Técnicas de Compressão Vídeo

Apresentação em tema: "Técnicas de Compressão Vídeo"— Transcrição da apresentação:

1 Técnicas de Compressão Vídeo
Joaquim Macedo Universidade do Minho O Vídeo Digital é o tipo de dados mais interessante dos dados multimédia. Contudo há um preço a pagar: precisa de muita largura de banda para transmissão e muito espaço para armazenamento. Por exemplo se precisar transmistir TV digital a cores (com um tamanho de quadro de 780x480) através duma rede em tempo real com taxa de quadros de 60 q/seg precisamos de cerca de 479 Milhões de bits/seg . Trata-se duma taxa demasiado elevada para aplicações de consumidores. Portanto há necessidade de técnicas eficientes de compressão de vídeo para tornar viáveis aplicações de vídeo digital.

2 Material Utilizado Acetatos do livro Multimedia Signals and Systems (Kluwer Academic) de Mrinal Mandal

3 Necessidade de Compressão Vídeo
Televisão de Alta Definição (HDTV) 1920x1080 30 quadros por segundo (movimento total) 8 bits cada uma das três cores primárias Total 1.5 Gb/seg! Cada canal cabo usa 6 MHz Max débito de dados de 19.2 Mb/seg Reduzido para 18 Mb/seg c/audio + control … Relação de compressão tem que ser 83:1!

4 Princípios de Compressão de Vídeo
Um vídeo pode ser considerado um função tri-dimensional de intensidade de luz I(x,y,t) A amplitude da função em qq coordenada espacial (x,y) dá o brilho da imagem nessa coordenada num instante de tempo Imagem mocromática I(x,y,t) Imagem a cores (R(x,y,t), B(x,y,t), G(x,y,t)) No vídeo digital x,y,t são discretos

5 Princípios de Compressão de Vídeo
Como o vídeo é uma sequência de imagens ordenada no tempo As técnicas de compressão de imagens podem ser aplicadas Explorar as redundâncias estatística, espacial, estrutural e psico-visual Para além disso, o vídeo tem a redundância temporal e de conhecimento que podem ser exploradas para se conseguir melhor desempenho

6 Redundâncias no vídeo Temporal Conhecimento Psico-Visual

7 Redundância Temporal Tirar partido da similaridade entre quadros sucessivos Esta redundância entre quadros é removida explorando técnicas de estimação e compensação de movimento 950 951 952

8 Redundância de conhecimento
Quando um vídeo tem utilização limitada e se pode associar um conhecimento comum Pode-se conseguir compressão eficiente Ex. Chamada Videofone A imagem das pessoas não muda durante a chamada Há pequenos movimentos de corpo e mudanças de expressão facial Se se enviar inicialmente a imagem das pessoas Ir enviando os movimentos Mudanças de expressão Pode-se conseguir uma boa compressão

9 Redundância Psico-Visual
Há vários tipos SVH é pouco sensível aos componentes de cor Os componentes de cor podem ser quantizados mais grosseiramente que os de luminosidade Quando vemos um vídeo de boa qualidade Se pararmos a imagem não nos parece tão boa SVH é menos sensível aos objectos em rápido movimento Regiões em rápido movimento podem ser quantizadas mais grosseiramente

10 Objecto da sessão Estudo de técnicas de redução para
Redundância temporal Redundância da cor As outras redundâncias Não estão dentro do âmbito

11 Vídeo Digital e Redundância da Cor
As câmaras de vídeo usam tipicamente o espaço de cores {R,G,B} para representar vídeo a cores Assuma que a câmara de vídeo produz sinais com correcção Gama {Rn,Gn,Bn} normalizados para referência branco Os componentes de luminância e crominância são gerados pela combinação linear de {Rn,Gn,Bn} O espaço de cores {R,G,B} não é eficiente para compressão Para transmissão os canais {R,G,B} são convertidos para um sinal de luminância e dois sinais de crominância

12 Codificação de Cores Imagem representada por pixel de 24 bits pixel (8 bpp) Cada valor de cor entre 0 e 255 O vídeo usa codificação não linear Distribuição uniforme de cores para códigos RGB  R’G’B’ (RGB com gamma corrigido) Video usa a luminância/crominância R’G’B’  Y’CBCR Luminância é Y (tecnicamente luma é Y’) Crominância é is CBCR

