Motion compensation with minimal residue dispersion matching criteria

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnoloigia, 2016.Com a crescente demanda por serviços de vídeo, técnicas de compressão de vídeo tornaram-se uma tecnologia de importância central para os sistemas de comunicação modernos. Padrões para codificação de vídeo foram criados pela indústria, permitindo a integração entre esses serviços e os mais diversos dispositivos para acessá-los. A quase totalidade desses padrões adota um modelo de codificação híbrida, que combina métodos de codificação diferencial e de codificação por transformadas, utilizando a compensação de movimento por blocos (CMB) como técnica central na etapa de predição. O método CMB tornou-se a mais importante técnica para explorar a forte redundância temporal típica da maioria das sequências de vídeo. De fato, muito do aprimoramento em termos de e ciência na codificação de vídeo observado nas últimas duas décadas pode ser atribuído a refinamentos incrementais na técnica de CMB. Neste trabalho, apresentamos um novo refinamento a essa técnica. Uma questão central à abordagem de CMB é a estimação de movimento (EM), ou seja, a seleção de vetores de movimento (VM) apropriados. Padrões de codificação tendem a regular estritamente a sintaxe de codificação e os processos de decodificação para VM's e informação de resíduo, mas o algoritmo de EM em si é deixado a critério dos projetistas do codec. No entanto, embora praticamente qualquer critério de seleção permita uma decodi cação correta, uma seleção de VM criteriosa é vital para a e ciência global do codec, garantindo ao codi cador uma vantagem competitiva no mercado. A maioria do algoritmos de EM baseia-se na minimização de uma função de custo para os blocos candidatos a predição para um dado bloco alvo, geralmente a soma das diferenças absolutas (SDA) ou a soma das diferenças quadradas (SDQ). A minimização de qualquer uma dessas funções de custo selecionará a predição que resulta no menor resíduo, cada uma em um sentido diferente porém bem de nido. Neste trabalho, mostramos que a predição de mínima dispersão de resíduo é frequentemente mais e ciente que a tradicional predição com resíduo de mínimo tamanho. Como prova de conceito, propomos o algoritmo de duplo critério de correspondência (ADCC), um algoritmo simples em dois estágios para explorar ambos esses critérios de seleção em turnos. Estágios de minimização de dispersão e de minimização de tamanho são executadas independentemente. O codificador então compara o desempenho dessas predições em termos da relação taxa-distorção e efetivamente codifica somente a mais eficiente. Para o estágio de minimização de dispersão do ADCC, propomos ainda o desvio absoluto total com relação à média (DATM) como a medida de dispersão a ser minimizada no processo de EM. A tradicional SDA é utilizada como a função de custo para EM no estágio de minimização de tamanho. O ADCC com SDA/DATM foi implementado em uma versão modificada do software de referência JM para o amplamente difundido padrão H.264/AVC de codificação. Absoluta compatibilidade a esse padrão foi mantida, de forma que nenhuma modificação foi necessária no lado do decodificador. Os resultados mostram aprimoramentos significativos com relação ao codificador H.264/AVC não modificado.With the ever growing demand for video services, video compression techniques have become a technology of central importance for communication systems. Industry standards for video coding have emerged, allowing the integration between these services and the most diverse devices. The almost entirety of these standards adopt a hybrid coding model combining di erential and transform coding methods, with block-based motion compensation (BMC) at the core of its prediction step. The BMC method have become the single most important technique to exploit the strong temporal redundancy typical of most video sequences. In fact, much of the improvements in video coding e ciency over the past two decades can be attributed to incremental re nements to the BMC technique. In this work, we propose another such re nement. A key issue to the BMC framework is motion estimation (ME), i.e., the selection of appropriate motion vectors (MV). Coding standards tend to strictly regulate the coding syntax and decoding processes for MV's and residual information, but the ME algorithm itself is left at the discretion of the codec designers. However, though virtually any MV selection criterion will allow for correct decoding, judicious MV selection is critical to the overall codec performance, providing the encoder with a competitive edge in the market. Most ME algorithms rely on the minimization of a cost function for the candidate prediction blocks given a target block, usually the sum of absolute di erences (SAD) or the sum of squared di erences (SSD). The minimization of any of these cost functions will select the prediction that results in the smallest residual, each in a di erent but well de ned sense. In this work, we show that the prediction of minimal residue dispersion is frequently more e cient than the usual prediction of minimal residue size. As proof of concept, we propose the double matching criterion algorithm (DMCA), a simple two-pass algorithm to exploit both of these MV selection criteria in turns. Dispersion minimizing and size minimizing predictions are carried out independently. The encoder then compares these predictions in terms of rate-distortion performance and outputs only the most e cient one. For the dispersion minimizing pass of the DMCA, we also propose the total absolute deviation from the mean (TADM) as the measure of residue dispersion to be minimized in ME. The usual SAD is used as the ME cost function in the size minimizing pass. The DMCA with SAD/TADM was implemented in a modi ed version of the JM reference software encoder for the widely popular H.264/AVC coding standard. Absolute compliance to the standard was maintained, so that no modi cations on the decoder side were necessary. Results show signi cant improvements over the unmodi ed H.264/AVC encoder

MASCOT : metadata for advanced scalable video coding tools : final report

The goal of the MASCOT project was to develop new video coding schemes and tools that provide both an increased coding efficiency as well as extended scalability features compared to technology that was available at the beginning of the project. Towards that goal the following tools would be used: - metadata-based coding tools; - new spatiotemporal decompositions; - new prediction schemes. Although the initial goal was to develop one single codec architecture that was able to combine all new coding tools that were foreseen when the project was formulated, it became clear that this would limit the selection of the new tools. Therefore the consortium decided to develop two codec frameworks within the project, a standard hybrid DCT-based codec and a 3D wavelet-based codec, which together are able to accommodate all tools developed during the course of the project

Hybrid video quality prediction: reviewing video quality measurement for widening application scope

A tremendous number of objective video quality measurement algorithms have been developed during the last two decades. Most of them either measure a very limited aspect of the perceived video quality or they measure broad ranges of quality with limited prediction accuracy. This paper lists several perceptual artifacts that may be computationally measured in an isolated algorithm and some of the modeling approaches that have been proposed to predict the resulting quality from those algorithms. These algorithms usually have a very limited application scope but have been verified carefully. The paper continues with a review of some standardized and well-known video quality measurement algorithms that are meant for a wide range of applications, thus have a larger scope. Their individual artifacts prediction accuracy is usually lower but some of them were validated to perform sufficiently well for standardization. Several difficulties and shortcomings in developing a general purpose model with high prediction performance are identified such as a common objective quality scale or the behavior of individual indicators when confronted with stimuli that are out of their prediction scope. The paper concludes with a systematic framework approach to tackle the development of a hybrid video quality measurement in a joint research collaboration.Polish National Centre for Research and Development (NCRD) SP/I/1/77065/10, Swedish Governmental Agency for Innovation Systems (Vinnova