Parametre Kodlama – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri

Sentez Hataları

Sentez hata maskesi, sk∗+1 görüntüsünün karşılık gelen sk+1 pel’lerinden önemli ölçüde farklı olan pel’lerini işaretler. Sentez hatası alanları genellikle görüntü alanının %4’ünden daha büyük olduğundan, bu alanlar için renk parametrelerini yeterince yüksek bir görüntü kalitesiyle iletmek mümkün değildir (yani, görünür niceleme hataları meydana gelebilir).

Bununla birlikte, sübjektif bir bakış açısından, sentez hatalarının tüm alanları için renk parametrelerinin iletilmesi gerekli değildir. Nesne tabanlı görüntü tanımlaması nedeniyle, tahmin görüntüsü sk∗+1 öznel olarak hoştur. Blok artefaktları yoktur ve nesne sınırları düzgün bir şekilde sentezlenir.

Sentez hatalarının iki ana nedeni vardır. Her şeyden önce, sentez hataları, hareket eden gerçek bir nesne ile ona karşılık gelen model nesne arasındaki konum ve şekil farklılıklarından kaynaklanır. Bu hatalar hareket ve şekil tahmin hatalarından kaynaklanır.

Görüntü sinyalindeki konturları değiştirirler ve sentez hata maskesinde çizgi yapıları üretirler. Tahmin edilen ve kodlanan hareket ve şekil parametrelerinin görüntü analizine geri bildirimi nedeniyle, bu tahmin hataları küçük ve tarafsız olma eğilimindedir ve birikmezler.

Bu nedenle, bu hataların öznel görüntü kalitesini bozmadığını varsaymak mantıklıdır. Geometrik bozulmalar olarak sınıflandırılırlar. Basit bir geometrik bozulma detektörü olarak, sentez hataları maskesine 5 × 5 pel boyutunda bir ortanca filtre uygulanır.

İkincisi, gerçek dünyada kaynak model tarafından modellenemeyen olaylar sentez hatalarına katkıda bulunacaktır. Kaynak model R3D’yi kullanarak, değişen insan yüz ifadelerini veya aynasal vurguları modellemek mümkün değildir.

Özellikle yüz ifadeleri sübjektif olarak önemlidir. Sübjektif bir öneme sahip olması için, hatalı bir görüntü bölgesinin görüntü alanının %0,5’inden daha büyük olması gerektiği varsayılır.

Model hataları, sk∗+1 model görüntüsünün öznel olarak yanlış olduğu görüntü alanlarıdır. Model hatasının her alanı, renk ve 2B şekil parametreleriyle tanımlanan bir MFR3D nesnesi tarafından modellenir. F3D nesne modelini MFR3D nesnelerine uygulamak, MFF3D nesnelerinin daha küçük olma eğiliminde olduğu bazı sentez hatalarını telafi edebilir.

Parametre Kodlamanın Optimizasyonu

Parametre kodlamanın görevi, görüntü analizi tarafından sağlanan hareket, şekil ve rengin parametre setlerinin verimli bir şekilde kodlanmasıdır. Parametre kodlama, her nesne sınıfı için iletilecek uygun parametre setlerini seçmek için bir kodlayıcı modu kontrolü kullanır. Parametre setlerinin önceliği, bir öncelik kontrolü ile düzenlenir.

Hareket Parametre Kodlaması

Tahmini nesne çevirisi T = (tx , ty , tz )T’nin birimi pel’dir. Tahmini nesne dönüşünün birimi R = (R(C), R(C), R(C))T derecedir. Bu hareket parametreleri, sırasıyla ±10 pel ve derece aralığında her bir bileşenin 8 bit ile nicelenmesiyle PCM kodlanmıştır. Bu, hareket parametrelerinin sübjektif olarak kayıpsız bir şekilde kodlanmasını sağlar.

Parametre nedir kodlama
Parametre Örnekleri
Parametre Nedir
Parametre hatası
Parametre nedir Instagram
Parametre cümle içinde kullanımı
Parametre eksik ne demek
Parametre değeri hesaplama

2D Şekil Parametre Kodlama

Model nesne şekli, silüetinden hesaplanıp güncellendiğinden, şekil parametreleri temelde 2B’dir. MF ve MC nesnelerinin şekil parametrelerini kodlama ilkeleri aynıdır. Şekil parametreleri, geliştirilen bir poligon/spline yaklaşımı kullanılarak kodlanır.

Bir ölçü dmax, orijinal ve yaklaşık şekil arasındaki maksimum mesafeyi tanımlar. İlk olarak, dört nokta kullanılarak şeklin bir ilk çokgen yaklaşımı oluşturulur. Ölçülen kalitenin m∗ekseninin karşılanmadığı durumlarda, ölçüm dmax ≤ dm∗ax’i karşılayana kadar ek çokgen noktalarının eklenmesi yoluyla yaklaşım yinelemeli olarak rafine edilir.

