Введение в сжатие видео
Download as ppt, pdf0 likes1,122 views
Документ обсуждает методы сжатия видео для уменьшения размера данных, необходимых для хранения и передачи. Основные технологии включают использование пространственной и временной избыточности, а также компрессию движения для повышения эффективности. В нем также рассматриваются различные типы кадров и сложности, связанные с оценкой качества видео.
1 of 15
Downloaded 25 times
Ad
Recommended
Повышение степени сжатия видео
Повышение степени сжатия видеоMSU GML VideoGroupДокумент рассматривает методы повышения степени сжатия видео, включая изменение алгоритмов сжатия, постфильтрацию и предварительную обработку. Он детализирует различные техники, такие как фильтрация DCT коэффициентов и улучшение алгоритмов компенсации движения. Также подчеркивается влияние шумов и артефактов на качество видео и необходимость их подавления для улучшения результата.
Анализ изображений и видео. Обнаружение текста на изображенияхслайды последней
Анализ изображений и видео. Обнаружение текста на изображенияхслайды последнейYandexДокумент содержит лекцию о методах обнаружения текста на изображениях, включая преобразование хафа и анализ текстурных признаков. Рассматриваются различные задачи, такие как анализ структуры страниц, локализация текста и применение комбинированных методов. Также упоминаются алгоритмы и технологии, используемые в системах оптического распознавания текста (OCR) и автоматизации обработки изображений.
ВТ-2015 Лекция 3. Кодирование, часть 2
ВТ-2015 Лекция 3. Кодирование, часть 2Denis KorolevЛекция охватывает кодирование видео, включая аналоговое и цифровое преобразование, дискретизацию и квантование. Рассматриваются цветовые пространства, основы работы с видеокодеками и важные теоремы, такие как теорема Найквиста-Шеннона. В конце предлагается тест на понимание представленных материалов.
Видео + Конференция. Как получить правильное изображение? Константин Смирнов
Видео + Конференция. Как получить правильное изображение? Константин СмирновTrueConfДокумент представляет собой руководство по выбору и характеристикам различных типов видеокамер, включая веб-камеры, камкордеры, PTZ и IP камеры, а также профессиональные цифровые камеры. Описаны технические параметры, методы подключения, кодеки и рекомендации по освещению для достижения оптимального качества видео. В заключение даны советы по подготовке устройств и программного обеспечения для видеоконференций.
Кадры решают все, или стриминг видео, Александр Тоболь (Одноклассники)
Кадры решают все, или стриминг видео, Александр Тоболь (Одноклассники)OnticoДокумент описывает технологии стриминга видео на платформе Одноклассники, акцентируя внимание на производительности и качества трансляций. Основные цели включают ускорение старта видео и перемотки, а также уменьшение количества буферизаций, особенно на мобильных устройствах. Используются различные кодеки и контейнеры, такие как mp4 и MPEG-DASH, для обеспечения оптимального качества видео в зависимости от условий сети.
алгоритм фрагментарного сжатия видеопотока
алгоритм фрагментарного сжатия видеопотокаgorkoffДокумент описывает новый алгоритм фрагментарного сжатия видеопотока, разработанный для эффективного сжатия без потерь. Основное внимание уделяется параметрам сжатия, формированию баз разностей и кодированию элементов для оптимизации процесса. Результаты подтверждают эффективность алгоритма и его возможность повышения коэффициента сжатия.
Кадры решают все, или стриминг видео в «Одноклассниках». Александр Тоболь
Кадры решают все, или стриминг видео в «Одноклассниках». Александр Тобольodnoklassniki.ruДокумент посвящен технологии стриминга видео в социальной сети Одноклассники, включая детали о производительности, кодировании и методах доставки контента. Основное внимание уделяется проблемам, связанным с ускорением загрузки и перемотки видео, а также уменьшением количества прерываний. Обсуждаются различные протоколы и технологии, такие как MPEG-DASH и HLS, для адаптивного потокового видео в зависимости от условий сети.
29. Сжатие изображений.ppt
29. Сжатие изображений.pptMisterTom1Документ обсуждает алгоритмы сжатия изображений, включая традиционные и современные методы с потерей информации, такие как JPEG и волновое сжатие. Он подчеркивает проблемы, связанные с оценкой потерь качества изображений и компромиссы между степенью сжатия и качеством. В заключение освещены достоинства и недостатки различных алгоритмов, включая их влияние на визуальное восприятие и применение в различных сферах.