13 Modelo de Cores YCbCr Gama dinâmica = [16,235]
Para armazenamento e processamento o vídeo analógico tem que ser convertido para digital. Assuma que cada componente {Rn,Gn,Bn} tem uma gama dinâmica entre 0-1V. O componente de luminância Y (= 0.299Rn+ 0578Gn Bn) vai ter uma gama dinãmica de 0-1Volts. Contudo, a diferença de cores Bn-Y e Rn-Y terá uma gama dinâmica entre [-0.886,0.886] e [-0.701,0.701] respectivamente. Os sinais digitalizados e crominância são obtidos assim pelas fórmulas apresentadas no slide. Cada um dos componentes Yd,Cb,Cr tem 8 bits de resolução e poderia ter uma gama dinâmica entre [0,255]. Contudo os níveis abaixo de 16 e acima de 235/240 não são usados para permitir margens de trabalho para várias operações como codificação e filtragem. Gama dinâmica = [16,240] Gama dinâmica = [16,240]

14 Sub-amostragem do Chroma
4:4:4 --> Sem sub-amostragem do chroma, cada pixel tem valores Y, Cr e Cb. 4:2:2 --> Sub-amostragem horizontaldos sinais Cr,Cb por um factor de 2 4:1:1 --> Sub-amostragem horizontal por um factor de 4 4:2:0 --> Sub-amostragem tanto na dimensão vertical como horizontal por um factor de 2 4:1:1 e 4:2:0 são usados principalmente no JPEG e MPEG Depois da digitalização obtemos três canais de cor Yd, Cb e Cr. Como o nosso sistema visual tem pouca sensibilidade para os componentes de cor (Cb e Cr), esses componentes são sub-amostrados para reduzir o número efectivo de pixels de croma. Os factores de sub-amostragem são usados tipicamente usam as convenções apresentadas no acetato (ver figura do próximo acetato)

15 Sub-amostragem do Chroma
4:4:4 4:4:4 4:2:2 4:2:2 (a) (a) (b) (b) 4:1:1 4:1:1 4:2:0 4:2:0 (d) (d) (c) (c) A sub-amostragem 4:2:0 é largamente usada nas aplicações vídeo, principalmente a baixos débitos de bits. A figura (d) mostra o adoptado pela norma MPEG enquanto a (e) a doptada pelas normas H.261/H.263. 4:2:0 4:2:0 Pixels com valores Y, Cr, Ch, Pixels with Y, , , (e) (e) Pixels apenas com o valor Y Pixels com Cr e Ch

16 Exemplo 9.1 Determine a redução na taxa de bits devido à sub-amostragem 4:2:2 e 4:2:0 Assuma que há N pixéis de cor no vídeo. Quando não há sub-amostragem há 3N bytes de tamanho ( 8 bits de resolução em cada canal de cor) Com sub-amostragem 4:2:2 teremos N amostras de Y, N/2 Cr e N/2 Cb. Isto conduz a N+N/2+N/2= 2N bytes Com sub-amostragem 4:2:0 teremos N amostras de Y, N/4 de Cr e N/4 Cb. Termos N+N/4+N/4=1.5 N bytes A sub-amostragem 4:2:2 reduz 33% e a 4:2:0 reduz 50%

17 Normas CCIR para Video Digital
525/60 NTSC 625/50 PAL/SECAM CIF QCIF Resolução da luminância 720 x 480 720 x 576 352 x 288 176 x 144 Resolução da crominância 360 x 480 360 x 576 88 x 72 Sub-amostragem de cor 4:2:2 4:2:0 Campos/seg 60 50 30 Entrelaçamento Sim Não Há diferentes sistemas analógicos de TV usados no mundo e é difícil trocar vídeo analógico de um sistema para outro. Embora seja possível digitalizar vídeo de forma independente nos diferentes formatos é importante estabelecer um formato de vídeo digital que seja mais compatível com as normas TV existentes. O CCIR estabeleceu esse formato que é conhecido como CCIR 601. A norma define dois formatos que podem ser trocados facilmente. O primeiro é o NTSC vídeo conhecido como 552/60 enquanto o segundo formato é para o sistema PAL é é referido como 625/50. Os parâmetros para o CCIR 601 são mostrados na Tabela do slide. Observe que o CCIR-601 usa uma sub:amostragem 4:2:2 e um taxa de campos de para NTSC e 50 para PAL. Para o vídeo digital NTSC a taxa de bits bruta é 331.8x10^6(=729*480*60*16) bits/seg. Uma vez que esta taxa é demasiado elevada para a maioria das aplicações o CCIT propôs um novo formato para vídeo digital cahmado o CIF(Comom Intermediate Format) . Os parâmetros do CIF e QCIF(Quarter CIF) são também mostrados na tabela. Esses dois formatos são progressivos. O CIF requer aproximadamente Mbits/seg e o QCIF ¼. (CCIR -- Consultative Committee for International Radio)

