Licenciatura en Audiovisión Esp. Postproducción Audiovisual Tecnología de Postproducción 1 Prof. Adrián Costoya Apunte

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4 Introducción a las Señales Digitales Señales Analógicas y Digitales La característica fundamental de las señales analógicas es que son continuas pudiendo alcanzar, teóricamente, infinitos valores de amplitud en función del tiempo. Visto de otro modo, cualquier señal es válida dentro del ancho de banda en que se opera. Estos factores hacen imposible su tratamiento, almacenamiento y recuperación respetando exactamente los valores originales ya que el manejo de infinitos valores sin distorsiones está más allá de las capacidades de las tecnologías creadas por el hombre. Las señales digitales por el contrario son discretas tanto en amplitud como en tiempo lo que, si bien limita su precisión y capacidades de representación de formas de onda complejas, les permite estar compuestas por un conjunto de datos definido y de este modo codificarse adoptando solo dos valores. Si bien cada vez se maneja mayor cantidad de información mediante las señales digitales es fácil advertir que comparada con infinitos valores este conjunto de datos constituye una cantidad de información extraordinariamente inferior. Las señales digitales entonces adoptan solo dos valores: los conocidos unos y ceros lógicos y éstos se pueden definir claramente como dos niveles bien diferenciables en su implementación como señales concretas. Cada unidad elemental de información en este domino puede valer cero o uno y se la denomina bit por la contracción de las palabras binary digits, que en inglés significan dígitos binarios. La posibilidad de trabajar con sólo dos valores asegura un tratamiento mucho más seguro y exacto al tiempo que implica codificaciones y decodificaciones. A los fines del texto adoptamos el concepto inicial de señal digital en la medida que ésta se componga de dígitos binarios pero vale la pena mencionar que se puede operar con sistemas discretos en los cuales las codificaciones utilizan más de dos valores. Si bien las capacidades para preservar la información codificada mediante señales digitales es claramente superior debemos destacar que la mayor parte del tiempo tanto el sistema de TV como la mayoría de los sistemas de imagen en movimiento se ocupan de capturar, manipular y reproducir imágenes a partir de la realidad y ésta es definitivamente analógica. Dicho de otro modo, la mayor parte del tiempo se dedica a manejar imagen de tipo fotográfico más que imágenes sintéticas. Por esta razón se han desarrollado los conversores necesarios para que en alguna etapa de la cadena, preferentemente lo antes posible en la adquisición, las señales analógicas implícitas en tomas de escenas reales puedan transformarse en señales digitales. Conversión analógico/digital Volviendo a la forma de onda del video analógico en cuanto a su representación como intensidad en función del tiempo, podemos tener una primera aproximación simplificada del proceso de conversión analógica a digital diciendo que se aplica un sistema de coordenadas cartesianas tal que permita definir cada punto de la forma de onda en base a ellas y que estas últimas, adecuadamente codificadas, se podrán transformar en una sucesión de unos y ceros conocido como flujo de datos o bistream. En concreto la conversión de señales analógicas a señales digitales, habitualmente expresada como conversión A/D o ADC consta de tres pasos: muestreo o sampling, cuantificación o quantization y codificación binaria o binary coding. Muestreo o sampling El muestreo o sampling consiste en la determinación del valor alcanzado por la señal a intervalos regulares de Adrian A. Costoya Rev

5 Introducción a las Señales Digitales tiempo, es decir que se determinan las características de la señal en base a muestras tomadas periódicamente. El resultado de aplicar muestreo o sampling consiste en alcanzar tiempo discreto. En la vista del gráfico podríamos decir que se define una primera grilla de líneas verticales que determina qué intervalo de señal se muestrea para obtener un solo valor de amplitud en cada caso, a esta frecuencia se la llama frecuencia de muestreo (sampling frequency). Esta frecuencia se expresa en Hz y son parámetros habituales en la actualidad para el sampling de video de componentes 13.5MHz en luminancia y 6.75MHz en cada una de las diferencias color (R-Y y B-Y) mientras que originalmente se empleó en video compuesto 4xFsc (4 veces la frecuencia de SC PAL de 4.43MHz). Por su parte, el sampling standard de audio profesional se realiza a 48KHz y el disco compacto (CD) emplea un valor muy próximo de 44.1KHz. En el primer gráfico podemos ver los valores de tensión obtenidos al realizar las muestras en los tiempos T1, T2, T3, etc. Se puede apreciar que al aplicar este procedimiento se obtuvieron números en base diez y no binarios TENSIÓN T 1 T 2 T 3 T 4 T 5 T 6 T 7 T TIEMPO Resulta intuitivo o por lo menos deducible de la representación gráfica que cuanto más seguido se toman las muestras más fiel será la conversión. La elección de la frecuencia de sampling tiene relación con el tipo de señal a muestrear y debe ser suficientemente alta. El siguiente ejemplo nos muestra un caso de frecuencia de sampling insuficiente y el consecuente error del sistema para representar una señal. La frecuencia adoptada es suficiente para la forma de onda de la izquierda pero nos llevará a errores con la forma de onda de la derecha. Esta ambigüedad geométrica tiene consecuencias muy negativas en su aplicación concreta al campo de las señales, de hecho produce una distorsión que se conoce como efecto de aliasing y que ha sido estudiada por varios matemáticos preocupados por determinar los máximos alcanzables por estas señales a principios del Adrian A. Costoya Rev

