Dağıtık Sıkıştırmalı Video Algılama için Basit ve Uyarlanabilir bir Veri Hızı Kontrolü Tasarımı

Sıkıştırmalı Algılama, düşük karmaşıklıklı video kodlama imkanı sunduğu için, kablosuz duyarga ağları gibi kaynak-kısıtlı cihazlar gerektiren ortamlar için oldukça uygundur. Ancak, ağ üzerinde oluşan veri yükü geleneksel video kodlama yöntemleri ile kıyaslandığında oldukça fazladır. Dolayısıyla, sıkıştırmalı algılamalı kodlayıcı-kodçözücüler için düşük hesaplama karmaşıklıklı basit bir tasarım ile veri hızı kontrolünün gerçekleştirilmesi önemlidir. Bu makalede, literatürde dağıtık video kodlama uygulamaları için önerilmiş olan video geriçatım kalitesi anlamında etkin bir sıkıştırmalı algılamalı kodlayıcı-kodçözücü kullanılarak düşük karmaşıklı bir veri hızı kontrol mekanizması önerilmiştir. Önerilen tasarım geri bildirim kanalı kullanmamakta ve dolayısıyla kodlayıcının yüksek karmaşıklıklı eniyileme problemi çözümünü beklemesi gerekmemektedir. Önerilen tasarım ile kabul edilebilir ölçüde (6%) Video PSNR kalite kaybına karşılık dikkate çeker ölçüde (~43%) veri hızı kazanımı sağlandığı gösterilmiştir. 

A Simple and Adaptive Data Rate Control Scheme for Distributed Compressive Video Sensing

Providing fast video encoding, Compressive Sensing has been very suitable for the schemes which require power-constraint devices such as in wireless sensor networks. However, resulted data load on the network is extremely high and accomplishing rate control on these compressive sensing codecs by a simple scheme is crucial. In this paper we propose a simple scheme of data rate control mechanism for an existing compressive sensing codec for distributed video coding which has been reported as an efficient framework in terms of video reconstruction quality. Our approach does not use a feedback channel from decoder which avoids encoder to wait for high-complexity optimization problem. Embedding the proposed scheme to the codec architecture, we have obtained ~43% gain in data rate with an acceptable decrease (6%) in Video PSNR.

___

  • Richardson I.E. 2011. The H. 264 advanced video compression standard, John Wiley & Sons.
  • Akyildiz, I.F., Melodia, T., Chowdhury, K.R. 2007. A survey on wireless multimedia sensor networks, Computer networks Vol. 51, no. 4, 921–960.
  • Girod, B., Aaron, A.M., Rane, S. et al. 2005. Distributed video coding, Proceedings of the IEEE, vol 93, no. 1, 71–83.
  • Slepian D. and Wolf J. 1973. Noiseless coding of correlated information sources, IEEE Transactions on information Theory vol.19, no.4, 471–480.
  • Wyner, A. 1974. Recent results in the shannon theory, IEEE Transactions on information Theory, vol. 20, no. 1, 2–10.
  • Donoho D.L. 2006. Compressed sensing, IEEE Transactions on information theory, vol. 52, no. 4, 1289–1306.
  • Candes, E.J., Romberg, J. K. and Tao T. 2006. Stable signal recovery from incomplete and inaccurate measurements, Communications on pure and applied mathematics vol.59, no.8, 1207–1223.
  • Candes E.J. et al. 2006. Compressive sampling, International congress of mathematicians, vol.3, 1433–1452, Madrid, Spain.
  • Carron, I. 2016. Compressive Sensing: The Big Picture.
  • http://sites.google.com/site/igorcarron2/cs, (Accessed Date: 05.12.2016).
  • Elad M., Figueiredo M. A., and Ma Y. 2010. On the role of sparse and redundant representations in image processing, Proceedings of the IEEE, vol. 98, no.6, 972–982.
  • Liu Y., Vijayanagar R. K., and Kim J. 2014. Quad-tree partitioned compressed sensing for depth map coding, IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP).
  • Liu Y., and Pados D.A. 2016. Compressed-Sensed-Domain L 1-PCA Video Surveillance, IEEE Transactions on Multimedia, vol.18, no.3, 351-363.
  • Pierantozzi M., Liu Y., Pados D.A., Colonnese S., 2016. Video background tracking and foreground extraction via L1-subspace updates, In SPIE Commercial Scientific Sensing and Imaging, pp. 985707-985707.
  • Potter, L. C., Ertin, E., Parker, J. T. et al. 2010. Sparsity and compressed sensing in radar imaging, Proceedings of the IEEE, vol. 98, no. 6, 1006–1020.
  • Starck, J.-L. and Bobin, J. 2010. Astronomical data analysis and sparsity: from wavelets to compressed sensing, Proceedings of the IEEE, vol. 98, no.6, 1021–1030.
  • Zhang X., Qian Z., Ren Y., et al. 2011. Watermarking with flexible self-recovery quality based on compressive sensing and compositive reconstruction, IEEE Transactions on Information Forensics and Security, vol. 6, no. 4, 1223–1232.
  • Mamaghanian, H., Khaled, N., Atienza D., et al. 2011. Compressed sensing for real-time energyefficient ecg compression on wireless body sensor nodes, IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 58, no. 9, 2456–2466.
  • Kang L.-W. and Lu C.-S. 2009. Distributed compressive video sensing, IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, 1169–1172.
  • Do, T. T., Chen, Y., Nguyen, D. T. et al. 2009. Distributed compressed video sensing, 16th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), 1393–1396.
  • Prades-Nebot J., Ma Y., and Huang, T. 2009. Distributed video coding using compressive sampling, IEEE Picture Coding Symposium, 1–4.
  • Chen, H.W., Kang L.W., and Lu, C.S. 2010. Dynamic measurement rate allocation for distributed compressive video sensing, in Visual Communications and Image Processing, 77440I–77440I, International Society for Optics and Photonics.
  • Azghani, M., Aghagolzadeh, A., and Aghagolzadeh, M. 2010. Compressed video sensing using adaptive sampling rate, 5th IEEE International Symposium on Telecommunications (IST), 710–714.
  • Wang, Z. and Lee, I., 2010. A study of video coding by reusing compressive sensing measurements. In Ubiquitous Intelligence & Computing and 7th International Conference on Autonomic & Trusted Computing (UIC/ATC), 7th International Conference on (pp. 64-69).
  • Liu, Z., Zhao, H.V. and Elezzabi, A. Y. 2010. Block-based adaptive compressed sensing for video, IEEE International Conference on Image Processing, 1649–1652.
  • Unser, M. 2000. Sampling-50 years after shannon, Proceedings of the IEEE, vol. 88, no. 4, 569–587.
  • Le Gall, D. 1991. Mpeg: A video compression standard for multimedia applications, Communications of the ACM, vol. 34, no. 4, 46–58.
  • Do, T. T., Tran, T. D. and Gan L. 2008. Fast compressive sampling with structurally random matrices, IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, 3369–3372. Do, T. T., Gan, L., Nguyen, N. et al. 2008. Sparsity adaptive matching pursuit algorithm for practical compressed sensing, tech. rep., DTIC Document.
  • Nowak, R. D., Wright, S. J. et al. 2007. Gradient projection for sparse reconstruction: Application to compressed sensing and other inverse problems, IEEE Journal of selected topics in signal processing, vol. 1, no. 4, 586–597.
  • Kotsiantis S. and Kanellopoulos D. 2006. Discretization techniques: A recent survey, GESTS International Transactions on Computer Science and Engineering, vol. 32, no. 1, 47–58.
  • Dougherty J., Kohavi R., Sahami M., et al. 1995. Supervised and unsupervised discretization of continuous features, 12th International Conference on Machine learning, 12, 194–202.
  • Holte, R. C. 1993. Very simple classification rules perform well on most commonly used datasets, Machine learning, vol. 11, no. 1, 63–90.
  • Kerber, R. 1992. Chimerge: Discretization of numeric attributes, 10th International conference on Artificial intelligence, 123–128, Aaai Press.
Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi-Cover
  • ISSN: 1302-9304
  • Yayın Aralığı: Yılda 3 Sayı
  • Başlangıç: 1999
  • Yayıncı: Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi
Sayıdaki Diğer Makaleler

