Algoritmos para o módulo de controle de taxa de codificação de vídeos multivistas do padrão H.264/MVC / Algorithms for encoding rate control module for multiview videos of h.264/mvc standard
AUTOR(ES)
Bruno Boessio Vizzotto
FONTE
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia
DATA DE PUBLICAÇÃO
2012
RESUMO
Esta dissertação de mestrado apresenta um novo esquema de controle de taxa hierárquico ¿ HRC ¿ para o padrão MVC ¿ extensão para vídeos de múltiplas vistas do padrão H.264 ¿ com objetivo de melhorar o aproveitamento da largura de banda oferecida por um canal entregando o vídeo comprimido com a melhor qualidade possível. Este esquema de controle de taxa hierárquico foi concebido para controlar de forma conjunta os níveis de quadro e de unidades básicas (BU). O esquema proposto explora a correlação existente entre as distribuições das taxas de bits em quadros vizinhos para predizer de forma eficiente o comportamento dos futuras bitrates através da aplicação de um controle preditivo baseado em modelos ¿ MPC ¿ que define uma ação de controle apropriada sobre as ações de adaptação do parâmetro de quantização (QP). Para prover um ajuste em granularidade fina, o QP é adicionalmente adaptado internamente para cada quadro por um processo de decisão de Markov (MDP) implementado em nível de BU capaz de considerar mapas com Regiões de Interesse (RoI). Um retorno acoplado aos dois níveis supracitados é realizado para garantir a consistência do sistema. Aprendizagem por Reforço é utilizada para atualizar os parâmetros do Controle Preditivo baseado em Modelos e do processo de decisão de Markov. Resultados experimentais mostram a superioridade da utilização do esquema de controle proposto, comparado às soluções estado-da-arte, tanto em termos de precisão na alocação de bits quanto na otimização da razão taxa-distorção, entregando um vídeo de maior qualidade visual nos níveis de quadros e de BUs.
ASSUNTO(S)
codificacao : video digital microeletronica video encoding multiview video coding video digital rate control model predictive control markov decision process reinforcement learning
ACESSO AO ARTIGO
http://hdl.handle.net/10183/54865Documentos Relacionados
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