DE10358846A1 - Video data method for compressing and transmitting video data has prioritized protection for different parts of a data stream divided into classes according to importance - Google Patents
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Abstract
Description
Die Erfindung beschreibt ein neuartiges Verfahren zur Kompression und Übertragung von Videodaten über paket-basierte Netzwerke.The Invention describes a novel method for compression and transmission of video data about packet-based networks.
Videoübertragung in paket-basierten Netzwerken ist ein wichtiges Thema mit einer wachsenden Anzahl von Anwendungen. Als Beispiele von solchen Anwendungen kann man video-on-demand services, Videokonferenzen und Telemedizin nennen. Eine verbreitete Methode für den Schutz gegen die Paketverluste ist Paketwiederholung. Dieser Zugang ist aber ungeeignet für Anwendungen, die Echtzeitübertragung erfordern, und für multicasting Anwendungen, in denen die Daten an mehrere Empfänger versendet werden müssen. Für solche Anwendungen liefern Forward Error Correction Algorithmen (FEC) eine bessere Lösung als Paketwiederholung.video transmission in packet-based networks is an important issue with a growing number of applications. As examples of such applications One can enjoy video-on-demand services, video conferencing and telemedicine call. A common method for protection against packet loss is packet repetition. This access is unsuitable for applications, the real-time transfer require, and for multicasting applications in which the data is sent to multiple recipients Need to become. For such Applications provide Forward Error Correction Algorithms (FEC) better solution as a packet repetition.
Es wurde in vielen Messungen nachgewiesen, daß Verlustraten in paket-basierten Netzwerken u.a. auch im Internet sehr hoch sein können. Im Fall von Videodaten führen solche Paketverluste unweigerlich zu erheblicher Qualitätsverminderung des empfangenen Videostroms.It It has been demonstrated in many measurements that loss rates in packet-based networks, etc. also be very high on the internet. In the case of video data to lead such packet losses inevitably lead to a significant reduction in quality of the received video stream.
Da die Verlustrate im Internet bisher nicht vorhersehbar ist, ist es wahrscheinlich unmöglich, eine bestimmte Rate für den FEC Code zu finden, die eine gegebene Videoqualität garantieren würde. Die angestrebte Lösung für dieses Problem ist ein Videoübertragungssytem zu entwickeln, das die so genannte graceful degradation Eigenschaft hat. Dies bedeutet, daß die Qualität der empfangenen Videodaten von der Anzahl der empfangenen Paketen abhängt. Ein Videoübertragungssystem muss aus diesem Grund zwei Komponenten enthalten: einen raten-skalierbaren Codec und einen Algorithmus zum Schutz gegen Paketverluste.There the loss rate on the Internet is not yet predictable, it is probably impossible, one certain rate for to find the FEC code that guarantees a given video quality would. The desired solution for this Problem is a video transmission system to develop the so-called graceful degradation property Has. This means that the quality of the received video data from the number of received packets depends. A video transmission system For this reason, it must contain two components: a rate-scalable one Codec and an algorithm for protection against packet loss.
In diesem Patent haben wir ein System vorgeschlagen, das auf der Kombination von Wavelet Videokomprimierung und einer effizienten Schutzmethode gegen die Paketverluste basiert.In In this patent we proposed a system based on the combination Wavelet video compression and an efficient protection method based on the packet losses.
1 Grundidee der Erfindung1 basic idea of the invention
Die Hauptidee der vorgestellten Methode ist eine Kombination von wavelet-basierter Videokomprimierung mit Bewegungsschätzung und effizientem Schutz gegen die Paketverluste, der auf PET basiert.The The main idea of the presented method is a combination of wavelet-based video compression with motion estimation and efficient protection against packet loss based on PET.
Zur Videocodierung verwenden wir einen state-of-the-art Video Codec mit Wavelet-Komprimierung und block-basierter, Halbpixel genauer Bewegungschätzung.to Video encoding we use a state-of-the-art video codec with wavelet compression and block-based, half-pixels more accurate Motion estimation.
