Análise do HEVC escalável : desempenho e controlo de débito

Mestrado em Engenharia Eletrónica e TelecomunicaçõesEsta dissertação apresenta um estudo da norma de codificação de vídeo de alta eficiência (HEVC) e a sua extensão para vídeo escalável, SHVC. A norma de vídeo SHVC proporciona um melhor desempenho quando codifica várias camadas em simultâneo do que quando se usa o codificador HEVC numa configuração simulcast. Ambos os codificadores de referência, tanto para a camada base como para a camada superior usam o mesmo modelo de controlo de débito, modelo R-λ, que foi otimizado para o HEVC. Nenhuma otimização de alocação de débito entre camadas foi até ao momento proposto para o modelo de testes (SHM 8) para a escalabilidade do HEVC (SHVC). Derivamos um novo modelo R-λ apropriado para a camada superior e para o caso de escalabilidade espacial, que conduziu a um ganho de BD-débito de 1,81% e de BD-PSNR de 0,025 em relação ao modelo de débito-distorção existente no SHM do SHVC. Todavia, mostrou-se também nesta dissertação que o proposto modelo de R-λ não deve ser usado na camada inferior (camada base) no SHVC e por conseguinte no HEVC.This dissertation provides a study of the High Efficiency Video Coding standard (HEVC) and its scalable extension, SHVC. The SHVC provides a better performance when encoding several layers simultaneously than using an HEVC encoder in a simulcast configuration. Both reference encoders, in the base layer and in the enhancement layer use the same rate control model, R-λ model, which was optimized for HEVC. No optimal bitrate partitioning amongst layers is proposed in scalable HEVC (SHVC) test model (SHM 8). We derived a new R-λ model for the enhancement layer and for the spatial case which led to a DB-rate gain of 1.81% and DB-PSNR gain of 0.025 in relation to the rate-distortion model of SHM-SHVC. Nevertheless, we also show in this dissertation that the proposed model of R-λ should not be used neither in the base layer nor in HEVC

Processamento de mapas de profundidade para codificação e síntese de vídeo

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2017.Sistemas de múltiplas vistas são amplamente empregados na criação de vídeos 3D e de aplicações de ponto de vista livre. As múltiplas vistas, contendo vídeos de textura (cor) e profundidade, devem ser eficientemente comprimidas para serem transmitidas ao cliente e podem servir para síntese de vistas no receptor. Nesse contexto, a proposta deste trabalho é desenvolver um pré-processamento baseado no modelo de Distorção de Profundidade Admissível (ADD) que atue sobre os mapas de profundidade antes da codificação destes. Esse trabalho explora o modelo ADD e, adicionalmente, propõe a escolha e substituição dos valores de profundidade para aumentar a compressão dos mesmos de acordo com a distribuição dos blocos (coding units) empregados por codificadores padrões. Este pré-processamento tem como intuito a diminuição da carga de transmissão sem gerar perdas de qualidade na síntese da vista. Os histogramas dos mapas de profundidade após o pré-processamento são modificados, pois a alteração dos valores de profundidade dependerá da localização dos blocos. Os resultados mostram que é possível alcançar ganhos de compressão de até 13.9% usando o método da Mínima Variância no Bloco-ADD (ADD-MVB) sem a introdução de perdas por distorção e preservando a qualidade das imagens sintetizadas.Multiview systems are widely used to create 3D video as well as in FreeViewpoint Video applications. The multiple views, consisting of texture images and depth maps, must be efficiently compressed and trasmitted to clients where they may be used towards the synthesis of virtual views. In this context, the Allowable Depth Distorion (ADD) has been used in a preprocessing step prior to depth coding. This work explores ADD and, additionally, the choice of depth value to increase compression for transmission in accordance to the distribution of blocks (e.g., coding units) commonly employed by standardized coders without generating synthesis quality losses. Their histograms will be modified depending on the location and where the pixel belongs in the image. Experimental results show that our proposal can achieve compression gains of up to 13.9% applying the minimum variance method within a block, without introducing losses in terms of distortion and preserving synthesized image quality