ОБРАБОТКА И КОМПРЕССИЯ

МУЛЬТИМЕДИЙНОЙ ИНФОРМАЦИИ - ИЗОБРАЖЕНИЙ, ВИДЕО И АУДИО

Сжатие без потерь

Применяя знания о структуре изображений, видео и звука, о форматах их ранения совместно с алгоритмами кодирования, можно добиться сжатия в 3-6 и более раз без потери единого бита информации.

Сжатие с потерями

Мультимедийная информация обладает так называемой перцептуальной избыточностью, которая позволяет удалять часть информации так, что для человека это будет незаметно. При этом необходимо обработать данные так, чтобы выделить существенную и несущественную информацию.

Методы и технологии

Мы применяем широкий спектр технологий, начиная от вейвлет-анализа и заканчивая вариационными автоэнкодерами. При этом критически важным являются вопросы метрик оценки качества сжатия и качества мультимедиа, которые также зависят от конкретных сценариев работы. Нами применяются как стандартные типа SSIM, так и QoE, основанные на человеческом восприятии.
App features

ПРОЕКТЫ

В Лаборатории ведется разработка современного видеокодека на основе многоканального вейвлет-разложения
  • Построение многополосного банка вейвлет-фильтров
  • Развитие техник компрессии визуальных данных
  • Исследования в области сочетания преобразований
  • Разработка методов энтропийного кодирования

 

app-layout
app-layout
app-layout

Одним из направлений работ является применение нейронных сетей для избавления возникновения и исправления искажений.

 

  • Разработка новых методов постобработки видео и неподвижных изображений
  • Применение сверточных нейронных сетей для задач повышения и понижения качества
  • Уменьшение влияния артефактов сжатия
  • Снижение битрейта для каналов с ограниченной пропускной способностью
app-layout
На основе компетенций, полученных в ходе разработки видеокодека, постобработки видео и метрик качества, отвечающих человеческому восприятию, начаты работы по созданию методов и алгоритмов компресии и декомпрессии видео и изображений в ультра высоком качестве.
  • Глубокие знания в классической видеообработке
  • Знания кодеков
  • Байесовские нейронные сети
  • Постобработка
  • Правильные метрики
  • Взаимодействие со специалистами из индустрии
app-layout
Исследование, разработка и модернизация речевого кодека с открытым исходным кодом «Codec 2», включающего адаптацию к русской речи и настройку на низкоскоростное соединение - снижение битрейта при сохранении разборчивости речи
  • Сохранение сложных звуков, таких как шипящие или глухие согласные
  • Модификация эффективного шумового затвора без снижения четкости
  • Улучшение алгоритмов кодирования и сжатия данных
  • Добавление промежуточных значений скорости для обеспечения более точного смещения в канале
app-layout
© 2017-2019 Лаборатория мультимедийных систем и технологий

Please publish modules in offcanvas position.