Главная > Видеокодирование. Н.264 и MPEG-4
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Пред.
След.
Макеты страниц

Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше

Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике

3.3. Временная модель

Целью временной модели является удаление избыточности между передаваемыми кадрами. Для этого создается кадр-прогноз, который вычитается из текущего кадра. Выходом этого процесса является остаточный кадр (разность кадров). При этом, чем лучше прогноз, тем меньше энергии содержится в остаточном кадре. Остаточный кадр кодируется и посылается декодеру, который воспроизводит кадр-прогноз по некоторым уже построенным кадрам, складывает его с остаточным кадром и, таким образом, восстанавливает текущий кадр. Кадр-прогноз формируется по одному или нескольким прошлым или будущим кадрам («ссылочным кадрам»). Как правило, точность прогноза может быть улучшена компенсированием движения между ссылочными кадрами и текущим кадром.

3.3.1. Прогноз по предыдущему видеокадру

Простейший метод временного прогнозирования основан на предыдущем кадре, который и служит кадром-прогнозом текущего кадра. Два последовательных кадра некоторой видеопоследовательности показаны на рис. 3.4 и 3.5. Кадр 1 является прогнозом кадра 2, и остаточный кадр, полученный вычитанием прогноза (кадра 1) из текущего (кадра 2), показан на рис. 3.6. На этом рисунке нейтральный серый цвет соответствует нулевым разностям пикселей, а более яркий или более темный оттенок серого цвета соответствует положительным или отрицательным разностям. Видно, что при таком простейшем прогнозе остаточный кадр содержит много энергии (на что указывают яркие и темные области кадра), а это означает, что в нем остался значительный объем информации, которую можно будет сжимать после временной модели. Много оставшейся энергии образуется из движения объектов в кадре, т.е. лучший прогноз можно построить на основе компенсации движения между двумя этими кадрами.

Рис. 3.4. Кадр 1.

Рис. 3.5. Кадр 2.

Рис. 3.6. Разность кадров 1 и 2.

 

Categories

1
Оглавление
email@scask.ru