Analiz-Sentez Kodlama – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri

Hareketli 3B Nesnelere Dayalı Nesne Tabanlı Analiz-Sentez Kodlama

64 kbit/s ile 2 Mbit/s arasında düşük veri hızlarına sahip hareketli görüntülerin kodlanması için, ITU-T tarafından bir blok tabanlı hibrit kodlayıcı standardize edilmiştir; burada bir sekansın her bir görüntüsü bağımsız hareket eden 16 boyutlu bloklara bölünmüştür. ×16 resim öğesi (pel). Her blok, 2B hareket dengelemeli tahmin ve dönüşüm kodlaması ile kodlanır.

Bu, doğal olarak hareket eden nesnelerin sınırlarında başarısız olan ve düşük veri hızlarında engelleme ve sivrisinek etkileri olarak bilinen kodlama yapıtlarına neden olan “görüntü düzleminde ötelemeli olarak hareket eden 2B kare bloklar” kaynak modeline karşılık gelir.

Bu kodlama bozulmalarından kaçınmak için, literatürde video kodlamaya yönelik birkaç farklı yaklaşım önerilmiştir. Dört yönteme ayrılabilirler: bölge tabanlı kodlama, nesne tabanlı kodlama, bilgi tabanlı kodlama ve anlamsal kodlama.
Bölge tabanlı kodlama, bir görüntüyü homojen doku veya renk bölgelerine ayırır.

Genellikle, bu bölgeler fiziksel nesnelerle ilgili değildir. Bölgelerin zaman içinde hareket etmesine ve şekil ve dokularını değiştirmesine izin verilir. Bazı yeni öneriler, kodlama verimliliğini artırmak için farklı dokuya sahip ancak benzer harekete sahip bölgeleri tek bir varlıkta birleştirir.

64 kbit/sn ve altındaki bir veri hızını hedefleyen nesne tabanlı analiz-sentez kodlaması (OBASC) kavramı önerildi. Bu konsepte dayalı bir kodlayıcı, bir görüntü dizisini hareketli nesnelere böler. Bir nesne, düzgün hareketiyle tanımlanır ve hareket, şekil ve renk parametreleriyle tanımlanır; burada renk parametreleri, nesne yüzeyinin parlaklığını ve renklilik yansımasını gösterir.

Hareket eden nesneler tarafından yeterli doğrulukla tanımlanabilen bir görüntünün bu kısımları, önceden kodlanmış nesnelerin dokusu kullanılabildiğinden, yalnızca hareket ve şekil parametrelerinin iletilmesini gerektirir. Kalan görüntü alanları, model hatası alanları olarak adlandırılır.

Sübjektif olarak doğru kodu çözülmüş bir görüntü oluşturmak için şekil ve doku parametrelerinin iletilmesini gerektirirler. Model hatalarının bu tespiti, insan görsel sisteminin özelliklerini barındıracak şekilde uyarlanabilir. OBASC, temel biçiminde, hareket eden nesneler hakkında herhangi bir a priori bilgi gerektirmez.

1991’de sunulan bir OBASC’nin ilk uygulaması, “hareketli esnek 2B nesneler” (F2D) kaynak modeline dayanıyordu ve 64 ile 16 kbit/s arasında görüntü dizilerini kodlamak için kullanıldı.

Sırasıyla 3B hareket ve 3B şekil kullanan “hareket eden katı 3B nesneler” (R3B) ve “hareket eden esnek 3B nesneler” (F3B) kaynak modellerine dayalı bir OBASC’nin uygulamaları sunulmaktadır. İçinde, örtük bir 3B şekil temsili önerilmiştir.

Bilgi tabanlı kodlayıcı, özel bir nesneye uyarlanmış bir kaynak modeli kullanır. OBASC’nin aksine bu, sadece yüz gibi özel bir nesnenin kodlanmasına izin verir. Ancak kaynak modelin sahne içeriklerine bu şekilde uyarlanması sayesinde daha verimli bir kodlama mümkün olmaktadır.

Video dizisindeki nesneyi algılamak için bir tanıma algoritması gerekir. Yüzlerin kodlanması için, önceden tanımlanmış bir 3B yüz modeli dizideki yüze uyarlanır. Daha sonra yüzün hareket parametreleri tahmin edilerek kodlanmıştır. Bilgi tabanlı bir kodlayıcı için belki de en zorlu görev, yüz konumunun güvenilir şekilde algılanmasıdır.

Anlamsal kodlayıcılar, bilgiye dayalı kodlayıcılardan sonra modellenir. Şimdiye kadar, semantik kodlama esas olarak yüzlerin kodlanması için yüz eylemi kodlama sistemi gibi üst düzey parametreler kullanılarak araştırılıyordu.