18 Porquê a Compressão ? A x 1080, com 30 frames/sec (varrimento progressivo), teremos 1920 x 1080 x 30 = 62.2 milhões de pixels/segundo. Se Cada pixel usar 24 bits, a taxa de bits é 1.49Gb/s. O vídeo digital em bruto necessita duma compactação massiva (mais que 60:1 de relação de compressão) Utlizaremos três métodos para consegui-la: 1. Codificação de menor resolução para os canais de cor 2. Remoção da redundãncia temporal pela Compensação de Movimento 3. Remoção da Redundância espacial pelas técnicas de transformada de domínio

19 Redundância temporal no vídeo
Um vídeo típico tem uma taxa de quadros superior a 25 quadros/seg mas as cenas de vídeo não mudam tão depressa. Como resultado, os quadros vizinhos parecem bastante similares. Como exemplo duma sequência vídeo a 10 quadros/seg é mostrada na figura do slide. Pode-se ver que dois quadros vizinhos são significativamente diferentes apenas quando há uma mudança de cena. Isto acontece na imagem 34 (3ª da quinta fila). Contudo uma mudança de cena não ocorre muitas vezes (uma vez em alguns segundos). Esta redundância temporal pode ser explorada para se conseguir uma maior compressão de vídeo através duma codificação preditiva em que o quadro corrente é predito a partir dum quadro anterior. Contudo, embora dois quadros pareçam iguais há diferenças mínimas devido a movimentos de objectos ou da câmara. Assim consegue-se uma melhor predição se for executada compensando os movimentos dos diferentes objectos na cena.

20 Redução da Redundância Temporal

21 Exemplo Na técnica de estimação do movimento, os objectos no quadro corrente, são primeiro deslocados para as suas posições estimadas nos quadros anteriores e depois é realizada a subtracção entre os dois quadros. Isto produz um quadro de diferença que tem menos informação que a diferença inter-quadro simples. Para a compensação do movimento da diferença de quadros, a única informação que precisa de ser transmitida é o vector de movimento para cada objecto, mas precisava de se transmitir uma grande quantidade de informação se se transmitisse a diferença simples de quadros. Foi determinado que a codificação dos quadros de compensação geralmente produz uma redução significativa (mais de 30%) na taxa de bits quando comparada com a diferença simples de quadros apesar da sobrecarga dos vectores de movimento T=1 T=2

22 Codificação da entropia
Predição É usado um modelo para prever o conteúdo do quadro; os parâmetros do modelo precisam de ser extraídos e enviados para o descodificador Captura Display Predição Extração de parâmetros Modelo Modelo Parâmetros do Modelo Descoficação da entropia Codificação da entropia Erro de predição

23 Compensação de Movimento Estimação de Movimento
Motivação A maioria das diferenças entre quadros subsequentes numa cena típica são provocadas por movimentos de translação: Movimentos ou Zooming da Camera e de objectos Variações de forma que tb parecem movimentos locais Essas variações podem ser consideradas num modelo de predição: Este modelo precisa de parâmetros que têm que ser estimados no codificador: Compensação de Movimento Estimação de Movimento

24 Técnicas de Estimação de Movimento
Unificação por Bloco A imagem é dividida em pequenos blocos Assume-se que cada bloco pertencem a um corpo rígido e têm o mesmo movimento Menor precisão e maior complexidade computacional Mais usada Recursiva ao pixel Calcula-se o vector de movimento por pixel Maior precisão mas maior complexidade computacional

25 Estimação/Compensação:
A estimação e a compensação estão relacionadas e trabalham conjuntamente: Estimação de Movimento (EM) tenta detectar movimento numa cena e extrai vectores de movimento para descrevê-la. Compensação de Movimento (CM) é um modelo. Usa conjuntamente os vectores de movimento e outros quadros para gerar um predictor para o quadro corrente. Os algoritmos EM/CM são baseados em blocos Os pixéis não são considerados separadamente São usados tipicamente blocos quadrados Algumas aplicações usam blocos de pixels de formas arbitrárias É removida a redundância uma vez que é necessário transmitir apenas os vectores de movimento

26 Estimação de movimento
Os quadros são divididos em quadrados de tamanho fixo. A EM encontra para cada bloco do novo quadro M o previsor encontra a melhor previsão algures num quadro M conhecido: O vector-de-movimento é o deslocamento entre as coordenadas dos blocos e a posição do melhor match. Quadro M Quadro N

27 Compensação de Movimento
CM tenta prever um quadro de: Um quadro já conhecido Os vectores de movimento fornecidos adicionalmente Cada bloco é substituído por outro no quadro de referência. O deslocamento entre o bloco e a sua previsão é determinado pelo vector de movimento. Quadro M Quadro N Erro de Previsão

28 Estimação de movimento baseada em blocos
Considere um pixel vídeo i(x,y,k) (x,y) coordenada espacial k é o tempo O objectivo da EM é calcular o vector de movimento d(x,y,k) Que permite reconstruir i(x,y,k) a partir de i(x,y,k(+/-)p), p é um inteiro pequeno

29 Estimação de movimento por blocos
A EM por blocos pressupõe a imagem é composta por objectos rígidos Os objectos movem-se vertical ou horizontalmente É possível encontrar um vector d(x,y;k) tal que i(x,y;k)= i((x,y) –d(x,y;k),k-p) Se houver zoom ou rotação a estimação não sucede.

