Abstract
視訊通訊(Visual Communication)是下一代的通訊工具。然而, 因為視訊 訊號資料量相當龐大, 以 CCIR 601 Video 為例，每秒有 30張影像，色 彩部份分為亮度(Luminnance)與彩度(Chrominance)，每張影像大小有 720*486 個圖點(Pixel), 每個圖點以 8 位元(bite)，每秒要處理的資料 量約 160 Mbps(Mega Bits Per Second)。影像視訊壓縮(Image/Video Compression)也就愈行的重要。影像壓縮與視訊通訊是本論文研究的兩個 主題。研究目的在於設計有效率的影像壓縮與視迅通訊演算法。研究的作 法事先分析影像的特性,將訊號分類,然後對於不同類別的影像個別處理。 以目前的影像壓縮標準,JPEG, H.261, MPEG-1, MPEG-2,為基礎下,本論文 提出了四個演算法。第一個演算法名為 Adaptive Motion JPEG,它是為 了 Motion JPEG 而設計的。第二個演算法名為 Classified Block Matching, 他是為了 H.261 而設計的。接著我們將 Vector Quan- tization 加入 MPEG-1 內。第四個演算法是為了 MPEG-2 而設計的我們 提出了一個新的 Two-Layer Coding 演算法。對於以上四項成果我們作了 深的研究。所得的實驗結果如下: (1) Adaptive Motion JPEG 可改進 Motion JPEG 影像品質 2 dB。 (2) Classified Block Matching 可節 省 H.261 的運算量 3 到 5 倍。 (3) Vector Quantization 可改進 MPEG-1 的區塊效應。 （4) 當 Packet Loss Rate 為 10% 與 100% 時, Two-Layer Coding 可分別使影像品質提昇 4 dB 與 1 dB。