Unseres System zum Schutz gegen die Paketverluste besteht aus zwei Komponenten: eine Cauchy-basierte Variante von Reed-Solomon Codes und ein Priority Encoding Transmission (PET) Algorithmus. In PET werden die Daten in Prioritätsstufen (im weiteren auch Blocks genannt) nach ihrer Wichtigkeit zerlegt. Außerdem erhalten verschiedene Blöcken unterschiedliche Redundanzen, die ihre perzeptuelle Bedeutung bei der Rekonstruktion widerspiegeln sollen. Wichtige Bildinhalte wie niederfrequente Information werden mit hoher Redundanz kodiert, um die absolute Verlustwahrscheinlichkeit zu minimieren, während hochfrequente Information mit geringer Redundanz kodiert wird, da sie vom Betrachter insbesondere bei schneller Bewegung nicht wahrgenommen werden kann.our System for protection against packet loss consists of two components: a Cauchy-based variant of Reed-Solomon Codes and a Priority Encoding Transmission (PET) algorithm. In PET, the data becomes in priority levels (in further called also blocks) according to their importance. Also received different blocks different redundancies that add their perceptual significance to reflect the reconstruction. Important image content like low-frequency information is encoded with high redundancy, to minimize the absolute loss probability while high-frequency Information is encoded with low redundancy, as it is from the viewer especially during rapid movement can not be perceived.
In unserem Komprimierungssytem wird die Reihenfolge, in der einzelne Bilder kodiert werden, im Vergleich mit herkömmlichen Komprimierungsalgorithmen geändert. Mit Hilfe von dieser neuer Methode kann der Videostrom mit verschiedenen Bildraten dekodiert werden, ohne daß die Qualität der einzelnen Bilder wesentlich geschmälert wird. (Im folgenden wird der technische Begriff Frame für Bild verwendet.) In unserem Schema für die Bildvorhersage werden die P-frames in mehrere Klassen aufgeteilt (P1-frames, P2-frames usw.). Diesen Frameklassen werden verschiedene Prioritätsstufen zugeteilt.In our compression system is the order in which individual Images are encoded, compared to conventional compression algorithms changed. With the help of this new method, the video stream can with different Frame rates are decoded without affecting the quality of each picture significantly diminished becomes. (In the following, the technical term is used frame by frame.) In our scheme for The image prediction divides the P-frames into several classes (P1-frames, P2-frames etc.). These frame classes are given different priority levels allocated.
Die komprimierten wavelet Koeffizienten werden auch über verschiedene Prioritätsstufen gemäß ihrer Wichtigkeit für die Wiederherstellung des Originalbildes verteilt. Dadurch, daß verschiedene Prioritätsstufen (Blöcke) mit unterschiedlichen Redundanz FEC-kodiert werden, wird die graceful degradation Eigenschaft des Systems erreicht.The Compressed wavelet coefficients are also available through different priority levels according to her Importance for distributed the restoration of the original image. By having different priority levels (Blocks) Being FEC-coded with different redundancy becomes the graceful property of the system.
2 Detaillierte Beschreibung des Systems2 Detailed description of the system
Videokomprimierungssysteme bestehen, in der Regel, aus folgenden Komponenenten: Transformationskodierung, Bewegungskompensation und statistische Kodierung. Transformationskodierung nutzt die räumliche Redundanz in einzelnen Frames aus. Bewegungsschätzung basiert auf zeitlichen Abhängigkeiten zwischen aufeinanderfolgenden Bildern.Video compression systems consist, as a rule, of the following components: transformation coding, Motion compensation and statistical coding. Uses transform coding the spatial Redundancy in individual frames. Motion estimation is based on temporal dependencies between successive pictures.
