Basamaklı Dönüştürücü – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri

Basamaklı Dönüştürücü

Basamaklı kod çözücünün temel yapısı sunulduğu gibidir. Bu konfigürasyona, bir kod çözücü ve ardından bir kodlayıcıdan oluşan basamaklı mimari denir. İçinde, kod çözücü, R1 bit hızında kodlanmış bir video dizisini alır ve bunu daha düşük bir bit hızına (R2) dönüştürür.

Basamaklı kod çözücünün ayrıntılı mimarisi gösterilmektedir. Kod çözücüde, önceki çerçeveden gelen hareket dengelemeli görüntü, orijinal görüntüyü yeniden oluşturmak için R1 bit hızında kodlanan sıkıştırılmış tahmin hatasına eklenir. Bu yeniden oluşturulmuş görüntü, daha düşük bir bit hızında (R2) sıkıştırma için kodlayıcıya gönderilir.

Çerçeveler kodlayıcıda atlanmazsa, kodu çözülmüş hareket vektörleri yeniden kullanılabilir, böylece hareket tahmininden kaçınılabilir. Hareket tahmini, kodlayıcıdaki en çok zaman alan modül olduğundan, hareket tahmininden kaçınmak, kod çözücünün hesaplama karmaşıklığını önemli ölçüde azaltacaktır.

Bu basamaklı mimariden, resim türleri kod dönüştürmeden önce ve sonra aynıysa, önemli bir basitleştirme elde edilebilir. Aşağıdaki bölüm tanıtılan bu basitleştirme prosedürünü açıklamaktadır.

(16.2) ifadesinde n, geçerli çerçeve numarasını ve n + 1, sonraki çerçeve numarasını temsil eder. Çıkarılan ifadeye bakıldığında, kod çözücüde yalnızca B1 kalır. Böylece, hareket dengeleme modülü ve kod çözücüdeki çerçeve tamponu atılabilir.

Kodlayıcıda yalnızca ikinci niceleme hatası olan EQ’nun saklanması ve takip eden çerçeve için hareket kompanzasyonunun gerçekleştirilmesi gerekir. Bu nedenle, EP’yi iptal etmek için DCT bloğundan önceki konumdan IDCT bloğundan sonraki konuma bir hat bağlayabiliriz. Bu basitleştirilmiş mimarinin sonucu gösterilmektedir.

IDCT Modülünün Çıkarılması

Başka bir basitleştirme kod dönüştürücüde yapılabilir. Video kod çözücüde, hareket tahmini dışında en çok zaman alan kısımlar DCT ve IDCT modülleridir. IDCT modülünün kod çözücüden çıkarılması mümkündür. DCT ve IDCT de doğrusal işlemlerdir. Bu nedenle, mimariyi daha da basitleştirmek için aşağıdaki işlemleri gerçekleştirebiliriz.

(16.3)’e göre mimaride DCT ve IDCT modüllerinin taşınması, gösterilen basitleştirilmiş blok diyagramla sonuçlanır. Artık kod çözücünün IDCT işlemlerini gerçekleştirmesine gerek yoktur. İçinde mimari, orijinal mimariye kıyasla çok daha basitleştirilmiştir.

Bu bölümde tanıtılan prosedür, her iki bit akışına da uygulanabilir. Ancak, kod çevrimi sürecinde çerçeveler atlanırsa, kodu çözülmüş gelen hareket vektörlerinden hareket vektörleri oluşturulurken özel dikkat gösterilmelidir.

DCT Etki Alanı Dönüştürücü

Son bölümde türetilen basitleştirilmiş mimaride görülebileceği gibi, hareket dengeleme döngüsü dışında tüm kod dönüştürme işlemi DCT alanında gerçekleştirilir. Bu basitleştirilmiş mimaride en çok zaman alan kısım DCT ve IDCT modüllerindedir. Bu iki modülün mimariden çıkarılması çok arzu edilir.

Hareket dengelemeli makrobloklar genellikle tam olarak orijinal makroblok sınırlarına düşmediğinden, DCT alanında hareket dengelemesi gerçekleştirmek için, kaydırılan makroblokun DCT katsayılarını tahmin etmek için bir enterpolasyon yöntemi gereklidir.

Bu, dönüşüm alanı video kompozisyonu için geliştirilmiş DCT alanı enterpolasyon algoritması kullanılarak elde edilebilir. Bu algoritma, doğrudan DCT alanındaki dört komşu DCT bloğundan ve hareket vektöründen kaydırılan bir bloğun DCT katsayılarını hesaplar. Böylece DCT ve IDCT fonksiyonları kaldırılabilir. Bu bölümde, benzer bir prensibe sahip yarım piksel enterpolasyon yöntemini de tanıtıyoruz.

