Algoritmi și Tehnologii Multimedia - Capitolul 2

Compresia video

2.1 Introducere

Semnalul video digital prezinta multe avantaje in comparatie cu semnalul video analogic. Totusi, cand semnalul video este reprezentat in format digital, largimea de banda creste considerabil. De exemplu, un singur cadru in format HDTV (televiziunea de inalta definitie), avand o dimensiune a cadrului de 1920´1250 pixeli si o rata de 50 cadre/sec cere o dimensiune de stocare de 57.6 MB si o rata a sursei de date video de 2.88 GB/s. Un film de 2 ore in format HDTV are nevoie de aproximativ 414 GB. Chiar si cu un dispozitiv performant de memorare, nu exista inca suportul tenologic care sa permita transmisia si procesarea semnalului la viteze atat de mari. Pentru a depasi problema largimii benzii ocupate, in contextul pastrarii avantajelor conferite de catre semnalul digital in televiziune, au fost dezvoltate diferite tehnici de compresie a semnalului video. Acest capitol face o sinteza a conceptelor de baza care intervin in studiul compresiei video si prezinta cunostiintele de baza necesare pentru implementarea acestor tehnici de codare foarte intens utilizate.

Capitolul este organizat astfel: sectiunea 2.2 recapituleaza conceptele de baza ale codarii fara pierderi, algoritmi de codare cum ar fi codoarele Huffman si codarea aritmetica. Ratele de compresie utilizate de algoritmii de compresie fara pierderi sunt limitate. Spre deosebire, algoritmii de compresie cu pierderi, discutati in sub-capitolele 2.4 si 2.5, nu fac o reconstructie perfecta a semnalului dupa decodare, dar au o rata de compresie excelenta. Tehnicile de codare bazate pe transformari sunt prezentate in capitolul 2.3. Teoria din acest capitol contine informatii despre transformata cosinus discreta, cuantizarea vectoriala si reordonarea coeficientilor cuantizati ai transformarii. Algoritmul cheie utilizat in compresia video este studiat in capitolul 2.4. Capitolul 2.5 prezinta o privire de ansamblu asupra unor caracteristici de baza ale standardului de compresie video MPEG-2. In final sunt discutate dificultatile ridicate de complexitatea algoritmilor de codare video, in capitolul 2.6.

2.2 Tehnici de codare entropica

Entropia H de ordinul intai a unei surse discrete fara memorie, continand L simboluri, este definita astfel :

(1)

unde pi este probabilitatea de aparitie a simbolului de ordin i. Entropia sursei se masoara in biti/simbol, si este marginita inferior de lungimea medie a cuvantului de cod necesar pentru a reprezenta simbolurile sursei. Aceasta margine inferioara poate fi obtinuta daca lungimea cuvantului de cod pentru simbolul i este aleasa a fi - biti astfel incat sunt desemnate cuvinte de cod mai scurte pentru simboluri mai probabile si cuvinte de cod mai lungi pentru simboluri mai putin probabile. Desi valoarea - biti/simbol poate sa nu fie obtinuta practic deoarece - poate sa nu fie intreg, ideea unei lungimi de codare variabile, care sa reprezinte simbolurile cel mai frecvent aparute utilizand cuvinte de cod mai scurte si simbolurile mai putin frecvente utilizand cuvinte de cod mai lungi, poate fi aplicata pentru a obtine compresia de date. Algoritmii de compresie a datelor care utilizeaza datele statistice ale sursei pentru a obtine rata de biti/simbol apropiata de valoarea entropiei sunt cunoscuti in general ca algoritmi de codare entropica. Codarea entropica este lipsita de pierderi deoarece datele initiale pot fi reconstruite exact utilizand datele compresate.

Acest capitol recapituleaza pe scurt cei mai frecvent utilizati 2 algoritmi de codare entropica: codarea Huffman si codarea aritmetica. Acest capitol include de asemenea inca un tip de algoritm de codare a sursei fara pierderi, codarea run-length. El converteste un sir de simboluri identice intr-o secventa de lungime intermediara de simboluri denumite coduri run-length si este des utilizat impreuna cu algoritmii de codare entropica pentru a imbunatati rata de compresie a datelor.

2.2.1 Codarea Huffman

Cand este cunoscuta distributia de probabilitati a unei surse discrete, algoritmul de codare Huffman furnizeaza o procedura sistematica de proiectare pentru a obtine lungimea optima a cuvantului de cod. Proiectarea codurilor Huffman implica 2 pasi: generarea simbolurilor si asignarea codurilor. Acesti pasi sunt descrisi in continuare: