарній платформі Google Colab. Зменшення масштабу зображення виконується методами білінійної та бікубічної інтерполяції. Збільшення масштабу зображення виконується методами інтерполяції, після чого отримане зображення уточняється за допомогою згорткової нейронної мережі SRCNN (Super-Resolution Convolutional Neural Network). Під час навчання на входи SRCNN подавалися фрагменти зображень після інтерполяції, а на виходи подалися відповідні фрагменти початкових зображень. Показано, що найвища точність відновленого зображення отримується при зменшенні його масштабу методом білінійної інтерполяції та збільшенні методом бікубічної інтерполяції. Розроблене програмне забезпечення може використовуватися в системах відеоспостереження з низьким енергоспоживанням, які не потребують високої швидкості передачі даних.