Dinamik Program – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri

Dinamik Program

Dinamik programlama (DP), tipik olarak optimum çözümün sınırlı sayıda karar içerdiği ve bir karar verildikten sonra aynı biçimde ancak daha küçük boyutta sorunların ortaya çıktığı optimizasyon problemlerine uygulanan bir araçtır.

Genel problemin optimal çözümünün, onun alt bölümlerine veya alt problemlerine yönelik optimal çözümlerden oluştuğu ilkesine dayanmaktadır. Bu tür problemlerde kapsamlı arama, global çözümü bir kerede bulmaya çalışırken aynı alt problemleri tekrar tekrar çözer. Buna karşılık, DP her bir alt problemi yalnızca bir kez çözer ve çözümleri hafızada da saklanır.

Bu bölümde ele alınan görüntü ve video kodlama uygulamalarında, optimallik niceleyicilerin [q0∗, . . . , qN∗ ], genel maliyet fonksiyonunu da en aza indirir.

Hem kuantizörlerin hem de sayılarının (N) kodlayıcı tarafından belirlenmesi gerektiği yerde. Oran veya bozulma kısıtlamalı optimizasyon bağlamında DP, Lagrange çarpan yöntemiyle birleştirilir; bu durumda maliyet işlevi, λ’ya bağımlılığını vurgulamak için genellikle Jλ olarak da yazılır.

DP yöntemi uygulanabilir, çünkü toplam maliyet fonksiyonu minimizasyonu aşağıdaki gibi özyinelemeli bir şekilde alt problemlere de bölünebilir.

Bununla birlikte, DP’nin çok büyük boyutlu problemlere basit bir şekilde uygulanmasının, kodlama gecikmesi hususları nedeniyle pratik olmayabileceği belirtilmelidir. DP kapsamlı aramadan önemli ölçüde daha düşük karmaşıklıkta çözümlerle sonuçlansa da, yine de yerel düzeyde kapsamlı aramaya eşdeğer bir performans da sergiliyor.

Bu gibi durumlarda, artımlı getiriye dayalı, açgözlü, optimal olmayan bir eşleştirme takibi yaklaşımı gerekli olabilir. Bu, sırasıyla düşük bit hızlı video ve fraktal sıkıştırma bağlamında da yapıldı.

RD Yöntemlerinin Uygulamaları

Bu bölümde, RD tabanlı yöntemlerin birkaç farklı görüntü ve video işleme alanına uygulanmasını açıklıyoruz. Bunlar arasında hareket tahmini, hareket dengelemeli enterpolasyon, nesne şekli kodlama, fraktal görüntü sıkıştırma ve dörtlü ağaç (QT) tabanlı video kodlama yer alır.

Bu uygulamaların paylaştığı ortak tema, hepsinin bağımlı niceleyiciler arasında kaynak tahsisi problemleri olarak ifade edilebilmesidir. Operasyonel olarak optimal çözümler her durumda elde edilir ve geleneksel sezgisel yaklaşımları önemli ölçüde geride bıraktığı gösterilmiştir. Tüm bu uygulamalarda, açıklanan matematiksel araçlar optimizasyon sürecinde kullanılır.

Günümüz multimedya iletişim sistemlerindeki kaynakların çoğu dijital videoya ayrılmıştır, çünkü üç boyutlu doğası doğası gereği konuşma sinyalleri ve metinden daha karmaşıktır. Bir video codec bileşeninin işlevi birkaç nedenden dolayı benzersizdir.

İlk olarak, büyük miktarda ham veri, yüksek sıkıştırma verimliliği gerektirir. İkinci olarak, tipik bir video dalga biçimi, uzamsal ve büyük ölçüde zamansal yönde korelasyon sergiler. Ayrıca, insan görsel sistemi zamansal yöndeki hatalara karşı daha hassastır.

Dinamik PROGRAMLAMA Yöneylem Araştırması
Dynamic programming nedir
Sırt çantası problemi dinamik programlama
Dinamik PROGRAMLAMA Örnekleri
Dinamik PROGRAMLAMA yaklaşımları
Dinamik programlama algoritması
Dinamik programlama java
Bellman denklemi

Hareket telafisi (MC), zamansal korelasyondan yararlanmak için video kodlamada en yaygın kullanılan tekniktir. Bu bağlamda, bir video dizisindeki bazı kareler hareketsiz görüntü kodlama teknikleri ile kodlanmaktadır. Bu çerçevelere I çerçeveleri denir.

İkinci tür çerçeveler, P çerçeveleri, genellikle blok blok bazında tahmin edilmesi gereken hareket bilgileri kullanılarak referans çerçevelerinden tahmin edilir. Geçerli çerçevedeki her piksel için referans çerçevesindeki konumunu tanımlayan bir dizi hareket vektörü, yer değiştirme vektör alanı (DVF) olarak adlandırılır.

Sadeliği ve kolay donanım uygulaması nedeniyle, blok eşleştirme en popüler hareket tahmini yöntemidir. Düzensiz şekilli bölgelerin kullanılması potansiyel olarak DVF’nin bir çerçevenin uzamsal bölümlemesine daha iyi yerel uyumuna izin verse de, video kodlamadaki uygulaması şekil bilgisi iletme ihtiyacı nedeniyle engellenir.

Değişken boyutlarda bloklara ayırmaya izin vererek, DVF’nin kompakt bir temsili (sabit boyutlu bloklar) ile yerel uyarlanabilirliği (karmaşık nesne yönelimli yaklaşım) arasında bir uzlaşma sağlanır. Yani arka plan için büyük bloklar, hareketli alanlar için daha küçük bloklar kullanılabilir.

QT yapısı, çerçeveleri farklı boyutlardaki bloklara ayırmanın etkili bir yoludur ve homojen olmayan DVF’yi temsil etmek için kullanılmıştır. Ek olarak, QT yaklaşımı, karmaşık nesne tabanlı bölümleme ile mümkün olmayan ortak ve optimal bölümleme ve hareket tahmini için izlenebilir bir arama sağlar.

Optimum Hareket Tahmini

Bu bölümde operasyonel olarak optimal bir hareket tahmincisi türetilmiştir. Burada çözülen genel problem, belirli bir maksimum bit hızı için ve belirli bir kod içi referans çerçevesine göre yer değiştirmiş çerçeve farkını (DFD) en aza indirme sorunu olarak ifade edilebilir.

Bununla birlikte, ankrajı ve hareket dengelemeli çerçeve kodlamasını ortaklaşa optimize etmek için bazı çabaların gösterildiğine dikkat edilmelidir.

Burada kullanılan QT tabanlı çerçeve ayrışımı, 2N × 2N bir görüntüyü 2n0 × 2n0 blok boyutuna ulaşılana kadar yinelemeli olarak yarıya bölünmüş boyuttaki alt görüntülere bölerek elde edilir. Bu ayrışma, n’inci seviyedeki blokların 2n × 2n boyutunda olduğu (N − n0 + 1) seviyeli bir hiyerarşi ile sonuçlanır.

Bu ayrıştırma içinde, her kare blok bl,i (QT’deki l’inci seviye, bu seviyedeki i’inci blok), ml,i’nin bir üyesi olduğu tüm kabul edilebilir hareket vektörlerinin kümesi olan Ml,i ile ilişkilidir. O zaman her bl,i bloğu için bir yerel durum sl,i = [l,i,ml,i ] ∈ Sl,i = {l} × {i} × Ml,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. 

Hız-bozulma çerçevesindeki DVF’nin tam bir açıklaması, bireysel blok durumlarının sl,i’nin sırayla numaralandırılmasını gerektirir çünkü hız fonksiyonu, parametrelerin diferansiyel kodlamasından kaynaklanan gelişigüzel sıralı bağımlılıklar içerebilir. Bu nedenle, tahmin edilen bir çerçevenin kodu, x0 , global bir durum dizisinden oluşur. . . , xN −1 , geçerli bir QT’nin soldan sağa sıralı yapraklarını da temsil eder.

Makale Deniz

Biyografinin Tamamını Gör