Language
Country/Area
No result found
الكشف عن خوارزمية مطابقة الكتل: لماذا يعد ضغط الفيديو فعالاً للغاية؟
في مجال معالجة الفيديو الرقمي، تلعب خوارزمية مطابقة الكتل (BMA) دورًا حاسمًا. تُستخدم هذه الخوارزمية بشكل أساسي لتحديد موقع الكتل الكبيرة المطابقة في تسلسلات إطارات الفيديو، والغرض الأساسي منها هو تقدير الحركة. يفترض تقدير الحركة أن الكائنات والخلفيات في إطارات الفيديو تتحرك بمرور الوقت، وبالتالي يتم إنشاء كائنات مقابلة في الإطارات اللاحقة.
يمكن أن تكشف هذه العملية عن التكرار الزمني في تسلسل الفيديو، مما يجعل ضغط الفيديو بين الإطارات أكثر كفاءة.
عند تنفيذ خوارزمية مطابقة الكتلة، يتم تقسيم الإطار الحالي إلى كتل كبيرة متعددة، وتتم مقارنة كل كتلة كبيرة مع الكتلة المقابلة في الإطار السابق والكتل المجاورة لها. بهذه الطريقة، يتم إنشاء ناقل الحركة الذي يمثل حركة كتلة كبيرة من موضع إلى آخر. ملخص الحركة لجميع الكتل الكبيرة هو تقدير حركة الإطار.
في عملية ضغط الفيديو، من الضروري اختيار نطاق بحث مناسب، والذي يتم تحديده بواسطة "معلمة البحث" ص. على وجه التحديد، يمثل p عدد وحدات البكسل المحيطة بالكتل الكبيرة المقابلة في الإطار السابق. إذا كانت قيمة p أكبر، فهذا يعني أنه قد يكون هناك إزاحات أكبر، مما يسهل العثور على تطابق جيد، ولكن هذا قد يؤدي أيضًا إلى زيادة التعقيد الحسابي. بشكل عام، يبلغ حجم الكتلة الكبيرة 16 بكسل ويتم ضبط القيمة p لمنطقة البحث على 7 بكسل.
التحفيز
أثناء عملية تقدير الحركة، يمكن لحساب متجهات الحركة وصف الانتقال من صورة ثنائية الأبعاد إلى أخرى من ناحية، ومن ناحية أخرى، يمكنه أيضًا التنبؤ بتغيرات الصورة من خلال تعويض الحركة. تعتبر هذه التقنية حجر الزاوية في معايير ضغط الفيديو مثل MPEG 1 و2 و4.
يمكن أن يؤدي ضغط الفيديو إلى تقليل عدد البتات المطلوبة لنقل البيانات بشكل فعال من خلال تقدير الحركة، نظرًا لأنه أكثر كفاءة في نقل صور الفرق المشفرة من الإطارات المشفرة بالكامل.
ومع ذلك، في عملية الضغط بأكملها، يعد تقدير الحركة هو العملية الأكثر تكلفة حسابيًا، لذا أصبح البحث عن خوارزمية تقدير حركة سريعة وبسيطة حسابيًا متطلبًا مهمًا لتقنية ضغط الفيديو.
مؤشرات التقييم
إن دوال التكلفة الأكثر استخدامًا عند مقارنة كتلة كبيرة بأخرى هي متوسط الفرق المطلق (MAD) ومتوسط الخطأ التربيعي (MSE). يمكن أن تساعد هذه المؤشرات الخوارزمية في تقييم جودة المطابقة:
MAD = 1/N^2 * ∑(i=0 إلى n-1) ∑(j=0 إلى n-1) |C(i,j) - R(i,j)|
MSE = 1/N^2 * ∑(i=0 إلى n-1) ∑(j=0 إلى n-1) (C(i,j) - R(i,j))^2
من بينها، يمثل N حجم الكتلة الكبيرة، وC(i,j) وR(i,j) هما البكسلات الموجودة في الكتلة الكبيرة الحالية والكتل الكبيرة المرجعية على التوالي.
الخوارزمية
منذ الثمانينيات، أحرزت الأبحاث المتعلقة بخوارزميات مطابقة الكتل تقدمًا كبيرًا، وظهرت مجموعة متنوعة من الخوارزميات الفعالة. فيما يلي مقدمة للعديد من الخوارزميات الشائعة:
1. بحث شامل
تحسب هذه الخوارزمية دالة التكلفة لكل موضع في نافذة البحث ويمكنها العثور على الكتلة الكبيرة الأكثر مطابقة في الإطار المرجعي، ومع ذلك، فإن الحمل الحسابي الخاص بها ضخم وهي الأكثر تعقيدًا من بين جميع خوارزميات مطابقة الكتل.
2. مطابقة الكتل الهرمية المحسنة (OHBM)
تعتمد هذه الخوارزمية على هرم الصور الأمثل لتسريع عملية البحث الكاملة وتحسين الكفاءة.
3. البحث بثلاث خطوات (TSS)
تعد TSS إحدى خوارزميات مطابقة الكتل السريعة المبكرة التي تقلل بشكل كبير من عدد الكتل الكبيرة التي تحتاج إلى تقييم من خلال البحث في مواقع متعددة.
4. البحث بأربع خطوات (FSS)
بالمقارنة مع TSS، تعمل الخدمة الثابتة الساتلية بشكل أفضل من حيث التكلفة الحسابية ونسبة الذروة للإشارة إلى الضوضاء (PSNR)، وتستخدم أيضًا طريقة بحث متحيزة للمركز.
"مع تقدم تكنولوجيا الفيديو، كيف سيؤثر تطوير خوارزميات مطابقة الكتل على تطور تكنولوجيا ضغط الفيديو في المستقبل؟"
تعتمد كفاءة وجودة ضغط الفيديو بشكل كبير على الدقة والكفاءة الحسابية لتقدير الحركة، والتي ترتبط بدورها ارتباطًا وثيقًا بخوارزمية مطابقة الكتلة المحددة. ولذلك، فإن فهم إيجابيات وسلبيات الخوارزميات المختلفة سيكون له تأثير مهم على تطوير تكنولوجيا الفيديو في المستقبل. كيف ستؤثر خوارزمية مطابقة الكتلة على التغييرات المستقبلية في تكنولوجيا الفيديو الرقمي؟
