Phương pháp tạo thông tin phụ trợ cho mã hóa video phân tán

Nguyễn Thị Hương Thảo, Vũ Hữu Tiến, Vũ Văn San PHƯƠNG PHÁP TẠO THƠNG TIN PHỤ TRỢ CHO MÃ HĨA VIDEO PHÂN TÁN Nguyễn Thị Hương Thảo, Vũ Hữu Tiến, Vũ Văn San Học viện Cơng nghệ Bưu Viễn thơng Tóm tắt: Trong năm gần đây, mã hóa video phân tán (Distributed Video Coding - DVC) giải pháp đầy hứa hẹn cho ứng dụng hệ thống giám sát video, hệ thống cảm biến không dây ứng dụng không nhận nhiều hỗ trợ từ chuẩn mã hóa video truyền thống H.264/AVC hay H.265/HEVC Vì lý đó, DVC nhận nhiều quan tâm nhà nghiên cứu Một vấn đề cần quan tâm DVC tạo thông tin phụ trợ (Side Information - SI) để vừa giảm độ phức tạp giải mã đồng thời cải thiện hiệu nén nâng cao chất lượng hình ảnh cuối SI có chất lượng tốt hiệu hệ thống cao Trong báo này, tác giả đề xuất thuật toán để tìm SI dựa ý tưởng thay đổi kích thước khối cần mã hóa phụ thuộc vào mức nhiễu tương quan khung hình Wyner-Ziv (WZ) với khung hình trước Kết cho thấy thuật tốn cung cấp giải pháp cho kết PSNR cao với tổng số bit mã hóa nhỏ so với phương pháp trước Từ khóa: DVC, Wyner-Ziv Coding.1 I GIỚI THIỆU Các chuẩn nén video truyền thống H.264/ AVC hay H.265/HEVC sử dụng nhiều công cụ phức tạp nhằm đạt hiệu nén phù hợp Tuy nhiên, sử dụng nhiều cơng cụ mã hóa phía mã hóa nên chuẩn nén video truyền thống, mã hóa thường có độ phức tạp cao Trong trường hợp ứng dụng đường xuống (với mã hóa hàng nghìn giải mã tương Tác giả liên hệ: Nguyễn Thị Hương Thảo Email: thaontth@ptit.edu.vn Đến tòa soạn: 23/07/2016, chỉnh sửa: 30/8/2016, chấp nhận đăng: 03/9/2016 ứng) dịch vụ quảng bá, video streaming chuẩn nén đáp ứng hiệu suất nén phù hợp với mơ hình ứng dụng Ngược lại với ứng dụng đường lên dịch vụ giám sát video không dây, mạng cảm biến không dây chuẩn nén lại khơng phù hợp độ phức tạp mã hóa cao Để hỗ trợ dịch vụ này, giải pháp nhà nghiên cứu đưa mã hóa video phân tán DVC Về mặt lý thuyết, DVC đạt hiệu nén tương đương với chuẩn nén video dự đốn Tuy nhiên, hệ thống DVC cịn nhiều việc phải làm để đạt hiệu Như thấy, DVC làm việc hiệu thơng tin phụ trợ sẵn có giải mã chất lượng thông tin phụ trợ tốt, số lượng bit chẵn lẻ (hay tốc độ bit) cần truyền Trong tài liệu có nhiều đề xuất tạo thơng tin phụ trợ, đáng kể thuật tốn nội suy khung hình [1, 2] thuật tốn ngoại suy khung hình [3, 4] Các phương pháp nội suy khung hình sử dụng khung hình giải mã trước sau để tạo thơng tin phụ trợ nên có độ trễ Ngược lại, phương pháp ngoại suy khung hình sử dụng khung hình giải mã trước nên độ trễ thấp phù hợp cho ứng dụng thời gian thực Các kỹ thuật tạo thông tin phụ trợ giải mã chịu trách nhiệm hiệu suất nén hệ thống DVC nên phương pháp tạo thông tin phụ trợ hiệu cần thiết cho hệ thống DVC II MÃ HÓA VIDEO PHÂN TÁN A Định lý Slepian-Wolf định lý Wyner-Ziv Trước hết xác định toán: Giả sử X Y hai chuỗi video có phân bố độc lập, giống nhau, tương quan thống kê từ hai mã hóa