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ココココココココココ Computer Vision(CV) コココココココ ココ

コンピュータビジョン Computer Vision(CV) パワーポイント 抜粋

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コンピュータビジョン Computer Vision(CV) パワーポイント 抜粋. 予測符号化のブロック図. 伝送路. 入力 信号. 出力 信号. ー. 量子化. ・. +. ・. 予測. +. 予測. 符号化側. 復号化側. 演習. 􀂄 次の直交基底に展開せよ. 􀂉 F1 = (1,1,1,1), F2=(1,1,-1,-1), F3=(1,-1,-1,1) 􀂉 1. ƒ = (8, 2, 0, 6) 􀂉 2. g = (3, 6, 2, 0) 􀂄 展開した値から関数を合成せよ.. DCT と逆 DCT. DCT 係数 - PowerPoint PPT Presentation

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Page 1: コンピュータビジョン Computer Vision(CV) パワーポイント 抜粋

コンピュータビジョンComputer Vision(CV)

パワーポイント 抜粋

量子化入力信号

予測

出力信号

伝送路

符号化側 復号化側

予測

ー + iX iD iT iR

予測符号化のブロック図

演習

1048708 次の直交基底に展開せよ

1048713F1 = (1111) F2=(11-1-1)

   F3=(1-1-11)

10487131 ƒ = (8 2 0 6)

10487132 g = (3 6 2 0)

1048708 展開した値から関数を合成せよ

DCT と逆 DCT

DCT 係数

ƒ= (8206)  

= aF1+bF2+cF3

情報損失

直交基底

二次元への拡大

2 次元の DCT

DCT 係数

8 つの基底

DCT 基底

DCT係数の一様量子化特性量子化値

DCT係数

2

3

1

-1

-2

-3

25 vuQ

27 vuQ 23 vuQ

2vuQ

2vuQ

23 vuQ

25 vuQ

27 vuQ

vuSq

vuS

   8 16 19 22 26 27 29 34  16 16 22 24 27 29 34 37  19 22 26 27 29 34 34 38  22 22 26 27 29 34 37 40  22 26 27 29 32 35 40 48  26 27 29 32 35 40 48 58  26 27 29 34 38 46 56 69  27 29 35 38 46 56 69 83

量子化マトリクス(イントラマクロブロック用)

レポート12次元の直交基底

11

11

11

11

11

11

11

113210

FFFF

32

212C

43

313C

12

35GDCT 係数          をもつ画像がある

1 G を逆 DCT 変換した画像を求めよ

2 G を量子化テーブル          で量子化し画像を復元せよ

3 G を          で量子化し画像を復元せよ

ブロックマッチングによる動き 検出と画像圧縮への応用

第 ( tー1 ) フレーム

第 t フレーム

領域照合の評価関数

22

2

22 ))(())((

))()()((

gf

fg

xx

x

gxgfxf

gxgfxf

x

xgxfSSD 2))()((

x

xgxfGMSAD |))()((| 2

x

xgxfSAD |)()(|

相関係数

SSD ( Sum of Squared Difference )

SAD (Sum of Absolute Difference )Modified SSD

)(xf

左画像)(xg

右画像 gf 領域内の 平均明度

GOP のフレーム(ピクチャ)構成(Group Of Picture)

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellipB12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 B6 B7hellip   P14 B12 B13

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellip B12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 B6 B7hellipP14 B12 B13

フレーム内予

フレーム間予

双方向フレーム間予測

GOP のフレーム(ピクチャ)構成(Group Of Picture)

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellipB12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 hellip   P14 B12 B13

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellipB12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 B6 B7hellip   P14 B12 B13

フレーム内予

フレーム間予

双方向フレーム間予測

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Page 2: コンピュータビジョン Computer Vision(CV) パワーポイント 抜粋

量子化入力信号

予測

出力信号

伝送路

符号化側 復号化側

予測

ー + iX iD iT iR

予測符号化のブロック図

演習

1048708 次の直交基底に展開せよ

1048713F1 = (1111) F2=(11-1-1)

   F3=(1-1-11)

10487131 ƒ = (8 2 0 6)

10487132 g = (3 6 2 0)

