lossy coding I Pattern Matching Codebook index 10

손실 부호화 (lossy coding)

벡터 양자화 I Pattern Matching : 일치되는 것이 없으면 가장 가까운 값 선택 Codebook의 index로 압축, 복원 벡터 양자화의 예) 10 키(cm) 몸무게(kg) 183 82 183 79 165 54 112 19 키(cm) 몸무게(kg) 150 54 114 23 157 52 163 68 114 53 152 50 191 53 165 73 203 82 142 41 145 40 178 78 초기 중심점(centroid) 설정

손실 예측 부호화 II At receiver : subject to the constraint that Optimal predictor design where 14

손실 예측 부호화 III – Simple image model 실제로 R과 r을 만들기 위해 자기 상관도를 계산하는 것은 매우 어렵기 때문에 단순한 영상 모델을 가정하고 α를 구한다 2 -D Markov source with seperable autocorrelation function Fourth-order linear predictor The resulting optimal coefficients are Where ρh : the horizontal correlation coefficients ρv : the horizontal correlation coefficients 15

손실 예측 부호화 V – DM(Delta Modulation) II Input 17 Encoder Decoder Error 0 14 - - - 14. 0 0. 0 1 15 14. 0 1. 0 6. 5 20. 5 14. 0 20. 5 -5. 5 2 14 20. 5 -6. 5 14. 0 20. 5 14. 0 0. 0 3 15 14. 0 1. 0 6. 5 20. 5 14. 0 20. 5 -5. 5 • • • • • 14 29 20. 5 8. 5 6. 5 27. 0 20. 5 27. 0 2. 0 15 37 27. 0 10. 0 6. 5 33. 5 27. 0 33. 5 16 47 33. 5 13. 5 6. 5 40. 0 33. 5 40. 0 7. 0 17 62 40. 0 22. 0 6. 5 40. 0 46. 5 15. 5 18 75 46. 5 28. 5 6. 5 53. 0 46. 5 53. 0 22. 0 19 77 53. 0 24. 0 6. 5 59. 6 53. 0 59. 6 17. 5 • • • • •

JPEG (Joint Photographic Expert Group) ADCT(Adaptive Discrete Cosine Transformation)에 기반 8 8 블록으로 분할 인코딩 블록 다이어그램 21

DCT와 양자화의 예 80 78 76 71 82 90 88 83 84 80 81 75 85 91 88 82 84 80 84 74 88 99 93 80 86 80 88 77 90 95 95 77 90 84 82 76 91 90 99 73 90 90 89 84 84 88 80 77 77 76 80 80 91 90 90 88 84 84 100 100 70 66 66 674 -10 -1 41 -23 11 -11 19 0 0 0 0 0 0 양자화한 영상 22 -10 1 3 -2 4 -1 -6 -5 -4 0 -1 0 0 -2 -3 -1 4 0 -2 1 1 1 -1 0 2 2 2 -1 -1 -3 0 1 -2 0 -4 -1 2 1 -1 1 0 0 0 -1 16 12 14 14 18 24 49 72 11 12 13 17 22 36 64 92 DCT 변환 영상 원영상 42 0 -1 -1 -1 0 0 3 -1 0 0 0 -5 -13 4 -9 2 -11 20 -7 0 0 0 0 672 -12 0 42 -18 0 0 -12 0 -17 0 0 -10 0 0 0 0 0 역양자화 0 0 0 0 10 14 16 22 37 55 78 95 16 19 24 29 56 64 87 98 24 40 51 61 26 58 60 66 40 57 69 57 51 87 80 62 68 109 103 77 81 104 113 92 103 121 120 101 112 100 103 99 양자화 테이블 0 0 0 0 78 80 79 77 83 91 89 82 80 81 79 78 84 92 90 82 83 83 80 79 86 94 91 82 86 84 80 79 88 96 91 81 89 85 79 78 88 97 91 78 90 85 77 77 88 97 89 75 역 DCT 영상 91 84 75 75 87 96 87 72 91 83 74 74 86 96 86 70

DC 계수의 엔트로피 코딩 DCi-1 : 40, DCi : 43 Size(bit 수) Amplitude 0 0 Size = 2 1 -1, 1 Amplitude = 11 2 -3, -2, 2, 3 3 -7∼-4, 4∼ 7 4 -15∼-8, 8∼ 15 5 -31∼-16, 16∼ 31 6 -63∼-32, 32∼ 63 011(size) : 11(amplitude) 7 -127∼-64, 64∼ 127 = 01111 8 -255∼-128, 128∼ 255 DCi - DCi-1 = 43 – 40 = 3 If) size ‘ 2’에 해당하는 허프만 부호를 ‘ 011’로 가정하면, 최종적인 부호값은 24

Motion estimation & compensation I 이전 프레임 f(t-1) f(t) - f(t-1) 현재 프레임 f(t) 움직임 보상 프레임 f’(t-1) 30 f(t) - f’(t-1)

Motion estimation & compensation II 31

Motion estimation & compensation III 32