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

Enterpolasyon Sonuçları

Açıklanan algoritma, sıkıştırılmış Anne ve Kız dizisine 15 fps kare hızında ve 34,0 dB sabit çerçeve PSNR’sinde uygulanmıştır. Bu dizideki her ikinci kare atlanır ve böylece 7,5 fps’lik bir dizi elde edilir. Daha sonra bu atlanan çerçeveler, önceki bölümde açıklanan işlevsel olarak optimal hareket dengelemeli enterpolasyon şeması kullanılarak iki komşu çerçeveden yeniden oluşturulur.

Uygun düzenlileştirme parametresi λ’nın seçilmesi sorunu ele alınmıştır. Burada, 0.01’lik bir λ kullanılır. Çerçeve 84 ve çerçeve 88’den enterpole edilen yeniden oluşturulmuş çerçeve 86’yı gösterir. Ortaya çıkan DVF ve QT segmentasyonu da bu şeklin üzerine bindirilir. Enterpolasyonlu çerçeve, orijinal çerçeveye (86) çok benzer ve iletilmiş olsaydı, yeniden oluşturulmuş versiyondan PSNR’de yalnızca 1 dB daha düşüktür.

QT Tabanlı Video Kodlama

Bu alt bölümde, QT segmentasyonu, DVF ve DF arasında operasyonel olarak en uygun bit tahsis şeması gösterilmektedir. Burada çözülen genel problem, hareketin belirli bir referans çerçevesine göre tahmin edildiği, belirli bir bit bütçesi (Rmax) için orijinal ve yeniden oluşturulmuş çerçeveler arasındaki bozulmayı en aza indirmek olarak ifade edilebilir. Bu nedenle kodlayıcının işi, kullanılabilir bit bütçesini bölümleme, hareket ve hata niceleme bileşenlerine en uygun şekilde tahsis etmektir.

Kod Yapısı

Önceki alt bölümde tartışılan optimal hareket tahmini ve enterpolasyon durumunda olduğu gibi, burada QT yapısı, sabit blok boyutlu bir yaklaşım ile sahneye uyarlanabilir nesne tabanlı bir bölümleme arasında bir uzlaşma olması nedeniyle çerçeve bölümlendirme için kullanılır.

Böylece, orijinal 2N × 2N görüntü, en küçük blok boyutu 2n0 ×2n0 olan bir kare blok hiyerarşisine ayrıştırılır. Aynı notasyonu kullanarak, her bir kare blok bl,i, ml,i’nin bir üyesi olduğu tüm kabul edilebilir hareket vektörlerinin kümesi olan Ml,i ile ve Ql,i’nin tüm kabul edilebilir artık hata kuantizörlerinin kümesiyle ilişkilendirilir. hangi ql,i üyesidir.

O zaman bl,i bloğu için bir yerel durum sl,i = [l,i,ql,i,ml,i] ∈ Sl,i = {l} × {i} × Ml,i × Ql,i tanımlanabilir. Sonuç olarak, şu anda seçilen yerel durumu temsil eden bir küresel durum x, x ∈ X = ∪n0 ∪4N−1−1 Sl,i olarak tanımlanır, burada X, tüm kabul edilebilir genel durum değerlerinin kümesidir.

Açıklamanın eksiksiz olması için, bireysel blok durumları sl,i sıralı olarak numaralandırılmalıdır, çünkü hız fonksiyonu, parametrelerin diferansiyel kodlamasından kaynaklanan gelişigüzel sıralı bağımlılıklar içerebilir. Dolayısıyla, tahmin edilen ve hareket dengelemeli bir çerçevenin kodu, geçerli bir QT’nin soldan sağa sıralı yapraklarını temsil eden x0,…,xN-1 global durum dizisinden oluşur.

Bu bağlamda çerçeve distorsiyonu, blok distorsiyonlarının d (xj ) cebirsel bir toplamıdır ve blokların seçilen QT ayrışımının yapraklarına karşılık geldiği MSE metriği ile uygulanır.

Yine, karmaşıklık ve verimlilik arasında bir uzlaşma olarak, hareket vektörlerini kodlamak için birinci dereceden bir DPCM şeması kullanılır ve tarama yolu boyunca yapraklar arasında birinci dereceden bir bağımlılığa izin verilir. Tarama yolunun kendisi, açıklanan nedenlerle, çerçeve alanını doldurmak için yinelemeli olarak oluşturulan Hilbert eğrisidir.

YouTube yüksek çözünürlük video yükleme
YouTube desteklediği video formatları
YouTube video çözünürlüğü Ayarlama
YouTube 60 fps video yükleme
Instagram 60 fps video yükleme
YouTube Shorts video kalitesi arttırma
YouTube dosya
Video en boy oranı değiştirme Android

Tarama yolu boyunca seçilen birinci dereceden DPCM’ye bağlı olarak, genel kare hızı aşağıdaki gibi ifade edilebilir.