1048708 展開した値から関数を合成せよ

DCT と逆 DCT

DCT 係数

ƒ= (8206)  

= aF1+bF2+cF3

情報損失

直交基底

二次元への拡大

2 次元の DCT

DCT 係数

8 つの基底

DCT 基底

DCT係数の一様量子化特性量子化値

DCT係数

2

3

1

-1

-2

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25 vuQ

27 vuQ 23 vuQ

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量子化マトリクス(イントラマクロブロック用)

レポート12次元の直交基底

11

11

11

11

11

11

11

113210

FFFF

32

212C

43

313C

12

35GDCT 係数          をもつ画像がある

1 G を逆 DCT 変換した画像を求めよ

2 G を量子化テーブル          で量子化し画像を復元せよ

3 G を          で量子化し画像を復元せよ

ブロックマッチングによる動き 検出と画像圧縮への応用

第 ( tー1 ) フレーム

第 t フレーム

領域照合の評価関数

22

2

22 ))(())((

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gf

fg

xx

x

gxgfxf

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x

xgxfSSD 2))()((

x

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x

xgxfSAD |)()(|

相関係数

SSD ( Sum of Squared Difference )

SAD (Sum of Absolute Difference )Modified SSD

)(xf

左画像)(xg

右画像 gf 領域内の 平均明度

GOP のフレーム(ピクチャ)構成(Group Of Picture)

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellipB12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 B6 B7hellip   P14 B12 B13

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellip B12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 B6 B7hellipP14 B12 B13

フレーム内予

フレーム間予

双方向フレーム間予測

GOP のフレーム(ピクチャ)構成(Group Of Picture)

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellipB12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 hellip   P14 B12 B13

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellipB12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 B6 B7hellip   P14 B12 B13

フレーム内予

フレーム間予

双方向フレーム間予測

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Page 3: コンピュータビジョン Computer Vision(CV) パワーポイント 抜粋

演習

1048708 次の直交基底に展開せよ

1048713F1 = (1111) F2=(11-1-1)

   F3=(1-1-11)

10487131 ƒ = (8 2 0 6)

10487132 g = (3 6 2 0)

1048708 展開した値から関数を合成せよ

DCT と逆 DCT

DCT 係数

ƒ= (8206)  

= aF1+bF2+cF3

情報損失

直交基底

二次元への拡大

2 次元の DCT

DCT 係数

8 つの基底

DCT 基底

DCT係数の一様量子化特性量子化値

DCT係数

2

3

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量子化マトリクス(イントラマクロブロック用)

レポート12次元の直交基底

11

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113210

FFFF

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212C

43

313C

12

35GDCT 係数          をもつ画像がある

1 G を逆 DCT 変換した画像を求めよ

2 G を量子化テーブル          で量子化し画像を復元せよ

3 G を          で量子化し画像を復元せよ

ブロックマッチングによる動き 検出と画像圧縮への応用

第 ( tー1 ) フレーム

第 t フレーム

領域照合の評価関数

22

2

22 ))(())((

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gf

fg

xx

x

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x

xgxfSSD 2))()((

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相関係数

SSD ( Sum of Squared Difference )

SAD (Sum of Absolute Difference )Modified SSD

)(xf

左画像)(xg

右画像 gf 領域内の 平均明度

GOP のフレーム(ピクチャ)構成(Group Of Picture)

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellipB12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 B6 B7hellip   P14 B12 B13

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellip B12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 B6 B7hellipP14 B12 B13

フレーム内予

フレーム間予

双方向フレーム間予測

GOP のフレーム(ピクチャ)構成(Group Of Picture)

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellipB12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 hellip   P14 B12 B13

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellipB12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 B6 B7hellip   P14 B12 B13

フレーム内予

フレーム間予

双方向フレーム間予測

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Page 4: コンピュータビジョン Computer Vision(CV) パワーポイント 抜粋

DCT と逆 DCT

DCT 係数

ƒ= (8206)  

= aF1+bF2+cF3

情報損失

直交基底

二次元への拡大

2 次元の DCT

DCT 係数

8 つの基底

DCT 基底

DCT係数の一様量子化特性量子化値

DCT係数

2

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1

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量子化マトリクス(イントラマクロブロック用)