6 Introducción a las Señales Digitales siglo XX. Mediante esos estudios se determinó el teorema del muestreo de Nyquist/Shannon (o Whittaker Nyquist Kotelnikov Shannon ya que varios científicos trabajaban en la misma problemática por el mismo tiempo) que permitió establecer los fundamentos para la regla de adopción de la mínima frecuencia de muestreo o sampling: la mínima frecuencia de muestreo o sampling es igual al doble del ancho de banda de la señal analógica a muestrear. Cuantificación o quantization Los resultados del muestreo arrojan una cantidad discreta de valores continuos por lo que el concepto de infinitos valores persiste de modo que debe aplicarse otro proceso para pasar de amplitud continua a amplitud discreta. Conocemos a ese proceso como cuantificación o quantization. Cuando se habla de cuantificación se refiere concretamente a niveles de cuantificación ya que el pase de amplitud continua a amplitud discreta consiste en subdividir el rango dinámico muestreado en un número finito de escalones o niveles. Una vez más resulta intuitivo o por lo menos deducible de la representación gráfica que cuanto mayor cantidad de niveles se empleen más fiel será la conversión. DISCRETO Es evidente que se requiere un justificativo técnico de la cantidad de niveles de cuantificación aceptables para convertir una señal analógica. A diferencia del muestreo cuyo mínimo se puede determinar matemáticamente el enfoque en cuanto a la cuantificación o quantization se basa en aspectos fundamentalmente perceptuales como punto de partida y de calidad de postprocesamiento resultante en última instancia. Así se determinaron valores habituales para cuantificación de video en principio de 256 niveles y ahora más habitualmente de 1024 niveles y en audio de niveles. Como se mencionó que la determinación de los niveles de cuantificación aceptables es fundamentalmente perceptual se puede afirmar que el oído (percepción auditiva) es mucho más sensible a los cambios de amplitud que el ojo (percepción visual). Codificación binaria A fin de generar un flujo de datos o bitstream cuyas unidades de información adopten uno de dos valores posibles, uno o cero (o mínimo o máximo) es preciso realizar la codificación del tren de datos expresado como nivel de cuantificación por muestra en palabra binaria por muestra. Para tomar como ejemplo en el caso inicial de video se debe codificar en base 2 (binario) los 256 niveles que se denominarán 0 a 255. En términos sencillos se requiere un contador binario capaz de contar de 0 a 255 y para hacerlo con dos valores posibles por bit se aplican las potencias de 2 que contengan el número mayor. En este caso 2 8 =256 por lo que se establece que con 8 bits se pueden representar todos los valores de niveles de cuantificación determinados entre 0 y 255. Otra manera de establecerlo consiste en determinar cuántos dígitos necesita un contador para alcanzar progresivamente números mayores, así se da el caso que para Adrian A. Costoya Rev

7 Introducción a las Señales Digitales contar 8 niveles (de 0 a 7) se necesitan 3 bits según la siguiente progresión: lo que también se puede expresar como 2 3 =8 o parafrasear como que en base binaria (2) se necesitan 3 bits (dígitos) para contar hasta 8. Reformulando lo antes expresado podemos decir ahora que las codificaciones típicas de video y audio se realizan a 8bits (256 niveles), 10 bits (1024 niveles) y 16bits (65536 niveles). Las ventajas fundamentales de los sistemas digitales se evidencian tanto en los casos de grabación y recuperación de información como así también en su transporte. En los sistemas de producción y postproducción la grabación y procesamiento digital extienden considerablemente el número de generaciones posibles sin degradación objetable. En el siguiente gráfico están representadas las distintas instancias de transformación (conversión, sampling, quantization) de las señales analógicas en señales digitales. TIEMPO DISCRETO TENSIÓN CONTINUA TENSIÓN DISCRETA TIEMPO CONTINUO TIEMPO DISCRETO TIEMPO CONTINUO Adrian A. Costoya Rev

8 Introducción a las Señales Digitales Estructuras de Muestreo (Sampling Formats) En concordancia con los modelos predominantes de reproducción de color basados en el estímulo triple las imágenes en color se han construido y se construyen predominantemente utilizando sistemas de tres canales de información. Esta información se puede registrar, manipular y reproducir como capas físicas en el caso de la emulsión de la película fotográfica o cinematográfica o como señales o muestras en el caso de la imagen electrónica analógica y digital. Las imágenes electrónicas digitales suelen estructurarse como conjuntos de tres canales R, G y B en el caso de los gráficos de computadora y como canales Y, Cb, y Cr en el caso del video digital. En el primer caso se utilizan muestras para rojo, verde y azul como colores primarios del sistema y en el segundo caso como luminancia y diferencias color según se estandarizaron las señales tanto en grabación como transporte a fin de explotar limitaciones de la percepción visual. La conocida limitación de resolución en color de la percepción visual humana permitió en el manejo de señales de televisión original la aplicación de filtros pasa-bajos para reducir el ancho de banda (y consecuentemente la cantidad de información) por razones de economía mientras que las estructuras de muestreo de la imagen digital de televisión tuvieron su correlato en los orígenes como chroma subsampling siendo la estructura típica 4:2:2. Vale la pena mencionar que en el caso de RGB no existe fundamento para utilizar estructuras asimétricas y que la estructura típica es 4:4:4. Se verá en algunos casos que aparece un cuarto dígito que se utiliza en los gráficos de computadora de cuatro canales para el alpha channel. Nota: la aplicación de la nomenclatura no es un dígito para cada canal en todos los casos. Se encontrara la explicación a la nomenclatura utilizada luego del análisis de los distintos casos. La aplicación de chroma subsampling en proporciones como la indicada en 4:2:2 produce una pérdida de calidad poco perceptible al utilizarla para transporte y exhibición. De hecho, se utilizan estructuras más agresivas tales como 4:1:1 y 4:2:0 pero todas ellas resultan desfavorables a la hora de producir originales o masters de alta calidad y sobre todo en los casos de manipulaciones demandantes tales como el manejo de color avanzado, la composición y el procesamiento intensivo. Casos de estructuras de sampling 4:4:4 Es la estructura de tres canales de mayor calidad y se puede utilizar en el ambiente de producción y postproducción tanto para imágenes RGB como Y CbCr. No utiliza subsampling de chroma y ofrece los mejores resultados. Todos los gráficos de computadora en nuestro campo de aplicación utilizan esta estructura y en el caso de video se la utiliza en los equipamientos y workflows de alta gama (o high end) produciendo impactos lineales sobre capacidad de almacenamiento y alineales sobre performance y familias de productos afectando consecuentemente los costos de producción y postproducción. Al no utilizar subsampling podemos considerarla como base 100% para la comparación con otras estructuras. Es empleada por formatos de VTR Sony HDCAM-SR y los file formats de alta calidad en workflows de largometraje y publicidad. 4:2:2 es considerada una estructura de video de producción y postproducción de video de alta calidad. La luminancia mantiene todas las muestras mientras que la información de color se reduce a la mitad. Resulta adecuada para manejo de color y composición de propósitos generales. La cantidad de información comparada con la imagen original es del 67%. Muchos formatos de VTR utilizan esta estructura, tales como Sony Digital Betacam, Sony HDCAM, Panasonic DVCPRO HD, Panasonic AVC-Intra/100, Sony XDCAM HD422 e Adrian A. Costoya Rev

9 Introducción a las Señales Digitales innumerables file formats que forman parte del núcleo de las operaciones de televisión. 4:2:0 es considerada una estructura de producción de noticias y en alguna medida de campo (ENG y EFP) y es altamente utilizada en sistemas de contribución y distribución sobre todo satelital. Como es habitual la luminancia mantiene todas las muestras mientras que la información de color se reduce a la cuarta parte. La cantidad de información comparada con la imagen original es del 50%. Se utiliza en varios sistemas de adquisición ENG y algunos EFP tales como HDV XDCAM HD y AVC-Intra/50 y los formatos domésticos tales como DVD y BluRay. 4:1:1 es una estructura en desuso en la medida que el formato de VTR que la empleó preponderantemente, DV y sus variantes DVCAM y DVCPRO (25), se van dejando de utilizar. En este caso también la luminancia mantiene todas las muestras mientras que la información de color se reduce a la cuarta parte. La organización de la reducción a un cuarto de las muestras en la dirección horizontal la hacen poco aconsejable para trabajos de bluescreen/greenscreen, composición y manejo avanzado de color. La cantidad de información comparada con la imagen original es del 50%. No es un esquema significativo en el ambiente de media files. Profundidad de bits (bit depth) Desde el establecimiento de la recomendación 601 (Studio Encoding Parameters Of Digital Television Rec.ITU-R_BT-601-5) se especificó la imagen de video digital con 256 niveles de cuantificación o codificación binaria de 8-bit con opción a 10-bit. Con la estandarización de la televisión de alta devinición (HDTV) la recomendación 709 (Parameter values for the HDTV standards for production and international programme exchange Rec.ITU-R BT.709-4) mantuvo las especificaciones de 8-bit y 10-bit. Los valores 8-bit y 10-bit permanecen inalterables en el núcleo de las operaciones de televisión mientras que valores superiores tales como 12-bit comienzan a utilizarse en casos donde se requiere muy alta calidad acompañando workflows 4:4:4 alcanzando 16-bit lineales en tope de las aplicaciones. Este último aún poco frecuente por la altísima demanda de almacenamiento, ancho de banda y procesamiento involucrado Adrian A. Costoya Rev

10 Introducción a las Señales Digitales ITU - International Telecommunication Union La ITU se formó en 1934 como combinación de la International Telegraph Convention de 1865 y la International Radiotelegraph Convention de Se establecieron varios comités, tales como: CCITT (International Telephone and Telegraph Consultative Committee) CCIR (International Radio Consultative Committee) En 1992 se realizó una reforma según la cual se cambiaron sus denominaciones: CCITT pasó a denominarse ITU-T CCIR pasó a denominarse ITU-R Vale la pena mencionar que para que la ITU pueda establecer una recomendación debe lograrse acuerdo unánime de todos los Estados miembro. URL: / IEC - International Electrotechnical Commission Fue fundada en 1906 como continuación de las reuniones mantenidas en el Congreso Eléctrico Internacional de París en 1900 en las que tomaron parte la British Institution of Electrical Engineers el American Institute of Electrical Engineers y otras instituciones. Su objetivo, establecer standards internacionales para todos las tecnologías eléctricas y electrónicas (conocidas como electrotecnología ). Se trata de una organización no gubernamental sin fines de lucro establecida bajo la ley Suiza. Actualmente sus standards se reconocen por su numeración dentro del rango de al Argentina es miembro pleno de la IEC. ISO International Organization for Standardization Fue fundada en 1947 para facilitar la coordinación y unificación de standards industriales. Actualmente promueve standards tanto industriales como comerciales. Se trata de una organización no gubernamental sin fines de lucro establecida bajo la ley Suiza y es una Agencia de las Naciones Unidas siendo una de las primeras en alcanzar el status de consultor general en el ECOSOC (United Nations Economic and Social Council). Sus lenguajes oficiales son Inglés, Francés y Ruso. Argentina es miembro pleno con derecho a voto de la ISO. ISO/IEC JTC 1 - Joint ISO/IEC Technical Committee 1 Aborda en conjunto todas las actividades relacionadas con la Tecnología de la Información y es responsable por alrededor del 30% de los standards de la ISO y la IEC. URL: Nota: En 2009 se creó el ISO/IEC JTC 2 Joint Project Committee Energy efficiency and renewable energy sources - Common terminology con el propósito de estandarización en los campos de la eficiencia energética y las fuentes de energía renovables Adrian A. Costoya Rev

11 Introducción a la Reducción de la Tasa de Bits Reducción de la Tasa de Bits (BRR / Bit Rate Reduction) Introducción La reducción de la tasa de bits o Bit Rate Reduction (BRR) en inglés es la denominación científica del proceso comúnmente conocido como compresión y muchas veces referido en la industria del procesamiento de imágenes como compresión digital de video. Dicha reducción tiene por objeto producir representaciones de datos de las imágenes y los sonidos (o audio y video en banda base) con un número de bits menor que el determinado por su codificación sin compresión para un standard de estructura de sampling y niveles de cuantificación dados. La reducción de la tasa de bits (BRR) se pone en práctica toda vez que se pretenda que determinada información ocupe menor espacio de almacenamiento en su condición estática y menor ancho de banda en su condición de información en movimiento (o en transferencia) y se puedan afrontar los costos tanto económicos como de capacidad de procesamiento, presupuesto de energía, carga térmica, retardo (delay) o latencia (latency) y por supuesto la disponibilidad de esa tecnología. Es importante mencionar que la estandarización de las técnicas de compresión mediante la publicación por organismos de standards (IEEE, ITU, ISO, IRAM, etc.) tienen por objeto facilitar la interoperabilidad de modo que productos de distintos fabricantes puedan interactuar directamente y formar parte de flujos de trabajo secuenciales sin intervención de terceros. Entre otras cosas se define la sintaxis de los datos comprimidos y el método por el cual se los debe decodificar para obtener las imágenes o sonidos descomprimidos. Nótese que se mencionan las imágenes o sonidos descomprimidos (o decodificados) sin hacer referencia a ellos como imágenes o sonidos originales ya que dependiendo del esquema de compresión el resultado puede ser tanto idéntico bit por bit en el caso de la compresión sin pérdida o lossless como diferente en cuyo caso se denominará compresión con pérdida o losy. Cronología de los codecs orientados a la imagen en movimiento H Orientado a Videotelefonía mediante redes switcheadas como ISDN. ISDN: Integrated Services Digital Network MPEG-1 Video - Orientado a video de consumidor en CD MPEG-2 Video / H Orientado a SDTV & HDTV TV Broadcast, ATM packet networks. ATM: Asynchronous Transfer Mode. 1995, 1997 H Orientado a Comunicaciones de video por redes móviles y redes switcheadas como PSTN y la Internet. PSTN: Public Switched Telephone Network MPEG-4 Visual or part 2 - Orientado a ATM packet networks; redes switcheadas como PSTN y la Internet y redes móviles (ISO/IEC 14496, Oct 98) H.264 de la ITU-T (también conocido como International Standard or MPEG-4 part 10 Advanced Video Coding (AVC) de la ISO/IEC) H.265 de la ITU-T (también conocido como HEVC o High Efficiency Video Coding) Adrian A. Costoya Rev

12 Introducción a la Reducción de la Tasa de Bits Standards de Codificación de Video (VC: Video Coding) - Requerimientos Interoperabilidad: debe asegurar que los encoders y decoders implementados por diferentes fabricantes puedan trabajar combinados sin dificultades. Innovación: es esencial que se desempeñe mejor que un standard anterior. Competencia: se debe especificar con suficiente flexibilidad para que los distintos fabricantes compitan y el éxito se deba al mérito técnico. Para lograrlo se especifica solamente la sintaxis del bitstream y el proceso de decodificación. Independencia de los medios de transmisión y almacenamiento: se debe poder utilizar en un amplio rango de aplicaciones. Compatibilidad (Forward compatibility): debe decodificar los bitstreams de las versiones anteriores del standard. Retrocompatibilidad (Backward compatibility): los decoders desplegados basados en versiones anteriores del standard deben decodificar parcialmente nuevos bitstreams. Breve reseña de los primeros codecs orientados a la imagen en movimiento H.261 Es una recomendación (International Standard) de codificación de video que la ITU denominó Line transmission of non-telephone signals / Video codec for audiovisual services at p x 64 Kbit/s. Corresponde al área de trabajo del VCEG (Video Codec Experts Group) de la ITU. Para ser más precisos el VCEG en realidad es el nombre sencillo para denominar al Question 6 (Visual coding) del Working Party 3 (Media coding) del Study Group 16 (Multimedia coding, systems and applications) of the ITU-T (o ITU-T Q.6/SG 16) que es el responsable de los standards de codificación y las tecnologías relacionadas con la línea de codecs de video "H.26x" e imagen "T.8xx". El standard H.261 se estableció en Noviembre de 1988 y su última modificación es de Marzo de Si bien no fue el primero y registra como antecedente H.120 de 1984, H.261 fue el primero en alcanzar el status de standard de codificación de video práctico. La recomendación H.261 influyó significativamente en el Standard MPEG-1 Part 2 (ISO/IEC ) y su investigación, desarrollo y procedimientos de estandarización marcaron el camino para los sucesivos H.262/MPEG-2 Part 2, H.263, MPEG-4 Part 2, and H.264/MPEG-4 Part 10. Es el primer miembro de la familia de standards de codificación H.26x y su recomendación fue para utilizarse principalmente con video bitrates desde 40 Kbit/s hasta 2 Mbit/s operando con imágenes no-entrelazadas de fps que se codifican en Y, Cb y Cr con una estructura de muestras de 352x288 para luminancia y 176x144 para diferencias color. H.261 es un standard de compresión con pérdida que utiliza Transformada del Coseno Discreto (DCT: Discreet Cosine Transform) para intra-coding aplicada a bloques de 8x8 muestras, lectura ZigZag, Run Length Coding y Compensación de Movimiento (MC: Motion Compensation) para inter-coding optativa aunque en la mayoría de los casos se la emplea. Se lo emplea habitualmente con frame rates de 7.5fps a 30fps y bitrates múltiplo de 64Kbps Adrian A. Costoya Rev

13 Introducción a la Reducción de la Tasa de Bits Se aplica a Internet Video Streaming, Videoconferencing, Videotelephony, Video en Wireless 3G. MPEG-1 El Moving Pictures Expert Group (MPEG) proveniente de ISO/IEC JTC1/SC29/WG11 se formó en 1988 y en Noviembre de 1992 publicó el standard ISO/IEC Information technology Coding of moving pictures and associated audio for digital storage media at up to about 1.5 Mbit/s. El standard consta de 5 partes: ISO/IEC : Systems ISO/IEC : Video ISO/IEC : Audio ISO/IEC : Conformance Testing ISO/IEC : Software Como la especificación de video corresponde a la parte 2 en el ámbito de la imagen nos referimos a MPEG-1 como MPEG-1 part 2. El propósito del standard fue que un largometraje se pudiera comprimir para ser almacenado en un CD-ROM a alrededor de 1.5Mbit/s (visualmente comparable con la calidad de un VHS) y se aplicara la misma bitrate para comprimir un Audio CD de modo que se alcanzaran relaciones de alrededor de 26:1 y 6:1 respectivamente. Esto hizo posible la aparición del Video CDs, Televisión Digital por Cable o Satélite y Digital Audio Broadcasting (DAB). MPEG-1 Parte 2 se trata de compresión con pérdida y utiliza estructura de sampling de formato 4:2:0, DCT, lectura zig-zag, Run Lenght Encoding (RLE) y codificación Huffman para secuencias de bits que se repiten frecuentemente. Las principales diferencias con respecto a H.261 son compensación de movimiento bidireccional con precisión de ½ pixel. Es decir que en vez de solo emplear predicción forward (utiliza el cuadro anterior como referencia) también aplicar predicción backward (utilizando el cuadro futuro), consecuentemente los GOPs (Group of Pictures) están compuestos de cuadros I, P y B y además en vez de codificar vectores de movimiento enteros mejora la precisión a ½ pixel (lo que luego requiere interpolación). Con respecto a los formatos MPEG-1, el típico es 352x240 para NTSC y 352x288 para PAL pero el usuario puede especificar otros formatos por los que la imagen puede llegar a ser tan amplia como 4096x4096 pixels o 4K x 4K con frecuencias de cuadro de 24, 25 y 30fps. Vale la pena mencionar que la Audio Layer 3 de la Parte 3 (Audio) de MPEG-1 es la que especifica la codificación conocida corrientemente como MP3. MPEG-2 / H.262 MPEG-2 o H.262 fue desarrollado en conjunto por el VCEG y el MPEG y fue publicado conjuntamente por las dos organizaciones como ITU-T Recommendation H.262 y como ISO/IEC lo que resulta en dos documentos idénticos y permite la denominación indistinta de MPEG-2 Parte 2 o H.262 para referirse al mismo estandard de codificación de video. El comité comenzó a trabajar en 1990 y publicó las Partes 1, 2 y 3 del standard ISO/IEC en Noviembre de 1994 conocido como Information technology Generic coding of moving pictures and associated audio information. Consta de diez partes: ISO/IEC : Systems ISO/IEC : Video ISO/IEC : Audio ISO/IEC : Compliance Testing ISO/IEC : Software Adrian A. Costoya Rev

14 Introducción a la Reducción de la Tasa de Bits ISO/IEC : DSM-CC ISO/IEC : NBC Audio ISO/IEC : 10-Bit Video (esta ha sido abandonada) ISO/IEC : Real-Time Interface ISO/IEC : DSM-CC Conformance El objetivo fundamental de MPEG-2 es codificar video de alta calidad en el rango de 4 a 15Mbit/s para VOD (Video On Demand), televisión digital por aire, medios de almacenamiento digital tales como DVD (Digital Versatile Disc), televisión de alta definición (HDTV), televisión digital por cable y por satélite y otras aplicaciones de video de alta calidad. Entre los requerimientos se destaca el acceso random y la conmutación veloz de canales lo que impone la necesidad de cuadros I como así también modos de codificación escalables para ofrecer un amplio rango de calidades, formatos y frame rates. A fin de acotar la complejidad del sistema se definieron Profiles y Levels. Un Profile se define como un subconjunto específico de sintaxis y funcionalidad del bitstream MPEG-2 a fin de soportar una clase de aplicaciones ( por ejemplo videoconferencia de bajo retardo, medios de almacenamiento, etc.) y dentro de cada Profile se establecen Levels a fin de definir diferentes requerimientos de calidad (tales como resolución espacial, bitrate o estructuras de sampling). Los Profiles de MPEG-2 son siete: Simple, Main, SNR Scalable, Spatially Scalable, High, 4:2:2 y Multiview mientras que los niveles son cuatro: Low (imágenes de baja resolución), Main (imágenes ITU-T R-601), High (para imágenes HDTV europeas), y High (para imágenes HDTV de los EE.UU.). Las principales diferencias y mejoramientos con respecto a MPEG-1 son amplio rango de bitrates, formatos 4:2:2 y 4:4:4, imágenes progresivas e Imágenes entrelazadas, DCT adaptativa para imágenes progresivas y entralazadas, compensación de movimiento para imágenes progresivas y entrelazadas. Todos los decoders que cumplen con MPEG-2 son capaces de decodificar MPEG-1. Vale la pena mencionar que si bien se trabajó sobre un standard MPEG-3, éste nunca vio la luz como tal y las especificaciones para HDTV a altas bitrates que tuvo como objetivo se incorporaron a MPEG Adrian A. Costoya Rev

15 Introducción a la Reducción de la Tasa de Bits Nociones de BRR Entropía y Redundancia En la teoría de la información la entropía es la medida de no-predictibilidad del contenido de información. En términos muy simples podría decirse que la entropía es la información verdaderamente original y por lo tanto no predecible y mucho menos redundante. Para Shannon si se puede predecir, no es información lo que dicho de otro modo es redundancia y podemos considerarlos como opuestos. Entropía es lo opuesto de Redundancia. Compresión sin pérdida (lossless) Podría decirse que en base a la definición anterior resulta posible eliminar la redundancia (quedarse con la entropía) sin perder información. Pues bien, la reducción de la tasa de bits se puede encarar en primera instancia de este modo y desarrollar un algoritmo que permita eliminar totalmente la redundancia. De este modo podríamos obtener compresión lossless o sin pérdida. En el caso de aplicación a la imagen podemos decir que a partir de los datos fuente que representan a una imagen podríamos obtener un conjunto de datos menor mediante este algoritmo de compresión. Luego aplicando el algoritmo inverso se podrían reconstruir todos los datos de la fuente y resultaría un conjunto de datos idéntico bit por bit, lo que dicho de otro modo implica que la imagen no sufre ninguna alteración o distorsión medible (y mucho menos visible). Ejemplos de algoritmos lossless son RLE y LZW que se aplican a formatos de imagen gráfica tales como Targa y TIFF. Compresión con pérdida (lossy) Las ventajas de la compresión sin pérdida son evidentes pero en términos prácticos la imagen fotográfica (la que obtenemos utilizando cualquier tipo de cámara) en la mayoría de los casos no permite alcanzar buenas tasas de compresión con estos algoritmos. Quiere decir que habitualmente utilizamos algoritmos de compresión lossy o con pérdida tales como JPEG en el caso de la imagen gráfica o DCT, MPEG y similares en la imagen en movimiento. La mayoría de los algoritmos empleados en video profesional son lossy, sin embargo explotan un conjunto de técnicas de compresión (algunas de las cuales aparecen a continuación) que permiten aprovechar dos características de la imagen fija y de la imagen en movimiento. La imagen de video vivo en tanto se corresponde a una sucesión de imágenes fijas posee las dos características, está altamente correlacionada en el espacio (ancho y alto de la imagen fija) y altamente correlacionada en el tiempo (sucesión de imágenes correspondientes a una misma situación). Es decir que cuando consideramos dos dimensiones (el espacio del cuadro) podremos aplicar la codificación intra-frame (o intra coding) y cuando agregamos la dimensión del tiempo podremos adicionar codificación inter-frame (o inter coding) Adrian A. Costoya Rev

16 BRR BRR o Bit Rate Reduction (según diferentes autores) Video Engineering Third Edition 3.10 Video Data Compression (pg. 74) Traducción literal Cuando se analiza la transmisión y almacenamiento de video en términos de bit rates en bruto y requerimientos de anchos de banda analógicos, los números son tan grandes que muchas tareas parecen poco prácticas. Sin embargo, esta visión no toma en cuenta el potencial del audio y del video para ser comprimidos -es decir, para ser reducidos. Debido a que existe gran cantidad de redundancia en los datos de video se pueden alcanzar factores de compresión de 100:1 o más en ciertos casos. Esta es la razón por la que pronto todos los sistemas de transmisión de video serán digitales. Es una paradoja evidente que los formatos de video digital, que comienzan con más ancho de banda que los formatos analógicos pueden utilizarse para reducir la data rate requerida por las señales de video. Las tecnologías para reducir la data rate de las señales de video por medio de la compresión de datos están altamente desarrolladas en la actualidad. Se ha estimado que más de 40 compañías en el mundo están involucradas en esta empresa. La compresión de video digital puede acomodar los requerimientos crecientes de las computadoras, los satélites, los sistemas de cable y la HDTV. Durante varios años la comunidad técnica de video ha estado involucrada en dos programas de desarrollo principales HDTV y compresión de video ambos dirigidos hacia un uso más eficiente del espectro pero con diferentes objetivos. El principal propósito del desarrollo de la HDTV es la mejora de la calidad de la imagen de televisión con pequeño incremento de los requerimientos de ancho de banda. El principal propósito de los desarrollos de compresión de video es reducir los requerimientos de datos con una mínima pérdida de calidad de imagen. Estos desarrollos se han reunido en el sistema de televisión digital ATSC que ha sido adoptado en los EE.UU. y en el proyecto DVB en Europa. Mediante la compresión de video MPEG y un creativo sistema de transmisión digital video en HD y sonido de alta fidelidad multicanal se transmiten sobre los mismos canales de 6MHz que en la actualidad manejan el video analógico NTSC. La teoría de la comunicación muestra que bajo las condiciones encontradas en los sistemas de video prácticos, la tasa a la que la información se puede transmitir en un canal de comunicaciones es proporcional a su ancho de banda. El nombre del juego en la compresión de los datos de video es reducir la cantidad de información necesaria para enviar imágenes de video. Si las señales de video fueran variaciones de tensión al azar, la reducción de datos no sería posible sin una pérdida mayor en calidad de imagen. Afortunadamente ese no es el caso. Las señales de video son altamente estructuradas, y son repetitivas en el tiempo y correlacionadas en el espacio. Además, la tasa de transferencia de información varía ampliamente de cuadro a cuadro y en diferentes áreas de la imagen. Áreas de la imagen con movimiento rápido y gran cantidad de detalle requieren más datos que áreas inmóviles con poco detalle. El rol de la compresión de datos es hacer uso de esas propiedades para reducir esta tasa con un mínimo de pérdida de calidad de imagen. Alguna compresión se puede lograr sin pérdida de calidad, ésta es llamada lossless y es utilizada ampliamente en la industria de la computación sobre todo tipo de datos. Sin embargo, el grado de reducción en los datos por los métodos sin pérdida en video es usualmente de 2:1 o menor. Para alcanzar compresión de video significativa, se deben utilizar los métodos llamados lossy. Se debe enfatizar que cualquier sistema de compresión de datos lossy resultará en alguna reducción de la calidad de imagen, como por ejemplo la pérdida de resolución en los bordes de las imágenes de objetos en movimiento Adrián A. Costoya Rev

17 BRR Tecnologías de Compresión de Datos La compresión de video de alta calidad requiere procesamiento extremadamente complejo y se continúa mejorando la efectividad de las técnicas y el hardware. A un método de compresión se lo denomina algoritmo, éste es una descripción de los procesos matemáticos que realizan la compresión o la descompresión requerida para restaurar las señales comprimidas a su forma original. Existen muchos algoritmos para diferentes propósitos y diferentes niveles de calidad. Debido a la tremenda diversidad de los algoritmos existentes y el vasto potencial que todavía existe para nuevos desarrollos, ha sido difícil establecer standards. Hay buenos standards en uso; sin embargo, ellos han dejado la puerta abierta para más mejoras en el futuro. Algoritmos Como con otras funciones de procesamiento digital complejo, el algoritmo es la herramienta básica para especificar las operaciones matemáticas que se deben realizar para comprimir. La figura 3.13 es un diagrama de algunas de las diferentes técnicas de compresión que se pueden combinar en un algoritmo. Cada una de estas técnicas es potencialmente aplicable al video digital a niveles de pixels o líneas (espacial) o de cuadros (temporal). Técnicas Fijas y Adaptativas La figura 3.13 ilustra las cinco técnicas de compresión de video más comunes: Básica Interpolada Predictiva Transformada Estadística De ninguna manera esta es una lista completa de técnicas, pero ilustra el rango de posibilidades. Las técnicas tienen dos modos, "fijo" y "adaptativo". En el modo fijo, su aplicación es independiente del Adrián A. Costoya Rev

18 BRR contenido de la imagen. En el modo adaptativo, su aplicación depende del contenido por ejemplo, el sistema puede operar de manera diferente para imágenes con un gran cantidad de detalle o movimiento. El algoritmo resultante procesa las señales de video digital entrantes continuamente y la salida es un bit stream comprimido. Truncado El truncado es una técnica de fuerza bruta que reduce la bit rate eliminando uno o más de los bits menos significativos o LSBs (less significant bits). En el modo fijo el truncado tiene el problema obvio de que carece de habilidad para distinguir entre los niveles de brillo representados por los LSBs, y las variaciones de brillo de la imagen serán discontinuas. Esto se puede evitar por una transformada adaptativa que elimine los LSBs sólo en la medida que la cantidad de detalle de la imagen lo permita. El bitstream con longitud de palabra variable se envía a un buffer, después del cual se restauran los LSBs. El problema potencial con este sistema es que el buffer se puede sobrecargar si la imagen contiene una cantidad inusual de movimiento o detalle. Subsampling e Interpolación El subsampling y la interpolación son técnicas de compresión ampliamente utilizadas, y también se las puede emplear con muestras que ni siquiera han sido digitalizadas. La figura 3.14 ilustra un ejemplo de la técnica. La frecuencia de sampling es reducida a la mitad (subsampling) y las muestras de las líneas adyacentes son desplazadas a la mitad del intervalo de muestra. Los valores de las muestras que se saltean son el resultado del subsampling y son interpolados de los valores de elementos adyacentes muestreados tanto horizontales como verticales. Las dos posibles ecuaciones de interpolación para el ejemplo de la figura 3.14 son: i = b + c + d + e (3.3) 4 i = c + d + b e (3.4) 2 2 La ecuación (3.3) es el promedio aritmético de los valores de las muestras adyacentes. A esta se la denomina algunas veces interpolación "A". La ecuación (3.4) es el valor promedio de los puntos adyacentes en la misma línea más el cambio en los valores de los puntos en una línea adyacente una función de las componentes de alta frecuencia de la señal. La elección entre estas fórmulas es altamente subjetiva Adrián A. Costoya Rev

