Enterpolasyon Filtresi – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri

0 (312) 276 75 93 - Essay Yazdırma, Proje Yaptırma, Tez Yazdırma, Ödev Yaptırma, Makale Yazdırma, Blog Yaptırma, Blog Makale Yaptırma *** Essay, Makale, Ödev, Tez, Proje Yazdırma Merkezi... *** 7/24 Hizmet Veriyoruz.... Mail kanallarını kullanarak fiyat teklifi alabilirsiniz. bestessayhomework@gmail.com , Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum

Enterpolasyon Filtresi – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri

26 Mart 2023 Enterpolasyon hesabı nasıl yapılır İnterpolasyon formülü İnterpolasyon nasıl yapılır 0
Ekran Paylaşımı

Alt Piksel DCT Tabanlı Hareket Telafisi

Alt piksel hareketi durumunda, pikseller arası değerleri tahmin etmek için enterpolasyon kullanılır. MPEG standartlarına göre, kübik, spline, Gaussian ve Lagrange interpolasyonları gibi bir dizi başka enterpolasyon fonksiyonunun tahminde bulunabileceği iyi bilinmesine rağmen, uygulamadaki basitliği ve tahmindeki etkinliği nedeniyle çift doğrusal enterpolasyon önerilir. daha iyi yaklaşım doğruluğu ve daha hoş bir görsel kalite elde edin.

Karmaşıklık argümanı, enterpolasyon işlemi uzamsal alanda gerçekleştirilirse doğrudur, ancak DCT alanında, herhangi bir ek hesaplama yükü artışı olmadan çift doğrusal enterpolasyondan daha iyi enterpolasyon fonksiyonları kullanmak mümkündür.

Enterpolasyon Filtresi

Türetmelerin basitliği için, tek boyutlu yarım pel çift doğrusal enterpolasyonla başlıyoruz ve sonra diğer enterpolasyon fonksiyonlarıyla birlikte iki boyutlu çeyrek pel doğruluk durumuna geçiyoruz. Gösterildiği gibi, n = 0,…,N − 1 için iki tek boyutlu bitişik blok, x1a (n) ve x1b (n) düşünün.

x1a’nın (0) sağına n=0 kaydırılmış u piksellerinden oluşan bir {x2(n)}N−1 bloğunu çıkarmak istiyoruz; burada u, 0,5’in tek katı olmalıdır (yani, yarım pel hareketi). Bu nedenle, bunu gösterebiliriz.

Burada GBL(i) ve GBR(i), doğrusal bir filtre veya dönüşüm görevi gören çift doğrusal enterpolasyon filtre matrisleri olarak kabul edilebilir. Bu nedenle, GBL(i) ve GBR(i), herhangi bir FIR filtresi veya sonlu süreli enterpolasyon fonksiyonu (tercihen blok boyutu N’den çok daha küçük uzunluk ile) ile değiştirilebilir.

Çift Doğrusal Enterpolasyonlu Alt Piksel Hareket Telafisi

2D durumu için, eğer(u,v) yeniden inşa edilen blokBˆref’in yer değiştirmesi B1 bloğunun sol üst köşesinden ölçülürse, o zaman hU = ⌈u⌉ ve vL = ⌈v⌉ içindir.

Bir kez daha, GBL(·) ve GBR(·), tamsayı-pel hareket kompanzasyonu durumunda olduğu gibi önceden hesaplanabilir ve bellekte saklanabilir ve böylece çift doğrusal interpolasyon yapmak için ekstra hesaplama yükü ortadan kaldırılır.

Kübik Enterpolasyonlu Alt Piksel Hareket Telafisi

Kübik, kübik spline ve çift doğrusal enterpolasyonlar olmak üzere üç farklı enterpolasyon işlevi çizilmiştir. Görülebileceği gibi, çift doğrusal enterpolasyon en kısa filtre uzunluğuna sahiptir ve kübik spline en uzun dalgalanmaya sahiptir, ancak kübik spline aynı zamanda üçü arasında en küçük yaklaşım hatasına sahiptir.

Filtre uzunluğu ve yaklaşım doğruluğu arasında uzlaşma sağlamak için simülasyonda kübik enterpolasyonu seçiyoruz. Filtrenin çözünürlüğünü yarım piksel uzunluğu olarak seçerek, çift doğrusal enterpolasyon fhb (n) = [0.5, 1, 0.5] ve kübik enterpolasyon fhc (n) = [−0.0625, 0, 0.5625, 1.0000, 0.5625 , 0, -0,0625].

Buradan, tüm piksel değerlerinden yarım pel pozisyonundaki katkıların toplandığı ve çift doğrusal filtre matrisleri GB L (·) ve GB R (·)’ye yol açtığı açıktır. Benzer şekilde, kübik filtre matrisleri GCL(·) ve GCR(·) şu şekilde tanımlanabilir.