Обзор алгоритмов генерации ракурсов для многоракурсных видео
Обзор алгоритмов генерации ракурсов для многоракурсных видеоMSU GML VideoGroupДокумент рассматривает алгоритмы генерации ракурсов для многоракурсных видео, включая методы инpainting, рендеринга на основе глубины и синтеза видов, с акцентом на алгоритмы, использующие информацию о глубине и движении. Основные проблемы включают заполнение областей открытия и коррекцию артефактов, возникающих в процессе деформации ракурсов. Выводы подчеркивают как преимущества, так и недостатки предлагаемых подходов, включая зависимость результатов от качества карты глубины.
Некоторые методы сегментации видео
Некоторые методы сегментации видеоMSU GML VideoGroupДокумент обсуждает методы сегментации видео, акцентируя внимание на различных подходах, таких как сегментация на основе траекторий и online dense segmentation. Основное внимание уделяется алгоритмам, использующим оптический поток и кластеризацию для разделения объектов и фона в видео. В заключении представлены примеры применения и оценки эффективности методов сегментации.
Обзор методов сравнения фильмов
Обзор методов сравнения фильмовMSU GML VideoGroupДокумент описывает методы сравнения фильмов, включая различия в версиях, такие как порядок сцен, вставки и удаления, а также методы, такие как fast sequence matching и поиск по сценам. Он рассматривает использование дескрипторов для упрощения сравнения кадров и приводит результаты тестирования алгоритмов на большом объеме данных. В конце подводятся итоги по достоинствам и недостаткам предложенных методов.
Обзор методов оценки True-motion
Обзор методов оценки True-motionMSU GML VideoGroupДокумент представляет обзор методов оценки истинного движения (TME) в цифровых видео сигналах, включая алгоритмы 3D рекурсивного поиска и многофазные схемы с пропагандой векторов движения. Обсуждаются современные подходы, результаты их применения, а также предстоящие задачи, такие как улучшение качества видео и увеличение кадровой частоты. В заключение подчеркиваются достоинства предложенных алгоритмов и ограничения, связанные с эвристическими порогами.
Методы цветокоррекции стереовидео
Методы цветокоррекции стереовидеоMSU GML VideoGroupДокумент описывает методы цветокоррекции стереовидео, включая глобальные и локальные подходы. Рассматриваются проблемы, возникающие из-за несоответствия цветов между ракурсами, а также способы их решения с помощью алгоритмов, таких как гистограмма соответствия и глобальный перенос цвета. Описание также включает примеры и результаты экспериментов для иллюстрации эффективности представленных методов.
Некоторые методы сопоставления стерео
Некоторые методы сопоставления стереоMSU GML VideoGroupДокумент рассматривает методы сопоставления стерео, включая ректификацию изображений и двунаправленное сопоставление с учетом открытых и закрытых областей. Описаны преимущества и недостатки различных подходов, а также исследуются метрики для повышения точности систем сопоставления. В заключение предлагаются идеи для дальнейших исследований, такие как учет степени заметности и использование метрики ad-census.
Некоторые алгоритмы многомерной обработки изображений
Некоторые алгоритмы многомерной обработки изображенийMSU GML VideoGroupДокумент представляет собой обзор алгоритмов многомерной обработки изображений, включая Gaussian kd-tree, permutohedral lattice и adaptive manifolds. Основное внимание уделяется их применению, эффективности и сравнительным характеристикам, таким как скорость работы и качество результатов. Также упоминаются преимущества и недостатки каждого метода, включая доступность реализации и тестирования.
Некоторые методы обнаружения артефактов 3D-видео
Некоторые методы обнаружения артефактов 3D-видеоMSU GML VideoGroupДокумент рассматривает методы обнаружения артефактов 3D-видео, включая несоответствия по фокусу, стабильности глубины и резкости границ. Приводятся алгоритмы для вычисления карт диспаритета и оценки качества стереовизуального контента, а также рекомендации по улучшению. Описывает проблемы, возникающие при стереосъёмке и конвертации, и включает математические модели и результаты анализа.
Способы построения и оценки карт салиентности
Способы построения и оценки карт салиентностиMSU GML VideoGroupДокумент описывает методы построения и оценки карт салиентности, акцентируя внимание на новейших моделях обнаружения салиентности в изображениях и видео. Включены детали о применении карт салиентности для задач сегментации, распознавания объектов и видеокомпрессии, а также оценка точности различных моделей. В заключении рассматриваются достоинства и недостатки предложенных подходов.
