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視頻的模型編碼方法
發布時間: 2017-04-28      大小:  16px  14px  12px

 

與傳統的面向統計的預測/變換混合編碼技術相比,?模型編碼關注通過建模來描述視頻中結構或視覺先驗知識。模型編碼的歷史可以追溯到20世紀50年代,?Schreiber?等?(?1959)提出將視頻建模為紋理和邊緣分別進行編碼,?其中邊緣可以通過建立數學模型進行編碼?。?Pearson(1?995)將模型編碼中的模型定義為從信源模型中提取出來的對象模型,?相應地,?視頻編碼的模型編碼方法就是指對對象的描述信息(如大小、位置、運動等)進行編解碼。

模型編碼過程由分析和綜合(也稱合成)兩部分構成。首先,分析得到的對象動作信息(分割信息和描述信息)和殘差信息通過參數編碼的方式傳輸到解碼端?。?然后,?編碼和解碼過程中對象分析參數的重建結果將先與對象進行綜合,?然后將獲得的重建對象用于后續圖像的分析過程。

按照?Musmann(1994)的觀點,模型編碼可以一般化為多級:從底層的像素模型、塊運動模型到頂層的對象模型等。隨著模型編碼的發展,模型編碼已經擴展至網格運動模型、?場景模型和感知模型等。?Harashima等(1989)提出模型編碼六級分類法,?這里將它擴展為八級:從像素和塊級別的數據統計模型到基于幾何劃分和結構分割的模型,再到內容識別層次的對象模型、內容理解模型和感知模型以及智能分析模型。