レポート12次元の直交基底

11

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35GDCT 係数          をもつ画像がある

1 G を逆 DCT 変換した画像を求めよ

2 G を量子化テーブル          で量子化し画像を復元せよ

3 G を          で量子化し画像を復元せよ

ブロックマッチングによる動き 検出と画像圧縮への応用

第 ( tー1 ) フレーム

第 t フレーム

領域照合の評価関数

22

2

22 ))(())((

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gf

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xx

x

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相関係数

SSD ( Sum of Squared Difference )

SAD (Sum of Absolute Difference )Modified SSD

)(xf

左画像)(xg

右画像 gf 領域内の 平均明度

GOP のフレーム(ピクチャ)構成(Group Of Picture)

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellipB12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 B6 B7hellip   P14 B12 B13

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellip B12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 B6 B7hellipP14 B12 B13

フレーム内予

フレーム間予

双方向フレーム間予測

GOP のフレーム(ピクチャ)構成(Group Of Picture)

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellipB12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 hellip   P14 B12 B13

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellipB12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 B6 B7hellip   P14 B12 B13

フレーム内予

フレーム間予

双方向フレーム間予測

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Page 5: コンピュータビジョン Computer Vision(CV) パワーポイント 抜粋

情報損失

直交基底

二次元への拡大

2 次元の DCT

DCT 係数

8 つの基底

DCT 基底

DCT係数の一様量子化特性量子化値

DCT係数

2

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量子化マトリクス(イントラマクロブロック用)

レポート12次元の直交基底

11

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35GDCT 係数          をもつ画像がある

1 G を逆 DCT 変換した画像を求めよ

2 G を量子化テーブル          で量子化し画像を復元せよ

3 G を          で量子化し画像を復元せよ

ブロックマッチングによる動き 検出と画像圧縮への応用

第 ( tー1 ) フレーム

第 t フレーム

領域照合の評価関数

22

2

22 ))(())((

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gf

fg

xx

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相関係数

SSD ( Sum of Squared Difference )

SAD (Sum of Absolute Difference )Modified SSD

)(xf

左画像)(xg

右画像 gf 領域内の 平均明度

GOP のフレーム(ピクチャ)構成(Group Of Picture)

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellipB12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 B6 B7hellip   P14 B12 B13

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellip B12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 B6 B7hellipP14 B12 B13

フレーム内予

フレーム間予

双方向フレーム間予測

GOP のフレーム(ピクチャ)構成(Group Of Picture)

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellipB12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 hellip   P14 B12 B13

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellipB12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 B6 B7hellip   P14 B12 B13

フレーム内予

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双方向フレーム間予測

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Page 6: コンピュータビジョン Computer Vision(CV) パワーポイント 抜粋

直交基底

二次元への拡大

2 次元の DCT

DCT 係数

8 つの基底

DCT 基底

DCT係数の一様量子化特性量子化値

DCT係数

2

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量子化マトリクス(イントラマクロブロック用)

レポート12次元の直交基底

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35GDCT 係数          をもつ画像がある

1 G を逆 DCT 変換した画像を求めよ

2 G を量子化テーブル          で量子化し画像を復元せよ

3 G を          で量子化し画像を復元せよ

ブロックマッチングによる動き 検出と画像圧縮への応用

第 ( tー1 ) フレーム

第 t フレーム

領域照合の評価関数

22

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22 ))(())((

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xgxfSSD 2))()((

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相関係数

SSD ( Sum of Squared Difference )

SAD (Sum of Absolute Difference )Modified SSD

)(xf

左画像)(xg

右画像 gf 領域内の 平均明度

GOP のフレーム(ピクチャ)構成(Group Of Picture)

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellipB12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 B6 B7hellip   P14 B12 B13

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellip B12 B13 P14

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フレーム内予

フレーム間予

双方向フレーム間予測

GOP のフレーム(ピクチャ)構成(Group Of Picture)

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellipB12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 hellip   P14 B12 B13

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellipB12 B13 P14

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フレーム内予

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双方向フレーム間予測

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Page 7: コンピュータビジョン Computer Vision(CV) パワーポイント 抜粋

