COMUNICAŢII VoIP și SERVICII MULTIMEDIA DE REȚEA

CURS VII I - COMPRESIA CONȚINUTULUI MULTIMEDIA

RCC –CVoIPSMR

Conținut

• Elemente specifice compresiei de date

• Digitalizarea și compresia semnalului vocal

• Imagini fixe / fișiere grafice - compresia JPEG

• Imagini în mișcare / filme - compresia MPEG

• Limitări ale compresiei cu pierderi

• Compresii fără pierderi

• Studiu de caz

Elemente specifice compresiei de date- Servicii multimedia de rețea (servicii cu componentă multimedia)

- Proces de pregătire a informației video și audio

- Informația cu conținut multimedia ◦ trebuie convertită digital și apoi compresată pentru a minimiza necesarul de lățime de bandă

- Metode de formatare a informației◦ Analiza surselor de informații

◦ Codarea semnalelor

◦ Limite ale compresiei

- Tehnici de compresie pentru transmisii audio sau video◦ JPEG, MPEG, MP3

Compresia de date- Pregătirea fluxurilor de informații și compresia datelor

- Procesul de conversie din format analogic in format digital◦ Eșantionare

◦ Cuantizare

◦ Codare

◦ PCM (Pulse Code Modulation)

- Tehnici comune de compresie◦ Pentru imagini și filme (JPEG, MPEG)

◦ Sursele de informații pot avea zone redundante care pot fi codate și eliminate din transmisie

◦ Limite ale compresiei cu pierderi (Shannon)

◦ Tehnici de compresie cu pierderi (codări Huffman, RLE - run-length)

Compresia de date- Avantajele compresiei

◦ Mai puțină energie consumată pentru transmisie

◦ Necesar mai redus de lățime de bandă

◦ Creștere a eficienței sistemelor de comunicație

- Dezavantaje◦ Costuri suplimentare pentru procesul de codificare/decodificare

◦ Complexitate ridicată la nivel de algoritm specific

◦ Întârzieri ale transmisiei, datorită timpilor necesari pentru prelucrarea informației

Compresia de date- Tipuri de compresii

◦ Cu pierderi◦ Unele informații mai puțin importante sau informații redundante pot eliminate din fluxul de comunicații

◦ De ex. în procesul de eșantionare a semnalului vocal

◦ Fără pierderi◦ Datele compresate pot fi reconvertite la forma originală

◦ De obicei aplicată biților obținuți după eșantionare

Digitalizare și compresie – Eșantionare- Semnal de intrare – semnal vocal – semnal analogic

- Conversia semnalului de intrare în semnal digital◦ Eșantionare

◦ Extragerea unui eșantioane din semnalul inițial

◦ Excluderea/pierderea secțiunilor neeșantionate

◦ Compresia cu pierderi

- Tehnici de eșantionare◦ Respecta teorema Nyquist – cel puțin 2 eșantioane dintr-un spectru sunt necesare pentru a putea

reconstrui respectivul spectru◦ Pulse amplitude modulation (PAM) - metoda practică și comun utilizată

◦ Pulse width modulation (PWM) - utilizată in sisteme analogice cu control la distanță

◦ Pulse position modulation (PPM) – cea mai bună dar costisitoare

Digitalizare și compresie – CuantizareCuantizare și distorsionarea semnalului

◦ Eșantioanelor preluate din semnalul inițial li se asociază valori numerice – nivel de cuantizare

◦ Exprimate cu ajutorul unui anumit număr de biți

◦ Efecte◦ Rotunjirea valorilor la un anumit nivel duce la

◦ pierderea de informații și

◦ implicit la distorsiuni

◦ Distorsiunea ◦ Diferența dintre

◦ semnalul inițial (X) și

◦ semnalul corespondent obținut în urma cuantizării (X^)

◦ Exprimată prin abaterea pătratică (squared-error distortion)

Imagini fixe – compresia JPEG- Algoritmul de compresie determină lățimea de bandă utilizată de comunicație

- Imaginile fixe – fișiere grafice – ex. fotografie

- Standardul de compresie JPEG◦ JPEG - Joint Photographic Experts Group

◦ Compresie cu pierdere de informație (diferențe la recepție/decompresie față de original)

◦ Procesarea JPEG◦ Discretizarea - discrete cosine transform (DCT) - conversia în matrice de valori

◦ Cuantizarea – asocierea de numere valorilor din matrice

◦ Compresia (codarea) - compactarea

Fișierele grafice- Tipuri de fișiere grafice

◦ Fotografii – fără conținut digital

◦ Imagini – conțin date digitale care pot fi transmise in rețea

- O imagine poate fi:◦ Formată din blocuri de imagine – pixeli (m x n)

◦ Monocromă (alb-negru) ◦ Biți 0 și 1 pentru pixelii negri si albi

◦ Sau nuanțe de gri (8 biți – 256 de nuanțe)

◦ Color◦ Combinații ale culorilor primare (RGB)

◦ 3 culori x 8 biți = 24 biți/pixel (224 culori)

◦ JPEG – 224

◦ GIF (graphics interchange format ) - 28 = 256

Discretizarea (procesare JPEG)- DCT (discrete cosine transform)

◦ Proces de compresie cu pierderi

◦ Divizarea unei imagini in blocuri standard de N x N pixeli

◦ Formare matrice cu valori ale intensităților luminoase din diferite puncte ale imaginii

◦ Conversia valorilor prin normalizare si reducerea valorilor

◦ Obiectivul este obținerea a cât mai multe valori de 0 in locul numerelor mici,

◦ pentru a reduce lățimea de bandă necesară transmiterii imaginii in rețea.