Alternatif olarak, MPEG-4 tarafından tanımlanan yüz animasyonu parametreleri kullanılabilir. Üst düzey parametreler kullanarak, nesnenin serbestlik derecesini sınırlandırır ve daha yüksek bir veri azaltma elde ederiz. Anlamsal kodlayıcılar kadar bilgiye dayalı kodlayıcılar da üç boyutlu kaynak modelleri kullanır.

Yalnızca belirli bir nesneyi kodlayabildikleri için, bu nesnenin dışındaki görüntü alanlarını kodlamak için farklı bir algoritmaya ihtiyaç duyarlar. 3B kaynak modeline dayalı bir OBASC, doğal bir seçim gibi görünüyor.

Bloom Taksonomisi kodlama
Bloom Taksonomisi örnekleri
Yeni Bloom Taksonomisi basamakları
Bloom Taksonomisi eski ve yeni karşılaştırma
Bilişsel Alan Basamakları örnek
Bloom taksonomisine üst düzey bilişsel beceri hangisidir
Bloom Taksonomisi örnek sorular
Bloom Taksonomisi analiz basamağı

Bu bölümün amacı iki yönlüdür. İlk olarak, nesne tabanlı analiz-sentez kodlaması kavramı gözden geçirilir. İkinci olarak, OBASC için kullanılan farklı kaynak modeller ve temel özellikleri karşılaştırılır. 3B kaynak modellerini kullanmak için güvenilir bir hareket tahmin algoritması gerekir.

Burada, nesneleri takip edebilen sağlam bir gradyan tabanlı tahmin edici geliştiriyoruz. F2D [27], R3D ve F3D kaynak modelleri ile elde edilen kodlama verimlilikleri, aynı resim kalitesi için gereken veri hızı açısından karşılaştırılır. Kodlama şemaları, görüntülü telefon test dizileri kullanılarak değerlendirilecektir. Resim kalitesi için iyi bilinen bir referans olarak, blok tabanlı hibrit kodlayıcı H.261 kullanılır.

İçinde, nesne tabanlı analiz-sentez kodlamasının ilkeleri gözden geçirilmektedir. OBASC için farklı 2B ve 3B kaynak modelleri ve bunların bir OBASC’deki uygulamaları sunulmaktadır. Bir OBASC’nin veri hızı, temel olarak görüntü analizinin hareketli nesneleri ne kadar iyi takip edebildiğine bağlı olduğundan, görüntü analizinin ayrıntılarını sunuyoruz.

Sağlam bir 3B hareket tahmincisi geliştirildi. Model hatası tespiti daha ayrıntılı olarak ele alınmıştır. İçinde, parametre kodlamasına genel bir bakış sunuyoruz. Farklı kaynak modellerinin kodlama verimliliği karşılaştırılır. Son bir tartışma bu kitap bölümünü sonlandırıyor.

Nesne Tabanlı Analiz-Sentez Kodlama

OBASC’nin amacı, görüntü dizilerinin verimli bir şekilde kodlanmasıdır. Dizideki her görüntüye gerçek görüntü denir. OBASC, her gerçek görüntüyü gerçek nesneler adı verilen hareketli nesnelere ayırır. Gerçek bir nesne topolojik olarak bağlantılıdır ve düzgün hareketi ile karakterize edilir.

Gerçek bir nesne, kodlayıcının kaynak modeli tarafından tanımlandığı şekilde bir model nesnesi tarafından modellenir. Bu nedenle, bir gerçek nesne, bir model nesne tarafından tanımlanırken, bölge tabanlı kodlama, homojen dokulara sahip bölgeleri ayrı varlıklar olarak tanımlar.

Her bir model nesnesi m sırasıyla hareketini, şeklini ve rengini tanımlayan A(m), M(m) ve S(m) olmak üzere üç parametre seti ile tanımlanır. Hareket parametreleri, nesnenin konumunu ve hareketini tanımlar; şekil parametreleri şeklini tanımlar. Renk parametreleri, nesnenin yüzeyindeki parlaklığın yanı sıra krominans yansımasını da gösterir.

Bilgisayar grafiklerinde bunlara bazen doku denir. Üç parametre setinin kesin anlamı, kullanılan kaynak modele bağlıdır. OBASC kavramını ve yapısını açıklamak için kullanılır. Bir OBASC beş bölümden oluşur: görüntü analizi, parametre kodlama, parametre kodu çözme, parametre belleği ve görüntü sentezi.

Blok tabanlı hibrit kodlamada kullanılan çerçeve belleği yerine OBASC, tüm nesneler için kodlanmış, iletilen ve kodu çözülmüş A’, M’ ve S’ parametrelerini depolamak için parametreler için bir bellek gerektirir. Çift asal (”) sembolü, parametre hafızasını güncellemek için kullanılan iletilen parametreleri işaretlerken, asal (‘) sembolü, parametre hafızasının çıkışındaki kodu çözülmüş parametreleri işaretler.

Makale Deniz

Biyografinin Tamamını Gör