Управление параметрами алгоритма сжатия видеоинформации при передаче данных в системах мобильной связи

• Автор: Беляев, Евгений Александрович
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2008
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 172 с. : ил.

ВВЕДЕНИЕ

РАЗДЕЛ 1. Методы сжатия видеоинформации

1Л Обобщенная схема системы сжатия видеоинформации

1.2 Сжатие информации без потерь

1.2.1 Код Хаффмана

1.2.2 Арифметическое кодирование

1.3 Сжатие информации с потерями

1.3.1 Кодирование источников с заданным критерием качества . .

1.3.2 Равномерное скалярное квантование и функция

скоростьискажение .

1.4 Устранение пространственной избыточности видеоинформации .

1.4.1 Преобразование цветового пространства
1.4.2 Дискретное косинусное преобразование
1.4.3 Дискретное вейвлетное преобразование
1.5 Устранение временной избыточности видеоинформации
1.5.1 Оценка движения в задача сжатия видеоинформации
1.5.2 Быстрые алгоритмы оценки движения .
1.5.3 Алгоритмы оценки движения, учитывающие битовые затраты па векторы движения
1.6 Краткая характеристика стандартов сжатия видеоинформации .
1.7 Выводы по разделу.
РАЗДЕЛ 2. Управление арифметическим кодером в задачах сжатия видеоинформации
2.1 Арифметическое кодирование в задачах сжатия видеоинформации
2.2 Практическая реализация двоичного арифметического кодирования.
2.3 Контекстное адаптивное двоичное арифметическое кодирование .
2.4 Алгоритм адаптивной оценки с периодическим масштабированием счетчиков
2.5 Скользящее окно и его аппроксимации.
2.6 Реализация алгоритмов оценки вероятности при помощи конечного автомата
2.7 Алгоритм виртуального скользящего окна
2.7.1 Описание алгоритма и выбор параметров.
2.7.2 Оценка сложности алгоритма и практические результаты . .
2.8 Алгоритм адаптивного виртуального скользящего окна
2.8.1 Постановка задачи.
2.8.2 Универсальное кодирование с учетом функции цели.
2.8.3 Кодирование с учетом функции цели для случая виртуального скользящего окна
2.9 Выводы по р вдел у.
РАЗДЕЛ 3. Алгоритмы оценки движения при сжатии на низких битовых
скоростях
3.1 Оценка движения для случая передачи видеоданных по низкоскоростным каналам связи.
3.2 Алгоритм иерархической оценки движения
3.3 Модифицированный алгоритм иерархической оценки движения
3.3.1 Иерархическое разбиение Ркадра
3.3.2 Кодирование векторов движения Ркадра.
3.3.3 Оценка движения, разбиение и кодирование векторов движения для Вкадров.
3.4 Модифицированный алгоритм иерархической оценки движения с ограничением
3.4.1 Случай ограничения количества бит или уровня искажения
на кадр
3.4.2 Случай минимаксного ограничения уровня искажения на кадр
3.5 Оценка сложности алгоритма и практические результаты
3.6 Управление скоростью кодирования для группы видеоисточников
3.6.1 Управление скоростью кодирования для одного видеоисточника
3.6.2 Постановка и решение задачи для группы видеоисточпиков .
3.7 Выводы по разделу.
РАЗДЕЛ 4. Управление скоростью кодирования при ограничениях на объем памяти и задержку
4.1 Особенности систем сжатия и передачи с ограничением на память
4.2 Задержка в системе сжатия и передачи видеоинформации
4.3 Управление скоростью кодирования но минимаксному критерию искажения
4.3.1 Постановка минимаксной оптимизационной задачи
4.3.2 Решение минимаксной задачи последовательным поиском . .
4.3.3 Алгоритм управления скоростью кодирования при ограничении на память
4.4 Управление скоростью кодирования по минимаксному критерию искажения с учетом смены сцены.
4.4.1 Постановка расширенной минимаксной оптимизационной задачи.
4.4.2 Определение момента смены сцепы .
4.4.3 Алгоритм управления скоростью кодирования при ограничениях на намять с учетом смены сцены .
4.5 Выбор параметров алгоритмов и практические результаты . . . .
4.6 Методика тестирования алгоритмов управления при помощи модели источниккодер видеоинформации
4.6.1 Недостатки традиционных подходов к тестированию алгоритмов управления скоростью кодирования .
4.6.2 Допущения модели источниккодер видеоинформации
4.6.3 Классификация состояний видеоисточннка.
4.6.4 Выбор модели функции скоростьискажение
4.6.5 Методика тестирования алгоритмов управления .
4.7 Выводы но разделу
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Список использованных источников


