Introducci

1
Introducción general a la compresión de datos
multimedia
2
Necesidad de la compresión

• La mayoría de las aplicaciones multimedia
  requieren volúmenes importantes de almacenamiento
  y transmisión.
• CD-ROM 640 Mb
• Una película de 90 min. 120 Gb
• Un canal HDTV requiere 2 Gb/seg
• Por esta razón se hace imprescindible el uso de
  técnicas de compresión de las señales
  audiovisuales que permitan reducir
  considerablemente el volumen de información
  necesario para representarlas.

3
Introducción

• La compresión es un proceso que intenta alcanzar
  una representación mas compacta de la señal
  digital, mediante la eliminación de la
  redundancia existente en dicha señal.
• El objetivo es minimizar el caudal de bits
  necesario para su transmisión o almacenamiento,
  preservando la calidad de la señal.
• Las señales de audio y vídeo son interesantes
  desde el punto de vista de la compresión, debido
  a que contienen gran cantidad de información
  redundante que en gran parte puede eliminarse
  antes de su transmisión o almacenamiento.

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Redundancia de la señal

• Redundancia espacial
• Dentro de una imagen o de un cuadro de vídeo,
  existe una correlación significativa entre
  muestras vecinas.
• Redundancia temporal
• En secuencias de vídeo, hay también una
  correlación significativa entre muestras vecinas
  temporalmente.
• Hay una considerable información en la señal que
  es irrelevante desde un punto de vista perceptivo.

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Aspectos básicos

• Un sistema de compresión consta de
• Codificador
• Descodificador
• Codificador y descodificador pueden ser
• Asimétricos
• El codificador es mucho mas complejo y lento que
  el descodificador (p.e. vídeo sobre demanda)
• Simétricos
• Coste computacional similar (p.e.
  videoconferencia)
• Con pérdidas o irreversible
• Adecuada para medios continuos (audio y vídeo)
• Mayores tasas de compresión
• Sin pérdidas o reversible
• Adecuada para ficheros de datos, imágenes, etc.
• Tasas de compresión muy moderadas.

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Clasificación de la técnicas

• Sin pérdidas
• de reproducción exacta, donde el audio, la imagen
  o secuencia de vídeo después del proceso de
  codificación y descodificación sigue siendo una
  copia fiel de la imagen original.
• Con pérdidas
• donde parte de la información se pierde, y por
  tanto el audio, la imagen o secuencia de vídeo
  recuperada tras el proceso de codificación y
  descodificación no es una copia exacta de la
  original.

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Clasificación de la técnicas

• Codificación de muestras
• en la codificación de nuestras, se utiliza
  únicamente información de los píxeles o muestras
  individuales para comprimir la señal digital.
• Codificación perceptiva
• estas técnicas tienen como base el conocimiento
  de la percepción psico-visual del ojo humano y de
  la percepción psico-acústica del oído humano.
• Codificación por transformada
• las técnicas de codificación por transformada,
  transforman la información a otro dominio donde
  los datos están mucho mas de-correlados que en el
  dominio espacial, y la información se acumula en
  un pequeño número de muestras.

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Clasificación de la técnicas

• Codificación predictiva
• explotan la correlación temporal y espacial de
  las señales de audio, imágenes y vídeo para
  codificar eficientemente la información.
• Codificación sub-banda
• se basa en dividir la señal en varias bandas de
  frecuencia y efectuar una compresión en cada una
  de las bandas de acuerdo a su importancia.
• Cuantificación vectorial
• se utiliza en dispositivos de bajos recursos
  (PCs) y se basa en codificar un conjunto de
  muestras (vector) en base a una lista de vectores
  pre-establecidos. La asignación se realiza de
  forma que se minimice el error introducido.

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Codificación de muestrasPCM Modulación de
impulsos codificados

• Es una técnica muy común, en la cual se muestrea,
  cuantifica y codifica con un código apropiado de
  longitud fija.
• Normalmente 8 bits son suficientes para imágenes
  de emisión monocroma o videoconferencia, mientras
  que en imágenes médicas o señales de vídeo en
  color puede requerir de 10 a 12 bits por píxel.
• Para señales de audio, se utilizan entre 8 y 16
  bits según la calidad deseada.

10
Codificación de muestrasCuantificación lineal

• En un cuantificador lineal, la relación entre la
  señal de entrada y la señal de salida es lineal.
• Es decir, el salto en cada paso del cuantificador
  es el mismo a lo largo de todo el rango.
• Cuantificadores lineales se utilizan con
  frecuencia en audio.

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Codificación de muestrasCuantificación no lineal

• En un cuantificador no lineal, la relación entre
  la señal de entrada y la señal de salida no es
  lineal.
• Es decir, el salto en cada paso del cuantificador
  no es el mismo a lo largo de todo el rango.
• La cuantificación no lineal puede aplicarse a una
  señal PCM de cuantificación lineal.
• Se da mas resolución a las muestras de valor mas
  pequeño y menos resolución a las muestras de
  mayor valor.

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Ejemplo de cuantificación no lineal
13
Codificación de muestrascuantificación
logarítmica

• Se utilizan en telecomunicaciones con anchos de
  banda limitados (300 a 3100 Hz)
• Se pueden asignar mas bits a la parte de la señal
  de entrada que sea mas importante y así aumentar
  su resolución.
• A las partes menos importantes se le asignan
  menos bits, y por lo tanto tienen menos
  resolución. Esto no afecta en exceso a la calidad
  de la señal.

