< Terug naar vorige pagina
Project
Geavanceerde schaalbare videocodering. (FWOAL539)
H.264/AVC en zijn schaalbare uitbreiding H.264/AVC SVC worden momenteel beschouwd als de state-of-the-art in videocoderingstechnologie. Echter, met de toenemende verspreiding van hoge-definitie (HD) bronnen, werd al snel duidelijk dat deze standaarden geen optimale compressieperformantie konden leveren voor hogeresolutiemateriaal.
Bovendien is er in de nabije toekomst een overstap naar nog hogere resoluties te verwachten. Bijkomend zijn een aantal fundamentele onderzoeksrichtingen in videocodering momenteel onvoldoende geëxploiteerd, waardoor een diepgaande exploratie ervan gerechtvaardigd is.
In dit project wordt daarom onderzocht of het exploiteren van spatiale directionaliteit in video, door middel van spatiale voorspelling en directionele transformaties, de compressieperformantie van de huidige standaarden kan verbeteren, specifiek voor hoge-resolutiemateriaal. Daarnaast wordt verwacht dat adaptieve quantisatiestrategieën ook de compressie-efficiëntie kunnen verhogen in vergelijking met klassieke signaalonafhankelijke quantisatie. Verder wordt onderzocht of betere spatio-temporele afhankelijkheidsmodellen voor schaalbare video codecs kunnen bijdragen tot een efficiëntere bitdebietallocatie. Ten slotte zullen nieuwe methodes ontwikkeld worden om de efficiëntie van spatiale resolutieschaalbaarheid in SVC te verbeteren door rekening te houden met aliasing, spatiale adaptiviteit en het progressief verfijnen van het bewegingsmodel tussen verschillende spatiale lagen.
Bovendien is er in de nabije toekomst een overstap naar nog hogere resoluties te verwachten. Bijkomend zijn een aantal fundamentele onderzoeksrichtingen in videocodering momenteel onvoldoende geëxploiteerd, waardoor een diepgaande exploratie ervan gerechtvaardigd is.
In dit project wordt daarom onderzocht of het exploiteren van spatiale directionaliteit in video, door middel van spatiale voorspelling en directionele transformaties, de compressieperformantie van de huidige standaarden kan verbeteren, specifiek voor hoge-resolutiemateriaal. Daarnaast wordt verwacht dat adaptieve quantisatiestrategieën ook de compressie-efficiëntie kunnen verhogen in vergelijking met klassieke signaalonafhankelijke quantisatie. Verder wordt onderzocht of betere spatio-temporele afhankelijkheidsmodellen voor schaalbare video codecs kunnen bijdragen tot een efficiëntere bitdebietallocatie. Ten slotte zullen nieuwe methodes ontwikkeld worden om de efficiëntie van spatiale resolutieschaalbaarheid in SVC te verbeteren door rekening te houden met aliasing, spatiale adaptiviteit en het progressief verfijnen van het bewegingsmodel tussen verschillende spatiale lagen.
Datum:1 jan 2010 → 31 dec 2013
Trefwoorden:Numerical Linear Algebra, Digital Image Processing, Low Power Cmos, Embedded System Design, Image Reconstruction, Displays, Micro-Electronics Technology, Light Detectors, Sige Bicmos Design, Satellite Image Analysis, Telemedicine, Medical Image Analysis, Inverse Problems, Video Compression, JPEGx, Neural Networks, Mine Detection, Vision, Digital Signal Processing, Electronic System Design, Machine Vision, Micro Electronics, Cmos Design, Chip Interconnects (Inter / Intra), Humanitarian Demining, Speech Processing, Mpegx, Light Emitters, Pattern Recognition, Mm-Wave Technology, Robot Vision, Impedance Tomography, Image Compression, Light Modulators, video coding, Opto-Electronics, Motion Estimation And Tracking, Medical Image Visualization, Computer Aided Electronic Design, Multispectral Image Analysis, Electronics, Computer Vision, Image Processing, Image Analysis, Industrial Visual Inspection
Disciplines:Elektrotechniek en elektronica, Wiskunde en statistiek, (Bio)medische ingenieurswetenschappen