Arama Aralığı Ayarı – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri

Hareket Vektörlerinin Enterpolasyonu

Yukarıda açıklandığı gibi, video kod çevriminde, genellikle bit akışından kodu çözülen hareket vektörleri, yeniden kodlama sürecini hızlandırmak için yeniden kullanılabilir. Kareler atlandığında, atlanmayan kareler için hareket tahmini, geçerli kareden birçok kare uzakta olabilecek önceki atlanmayan kareye giden hareket yolunu gerektirir.

Her bitişik çerçeve arasındaki hareket vektörleri bilindiğinden, 4. çerçeveden 1. 16.6 çerçevesine hareketin izlenmesi sorunu, çift doğrusal enterpolasyonların tekrarlanan uygulamalarıyla çözülebilir.

Hareketin bu şekilde tekrar tekrar izlenmesi, geçerli çerçevedeki her makroblok için önceki atlanmamış çerçevesine enterpolasyonlu bir hareket vektörü oluşturur.

Arama Aralığı Ayarı

Çift doğrusal enterpolasyon yöntemi, kodu çözülmüş gelen hareket vektörlerinden enterpolasyonlu hareket vektörleri türetmiştir. Bununla birlikte, türetilen hareket vektörleri, optimal hareket vektörlerine tam olarak eşit değildir. Bu nedenle, daha fazla arıtma gerçekleştirilebilir. Enterpolasyonlu hareket vektörlerinden yararlanarak, bu sefer hareket vektörlerini tahmin etmek için daha küçük bir arama aralığı kullanabiliriz.

Her bir makroblok için, nihai hareket tahmin aşaması için arama merkezi olarak birleştirilmiş enterpolasyonlu hareket vektörleri tarafından bulunan yeni konumu kullanırız. Çoğu video kodlama standardında belirtilen maksimum arama aralığını tanımlamak için MVmax gösterimini kullanıyoruz.

Makro blok i için yatay ve dikey yönlerde oluşturulmuş hareket vektörleri M V _Xi ve M V _Yi ise, bu durumda her makro blok i için yeni arama merkezine Di arama mesafesi aşağıdaki şekilde açıklanabilir.

MAX(|MV_Xi|,|MV_Yi|),|MV_Xi|ve|MV_Yi| arasındaki maksimum değeri seçer, böylece izin verilen maksimum hareket vektörü büyüklüğü standartlara uygun olur. Bu, hareket vektörü iyileştirmesinde daha küçük bir arama aralığı ve daha düşük hesaplama yükü ile sonuçlanır. Bilgisayar simülasyonlarından, bu sürecin kalite bozulmalarına yol açmadığı görülmektedir.

Dinamik Çerçeve Atlama

Dinamik çerçeve atlama stratejisinin amacı, kodu çözülmüş dizinin hareketini daha yumuşak hale getirmektir. Video kod çözücüde, hareket vektörleri bilindiğinden, hangi karenin atlanacağını belirlemek için iyi bir gösterge olarak hizmet edebilirler. Örneğin, bir eşik belirleyebiliriz ve çerçevedeki hareket vektörlerinin toplam büyüklüğü bu eşiği aşarsa, bu çerçeve kodlanır; aksi halde bu çerçeve atlanacaktır.

Eşik, her çerçevenin yeniden kodlanmasından sonra yinelemeli olarak sıfırlanır çünkü kodlanmış çerçevelerin sayısı, atlanmayan çerçeveler tarafından üretilen üretilen bitlerin varyasyonuna göre dinamik olarak ayarlanmalıdır. Genel algoritma akış şeması ile açıklanabilir.

Simülasyon ve Tartışma

Çerçeve atlamalı çapraz kodlamada hareket tahmini için, standart tam arama hareket tahmini yaklaşımına kıyasla, kod çevrimi hesaplamalarının yüzdesini ve üretilen bit sayısını gösterir. Arama aralığı dinamik olarak azaltıldığı için, aynı video kalitesini korurken, tam arama hareket tahmini yaklaşımı kullanılarak ortalama yeniden kodlama süresi, kodlama süresinin yalnızca yarısı kadardır.

Tam arama hareket tahminini ve bu bölümde açıklanan yaklaşımı kullanmanın tepe sinyal-gürültü oranını (PSNR) gösterir. Tabloda gösterildiği gibi, enterpolasyonlu hareket vektörleri ve ardından daha küçük arama aralığı hareket tahmini, video kalitesinde herhangi bir bozulma olmadan kodlanmış video dizileri üretir.