二次元への拡大

2 次元の DCT

DCT 係数

8 つの基底

DCT 基底

DCT係数の一様量子化特性量子化値

DCT係数

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   8 16 19 22 26 27 29 34  16 16 22 24 27 29 34 37  19 22 26 27 29 34 34 38  22 22 26 27 29 34 37 40  22 26 27 29 32 35 40 48  26 27 29 32 35 40 48 58  26 27 29 34 38 46 56 69  27 29 35 38 46 56 69 83

量子化マトリクス(イントラマクロブロック用)

レポート12次元の直交基底

11

11

11

11

11

11

11

113210

FFFF

32

212C

43

313C

12

35GDCT 係数          をもつ画像がある

1 G を逆 DCT 変換した画像を求めよ

2 G を量子化テーブル          で量子化し画像を復元せよ

3 G を          で量子化し画像を復元せよ

ブロックマッチングによる動き 検出と画像圧縮への応用

第 ( tー1 ) フレーム

第 t フレーム

領域照合の評価関数

22

2

22 ))(())((

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gf

fg

xx

x

gxgfxf

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x

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x

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x

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相関係数

SSD ( Sum of Squared Difference )

SAD (Sum of Absolute Difference )Modified SSD

)(xf

左画像)(xg

右画像 gf 領域内の 平均明度

GOP のフレーム(ピクチャ)構成(Group Of Picture)

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellipB12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 B6 B7hellip   P14 B12 B13

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellip B12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 B6 B7hellipP14 B12 B13

フレーム内予

フレーム間予

双方向フレーム間予測

GOP のフレーム(ピクチャ)構成(Group Of Picture)

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellipB12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 hellip   P14 B12 B13

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellipB12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 B6 B7hellip   P14 B12 B13

フレーム内予

フレーム間予

双方向フレーム間予測

  • Slide 1
  • Slide 2
  • Slide 3
  • Slide 4
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  • Slide 6
  • Slide 7
  • Slide 8
  • Slide 9
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  • Slide 17
  • Slide 18
Page 8: コンピュータビジョン Computer Vision(CV) パワーポイント 抜粋

2 次元の DCT

DCT 係数

8 つの基底

DCT 基底

DCT係数の一様量子化特性量子化値

DCT係数

2

3

1

-1

-2

-3

25 vuQ

27 vuQ 23 vuQ

2vuQ

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23 vuQ

25 vuQ

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vuSq

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   8 16 19 22 26 27 29 34  16 16 22 24 27 29 34 37  19 22 26 27 29 34 34 38  22 22 26 27 29 34 37 40  22 26 27 29 32 35 40 48  26 27 29 32 35 40 48 58  26 27 29 34 38 46 56 69  27 29 35 38 46 56 69 83

量子化マトリクス(イントラマクロブロック用)

レポート12次元の直交基底

11

11

11

11

11

11

11

113210

FFFF

32

212C

43

313C

12

35GDCT 係数          をもつ画像がある

1 G を逆 DCT 変換した画像を求めよ

2 G を量子化テーブル          で量子化し画像を復元せよ

3 G を          で量子化し画像を復元せよ

ブロックマッチングによる動き 検出と画像圧縮への応用

第 ( tー1 ) フレーム

第 t フレーム

領域照合の評価関数

22

2

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x

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x

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相関係数

SSD ( Sum of Squared Difference )

SAD (Sum of Absolute Difference )Modified SSD

)(xf

左画像)(xg

右画像 gf 領域内の 平均明度

GOP のフレーム(ピクチャ)構成(Group Of Picture)

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellipB12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 B6 B7hellip   P14 B12 B13

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellip B12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 B6 B7hellipP14 B12 B13

フレーム内予

フレーム間予

双方向フレーム間予測

GOP のフレーム(ピクチャ)構成(Group Of Picture)

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellipB12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 hellip   P14 B12 B13

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellipB12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 B6 B7hellip   P14 B12 B13

フレーム内予

フレーム間予

双方向フレーム間予測

  • Slide 1
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  • Slide 18
Page 9: コンピュータビジョン Computer Vision(CV) パワーポイント 抜粋

DCT 係数

8 つの基底

DCT 基底

DCT係数の一様量子化特性量子化値

DCT係数

2

3

1

-1

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25 vuQ

27 vuQ 23 vuQ

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量子化マトリクス(イントラマクロブロック用)

