Signallarning ixchamlashtirish algoritmlari oʼrganish reja

Signallarning ixchamlashtirish algoritmlari oʼrganish
REJA:

• So’ngi yillarda olib borilayotgan ishlar
• Signallardi kodlash algoritmlari
• Persuptual kodlash
• Xulosa
• Foydalanilgan adabiyotlar

So'nggi yillarda signallarni siqish texnologiyasi sezilarli yutuqlarga erishmoqda, ammo biz hali ham mavjud imkoniyatlar va texnologik maqsadlar orasidagi farqni ko'rmoqdamiz (masalan, cheklanmagan tasvirlarni yuqori sifatli kodlash 0,25 ot / sek.). Ushbu maqsadlarga erishish uchun bir nechta tadqiqot yo'nalishlari zarur. Pertseptual kodlash - ulardan biri. Ushbu kontseptsiya signalni siqish holatiga barqaror va tobora ortib boradigan ta'sir ko'rsatdi. Kelajakda idrokni kodlash va shu bilan umuman tasvirni siqish rolini oshirish uchun biz bir nechta tadqiqot muammolarini hal qilishimiz kerak, ularning ba'zilari quyida tasvirlangan.
Sezgilarni kodlash algoritmlari yanada mustahkam, kengaytiriladigan va ko'chma bo'lishi kerak. Turli xil signal turlari (yorqinlik va xromans), turli xil kodlovchi turlari (harakat kompensatsiyasi va 3 o'lchovli kodlash, pastki tarmoqli va konvertatsiya qilish kodlash) va turli xil signal muhitlariga (intervalgacha va progressiv skanerlash, kameraga nisbatan juda toza) murojaat qilish kerak. - har qanday vaziyat uchun empirik pertseptual modelni kashf etmasdan shovqin bilan cheklangan ma'lumotlar, masofadan turib ko'rishga nisbatan). Agar idrok algoritmlari shu yo'llar bilan yanada mustahkamlansa, ularni yangi xizmatlar va kodlash standartlari uchun tez rivojlanayotgan texnologiyalarga kiritish imkoniyati ham ancha yuqori.
Kodlashning turli modullarida idrok etishning rolini yaxshiroq tushunish kerak. Boshqacha qilib aytganda, sezgi ko'rsatkichlari harakatni kompensatsiya qilish algoritmlari, fazoviy-vaqtinchalik kodlash, vektorli kvantlash, oldingi va keyingi ishlov berish, vaqt chastotalarini tahlil qilish usullari, shu jumladan multiresolution, piramida va to'lqinlar texnikasi, va nihoyat yaxshilanishi kerak. , signallarni ishlab chiqarish uchun paydo bo'lgan modellar (masalan, inson yuzi tasvirlari uchun simli ramka modeli [1]).
Vizyonda shovqinni maskalash nazariyalarini yaxshiroq birlashtirish kerak, xususan vaqtinchalik maskalashni yaxshiroq tushunish va qo'llash kerak.
3.16-rasmdagi MND modelidagi buzilishning davomiyligi muhim qo'shimcha ishlarga muhtoj. Hozirgi vaqtda DND (R) buzilishining qabul qilinadigan yo'lini belgilashdan ko'ra JND nuqtasini (Rp (0) tezlikni nolli sezgirlik buzilishi) o'rnatish juda yuqori chegara deb ataladi. nolga teng bo'lmagan D. mintaqasi. Bu 3.34-rasmda ko'rsatilgan. Dp (R) ning aniq shakli chindan ham noma'lum, ammo biz uning mse asosidagi buzilish darajasi egri chizig'idan chap tomonga yaxshi siljiganligini bilamiz; bu egri chiziq RND (0) ning JND nuqtasidan sezilarli darajada yuqori bo'lgan nol buzilish tezligiga ega Rrmse (0). Gomomorfik model sezgir buzilish - tezlik egri chizig'ining shaklini aniqlash metodologiyasida foydali bo'lishi mumkin. Dp (R) funktsiyasi mavjud bo'lsa ham, ushbu bilimlarni statsionar bo'lmagan kirish bilan haqiqiy kodlovchi ichiga kiritish juda qiyin muammo. Ushbu muammoni hal qilishning bir qismi 3.16-rasmda bit tezligini boshqarishni ta'minlaydigan samarali buferni boshqarish mexanizmini loyihalashdir.