Katmanlı Kodlama İlkeleri – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri

Katmanlı Kodlama İlkeleri

İçinde, dalgacık kodlu bir videonun çok sayıda parametresini tartıştık: dalgacık filtre bankasının seçimi, analizin ayrıştırma derinliği (yani, düşük geçiş filtreli kısımdaki yineleme sayısı) ve ayrıştırma tipi (yani, standart veya standart dışı). Hiyerarşik kodlama için farklı katmanlama ilkelerini tanıttık.

Açıkçası, bir videonun en önemli bilgileri temel katmanda depolanırken, daha az önemli bilgiler adım adım geliştirme katmanlarında depolanmalıdır. Ancak, bilginin önem sıralaması katmanlama politikasına bağlıdır.

Bir önceki bölümde dalgacık tabanlı katmanlı video codec bileşeninin kalitesine ilişkin değerlendirmenin olumlu sonuçlarından ilham alan bu bölüm, dalgacık tabanlı video kodlayıcılar için katmanlama politikalarına ilişkin araştırmayı genişletiyor. Üç farklı dalgacık tabanlı katmanlı kodlama şeması sunuyor ve tartışıyoruz.

Bilgi hızı, bit hızı, ölçeklenebilirlik ve insanın görsel algısı parametrelerine dayanarak, algılanan maksimum kaliteyi sağlamak için farklı bilgi birimlerinin video akışının farklı katmanlarına dağıtılması gerektiğine göre bir öneri geliştiriyoruz. Bu bağlamda, mekansal olarak ölçeklenmiş videoya yeniden odaklanıyoruz.

Bu nedenle video sekansı, durağan görüntülerin bir sekansı olarak kabul edilir ve dalgacık dönüşümü, her bir kare üzerinde gerçekleştirilir. Farklı dalgacık tabanlı hiyerarşik video kodlama şemaları ve bunların ampirik değerlendirmesi hakkındaki tartışmamız sunuldu.

Katmanlama İlkeleri

Bir kişiye bir görüntü sunulduğunda, önce durumun daha büyük bağlamını çözer: bir araba, bir eşek, bir insan kalabalığı. Ardından, algıya giderek daha fazla ayrıntı giriyor: arabanın modeli ve rengi, kalabalıktaki kişiler vb.

İnsan algısının bu özelliği: kaba ölçekten ince ölçeğe doğru çalışmak, dalgacık dönüşümünün çok ölçekli analizine yansır. Dalgacıkla dönüştürülmüş verilerin makul şekilde katmanlanması, gösterilen üç ilkeye göre gerçekleştirilebilir.

Politika 1: Blok şeklinde. Çok ölçekli bir analizdeki düşük ölçeklerin, insanın görsel algısı için en önemli olan frekanslara en iyi şekilde yaklaştığından bahsetmiştik. Sonuç olarak, katmanlama ve ilgili sentezi tam tersi şekilde çalışır: Önce düşük geçişli filtrelenmiş parçalar sentezlenir ve daha fazla sentez için hala bir kapasite varsa, yüksek geçişli filtrelenmiş bloklar art arda kod çözme işlemine dahil edilir.

Politika 2: Maksimum katsayılar. Yukarıdaki argümanın aksine, dalgacık ayrıştırma felsefesinin, bir sinyalin enerjisini (ve dolayısıyla videonun insan algısı için en önemli bilgiyi), sinyalin zaman-ölçek karışımındaki bu katsayılara yoğunlaştırmak olduğu iddia edilebilir. En yüksek mutlak değere sahip dalgacık alanı, bu katsayıların dalgacık-dönüştürülmüş bölgenin neresinde bulunduğuna bakılmaksızın.

Sonuç olarak, katmanlama sürecinin ilk yinelemesinde, en yüksek (mutlak) değerlere sahip katsayılar, yani belirli bir eşiğin üzerindekiler aranmalıdır. Sonraki katmanlar, için daha küçük eşiklerin üzerinde, ancak daha önce ayarlanan daha yüksek eşiğin hala altında olan zaman ölçeği alanının katsayılarıyla doldurulur. Diğer bir deyişle, her katman azalan eşiklerde fark verileri ile doldurulur.

Politika 3: Karışım: düşük geçiş artı maksimum katsayılar. Bir uzlaşma, her zaman bir videonun taban katmanına konulan düşük geçişli filtrelenmiş kısmını sentezlemek olacaktır. Bant genişliği, iletmek için gereken minimum değerin üzerinde seçilmişse, kalan bant genişliği 2. politikadaki gibi kullanılır.