Bei der Bewegungsshätzung kodiert man die Verschiebungen von Teilen des Bildes mit Hilfe eines Vektors, der die Position dieses Bildteils in dem Referenzbild spezifiziert. Im Fall block-basierter Bewegungskompensation wird das Bild in quadratische Makroblöcke zerlegt. Für jeden Makroblock sucht man nach dem Makroblock in einem Referenzbild, der dem gegebenen Makroblock am ähnlichsten ist. Dabei werden verschiedene Ähnlichkeitsmaße benutzt. Mit dieser Bewegungsanalyse ist es nur erforderlich, die Differenz zwischen dem gefundenen Makroblock und dem zu sendenden Makroblock (Residualsignal) zu speichern. Außerdem müssen auch die Bewegungsvektoren kodiert werden.In the motion estimation, the shifts of parts of the image are coded by means of a vector which specifies the position of this image part in the reference image. In the case of block-based motion compensation, the image is decomposed into square macroblocks. For each macroblock, look for the macroblock in a reference image most similar to the given macroblock. Different similarity measures are used. With this motion analysis, it is only necessary to store the difference between the found macroblock and the macroblock (residual signal) to be sent. Besides, too the motion vectors are coded.
In unserem System haben wir außerdem eine Halbpixel genaue Bewegungsschätzung implementiert, um die Resultate der Prädiktion zu verbessern. Bei der Hlabpixel Prädiktion wird das Referenzbild die Werte auf Halbpixel Positionen erhalten. Diese Werte werden mittels linearer Interpolation der benachbarten Pixeln mit ganzzähligen Koordinaten erzeugt.In We also have one in our system Half-pixel accurate motion estimation implemented to improve the results of the prediction. at the Hlabpixel prediction the reference image will get the values at half pixel positions. These values are determined by means of linear interpolation of the adjacent Pixels with integer Coordinates generated.
Für die Suche nach dem passendem Makroblock haben wir in unserer Im plementation des Systems erschöpfende Suche (exhaustive search) oder ihre Variante, spiralige Suche (spiral search) verwendet. Bei der erschöpfender Suche werden alle Makroblocks in dem vorgegebenen Suchbereich durchsucht. Bei der spiraligen Suche wird auf die Reihenfolge, in der die Differenzen berechnet werden, geachtet. Die Makroblocks, die näher an die Koordinaten des Ausgangsblocks liegen, werden zuerst berechnet.For the search after the matching macro block we have in our im plementation exhaustive of the system Search (exhaustive search) or its variant, spiral search (spiral search). At the exhaustive Search will search all macroblocks in the given search area. In the spiral search is based on the order in which the differences calculated, respected. The macroblocks that are closer to the Coordinates of the starting block are calculated first.
In Videokodierung wird in Bezug auf die Bewegungskompensation zwischen drei Sorten von Bildern unterschieden. Im Fall von I-Frames wird die Bewegungskompensation nicht verwendet. Bei der Komprimierung von P-Frames wird der vorangegangene I- oder P-Frame als Referenzbild für die Bewegungskompensation verwendet. Im Fall von bidirektionalen oder B-Frames wird die Bewegungskompensation mit Hilfe der vorangegangenen und nachfolgenden I- oder P-Frames durchgeführt (s. Zeichnung 1 ). Bei diesem Verfahren werden die Datenverluste in einem Bild alle nachfolgenden Bilder in derselben Framegruppe beeinflussen.In Video encoding is between in terms of motion compensation distinguished three varieties of images. In the case of I-frames will the motion compensation is not used. When compressing of P frames, the previous I or P frame is used as the reference picture for the Motion compensation used. In the case of bidirectional or B-frames will use motion compensation with the help of the previous ones and subsequent I or P frames (see drawing 1). at In this process, the data losses in one image become all subsequent ones Affect images in the same frame group.
Die
vorgenommenen Modifikationen für
das Bewegungskompensationsschema können wie folgt zusammengefasst
werden:
Alle P-Frames werden in zwei oder mehr Klassen geteilt.