Некоторые методы проектирования и оптимизации кода
Некоторые методы проектирования и оптимизации кодаMSU GML VideoGroupДокумент обсуждает методы проектирования и оптимизации кода, подчеркивая важность правильного проектирования для успешного приложения. Освещаются проблемы, возникающие из ненадлежащего проектирования, и приводятся решения, такие как эффективное взаимодействие с пользователями и оптимизация кода. Также рассматриваются инструменты, включая Visual Studio, для улучшения работы программистов.
Обзор методов сопоставления шаблона и изображения
Обзор методов сопоставления шаблона и изображенияMSU GML VideoGroupДокумент представляет обзор различных методов сопоставления шаблонов и изображений, включая инвариантные к масштабированию и повороту подходы. Он описывает методы, основанные на точках интереса изображения и коэффициентах Фурье, с акцентом на устойчивость к геометрическим искажениями. В заключении приводятся результаты производительности и сравнительный анализ предложенных алгоритмов.
Способы построения saliency map
Способы построения saliency mapMSU GML VideoGroupДокумент описывает методы построения карт салиентности, фокусируясь на локальных, глобальных и временных подходах. Рассматриваются различные аспекты визуального восприятия и их влияние на салиентность, а также применяются критерии оценки качества карт. Обсуждаются приложения карт салиентности в области сегментации, распознавания объектов и создания коллажей.
Research & Development методы, проблемы и ошибки
Research & Development методы, проблемы и ошибкиMSU GML VideoGroupДокумент рассматривает методы исследования и разработки, включая определение исследовательской деятельности и различные типы исследований, такие как фундаментальные и прикладные. Он также обсуждает ошибки в карьере ученых и предлагает советы по успешному проведению исследований, подчеркивая важность хорошего планирования и критического мышления. Заключение включает рекомендации по решению задач и подходам к исследованиям в области компьютерных наук.
Обзор алгоритмов трекинга объектов
Обзор алгоритмов трекинга объектовMSU GML VideoGroupДокумент представляет обзор различных алгоритмов трекинга объектов, включая методы Predator, Particle Filter и Graph Evolution-based Tracking. Каждый из методов обсуждается в контексте решения задач трекинга, таких как работа в реальном времени и отслеживание объектов без предварительной информации. В заключении подводятся итоги по достоинствам и недостаткам представленных методов.
Некоторые методы генерации многоракурсных изображений на основе карты глубины
Некоторые методы генерации многоракурсных изображений на основе карты глубиныMSU GML VideoGroupДокумент описывает методы генерации многоракурсных изображений на основе карт глубины, включая заполнение областей открытия и улучшение карт глубины с использованием альфа-каналов. Рассматриваются различные алгоритмы, такие как DIBR и метод маттинга, а также их преимущества и недостатки. В заключении подчеркивается отсутствие новых методов в данной области за последние 1.5 года, с акцентом на функции маттинга и использования восстановленного фона.
Использование областей перекрытия в задаче сегментации видео
Использование областей перекрытия в задаче сегментации видеоMSU GML VideoGroupДокумент обсуждает применение областей перекрытия для сегментации видео, включая классификацию движущихся объектов и методы трекинга границ. Основное внимание уделяется детекторам областей перекрытия и алгоритмам, которые помогают определить порядок объектов по глубине. Приведены примеры и теоретические основы, подтверждающие эффективность методов, хотя также упоминается высокая вычислительная сложность.
Обзор докладов конференции IC3D 2012
Обзор докладов конференции IC3D 2012MSU GML VideoGroupДоклад на конференции IC3D 2012 охватывает несколько тем в области 3D-видео, включая метрику качества HV3D, основанную на человеческой зрительной системе, и продвинутую коррекцию гистограммы. Представлены алгоритмы оценки качества стереовидео и системы анализа контента для уменьшения визуального дискомфорта. Рассматриваются результаты, преимущества и недостатки предложенных методов.
Обзор стандарта H.265/HEVC
Обзор стандарта H.265/HEVCMSU GML VideoGroupДокумент представляет обзор видеокодека H.265/HEVC, описывая его принципы работы и нововведения по сравнению с предыдущими стандартами. Основное внимание уделяется методам сжатия видео, включая сжатие 3D-видео и новые технологии, такие как Sample Adaptive Offset и различные блоковые структуры. Также рассматриваются аспекты разработки и тестирования стандарта, направленные на снижение битрейта при сохранении высокого качества изображения.