riêng biệt biết tồn Bộ giải mã Số (CS.01) 2016 Tạp chí KHOA HỌC CƠNG NGHỆ 11 THƠNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG PHƯƠNG PHÁP TẠO THÔNG TIN PHỤ TRỢ CHO MÃ HĨA VIDEO PHÂN TÁN có đầy đủ thơng tin mã hóa Bài tốn xác định tốc độ (bit) mã hóa tối thiểu cho nguồn video cho giải mã kết hợp giải mã tái tạo lại nguồn với đủ độ xác Bài tốn giải cách sử dụng entropy kết hợp chuỗi video X Y tương quan thống kê Có hai phương pháp để tái tạo chúng: Phương pháp mã hóa video dự đốn: mã hóa kết hợp, giải mã kết hợp Nếu hai chuỗi video phụ thuộc thống kê X Y mã hóa để khai thác phụ thuộc thống kê chúng, tốc độ mã hóa khơng tổn thất tối thiểu entropy kết hợp chúng H(X,Y) Phương pháp mã hóa video phân tán DVC: mã hóa độc lập, giải mã kết hợp Tuy nhiên, chuỗi video X Y mã hóa độc lập, tốc độ mã hóa tương ứng chúng là: RX ≥ H ( X ), RY ≥ H (Y ) (1) H(X) H(Y) entropy X Y tương ứng Do tốc độ mã hóa yêu cầu là: RX + RY ≥ R( X ,Y ) Sơ đồ khối chức hai phương pháp mô tả Hình 1a, 1b tương ứng Định lý Slepian-Wolf nén không tổn thất [5]: Với hai chuỗi ngẫu nhiên phụ thuộc thống kê, độc lập có phân bố giống nhau, X Y, tốc độ tối thiểu để mã hóa độc lập hai nguồn tương quan tốc độ tối thiểu mã hóa kết hợp với xác suất lỗi nhỏ tùy ý RX + RY ≥ H ( X , Y ) Định lý Wyner-Ziv (WZ) cịn gọi định lý mã hóa video phân tán Wyner-Ziv Kiến trúc mã hóa mơ tả Hình Bộ mã hóa Wyner-Ziv (2) X R ≥ H(X,Y) Mã hóa kết hợp Giải mã kết hợp X Bộ lượng tử hóa (a) Bộ mã hóa Slepian-Wolf Bộ giải mã Slepian-Wolf Q’ Tái tạo với mức méo tối thiểu Bộ mã hóa X Tồn phụ thuộc khơng khai thác phía mã hóa Nguồn Y Q Y Nguồn Y Nguồn X Rx ≥ ? Giải mã kết hợp Ry ≥ ? (3) Định lý Wyner-Ziv nén có tổn thất [6]: Wyner-Ziv đề xuất mở rộng định lý SlepianWolf cách định nghĩa kịch tương tự việc mã hóa độc lập ngữ cảnh nén có tổn thất nguồn Y (thơng tin phụ trợ) sẵn có giải mã Định lý phát biểu thực mã hóa độc lập X với thông tin phụ trợ Y với số điều kiện: X Y nguồn Gaussian kết hợp, khơng nhớ có xét đến giá trị sai khác bình phương trung bình (Mean Square Error - MSE) khơng có tổn thất hiệu suất mã hóa so với trường hợp mã hóa kết hợp Nguồn X Phụ thuộc thống kê X’ X Y Y Bộ giải mã Wyner-Ziv Bộ mã hóa Y (b) Hinh Kiến trúc logic Wyner-Ziv Hình Kiến trúc mã hóa video: a) Phương pháp mã hóa video dự đốn; b) Phương pháp mã hóa video phân tán Tạp chí KHOA HỌC CÔNG NGHỆ 12 THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG Dựa tảng lý thuyết DVC năm 1970, việc thiết kế hệ thống DVC thực tế Số (CS.01) 2016 Nguyễn Thị Hương Thảo, Vũ Hữu Tiến, Vũ Văn San đề xuất năm gần [7, 8, 9, 10] Đóng góp quan trọng hai nhóm nghiên cứu chịu trách nhiệm phát triển hệ thống mã hóa video nguồn phân tán có liên quan là: nhóm GS Bernd Girod Stanford (University of Stanford) hay gọi kiến trúc Stanford mà sau cải tiến thành codec DISCOVER nhóm GS Kannan Ramchandran Berkeley (University of California) biết