ИСТИНА

Широкое распространение цифрового видео обусловило появление большого количества форматов, отличающихся друг от друга многими параметрами. Одним из таких параметров являются временное разрешение или частота кадров. Этот параметр определяет скорость смены кадров при воспроизведении видео и измеряется в кадрах в секунду. Как показывает практика, человеческий глаз очень чувствителен к этой характеристике видео. При малых значениях скорости кадров (<15 кадров/с) человек может различать отдельные кадры в потоке, т.е. становится заметна на глаз дискретная природа видео. При просмотре такого видео в течение продолжительного периода времени могут появиться неприятные ощущения, например головная боль. В телевизорах с диагональю экрана 72 см и выше при смене кадров с частотой 50 кадров/с становится заметно мерцание изображения, что может приводить к утомлению глаз и к ухудшению зрения. Эти факты говорят о том, что частота кадров является крайне важной характеристикой видео и средства для ее изменения весьма востребованы. Разработанный алгоритм оценки движения показывает преимущество над наиболее известными и общепризнанными методами E3DRS и FAME по визуальному и объективному (метрика PSNR) критериям. Преимущество предложенного метода подтверждено его использованием в ПЧК, где он также продемонстрировал лучший визуальный и объективный результат. На ранних этапах работы над алгоритмом проводились в рамках контракта с компанией SAIT (Samsung Advanced Institute of Technology) в лаборатории Компьютерной графики и мультимедиа при факультете ВМиК МГУ. Предложенный метод поиска и обработки наложений является улучшением алгоритма, предложенного Инсом в 2005 году. Улучшение заключается в повышении точности поиска наложений и добавления метода вычисления векторов движения в областях наложений. Улучшенный алгоритм позволяет добиться более высокого визуального качества за счет уменьшения числа неверно найденных наложений, а также может быть использован в задаче ПЧК благодаря наличию информации о движении для областей наложений. Разработанный на базе указанных методов алгоритм ПЧК является новым и демонстрирует объективное (по метрике PSNR) и субъективное (согласно экспертной оценке) преимущество над современными аналогами, имея при этом значительно меньшую вычислительную сложность. Схема потока данных алгоритма позволяет использовать параллельную обработку данных, что позволяет добиться более высокой скорости обработки при аппаратной реализации.