Phương pháp tạo thông tin phụ trợ dựa trên kỹ thuật học máy cho mã hóa video Wyner-Ziv

Bài viết đề xuất một kỹ thuật tạo thông tin phụ trợ cải tiến cho mã hóa video WZ bằng cách kết hợp hai ứng viên thông tin phụ trợ để tạo ra thông tin phụ trợ có chất lượng tốt trong quá trình giải mã. Các kết quả mô phỏng cho thấy các cải tiến đáng kể của chất lượng thông tin phụ trợ, và do đó là hiệu năng nén của bộ mã hóa video phân tán trong các điều kiện khác nhau như sự thay đổi của nội dung chuỗi video, kích thước video. Keywords- Video WZ, t
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Phương pháp tạo thông tin phụ trợ dựa trên kỹ thuật học máy cho mã hóa video Wyner-Ziv Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2021) Phương pháp tạo thông tin phụ trợ dựa trên kỹ thuật học máy cho mã hóa video Wyner-Ziv Nguyễn Thị Hương Thảo & Vũ Hữu Tiến Học Viện Công Nghệ Bưu Chính Viễn Thông Email: { thaonth, tienvh}@ptit.edu.vn Abstract— Mã hóa video Wyner-Ziv (WZ) là một trường xét mức độ méo tín hiệu thì sẽ không có sự tổn thất về hợp đặc biệt của mã hóa video phân tán – sơ đồ mã hóa hiệu suất nén khi so với trường hợp mã hóa kết hợp. video dựa trên các định lý Slepian-Wolf và Wyner-Ziv. Dựa trên các định lý này, một số sơ đồ mã hóa video Ngược lại với bộ mã hóa video dự đoán, mã hóa video WZ thực tế được đề xuất từ năm 2002 bởi một số nhóm WZ khai thác thống kê nguồn tại phía bộ giải mã để giữ nghiên cứu. Trong số đó phải kể đến kiến trúc cho bộ mã hóa có độ phức tạp thấp. Tuy nhiên, cho đến hiện nay mã hóa video WZ vẫn chưa đạt được hiệu năng DISCOVER [3] của nhóm dự án Châu Âu. Trong kiến nén như các giải pháp mã hóa video dự đoán truyền trúc này, các khung hình của chuỗi được chia thành hai thống. Lý do chính là đến từ việc tạo thông tin phụ trợ - tập khung hình: các khung hình chính và khung hình một dự đoán của khung hình WZ gốc, có chất lượng WZ. Nhóm ảnh (GOP) có kích thước n được định chưa cao. Để khắc phục vấn đề này, bài báo đề xuất một nghĩa là một tập gồm n khung hình trong có có một kỹ thuật tạo thông tin phụ trợ cải tiến cho mã hóa video khung hình chính và n  1 khung hình WZ. Các khung WZ bằng cách kết hợp hai ứng viên thông tin phụ trợ để tạo ra thông tin phụ trợ có chất lượng tốt trong quá trình hình chính được mã hóa và giải mã độc lập sử dụng các giải mã. Các kết quả mô phỏng cho thấy các cải tiến đáng kỹ thuật mã hóa chế độ Intra ví dụ như H.264/AVC kể của chất lượng thông tin phụ trợ, và do đó là hiệu Intra [4] hoặc HEVC Intra [5]. Các khung hình WZ năng nén của bộ mã hóa video phân tán trong các điều được mã hóa một cách độc lập, được biến đổi sang kiện khác nhau như sự thay đổi của nội dung chuỗi miền tần số và được lượng tử hóa. Tại phía bộ giải mã, video, kích thước video. các khung hình chính đã giải mã được sử dụng để tạo ra thông tin phụ trợ - đây là một ước lượng của khung Keywords- Video WZ, thông tin phụ trợ. hình WZ cần giải mã. Để ước lượng thông tin phụ trợ, kiến trúc DISCOVER sử dụng kỹ thuật nội suy thời I. GIỚI THIỆU gian bù chuyển động (MCTI) [6]. Mã hóa video WZ là sơ đồ mã hóa video khai thác Tuy nhiên, mã hóa video WZ vẫn chưa đạt được sự giống nhau giữa các khung hình liên tiếp của chuỗi hiệu năng nén như mã hóa video dự đoán. Một phần là video tại phía giải mã chứ không phải phía mã hóa như do chất lượng của thông tin phụ trợ vì thông tin phụ trợ các giải pháp mã hóa video dự đoán truyền thống. Do có ảnh hưởng lớn đến hiệu năng nén của hệ thống. Đã đó, các bộ mã hóa trong kiến trúc mã hóa video WZ có rất nhiều đề xuất được đưa ra nhằm cải tiến chất thường có độ phức tạp thấp và điều này phù hợp với lượng của thông tin phụ trợ. Trong bài báo này, chúng các ứng dụng mới như mạng giám sát video, mạng cảm tôi đề xuất một phương pháp mới để cải tiến chất lượng biến đa phương tiện. Các ứng dụng này yêu cầu bộ mã của thông tin phụ trợ trong mã hóa video WZ miền hóa có độ phức tạp thấp trong khi cho phép bộ giải mã biến đổi. Trong giải pháp này, chúng tôi tạo ra thông có độ phức tạp cao hơn. Ngoài ra, kiến trúc mã hóa tin phụ trợ bằng cách kết hợp hai SI ứng viên. SI ứng video WZ còn có khả năng phân bố linh hoạt độ phức viên thứ nhất là SI được tạo ra theo phương pháp tạp giữa bộ mã hóa và bộ giải mã tùy theo yêu cầu cụ truyền thống và ứng viên SI thứ hai được tạo ra dựa thể. trên mạng nơ-ron. Sau đó hai ứng viên này được kết Từ quan điểm lý thuyết thông tin, định lý Slepian- hợp với nhau để tạo ra SI cuối cùng. Phương pháp này Wolf [1] đối với nén không tổn thất phát biểu rằng có có thể tạo ra thông tin phụ trợ chính xác hơn và càng thể mã hóa các nguồn có tương quan với nhau một giống với khung hình WZ gốc bằng cách lựa chọn kỹ cách độc lập và giải mã chúng bằng cách kết hợp mà thuật học máy phù hợp. vẫn đạt được cùng tốc độ như trường hợp mã hóa và Bài báo được cấu trúc như sau. Phần II giới thiệu các giải mã kết hợp. Định lý này sau đó được mở rộng với nghiên cứu liên quan bao gồm giới thiệu ngắn gọn về tên gọi định lý Wyner-Ziv [2] phát biểu rằng khi mã kiến trúc bộ mã hóa được sử dụng trong bài báo và các hóa hóa độc lập với một số thông tin phụ trợ sẵn có tại nghiên cứu trước đó về tạo thông tin phụ trợ. Phần III phía giải mã với một số điều kiện nào đó, nghĩa là khi mô tả hệ thống đề xuất. Các tham số mô phỏng và kết và là các nguồn Gauss kết hợp không nhớ và có xem quả mô phỏng được trình bày trong Phần IV và kết ...