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Jose Javier Garcia Aranda email: [email protected]
Marina Gonzalez Casquete
22 Octubre 2013
Codificación logarítmica: Calidad wavelet a precio de DPCM
Hiparco de Nicea
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Contexto: Videoxperience
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Retos para un posible nuevo algoritmo • No debe estar sujeto a patentes ( JPEG2000 y fractales tienen patentes asociadas que limitan su difusión)
• Mejorar el ratio de compresión de forma significativa sobre algoritmos estándar basados en DCT ( JPEG), wavelets (JPEG2000) , fractales y otros (predictivos como WebP)
• Compresión mayor y con menor coste computacional que los más avanzados (como wavelets, la compresión fractal, la compresión basada en redes neuronales y/o el video H264)
•Permitir relacionar secuencias de imágenes con un bajo coste computacional, evitando así el tiempo invertido en el cálculo de vectores de movimiento (para vídeo)
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Agenda
3| color
1| Introducción y concepto de salto logarítmico
2| Relevancia perceptual, mallas y escalados
4| Video y Futuro
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La cantidad de información para el ojo humano es la variación logarítmica de la luz.
LHE: fundamento
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LHE: Logarithmical Hopping Encoding
2
lefttop
ref
YYY
Yleft
Ytop
Yi
Un juego de saltos para cada Yref
hopnegativek
YY
hoppositivek
YY
Yk
ref
i
k
ref
i
i /1
1
/1
1
255
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LHE: Logarithmical Hopping Encoding
•LHE permite compresión estadística (huffman) de los hops, ya que los hops más pequeños aparecen un 90%
•Cuantos más tipos de hops, mas calidad , aunque también aumentan los bpp (Bit Per Pixel)
•Más de 8 tipos de hops + hop nulo no aportan significativamente más calidad
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Asignación de códigos a los hops Puesto que un pixel se parece al anterior ( x-1) , el hop mas frecuente será el hop nulo
Redundancia H
Redundancia V
Puesto que un pixel se parece al anterior ( y-1) , el siguiente hop mas frecuente será el hop localizado en y-1
Al resto de hops les asignaremos códigos huffman de mayor a menor probabilidad de aparición. Para cualquier imagen, los mas probables son los mas pequeños de modo que la tabla huffman será estática
Estrategias mejores pendientes de ser inventadas
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9
Ejemplo 8 hops + hop nulo
512x512
1.91 bpp
LHE 42.11 dB
JPEG 40.7dB
JPEG2000 42.7dB
complejidad
O(n)
nlog(n)
>nlog(n)
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Agenda
3| color
1| Introducción y concepto de salto logarítmico
2| Relevancia perceptual, mallas y escalados
4| Video y Futuro
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Relevancia perceptual •Bordes y detalles (suaves y marcados) pero no “pelo” ni “ruido” ni “espuma”. La medida por tanto no puede ser la de la entropía
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Estrategia: escalar las zonas de baja relevancia perceptual
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Macroblock 32x32
Macroblock 16x16
block 8x8 block 8x8 escalated to 4x4 (ratio 4:1) or 8x4 (ratio 2:1) or 4x8 (ratio 2:1)
macroblock 16x16 escalated to 8x4 or 4x8 (ratio 8:1) or 4x4 (ratio 16:1)
macroblock 32x32 escalated to 4x8 or 8x4 (ratio 32:1) or 4x4 (ratio 64:1)
Mallas: 3 niveles de escalado
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LHE : distintas calidades
Todo escalado a malla 2
Minima calidad Calidad media Máxima calidad
Algunos bloques escalados en malla 2, otros en malla 1 y otros
en malla 0, en función de su relevancia perceptual
Todos los bloques en malla cero y sin escalar
¿Se podria usar la informacion de mallas para elegir una estrategia de asignación de códigos a los hops más adecuada y así reducir más los bpp?
Es posible, aun son posibles muchas mejoras. LHE acaba de nacer
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3 Mallas y reconstrucción 1. Asignacion de escalados según relevancia perceptual
2. escalado y codificación de bloques escalados
3. Reconstrucción por interpolación
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JPEG a 0.1 bpp: 21.9 dB LHE a 0.1 bpp : 27.4dB
LHE : comparativa con DCT
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LHE : comparativa con DCT
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20
DCT
LHE
LHE : comparativa con DCT
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Paralelización y performance
LHE parallel processing of NxN pixels in 2N-1 steps.
2
lefttop
ref
YYY
Yleft
Ytop
Yi
Tiempos (ms)
Tiempos tomados de prototipo java experimental, no optimizado
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Agenda
3| Color en LHE
1| Introducción y concepto de salto logaritmico
2| Relevancia perceptual, mallas y escalados
4| Video y Futuro
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Modelo YUV (422 y 420)
YUV 420
Y1 Y2
Y5 Y6
U1
V1
U2
V2
Y3 Y4
Y7 Y8
Y1 Y2
Y5 Y6
Y3 Y4
Y7 Y8
U1
V3
U4
V2
U3
V1
U2
V4
YUV 422
crominanciaU[i]=128+(-147*red - 289*green + 436* blue)/1000; //funcion de crominanciaU
crominanciaV[i]=128+ (615*red – 515*green -100*blue)/1000; //funcion de crominanciaV
luminancia[i]=(red*299+ green*587 + blue*114)/1000;
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Modelo YUV (422 y 420) en LHE
YUV 420 YUV 422
Caracterización del color Liso Admite escalados
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Modelo YUV 422 aplicado a LHE
0,96 BPP 0,32 BPP 0,37 BPP
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Modelo YUV 422 aplicado a LHE
1,65 BPP 33,22 dB
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Modelo YUV 422 aplicado a LHE
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Modelo YUV 422 aplicado a LHE
Y: 0,18 BPP U: 0,05 BPP V: 0,058 BPP
0,388 BPP
28,4 dB
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Modelo YUV 422 aplicado a LHE
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Agenda
3| Color en LHE
1| Introducción y concepto de salto logaritmico
2| Relevancia perceptual, mallas y escalados
4| Video y Futuro
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31
Video Encoding
network
Video Decoding
Entre que un jugador realiza una acción y ve sus efectos en la pantalla pasan al menos:
2 x latencia red + latencia encoder + latencia decoder
Como norma general se aprecia que 60 ms de latencia de red (en el caso de 30-40vms de latencia de codificación/decodificación) es el límite para una experiencia de juego satisfactoria independientemente del tipo de juego
Game server 1
2 3
4 5 6
Cloud gaming:Latency composition
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La estimación de movimiento es un proceso con una alta complejidad de cálculo y a menudo representa 2/3 del coste computacional en la codificación de vídeo. Actualmente, muchas de las investigaciones dentro el campo de la codificación de vídeo se centran en buscar algoritmos que puedan realizar más eficientemente la estimación de movimiento.
Vectores de movimiento
En cloud gaming (o aplicaciones de video interactivo) solo va a haber frames I y frames P, no frames B. Por tanto los vectores se calculan sólo a partir del frame/s anteriores y no posteriores.
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Hops logarítmicos temporales (T-hops)
Las metricas sobre los T-Hops ahora no nos dicen cuanta relevancia tiene la información, sino cuánto ha cambiado la información
“Target frame”
“last frame”
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video codificado en T-hops Podemos representar una secuencia de video con T-HOPS. Si el movimiento es brusco se pierden los detalles. Cuando se estabiliza empiezan a verse los detalles, pues los nuevos saltos mas pequeños van refinando en el tiempo la imagen
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Hops logarítmicos temporales (T-hops)
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Estimación LHE de Vectores
“caja 1”
Macrobloque 32x32
“caja 2”
“caja 1”
“caja 2”
Si la caja2 conserva el centro de gravedad de cada hop mas o menos en el mismo lugar relativo, es que el vector ha sido bien estimado y se puede usar para el siguiente fotograma. SI por el contrario se ha desplazado, actualizamos el vector para estimar el siguiente fotograma. Si ha cambiado mucho, lo despreciamos y asignamos V=0
Calculamos el centro de gravedad de los hops de cada tipo, al tiempo que estamos haciendo la codificacion de los T-hops
Last frame + T-hops = target frame + V 1
2 Last frame + V + T-hops’ = target frame + V’
v
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Estimación LHE de Vectores
Estimación correcta. Información resultante nula
Estimación correcta. Presencia de información en
las areas “nuevas”
Estimación incorrecta en un bloque
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Video con LHE: conclusiones Podemos representar una secuencia de video con T-HOPS. Si el movimiento es brusco se pierden los detalles. Cuando se estabiliza empiezan a verse los detalles, pues los nuevos saltos mas pequeños van refinando en el tiempo la imagen
Los T-HOPS tienen una altísima redundancia espacial, mayor aun que los Hops espaciales, por lo que son fácilmente compresibles con técnicas de escalado similares
Los T-HOPS permiten calcular vectores de movimiento sin apenas coste computacional, lo que permitiría tiempos de codificación cercanos al 1ms , con alta compresión
LHE, por lo tanto se presenta como una alternativa superior a DCT en calidad y computacionalmente y a la vez como una técnica de codificación de vídeo ultra rápida para aplicaciones de video interactivo (cloud gaming, videoconf…)
LHE necesita desarrollarse mucho más. Acaba de nacer y puede mejorar mucho tanto en imagen fija como en video, aplicando nuevas ideas que están por inventar, mejorando la asignación de códigos a los hops, robusteciendo el calculo de vectores, etc
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