đến kiến trúc PRISM Phương pháp đề xuất báo dựa kiến trúc PRISM Mức méo cho phép Dữ liệu video đầu DCT vào Bộ lượng tử hóa Hàm băm Mã hóa syndrome Bộ phân loại Thơng tin kênh a Bộ mã hóa Hàm băm Ước lượng, tái tạo xử lý sau Bộ giải mã Syndrome Dự đốn ứng viên Tìm kiếm chuyển động YES nhận thông tin từ khối DCT phân loại, dựa mức méo cho phép thực lượng tử hóa vơ hướng cho khối Đầu khối từ mã lượng tử hóa để gửi đến mã hóa syndrome Bộ mã hóa syndrome thực mã hóa phần hệ số khối cách tạo số coset gửi đến phía giải mã Khối hàm băm tính tốn bit dư thừa cho khối truyền bit đến phía giải mã Tại phía giải mã: Bộ giải mã syndrome nhận số coset từ bên mã hóa gửi tới thơng tin phụ trợ tạo bên phía giải mã để giải mã cho bit syndrome Kết đưa đến khối hàm băm để tính Nếu đầu khối hàm băm không giống với bit dư thừa bên mã hóa gửi tới có nghĩa giải mã sai Khối ước lượng chuyển động tiếp tục gửi thông tin phụ trợ khác để giải mã đầu hàm băm trùng với bit dư thừa bên mã hóa gửi tới nghĩa giải mã thành công Các bit đưa đến khối tái tạo xử lý sau Cuối đưa tới khối giải lượng tử biến đổi DCT ngược để có chuỗi video giải mã III THUẬT TỐN TẠO THƠNG TIN PHỤ TRỢ SỬ DỤNG KÍCH THƯỚC KHỐI THAY ĐỔI Luồng bit giải mã NO b Bộ giải mã Hình Kiến trúc PRISM B Kiến trúc PRISM Kiến trúc PRISM mơ tả Hình Ở phía mã hóa, khung hình video chia thành khối kích thước n × n (n = hoặc16) khối thực bước sau Trước hết, khối thực biến đổi (DCT) đưa vào lượng tử hóa Bộ phân loại nhận đầu vào khung hình WZ thơng tin kênh để phân loại khối khung hình vào 16 lớp thuộc chế độ mã hóa (Skip, Intra hay syndrome) Bộ lượng tử hóa Như đề cập trước, cách tiếp cận DVC tập trung vào giảm độ phức tạp tính tốn mã hóa, phần phức tạp kiến trúc mã hóa video dự đốn Thêm vào đó, phương pháp [11] sử dụng ước lượng tương quan khối đầu vào kích thước × cho tất khung hình chuỗi video Để giảm thời gian mã hóa nữa, báo đề xuất phương pháp sử dụng kích thước khối đầu vào thích ứng để tăng cường hiệu hệ thống DVC Sơ đồ khối mã hóa trình bày Hình Tính CRC Khung hình WZ Dữ liệu video đầu vào Khung hình Intra Lựa chọn kích thước khối DCT Bộ lượng tử hóa Mã hóa syndrome Luồng bit mã hóa Bộ mã hóa H.264/AVC Hình Sơ đồ khối mã hóa DVC thích ứng Số (CS.01) 2016 Tạp chí KHOA HỌC CƠNG NGHỆ 13 THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG PHƯƠNG PHÁP TẠO THÔNG TIN PHỤ TRỢ CHO MÃ HÓA VIDEO PHÂN TÁN Phân loại khung hình: Trước hết, chuỗi video chia thành hai loại khung hình WZ khung hình I (intra coding) Các khung hình lẻ mã hóa truyền thống theo chuẩn H.264 chế độ I khung hình chẵn mã hóa theo phương pháp WZ Lựa chọn kích thước khối dựa ước lượng tương quan khung hình đầu vào: Trong [1], khối đầu vào kích thước × 4, mã hóa ước lượng mức độ tương quan với thơng tin phụ trợ phép giải mã Ở phía giải mã, dự đốn thơng tin phụ trợ tạo cách tìm kiếm chuyển động khối thời kích thước x cửa sổ tìm kiếm kích