DCT katsayı enterpolasyonunu gerçekleştirdikten sonra DCT ve IDCT modüllerine ihtiyacımız kalmıyor. Ortaya çıkan DCT etki alanı kod çözücüsü gösterilir. İçinde, tüm kod dönüştürme işlemi DCT alanında gerçekleştirilir. Referans için bellekte depolanan çerçeveler, DCT alanındaki niceleme hatalarının farklarıdır.

Dönüştürücü Nedir elektrik
Dönüştürücü Ne İşe Yarar
Transformatör anlamı
DÖNÜŞTÜRÜCÜ
Evre

Tam Piksel Enterpolasyonu

Kaydırılmış bir makro bloğun DCT katsayılarını tam olarak hesaplamak için, kaydırma işleminin, kaydırılmış bir delta fonksiyonu ile bir konvolüsyon gerçekleştirmeye eşdeğer olduğu gerçeğini kullanırız. Piksel alanında, örtüşen bölgedeki piksel değerleri, bir dizi pencereleme ve kaydırma (evrişim) işlemi uygulanarak dört komşu bloktan elde edilebilir. Evrişim maskelerinin matrisleri hareket vektörleri tarafından belirlenir.

Burada Vi (Hi ), seyrek matrisler olan dikey (veya yatay) kaydırma evrişim maskeleridir. I’in boyutu, kaydırılan makroblok ile dikey veya yatay yönde her bir komşu makroblok arasındaki örtüşen genişlik tarafından belirlenir.

Piksel alanındaki konvolüsyon, DCT alanındaki çoğaltmaya eşdeğer olduğundan, DCT alanındaki bu işlevi doğrudan gerçekleştirmek için, başlangıçta dönüşüm alanı video kompozisyonu için önerilen aşağıdaki formülasyon kullanılabilir.

NEBi’nin dört komşu bloktan biri olduğu yer. DCT katsayıları Vi ve Hi, işlemi hızlandırmak için önceden hesaplanabilir ve bir tabloda saklanabilir.

Ayrıca, NEBi’nin kodu çözülmüş çalışma-uzunluk dizisinden, sıfır ayrıştırılmış DCT katsayıları durumunda hesaplama karmaşıklığını azaltabiliriz. Yuvarlama hatası dışında, DCT alanı enterpolasyonu, piksel alanı yaklaşımını kullananlarla tam olarak aynı değerleri verir.

Sırasıyla yatay ve dikey yarım piksel DCT katsayılarını enterpolasyon için kullanılan ifadeler. Yukarıdaki matrislerin DCT katsayıları da önceden hesaplanabilir ve işlemi hızlandırmak için bir tabloda saklanabilir.

Yukarıdaki DCT katsayı interpolasyon yöntemi kullanılarak karmaşıklıkta önemli bir azalma elde edilebilir. Bu yöntem, video kalitesinde herhangi bir bozulma olmadan kod çözücünün hesaplama karmaşıklığını büyük ölçüde azaltacaktır.

Video Kod Dönüştürmede Kare Atlama

Düşük bit hızlı video sıkıştırma standartları için, üretilen bit hızının kanal bant genişliğini aşmasını önlemek için bu tür kareler atlanabilir. Kod dönüştürme sürecinde, giden kanalın bant genişliği, iyi video kalitesi elde etmek için bitleri ayırmaya yetmiyorsa, kare atlama, bit hızını kontrol etmek ve aynı zamanda görüntü kalitesini kabul edilebilir bir seviyede tutmak için iyi bir stratejidir. 

Bit hızını azaltmak için bir video kod çözücüde kare atlama stratejisini uygulamak mümkündür. İlk iki bölümde tartışıldığı gibi, genellikle veri akışından kodu çözülen hareket vektörleri, yeniden kodlama sürecini hızlandırmak için yeniden kullanılabilir.

Ancak kareler atlandığında, hareket vektörleri tekrar kullanılamaz çünkü kod çevrimi yapılmış her bir karenin hareket vektörleri, atlanmış olan hemen önceki karesinden artık tahmin edilemez. Çerçeve atlama gerekliyse, çok sayıda hesaplama gerektiren hareket vektörlerini aramak için çerçevelerin tamamen kodunun çözülmesi ve hareket tahmininin yeniden yapılması gerekir.

Makale Deniz

Biyografinin Tamamını Gör