Codificação de vídeo: priorização do menor custo de codificação na otimização em taxa-distorção

Abstract

O presente trabalho propõe duas novas estratégias para compressão de sinais de vídeo através de algoritmos otimizados em taxa-distorção (RD), focando aplicações típicas de vídeo digital para operação em baixas taxas de bits. As estratégias propostas são implementadas em um codificador de vídeo baseado no padrão H.264, o qual apresenta uma alta complexidade computacional devido principalmente ao grande número de modos de codificação disponível. São apresentadas duas propostas de redução da complexidade, mantendo o desempenho RD próximo àquele do codificador H.264 otimizado em RD usando busca exaustiva. A primeira proposta (denominada rate sorting and truncation - RST) realiza o ordenamento tanto dos vetores de movimento (VMs) quanto dos modos de codificação em ordem ascendente de taxa de bits. O processo de codificação é interrompido quando a taxa de bits dos novos VMs e modos de codificação exceder à menor taxa já obtida para um pré-estabelecido nível de qualidade de imagem. Assim, um grande número de VMs e diversos modos de codificação são descartados antes que sejam avaliados. A segunda proposta consiste em um algoritmo rápido, baseado no perfil de distribuição de vetores do codificador H.264, para estimação de movimento (denominado logarithmic diamond shape search - LDSS). O uso da estratégia RST associada ao algoritmo LDSS reduz até 98% a carga computacional com perda marginal de desempenho RD.

This research work proposes two new video compression strategies, aiming at typical low bit rate video applications using rate-distortion (RD) optimized algorithms. The proposed strategies are implemented on an H.264 video encoder, which has high computational complexity due mainly to the large number of coding modes available. Two approaches are presented for reducing the encoder computational complexity, maintaining the RD performance close to the full search RD optimized H.264 encoder. The first approach (termed rate sorting and truncation - RST) is based on sorting the motion vectors (MVs) and coding modes in an ascending rate order. This sorting and encoding process, which is stopped when the rate value exceeds the previous best rate for a required image quality level, allows the elimination of MVs and coding modes before checking their distortion. Apart from obtaining a significant complexity reduction, the process still remains optimized in RD sense. The second approach is an algorithm (termed logarithmic diamond shape search - LDSS), which explores the MVs distribution profile for the RD optimized H.264 encoder. The use of the RST strategy associated with LDSS algorithm yields up to a 98% reduction in the computational burden, with insignificant RD performance loss.