Core Fijo - Diplomatura en Telecomunicaciones Multimedia - Unidad 4.2

Diplomatura en
Telecomunicaciones Multimedia
Módulo Core Fijo - Unidad 4.2
Ariel Roel

Ariel Roel – arielroel@gmail.com
Unidad Temática 4 – Parte 2

AGENDA – Unidad 4
• Introducción a la Voz sobre IP
• Introducción al Video sobre IP
• Protocolos de transporte de medios de tiempo real.
• Calidad de Servicio.
Voz y Video Sobre IP

Información básica transmitida
• ¿Cuánta información se transmita en un símbolo?
• Intuitivamente, cuanto más impredecible y
sorprendente es, más información se transmite.
• Por el contrario, si se esperaba algo fuertemente, y
ocurre que, no hemos aprendido mucho

Teoría de la Información Elemental
• Si p es la probabilidad de que un simbolo puede
ocurrir
• Entonces, la cantidad de información, transmitida,
es I:
• La información I es medida en bits
• Es el largo óptimo para el símbolo







p
I
1
log2

• La entropia, H, es el promedio de información por
símbolo
• Esta fórmula provee el limite mas bajo de
compresión que puede ser alcanzado
)
)(
1
(log)( 2
sp
spH
s


• Un ejemplo sencillo. Supongamos que tenemos que
transmitir cuatro condiciones climáticas posibles:
1. Soleado
2. Nublado
3. Lluvioso
4. Nevando
• Si todas las condiciones tienen la misma
probabilidad de ocurrir, p(s)=0.25, y H=2
▫ i.e. necesitamos un mínimo de 2 bits por símbolo
)
)(
1
(log)( 2
sp
spH
s


• Supongamos ahora que:
1. Soleado ocurre 0.5 del tiempo
2. Nublado 0.25 del tiempo
3. Lluvioso 0.125 del tiempo
4. Nieva 0.125 del tiempo
• Entonces la entropia es:
75.175.05.05.0
3125.02225.015.0
125.0
1
log125.02
25.0
1
log25.0
5.0
1
log5.0 222



H
H
H

• Codewords de largo Variable
• Huffman code – códigos de largo entero
• Códigos aritméticos – códigos de largo no fraccional

• Huffman code
Tiempo Probabilidad Información Código Entero
Soleado 0.5 1 0
Nublado 0.25 2 10
Lluvioso 0.125 3 110
Nevando 0.125 3 111

• Este es un ejemplo de un código sin pérdidas
▫ Podemos recuperar la información exactamente
• Es importante recalcar que asumimos que cada
símbolo es independiente de otros símbolos
▫ Cada símbolo no provee información sobre el símbolo
siguiente

• La Cuantización es el proceso de aproximar valores
continuos a través de un rango mucho mas pequeño
de valores
• Donde el Redondeo(y) redondea al entero mas
cercano
•  es el paso de cuantización
Cuantizacion









5.0
R),(
x
edondeoxQ

• Ejemplo: =2
Cuantizacion
0 1-3 -2 -1 2 3 4 5-5 -4
0-1 1 2-2
0-2 2 4-4
• La cuantizacion juega un rol importante en la
compresión con pérdidas
▫ Es donde la compresión ocurre

Conceptos básicos de imagen
• Una imagen se compone de píxeles (elementos de
imagen)
• Cada pixel representa luminancia (y color)
▫ Típicamente, 8-bits por pixel

15
• Color
▫ Espacios de color(representacion)
 RGB (red-green-blue)
 CMY (cyan-magenta-yellow)
 YUV
 Y = 0.3R+0.6G+0.1B (luminancia)
 U=R-Y
 V=B-Y
• Escala de grises
• Binario

16
• Un cuadro de TV es de aproximadamente 640x480
pixels
• Si cada pixel es representado por 8-bits para cada
color, entonces el tamaño total de imagen es
▫ 640×480*3=921,600 bytes o 7.4Mbits
• A 30 cuadros por segundo (NTSC), obtenemos
▫  220Mbits/segundo

• Imagen representada con 8-bits por pixel

• La misma imagen con 7-bits por pixel

• Y 6-bits por pixel

• ¿Necesitamos todos esos bits?
▫ ¡No!
• El ejemplo anterior ilustra la sensibilidad del ojo a
la luminancia
• Podemos crear un modelo de percepción
▫ Solo codificar lo que es importante para el sistema
visual humano - human visual system (HVS)
 Usualmente una función de la frecuencia espacial

23
• Así como de audio tiene frecuencias temporales
• Las imágenes tienen frecuencias espaciales
• Transformadas
▫ Fourier
▫ Discrete cosine transform (Transformada del Coseno)
▫ Wavelet

• Forward DCT (directa)
• Inverse DCT (Inversa)
Discrete Cosine Transform (DCT)










1
0
)5.0(
8
cos)(
2
)(
)(
N
n
n
u
ns
uC
uS







 


)5.0(
8
cos)(
2
)(
)(
1
0
n
u
uS
uC
ns
N
u


Ejemplo
• Señal

Ejemplo
• Los coeficientes de la DCT son:
▫ 4.2426
▫ 0
▫ -3.1543
▫ 0
▫ 0
▫ 0
▫ -0.2242
▫ 0

Ejemplo: Descomposición de la DCT
• Continua

• 2da armónica

• 6ta armónica

• Primeros dos coeficientes que no valen cero

• Todos los 3 coeficientes que no valen cero

Ejemplo
• ¿Que pasa si cuantificamos los coeficientes?
▫ =1
• Los coeficientes cuantificados de la DCT son:
▫ 4
▫ 0
▫ -3
▫ 0
▫ 0
▫ 0
▫ 0
▫ 0

Ejemplo
• Reconstrucción aproximada vs. exacta

• Si i(x,y) representa una imagen con N filas y M
columnas
• Su DCT I(u,v) esta dada por
• donde
DCT 2-D











 





 
  
M
x
N
y
vyux
yxivCuCvuI
1 1 16
)12(
cos
16
)12(
cos),()()(
4
1
),(

2
1
)0( C 1)( uC

• Discrete cosine transform
▫ Los coeficientes estan aproximadamente
incorrelacionados
 Excepto la armonica de continua
 Se toma bloques de 8×8 pixel
▫ Concentra mas potencia en los coeficientes de baja
frecuencia
▫ Eficiente a nivel computacional
• DCT basada en bloques
▫ Se calcula la DCT en bloques de 8×8

• Armónicas de una DCT de 8×8 DCT

Conceptos básicos de JPEG
DCT Cuantificador Codificador
de Entropia
IDCT Decuantificador Decodificado
r de Entropía
Datos Comprimidos
Codificador
Decodificador

Conceptos básicos de JPEG
• JPEG usa bloques de 8×8
• Extrae bloques de 8×8 pixel
• Los convierte al dominio DCT
• Cuantifica cada coeficiente
▫ Diferente tamaño de paso para cada coeficiente
 Basado en la sensibilidad del sistema visual humano
• Ordena los coeficientes en zig-zag
• La entropia codifica los valores cuantizados

Motion PEG
• El sistema JPEG para la compresión de imágenes estáticas
podría ser aplicado a una secuencia de imágenes,
comprimiendo cada uno individualmente. A esto se llama
motion JPEG
• Motion JPEG no toma ventaja de cualquier correlación entre
imágenes sucesivas
• En una escena típica habrá una gran similitud entre
las imágenes cercanas de la misma secuencia.

En un video generalmente hay una gran similitud entre
un cuadro y otro.

Motion Compensation
Idea básica de la Motion Compensation:
▫ Muchos imágenes “en movimiento” o secuencias de imágenes
consisten en un fondo estático con uno o más objetos de primer plano
en movimiento. Podemos obtener una ventaja en esto.
▫ Codificamos el primer cuadro como línea de base JPEG y utilizamos
este marco como imagen de referencia.
▫ Tratar la segunda imagen bloque por bloque y comparar cada bloque
con el mismo bloque en la imagen de referencia.
▫ Para los bloques que son idénticos a la imagen de referencia, sólo se
envía un código especial en lugar del código en su totalidad.
▫ Para otros bloques, sólo los codificará como de costumbre.

