FMUSER უფრო მარტივად გადასცემს ვიდეოს და აუდიოს!
es.fmuser.org
it.fmuser.org
fr.fmuser.org
de.fmuser.org
af.fmuser.org -> აფრიკული
sq.fmuser.org -> ალბანური
ar.fmuser.org -> არაბული
hy.fmuser.org -> სომხური
az.fmuser.org -> აზერბაიჯანული
eu.fmuser.org -> ბასკური
be.fmuser.org -> ბელორუსული
bg.fmuser.org -> Bulgarian
ca.fmuser.org -> კატალანური
zh-CN.fmuser.org -> ჩინური (გამარტივებული)
zh-TW.fmuser.org -> ჩინური (ტრადიციული)
hr.fmuser.org -> ხორვატული
cs.fmuser.org -> ჩეხური
da.fmuser.org -> დანიური
nl.fmuser.org -> ჰოლანდიური
et.fmuser.org -> ესტონური
tl.fmuser.org -> ფილიპინური
fi.fmuser.org -> ფინური
fr.fmuser.org -> ფრანგული
gl.fmuser.org -> გალური
ka.fmuser.org -> ქართული
de.fmuser.org -> გერმანული
el.fmuser.org -> ბერძნული
ht.fmuser.org -> ჰაიტიური კრეოლური
iw.fmuser.org -> ებრაული
hi.fmuser.org -> ჰინდი
hu.fmuser.org -> Hungarian
is.fmuser.org -> ისლანდიური
id.fmuser.org -> ინდონეზიური
ga.fmuser.org -> ირლანდიური
it.fmuser.org -> იტალიური
ja.fmuser.org -> იაპონური
ko.fmuser.org -> კორეული
lv.fmuser.org -> ლატვიური
lt.fmuser.org -> ქართული
mk.fmuser.org -> მაკედონური
ms.fmuser.org -> მალაიზიური
mt.fmuser.org -> მალტური
no.fmuser.org -> ნორვეგიული
fa.fmuser.org -> სპარსული
pl.fmuser.org -> პოლონური
pt.fmuser.org -> პორტუგალიური
ro.fmuser.org -> რუმინული
ru.fmuser.org -> რუსული
sr.fmuser.org -> სერბული
sk.fmuser.org -> სლოვაკური
sl.fmuser.org -> Slovenian
es.fmuser.org -> ესპანური
sw.fmuser.org -> სუაჰილი
sv.fmuser.org -> შვედური
th.fmuser.org -> Thai
tr.fmuser.org -> თურქული
uk.fmuser.org -> უკრაინული
ur.fmuser.org -> ურდუ
vi.fmuser.org -> ვიეტნამური
cy.fmuser.org -> უელსური
yi.fmuser.org -> Yiddish
(1) ვიდეო სიგნალის ზედმეტი ინფორმაცია
მაგალითად, ციფრული ვიდეოს ჩაწერის YUV კომპონენტის ფორმატის მაგალითზე, YUV წარმოადგენს სიკაშკაშეს და ფერთა ორი განსხვავების სიგნალს. მაგალითად, არსებული Pal TV სისტემისთვის, სიკაშკაშის სიგნალის შერჩევის სიხშირეა 13.5 მჰც; ქრომა სიგნალის სიხშირის ზოლი ჩვეულებრივ სიკაშკაშის სიგნალის ნახევარი ან ნაკლებია, რაც არის 6.75 მჰც ან 3.375 მჰც. მაგალითისთვის 4: 2: 2 შერჩევის სიხშირის გათვალისწინებით, Y სიგნალი იღებს 13.5 მჰც, ქრომა სიგნალი U და V სინჯდება 6.75 მჰც-ით, ხოლო სინჯის სიგნალი კვანტიზდება 8 ბიტით, შემდეგ შეიძლება ციფრული ვიდეოს კოდის სიჩქარე გამოითვალოს შემდეგნაირად:
13.5 * 8 + 6.75 * 8 + 6.75 * 8 = 216 მბიტ / წმ
თუ ასეთი დიდი რაოდენობით მონაცემები ინახება ან პირდაპირ გადაეცემა, რთული იქნება კომპრესიული ტექნოლოგიის გამოყენება ბიტის სიჩქარის შესამცირებლად. ციფრული ვიდეო სიგნალის შეკუმშვა შესაძლებელია ორი ძირითადი პირობის შესაბამისად:
L. მონაცემთა გადაჭარბება. მაგალითად, სივრცული სიჭარბე, დროის სიჭარბე, სტრუქტურის სიჭარბე, ინფორმაციის ენტროპიის სიჭარბე და ა.შ. ამ სიჭარბის აღმოფხვრა არ იწვევს ინფორმაციის დაკარგვას და ეს არის უდანაკარგო კომპრესია.
L. ვიზუალური სიჭარბე. ადამიანის თვალების ზოგიერთი მახასიათებელი, როგორიცაა სიკაშკაშის დისკრიმინაციის ბარიერი, ვიზუალური ბარიერი, განსხვავდება სიკაშკაშის და ქრომისადმი მგრძნობელობით, რაც შეუძლებელს ხდის დაშიფვრის შესაბამისი შეცდომების შემოღებას და მათი აღმოჩენა შეუძლებელია. ადამიანის თვალების ვიზუალური მახასიათებლები შეიძლება გამოყენებულ იქნას მონაცემთა კომპრესირებისთვის გარკვეული ობიექტური დამახინჯებით. ეს შეკუმშვა კარგავს.
ციფრული ვიდეო სიგნალის შეკუმშვა ემყარება ზემოხსენებულ ორ პირობას, რაც მნიშვნელოვნად შეკუმშავს ვიდეო მონაცემებს, რაც ხელს უწყობს გადაცემასა და შენახვას. ციფრული ვიდეოს შეკუმშვის საერთო მეთოდებია შერეული კოდირება, რომელიც მოიცავს ტრანსფორმაციის კოდირებას, მოძრაობის შეფასებას და მოძრაობის კომპენსაციას და კოდირების შეკუმშვისთვის ენტროპიის კოდირებას. ჩვეულებრივ, გარდაქმნის კოდირება გამოიყენება სურათის შიდაჩარჩოების გადაჭარბების აღმოსაფხვრელად, ხოლო მოძრაობის შეფასება და მოძრაობის კომპენსაცია გამოიყენება სურათის შიდაკადრული სიჭარბის მოსაცილებლად, ხოლო ენტროპიის კოდირება გამოიყენება შეკუმშვის ეფექტურობის შემდგომი გაუმჯობესების მიზნით. მოკლედ მოცემულია შეკუმშვის კოდირების შემდეგი სამი მეთოდი.
(ა) კომპრესიის კოდირების მეთოდი
(ბ) გარდაქმნის კოდირებას
გარდაქმნის კოდირების ფუნქციაა სივრცის დომენში აღწერილი გამოსახულების სიგნალის სიხშირეულ დომენად გარდაქმნა და შემდეგ გარდაქმნილი კოეფიციენტების კოდირება. ზოგადად რომ ვთქვათ, სურათს აქვს ძლიერი კორელაცია სივრცეში, ხოლო სიხშირის დომენზე გადაყვანამ შეიძლება გააცნობიეროს დეკორლაცია და ენერგიის კონცენტრაცია. საერთო ორთოგონალური გარდაქმნა მოიცავს ფურიეს დისკრეტულ გარდაქმნას, კოსინეს დისკრეტულ გარდაქმნას და ა.შ. დისკრეტული კოსინუსის გარდაქმნა ფართოდ გამოიყენება ციფრული ვიდეო კომპრესიის დროს.
დისკრეტული კოსინუსური გარდაქმნა მოიხსენიება როგორც DCT გარდაქმნა. მას შეუძლია L * l გამოსახულების ბლოკის გარდაქმნა სივრცის დომენიდან სიხშირის დომენად. ამიტომ, სურათის შეკუმშვისა და კოდირების პროცესში, რომელიც დაფუძნებულია DCT- ზე, საჭიროა დაყოფა გამოსახულება, რომელიც არ ემთხვევა ერთმანეთის გადაფარვას. დავუშვათ, რომ სურათის ზომაა 1280 * 720, იგი დაყოფილია 160 * 90 გამოსახულების ბლოკად 8 * 8 ზომით ქსელის სახით გადაფარვის გარეშე. შემდეგ DCT ტრანსფორმაცია შეიძლება შესრულდეს თითოეული გამოსახულების ბლოკისთვის.
ბლოკის დაყოფის შემდეგ, თითოეული 8 * 8 ბალიანი გამოსახულების ბლოკი იგზავნება DCT შიფრატორზე, ხოლო 8 * 8 გამოსახულების ბლოკი სივრცითი დომინიდან სიხშირის დომენად გარდაიქმნება. ქვემოთ მოყვანილი ფიგურა გვიჩვენებს 8 * 8 გამოსახულების ბლოკის მაგალითს, რომელშიც ეს რიცხვი წარმოადგენს თითოეული პიქსელის სიკაშკაშის მნიშვნელობას. ნახატიდან ჩანს, რომ ამ გამოსახულების ბლოკში თითოეული პიქსელის სიკაშკაშის მნიშვნელობები შედარებით ერთნაირია, განსაკუთრებით კი მიმდებარე პიქსელების სიკაშკაშის მნიშვნელობა არ არის ძალიან დიდი, რაც მიუთითებს, რომ გამოსახულების სიგნალს ძლიერი კორელაცია აქვს.
რეალური 8 * 8 გამოსახულების ბლოკი
შემდეგ ნახატზე მოცემულია ზემოთ მოცემულ ფიგურაში გამოსახულების ბლოკის DCT ტრანსფორმაციის შედეგები. ნახატიდან ჩანს, რომ DCT ტრანსფორმაციის შემდეგ, ქვედა სიხშირის კოეფიციენტი მარცხენა ზედა კუთხეში კონცენტრირებს დიდ ენერგიას, ხოლო ქვედა მარჯვენა კუთხეში მაღალი სიხშირის კოეფიციენტის ენერგია ძალიან მცირეა.
გამოსახულების ბლოკის კოეფიციენტები DCT გარდაქმნის შემდეგ
საჭიროა სიგნალის განსაზღვრა DCT ტრანსფორმაციის შემდეგ. იმის გამო, რომ ადამიანის თვალები მგრძნობიარეა გამოსახულების დაბალი სიხშირის მახასიათებლების მიმართ, როგორიცაა საგნების საერთო სიკაშკაშე და არა გამოსახულებაში არსებული მაღალი სიხშირის დეტალების მიმართ, ამიტომ გადაცემის პროცესში მაღალი სიხშირის ინფორმაციის გადაცემა შესაძლებელია ნაკლებად თუ არა, მხოლოდ დაბალი სიხშირის ნაწილი. კვანტიზაციის პროცესი ამცირებს ინფორმაციის გადაცემას დაბალი სიხშირის რეგიონის კოეფიციენტების და მაღალი სიხშირის კოეფიციენტების უხეში კვანტიზაციის მიხედვით, რაც ხსნის მაღალი სიხშირის ინფორმაციას, რომელიც არ არის მგრძნობიარე ადამიანის თვალში. ამიტომ, კვანტიზაცია არის კომპრესიის დაკარგვა და ვიდეო კომპრესიის კოდირებაში ხარისხის დაზიანების ძირითადი მიზეზი.
რაოდენობრივი შეფასების პროცესი შეიძლება გამოიხატოს შემდეგი ფორმულით:
მათ შორის, FQ (U, V) წარმოადგენს DCT კოეფიციენტს კვანტიზაციის შემდეგ; f (U, V) წარმოადგენს DCT კოეფიციენტს კვანტიზაციამდე; Q (U, V) წარმოადგენს კვანტიზაციის შეწონილ მატრიცას; q არის კვანტიზაციის ნაბიჯი; რაუნდი გულისხმობს კონსოლიდაციას, ხოლო გამომავალი მნიშვნელობა მიიღება როგორც უახლოესი მთელი რიცხვის მნიშვნელობა.
კვანტიზაციის კოეფიციენტი გონივრულად შეარჩიეთ და შედეგი გარდაქმნილი გამოსახულების ბლოკის კვანტიზაციის შემდეგ ნაჩვენებია ნახატზე.
DCT კოეფიციენტი რაოდენობრივი შეფასების შემდეგ
კვანტიზაციის შემდეგ DCT კოეფიციენტების უმეტესობა 0-ით იცვლება, ხოლო მხოლოდ რამდენიმე კოეფიციენტია ნულოვანი მნიშვნელობები. ამ დროს საჭიროა მხოლოდ ამ არა ნულოვანი მნიშვნელობების შეკუმშვა და კოდირება.
(ბ) ენტროპიის კოდირება
ენტროპიის კოდირებას ასახელებენ იმიტომ, რომ კოდირების შემდეგ საშუალო კოდის სიგრძე ახლოს არის წყაროს ენტროპიის მნიშვნელობასთან. ენტროპიის კოდირებას ახორციელებს VLC (ცვლადი სიგრძის კოდირება). ძირითადი პრინციპია სიმბოლოს მოკლე კოდის მიცემა წყაროში დიდი ალბათობით, ხოლო სიმბოლოს გრძელი კოდის მიცემა მცირედი ალბათობით, რათა სტატისტიკურად მივიღოთ საშუალო კოდის უფრო მოკლე სიგრძე. ცვლადი სიგრძის კოდირება ჩვეულებრივ მოიცავს ჰოფმანის კოდს, არითმეტიკულ კოდს, გაშვების კოდს და ა.შ. გაშვებული სიგრძის კოდირება არის შეკუმშვის ძალიან მარტივი მეთოდი, მისი შეკუმშვის ეფექტურობა არ არის მაღალი, მაგრამ კოდირებისა და გაშიფვრის სიჩქარე სწრაფია და ის კვლავ ფართოდ გამოიყენება, განსაკუთრებით კოდირების ტრანსფორმაციის შემდეგ, ხანგრძლივად დაშიფვრის გამოყენება კარგ ეფექტს ახდენს.
პირველი, AC კოეფიციენტი, რომელიც კვანტიზატორის გამომავალი DC კოეფიციენტიდან მომდევნოა, სკანირდება Z ტიპის (როგორც ისრის ხაზშია ნაჩვენები). Z- სკანირება გარდაქმნის ორგანზომილებიან კვანტიზაციის კოეფიციენტს ერთგანზომილებიან თანმიმდევრობად და შემდეგ ახორციელებს ხანგრძლივობის კოდირებას. დაბოლოს, სხვა ცვლადი სიგრძის კოდი გამოიყენება მონაცემების კოდირებისთვის გაშვებული კოდირების შემდეგ, მაგალითად, ჰოფმანის კოდირება. ამ ტიპის ცვლადი სიგრძის კოდირების საშუალებით, კოდირების ეფექტურობა კიდევ უფრო გაუმჯობესდება.
(გ) მოძრაობის შეფასება და მოძრაობის კომპენსაცია
მოძრაობის შეფასება და მოძრაობის კომპენსაცია ეფექტური მეთოდებია გამოსახულების მიმდევრობის დროის მიმართულების კორელაციის აღმოსაფხვრელად. ზემოთ აღწერილი DCT გარდაქმნის, კვანტიზაციისა და ენტროპიის კოდირების მეთოდები ემყარება ერთ კადრის სურათს. ამ მეთოდების საშუალებით, სივრცული კორელაცია შეიძლება აღმოიფხვრას პიქსელებს შორის. სინამდვილეში, სივრცითი კორელაციის გარდა, გამოსახულების სიგნალს დროებითი კორელაცია აქვს. მაგალითად, ციფრული ვიდეოსთვის, რომელსაც აქვს სტატიკური ფონი, როგორიცაა ახალი ამბების მაუწყებლობა და სურათის ძირითადი ნაწილის მცირე მოძრაობა, თითოეულ სურათს შორის განსხვავება ძალიან მცირეა და სურათებს შორის კორელაცია ძალიან დიდია. ამ შემთხვევაში, ჩვენ არ გვჭირდება თითოეული ჩარჩოს სურათის დაშიფვრა ცალკე, მაგრამ შეგვიძლია მხოლოდ მომიჯნავე ვიდეო ჩარჩოების შეცვლილი ნაწილების კოდირება, რათა მონაცემთა რაოდენობა კიდევ უფრო შემცირდეს. ეს ნამუშევარი ხორციელდება მოძრაობის შეფასებით და მოძრაობის კომპენსაციით.
მოძრაობის შეფასების ტექნოლოგია ზოგადად ყოფს შეყვანის სურათს რამდენიმე მცირე ზომის სურათის ქვე ბლოკად, რომლებიც არ გადაფარავს ერთმანეთს, მაგალითად, ჩარჩოს სურათის ზომაა 1280 * 720. პირველ რიგში, იგი იყოფა 40 * 45 გამოსახულების ბლოკად 16 * 16 ზომა, რომლებიც ერთმანეთს არ ემთხვევა ქსელის სახით, შემდეგ კი წინა სურათის ან მეორე სურათის საძიებო ფანჯრის ფარგლებში იპოვნეთ თითოეული სურათის ბლოკის ბლოკი, რომ იპოვოთ ერთი სურათის ბლოკი ძიების ფანჯარა ყველაზე მსგავსი გამოსახულების ბლოკი. ძიების პროცესს მოძრაობის შეფასება ეწოდება. პოზიციის შესახებ ინფორმაციის გაანგარიშებით ყველაზე მსგავსი სურათის ბლოკსა და გამოსახულების ბლოკს შორის, შესაძლებელია მოძრაობის ვექტორის მიღება. ამ გზით, ამჟამინდელი გამოსახულების ბლოკი შეიძლება გამოკლდეს ყველაზე მსგავსი სურათის ბლოკიდან, რომელიც მითითებულია სურათის საცნობარო მოძრაობის ვექტორით, და მიიღება ნარჩენი გამოსახულების ბლოკი. იმის გამო, რომ ნარჩენი გამოსახულების ბლოკში თითოეული პიქსელის მნიშვნელობა ძალიან მცირეა, შეკუმშვის კოდირებაში უფრო მაღალი შეკუმშვის კოეფიციენტის მიღებაა შესაძლებელი. ამ გამოკლების პროცესს მოძრაობის კომპენსაცია ეწოდება.
იმის გამო, რომ კოდირების პროცესში გამოყენებულია მოძრაობის შესაფასებლად და მოძრაობის კომპენსაციისთვის, საჭიროა რეფერენციალური გამოსახულების შერჩევა. საერთოდ, შიფრატორი ჰყოფს თითოეული ჩარჩოს სურათის შეყვანას სამ სხვადასხვა ტიპად, სხვადასხვა მითითების სურათების მიხედვით: I (შიდა) ჩარჩო, B (ხელმძღვანელობის პროგნოზირება) ჩარჩო და P (პროგნოზირების) ჩარჩო. როგორც ნახატზეა ნაჩვენები.
ტიპიური I, B, P ჩარჩოს სტრუქტურის მიმდევრობა
როგორც ნახატზეა ნაჩვენები, I ჩარჩო იყენებს მხოლოდ ჩარჩოში მოცემულ მონაცემებს კოდირებისთვის, და კოდირების პროცესში მას არ სჭირდება მოძრაობის შეფასება და მოძრაობის კომპენსაცია. ცხადია, რადგან I ჩარჩო არ გამორიცხავს დროის მიმართულების კორელაციას, შეკუმშვის კოეფიციენტი შედარებით დაბალია. დაშიფვრის პროცესში, P ჩარჩო იყენებს წინა I ჩარჩოს ან P ჩარჩოს, როგორც მოძრაობის კომპენსაციის საცნობარო გამოსახულებას, სინამდვილეში, იგი აკოდირებს სხვაობას ამჟამინდელ სურათსა და სარეფერენციო სურათს შორის. B ჩარჩოს კოდირების რეჟიმი მსგავსია P ჩარჩოს, განსხვავება მხოლოდ იმაშია, რომ საჭიროა კოდირების პროცესში პროგნოზირება წინა I ჩარჩოს ან P ჩარჩოს და მოგვიანებით I ჩარჩოს ან P ჩარჩოს გამოყენებით. ამრიგად, თითოეული P ჩარჩო კოდირებისთვის საჭიროა ერთი ჩარჩოს სურათის გამოყენება, როგორც საცნობარო სურათი, ხოლო B ჩარჩოს ორი ჩარჩო სჭირდება. ამის საპირისპიროდ, B ჩარჩოს უფრო მაღალი შეკუმშვის კოეფიციენტი აქვს, ვიდრე P ჩარჩოს.
(დ) შერეული კოდირება
ნაშრომში მოცემულია რამდენიმე მნიშვნელოვანი მეთოდი ვიდეოს კომპრესიისა და კოდირების დროს. პრაქტიკული გამოყენებისას, ეს მეთოდები არ არის გამიჯნული და ისინი, როგორც წესი, გაერთიანებულია საუკეთესო კომპრესიული ეფექტის მისაღწევად. ქვემოთ მოყვანილი სურათი გვიჩვენებს ჰიბრიდული კოდირების მოდელს (ე.ი. გარდაქმნის კოდირება + მოძრაობის შეფასება და მოძრაობის კომპენსაცია + ენტროპიის კოდირება). მოდელი ფართოდ გამოიყენება MPEG1, MPEG2, H.264 და სხვა სტანდარტებში. ნახაზიდან ვხედავთ, რომ ამჟამინდელი შეტანის სურათი პირველ რიგში უნდა დაიყოს ბლოკებად, ბლოკის მიერ მიღებული სურათის ბლოკი გამოაკლდეს პროგნოზირებული სურათი მოძრაობის კომპენსაციის შემდეგ, განსხვავების გამოსახულების x მისაღებად, შემდეგ კი DCT ტრანსფორმაცია და კვანტიზაცია ხორციელდება განსხვავების გამოსახულების ბლოკისთვის. კვანტიზირებულ გამომავალ მონაცემს ორი განსხვავებული ადგილი აქვს: ერთია მისი ენტროპიის შიფრატორთან გაგზავნა დაშიფვრისთვის, და კოდირებული კოდის ნაკადი გამოდის მოწყობილობაში შენახულ მეხსიერებაში და ელოდება გადაცემას. კიდევ ერთი პროგრამა არის x 'სიგნალის რაოდენობრივი და უკუგანვითარების შეცვლა, რომელიც დასძენს გამოსახულების ბლოკის გამოსვლას მოძრაობის კომპენსაციით ახალი პროგნოზირების გამოსახულების სიგნალის მისაღებად და ახდენს ახალი პროგნოზირების სურათის ბლოკის მეხსიერებას.
|
შეიყვანეთ ელ.წერილი სიურპრიზის მისაღებად
es.fmuser.org
it.fmuser.org
fr.fmuser.org
de.fmuser.org
af.fmuser.org -> აფრიკული
sq.fmuser.org -> ალბანური
ar.fmuser.org -> არაბული
hy.fmuser.org -> სომხური
az.fmuser.org -> აზერბაიჯანული
eu.fmuser.org -> ბასკური
be.fmuser.org -> ბელორუსული
bg.fmuser.org -> Bulgarian
ca.fmuser.org -> კატალანური
zh-CN.fmuser.org -> ჩინური (გამარტივებული)
zh-TW.fmuser.org -> ჩინური (ტრადიციული)
hr.fmuser.org -> ხორვატული
cs.fmuser.org -> ჩეხური
da.fmuser.org -> დანიური
nl.fmuser.org -> ჰოლანდიური
et.fmuser.org -> ესტონური
tl.fmuser.org -> ფილიპინური
fi.fmuser.org -> ფინური
fr.fmuser.org -> ფრანგული
gl.fmuser.org -> გალური
ka.fmuser.org -> ქართული
de.fmuser.org -> გერმანული
el.fmuser.org -> ბერძნული
ht.fmuser.org -> ჰაიტიური კრეოლური
iw.fmuser.org -> ებრაული
hi.fmuser.org -> ჰინდი
hu.fmuser.org -> Hungarian
is.fmuser.org -> ისლანდიური
id.fmuser.org -> ინდონეზიური
ga.fmuser.org -> ირლანდიური
it.fmuser.org -> იტალიური
ja.fmuser.org -> იაპონური
ko.fmuser.org -> კორეული
lv.fmuser.org -> ლატვიური
lt.fmuser.org -> ქართული
mk.fmuser.org -> მაკედონური
ms.fmuser.org -> მალაიზიური
mt.fmuser.org -> მალტური
no.fmuser.org -> ნორვეგიული
fa.fmuser.org -> სპარსული
pl.fmuser.org -> პოლონური
pt.fmuser.org -> პორტუგალიური
ro.fmuser.org -> რუმინული
ru.fmuser.org -> რუსული
sr.fmuser.org -> სერბული
sk.fmuser.org -> სლოვაკური
sl.fmuser.org -> Slovenian
es.fmuser.org -> ესპანური
sw.fmuser.org -> სუაჰილი
sv.fmuser.org -> შვედური
th.fmuser.org -> Thai
tr.fmuser.org -> თურქული
uk.fmuser.org -> უკრაინული
ur.fmuser.org -> ურდუ
vi.fmuser.org -> ვიეტნამური
cy.fmuser.org -> უელსური
yi.fmuser.org -> Yiddish
FMUSER უფრო მარტივად გადასცემს ვიდეოს და აუდიოს!
კონტაქტები
მისამართი:
No.305 ოთახი HuiLan კორპუსი No.273 Huanpu Road Guangzhou China 510620
კატეგორიები
საინფორმაციო ბიულეტენი