thươc 16 x 16 khung hình trước Trong tình tương quan khung hình WZ khung hình trước cao, điều có nghĩa khung hình WZ giống với khung hình Vì giảm thời gian mã hóa cách sử dụng kích thước khối lớn Trong thuật tốn đề xuất, kích thước khối đầu vào ấn định cho khung hình WZ tùy thuộc vào trung bình sai khác tuyệt đối (Mean of Absolutely Difference- MAD) khung hình WZ khung hình I trước Công thức mô tả biểu thức (4) 4x4 MAD > N S = 8x8 MAD ≤ N (4) đó: S kích thước khối; N giá trị ngưỡng Nếu MAD > N, coi tương quan thấp để khơi phục lại xác khung hình WZ giải mã, ta sử dụng kích thước khối × Nếu MAD ≤ N, điều có nghĩa tương quan cao sử dụng kích thước khối × Trong phương pháp này, ngưỡng tính trung bình MAD khung hình trước Biến đổi: Sau lựa chọn kích thước khối khung hình WZ, khung hình chia thành khối kích thước × × tùy thuộc vào kết bước trước áp dụng biến đổi DCT vào khối Biến đổi DCT sử dụng để khai thác dư thừa không gian khối ảnh Lượng tử hóa: Một lượng tử hóa vơ hướng áp dụng vào hệ số DCT thu từ bước trước để tăng hiệu suất nén tương ứng Tạp chí KHOA HỌC CƠNG NGHỆ 14 THƠNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG Tạo syndrome: Với khối hệ số DCT lượng tử hóa, ta tính trung bình cường độ sáng khối thời biến đổi thành bit nhị phân mà ta gọi xi,j (i, j) tọa độ tâm khối thời Để đơn giản giảm thời gian tính tốn, xi,j chia thành hai phần gọi bit trọng số lớn (Most Significant Bits - MSB) bit trọng số nhỏ (Least Significant Bits - LSB) Các bit MSB suy từ giải mã coi có độ tương quan cao với bit MSB thông tin phụ trợ Vì bit khơng cần phải mã hóa truyền từ mã hóa Đây điều quan trọng có đóng góp lớn vào tỷ lệ nén Số lượng bit MSB lớn, tỷ lệ nén cao Ngược lại, bit LSB coi có tương quan thấp với bit LSB dự đốn khối giải mã nên khó để dự đốn tốt giải mã Vì vậy, bit áp dụng phương pháp mã hóa Coset Khung hình WZ Kiểm tra YES CRC Giải mã syndrome Dự đốn ứng viên Luồng bit mã hóa Ước lượng, tái tạo xử lý sau Luồng bit giải mã NO Tìm kiếm chuyển động Khung hình Intra Bộ giải mã H.264/AVC Luồng bit giải mã Hình Sơ đồ khối giải mã DVC thích ứng Mã dư thừa cyclic: Module mã dư thừa cyclic (Cyclic Redundancy Code - CRC) có mục đích tạo chữ ký nhị phân để kiểm tra khối giải mã, từ lựa chọn ứng viên thơng tin phụ trợ tốt Tại giải mã có nhiều ứng viên thơng tin phụ trợ với mục đích xác định khối giải mã đúng, ta sử dụng tổng kiểm tra CRC gửi tới giải mã Bởi tất ứng viên thơng tin phụ trợ có mức tương quan với khối mã hóa nên ứng viên giải mã coi phiên lỗi khối Do đó, CRC cách để tìm ứng viên thơng tin phụ trợ giải mã khơng có lỗi để tạo kết giải mã thành công Hiện có nhiều mã CRC với chiều dài khả phát sai khác Trong báo sử dụng mã CRC 16 bit (CRC-16) để phát giải mã thành công hệ thống Đa thức sinh cho mã CRC-16 biểu diễn biểu thức (5): (5) x16 + x12 + x + Số (CS.01) 2016 Nguyễn Thị Hương Thảo, Vũ Hữu Tiến, Vũ Văn San Về phía giải