Алгоритмы для задачи матирования
Алгоритмы для задачи матированияMSU GML VideoGroupДокумент обсуждает алгоритмы матирования для обработки изображений и видео, включая методы, такие как guided filter, PatchMatch и closed-form matting. Он также анализирует проблемы, связанные с видео-матированием, и последовательно описывает пошаговые процессы выполнения алгоритмов. В заключении представлены сравнения эффективности различных алгоритмов матирования и перечислены источники литературы по теме.
Исправление различий резкости в 3D видео
Исправление различий резкости в 3D видеоMSU GML VideoGroupДокумент обсуждает методы исправления различий резкости в 3D-видео, включая глобальные и локальные несоответствия. Рассматриваются алгоритмы частотной и пространственной реконструкции, а также оценка размытия с использованием различных метрик и подходов. В документе подробно изложены шаги алгоритмов и применяемые техники, а также их плюсы и минусы.
PowerPoint 2003 for Dummies 1st Edition Doug Lowe
PowerPoint 2003 for Dummies 1st Edition Doug Loweyexvsrzykn2676PowerPoint 2003 for Dummies 1st Edition Doug Lowe
PowerPoint 2003 for Dummies 1st Edition Doug Lowe
PowerPoint 2003 for Dummies 1st Edition Doug Lowe
Bondarenko, Maria (2020, February). Representation of Motion and Direction in...
Bondarenko, Maria (2020, February). Representation of Motion and Direction in...MashaBondarenko4Bondarenko, Maria (2022). Representation of Motion and Direction in Russian Speakers: toward an Alternative Method of Teaching Russian Unprefixed Verbs of Motion. Paper presented at the annual conference of the AATSEEL, February 18–20, 2022, Philadelphia, USA. (ݺߣs)
_________________
Some of the ideas presented in this papers have been further developped in the publications:
Bondarenko, M. (2023). Learning motion verbs through a board game. Insights from a cognitive linguistics perspective. In S. Nuss, & V. Kogan (Eds.), Dynamic Teaching of Russian. Games and Gamification of Learning (pp. 107–137). Routledge.
Bondarenko, M. (2024). Structuralist roots of the traditional instruction of Russian verbs of motion. Does the Directionality-Based Approach fit to the Russian L2 classroom? DiSlaw – Didaktik slawischer Sprachen, 6, 1–20. DOI: https://doi.org/10.48789/2024.1.1
Bondarenko, M. (2025). Où “directionnalité” nous mène-t-elle? La conceptualisation structuraliste des verbes de déplacement russes est-elle adaptée à l’enseignement? XVIIe Congrès international (extraordinaire) des slavistes. Livre des résumés II. Littérature. Slavistique, Paris, 2025, (Session 3.4.1, pp. 27–33) https://mks-paris.sciencesconf.org/data/pages/Litterature_Slavistique.pdf
Bondarenko, M. (2025). Searching for Alternative Approaches to Conceptualizing and Teaching Russian verbs of Motion: Bridging Linguistics and Teaching Practice (Editorial introduction). Russian Language Journal (Special issue), 76(1)
More Related Content
More from MSU GML VideoGroup (20)
Обзор алгоритмов генерации ракурсов для многоракурсных видео
Обзор алгоритмов генерации ракурсов для многоракурсных видеоMSU GML VideoGroupДокумент рассматривает алгоритмы генерации ракурсов для многоракурсных видео, включая методы инpainting, рендеринга на основе глубины и синтеза видов, с акцентом на алгоритмы, использующие информацию о глубине и движении. Основные проблемы включают заполнение областей открытия и коррекцию артефактов, возникающих в процессе деформации ракурсов. Выводы подчеркивают как преимущества, так и недостатки предлагаемых подходов, включая зависимость результатов от качества карты глубины.
Некоторые методы сегментации видео
Некоторые методы сегментации видеоMSU GML VideoGroupДокумент обсуждает методы сегментации видео, акцентируя внимание на различных подходах, таких как сегментация на основе траекторий и online dense segmentation. Основное внимание уделяется алгоритмам, использующим оптический поток и кластеризацию для разделения объектов и фона в видео. В заключении представлены примеры применения и оценки эффективности методов сегментации.
Обзор методов сравнения фильмов
Обзор методов сравнения фильмовMSU GML VideoGroupДокумент описывает методы сравнения фильмов, включая различия в версиях, такие как порядок сцен, вставки и удаления, а также методы, такие как fast sequence matching и поиск по сценам. Он рассматривает использование дескрипторов для упрощения сравнения кадров и приводит результаты тестирования алгоритмов на большом объеме данных. В конце подводятся итоги по достоинствам и недостаткам предложенных методов.
Обзор методов оценки True-motion
Обзор методов оценки True-motionMSU GML VideoGroupДокумент представляет обзор методов оценки истинного движения (TME) в цифровых видео сигналах, включая алгоритмы 3D рекурсивного поиска и многофазные схемы с пропагандой векторов движения. Обсуждаются современные подходы, результаты их применения, а также предстоящие задачи, такие как улучшение качества видео и увеличение кадровой частоты. В заключение подчеркиваются достоинства предложенных алгоритмов и ограничения, связанные с эвристическими порогами.
Методы цветокоррекции стереовидео
Методы цветокоррекции стереовидеоMSU GML VideoGroupДокумент описывает методы цветокоррекции стереовидео, включая глобальные и локальные подходы. Рассматриваются проблемы, возникающие из-за несоответствия цветов между ракурсами, а также способы их решения с помощью алгоритмов, таких как гистограмма соответствия и глобальный перенос цвета. Описание также включает примеры и результаты экспериментов для иллюстрации эффективности представленных методов.
Некоторые методы сопоставления стерео
Некоторые методы сопоставления стереоMSU GML VideoGroupДокумент рассматривает методы сопоставления стерео, включая ректификацию изображений и двунаправленное сопоставление с учетом открытых и закрытых областей. Описаны преимущества и недостатки различных подходов, а также исследуются метрики для повышения точности систем сопоставления. В заключение предлагаются идеи для дальнейших исследований, такие как учет степени заметности и использование метрики ad-census.
Некоторые алгоритмы многомерной обработки изображений
Некоторые алгоритмы многомерной обработки изображенийMSU GML VideoGroupДокумент представляет собой обзор алгоритмов многомерной обработки изображений, включая Gaussian kd-tree, permutohedral lattice и adaptive manifolds. Основное внимание уделяется их применению, эффективности и сравнительным характеристикам, таким как скорость работы и качество результатов. Также упоминаются преимущества и недостатки каждого метода, включая доступность реализации и тестирования.
Некоторые методы обнаружения артефактов 3D-видео
Некоторые методы обнаружения артефактов 3D-видеоMSU GML VideoGroupДокумент рассматривает методы обнаружения артефактов 3D-видео, включая несоответствия по фокусу, стабильности глубины и резкости границ. Приводятся алгоритмы для вычисления карт диспаритета и оценки качества стереовизуального контента, а также рекомендации по улучшению. Описывает проблемы, возникающие при стереосъёмке и конвертации, и включает математические модели и результаты анализа.
Способы построения и оценки карт салиентности
Способы построения и оценки карт салиентностиMSU GML VideoGroupДокумент описывает методы построения и оценки карт салиентности, акцентируя внимание на новейших моделях обнаружения салиентности в изображениях и видео. Включены детали о применении карт салиентности для задач сегментации, распознавания объектов и видеокомпрессии, а также оценка точности различных моделей. В заключении рассматриваются достоинства и недостатки предложенных подходов.
Некоторые методы проектирования и оптимизации кода
Некоторые методы проектирования и оптимизации кодаMSU GML VideoGroupДокумент обсуждает методы проектирования и оптимизации кода, подчеркивая важность правильного проектирования для успешного приложения. Освещаются проблемы, возникающие из ненадлежащего проектирования, и приводятся решения, такие как эффективное взаимодействие с пользователями и оптимизация кода. Также рассматриваются инструменты, включая Visual Studio, для улучшения работы программистов.
Обзор методов сопоставления шаблона и изображения
Обзор методов сопоставления шаблона и изображенияMSU GML VideoGroupДокумент представляет обзор различных методов сопоставления шаблонов и изображений, включая инвариантные к масштабированию и повороту подходы. Он описывает методы, основанные на точках интереса изображения и коэффициентах Фурье, с акцентом на устойчивость к геометрическим искажениями. В заключении приводятся результаты производительности и сравнительный анализ предложенных алгоритмов.
Способы построения saliency map
Способы построения saliency mapMSU GML VideoGroupДокумент описывает методы построения карт салиентности, фокусируясь на локальных, глобальных и временных подходах. Рассматриваются различные аспекты визуального восприятия и их влияние на салиентность, а также применяются критерии оценки качества карт. Обсуждаются приложения карт салиентности в области сегментации, распознавания объектов и создания коллажей.
Research & Development методы, проблемы и ошибки
Research & Development методы, проблемы и ошибкиMSU GML VideoGroupДокумент рассматривает методы исследования и разработки, включая определение исследовательской деятельности и различные типы исследований, такие как фундаментальные и прикладные. Он также обсуждает ошибки в карьере ученых и предлагает советы по успешному проведению исследований, подчеркивая важность хорошего планирования и критического мышления. Заключение включает рекомендации по решению задач и подходам к исследованиям в области компьютерных наук.
Обзор алгоритмов трекинга объектов
Обзор алгоритмов трекинга объектовMSU GML VideoGroupДокумент представляет обзор различных алгоритмов трекинга объектов, включая методы Predator, Particle Filter и Graph Evolution-based Tracking. Каждый из методов обсуждается в контексте решения задач трекинга, таких как работа в реальном времени и отслеживание объектов без предварительной информации. В заключении подводятся итоги по достоинствам и недостаткам представленных методов.
Некоторые методы генерации многоракурсных изображений на основе карты глубины
Некоторые методы генерации многоракурсных изображений на основе карты глубиныMSU GML VideoGroupДокумент описывает методы генерации многоракурсных изображений на основе карт глубины, включая заполнение областей открытия и улучшение карт глубины с использованием альфа-каналов. Рассматриваются различные алгоритмы, такие как DIBR и метод маттинга, а также их преимущества и недостатки. В заключении подчеркивается отсутствие новых методов в данной области за последние 1.5 года, с акцентом на функции маттинга и использования восстановленного фона.
Использование областей перекрытия в задаче сегментации видео
Использование областей перекрытия в задаче сегментации видеоMSU GML VideoGroupДокумент обсуждает применение областей перекрытия для сегментации видео, включая классификацию движущихся объектов и методы трекинга границ. Основное внимание уделяется детекторам областей перекрытия и алгоритмам, которые помогают определить порядок объектов по глубине. Приведены примеры и теоретические основы, подтверждающие эффективность методов, хотя также упоминается высокая вычислительная сложность.
Обзор докладов конференции IC3D 2012
Обзор докладов конференции IC3D 2012MSU GML VideoGroupДоклад на конференции IC3D 2012 охватывает несколько тем в области 3D-видео, включая метрику качества HV3D, основанную на человеческой зрительной системе, и продвинутую коррекцию гистограммы. Представлены алгоритмы оценки качества стереовидео и системы анализа контента для уменьшения визуального дискомфорта. Рассматриваются результаты, преимущества и недостатки предложенных методов.
Обзор стандарта H.265/HEVC
Обзор стандарта H.265/HEVCMSU GML VideoGroupДокумент представляет обзор видеокодека H.265/HEVC, описывая его принципы работы и нововведения по сравнению с предыдущими стандартами. Основное внимание уделяется методам сжатия видео, включая сжатие 3D-видео и новые технологии, такие как Sample Adaptive Offset и различные блоковые структуры. Также рассматриваются аспекты разработки и тестирования стандарта, направленные на снижение битрейта при сохранении высокого качества изображения.
Алгоритмы для задачи матирования
Алгоритмы для задачи матированияMSU GML VideoGroupДокумент обсуждает алгоритмы матирования для обработки изображений и видео, включая методы, такие как guided filter, PatchMatch и closed-form matting. Он также анализирует проблемы, связанные с видео-матированием, и последовательно описывает пошаговые процессы выполнения алгоритмов. В заключении представлены сравнения эффективности различных алгоритмов матирования и перечислены источники литературы по теме.
Исправление различий резкости в 3D видео
Исправление различий резкости в 3D видеоMSU GML VideoGroupДокумент обсуждает методы исправления различий резкости в 3D-видео, включая глобальные и локальные несоответствия. Рассматриваются алгоритмы частотной и пространственной реконструкции, а также оценка размытия с использованием различных метрик и подходов. В документе подробно изложены шаги алгоритмов и применяемые техники, а также их плюсы и минусы.
Обзор алгоритмов генерации ракурсов для многоракурсных видео
Обзор алгоритмов генерации ракурсов для многоракурсных видеоMSU GML VideoGroup
Некоторые алгоритмы многомерной обработки изображений
Некоторые алгоритмы многомерной обработки изображенийMSU GML VideoGroup
Некоторые методы обнаружения артефактов 3D-видео
Некоторые методы обнаружения артефактов 3D-видеоMSU GML VideoGroup
Способы построения и оценки карт салиентности
Способы построения и оценки карт салиентностиMSU GML VideoGroup
Некоторые методы проектирования и оптимизации кода
Некоторые методы проектирования и оптимизации кодаMSU GML VideoGroup
Обзор методов сопоставления шаблона и изображения
Обзор методов сопоставления шаблона и изображенияMSU GML VideoGroup
Research & Development методы, проблемы и ошибки
Research & Development методы, проблемы и ошибкиMSU GML VideoGroup
Некоторые методы генерации многоракурсных изображений на основе карты глубины
Некоторые методы генерации многоракурсных изображений на основе карты глубиныMSU GML VideoGroup
Использование областей перекрытия в задаче сегментации видео
Использование областей перекрытия в задаче сегментации видеоMSU GML VideoGroup
Recently uploaded (7)
PowerPoint 2003 for Dummies 1st Edition Doug Lowe
PowerPoint 2003 for Dummies 1st Edition Doug Loweyexvsrzykn2676PowerPoint 2003 for Dummies 1st Edition Doug Lowe
PowerPoint 2003 for Dummies 1st Edition Doug Lowe
PowerPoint 2003 for Dummies 1st Edition Doug Lowe
Bondarenko, Maria (2020, February). Representation of Motion and Direction in...
Bondarenko, Maria (2020, February). Representation of Motion and Direction in...MashaBondarenko4Bondarenko, Maria (2022). Representation of Motion and Direction in Russian Speakers: toward an Alternative Method of Teaching Russian Unprefixed Verbs of Motion. Paper presented at the annual conference of the AATSEEL, February 18–20, 2022, Philadelphia, USA. (ݺߣs)
_________________
Some of the ideas presented in this papers have been further developped in the publications:
Bondarenko, M. (2023). Learning motion verbs through a board game. Insights from a cognitive linguistics perspective. In S. Nuss, & V. Kogan (Eds.), Dynamic Teaching of Russian. Games and Gamification of Learning (pp. 107–137). Routledge.
Bondarenko, M. (2024). Structuralist roots of the traditional instruction of Russian verbs of motion. Does the Directionality-Based Approach fit to the Russian L2 classroom? DiSlaw – Didaktik slawischer Sprachen, 6, 1–20. DOI: https://doi.org/10.48789/2024.1.1
Bondarenko, M. (2025). Où “directionnalité” nous mène-t-elle? La conceptualisation structuraliste des verbes de déplacement russes est-elle adaptée à l’enseignement? XVIIe Congrès international (extraordinaire) des slavistes. Livre des résumés II. Littérature. Slavistique, Paris, 2025, (Session 3.4.1, pp. 27–33) https://mks-paris.sciencesconf.org/data/pages/Litterature_Slavistique.pdf
Bondarenko, M. (2025). Searching for Alternative Approaches to Conceptualizing and Teaching Russian verbs of Motion: Bridging Linguistics and Teaching Practice (Editorial introduction). Russian Language Journal (Special issue), 76(1)
VBA для чайников 3rd Edition Steve Cummings
VBA для чайников 3rd Edition Steve Cummingsfnupzgprv4318VBA для чайников 3rd Edition Steve Cummings
VBA для чайников 3rd Edition Steve Cummings
VBA для чайников 3rd Edition Steve Cummings
Газовая промышленность Газовая промышленность
Газовая промышленность Газовая промышленностьsabetovagulmaralГазовая промышленность Газовая промышленность Газовая промышленность Газовая промышленность
FactoryTalk View Site Edition Руководство пользователя Том 1 Allen-Bredley.
FactoryTalk View Site Edition Руководство пользователя Том 1 Allen-Bredley.xqtsxflc938FactoryTalk View Site Edition Руководство пользователя Том 1 Allen-Bredley.
FactoryTalk View Site Edition Руководство пользователя Том 1 Allen-Bredley.
FactoryTalk View Site Edition Руководство пользователя Том 1 Allen-Bredley.
Saint Charbel, MaronitemonkandpriestfromLebanon (Russian).pptx
Saint Charbel, MaronitemonkandpriestfromLebanon (Russian).pptxMartin M Flynnмонах-маронит и священник из Ливана. При жизни он получил широкую известность за святость и способность объединять христиан, мусульман и друзов
Milestones in analog and digital computing vol 1 3rd Edition Herbert Bruderer
Milestones in analog and digital computing vol 1 3rd Edition Herbert Brudererbjozmwfwh2753Milestones in analog and digital computing vol 1 3rd Edition Herbert Bruderer
Milestones in analog and digital computing vol 1 3rd Edition Herbert Bruderer
Milestones in analog and digital computing vol 1 3rd Edition Herbert Bruderer
PowerPoint 2003 for Dummies 1st Edition Doug Lowe
PowerPoint 2003 for Dummies 1st Edition Doug Loweyexvsrzykn2676
Bondarenko, Maria (2020, February). Representation of Motion and Direction in...