レポート12次元の直交基底

11

11

11

11

11

11

11

113210

FFFF

32

212C

43

313C

12

35GDCT 係数          をもつ画像がある

1 G を逆 DCT 変換した画像を求めよ

2 G を量子化テーブル          で量子化し画像を復元せよ

3 G を          で量子化し画像を復元せよ

ブロックマッチングによる動き 検出と画像圧縮への応用

第 ( tー1 ) フレーム

第 t フレーム

領域照合の評価関数

22

2

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x

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相関係数

SSD ( Sum of Squared Difference )

SAD (Sum of Absolute Difference )Modified SSD

)(xf

左画像)(xg

右画像 gf 領域内の 平均明度

GOP のフレーム(ピクチャ)構成(Group Of Picture)

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellipB12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 B6 B7hellip   P14 B12 B13

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellip B12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 B6 B7hellipP14 B12 B13

フレーム内予

フレーム間予

双方向フレーム間予測

GOP のフレーム(ピクチャ)構成(Group Of Picture)

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellipB12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 hellip   P14 B12 B13

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellipB12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 B6 B7hellip   P14 B12 B13

フレーム内予

フレーム間予

双方向フレーム間予測

  • Slide 1
  • Slide 2
  • Slide 3
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  • Slide 17
  • Slide 18
Page 10: コンピュータビジョン Computer Vision(CV) パワーポイント 抜粋

8 つの基底

DCT 基底

DCT係数の一様量子化特性量子化値

DCT係数

2

3

1

-1

-2

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25 vuQ

27 vuQ 23 vuQ

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量子化マトリクス(イントラマクロブロック用)

レポート12次元の直交基底

11

11

11

11

11

11

11

113210

FFFF

32

212C

43

313C

12

35GDCT 係数          をもつ画像がある

1 G を逆 DCT 変換した画像を求めよ

2 G を量子化テーブル          で量子化し画像を復元せよ

3 G を          で量子化し画像を復元せよ

ブロックマッチングによる動き 検出と画像圧縮への応用

第 ( tー1 ) フレーム

第 t フレーム

領域照合の評価関数

22

2

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相関係数

SSD ( Sum of Squared Difference )

SAD (Sum of Absolute Difference )Modified SSD

)(xf

左画像)(xg

右画像 gf 領域内の 平均明度

GOP のフレーム(ピクチャ)構成(Group Of Picture)

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellipB12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 B6 B7hellip   P14 B12 B13

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellip B12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 B6 B7hellipP14 B12 B13

フレーム内予

フレーム間予

双方向フレーム間予測

GOP のフレーム(ピクチャ)構成(Group Of Picture)

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellipB12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 hellip   P14 B12 B13

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellipB12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 B6 B7hellip   P14 B12 B13

フレーム内予

フレーム間予

双方向フレーム間予測

  • Slide 1
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Page 11: コンピュータビジョン Computer Vision(CV) パワーポイント 抜粋

DCT 基底

DCT係数の一様量子化特性量子化値

DCT係数

2

3

1

-1

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25 vuQ

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   8 16 19 22 26 27 29 34  16 16 22 24 27 29 34 37  19 22 26 27 29 34 34 38  22 22 26 27 29 34 37 40  22 26 27 29 32 35 40 48  26 27 29 32 35 40 48 58  26 27 29 34 38 46 56 69  27 29 35 38 46 56 69 83

量子化マトリクス(イントラマクロブロック用)

レポート12次元の直交基底

11

11

11

11

11

11

11

113210

FFFF

32

212C

43

313C

12

35GDCT 係数          をもつ画像がある

1 G を逆 DCT 変換した画像を求めよ

2 G を量子化テーブル          で量子化し画像を復元せよ

3 G を          で量子化し画像を復元せよ

ブロックマッチングによる動き 検出と画像圧縮への応用

第 ( tー1 ) フレーム

第 t フレーム

領域照合の評価関数

22

2

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相関係数

SSD ( Sum of Squared Difference )

SAD (Sum of Absolute Difference )Modified SSD

)(xf

左画像)(xg

右画像 gf 領域内の 平均明度

GOP のフレーム(ピクチャ)構成(Group Of Picture)