mã, sơ đồ khối giải mã mô tả Hình mơ tả chi tiết Tìm kiếm chuyển động: Module tìm kiếm chuyển động có mục tiêu cung cấp phiên bù chuyển động khối thời cho giải mã syndrome Trong thực tế, module phải tạo ứng viên thông tin phụ trợ kết hợp với syndrome nhận để dẫn đến giải mã khối thành công Bộ giải mã tìm kiếm thơng tin phụ trợ cửa sổ 16 × 16 quanh khối thời gửi thông tin phụ trợ tới giải mã syndrome Bộ giải mã syndrome: Module có trách nhiệm lựa chọn từ mã lượng tử hóa từ coset thực khai thác thông tin phụ trợ gửi tới từ module tìm kiếm chuyển động Dựa số Coset, giải mã syndrome tìm Coset từ mã gần với thơng tin phụ trợ Khối giải mã gửi tới module tính tốn CRC để kiểm tra tiếp Tính CRC: Vì với dự đốn ứng viên, giải mã chuỗi từ mã từ tập từ mã gán nhãn syndrome, cần phải thực tính CRC để rút từ mã mà mã hóa dự định gửi Với dự đốn ứng cử viên, CRC tính giống với giá trị CRC gửi đến giải mã coi thành cơng Nếu khơng tiếp tục lấy dự đốn ứng viên khác từ module tìm kiếm chuyển động tồn q trình kiểm tra lặp lại Tái tạo: Module có mục đích lấy giá trị DCT tương ứng với hệ số lượng tử hóa, tái tạo lại nguồn phiên xấp xỉ khối hệ số DCT mã hóa Biến đổi ngược: Khi tất hệ số giải lượng tử, thực quét zig-zag thực mã hóa làm ngược lại để lấy khối hai chiều hệ số tái tạo Các hệ số biến đổi sau biến đổi ngược để thu pixel ban đầu IV KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN Trong mô này, hiệu phương pháp kích thước khối thay đổi đề xuất (Adaptive Block Size - ABS) so với phương pháp sử dụng kích thước khối cố định [11] Các chuỗi video định dạng QCIF sử dụng mô chuỗi Akiyo, Container, Foreman Carphone Mỗi chuỗi thử nghiệm với 100 khung hình Bảng I mơ tả PSNR trung bình tổng số bit để mã hóa chuỗi video Các kết mô cho thấy PSNR trung bình phương pháp đề xuất cao PSNR phương pháp sử dụng kích thước khối × PSNR phương pháp sử dụng kích thước khối × số trường hợp với chuyển động chuỗi video Akiyo Container Lý phương pháp × có 64 số coset Vì vậy, giải mã, giải mã thành cơng thấp phương pháp thích ứng phương pháp × Bảng I PSNR (dB) trung bình chuỗi video thử nghiệm Kích thước khối 4x4 Akiyo Container Carphone Foreman 38,86 40,94 36,14 37,55 8x8 38,75 40,81 36,01 37,31 ABS 38,92 40,96 36,20 37,41 Bảng II Số lượng bit trung bình khung hình Kích thước khối Akiyo 4x4 101376 101376 101376 101376 8x8 82368 82368 82368 82368 ABS 93012 91112 95343 94131 Container Carphone Foreman Trong bảng II, tổng số bit trung bình phương pháp đề xuất ln nhỏ phương pháp × cao phương pháp x Trong phương pháp × 4, số khối lớn không thay đổi cho chuỗi video số khối khơng đổi khung hình Vì vậy, số lượng bit LSB sử dụng để mã hóa khối phương pháp cao Trong phương pháp × 8, số lượng khối thấp số lượng bit mã hóa thấp Bằng cách sử dụng kích thước khối thích ứng phương pháp đề xuất, số lượng bit mã hóa khơng phải thấp PSNR phương pháp cao so với phương pháp khác Số (CS.01) 2016 Tạp chí KHOA HỌC CÔNG NGHỆ 15 THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG PHƯƠNG PHÁP TẠO THƠNG TIN PHỤ TRỢ CHO MÃ HĨA VIDEO PHÂN TÁN TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] A Aaron, R Zhang, and B Girod, WynerZiv coding of motion video, 36th Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers, 2002 (a) Original frame (c) 8x8 (PSNR = 38.76 dB) (b) 8x8 (PSNR = 38.86 dB) (d) ABS (PSNR = 38.91 dB) Hình PSNR khung hình thứ 30 chuỗi video Akiyo Hình mơ tả PSNR khung hình thứ 30 chuỗi video Akiyo Các kết cho thấy cách tiếp cận dựa kích thước khối thích ứng phương pháp đề xuất đạt giá trị PSNR cao tổng thời gian mã hóa thấp phương pháp sử dụng kích thước khối x V KẾT LUẬN Trong kiến trúc DVC, việc tạo thông tin phụ trợ bước quan trọng để cải thiện hiệu hệ thống Để có thơng tin phụ trợ xác giúp giải mã thành cơng, việc lựa chọn kích thước khối mã hóa quan trọng bước xác định số lượng số coset mã hóa syndrome Do bit LSB pixel giải mã từ số coset giải mã nên số lượng số coset cao khả sai lỗi giải mã syndrome cao ngược lại Trong phương pháp đề xuất, kích thước khối điều chỉnh theo giá trị MAD khung hình chuỗi video Kích thước khối thay đổi mã hóa giúp điều chỉnh số lượng số coset giảm sai lỗi giải mã syndrome giải mã Phương pháp đề xuất cho thấy tính hiệu dựa kết PSNR tổng số bit cần mã hóa sử dụng kích thước khối thích ứng so với phương pháp sử dụng kích thước khối cố định Tạp chí KHOA HỌC CƠNG NGHỆ 16 THƠNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG Số (CS.01) 2016 [2] J Ascenso, C Brites, and F Pereira, Improving frame interpolation with spatial motion smoothing for pixel domain distributed video coding, 5th EURASIP Conference on Speech and Image Processing, Multimedia Communications and Services, 2005 [3] L Natrio, C Brites, J Ascenso, and F Pereira, Side information extrapolation for lowdelay pixel-domain distributed video coding, International Workshop on Very Low Bitrate Video, 2005 [4] A Aaron and B Girod, , Wyner-Ziv video coding with low-encoder complexity, Picture Coding Symposium, 2004 [5] D Slepian and J Wolf, Noiseless Coding of Correlated Information Sources, IEEE Transactions on Information Theory, vol 19, no 4, pp.471-480, July 1973 [6] A Wyner and J Ziv, The Rate-Distortion Function for Source Coding with Side Information at the Decoder, IEEE Transactions on Information Theory, vol 22, no 1, pp.1-10, January 1976 [7] R Puri and K Ramchandran, PRISM: A new robust video coding architecture based on distributed compression principles, 40th Allerton Conf Communication, Control and Computing,, Allerton, IL, USA, 2002 [8] A Aaron, R Thang, and B Girod (2002) “Wyner-Ziv Coding of Motion Video”, in Proc Asilomar Conference on Signals and Systems, Pacific Grove, CA, USA, November 2002 [9] B Girod, A Aaron, S Rane and D RebolloMonedero (2005) “Distributed Video Coding”, Proceedings