Язык статьи -русский Ссылка для цитирования: Нгуен Ван Чыонг, Тропченко А.А. Иерархический адаптивный алгоритм шаблонного поиска для оценки движения при анализе видеопоследовательности // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2016. Т. 16. № 3. С. 474-481. doi: 10.17586/2226-1494-2016-16-3-474-481 Аннотация Предмет исследования. Рассматриваются алгоритмы оценки движения для анализа видеопоследовательностей в стандартах сжатия MPEG-4 Visual и Н.264. На основе анализа достоинств и недостатков существующих алгоритмов был предложен собственный алгоритм. Метод. Алгоритм, названный нами иерархическим адаптивным алгоритмом шаблонного поиска (иерархический ARPS, Hierarchical ARPS), включает в себя классический адаптивный алгоритм шаблонного поиска ARPS и иерархический поиск MP (Hierarchical search or Mean pyramid). Алгоритмы оценки движения реализованы с помощью пакета MATLAB и протестированы на нескольких видеопоследовательностях. Основные результаты. В качестве критериев оценки алгоритмов использованы скорость работы, соотношение сигнал/шум, среднеквадратичная ошибка и среднее абсолютное отклонение. Предложенный метод показал гораздо большее быстродействие при сравнимой ошибке и отклонению. Соотношение сигнал/шум оказалось на разных видеопоследовательностях как больше, так и ниже показателей известных алгоритмов, что требует дальнейших исследований. Практическая значимость. При использовании взамен стандартного алгоритма в кодеках MPEG-4 и H.264 предложенный алгоритм позволяет значительно снизить время сжатия и может быть рекомендован для применения в телекоммуникационных системах для задач хранения, передачи и обработки мультимедиа данных. Mechanics and Optics, 2016, vol. 16, no. 3, pp. 474-481. doi: 10.17586/2226-1494-2016 Abstract Subject of Research. The paper deals with the motion estimation algorithms for the analysis of video sequences in compression standards MPEG-4 Visual and H.264. A new algorithm has been offered based on the analysis of the advantages and disadvantages of existing algorithms. Method. The algorithm is called hierarchical adaptive rood pattern search (Hierarchical ARPS, HARPS). This new algorithm includes the classic adaptive rood pattern search ARPS and hierarchical search MP (Hierarchical search or Mean pyramid). All motion estimation algorithms have been implemented using MATLAB package and tested with several video sequences. Main Results. The criteria for evaluating the algorithms were: speed, peak signal to noise ratio, mean square error and mean absolute deviation. The proposed method showed a much better performance at a comparable error and deviation. The peak signal to noise ratio in different video sequences shows better and worse results than characteristics of known algorithms so it requires further investigation. Practical Relevance. Application of this algorithm in MPEG-4 and H.264 codecs instead of the standard can significantly reduce compression time. This feature enables to recommend it in telecommunication systems for multimedia data...
The paper presents the study of video data encoding methods by intraframe prediction in N. 265/HEVC standard. A rapid decision-making scheme for intraframe predictions is proposed. According to the proposed scheme the complexity of the texture block coding is firstly calculated and the threshold value for rapid selection of the block coding size is set. That reduces the number of possible prediction modes. The existing and proposed encoding methods were tested on several video sequences by modeling in Visual C++ environment. To evaluate the methods criteria of video sequence quality (PSNR), bitrate and encoding time were used. The results showed that compared with the reference software of HEVC -HM 16.0, the proposed scheme gives the possibility to reduce the encoding time by approximately 13.6%, while the scheme suffers from a negligible average PSNR loss (dB 0.0033). The application of the proposed approach can reduce significantly the encoding time instead of the traditional encoding in the H. 265/HEVC video codec and can be recommended for the further study by the JCT-VC (Joint Collaborative Team on video Coding).
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.