Kişisel Verilerin Korunması Kanunu için Bir Onam Ontolojisi Geliştirimi

ÖZGÜ CAN, Emre OLCA

Tek ve Hibrit Olarak Tarımsal Atık Takviyelendirici Dolguların Polipropilenin Mekanik ve Isıl Özellikleri Üzerindeki Etkileri

KUTLAY SEVER, Yaşar AYCAN

Alternatif Kemik Grefti Olarak Üretilen Yeni Biyogreftlerin Mikroyapılarının ve Mekanik Özelliklerinin Araştırılması

Mehtap DEMİREL, Dilek ÇANAKÇI

Dokuma Cam Elyaf Takviyeli Polimer Kompozitlerin Tabaka Diziliminin ve Genişliklerinin SERR Üzerindeki Etkileri

M. Evren TOYGAR, Farshid Khosravi MALEKİ

Polimer-Viskoelastik Malzemeli Boru Hatlarındaki Eğilme Dalgalarının Dispersiyonu

Tarık KOÇAL

Yazılım Hata Tahmini için Sıralı Sınıflandırma Yaklaşımı

Elife ÖZTÜRK KIYAK, KÖKTEN ULAŞ BİRANT, DERYA BİRANT

Su Kalitesi Gözlem Ağlarının Performansının Değerlendirilmesi için Bir Yöntem Önerisi ve Gediz Havzasında Uygulanması

CEM POLAT ÇETİNKAYA, Sezer Dilek YİĞİT

8x8 Ağır Hizmet Aracı Fren Sistemi Tasarım, Hesaplama ve Uygulama Örneği

Yiğit VATANSEVER, N. Sefa KURALAY, M. Umut KARAOĞLAN

Elektro Erozyon ile İşlemede Yüzey Pürüzlülüğü ve İş Parçası İşleme Hızının Alüminyum Alaşımı İçin Taguchi Tekniği ile Optimizasyonu

ALİ KALYON

FDY ile POY, CDPET ve Mikro POY Polyester Filamentlerin Farklı Tekstüre Şartlarında Birleştirilmesiyle Elde Edilen İpliklerin Özellikleri ve Örme Kumaştaki Görsel Etkileri

OSMAN BABAARSLAN, ABDURRAHMAN TELLİ, Abdulkadir Geylani GÖREN