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellipB12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 B6 B7hellip   P14 B12 B13

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellip B12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 B6 B7hellipP14 B12 B13

フレーム内予

フレーム間予

双方向フレーム間予測

GOP のフレーム(ピクチャ)構成(Group Of Picture)

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellipB12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 hellip   P14 B12 B13

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellipB12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 B6 B7hellip   P14 B12 B13

フレーム内予

フレーム間予

双方向フレーム間予測

  • Slide 1
  • Slide 2
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Page 12: コンピュータビジョン Computer Vision(CV) パワーポイント 抜粋

DCT係数の一様量子化特性量子化値

DCT係数

2

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1

-1

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25 vuQ

27 vuQ 23 vuQ

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   8 16 19 22 26 27 29 34  16 16 22 24 27 29 34 37  19 22 26 27 29 34 34 38  22 22 26 27 29 34 37 40  22 26 27 29 32 35 40 48  26 27 29 32 35 40 48 58  26 27 29 34 38 46 56 69  27 29 35 38 46 56 69 83

量子化マトリクス(イントラマクロブロック用)

レポート12次元の直交基底

11

11

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11

11

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FFFF

32

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12

35GDCT 係数          をもつ画像がある

1 G を逆 DCT 変換した画像を求めよ

2 G を量子化テーブル          で量子化し画像を復元せよ

3 G を          で量子化し画像を復元せよ

ブロックマッチングによる動き 検出と画像圧縮への応用

第 ( tー1 ) フレーム

第 t フレーム

領域照合の評価関数

22

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相関係数

SSD ( Sum of Squared Difference )

SAD (Sum of Absolute Difference )Modified SSD

)(xf

左画像)(xg

右画像 gf 領域内の 平均明度

GOP のフレーム(ピクチャ)構成(Group Of Picture)

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellipB12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 B6 B7hellip   P14 B12 B13

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellip B12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 B6 B7hellipP14 B12 B13

フレーム内予

フレーム間予

双方向フレーム間予測

GOP のフレーム(ピクチャ)構成(Group Of Picture)

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellipB12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 hellip   P14 B12 B13

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellipB12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 B6 B7hellip   P14 B12 B13

フレーム内予

フレーム間予

双方向フレーム間予測

  • Slide 1
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Page 13: コンピュータビジョン Computer Vision(CV) パワーポイント 抜粋

   8 16 19 22 26 27 29 34  16 16 22 24 27 29 34 37  19 22 26 27 29 34 34 38  22 22 26 27 29 34 37 40  22 26 27 29 32 35 40 48  26 27 29 32 35 40 48 58  26 27 29 34 38 46 56 69  27 29 35 38 46 56 69 83

量子化マトリクス(イントラマクロブロック用)

レポート12次元の直交基底

11

11

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113210

FFFF

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12

35GDCT 係数          をもつ画像がある

1 G を逆 DCT 変換した画像を求めよ

2 G を量子化テーブル          で量子化し画像を復元せよ

3 G を          で量子化し画像を復元せよ

ブロックマッチングによる動き 検出と画像圧縮への応用

第 ( tー1 ) フレーム

第 t フレーム

領域照合の評価関数

22

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gf

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x

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相関係数

SSD ( Sum of Squared Difference )

SAD (Sum of Absolute Difference )Modified SSD

)(xf

左画像)(xg

右画像 gf 領域内の 平均明度

GOP のフレーム(ピクチャ)構成(Group Of Picture)

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellipB12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 B6 B7hellip   P14 B12 B13

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellip B12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 B6 B7hellipP14 B12 B13

フレーム内予

フレーム間予

双方向フレーム間予測

GOP のフレーム(ピクチャ)構成(Group Of Picture)

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellipB12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 hellip   P14 B12 B13

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellipB12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 B6 B7hellip   P14 B12 B13

フレーム内予

フレーム間予

双方向フレーム間予測

  • Slide 1
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Page 14: コンピュータビジョン Computer Vision(CV) パワーポイント 抜粋

