動態預測是一種透過運動矢量來描述一張2D圖片是如何轉換成另外一張2D圖片的程式。
基本介紹
- 中文名：動態預測
- 外文名：Dynamic prediction
- 套用：視頻壓縮
- 學科：圖像處理
- 領域：圖像處理
- 相關術語：光流法
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介紹
動態預測是一種透過運動矢量來描述一張2D圖片是如何轉換成另外一張2D圖片的程式。在視頻處理時，圖片指的就是鄰近的畫格。這些運動矢量可以想成是3D空間(2D+時域)投影到2D的結果。對一張圖片而言，可以給每一個像素創建一個獨特的運動矢量，也可以將鄰近的像素聚集成一個區塊，並只計算每一個區塊的運動矢量。運動矢量的數學模型可以是單純的平移也可以含括例如3D空間的的轉動和縮放等幾何運動方式來更妥當地模擬真實攝影機的動態。
算法
用來找尋運動矢量的算法可以被分為基於像素值的“直接”算法和基於特徵值的“間接”算法。兩種方法都有其支持者，彼此曾在兩篇論文中試圖得到一個確切的結論。
直接算法
- 區塊匹配算法
- 相位相關性和頻域的算法
- 像素遞歸算法
間接算法
間接算法則是透過一些特徵，如角檢測來對畫格間做匹配，通常會透過一些數學式去對局部或全域的統計特性做估計，如此可以藉由這些數學式來把不匹配實際運動模式的匹配濾除掉。
常用的統計數學式例如RANSAC。
額外註記
每一種上述的方法都可以被說成是需要一些自己定義的匹配標準。差異在於是要先對同一個區域總計地進行比較(如基於特徵的算法)，或者是針對每一個像素進行比較(如基於區塊和濾波器的算法)。一種新興的比較標準是將一個區域作局部的轉換如拉普拉斯變換再將該區域各pixel作比較。有一些比較標準則可以將一些看起來相似但實際上並不匹配的點濾除，達到更好的匹配效果。
套用
視頻壓縮