Die Bewegungsschätzung
für diese
Frames aus der ersten Klasse, oder P1-Frames findet mit Hilfe des
vorherigen I-Frames oder des vorherigen P1-Frames statt. Die P2-Frames
werden mit Hilfe des vorherigen P1-Frames komprimiert (s. Zeichnung
2. P2 Frames spielen dabei keine Rolle. Falls es mehr als zwei Klassen
von P-Frames gibt, werden die P3-Frames mit Hilfe von P1- und P2-Frames kodiert usw.
In dem hier beschriebenen System werden wir verschiedenen Klassen
von P-Frames verschiedene Redundanzen zuteilen.The modifications made to the motion compensation scheme can be summarized as follows:
All P-frames are split into two or more classes. The motion estimation for these frames from the first class, or P1 frames, takes place using the previous I-frame or the previous P1-frame. The P2 frames are compressed using the previous P1 frame (see drawing 2. P2 frames are irrelevant.) If there are more than two classes of P frames, the P3 frames will be using P1 and P2 In the system described here we will allocate different classes of P-frames different redundancies.
Als Transformationsmethode haben wir in unserem Verfahren die Wavelet Transformation gewählt. Wavelet Kodierung wird für die Kompression von I-Frames und Residualsignalen in P-Frames verwendet.When Transformation method we have in our method the wavelet Transformation selected. Wavelet coding is used for used the compression of I-frames and residual signals in P-frames.
Die Wavelet Transformation kann mit Hilfe von so genannten Filterbänken beschrieben werden. Diese bestehen aus einem Tiefpassfilter g und einem Hochpassfilter h. Mit Tief- und Hochpassfiltern wird das Bild zuerst zeilenweise und dann spaltenweise in vier Frequenzbänder zerlegt, die mit LL (niedrig-niedrig) ,LH (niedrig-hoch) ,HL (hoch-niedrig) und HH (hoch-hoch) abgekürzt sind. Dieselbe Operationen werden dann rekursiv mit dem LL-Band wiederholt, das in jeder Raumrichtung um den Faktor 2 unterabgetastet wurde. Bei der inversen Wavelet-Transformation werden die Analysefiltern g und h mit Synthesefiltern ersetzt.The Wavelet transformation can be described with the help of so-called filter banks become. These consist of a low-pass filter g and a high-pass filter H. With low and high pass filters, the picture first becomes line by line and then split into four frequency bands by column, using LL (low-low) , LH (low-high), HL (high-low) and HH (high-high) are abbreviated. The same operations are then repeated recursively with the LL band, the was subsampled by a factor of 2 in each spatial direction. at Inverse wavelet transform, the analysis filters g and h replaced with synthesis filters.
Wavelet-basierte Komprimierungmethoden sind für raten-skalierbare Anwendungen gut geeignet. Die Wavelet-Koeffizienten zerlegen die Bildinformation in wichtige niederfrequente und perzeptuell weniger bedeutsame hochfrequente Bestandteile.Wavelet-based Compression methods are for rate-scalable applications. The wavelet coefficients decompose the image information into important low-frequency and perceptually less important high-frequency components.
Der Grund dafür ist, daß man die Koeffizienten der wavelet Transformation komprimieren kann, so daß wichtige Informationen vor der weniger wichtigen kodiert werden (eingebettete Kodierung).Of the the reason for this is that one can compress the coefficients of the wavelet transform, so that important Information is coded before the less important (embedded Coding).
Wir werden eine kurze Skizze von der zerotree Methode für die Komprimierung von Wavelet Koeffizienten geben. Diese Methode wurde in den Artikeln von Shapiro und Said und Pearlman beschrieben.We Be a short sketch of the zerotree method for compression of wavelet coefficients. This method was in the articles described by Shapiro and Said and Pearlman.
