Compensation of Requantization and Interpolation Errors in MPEG-2 to H.264 Transcoding
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Notice bibliographique
Résumé
Implementing MPEG-2 to H.264 transcoding schemes in the pixel domain introduces a high degree of computational complexity. In the transform domain, this transcoding is more computationally efficient, and several methods have been developed to address that approach. However, incompatibilities between the two standards, such as the mismatches between the MPEG-2 and H.264 motion compensation processes, cause several distortions that may affect the overall picture quality. In this study, we address the main distortions that result from requantization errors: luminance half-pixel and chrominance quarter/three-quarter interpolation errors. Then, we propose algorithms that compensate for these errors. The traditional requantization error compensation algorithm for DCT coefficients is updated so that it can be applied to the H.264 integer transform coefficients. Equations that compensate for the luminance half-pixel and chrominance quarter/three-quarter pixel interpolation errors are derived. To remove the interpolation errors, the previous H.264 frame is needed. Thus, the compensation scheme includes a closed-loop H.264 motion compensation process, which is implemented in the pixel domain. To evaluate the performance of the proposed compensation algorithms in terms of picture quality, our scheme is compared with two different cascaded pixel-domain transcoding structures. The first structure reuses the MPEG-2 motion vectors, and the other implements plusmn2 pixels motion vector refinement, but each one has an H.264 deblocking filter. The experimental results show that the proposed compensation algorithms achieve 5-dB quality improvement over the open-loop transform-domain-based transcoding and almost the same picture quality (0.3-0.6 dB) as the cascaded structures. An additional advantage is the reduction in computational complexity that ranges from 13% to 69% compared with the two cascaded methods.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle