Д.В. Ковальчук
Московский физико-технический институт
1. Введение
Предлагаемый метод межкадрового кодирования основывается на способности КНС апроксимировать последующий кадр по предыдущему. Информацией, позволяющей получить последующий кадр по предыдущему, являются веса апроксимирующей клеточной нейронной сети. Операция сжатия производится путем обучения КНС при кодировании каждого кадра. Восстановление кадра по опорному (предыдущему) происходит при работе КНС в режиме прямого распространения.
2. Предлагаемый метод межкадрового кодирования
Для решения задачи межкадрового кодирования используется модель КНС с промежуточными итерациями, при этом кадр разбивается на прямоугольные области равных размеров, внутри каждой области все клетки имеют одинаковые шаблоны. При разбиении КНС на области с различными наборами весовых коэффициентов, преобразования, совершаемые соседними областями, могут достаточно сильно различаться, и на границах областей производятся неоптимальные преобразования. Для сглаживания границ между соседними областями предлагается использовать усреднение весов.
Для достижения наилучшего результата предлагается использовать гибридный метод межкадрового кодирования - предварительное кодирование векторами движения и последующее кодирование весами КНС по предложенному выше методу. Таким образом используются достоинства обоих методов - вектора движения позволяют лучше кодировать быстро перемещающиеся участки кадра, а КНС - передавать локальные изменения.
3. Результаты
Результат компенсации кадра векторами движения (справа изображен кодируемый кадр, слева - результат компенсации), ошибка 1150.
Результат компенсации гибридным методом (справа изображен результат промежуточной компенсации, слева - результат после обработки КНС), ошибка 1060:
