Tytuł artykułu
Autorzy
Identyfikatory
Warianty tytułu
Video compression for very low bit-rate channełs using cellular neural networks
Języki publikacji
Abstrakty
W artykule została przedstawiona metoda kompresji sygnału wizyjnego, której przewidywanym sposobem implementacji fizycznej jest półprzewodnikowa realizacja Uniwersalnej Sieci Neuronowej Komórkowej (USNK). Przewidywaną dziedziną aplikacji metody jest kompresja sygnałów wizyjnych przeznaczonych do transmisji w kanałach o bardzo niskiej przepustowości (do 20 kbit/s). Podstawowymi cechami zaproponowanego algorytmu są standardowy sposób realizacji fazy kompresji międzyramkowej oraz wieloetapowa procedura kwantyzacji wektorowej, użyta dla realizacji fazy kompresji wewnątrzramkowej. Symulacje działania przedstawionego algorytmu, wykonane w oparciu o oprogramowanie systemu uruchomieniowego układów scalonych USNK wskazują na możliwość przeprowadzenia kompresji w czasie rzeczywistym.
The paper presents video coding algorithm developed for Cellular Neural Network Universal Machine (CNNUM). Very low bit-rate channels (below 20 kBits/s) constitute the area of the potential application for the proposed method. Actual CNNUM VLSI implementations are considered to be a physical framework for the algorithm operations-Computer simulation results show the capability of performing the compression task in realtime with a moderate quality of reconstructed test sequences. The proposed algorithm consists of two main parts. The former one, inter-frame coding, implements standard block-based approach. Blocks of size 8x8 pixels of consecutive sequence frames are matched against each other for their relative displacements of range +/- 8 pixels The latter part of the algorithm, intra-frame coding, features a multi-stage vector quantization procedure, augmented with elements of object oriented video coding techniques There are three steps of vector quantization procedure, performed sequentially. The goal of each step is different and different code-book are used to perform quantization. The first part of the procedure is to compensate for large, relatively smooth regions of coded images. Codewords used in this step contains 2-D, discrete Gabor functions of size 9x9. The objective of the second part of the quantization procedure is to compensate for sharp transitions in image intensities (edges) and is performed using 5x5 smoothed Walsh functions. Finally, the last step of the procedure approximates noise-like elements of coded images and reduces errors of the two previous steps of quantization Two video sequences were used to test an algorithm operation: "Claire" and "Miss America". Reconstruction quality of both sequences is satisfactory if 200 bytes are allowed for representing a single frame. The main advantage of the proposed method of video coding realization is real-time processing. Computer simulations based on actual values of VLSI circuits which implement CNNUM show that an overall processing time does not exceed 100 milliseconds, which is the frame rate assumed for transmission.
Czasopismo
Rocznik
Tom
Strony
65--81
Opis fizyczny
Bibliogr. 11 poz.
Twórcy
autor
- Instytut Elektroniki Politechniki Łódzkiej
Bibliografia
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-LOD1-0026-0013
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.