レポート12次元の直交基底

11

11

11

11

11

11

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113210

FFFF

32

212C

43

313C

12

35GDCT 係数          をもつ画像がある

1 G を逆 DCT 変換した画像を求めよ

2 G を量子化テーブル          で量子化し画像を復元せよ

3 G を          で量子化し画像を復元せよ

ブロックマッチングによる動き 検出と画像圧縮への応用

第 ( tー1 ) フレーム

第 t フレーム

領域照合の評価関数

22

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相関係数

SSD ( Sum of Squared Difference )

SAD (Sum of Absolute Difference )Modified SSD

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左画像)(xg

右画像 gf 領域内の 平均明度

GOP のフレーム(ピクチャ)構成(Group Of Picture)

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellipB12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 B6 B7hellip   P14 B12 B13

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellip B12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 B6 B7hellipP14 B12 B13

フレーム内予

フレーム間予

双方向フレーム間予測

GOP のフレーム(ピクチャ)構成(Group Of Picture)

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellipB12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 hellip   P14 B12 B13

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellipB12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 B6 B7hellip   P14 B12 B13

フレーム内予

フレーム間予

双方向フレーム間予測

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Page 15: コンピュータビジョン Computer Vision(CV) パワーポイント 抜粋

ブロックマッチングによる動き 検出と画像圧縮への応用

第 ( tー1 ) フレーム

第 t フレーム

領域照合の評価関数

22

2

22 ))(())((

))()()((

gf

fg

xx

x

gxgfxf

gxgfxf

x

xgxfSSD 2))()((

x

xgxfGMSAD |))()((| 2

x

xgxfSAD |)()(|

相関係数

SSD ( Sum of Squared Difference )

SAD (Sum of Absolute Difference )Modified SSD

)(xf

左画像)(xg

右画像 gf 領域内の 平均明度

GOP のフレーム(ピクチャ)構成(Group Of Picture)

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellipB12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 B6 B7hellip   P14 B12 B13

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellip B12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 B6 B7hellipP14 B12 B13

フレーム内予

フレーム間予

双方向フレーム間予測

GOP のフレーム(ピクチャ)構成(Group Of Picture)

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellipB12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 hellip   P14 B12 B13

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellipB12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 B6 B7hellip   P14 B12 B13

フレーム内予

フレーム間予

双方向フレーム間予測

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Page 16: コンピュータビジョン Computer Vision(CV) パワーポイント 抜粋

領域照合の評価関数

22

2

22 ))(())((

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gf

fg

xx

x

gxgfxf

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x

xgxfSSD 2))()((

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x

xgxfSAD |)()(|

相関係数

SSD ( Sum of Squared Difference )

SAD (Sum of Absolute Difference )Modified SSD

)(xf

左画像)(xg

右画像 gf 領域内の 平均明度

GOP のフレーム(ピクチャ)構成(Group Of Picture)

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellipB12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 B6 B7hellip   P14 B12 B13

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellip B12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 B6 B7hellipP14 B12 B13

フレーム内予

フレーム間予

双方向フレーム間予測

GOP のフレーム(ピクチャ)構成(Group Of Picture)

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellipB12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 hellip   P14 B12 B13

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellipB12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 B6 B7hellip   P14 B12 B13

フレーム内予

フレーム間予

双方向フレーム間予測

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Page 17: コンピュータビジョン Computer Vision(CV) パワーポイント 抜粋

GOP のフレーム(ピクチャ)構成(Group Of Picture)

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellipB12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 B6 B7hellip   P14 B12 B13

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellip B12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 B6 B7hellipP14 B12 B13

フレーム内予

フレーム間予

双方向フレーム間予測

GOP のフレーム(ピクチャ)構成(Group Of Picture)

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellipB12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 hellip   P14 B12 B13

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellipB12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 B6 B7hellip   P14 B12 B13

フレーム内予

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双方向フレーム間予測

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Page 18: コンピュータビジョン Computer Vision(CV) パワーポイント 抜粋

GOP のフレーム(ピクチャ)構成(Group Of Picture)

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellipB12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 hellip   P14 B12 B13

B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8hellipB12 B13 P14

I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 B6 B7hellip   P14 B12 B13

フレーム内予

フレーム間予

双方向フレーム間予測

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