How to Cite
Abstract
в данной работе осуществлен подробный анализ современных методов сжатия видео высокой четкости с разрешением 4К, ключевой задачей которого является снижение объема данных при сохранении максимального качества изображения. Исследование фокусируется на оценке наиболее популярных и эффективных стандартов сжатия, включая H.264, H.265 (HEVC), VP9 и AV1, каждый из которых анализируется с точки зрения степени сжатия, качества после сжатия, поддержки оборудованием и совместимости с существующими системами. Целью работы является идентификация оптимальных методов для использования в различных приложениях, включая стриминг, хранение и передачу видеоданных. Результаты исследования могут быть полезны для профессионалов и разработчиков в области мультимедиа, а также для ученых, занимающихся изучением и улучшением технологий сжатия видео. В работе предложены рекомендации по выбору методов сжатия в зависимости от конкретных условий и требований к проектам, связанным с обработкой и распространением видео высокой четкости.
References
Richardson, I. E. G. (2013). The H.264 Advanced Video Compression Standard. Second Edition, John Wiley & Sons, Ltd. [Дает обзор технических основ и практического применения кодека H.264].
Chen, Y., Mukherjee, D., Han, J., Grange, A., Xu, Y., Parker, S., Bankoski, J., & Wilkins, P. (2018). An Overview of Core Coding Tools in the AV1 Video Codec. Proceedings of the Picture Coding Symposium (PCS), San Francisco, CA, USA. [Обеспечивает детальный обзор кодека AV1 и его основных инструментов кодирования].
Zeng, H., Cai, J., & Li, K. (2020). Application of Machine Learning Algorithms in Video Compression: A Survey. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology. [Изучает применение алгоритмов машинного обучения в процессах видеокомпрессии].
Ma, S., Gao, W., & Lu, Y. (2019). Learning-Based Video Coding: A Review and A Case Study. ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications. [Обзор применения техник машинного обучения в кодировании видео].