Burada GCL(·) ve GCR(·) önceden hesaplanabilir ve saklanabilir. Bu nedenle, hesaplama karmaşıklığı, hem tamsayı-pel hem de yarım-pel çift doğrusal enterpolasyonlu DCT tabanlı hareket dengeleme yöntemleriyle aynı kalır.

Yeniden yapılandırılmış DCT bloğu ve karşılık gelen hareket dengelemeli kalıntı, benzer şekilde elde edilebilir. Bu fikir, keskin ve çeyrek pel doğruluğu gibi diğer enterpolasyon işlevlerine genişletilebilir.


Enterpolasyon hesabı nasıl yapılır
İnterpolasyon nasıl yapılır
Enterpolasyon yöntemleri
Ekstrapolasyon nedir
Doğrusal interpolasyon formülü
İnterpolasyon formülü
İnterpolasyon nedir tıp
Enterpole Nedir


Simülasyon

Çift doğrusal ve kübik hareket dengeleme yöntemlerimizin etkinliğini göstermek için Kızılötesi Araba ve Amerika Güzeli dizilerinde simülasyon gerçekleştirilir.

Simülasyonların ilk seti, dizilerden (yani, y(i,j) = It(2∗i,2∗j)) her bir It(i,j) resmini alt örneklere alır ve sonra bu küçülmüş resim(i,j)yarı-pelüş hareket vektörüyle yer değiştirir (keyfi olarak seçilir) (2.5, 1.5) gibi, hem çift doğrusal hem de kübik enterpolasyonlu hareket telafisi ile ilgilidir.

Gösterildiği gibi, karşılaştırma için sıfır derece enterpolasyonu da simüle edilmiştir. Örnekle ve tut enterpolasyonu olarak da adlandırılan sıfır sıra enterpolasyonu, orijinal piksel değerini tahmin edilen yarım pel piksel değeri olarak alır.

Görülebileceği gibi, hem çift doğrusal hem de kübik yöntemler, sıfır dereceli yöntemden çok daha düşük MSE değerlerine sahiptir ve kübik yöntem, artan hesaplama yükü olmadan çift doğrusal muadilinden çok daha iyi performans gösterir.

Alt piksel DCT tabanlı hareket dengeleme algoritmalarının, tam arama blok eşleştirme algoritmasının yer değiştirme tahminlerine dayalı olarak Kızılötesi Araba ve Miss America dizilerinin hareket telafili artıklarını ürettiği başka bir simülasyon dizisinin sonuçlarını gösterir; karşılaştırma için MSE ve BPS değerlerini hesaplamak için kullanılır. Kübik enterpolasyon yaklaşımının, çift doğrusal enterpolasyondan daha düşük MSE ve BPS değerlerine ulaştığı görülebilir.

Bu, yalnızca hibrit hareket dengelemeli DCT video kodlama standartlarıyla uyumlu olmakla kalmayan, aynı zamanda geleneksel video kodlayıcı yapısından daha yüksek bir sistem verimine ve daha düşük bir genel karmaşıklığa sahip olan, tamamen DCT tabanlı hareket dengelemeli bir video kodlayıcı yapısı öneriyoruz. DCT ve IDCT’nin geri besleme döngüsünden çıkarılması nedeniyle ilgilidir.

Bu nedenle, HDTV veya düşük maliyetli video kodlayıcı uygulaması gibi yüksek kaliteli ve yüksek bit hızlı video uygulamaları için daha uygundur. Tamamen DCT tabanlı böyle bir kodlayıcıyı gerçekleştirmek için DCT tabanlı hareket tahmini ve telafi algoritmaları geliştiriyoruz.

Geliştirdiğimiz DCT sözde faz teknikleri, bize DCT alanındaki sinyallerdeki kaymaları tahmin etmek için araçlar sağlar. Ortaya çıkan DXT-ME algoritması, BKM-ME için O(N4) ile karşılaştırıldığında düşük hesaplama karmaşıklığına, O(N2) sahiptir. Birkaç görüntü dizisi üzerindeki performansı, BKM-ME ve TSS, LOG ve SUB gibi bazı hızlı arama yaklaşımları ile elde edilen performansla karşılaştırılabilir.

Ayrıca, DCT tabanlı doğası, karmaşıklıkta daha fazla tasarruf elde etmek ve DCT codec tasarımıyla ilgili araştırmalardaki ilerlemelerden yararlanmak için uygulamasını DCT codec tasarımıyla birleştirmemize olanak tanır. Son olarak, DXT-ME algoritması sözde fazların hesaplanmasında doğası gereği oldukça paralel işlemlere sahiptir ve bu nedenle VLSI uygulaması için çok uygundur.

Alt piksel hareketiyle başa çıkmak için, DCT tekniklerini alt piksel seviyesine genişlettik ve alt sinüzoidal ortogonal ilkeleri türettik. Nyquist koşulu altında DCT katsayılarında alt piksel hareket bilgisinin korunduğunu gösterdik. Bu gerçek, tahmin etmek için DCT tabanlı yarım pel ve çeyrek pel hareket tahmin algoritmaları geliştirmemizi sağlar.

 

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir