Resumen

El modo de fusión puede lograr una considerable ganancia de codificación al reducir el costo de codificar la información de movimiento en códecs de video. Sin embargo, la simple adopción de la información de movimiento de los bloques vecinos puede no alcanzar el rendimiento óptimo a medida que la correlación de movimiento entre los píxeles y el bloque vecino disminuye con el aumento de su distancia. Para abordar este problema, el artículo propone un algoritmo de predicción ponderada basado en la distancia euclidiana como un candidato adicional en el modo de fusión. En primer lugar, se generan varios bloques predichos mediante la predicción de compensación de movimiento (MCP) con la información de movimiento de los bloques vecinos disponibles. En segundo lugar, se genera un bloque predicho adicional mediante un promedio ponderado de los bloques predichos anteriores, donde el coeficiente ponderado está relacionado con las distancias euclidianas desde el candidato vecino hasta los puntos de píxel en el bloque actual. Finalmente, se selecciona el mejor modo de fusión mediante la optimización de

• Materias:Realidad virtual Imágenes de alto rango Sistema caótico Codificación de información Interacción humano-computadora
• Subjects:Virtual reality High range imaging Chaotic system Information coding Human-computer interaction
• Palabras claves:Modo de fusión; Ganancia de codificación; Información de movimiento; Códecs de video; Algoritmo de predicción ponderada; Basado en la distancia euclidiana
• Keywords:Merge mode; Coding gain; Motion information; Video codecs; Weighted prediction algorithm; Euclidean distance-based