Toplam kare hızının onu oluşturan bloklar arasında dağıtılabileceğini varsayıyoruz. Bu varsayım, hareket vektörü bileşeni rDVF(xj−1,xj) ve artık hata niceleme bileşeni trDFD(xj) ile ilişkili hız durumunda sezgiseldir. QT segmentasyon oranının blok bazında da dağıtılabileceği ortaya çıktı.

QT ayrışımı ile, her seviyede bir bölme kararının sinyalini vermek için yalnızca 1 bit gerekir. Bu nedenle, daha küçük bloklar, öncekilerin tümünün bölümleme maliyetlerini taşır.

QT’de aynı ebeveyne ait blokların sıralı tarama sırası ile, ilk taranan bloğa keyfi olarak o seviyeye kadar ayrıştırma ile ilişkili rSEG(xj ) maliyeti atanır. Böylece oranın segmentasyon bileşeni de blok bazında tanımlanabilir.

Oran tartışmasını tamamlamak için, QT ayrışımındaki bazı blokların tahmin edilmediği, bunun yerine kodlanmış olduğu gerçeğini de dikkate almalıyız. Bu, referans çerçevesinde bulunmayan veya hareket modelinin bir blok için iyi bir eşleşme bulamadığı durumlarda, yeni ortaya çıkan veya kaplanmamış nesneler için geçerli olabilir.

Bu olduğunda, kod içi bloğun DC katsayısı, tarama yolu boyunca öncekinden tahmin edilebilir. Bu nedenle rDC(xj−1,xj) bileşeni toplam orana eklenmelidir. Açıkça, tahmin edilen bloklar için 0’a eşittir ve hangi blokların iç kodlanacağına ve hangi blokların iç kodlanacağına karar verme görevi, kodlayıcıdaki optimizasyon sürecinin bir parçasıdır.

Özetle, xj−1 durumundan xj durumuna geçişe karşılık gelen blok hızı aşağıdaki gibi ifade edilir.

Bu problem, yaprak bağımlılıkları olan bir QT’nin blokları arasında optimal bit tahsis problemi olarak görülebilir ve dolayısıyla yöntemler uygulanır. Özellikle Lagrangian çarpan yöntemi kullanılarak kısıtsız minimizasyon problemine dönüştürülür.

Grafiksel olarak, DP algoritması gösterilmektedir. İçinde, her düğüm (siyah daire), bl,i bloğunun içinde bulunduğu belirli bir xj durumunu temsil eder. Bu durumları birleştiren çizgiler, bir Hilbert eğrisinin olası tarama sıralarına karşılık gelir ve jλ (xj −1 , xj ) = ağırlıkları d(xj)+λ·r(xj−1,xj) her geçişle ilişkilidir.

O halde segmentasyon, hareket ve DFD niceleme arasındaki en uygun kaynak tahsisi sorunu, iki yardımcı durum olan S’den T’ye kafesteki en kısa yolu bulma sorunu olarak ifade edilebilir.

Uygulamada maksimum blok boyutu 32×32 ve minimum blok boyutu 8×8 olduğu için kod çözücüye 32’den büyük ve 8’den küçük bloklar için bölütleme bilgisinin gönderilmesi gerekmemiştir. Diğer uygulama detayları bulunabilir.

Burada sunulan kodlayıcı, bir H.263 standart uygulaması olan TMN4 ile karşılaştırılır. Her iki algoritma da Anne ve Kız dizisinin 200 karesi üzerinde test edildi, zaman ekseninde 4 faktörüyle aşağı örneklendi ve kuantizör adım boyutu QP, TMN4’te 10’a ayarlandı. İlk testte, optimal algoritmanın λ parametresi, her çerçeve için ayarlandı, böylece ortaya çıkan distorsiyon, her kodlanmış çerçevede TMN4 tarafından üretilenle eşleşti.

Ortaya çıkan eğriler gösterilir. İkinci testte, optimal algoritmanın λ parametresi, her çerçeve için ayarlandı, böylece sonuç oranı, her kodlanmış çerçevede TMN4 tarafından üretilenle eşleşti. Ortaya çıkan eğriler gösterilir.

Açıkça, optimum yaklaşım her iki deneyde de H.263’ten önemli ölçüde daha iyi performans gösteriyor. Eşleştirilmiş distorsiyon durumunda, ortalama çerçeve bit hızı yaklaşık %25 azaltıldı ve eşleşen oran durumunda, ortalama PSNR distorsiyonu yaklaşık 0,72 dB arttı.

Makale Deniz

Biyografinin Tamamını Gör