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Ejemplo de cuantificación logarítmica
Codificación USA
Codificación europea
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Codificación de muestrasRun length encoding (RLE)

• Útil cuando se esperan largas sucesiones de un
  mismo valor (usualmente cero) entre cualquier
  otro par de valores.
• Estos patrones son frecuentes en multimedia. P.
  E. En audio (los silencios), en vídeo e imagen
  (fondos de un mismo color).
• Se codifica la longitud entre los dos valores
  diferentes.
• Es una compresión sin pérdidas.

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Codificación de muestrasCodificación de entropía
I

• Según el teorema de Shanon, la entropía de una
  fuentes S, donde pi es la probabilidad de que el
  símbolo si ocurra en dicha fuente, es definida
  por la siguiente expresión
• Por teoría de la información, si los símbolos son
  distintos, entonces el número medio de bits
  necesitados para codificarlos está siempre
  limitado por el valor de su entropía.
• En una señal codificada en n bits, hay 2n
  posibles valores para cada muestra (si la
  probabilidad de las muestras es igual, su
  entropía es n).

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Codificación de muestrasCodificación de entropía
II

• Los codificadores de entropía se basan en asignar
  palabras de código de longitud variable a cada
  muestra.
• Asignan palabras cortas a los valores de muestras
  mas probables, y palabras largas a los valores de
  muestras menos probables.
• El modelo de probabilidad para la asignación de
  palabras de código, pueden obtenerse o
  directamente de los valores de entrada o de
  suposiciones previas sobre dichos valores.
• Los dos mecanismos más utilizados son la
  codificación Huffman, y la codificación
  Aritmética.

18
Codificación perceptivaImágenes y vídeo

• Tiene como base el conocimiento de la percepción
  psico-visual del ojo humano.
• Una aplicación de la codificación perceptiva
  sería la generación de las señales de diferencia
  de color (YUV) a partir de RGB.
• El ojo humano no aprecia ningún cambio en la
  calidad de la señal.

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Codificación perceptivaAudio

• Tienen como base el conocimiento de la percepción
  psico-acústica del oído humano.
• En la señal de audio está presente el fenómeno de
  enmascaramiento.
• Debido a este fenómeno, una señal fuerte hace
  imperceptibles otras señales más débiles.

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Codificación por transformada

• Se utiliza para reducir la redundancia espacial
  de las señales.
• Se transforma la señal a otro dominio, en el
  cual, sólo unos pocos de los coeficientes
  contengan la mayor parte de la información,
  siendo el resto de coeficientes despreciables.
• En el nuevo dominio, la señal tendrá una
  representación mucho mas completa, y podrá ser
  representada por unos pocos coeficientes de la
  transformada.
• Presenta pérdidas despreciables.

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Transformadas mas comunes

• Se utilizan las versiones rápidas siguientes
  basándose en su buen comportamiento en la
  compactación de la información
• Karhunen Loeve (KLT)
• Fourier Discreta (DFT)
• Discreta del Coseno (DCT) (la mas común)
• Walsh Hadamard (WHT)
• Son costosas computacionalmente. El número de
  operaciones requeridas para su cálculo es del
  orden de n log (n) para las transformadas
  rápidas y del n2 para las otras, siendo n el
  número de datos de la matriz (imágenes)

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Codificación predictiva

• Eliminan la redundancia que existe en el dominio
  espacio-temporal en el que se representan las
  muestras.
• Se realiza prediciendo el valor de una muestra a
  través de su vecindad espacial o temporal, y
  codificando sólo la diferencia entre los valores
  predichos y los valores actuales de las muestras.
• El rango de las diferencias de las muestras es
  normalmente menor que el rango de las muestras
  individuales, y por lo tanto se necesitará un
  menor número de bits para codificar dicho rango.
• Los valores de las muestras de las señales
  (audio, vídeo e imágenes) tienden a no cambiar
  mucho entre dos muestras consecutivas.

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Codificación Sub-banda

• Basada en transformada.
• La transformación entre dominios se realiza
  mediante un conjunto de filtros.
• La señal es dividida en múltiples bandas de
  frecuencia utilizando una combinación de filtros
  paso-bajo y paso-alto.
• La codificación sub-banda se basa en dividir la
  señal (unidimensional o bidimensional) en varias
  bandas de frecuencia y efectuar una compresión en
  cada una de las bandas de acuerdo a su
  importancia.

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Cuantificación vectorial I

• Se utiliza cuando algunas aplicaciones requieren
  una descodificación en tiempo real.
• Procesa los bloques de datos directamente en el
  dominio espacial.
• Se basa en realizar un matching (búsqueda y
  comparación) entre cada vector real de entrada y
  una serie de vectores pre-establecidos y
  almacenados en una biblioteca de vectores. La
  compresión se alcanza al transmitir únicamente el
  índice.
• Durante el matching se busca en la biblioteca
  aquel vector que mas se asemeje al real y que
  minimice la distorsión producida entre el vector
  real y el encontrado.

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Cuantificación vectorial II

• La biblioteca de vectores se crea a priori
  teniendo en cuenta un conjunto de imágenes
  representativas para que contenga la mayoría de
  vectores posibles.
• Las medidas de distorsión mas utilizadas son el
  Error cuadrático medio y el Error medio absoluto,
  por orden de complejidad y calidad creciente.
• Los algoritmos de búsqueda se basan en árboles
  binarios, por orden de complejidad y calidad
  decreciente.