Abstract
MPEG是混和運動補償編碼架構，而以非連續性餘弦轉換 (DCT) 用來壓縮 估測誤差，是以每個非重疊區塊為單位的，然而在低位元率會產生令人不 舒服的"區塊效應"。在這篇論文，我們提出一個結合重疊正交轉換(LOT) 及重疊正交補償(OMC) 的混和編碼架構，使期能消除區塊效應。重疊正交 補償的誤差影像由重疊正交轉換壓縮。對於重疊正交轉換係數的量化會影 響影像品質甚鉅，所以我們根據人類視覺效應以及影像分析提出一個動態 量化器，使期能最佳化解壓縮後的影像品質。這項技術運用了每個區塊的 運動資訊以及影像複雜度、亮度同時還加上流量控制。在利用運動資訊方 面，每個巨集區塊根據運動向量可求出合適的量化表。在利用影像複雜度 方面，個巨集區塊分成平緩區、邊界區、紋理區，每個區域給予不同的量 化高度。在利用影像亮度方面，算出每個區塊的平均亮度，對於最暗處和 最亮處給予較高的量化高度。每在影像變換時，影像群(GOP) 會重新設定 ，以解決流量控制的問題。目前的適應性量化器是由電腦模擬，利用標準 測試影像來與傳統的影像編碼架構來比較。主觀的測試證明影像的品質有 可觀的改善以及所需要的位元率比傳統的減少約百分之四十。特別是影像 的品質能幾乎保持固定而且不需要的區塊效應能大量的減少。 本文分 六章：第一章導論，第二章MPEG的架構，第三章重疊正交轉換，第四章以 人類視覺系統設計的適應性量化器，第五章模擬結果，第六章結論。