19 BRR Predicción Las técnicas de predicción espacial se basan en similitudes entre un objeto y su predecesor. Utilizar el predecesor para predecir el nuevo objeto y luego codificar sólo su diferencia a menudo resulta en una necesidad de transmisión de datos menor. Un ejemplo de predicción se basa en el hecho de que la diferencia en niveles de señal entre pixels adyacentes es generalmente pequeña. Si este es el caso, la diferencia se puede representar con un número menor de bits por muestra, digamos 4 en vez de 8. Esta técnica se conoce como Differential Pulse Code Modulation (DPCM). Un sistema DPCM también tiene el problema de que la amplitud de cada señal de cada pixel es la suma de la amplitud de la señal del pixel anterior y la diferencia. Si un error aparece en uno de los pixels, éste se repetirá hasta que el nivel se resetee. Debido a estos problemas, la DPCM no es ampliamente usada sola, pero es una técnica útil cuando se la combina con otras. La predicción también se puede realizar temporalmente examinando cuadros adyacentes y encontrando qué partes de un cuadro ya existían en el cuadro precedente. Estas partes de nuevo cuadro no se deben transmitir nuevamente. Esta técnica se denomina motion compensation. Transformadas Otra posibilidad para la compresión de video es transformar los valores de un grupo de pixels en un conjunto diferente que se pueda transmitir con menos datos. Luego de la transmisión, se realiza la transformada inversa para recuperar los valores originales. Las transformadas han sido objeto de amplias investigaciones, siendo su objetivo ser efectivas y operar velozmente en tiempo real. Como un simple ejemplo, supongamos que los valores A, B, C, D son transformados a los valores W, X, Y, Z por las ecuaciones: W = A X = B - A Y = C - A Z = D - A Se transmiten W, X, Y, Z. Ya que X, Y y Z son valores de diferencia serán generalmente menores que los originales sin transformar B, C y D y no requerirán tantos bits por palabra. Luego de la transmisión, A, B, C y D se recuperan con la transformada inversa: A = W B = W + X C = W + Y D = W + Z La transformación adaptativa es otra técnica. La cantidad de información que debe ser transmitida para una porción determinada de la imagen es proporcional a la finura de detalle en esa porción. Una porción de la imagen con poco detalle se puede transmitir con menos bits, y esto provee tiempo extra para transmitir porciones con alto nivel de detalle. Se utiliza un buffer para restaurar la relación espacio temporal original. Si la imagen completa tiene alto nivel de detalle, el buffer se puede sobrecargar y la tasa de información a transferir se puede reducir incrementando los intervalos cuánticos. Esto, por supuesto, reduce la calidad de la imagen aumentando los artifacts Adrián A. Costoya Rev

20 BRR Las transformadas han sido objeto de grandes análisis matemáticos, y muchas están en uso. Algunas de las mejor conocidas son la transformada de Hadamard, la transformada de Fourier y la transformada del coseno discreto (DCT). Transformada del coseno discreto La DCT es una versión de la transformada de Fourier que utiliza el hecho de que la entrada es un limitado set de muestras tomadas de una forma de onda continua (de allí el término discreto). Una transformada de Fourier produce tanto términos seno y coseno en su salida para especificar la fase de las componentes de frecuencia. Sin embargo, al realizar la transformada discreta de un bloque de muestras y su imagen espejo los términos seno se pueden cancelar dejando solamente los términos coseno. Esta es una simplificación que permite explicar la aparición de la palabra coseno en el nombre de la transformada. La DCT se aplica típicamente en bloques de 8 x 8, de modo que hay 64 muestras en total para procesar tal como se muestra en la Figura 3.15(a). La salida de la transformada son 64 nuevos valores que representan los coeficientes de las componentes de frecuencia espacial en el bloque como se ve en la Figura 3.15(b). Hasta aquí, no hay compresión porque entraron 64 valores y salieron 64 valores. El coeficiente frecuencia cero es conocido como el coeficiente de corriente continua (DC en inglés); es el promedio del valor de todos los pixels en el bloque. Los coeficientes restantes expresan frecuencias espaciales finitas dentro del bloque. La belleza de esta transformada es que define que la mayor parte de la información del bloque en las frecuencias espaciales inferiores y muchos de los coeficientes de alta frecuencia resultan ser cero. Esto se debe a que los valores de los pixels adyacentes muchas veces son similares. Si bien la transformada por si misma no provee ninguna compresión, los valores de la transformada son favorables para realizar una compresión sustancial en procesos subsecuentes como se describe más abajo. En la mayoría de los algoritmos, los coeficientes DCT se cuantifican de acuerdo a una tabla adaptativa y luego se ordenan por frecuencias espaciales ascendentes lo que causa que la mayoría de los valores cero se agrupen. Esto facilita compresiones adicionales por técnicas estadísticas o de codificación por longitud de corrida. Debido a que las ecuaciones de la DCT involucran funciones trascendentes, que sólo se pueden aproximar Adrián A. Costoya Rev

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