К наиболее часто используемым преобразованиям относится преобразование цветового пространства, а также двумерное дискретное косинусное преобразование и двумерное дискретное вейвлетпое преобразование см. Во втором случае из предшествующих отсчетов видеосигнала, например при помощи линейной комбинации, формируется сигнал предсказания. Затем, путем поэлементного вычитания между кодируемым и предсказанным сигналами, формируется разностный сигнал, который подвергается дальнейшей обработке. Два вышеописанных подхода могут применяться как по отдельности, так и совместно. Для устранения временной избыточности источников видеоинформации наиболее часто применяется блоковая компенсация движения, которая является разновидностью кодирования с предсказанием. В этом случае видеокадр разбивается на прямоугольные блоки одинакового либо переменного размера. Затем выполняется процедура оценки движения, при которой в текущем кадре для каждого блока выполняется поиск в базовом кадре наиболее похожего блока, смещенного на вектор, называемый вектором движения. После выполнения процедуры оценки движения, путем вычитания соответствующих значений яркостей и цветностей пикселов текущего блока н найденного блока, формируется разностный блок, который кодируется вместе с вектором движения. При передаче видеоданных от мобильных устройств возникает задача уменьшения вычислительной сложности поиска вектора движения см. В связи с этим особый интерес представляет разработка алгоритмов оценки движения, которые обладают относительно низкой вычислительной сложностью и при этом минимизируют битовые затраты на векторы движения см. Менее распространены методы устранения временнбй избыточности на основе кодирования с преобрачзованием например, на трехмерном косинусном преобразовании и временной фильтрации. Для регулирования скорости кодирования видеоинформации применяется квантование, в результате которого вносится искажение см. Как правило используется скалярное квантование, однако в некоторых случаях используется более сложное векторное квантование. Для статистического союатия без потерь векторов движения и данных, полученных после квантования, используются известные в теории информации подходы см. При этом из теории информации известно, что адаптивное арифметическое кодирование более эффективно с точки зрения степени сжатия. При передаче видеоданных по каналам связи с низкой пропускной способностью возникает задача дальнейшего повышения эффективности адаптивного арифметического кодирования, в частности усовершенствование алгоритмов адаптивной оценки вероятности появления символа на выходе источника см. Как уже было отмечено выше, психофизическая избыточность видеоинформации вызвана особенностью восприятия изображений зрительной системой человека. Например, при восприятии яркости света, попадающего в глаз, зрительная система ведет себя как нелинейная система с логарифмической характеристикой 2. Кроме того, система зрения человека не чувствительна к очень высоким или очень низким пространственным частотам. Поэтому для устранения психофизической избыточности применяются специальные методы предфильтрацнп и квантования, которые устраняют незаметные для глаза человека детали. Также с учетом особенностей зрительной системы человека используют алгоритмы постфильтрации, которые выполняются на стороне декодера для минимизации шумов квантования. Параметры алгоритма сжатия влияют на соотношение скорости кодирования и уровня искажения. Например, при увеличении шага квантования как правило повышается уровень искажения и уменьшается скорость кодирования. При передаче видеоинформации задается некоторый набор ограничений, о учетом которого необходимо найти оптимальное по заданному критерию искажения управление параметрами кодера видеоинформации. Алгоритмы, которые решают такую задачу, называются алгоритмами ущкюления скоростью кодирования видеоинформации. Решение такой задачи достигается путем варьирования параметров алгоритма кодирования, что требует рассмотрения и возможной модификации описанных выше операций, входящих в систему сжатия видеоинформации. Например, одна из таких модификаций, рассмотренная в подразделе 3.