Kaynak model F2D’nin kullanılması durumunda, çokgenin her bir satırı için, karşılık gelen kontur parçasının spline nesne sınırları,MCobjelerdm∗ax=1.4pel ile kodlanıp yaklaştırılmadığını kontrol ederiz. 

Çokgen noktalarının koordinatları, perspektif öncüllerine göre kodlanmıştır. F2D kaynak modeli durumunda, çokgenin her satırı için eğri tipi line/spline kodlanır.

MC nesnelerinin şekil parametrelerini kodlamak için veri hızı, son görüntünün hareket dengelemeli kodlanmış silueti mevcut siluetin bir tahmini olarak kullanılarak yarıya indirilir. Bu yaklaşımdan başlayarak, yalnızca şekil güncelleme parametrelerinin iletilmesi gerekir.

Bileşen Ayırma Kodlaması

Bir nesnenin bileşenlere ayrılması üçgen temelinde tanımlanır. Kodlayıcı tarafından yeni bir bileşen tanımlandığında, şekli her görünür üçgen için bir bayrakla kayıpsız olarak kodlanır. Kodlayıcı ve kod çözücü daha sonra görünür üçgenleri nesnenin arkasında kapattıkları üçgenlerle birleştirerek bileşenin şeklini tanımlar.

Esnek Şekil Parametre Kodlaması

Esnek şekil parametreleri Sfn ̸= 0’a sahip olan ve halihazırda görülebilen tüm kontrol noktalarının bir listesi, bir uzunluk kodu kullanılarak iletilir. İkinci bir adımda, karşılık gelen Sfn vektörlerinin bileşenleri, ±5 pel aralığında 16 temsil seviyesi kullanılarak doğrusal olarak nicemlenir. Nicelenmiş vektör bileşenleri entropi kodludur.

Renk Parametreleri

Geleneksel DCT, gelişigüzel şekillendirilmiş bölgelerin renk parametrelerinin kodlanması için uygun değildir. Bu uygulama için yeni algoritmalar geliştirilmiştir. Burada, gelişigüzel şekillendirilmiş bölgeler için geliştirilen özel DCT türü, dönüşüm kodlamasından önce renk parametrelerinin homojen bölgelere bölünmesi uygulanarak iyileştirilir.

Segmentasyon, kriter olarak sinyal varyansı kullanılarak minimum yayılan ağaca dayalıdır. Bölgelerin sınırları bir zincir kodu kullanılarak kodlanmıştır. DCT katsayıları, sinyale bağlı adım boyutunun doğrusal niceleyicisi ile nicelenir.

Dönüşüm kodlamasından önce bölümleme kullanan bu şemanın avantajı, kaba nicelemeden kaynaklanan hataların, esas olarak, yüksek yerel aktivitenin olduğu alanlarda insan görsel sisteminin maskelenmesi nedeniyle daha az görünür oldukları, bölümlenmiş bölgelerin sınırlarında yoğunlaşmasıdır.

Parametre Kodlama Kontrolü

Sınırlı veri hızı nedeniyle, tüm parametre setlerinin aktarımı garanti edilemez. Bu zorluğun üstesinden gelmek için kodlayıcı kontrolü kullanılır. Kodlayıcı modu kontrolü ve öncelik kontrolünden oluşur. Kodlayıcı modu kontrolü, her nesne için ilgili parametre setlerini ve kodlayıcı ayarlarını seçer ve öncelik kontrolü bu parametre setlerini iletim için düzenler.

MF veya MC model nesne sınıfına bağlı olarak, kodlayıcı modu kontrolü aktarım için iki parametre seti seçer. MC nesneleri için yalnızca hareket A(m) ve şekil güncelleme parametreleri M(m) kodlanır. Renk parametrelerinin kodlanması gerekli değildir çünkü model nesnelerin mevcut renk parametreleri S(m) görüntüyü uygun şekilde sentezlemek için yeterlidir.

2B şekil parametreleri, model hatalarının görüntü düzlemindeki yerini tanımlayan ve renk parametreleri MF nesneleri için kodlanmıştır.

Öncelik kontrolü, tüm MC nesnelerinin hareket parametrelerinin önce iletilmesini garanti eder. İkinci bir adımda, MC nesnelerinin şekil parametreleri iletilir. Son olarak, MF nesnelerinin şekil ve renk parametreleri, mevcut veri hızı tükenene kadar iletilir.

Makale Deniz

Biyografinin Tamamını Gör