В последние годы наблюдается тенденция увеличения разрешения от высокой четкости (HD) до 4K или даже 8K Ultra High Definition (UHD). С точки зрения количества пикселей для отображения означает, что переход от HD к 4K UHD число в четыре раза. В случае 8K UHD по отношению к HD это даже увеличение фактора шестнадцать. Но в то же время доступную полосу пропускания, т. е. в интернете, не растет пропорционально увеличению разрешения. Для этого необходимо более эффективное кодирование видео. Для высокоэффективного кодирования видео (hevc в) используется внутрикадровое кодирование рядом с межкадровым кодированием в качестве краеугольного камня при сжатии видео, но обнаруживается дефицит в примере прогнозирования значения для кодирования блоков. В этой научной работе исследуется метод глубокого обучения на основе разработки прогнозирования значения образца, который поддерживается данными контура изображения. Экспериментальные результаты показывают, что в целом возможно увеличение на 1-2 дБ, что, согласно литературе по видеокодированию, является заметным улучшением. Это улучшение помогает уменьшить необходимую пропускную способность при передаче данных по сети.

• Министерство образования и науки Российской Федерации
• Master-Thesis - Jeff Reimer
  • Abstract
  • List of Abbreviations
  • List of Figures
  • List of Tables
  • Introduction
  • State of the art
    • Human eyesight
    • Video coding
      • Motivation - why coding?
      • Coding standards: Advanced Video Coding and High Efficiency Video Coding
      • Compression methods
      • Prediction error and its correction
    • Image Inpainting
    • Convolutional Neural Network
      • The Convolutional Layers
      • Output of convolutional layers
      • ReLu Layers
      • Pooling Layers
      • Output Fully Connected Layer
    • Contour-based Multidirectional Intra Coding
  • Method: Deep learning-based predictive image coding considering contours
    • Creation of contours
    • Architectures of CNN
  • Experimental results
    • CIFAR10
    • KODIM
  • Conclusion
  • Appendix A
  • Appendix B
    • CNN-01
      • Deploy file
      • Solver
    • CNN-02
      • Deploy file
      • Solver