◦ - Exemplu ( 64 valori convertite in 9 valori si 55 de zero)

Cuantificarea (procesare JPEG)- Matricea DCT este cuantizată către o noua matrice

◦ pentru a diminua și mai mult valorile

◦ cu mai puține numere distincte și modele mai coerente

◦ obținând avantaje de lățime de bandă mai bune

- valorile sunt împărțite la un număr standard și apoi rotunjite la cel mai apropiat număr întreg◦ matrice divizoare

◦ - proces cu pierderi

Codarea (procesare JPEG)- Ultima etapă a procesării JPEG

◦ Compresie

◦ Prelucrată matricea cuantificată (cu mai multe valori 0)

◦ Codare RLC (run-length coding)

◦ Prelucrarea eficientă a matricei va porni cu elementul din coltul stânga sus◦ vom obține mult mai multe rulări pentru fiecare fază și

◦ un număr mult mai mic de faze

◦ După codarea RLC ◦ o codare Huffman sau aritmetică pentru valorile diferite de zero

Imagini dinamice – compresia MPEG- Imagini în mișcare – componente video – filme

◦ Afișarea suficient de rapidă de serii de imagini statice

◦ rată de 25-30 cadre/secundă

- MPEG (Moving Pictures Expert Group)◦ MPEG-1 – video pe CD-ROM

◦ MPEG-2 – conținut multimedia, HDTV (high-definition television), TV prin satelit

◦ MPEG-4 – videoconferințe, compresie video pentru canale cu lățime de bandă limitată

◦ MPEG-7 – instrumente multimedia cu necesar de bandă largă

◦ MPEG-21 -- interacțiunea dintre diferitele grupuri MPEG

- Cadrele cu elemente comune (secvență)◦ Codificarea/decodificare diferenței dintre 2 cadre succesive

Secvențe de cadre video- Tipuri de codare, în funcție de poziția unui cadru într-o secvență

◦ Cadre intermediare – I (Interimage) -- tratat ca JPEG, codat DCT

◦ Cadre predictive – P (Predictive) -- diferența dintre cadrul curent și cel anterior de tip I sau P

◦ Cadru bidirecțional – B (Bidirectional) – diferența dintre cadrul curent, cel anterior și următorul (I sau P)

Fluxuri audio – compresia MP3- Sunetul si vocea umană

◦ Procesare PCM (eșantionare, cuantizare, codare)

◦ Codarea standard (Huffman) poate sa nu fie suficientă pentru transmisiile in rețea

◦ Ex. PCM◦ Eșantionare la o rată de 44.1 KHz pentru a acoperi 20 KHz de semal audio

◦ Codare 16-bit/eșantion – necesită 16 x 44.1 = 700 kilobits sau 1.4 megabits pentru stereo

◦ Un CD de 60 de minute (3600 s) necesită 1.4 x 3600 = 5040 megabits sau 630 megabytes

- Tehnologia MPEG-1 layer 3 (MP3)◦ Compresie audio pentru transmisii în rețea și calitate „CD audio”

◦ Avantajele MPEG pe 3 niveluri

◦ Elimină porțiunile care nu pot fi auzite sau percepute de o ureche medie

◦ Calitatea este afectată, avantajul este cantitativ

Limitări ale compresiei cu pierderi- Teoria informației

◦ Hartely, Nyquist, and Shannon

◦ Modelare matematică a surselor de informații

◦ Codarea la sursă pentru a economisi lățime de bandă

◦ Evaluare informațiilor se poate face printr-o funcție descrescătoare și continuă a probabilității◦ Probabilitatea ca anumite date sa aibă un anume conținut

◦ Entropia – măsură a incertitudinii

◦ Entropia comună◦ Funcția masă de probabilitate comună - joint probability mass function (J-PMF)

◦ Teorema lui Shannon ◦ limitează rata de compresie a datelor

◦ Rata de compresie (raportul rezultatului la codul inițial)◦ Eficiența codului

Metode de compresie fără pierderi- Tehnici de compresie fără pierderi

◦ Arithmetic encoding

◦ Run-length encoding

◦ Huffman encoding

◦ Lempel-Ziv encoding

- Codarea RLC (Run-Length Encoding)◦ Metodă simplă, înlocuirea elementelor care se repetă cu numărul de repetiții

- Codarea Huffman ◦ Tehnică bazată pe frecvența aparițiilor, valorile cu probabilități mici sunt codificate de expresii lungi

- Codarea Lempel-Ziv◦ Independentă de statistica sursei, poziții in dicționar de elemente unice formate din sursă

Run-Length Encoding

Huffman Encoding

Lempel-Ziv Encoding

Case Study: FAX Compression for TransmissionFax Process Algorithm

◦ A FAX picture is scanned and compressed in two steps: run-length encoding and then Huffman encoding. ◦ First, the transmission of the digital line scan is replaced by the transmission of a quantity count of each of the successive runs of black

or white elements.

◦ Consider a document of standard size 8.5 inches by 11 inches. The picture is first partitioned into pixels. If the desired resolution is 200 x 200 pixels per square inch, the total number of pixels per picture is exactly 2002 x (8.5 x 11) = 37,400,000 pixels.

◦ RLE

◦ Huffman

1. Identify the first row out of the n-row document.2. At any row i, start at the first pixel of the row. If the pixel is black, assign code 1; if the pixel is white, assign code 0.3. At any step of counting j, let Xj be the number of consecutive 0s before a 1 appears. Then assign code CcXj0 to this string of 0s. Do the same thing for 1s, and code it with CcXj1.