Am Anfang des Algorithmus wird der Schwellwert T auf νmax/2 gesetzt. Alle Wavelet Koeffizienten, deren Wert größer als T ist, werden als signifikant eingestuft. Bei der ersten Iteration werden die Koordinaten aller signifikanten Koeffizienten, ihre hochwertigste Bits und ihre Vorzeichen kodiert. Diese Koeffizienten werden der Liste der signifikanten Koeffizienten hinzugefügt. Vor der zweiten Iteration wird der Schwellwert um den Faktor 2 reduziert. Während der zweiten Iteration werden die hochwertigsten, noch nicht abgespeicherten Bits, von "alten" signifikanten Koeffizienten kodiert. Ausserdem, für alle "neue" Koeffizienten, die durch die Absenkung des Schwellwerts signifikant geworden sind, werden ihre Koordinaten und ihre hochwertigste Bits abgespeichert. Dieses Verfahren wird solange fortgesetzt, bis entweder die Werte aller Koeffizienten vollständig abgespeichert sind oder bis eine bestimmte Bitrate erreicht worden ist. Shapiro hat eine effiziente Methode beschrieben, mit deren man die Koordinaten der signifikatnten Koeffizienten speichern kann.At the beginning of the algorithm, the threshold T is set to ν max / 2. All wavelet coefficients whose value is greater than T are considered significant. The first iteration encodes the coordinates of all significant coefficients, their most significant bits and their signs. These coefficients are added to the list of significant coefficients. Before the second iteration, the threshold is reduced by a factor of 2. During the second iteration, the highest quality bits not yet stored are encoded by "old" significant coefficients. Moreover, for all "new" coefficients that have become significant by lowering the threshold, their coordinates and their highest quality bits are stored. This process is continued until either the values of all the coefficients are completely stored or until a certain bit rate has been reached. Shapiro has described an efficient method for storing the coordinates of the significant coefficients.
In dem Verfahren von Shapiro werden alle Koeffizienten in einer Baumstruktur gespeichert, so daß Wavelet Koeffizienten den Knoten eines Baums entsprechen. Während jeder Iteration werden die Knoten des Baums von oben nach unten bearbeitet. Falls ein Koeffizient der dem Knoten t des Baums entspricht und alle seine Nachfahren nicht signifikant sind, werden die Nachfahren von t nicht bearbeitet. Man muß über die Nachfahren von t in diesem Fall keine Informationen speichern. Da die Nachfahren von nicht-signifikanten Koeffizienten mit höher Wahrscheinlichkeit nicht-signifikant sind, führt dieses Verfahren zu hohen Komprimierungsraten. Außerdem werden in dem zerotree Verfahren die höhere Bits vor der niedrigen Bits kodiert, was zur eingebetteten Kodierung führt.In the Shapiro method, all coefficients are stored in a tree structure so that wavelet coefficients correspond to the nodes of a tree. During each iteration, the nodes of the tree are edited from top to bottom. If a coefficient matches the node t of the tree and all of its descendants are not significant, the descendants of t are not processed. One does not have to store any information about the descendants of t in this case. Since the descendants of non-significant coefficients are more likely to be non-significant, this method results in high compression rates. In addition, in the zerotree method, the higher bits are coded before the lower bits, resulting in embedded coding.
In unserem System wurde für die Komprimierung von wavelet Koeffizienten ein SPIHT Algorithmus von Said und Pearlman verwendet, der eine Modifikation von dem Algorithmus von Shapiro ist. Eine detaillierte Beschreibung von diesen Verfahren kann man der Arbeit von Said und Pearlman A. Said, W. A. Pearlman, A New Fast and Efficient Image Codec Based on Set Partitioning in Hierarchical Trees, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, vol. 6, 1996, pp. 243-250) entnehmen.In our system was designed for the compression of wavelet coefficients a SPIHT algorithm used by Said and Pearlman, which is a modification of the algorithm from Shapiro is. A detailed description of these methods One can see the work of Said and Pearlman A. Said, W. A. Pearlman, A New Fast and Efficient Image Codec Based on Set Partitioning in Hierarchical Trees, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, vol. 6, 1996, pp. 243-250).
