Výukový videokodek

| Kategorie: Diplomové, bakalářské práce  | Tento dokument chci!

Prvním cílem diplomové práce je prostudování základních principů komprimace obrazových signálů. Seznámení se s technikami používanými pro redukci zbytečnosti a nadbytečnosti v obrazovém signálu. Druhým cílem je, na základě těchto informací, realizovat jednotlivé komprimační nástroje v programovém prostředí Matlab a sestavit tak jednoduchý model video kodeku. Diplomová práce obsahuje popis realizace tří základních komprimačních bloků a sice - kódování uvnitř snímku, mezi snímkové kódování a kódování s proměnnou délkou slova - podle standardu MPEG-2.

Vydal: FEKT VUT Brno Autor: Martin Dvořák

Strana 55 z 72

Vámi hledaný text obsahuje tato stránku dokumentu který není autorem určen k veřejnému šíření.

Jak získat tento dokument?






Poznámky redaktora
Jednosměrná předpověď obrazu tedy jeden klíčových nástrojů komprimace obrazu. Z přiložených průběhů lze také vypozorovat, dosahováno poměrně malých hodnot bitových rychlostí. zapříčiněno rozdílným kvantizačním parametrem pro každý typ snímku. 54. Zvýšení kvality není ale tak dramatické jako P snímků samotných. Výsledky byly získány při nastavení komprimace: vzorkování 4:2:0, kvantizační tabulky MPEG-2, plné vyhledávání, velikost vyhledávacího okna +/– pixelů, srovnávací kritérium SAE, vyhledávání prostorové doméně. Následuje skupina velmi dynamických sekvencí (Foreman, Mobile). něco větší rozdíl ve výkonnosti sekvence Container rovnoměrným pomalým pohybem. Kvantizační parametr pro snímek respektive odvozen od kvantizačního parametru snímku podle rovnic 1,1QPQP (19) ( 11,5QPQP +⋅= (20) Při nastavení identického kvantizačního parametru pro každý snímek dostaneme průběhy pokrývající vyšší bitové rychlosti, viz obr. 58, vyvodit výrazné zvýšení kvality dekomprimované sekvence při zapnuté podpoře snímků oproti přenosu pouze snímků. Tímto nastavením se ovšem zmenší rozdíly mezi jednotlivými nástroji, jmenovitě rozdíl mezi snímky s přesností vyhledávání pixelu není tak dobře pozorovatelný jako nastavení rozdílným kvantizačním parametrem. těchto průběhů možné vypozorovat jistou linearitu křivek rovnoměrného pohybu (Mobile) oproti nahodilému pohybu (Foreman). Výsledky sekvence Salesman, která obsahuje střední pohyb přes nemalou část obrazu, pokračují trendu zvětšujících rozdílů mezi snímky. Z pohledu jednotlivých sekvencí jasné, rozdíl mezi snímky zvyšuje spolu dynamičtějším obsahem obrazu. Při zapnutí podpory snímků byla zvolena možnost tří sobě jdoucích snímků. tomto případě navíc vykazuje nastavení stejným kvantizačním parametrem něco nižší výkonnost snímků při nižších bitových .44 3. Další ušetření velikosti bitového toku při zachování kvality dosaženo obousměrnou předpovědí obrazu snímky opět možností přesnějšího vyhledávání. Lepších výsledků, této předpovědi, dále dosaženo vyhledáváním přesností pixelu. těchto sekvencí je také dosažena vysoká kvalita při výrazně menší bitové rychlosti než obsahově výrazně pohyblivějších sekvencí. Z globálního pohledu, bez rozdílu charakteru obrazu, lze následujících grafů, viz obr. Každý graf obsahuje pětici křivek: • Pouze snímky (bez odhadu kompenzace pohybu), • snímky, vyhledávání přesností celého pixelu (Full pel), • snímky, vyhledávání přesností pixelu (Half pel), • snímky, vyhledávání přesností celého pixelu (Full pel) a • snímky, vyhledávání přesností pixelu (Half pel). porovnání obr. sekvence News, kde scéna velké části statická, pouze malou oblastí rychlého pohybu, rozdíl velmi malý.1 Výkonnost nástrojů odhadu kompenzace pohybu V této části jsou uvedeny výsledky poskytující přehled výkonnosti (závislost PSNR na bitové rychlosti) základních nástrojů (P, snímky) pro různý obsah charakter scény.4