Publication

Locally Temporal Adaptive Transform Scheme for Sub-band Video Coding

Pierre Vandergheynst, Oscar Divorra Escoda
2003
Conference Papers

Résumé

The work presented in this paper extends the concept of sub-band video coding based on a 3D wavelet transform to a more adaptive approach. A formal comparison is presented between the performances inferred by the use of the 3D wavelet transform and the use of a 2D wavelet in the spatial domain extended by a locally adaptive transform in the temporal dimension. Some advantages are foreseen for the new scheme since it is able to better deal with certain signal models like appearing and moving edges. An increased control of the distortion spreading is expected and consequently a lower visual impact relevance.

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/efef086a-a038-4b40-b310-26f8de272188

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Ondelette

thumb|Ondelette de Daubechies d'ordre 2. Une ondelette est une fonction à la base de la décomposition en ondelettes, décomposition similaire à la transformée de Fourier à court terme, utilisée dans le traitement du signal. Elle correspond à l'idée intuitive d'une fonction correspondant à une petite oscillation, d'où son nom. Cependant, elle comporte deux différences majeures avec la transformée de Fourier à court terme : elle peut mettre en œuvre une base différente, non forcément sinusoïdale ; il existe une relation entre la largeur de l'enveloppe et la fréquence des oscillations : on effectue ainsi une homothétie de l'ondelette, et non seulement de l'oscillation.

Speech coding

Speech coding is an application of data compression to digital audio signals containing speech. Speech coding uses speech-specific parameter estimation using audio signal processing techniques to model the speech signal, combined with generic data compression algorithms to represent the resulting modeled parameters in a compact bitstream. Common applications of speech coding are mobile telephony and voice over IP (VoIP).

Discrete wavelet transform

In numerical analysis and functional analysis, a discrete wavelet transform (DWT) is any wavelet transform for which the wavelets are discretely sampled. As with other wavelet transforms, a key advantage it has over Fourier transforms is temporal resolution: it captures both frequency and location information (location in time). Haar wavelet The first DWT was invented by Hungarian mathematician Alfréd Haar. For an input represented by a list of numbers, the Haar wavelet transform may be considered to pair up input values, storing the difference and passing the sum.

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