Motion Compensation
Motion Vectors
▫ Un fondo estatico es un caso muy especial, debemos tener en cuenta el
desplazamiento del bloque.
▫ El Vector de Movimiento se utiliza para informar al decodificador
exactamente de donde obtener los datos en la imagen anterior
▫ El Vector de Movimiento sería cero para un fondo estático.

Motion Compensation
¿Cómo encontrar el bloque que coincide?
▫ Criterio
 En la práctica no podemos esperar encontrar el bloque exacto
correspondiente, en cambio, buscamos el mas cercano.
 La mayoria de los esquemas de estimacion buscan el minimo error
cuadratico medio entre bloques.
▫ Tamaño de bloque:
 Cuanto mas grande sea el bloque mas se afectara la eficiencia de
codificación
 Se utilizan bloques de: 16×16


N
n
nn yxIyxI
N
MSE
1
2'
)),(),((
1

Motion Compensation
Rango de búsqueda:
▫ Es razonable pensar en un desplazamiento de 360 pixles/s o
60pixels/imagen en SD-TV (standard-definition television).
▫ En escenas del mundo real el movimiento es generalmente mas rápido
horizontalmente que verticalmente, generalmente el ancho del area de
búsqueda debe ser el doble que el alto.
▫ Se sugiere un rango de búsqueda de: ±60 pixles × 30 pixles

Conceptos básicos de MPEG
• Secuencia de imágenes 2D
• Correlación temporal y espacial
• TV
▫ Cuadros
▫ Campos

MPEG
• Moving Picture Experts Group
• Standard de compresión de video
• Similar a JPEG

MPEG
• El diseño es un compromiso entre
▫ Bit rate
▫ Complejidad del Codificador / Decodificador
▫ Posibilidad de acceso aleatorio

MPEG
• Imagenes
▫ Redundancia espacial
▫ Redundancia de percepción
• Video
▫ Redundancia espacial
 Codificacion Intraframe
▫ Redundancia temporal
 Codificacion Interframe
▫ Redundancia de percepción

Motion Compensation
Residuos
▫ Las diferencias entre el bloque que se está codificadndo y su mejor
match es lo que se conoce como residuos.
▫ Los residuos pueden ser codificados y transmitidos junto con el vector
de movimiento, por lo que el decodificador será capaz de reconstruir el
bloque.
▫ Debemos comparar los bits de transmisión del vector de movimiento,
mas los residuos con los bits de transmisión del propio bloque y
utilizar el mecanismo más eficiente.

Jerarquía MPEG
Las seis capas de un stream de video MPEG son
• Sequence Layer: video clip, o programa completo.
• Group of Pictures Layer(GOP): incluye tres tipos de
coficación diferentes
• Frame Layer
• Slice Layer: en caso de que los datos se pierdan o se
corrompan
• Macroblock Layer: bloque de luminancia de 16×16
• Block Layer(DCT unit)

Tipos de cuadros MPEG
• Intra frames (I-frames)
▫ Un I-frame es codificado usando únicamente la
información dentro del mismo cuadro (intra coded) – no
se realiza compresión temporal(inter coded).
• Non-intra frames (P-frames y B-frames)
▫ Información “motion compensated” es usada para
codificar.
▫ P frame (predicted frame) usa el cuadro anterior como
imagen de referencia
▫ B frame (bidirectional frame) usa ambos cuadros, el
predecesor y el siguiente como imágenes de referencia

Estimación de movimiento
X Z
Y
Disponible desde un
cuadro anterior (X)
Disponible de un cuadro posterior(Z)

I B B B P B B B P B B B P
• Una sequencia de un cuadro I seguido por cuadros P
y B se conoce como GOP
▫ Group of Pictures
▫ Por ejemplo: IBBPBBPBBPBBP

H.264
• Ultimo estandar de video desarrollado
• Mejora la eficiencia de codificacion con respecto a
los estandares existentes
• Considera cuatro perfiles
▫ Baseline
▫ Main
▫ Extended
▫ High

Puntos sobresalientes del H.264
• Bloque de compensación de movimiento con
tamaños de bloque variables
• Mayor precisión de muestra de compensación de
movimiento
• Bloques de tamaño pequeño

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