2.1 Priority Encoded Transmission2.1 Priority Encoded Transmission
Das hier beschriebenes System zum Schutz gegen die Paketverluste basiert auf PET (Priority Encoding Transmission). Das PET System hat als Eingabe die Nachrichtenlänge m, die Paketlänge l und die nicht-fallende Funktion ρ: {1, ..., m} → (0, 1] . Prioritätswerte ρ(i) können vom Benutzer gewählt werden. Die Werte ρ(i) sollen die Bedeutung einzelner Nachrichtenteile für die Anwendung spezifizieren.The system described herein for protection against packet loss on PET (Priority Encoding Transmission). The PET system has as Enter the message length m, the package length l and the non-decreasing function ρ: {1, ..., m} → (0, 1] , Priority values ρ (i) can be derived from User selected become. The values ρ (i) intended to clarify the meaning of individual message parts for the application specify.
Das
PET System generiert n Pakete der Länge l, so daß der Teil
i des Bildes aus beliebigen [n/ρ(i)] Paketen
rekonstruiert werden kann. In der Arbeit von Albanese, Blömer, Edmonds,
Luby und Sudan (Priority Encoding Transmission, IEEE Symposium on Foundations
of Computer Science, 1994) wurde ein PET System vorgestellt, das
eine Kodierung der Nachricht mit der Gesamtlänge
In unserem System wurden die Videodaten in Prioritätstufen zerlegt. Die Daten aus den I-Frames wurden an drei Prioritätstufen verteilt. Die ersten vier Durchläufe des zerotree Algorithmus werden der erster Prioritätsstufe zugeteilt. Die drei nächste Iterationen entsprechen der zweiten Prioritätstufe. Die dritte Stufe enthält alle verbliebenen Iterationen.In In our system, the video data has been broken down into priority levels. The data from the I-frames were distributed at three priority levels. The first four passes The zerotree algorithm becomes the first priority level allocated. The next three Iterations correspond to the second priority level. The third level contains all remaining iterations.
Alle P-Frames sind der zweiten und dritten Prioritätsstufen zugeteilt. P1-Frames entsprechen der zweiten und P2-Frames der dritten Stufe.All P frames are assigned to the second and third priority levels. P1-frames correspond to the second and P2 frames of the third stage.
Um unsere Videokomprimierung robust gegen Fehlerfortpflanzung zu machen, wird jeder neunter Frame in unserem Kodierungsschema zum I-Frame deklariert und ohne Bewegungskompensation kodiert. In unserer Implementation besteht eine Framegruppe also aus neun Bilder: einem I-Frame vier P1-Frames und 3 P2-Frames.Around make our video compression robust against bug propagation, every ninth frame in our encoding scheme is declared I-frame and coded without motion compensation. In our implementation So a frame group consists of nine pictures: one I frame four P1 frames and 3 P2 frames.
Folgende Strategie für die fehlertolerante Kodierung wurde gewählt: Falls nur die I-frames dekodiert werden können (d.h. nur die ersten zwei Prioritätsstufen rekonstruiert werden), wird jedes P1 Bild zweimal wiederholt.The following Strategy for the fault-tolerant coding was selected: If only the I-frames can be decoded (i.e., only the first two priority levels are reconstructed), every P1 picture is repeated twice.
Wenn nur eine Prioritätsstufe dekodiert wurde, wird der I Frame dekodiert und acht mal wiederholt. Falls keine der drei Prioritätsstufen rekonstruiert werden kann, wird das letzte Bild aus der vorherigen Framegruppe neun mal wiederholt.If only one priority level was decoded, the I frame is decoded and repeated eight times. If none of the three priority levels can be reconstructed, the last frame from the previous frame group repeated nine times.
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