Komponentenbasierte Kompression von Bild- und Videosignalen

图像和视频信号的基于分量的压缩

• 批准号: 155671799
• 负责人: Professor Dr.-Ing. Jens-Rainer Ohm
• 金额: --
• 依托单位: Lehrstuhl und Institut für Nachrichtentechnik (IENT)
• 依托单位国家: 德国
• 项目类别: Research Grants
• 财政年份: 2009
• 资助国家: 德国
• 起止时间: 2008-12-31 至 2011-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/155671799?language=en
• 关键词: Komponentenbasierte; Kompression; von; Bild; und

Das Ziel des Vorhabens ist, ein Bild- und Videokompressionsverfahren zu entwickeln, das rauschartige Textur besonders effizient codiert, indem dieser Signalanteil parametrisch modelliert wird. Die Anforderungen des pixelweisen Qualitätsmaßes der üblichen Kompressionsverfahren sollen somit für rauschartige Textur gelockert werden. Dies wird erreicht, indem das Signal zunächst mit Hilfe eines Denoising Verfahrens in zwei additive Komponenten zerlegt wird; Die Strukturkomponente entspricht dem Ergebnis des Denoisingprozesses und daher einer vereinfachten Version des Signals. Für diese wird ein am Institut entwickeltes, auf H.264/AVC basierendes Kompressionsverfahren verwendet, das weiter optimiert werden soll. Das Residualbild ist die Rauschkomponente, die einerseits wenig Struktur beinhaltet, andererseits aber eine hohe Entropie besitzt und damit in klassischen Bild- und Videoübertragungssystemen schwer zu codieren ist. Diese wird mit Hilfe eines parametrisierten Modells dargestellt und soll unter Verzicht auf Pixel Fidelity übertragen werden. Möglicherweise kann bei diesem Verfahren auf den Einsatz von visuellen Qualitätsmaßen verzichten werden. Dies soll mit Hilfe von subjektiven Tests untersucht werden. Weitere Schwerpunkte des Vorhabens sind die Weiterentwicklung des bestehenden Modells für die Rauschkomponente auf Färb- und Bewegtbilder und die Entwicklung eines effizienten Kompressionsverfahrens für die Modellparameter.

这是一种图像和视频压缩的方法，纹理的提取需要有效的编码，因此信号的参数化建模是必要的。Die Anforderungen des pixelweisen Qualitätsmaßes der üblichen Kompressionsverfahren sollen somit für rauschartige Textur gelockert韦尔登.这将是错误的，因为信号与两个附加组件中的一个去噪滤波器一起使用;结构组件将用于去噪过程的结果，并提供一个通用的信号版本。这将在H.264/AVC的基础上进行压缩测试，因此可以进行更好的韦尔登。剩余图像是一种由结构组成的图像，它是一种熵，在经典图像和视频图像系统中是一种重要的编码。这将与Hilfe的一个参数化模型相结合，并解决了像素保真度韦尔登的问题。Möglicherweise kann bei diesem Verfahren auf den Einsatz von visuellen Qualitätsmaßen verzichten韦尔登。只有通过主观测试才能进行韦尔登。Weitere Schwerpunkte des Vorhabens sind die Weiterentwicklung des bestehenden Models für die Rauschkomponente auf Färb- und Bewegtbilder und die Entwicklung eines effizienten Kompressionsverfahrens für die Model.