III. Các thuật toán ẩn lỗi
a. Phương pháp véc-tơ trung vị có định hướng
Theo phương pháp này, véc-tơ chuyển động của khối 4x4 cần tái tạo được xác định dựa trên MV của khối tại cùng vị trí trong khung hình tham chiếu và 4 MV xung quanh MV đó [1].
(III.3)
(III.4)
(III.5)
Trong đó MV0 là véc-tơ chuyển động của khối 4x4 thuộc khung hình tham chiếu tại cùng vị trí với khối cần tái tạo, và MV1, MV2, MV3, MV4 lần
lượt là các véc-tơ chuyển động của các khối lân cận với khối có MV0 (Hình 14).
Hình 14 - Vị trí các khối lân cận
Một điểm cần lưu ý ở đây là biểu thức (III.5). Do trong H.264, số lượng khung hình tham chiếu cho một khung hình có thể lên tới 5, nên trong cùng một khung hình, các khối khác nhau có thể tham chiếu đến các khung hình khác nhau. Cụ thể trong trường hợp hiện tại, 5 véc-tơ MV1:MV5 có thể có giá trị ref_idx khác nhau. Khi đó, giá trị ref_idx của khối tái tạo sẽ lấy giá trị là trung bình cộng của ref_idx của MV trung vị theo hướng x, và ref_idx của MV trung vị theo hướng y.
Do hướng chuyển động của véc-tơ chuyển động có vai trò rất quan trọng trong việc dự đoán MV, trong thuật toán đề xuất, thay vì lấy cả 4 MV lân cận để làm đầu vào tính trung vị, sẽ chỉ lấy các MV có cùng hướng chuyển động với MV0 (Hình 15). Hai véc-tơ được tính là có cùng hướng chuyển động khi góc tạo bởi 2 véc-tơ này không lệch nhau quá 45O (III.6).
(III.6)
Việc lựa chọn các MV lân cận để làm đầu vào tính trung vị có thể mở rộng ra các MV ở xa hơn (MV5, 6, 7, 8 trong Hình 16). Tuy nhiên, chưa có cơ sở để vững chắc để xác định việc mở rộng này là có lợi. Và thực tế kiểm nghiệm (phần IV - Kết quả thực hiện – đánh giá) cho thấy trong một số trường hợp, chỉ sử dụng 4 MV lân cận cho kết quả tốt hơn so với khi sử dụng 8 MV
Hình 15 - Lọc lấy các véc-tơ cùng hướng