Dört video dizisinin (her biri 400 kare) tam arama hareket tahmini yaklaşımı ve enterpolasyon ve dinamik arama aralığı ayarlama yaklaşımı kullanılarak kod çevrimi yapılır. Kesintisiz çizgiler, standart tam arama hareketi yeniden tahmin algoritmasının kullanılmasının sonuçlarıdır ve “+” çizgiler, enterpolasyon ve dinamik arama aralığı ayarlama yaklaşımının kullanılmasının sonuçlarıdır.

İki çizgi neredeyse tamamen örtüşüyor. Her iki simülasyon da TMN5’teki çerçeve atlama şemasını kullanır; burada çerçeve atlama, son çerçevenin tüketilen bitlerinin çerçeve başına ortalama hedef bitleri ne kadar aştığıyla belirlenir.

Outbound aramada dikkat edilmesi Gerekenler
Outbound çağrı merkezinde çalışmak
Outbound çağrı örnekleri
Outbound ne demek
İnbound outbound Nedir
İç arama Nedir
Outbound güvenilir mi
Outbound müşteri temsilcisi ne demek

TMN5 çerçeve atlama ve dinamik çerçeve atlama şeması kullanımının karşılaştırmalı sonuçları gösterilmektedir. Şekilde, kesintisiz çizgiler Foreman sekansının 200. çerçeveden 300. çerçeveye hareket aktivitelerini temsil eder ve noktalı çizgiler, sekans 128’den 64 kbps’ye dönüştürüldüğünde kodlanmış çerçeve numarasını temsil eder.

Üst grafikte gösterilen sonuçlar, TMN5 şeması kullanılırken çerçevelerin rastgele bir şekilde atlandığını gösterir. Dinamik çerçeve atlama şemasını kullanan sonuçlar alt grafikte gösterilmiştir. Dinamik kare atlama yaklaşımında, karelerin çoğu düşük hareketli aktivite periyodunda atlanır; bu nedenle, alıcı sitesinde görüntülenen video daha akıcı olacaktır. Sonuçların sübjektif video kalitesi gösterilir.

Gösterildiği gibi, çerçeve 287’den çerçeve 291’e kadar olan nesneler aktiftir: adam çerçeveden dışarı çıkar ve arka plan sol tarafa kayar. Üst satırda gösterildiği gibi TMN5 atlama şeması kullanılırken yalnızca iki çerçeve kodlanır; bu nedenle adam aniden ortadan kaybolur.

Ancak, alt satırda gösterildiği gibi dinamik atlama şeması kullanılırsa, beş çerçeve kodlanır; bu nedenle adam yumuşak bir şekilde dışarı çıkar ve arka plan yavaş yavaş sol tarafa kayar.

İki çerçeve atlama yaklaşımı kullanarak çerçeve 200’den çerçeve 215’e kadar kodlanmış çerçeveleri gösterir. Bu çerçevelerdeki nesneler yavaş hareket halindedir.

TMN5 şeması, beş benzer çerçevenin tümünü kodlar, ancak dinamik çerçeve atlama şeması, bu beş çerçeveyi temsil etmek için yalnızca bir çerçeveyi kodlar; böylece tüketilen bitler çok azaltılır. Düşük hareketli karelerden kaydedilen bitler aktif kareler için kullanılabileceğinden, aktif karelerin resim kalitesi iyileştirilebilir.

Çok Noktalı Video Köprüleme

Video kod çözücülerin önemli bir uygulaması, çok noktalı video konferans uygulamalarında MCU içindir. Çok noktalı video konferans, noktadan noktaya videonun doğal bir uzantısıdır. Video konferansın hızlı büyümesiyle birlikte, çok noktalı video konferansa olan ihtiyaç da artıyor.

Çok noktalı video konferans teknolojisi, ağ oluşturma, video birleştirme ve çoklu kodlanmış video sinyallerinin sunumunu içerir. Aynı teknoloji, uzaktan eğitim, uzaktan işbirliği ve birden çok siteyi içeren video gözetimi için de kullanılabilir. Geniş alan ağı üzerinden çok noktalı bir video konferans için, konferans katılımcıları bir merkez ofiste bir MCU’ya bağlanır.

MCU’daki bir video birleştirici, konferans katılımcılarından gelen çok sayıda kodlanmış dijital video akışlarını, video kodlama standardının sözdizimine uyan kodlanmış bir video bit akışında birleştirir ve kodu çözme ve sunum için konferans katılımcılarına geri gönderir.

Dört noktadan oluşan bir video konferansa katılan dört kişinin uygulama senaryosu gösterilmektedir. Aşağıda dört noktalı video konferansı örnek olarak kullanacak olsak da, tartışma daha fazla siteyi içeren çok noktalı video konferansa kolayca genelleştirilebilir.

Makale Deniz

Biyografinin Tamamını Gör