Этот вектор показывает “усреднённое” направление

Делается это следующим образом, блоки делятся на 3 слоя, как показано на рисунке 1. Сперва обрабатывается 1й слой. Для каждого блока 1го слоя мы берём вектора перемещения, которые уже были найдены для его соседей (рисунок 2.а) и подвергаем их медианной фильтрации, получившийся вектор мы называем “вектором предсказания” (он отмечен на рисунке 3 как Vpred). Этот вектор показывает “усреднённое” направление перемещения соседних блоков и мы предполагаем, что и текущий блок должен двигаться примерно в этом направлении, поэтому поиск мы ведём не просто от текущего блока, а от текущего блока, сдвинутого на Vpred. Область поиска не меняется, но теперь у нас больше шансов найти правильный блок, т.к мы сдвинулись ближе к той области, в которой его нахождение наиболее вероятно.

 

На втором и третьем слое поиск ведётся аналогичным образом (рисунки 2.б и 2.в).

 

Что касается медианной фильтрации, почему используется именно она, а не, скажем, среднее арифметическое ? Потому что медианная фильтрация “не реагирует ” на всплески, т.е если среди множества векторов, малых по абсолютной величине, найдётся один очень большой, то среднее арифметическое может получиться не таким уж и маленьким. В нашем случае это не допустимо, мы должны придерживаться статистики и выбирать вектор, наиболее близкий ко всем остальным в множестве, это и делает медианная фильтрация.

 

Полученные вектора перемещений блоков сжимаются статистическим кодером без потерь, точнее сжимаются не сами вектора, а разница вектора и “предсказания”, она обозначена как v’ на рисунке 3. В статистическом кодере используется статистика, полученная из двумерного нормального распределения, что позволяет эффективно сжимать полученные вектора v

 

В процессе нахождения вектора v’ проводится RD-оптимизация, т. е. минимизация функции Лагранжа (показать). Здесь лямда — множитель Лагранжа, задающий баланс между качеством сжатия и битовыми затратами. Лямда является одним из параметров кодера, задающегося пользователем.

6.

Ну а теперь перейдём непосредственно к теме моей работы – разработка и оптимизация алгоритмов компенсации движения.

Ссылка на основную публикацию
Adblock detector