Transcript Televisión y Multimedia  Compresión MPEG-2 Vídeo   Tipos de Redundancia Herramientas de Compresión Sample Rate Reduction  DCT  Compensación de Movimiento   Perfiles MPEG-2

Televisión y Multimedia
 Compresión MPEG-2 Vídeo


Tipos de Redundancia
Herramientas de Compresión
Sample Rate Reduction
 DCT
 Compensación de Movimiento


Perfiles MPEG-2
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Tipos de Redundancia
 Compresión


Sin Perdidas
Con Perdidas
 La compresión explota la redundancia




Redundancia Espacial
Redundancia Temporal
Redundancia de Codificación o Entrópica (ej: MORSE)
Redundancia Psicovisual (ej: MP3)
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Herramientas de Compresión
 Sample Rate Reduction

4:4:4, 4:2:2, 4:2:0…
 DCT


Objetivo: Eliminar redundancia espacial
Utilizada en varias de las técnicas explotadas por
MPEG-2
 Compensación de Movimiento

Objetivo: Eliminar redundancia temporal
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Señales a Codificar
Si codificamos
cada una de las
componentes
RGB, las tres
deberían
codificarse con
mucha calidad
4
Señales a Codificar
 Se codifican otras tres señales relacionadas con ellas
(luminancia y crominancia).
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Macrobloques y Bloques
6
Macrobloques y Bloques
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Estructura de Muestreo 4:4:4
8
Estructura de Muestreo 4:4:4
9
Estructura de Muestreo 4:2:2
De todos los píxeles se obtienen
muestras de luminancia.
De crominancia solo de la mitad
de ellos.
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Estructura de Muestreo 4:2:2
11
Estructura de Muestreo 4:2:2
12
Estructura de Muestreo 4:2:0
13
Estructura de Muestreo 4:2:0
14
Estructura de Muestreo 4:2:0
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Redundancia Espacial
 DCT 8x8
 Cada coeficiente representa la contribución de una
frecuencias horizontales y verticales a la imagen
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DCT
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DCT
 La DCT no reduce directamente la cantidad de
información a transmitir. De hecho, necesitaríamos
una DCT con coeficientes de 11 bits para recuperar
la imagen original…
 La distribución no uniforme es debida a la
redundancia espacial de la imagen
 La compresión viene de transmitir los coeficientes
de manera inteligente (cuantificación, Zig-Zag,
Run-Lenght Code, VLC)
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DCT Cuantificación
 La anchura de los escalones cuánticos determina la
precisión de la cuantificación
Ejemplo: Escalón cuántico = 4
Coeficientes
Cuantificación
Índices
Decuantificación
Coeficientes
Recuperados
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DCT Cuantificación
 Error de cuantificación menos notorio en


Altas Frecuencias
Crominancia
 Matriz de Cuantificación


Antes de cuantificar se ponderan los coeficientes
Después de esa ponderación, la cuantificación
suele ser lineal, aunque también se contempla la
posibilidad de añadir un dead-zone para eliminar
ruido
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Matrices de Cuantificación
 Existen varias matrices de cuantificación definidas
por MPEG-2, pero el codificador puede utilizar
cualquier otra
Para 4:2:0 se definen
dos matrices. Para los
otros dos posibles
formatos de muestreo
se definen cuatro.
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Resumen Cuantificación
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Serialización de los Índices
 Serializo los índices dando prioridad a los
“mas importantes”
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Run Length Code
 Almaceno el número de ceros antes del siguiente coeficiente
diferente de cero, y luego el valor del coeficiente.
DCT
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Variable Length Code (VLC)
 Toda información no aleatoria tiene unas
secuencias mas probables que otras
 Explota (probabilidad)
P cadenas cortas de ceros > P cadenas largas de ceros
 P coeficientes bajos > P coeficientes altos
 Implementación VLC




Ningún Código completo es el principio de otro
Ninguna combinación de códigos da 23 ceros seguidos
End Of Block (EOB)
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Buffering and Feedback
 Mediante realimentación controlamos la calidad de la codificación, de
tal forma que el buffer ni se llena ni se vacía, obteniendo una
velocidad de datos constante.
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Buffering and Feedback
 Ajuste de la matriz de cuantificación


Podemos ajustar los 64 coeficientes
Podemos aplicar un factor de escala (conservo el peso
relativo de unos coeficientes sobre otros)
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Compresión Intra Frame
 Todo lo anterior se utiliza para realizar una
compresión Intra Frame, es decir sin aprovechar la
redundancia temporal del vídeo.
 Ese es el esquema utilizado por…

Cámaras Digitales (la mayoría…)





MJPEG
DV
DVCam
DVCPro
Tarjetas Digitalizadoras de Vídeo
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Predicción Inter Frame
 Intentamos predecir la imagen siguiente a
partir de las anteriores explotando la
redundancia temporal.
 Es muy probable que los bloques sean muy
parecidos en imágenes sucesivas
 Puedo utilizar esquemas de predicción tan
sencillos como tomar la imagen anterior a
modo de predicción y transmitir el error
cometido
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Redundancia Temporal
30
Redundancia Temporal
31
Predicción Interframe Co-Sited
(VLC)
Ojo!!
Imagen Predicha
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Compensación de Movimiento
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Compensación de Movimiento
 Es un esquema mas avanzado de predicción de
imagen.
 Explota el hecho de que a lo largo del tiempo los
píxeles se desplazan en la pantalla
 Por lo tanto sólo transmito el macrobloque de
referencia (mediante el vector de desplazamiento) y
el error cometido
 Evidentemente, siempre puedo transmitir el
macrobloque completo, en caso de no encontrar
ninguno que se le parezca
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Compensación de Movimiento
 Normalmente la
compensación de
movimiento se basa en
macrobloques 16x16,
mientras que la
redundancia espacial se
basa en bloques de 8x8.
 Sin embargo la
precisión es a nivel de
píxel (el macrobloque
referencia puede estar
situado en cualquier
localización)
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Área de Búsqueda
Compensación de Movimiento
 La carga computacional de buscar el macrobloque que mas se parezca es
muy alta
 Limitamos la búsqueda a una zona determinada
 “Hierarchical block matching”
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Vectores de Desplazamiento
 Compromiso entre Tamaño Macrobloque y Bit Rate
Vectores de Desplazamiento


Macrobloque Grande => Menos información vectores
Macrobloque Pequeño => Mayor precisión estimación
 Utilizamos una combinación de dos técnicas para
reducir el ancho de banda ocupado por los vectores


Codificación diferencial a partir de vectores anteriores
VCL sobre predicción de error de codificación
diferencial
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Predicción Bidireccional
Forward Prediction
Backward Prediction
Bi-directional Prediction
El macrobloque se obtiene como
combinación lineal de los otros dos
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Predicción Bidireccional
(pasos a seguir para su aplicación)
 Vector de Desplazamiento


Calcular el vector forward a partir de la referencia anterior
Calcular el vector backward a partir de la referencia posterior
 Calculo del error



Usando bloque desplazado imagen anterior
Usando bloque desplazado imagen posterior
Usando promedio de los dos (anterior y posterior)
 Si la estimación no va a ser lo suficientemente buena
podemos codificar el macrobloque en modo Intra
 Si la estimación es muy buena (coincidencia total), podemos
no codificar el macrobloque (skipped macroblock)
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Predicción Bidireccional
(pasos a seguir para su aplicación)
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Predicción Bidireccional
 Ventajas de la predicción Bidireccional



Predicción de movimientos de cámara
Predicción de cambios de plano
Reducción de ruido

Cuando ambas estimaciones (forward y backward) son buenas, es
conveniente utilizar el promedio de las dos estimaciones para
reducir el ruido de la predicción.
 La mayor desventaja es que la predicción a partir de
imágenes posteriores implica un retardo en
transmisión
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Tipos de Imágenes
 Imágenes I (Intra):

Sólo utilizan la DCT. Proporcionan acceso aleatorio a la secuencia
de vídeo. Están formadas por bloques de 8x8 que se transforman,
cuantifican y codifican. Pueden usarse para predecir imágenes P y B.
Es una manera de limpiar el error.
 Imágenes P (Predicted):

Se codifican utilizando compensación de movimiento forward a
partir de una imagen I u otra imagen P. Acumulan errores. Pueden
usarse para predecir otras imágenes P o imágenes B.
 Imágenes B (Bidireccionales)

Se codifican utilizando predicción bidireccional, que puede ser
forward, backward o una combinación de ambas. No se acumulan
los errores ya que nunca se utilizan como referencia de otras
imágenes.
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Group Of Pictures (GOP)
 Normalmente la secuenciación de imágenes
ocurre con una estructura repetitiva, aunque
esto no es necesario
 La estructura puede describirse con dos
parámetros N/M


N => Numero de imágenes en el GOP
M => Espaciamiento entre imágenes tipo P
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Group Of Pictures (GOP)
44
Imagen, slice, macroblock…
45
Secuencia
 Dentro de la secuencia se mantiene constantes
ciertos parámetros







Tamaño Horizontal y Vertical de la imagen
Relación de Aspecto
Frecuencia de Imágenes
Bit Rate
Matrices de Cuantificación
Perfil y Nivel
Formato de Muestro de Crominancia
 Existen códigos de inicio y fin de la secuencia
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Imagen

La imágenes pueden ser campos o cuadros. El tratamiento es idéntico en ambos casos
47
Slice
48
Slice
 Hay dos posibles estructuras:
General
Restringida
Existen Macrobloques no
contenidos en Slices
No hay ningún Macrobloques
fuera de los Slices
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Macrobloque
 Llamamos macrobloque a un conjunto de 16x16 píxeles de la
imagen original, a partir de los cuales se obtienen los bloques
de luminancia y crominancia
Es el conjunto básico de
codificación.
La compensación de
movimiento se hace a
nivel de macrobloque.
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Bloque
 Un bloque es un conjunto de 8x8 valores.
 Nótese que ya no podemos hablar de píxeles
El bloque es el conjunto
básico de procesado. De
esa forma tenemos
bloques de luminancia o
de crominancia.
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Perfiles y Niveles MPEG-2
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Modos de Predicción
 La predicción puede hacerse en diferentes
modos




Frame
Field
16x8 Motion Compensation
Dual Prime Mode
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Modos de Predicción
Estructura de macrobloque
de luminancia, para
codificación en modo
Cuadro
Estructura de macrobloque
de luminancia, para
codificación en modo
Campo
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Distorsión en MPEG
La degradación es diferente a la habitual en televisión convencional
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Medida Objetiva de Errores
 Error cuadrático medio o Mean Squared Error (MSE)
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Medida Objetiva de Errores
 El MSE no coincide siempre con la valoración subjetiva de la degradación
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Medida Subjetiva de Errores
 Lo ideal sería disponer de personas para realizar la
evaluación de la calidad de los vídeos
 Se utilizan algoritmos que simulan el proceso,
tratando de emular la respuesta humana
 Una medida muy utilizada es la JND (Just
Noticeable Difference). JND = 1 implica que el ojo
es capaz de detectar la diferencia entre la imagen
original y la codificada.
 La media de todos los valores de JND se denomina
PQR (Picture Quality Rating)
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Medida Subjetiva de Errores
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