Читать реферат по информатике, вычислительной технике, телекоммуникациям: "Алгоритм сжатия видео: рецепторы как кодировщики" Страница 4

(Назад) (Cкачать работу)

сможем проникнуть в ее секреты поглубже (имеется в виду способ обработки видеоряда), но пока остальные преобразования придется выполнять стандартными математическими средствами. Поэтому за "рецепторным" преобразованием вероятнее всего должны выполняться самые обычные операции из уже известных алгоритмов сжатия. В принципе, очищенное от избыточной информации изображение можно еще раз "очистить" уже операциями MPEG-сжатия, хотя, по моему мнению, это уже лишнее. Если уж удалось избавиться от избытка, не потеряв при этом информацию, тогда зачем терять ее дальше. Зато компенсация движения из MPEG подойдет сюда как раз кстати. Правда, ее бы немного модифицировать, чтобы уже четко выделенные контуры объектов не испортить. Что касается алгоритма Pixel Behaviour Check Дальше разговор пойдет для тех, кто захочет повозиться с доводкой идеи. У меня совсем нет времени заниматься и вопросами искусственного разума, и алгоритмом сжатия. "Рецепторное" преобразование открывает новые возможности в сжатии, поэтому его просто необходимо использовать в PBC-алгоритме. Основная фишка алгоритма - сжатие за счет контроля поведения пикселей видеокадров. Направление контроля - вдоль кадров, а не вдоль линий одиночного кадра, как в обычных алгоритмах. Думаю, такая мысль уже давно обсуждалась, просто никто не предлагал более-менее подходящее ее воплощение. В общем-то, компенсация движения из MPEG немного похожа по сути, но там ведется наблюдение за двигающимися объектами. Здесь же контролируется поведение каждого пикселя кадра, не обращая внимания на двигающиеся объекты. Вполне реально объединить компенсацию движения с контролем поведения остальных пикселей.Конечно, структуры данных в алгоритме может быть придется слегка подправить. Во-первых, в числе первых шагов должно идти "рецепторное" преобразование видеокадра. По этим причинам могут отпасть за ненадобностью YCbCr-преобразование и перевод в процентные отношения, хотя структуры спроектированы так, что к ним можно просто "нарастить" новое преобразование, вообще не трогая структуры.Во-вторых, коды поведений пикселей можно перестроить так, чтобы стало возможным кодировать поведение пикселей не только через массив поведений, но и с помощью дополнительных алгоритмов. Если подключать еще и компенсацию движений, тогда для нее также выделяется отдельный код. При желании коды поведений можно перестроить, не прибегая к изменению структур данных. Например, в моих исходных кодах декодера вы можете посмотреть, как я выделил определенные коды для перезагрузки массива поведений, для титров и тому подобного. Вы можете поступить точно таким же образом. Ну, тут не мне вас учить.В-третьих, в декодере нужно будет написать обратное "рецепторное" преобразование. Оно не сложное, главное - заведомо знать, в какую сторону выполнялась имитация микродвижения глаза. Очень даже возможно, чтобы направление микродвижения могло меняться по ходу кодирования видео. Но это уже частности.Касательно исходников декодера могу сказать, что я использовал самый простой вариант чтения байт из видеофайла. По этой причине скорость извлечения информации из видеопотока невысока. Лучше всего создать буфер в памяти, куда изначально