1. АЛГОРИТМ ФРАГМЕНТАРНОГО
СЖАТИЯ ВИДЕОПОТОКА
Огнев И.В., Огнев А.И., Горьков А.Г.
Москва, 2012 г.

2. Постановка задачи
Разработать Выбрать параметры
Провести
эффективный алгоритма,
исследования
алгоритм сжатия максимизирующие
разработанного
видеопотока без коэффициент
алгоритма
потерь сжатия

3. Основные определения
Термин Определение
Видеопоток Массив кадров
Набор всех видимых пикселей и их яркостей в
Кадр
конкретный момент времени
Пиксел Минимальная единица изображения
Окно Прямоугольная область n1*n2 пикселей
Фрагмент Часть кадра, ограниченная окном
Результат выполнения операции исключающее
Разность
ИЛИ над двумя фрагментами
Набор всех разностей, встретившихся в
База данных разностей
видеопотоке
Префиксный код, позволяющий однозначно
Код разности
идентифицировать разность

4. Структура видеопотока

5. Основные методы сжатия
видеопотока
Кодирование
Независимое
межкадровых
сжатие кадров
изменений
Алгоритм
фрагментарного
кодирования

6. Характеристики
видеопотока
Характеристика Выбранное значение
Частота кадров 24 кадра в секунду*
Развѐртка Прогрессивная
Соотношение сторон 3/4*
Разрешение QVGA (320/240)*
Цветовое разрешение 4 bpp
* Алгоритм нечувствителен к данному параметру

7. Алгоритм сжатия
видеопотока
• Для всех окон вычисляются элементы,
Формирование
базы элементов
реально встречающиеся в видеопотоке
• Для полученных элементов строится
Построение
коротких кодов кодовое дерево
элементов
• Для каждого окна соответствующий элемент
Кодирование
фильма
кодируется полученным коротким кодом

8. Формирование базы
разностей
Формирование локальных Формирование общей
Формирование баз кадров
баз разностей базы разностей

9. Формирование базы кадра
(1)
Кадр N Кадр N+1

10. Формирование базы кадра
(2)
Уплотнѐнная база
База кадра
кадра
Окно Разность Кол-во
Разность Кол-во
1 0 1
2 0 1
0 48
3 0 1
4 Р4 1
Р4 1
5 Р5 1
Р5 1
6 Р6 1
7 0 1
Р6 1
… 0 1
13 Р13 1
Р13 1
14 Р14 1
15 Р15 1
Р14 1
16 0 1
… 0 1
Р15 1
54 0 1

11. Формирование ЛБР

12. Формирование общей базы
разностей
Общая база разностей получается из локальных
баз путѐм их объединения. Т.к. объѐм баз не
позволяет хранить их в ОЗУ, необходимо
использовать специальные алгоритмы,
оптимизированные для работы с диском.

13. Последовательные
слияние ЛБР
К достоинствам данного
алгоритма слияний
относится простота
реализации и возможность
оценить скорость роста базы.
Главным недостатком
является дополнительный
расход времени на
копирование постоянной
части базы.

14. Сбалансированные
слияния ЛБР
Метод сбалансированных
слияний чуть сложнее в
реализации и не позволяет
увидеть динамику роста
общей базы разностей, но
накладные расходы на
копирование баз значительно
уменьшены.

15. Структура закодированного
фильма
Объѐм сжатого складывается из двух составляющих: база
данных элементов и короткие коды элементов

16. Коэффициент сжатия
N1,N2 – Размеры кадра
n1,n2 – Размеры окна
M – Количество кадров в фильме
bpp – Глубина цвета
Nбазы – Количество уникальных разностей
pi – частота i-ого элемента базы

17. Эффективное представление
базы разностей
Вместо самой базы разностей можно передавать кодовое дерево.
Это позволит значительно уменьшить объѐм передачи

18. Повышение степени сжатия
В формуле Kсжатия все параметры кроме n1,n2
являются константами, поэтому степень сжатия
конкретного фильма может меняться только при
изменении конфигурации (размера и геометрии)
фрагмента.

19. Оценка вида функции
сжатия

20. Типы анализируемых
фильмов
Тип фильма Описание
Студийные съѐмки Все съѐмки происходят в одном
или нескольких помещениях.
Кардинальная смена сцены
происходит сравнительно
редко.
Видовые съѐмки Съѐмки природы с множеством
маленьких движущихся
объектов. Частая смена сцены.
Мультфильмы Однообразный фон.
Сравнительно простая
анимация. Редкая смена сцены.

21. Студийные съѐмки

22. Видовые съѐмки

23. Мультфильмы

24. Результаты
• Предложен новый эффективный алгоритм
сжатия видеопотока без потерь
• Выполнена оценка эффективности
предложенного алгоритма
• Произведена оптимизация параметров
алгоритма с целью повышения коэффициента
сжатия