時間域小波分解

圖 2.1 可調性視訊編碼系統圖

2.2 時間域小波分解

2.2.1 沿著移動軌跡的時間域小波分解

我們以下圖表示沿著移動軌跡的小波分解圖

圖 2.2 沿著移動軌跡的小波分解圖 Fi: 代表原始輸入影片中第 i 個影像

Hi: 經過第 i 次離散小波高通 (High pass) 後的影像 Li: 經過第 i 次離散小波低通 (Low Pass) 後的影像 DWT: 離散小波轉換

2.2.2 移動線程(Motion Threading)

下圖是原始未經改變的移動線程三維小波編碼圖

圖 2.3 未經改變的移動線程三維小波編碼圖

先把圖裡面的細項說明如下:

多對一點(Many to one mapping): 前一影像(frame)中許多個點對應到下一個

影像(frame)中同一點的點

終結點(Terminating pixel): 由於多對一只能留一條線程,其餘點便是終結點

無參照點(Non-referred pixel):影像中 中沒有向前參考的點

2.2.3 時間輕量化濾波器(Temporal lifting-based filter)

我們在時間域小波轉換核心是採用 5/3 wavelet transform,說明如下圖.

圖 2.4 5/3 小波轉換圖 左邊是正向編碼, 右圖是反向解碼還原 輸入訊號 { x0, x1, .. x6 }

小波參數 { L0,..,L3 } & { H0,.. H2 }

(2.1)

2.2.4 輕量化線程(Lifting-based motion-threading)

首先為了解決 2.2.2 中終結點跟無參照點的問題先改良了 5/3 wavelet transform 變成改良式 5/3 小波轉換(advanced 5/3 lifting-based wavelet transform)如

下:

(2.2) Pf2 & Pf2i+1 : 要被更新的現在像素

MT(.): 相鄰影像中映射的像素 PHi & PLi: 現在像素的小波係數

有了改良式 5/3 小波轉換,相對就衍生出雙向搜尋的輕量化移動線程如下圖:

圖 2.5 輕量化移動線程雙向搜尋圖

由上圖知道每一個點保證可以向前跟向後連接,這樣便解決了無參照點跟終結點 的問題.

2.2.5 多層移動線程(Multi-layer Motion Threading)

可調式視訊編碼中可以經過多次的時間域的小波轉換,這裡已經時間域四次 轉換

如下圖所示:

圖 2.6 時間維度的四層小波轉換圖

在這四層架構示意圖中，可以看到在每層都有移動向量，而在較低層的移動向量

也可以由較高層而來，而高層移動向量也可以由低層而來。

下圖可以看出實際在相鄰影像的移動向量和移動評估的關係

圖 2.7 同一時間維度上相鄰影像上的移動向量和移動評估關係圖 微區塊(MB): micro block 大小為 16 X 16 pixel

在每一對的相鄰階層中,每一層是以微區塊為大小作移動向量的產出,這個移動向 量用以預設出另一層的影像.

兩種參考模式:向前(FwdDir)或向後(BwdDir) MB modes 高層到低層: 完全轉換

低層到高層: 低層要經過時間域上長期的區間

在不同層移動向量和移動評估關係如下

圖 2.8 不同時間層上移動向量和移動評估關係圖

2.2.6 關聯式移動評估

為了使時間維度轉換的移動評估的速度失真率 (Rate-Distortion) 能最小，所 以提供八種模式選擇，下面是移動評估的流程圖，在每個奇數影格中的 MB

(Micro Block) 搜尋移動評估模式。

圖 2.9 移動評估的流程圖

以下是八種模式的圖示：

圖 2.10 移動評估八種模式選擇圖

2.2.7 最佳失真率評估準則

最佳失真率評估準則:選擇最低代價.

最低代價公式如下: