摘要

本文由Hitesh Saai Mananchery Panneerselvam和Smit Anand共同撰写，提出了一种名为“Redundancy Removal using Shift (R2S)”的视频压缩方法。该方法通过识别和移除视频帧间的冗余像素数据，以达到优化视频存储的目的。传统视频压缩方法多依赖硬编码规则，而近年来基于机器学习（ML）的视频压缩算法显示出更高的效率。R2S方法通过像素点跟踪技术，识别帧间重复的像素，并仅存储其位置信息，从而大幅减少存储需求。此外，该方法支持多种机器学习模型算法，提高了压缩的适应性和可访问性。

原理

R2S方法的核心在于通过计算像素点在连续帧间的位移，识别并移除冗余像素。具体来说，该方法利用计算机视觉技术跟踪像素点的移动轨迹，标记出在后续帧中重复出现的像素，并仅记录这些像素的新位置，而非存储实际像素数据。这样，通过减少存储的像素数据量，实现了视频压缩。此外，R2S方法还支持使用相似性搜索矩阵和对象检测与遮罩技术，进一步优化压缩效果。

流程

R2S方法的工作流程包括像素点跟踪、相似性搜索和对象检测三个主要步骤。首先，通过像素点跟踪技术计算像素在帧间的位移，标记并移除冗余像素。其次，利用相似性搜索矩阵，通过比较帧间图像块的相似性，进一步减少存储需求。最后，通过对象检测和遮罩技术，精确跟踪视频中的移动对象，避免存储重复的对象像素数据。整个压缩过程从第二帧开始，保留第一帧作为解压参考，逐帧进行压缩和解压操作。

应用

R2S方法在视频压缩领域具有广泛的应用前景。由于其高效的压缩率和适应多种机器学习模型的能力，该方法可应用于各种视频存储和传输场景，特别是在需要高效率和高质量视频处理的领域，如在线视频平台、视频监控系统和科学研究数据存储等。此外，随着机器学习技术的不断进步，R2S方法的性能和应用范围有望进一步扩大。