Video Compression using Neural Weight Step and Huffman Coding Techniques

مقدمة:

تقترح هذه الورقة طريقة مخطط ضغط الفيديو الهرمي (HVCS) مع ثلاث طبقات هرمية من الجودة مع شبكة تحسين الجودة المتكررة (RQEN).  تستخدم تقنيات ضغط الصور لضغط الإطارات في الطبقة الأولى، حيث تتمتع الإطارات بأعلى جودة. باستخدام إطار عالي الجودة كمرجع ، تم اقتراح شبكة الضغط العميق ثنائي الاتجاه (BDC)  لضغط الإطار في الطبقة الثانية بجودة كبيرة. في الطبقة الثالثة، يتم استخدام جودة منخفضة لضغط الإطار باستخدام شبكة ضغط الحركة الواحدة(SMC) المعتمدة، والتي تقترح خريطة الحركة الواحدة لتقدير الحركة داخل إطارات متعددة. نتيجة لذلك ، يوفر SMC معلومات الحركة باستخدام عدد أقل من البتات. في مرحلة فك التشفير ، يتم تطوير شبكة تحسين الجودة المتكررة ((RQEN  المرجحة لأخذ كل من تدفق البتات والإطارات المضغوطة كمدخلات. في خلية RQEN ، يتم ترجيح إشارة التحديث والذاكرة باستخدام ميزات الجودة للتأثير بشكل إيجابي على معلومات الإطارات المتعددة ...

طرق العمل:

يوضح الجدولان 1 و 2 تمثيل القيم الناتجة لتشويه المعدل في مجموعتي بيانات الفيديو. كما ذكرنا سابقا ، يتم استخدام PSNR و MS-SSIM لتقييم الجودة، حيث يتم حساب معدلات البتات باستخدام بت لكل بكسل(bpp)  . يوضح الجدول 1 أداء PSNR، حيث يظهرون أداء PSNR أفضل لنموذج الضغط المقترح من الطرق الأخرى مثل Chao et al [7] أو الطرق المحسنة [1]. بالإضافة إلى ذلك ، يتفوقون في تطبيق H.265 على مجموعة بيانات JCT-VC القياسية. على الجانب الآخر ، أسفر مخطط الضغط المقترح عن أداء معدل بت أفضل من تطبيق H.265 على UVG. كما هو الحال في الجدول 2 ، قدم تقييم MS-SSIM أداء أفضل للمخطط المقترح من جميع النهج المستفادة الأخرى، حيث وصل إلى أداء أفضل من H.264 و .H.265 نظرا لأداء معدل البت على UVG ، يتمتع Lee et al. [11] بأداء مماثل، وحقق Guo et al [10] أداء أقل من H.265. التقديم على JCT-VC ، DVC [10] يمكن مقارنته فقط ب H.265 . على العكس من ذلك ، فإن أداء تشويه معدل HVCS له أداء أفضل واضح من H.265. علاوة على ذلك، يتم حساب معدل بت دلتا BjꝊntegaard (BDBR) [47] أيضا اعتمادا على H.265. يحسب مقياس BDBR متوسط الفرق في معدل البت مع الأخذ في الاعتبار مرساة H.265 ، حيث يشار إلى أداء أفضل على القيم المنخفضة ل BDBR [48] . يحسب مقياس BDBR متوسط الفرق في معدل البت مع الأخذ في الاعتبار مرساة H.265، حيث يشار إلى أداء أفضل على القيم المنخفضة ل BDBR [48]. في الجدول 3، يتم توضيح أداء BDBR اعتمادا على PSNR و MS-SSIM ، حيث يشار إلى تخفيض معدل البتات بالنظر إلى المرساة بأرقام سالبة معروضة. تتفوق هذه النتائج على أداء H.265، حيث تمثل الأرقام الجريئة أفضل النتائج التي تم تحقيقها من خلال الأساليب المستفادة. قدم الجدول 3 مقارنة عادلة حول تقنيات DVC المحسنة (MS-SSIM & PSNR) [10]  مع الأخذ في الاعتبار المرساة H.265.

الاستنتاجات:

يقترح هذا العمل مخطط ضغط فيديو مستفاد باستخدام جودة الإطار الهرمي مع التحسين المتكرر. على وجه التحديد، يقترح هذا العمل تقسيم الإطارات إلى مستويات هرمية 1 و 2 و 3 في انخفاض الجودة.  بالنسبة للطبقة الأولى، يتم اقتراح طرق ضغط الصور، مع اقتراح BDC وSMC للطبقات 2 و 3 على التوالي. تم تطوير شبكة RQEN بإطارات مضغوطة بجودة الإطار ومعلومات معدل البت كمدخلات لتحسين الإطارات المتعددة. أثبتت النتائج التجريبية كفاءة مخطط ضغط HVCS المقترح. وبالمثل مع تقنيات الضغط الأخرى ، يتم تعيين هيكل الإطار يدويا في هذا المخطط. يمكن تحقيق توصية واعدة للعمل المستقبلي من خلال تطوير شبكات DNN التي يتم تعلمها تلقائيا للتنبؤ والتسلسل الهرمي.