Optimal selection of encoding configuration for scalable and multiple descriptionvideo coding
Ölçeklenebilir ve çok betimlemeli video kodlama için kodlama düzenleşiminin eniyilemesi
- Tez No: 216296
- Danışmanlar: PROF. DR. AHMET MURAT TEKALP
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Koç Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 66
Özet
It is well-known that the wider the range of extraction points a scalable bitstream supports, the lower the compression efficiency at these extraction points. Moreover, this compression efficiency generally varies according to what combination of scalability types are used to support this range of extraction points as specified by the encoding configuration. Hence, we propose some objective criteria as a measure of coverage, compression efficiency and rate-distortion performance of a configuration, and then present a multiple-objective optimization formulation to select the best encoding configuration for scalable video coding, given a range of bitstreams that must be supported.Additionally, we present methods for scalable multiple description coding (SMDC) of monocular and multi-view video, where each description is scalable so that they can separately be streamed over DCCP with efficient rate adaptation. These descriptions are derived from an SVC-compliant bitstream, where there are variables related to the SVC encoding configuration and MD generation method used. We present a multiple objective optimization (MOO) framework to determine these variables so that the resulting SMDC strikes the best balance between maximizing the range of extraction points (coverage) of individual scalable descriptions, maximize the average end-to-end rate-distortion performance over the range of extraction points for a set of packet loss probabilities, and minimize the redundancy among descriptions. We performed optimization over the base layer rate (quantization parameter) and a selection of MD generation methods that feature various levels of redundancy at a fixed total rate for all descriptions. The framework is generic to allow optimization over other encoding variables as well if desired. Results of Monte-Carlo simulation of SMDC streaming of both monocular and stereoscopic videos demonstrate the performance of the proposed optimization framework.
Özet (Çeviri)
Ölçeklenebilir bit katarının desteklediği özütleme noktalarının erimi ne kadar genişse, bu özütleme noktalarındaki sıkıştırma verimliliği de o kadar düşüktür. Hatta genelde sıkıştırma verimliliği kullanılan ölçeklenebilirlik türlerine göre değişir. Belirli bir bit katarı erimi içinde ölçeklenebilir video kodlama için en iyi kodlama düzenleşimini belirlemek amacıyla çoklu hedef optimizasyonu oluşturduk. Bu sebeple, kapsam, sıkıştırma verimliliği ve hız-bozunum verimi gibi bazı hedef fonksiyonları belirledik.Ayrıca, tekgözlü ve çok bakışlı videolar için ölçeklenebilir bir çoklu betimle video kodlama öneriyoruz. Hız uyarlaması ile DCCP üzerinde aktarılabilecek şekilde, kendi içinde ölçeklenebilir özelliğe sahip her betimleme ölçeklenebilir video kodlamaya uyumlu bir bit katarından elde edilmektedir. Betimlemeler oluşturulurkenki değişkenler ölçeklenebilir video kodlama düzenleşimini ve çoklu betimleme oluşturulma yöntemini içerir. Bu değişkenleri belirlemek amacıyla bir çoklu kriter eniyilemesi öneriyoruz. Belirlenen değişkenler elde edilen ölçeklenebilir çoklu betimleme video kodlama yönteminin belirli kriterler arasında en iyi dengeyi oluşturmasını sağlıyor, bu kriterler ölçeklenebilir betimlemelerin özütleme noktalarının eriminin en büyütülmesi, bir grup paket kayıp olasılığında özütleme noktaları erimi boyunca hız-bozunum veriminin en büyütülmesi ve artıklığın en küçültülmesi. En iyilemeyi taban bit hızı (nicemleme parametresi) ve betimleme oluşturma yöntemleri üzerinden yaptık. Eniyileme modeli istenildiğinde farklı kodlama değişkenleri içerebilmeye uyumlu. Tekgözlü ve streo videolar için bulunan Monte-Carlo benzetiminin sonuçları önerilen eniyileme yönteminin başarımını göstermektedir.
Benzer Tezler
- Adaptive symbol glossary for pattern based cognitive communication system
Örüntü tabanlı bilişsel haberleşme sistemi için uyarlamalı sembol sözlüğü
HUSAM Y. I ALZAQ
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assoc. Prof. Dr. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ
- Kablosuz haberleşme için uçtan uca otokodlayıcı tasarımı
End to end autoencoder design for wireless communication
MUSTAFA BAYRAM AYAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ERTUĞRUL ÇELEBİ
- Bilişsel robotlar için öğrenme güdümlü sembolik planlama
Learning guided symbolic planning for cognitive robots
PETEK YILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SANEM SARIEL TALAY
- On optimization of wireless multimedia broadcasting
Kablosuz çoğulortam yayınında eniyileme üzerine
ÇAĞDAŞ ATICI
Doktora
İngilizce
2009
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
DOÇ. DR. M. OĞUZ SUNAY
- Hipersezgisel yöntemlerle lojistik ağ tasarımı ve optimizasyon
Logistic network design and optimization using hyperheuristic methods
VURAL EROL
Doktora
Türkçe
2017
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT BASKAK
PROF. DR. GÜLGÜN KAYAKUTLU