Bondarenko, Maria (2020, February). Representation of Motion and Direction in...MashaBondarenko4
Газовая промышленность Газовая промышленность
Газовая промышленность Газовая промышленностьsabetovagulmaral
FactoryTalk View Site Edition Руководство пользователя Том 1 Allen-Bredley.
FactoryTalk View Site Edition Руководство пользователя Том 1 Allen-Bredley.xqtsxflc938
Saint Charbel, MaronitemonkandpriestfromLebanon (Russian).pptx
Saint Charbel, MaronitemonkandpriestfromLebanon (Russian).pptxMartin M Flynn
Milestones in analog and digital computing vol 1 3rd Edition Herbert Bruderer
Milestones in analog and digital computing vol 1 3rd Edition Herbert Brudererbjozmwfwh2753
Ad
Введение в сжатие видео
- 1. Введение в сжатие видео Дмитрий Ватолин Московский Государственный Университет CS MSU Graphics&Media Lab Version 2. 4
- 2. Причины сжатия видео Основные проблемы с видео: Несжатые данные занимают очень много места Каналы передачи и возможности хранения ограничены Пример: Видео 720х576 пикселов 25 кадров в секунду в системе RGB и прогрессивной развертке по требует потока данных примерно в 240 Мбит/сек (т.е. 1.8 Гб в минуту). На DVD - ROM диск размером 4.7Гб войдет всего 2.5 минуты. => Нужно сжатие в 35 раз для записи фильма.
- 3. Что используется при сжатии Когерентность областей изображения — малое локальное изменение цвета Избыточность в цветовых плоскостях — используется большая важность яркости для восприятия Подобие между кадрами — на скорости 25 кадров в секунду соседние кадры, как правило, изменяются незначительно
- 4. Что используется при сжатии Используется избыточность: Пространственная ( используется DCT или Wavelet преобразования) Временная (между кадрами , сжимается межкадровая разница) Цветового пространства ( RGB переводится в YUV и цветовые компоненты прореживаются)
- 5. Пространственная и временная избыточность Соседние кадры фильма (Терминатор-2) Пространственная избыточность – цвет большинства соседних точек одинаков. Временная избыточность – кадры весьма похожи
- 6. Межкадровая разница Именно такие кадры (с учетом поправки на компенсацию движения) и сжимает кодек. Их больше 99% в потоке. (Амплитуды – малы, изображение практически однородно)
- 7. Качество видео Не существует метода оценки качества кадра, полностью адекватного человеческому восприятию Не существует метода оценки пропущенных кадров, полностью адекватного человеческому восприятию Следствие: Можно декларировать любую степень сжатия в маркетинговых материалах.
- 8. PSNR Базовые метрики – Y-PSNR, U-PSNR, V-PSNR Хорошо работают только на высоком качестве.
- 9. Типы кадров в потоке I-кадры— независимо сжатые (I-Intrapictures), P-кадры— сжатые с использованием ссылки на одно изображение (P-Predicted), B-кадры— сжатые с использованием ссылки на два изображения (B-Bidirection),
- 10. Компенсация движения Простая межкадровая разница работает плохо при сильном движении в кадре Алгоритмы компенсации движения отслеживают движение объектов в кадре Уменьшение межкадровой разницы (увеличение ее степени сжатия) Необходимость сохранения информации о движении в кадре Существенно бОльшее время, необходимое для сжатия
- 11. Компенсация движения (2) Идеальный алгоритм: выделение в кадре объектов и компактное описание их движений. Проблема: огромные объемы вычислений и весьма сложные алгоритмы. Реально используются квадратные блоки, с размером, кратным 8 и достаточно простая организация блоков.
- 12. Компенсация движения (3) Для каждого блока в кадре мы находим похожий в предыдущем кадре в некоторой окрестности положения блока. Если достаточно похожий блок в предыдущем кадре не найден – блок сжимается независимо ( Intra-Blocks ).
- 13. Движение для B- кадра Для B- кадров у нас появляется возможность выбирать как наиболее близкий блок из любого кадра, так и интерполировать блоки из двух кадров.
- 14. Сжатие межкадровой разности Классическая схема сжатия межкадровой разницы очень похожа на сжатие JPEG: блоки 8х8 сжимаются помощью дискретного косинусного преобразования