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コンピュータビジョン Computer Vision(CV) パワーポイント 抜粋 演習 DCTと逆DCT ８ １６ １９ ２２ ２６ ２７ ２９ ３４ １６ １６ ２２ ２４ ２７ ２９ ３４ ３７ １９ ２２ ２６ ２７ ２９ ３４ ３４ ３８ ２２ ２２ ２６ ２７ ２９ ３４ ３７ ４０ ２２ ２６ ２７ ２９ ３２ ３５ ４０ ４８ ２６ ２７ ２９ ３２ ３５ ４０ ４８ ５８ ２６ ２７ ２９ ３４ ３８ ４６ ５６ ６９ ２７ ２９ ３５ ３８ ４６ ５６ ６９ ８３ ブロックマッチングによる動き 検出と画像圧縮への応用 GOPのフレーム（ピクチャ）構成 (Group Of Picture) GOPのフレーム（ピクチャ）構成 (Group Of Picture) * ＋ 量子化 入力 信号 予測 出力 信号 伝送路 符号化側 復号化側 予測 ー ＋ ? ? 予測符号化のブロック図 ?? 次の直交基底に展開せよ． ??F1 = (1,1,1,1), F2=(1,1,-1,-1), F3=(1,-1,-1,1) ??1. ? = (8, 2, 0, 6) ??2. g = (3, 6, 2, 0) ?? 展開した値から関数を合成せよ． DCT係数 ?= (8,2,0,6) = aF1+bF2+cF3 情報損失 直交基底 二次元への拡大 2次元のDCT DCT係数 8つの基底 DCT基底 DCT係数の一様量子化特性 量子化値 DCT係数 2 3 1 -1 -2 -3 量子化マトリクス（イントラマクロブロック用） レポート１ ２次元の直交基底 DCT係数 をもつ画像がある。 １．Gを逆DCT変換した画像を求めよ。 ２．Gを量子化テーブル で量子化し、画像を復元せよ。 ３．Gを で量子化し、画像を復元せよ。 第(ｔー１)フレーム 第 ｔ フレーム 領域照合の評価関数 相関係数 SSD （Sum of Squared Difference） SAD (Sum of Absolute Difference） Modified SSD 左画像 右画像 領域内の 平均明度 B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8….B12 B13 P14 I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 B6 B7… P14 B12 B13 B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8…. B12 B13 P14 I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 B6 B7….P14 B12 B13 フレーム内予測 フレーム間予測 双方向フレーム間予測 B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8…B12 B13 P14 I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 … P14 B12 B13 B0 B1 I2 B3 B4 P5 B6 B7 P8….B12 B13 P14 I2 B0 B1 P5 B3 B4 P8 B6 B7…. P14 B12 B13 フレーム内予測 フレーム間予測 双方向フレーム間予測 * * * * *
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