of the IEEE, vol 93, no 1, pp 7183, January 2005 [10] X Artigas, J Ascenso, M Dalai, S Klomp, D Kubasov, M Ouaret (2007) “The Discover Codec: Architecture, Techniques and Evaluation”, in Proc of Picture Coding Nguyễn Thị Hương Thảo, Vũ Hữu Tiến, Vũ Văn San Symposium (PCS), November 2007 Lisboa, Portugal, Keyword: DVC, Wyner-Ziv Coding [11] S Milani and G, Calvagno, A Distributed Video Coder Based on the H.264/AVC Standard, 15th European Signal Processing Conference, Poznan, pp.673-677, Poland, 2007 A NEW METHOD IN GENERATING SIDE INFORMATION FOR DISTRIBUTED VIDEO CODING Abstract: Distributed video coding is the promising solution for emerging applications such as wireless video surveillance, wireless video sensor networks that have not been supported by traditional video coding standards Success of distributed video coding is based on exploiting the source statistics at the decoder with availability of some side information The better the quality of side information, the higher the performance of the distributed video coding system In this paper, a novel side information creation method is proposed by using different block sizes based on the residual information at the encoder The proposed solution is compared with the previous PRISM solution and simulated results show that the proposed solution robustly improves the coding performance in some cases of test sequences Số (CS.01) 2016 Nguyễn Thị Hương Thảo, nhận tốt nghiệp đại học Thạc sỹ Học viện Cơng nghệ Bưu Viễn thơng vào năm 2003 2010 Hiện giảng dạy làm nghiên cứu sinh Khoa Kỹ thuật Điện tử Học viện Cơng nghệ Bưu Viễn thơng Lĩnh vực nghiên cứu: xử lý tín hiệu video, xử lý ảnh, lý thuyết thông tin Vũ Hữu Tiến, tốt nghiệp kỹ sư Thạc sỹ Đại học Bách khoa vào năm 2002 2004 Nhận học vị Tiến sỹ năm 2011 Đại học Chulalongkorn, Thái Lan Hiện công tác Khoa Đa phương tiện, Học viện Cơng nghệ Bưu Viễn thơng Lĩnh vực nghiên cứu: xử lý tín hiệu video, xử lý ảnh, đồ họa máy tính Vũ Văn San, nhận học vị Tiến sỹ năm 2000 Viện Điện tử Viễn thông, Hàn Quốc Hiện công tác Học viện Cơng nghệ Bưu Viễn thơng Lĩnh vực nghiên cứu: truyền dẫn xử lý tín hiệu số Tạp chí KHOA HỌC CƠNG NGHỆ 17 THƠNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG ...PHƯƠNG PHÁP TẠO THƠNG TIN PHỤ TRỢ CHO MÃ HĨA VIDEO PHÂN TÁN có đầy đủ thơng tin mã hóa Bài tốn xác định tốc độ (bit) mã hóa tối thiểu cho nguồn video cho giải mã kết hợp giải mã tái tạo lại... H.264/AVC Hình Sơ đồ khối mã hóa DVC thích ứng Số (CS.01) 2016 Tạp chí KHOA HỌC CƠNG NGHỆ 13 THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG PHƯƠNG PHÁP TẠO THÔNG TIN PHỤ TRỢ CHO MÃ HÓA VIDEO PHÂN TÁN Phân loại khung hình:... logic Wyner-Ziv Hình Kiến trúc mã hóa video: a) Phương pháp mã hóa video dự đốn; b) Phương pháp mã hóa video phân tán Tạp chí KHOA HỌC CÔNG NGHỆ 12 THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG Dựa tảng lý thuyết DVC