Yani, kalan bant genişliği, azalan değere sahip eşikleri art arda tanımlayarak ve karşılık gelen geliştirme katmanında mutlak değeri iki eşik arasında olan dalgacıkla dönüştürülmüş alanın katsayılarını depolayarak kullanılır. Bu yöntem gösterilmiştir.

N katmanlı mimari Nedir
Katmanlı mimari Nedir
Katmanlı Mimari C
3 katmanlı mimari
c# – katmanlı mimari proje geliştirmek
Çok katmanlı mimari
N katmanlı Mimari C
4 katmanlı mimari

Politika 2 neredeyse sonsuz ölçeklenebilirken, karma politika bilgi yüzdesinin en az sinyalin düşük geçişli filtrelenmiş kısmının boyutu kadar yüksek olmasını gerektirir. Yüzde tam olarak düşük geçişli filtrelenmiş kısım kadar yüksek olduğunda, karma politika, bloklu politika1 ile aynıdır.

Politika 2 ve 3’ün görsel kalitesi büyük ölçüde görüntünün ayrıştırma derinliğine bağlıdır. Bu, hiçbir ayrıştırmanın gerçekleştirilmediği (veya yalnızca çok kaba bir ayrıştırma) bir dalgacık uzayındaki katsayıların hala çok fazla yerellik bilgisi içermesinden kaynaklanır.

Sentez için düşük bir bilgi yüzdesi, birçok görüntü pikselinin hiçbir bilgi elde etmemesine ve dolayısıyla gri kalmasına neden olabilir. Bu gerçeği gösterir. Sonuç olarak, yineleme işleminin parametre ayarının izin verdiği sıklıkta gerçekleştirileceğini iddia ediyoruz.

Test Kurulumu

Üç katman oluşturma ilkesini de bir Linux makinesinde C++’ta uyguladık. Test dizilerimiz renkli çerçeveler içeriyordu ve piksellerin uzamsal çözünürlüğüne sahipti (yani, CIF formatı). Değerlendirme, muslukların filtre uzunluğundan (yani, Haar filtresi) muslukların filtre uzunluğuna kadar ortogonal Daubechies dalgacık filtre bankalarına dayalı olarak gerçekleştirildi.

Dalgacık kodlu durağan görüntüler için farklı sınır politikalarına ilişkin kalite değerlendirmemizin sonuçlarına dayanarak, sınır politikası olarak dairesel evrişim uyguladık. Bununla birlikte, dairesel evrişimde, yaklaşıklıkta mümkün olan yinelemelerin sayısı, filtre sıralarının uzunluğuna bağlıdır.

CIF formatındaki çerçevelerimizdeki daha uzun Daubechies filtreleri için yalnızca üç yineleme mümkündü. Değerlendirmemiz için karşılaştırılabilir sonuçlar elde etmek amacıyla, üçüncü seviyedeki tüm filtre bankaları için ayrıştırma seviyelerinin sayısını durdurduk.

Yukarıda açıklandığı gibi, “akıllı” video metriklerinin performansına ilişkin değerlendirme sonuçlarımız, artık ITS metriğini kullanmadığımızı gösterdi ve kalan DIST metriği, çok daha basit olan PSNR’ninkilerle karşılaştırılabilir sonuçlar verdi. Bu nedenle, bu bölümdeki değerlendirme yalnızca PSNR’ye dayanmaktadır.

Görsel Kalite

Üç katmanlama politikasının değerlendirilmesi, karşılaştırılabilirlik göz önünde bulundurularak, yani blok katmanlama politikasının karşıladığı sentezlenmiş katsayıların yüzdelerinde gerçekleştirilmiştir. Yine, farklı filtre uzunluklarının etkisine ilişkin genel bir bakış elde etmeyi amaçladık ve bu nedenle filtre bankalarını değerlendirmeyi seçtik.

Dalgacık dönüşümü, incelenmekte olan giriş sinyallerimiz için (çok gürültülü olmayan) sıfıra yakın pek çok detay katsayıları üretir, üst sıkıştırma yüzdeleri ( , , ve ) için görsel kalite tüm politikalar ve tümü için mükemmeldi. filtre bankaları Böylece görsel algının değerlendirilmesini sadece daha ilgi çekici alt bilgi seviyeleri için gösterir.

Makale Deniz

Biyografinin Tamamını Gör