30 Estimação de movimento por blocos
Assume-se que o movimento é homegéneo no tempo i.e Os objectos movem-se a velocidade constante no plano da imagem I(x,y;k)=I((x,y)+d(x,y;k), k+p) Num EMB espera-se a validade desses pressupostos para todos pixels do bloco b com o mesmo vector de deslocamento db. São satisfeitos se os blocos forem pequenos e se a amostragem temporal for densa.

31 Estimação de movimento por blocos
Cada quadro é dividido em blocos KxL rectangulares e não sobrepostos Cada bloco no quadro actual e unificado com um bloco no quadro anterior Determinar os deslocamentos horizontais e verticais para esse bloco

32 Estimação de Movimento por Unificação de Bloco
Quadro prévio (t-1) L v ? 2 L v ? 2 Vector de Movimento K u ? 2 ? ? u u 2 2 ? ? K K Área de busca L L O máximo deslocamento na direcção vertical e horizontal são respectivamente delta (u) e delta(v) K K Bloco de Referência Quadro actual (t)

33 Critério de Unificação de Bloco
Os critérios mais usados para unificação de blocos são a diferença absoluta (MAD) média e o erro médio quadrático (MSE). O vector de movimento óptimo (com dois componentes u e v) pode ser expresso usando os critérios MAD e MSE com a expressão apresentada no slide, onde Z é o conjunto de todos números inteiros o que significa que os vectores de movimento têm 1 pixel de acurácia. O factor (k-1) é usado com o pressuposto que a estimação de movimento é feita com o quadro imediatamente anterior. A soma dupla dá-nos essencialmente a diferença absoluta total entre o bloco corrente e o bloco candidato no quadro anterior. O argumento min encontrar o vector de movimento do bloco que produz a diferença absoluta mínima. onde

34 Exemplo da Estimação de Movimento
Blocos da Imagem Prévia Blocos da imagem corrente Assuma que pretende prever a bloco 2x2 mostrado na figura (b) do quadro de referência mostrado na figura (a). Calcule o melhor vector de movimento com base no critério MAD e o correspondente erro de previsão. O bloco corrente é unificado com todos (25 no total) blocos candidatos. A diferença absoluta para cada bloco candidato é mostrada é mostrada na figura (c). Observa-se que a menor diferença é 1 e que o bloco que melhor unifica está dois pixéis acima do actual bloco. Então, o vector movimento (0,-2) significando que não há vector horizontal e que o movimento vertical é 2 pixéis acima. A diferença de previsão é obtida subtraindo o bloco previsto do bloco actual. Observe que a equação do slide anterior usa a erro mínimo absoluto como critério de unificação. Todavia, algumas vezes usa-se o MSE com esta equação. O MSE produz melhor relação sinal ruído que do quadro previsto. Contudo, há uma diferença pequena na qualidade do quadro previsto e tem complexidade superior Por este facto o MAD é usado mais frequentemente. A equação (9.3) estima o vector de movimento com acurácia inteira dos pixels; contudo consegue-se um EM com mais acurácia se o vector de movimento for calculado com acurácia fraccionária dos pixels, especialmente meio pixel. Isto é feito geralmente interpolando os blocos da imagem. Contudo a EM fraccionária tem uma maior complexidade. No sentido de obter o menor erro de predição, o argumento das equações (9.3) e (9.4) devem ser calculadas com todos os blocos candidatos o que é conhecido como Algoritmo de Busca Completa. Serão apresentados outros algoritmos de forma sumária. 8 6 1 3 5 7 9 10 11 13 12 16 19 17 23 27

35 Exemplo da Compensação de Movimento
8 6 1 3 5 7 9 10 11 13 12 16 19 17 23 27

36 ME com busca completa (1)
Os algoritmos de busca completa, fazem uma busca exaustiva do quadro de referência para a melhor unificação da previsão A qualidade da unificação entre um bloco e o candidato para previsão pode ser medida com diferentes critérios: Erro Médio Quadrático (MSE) Soma das Diferenças Absolutas (SAD) Classificação da diferença dos pixels (PDC) A previsão com a menor distância para o bloco previsto é escolhido e as suas coordenadas relativas são codificadas como VM para o bloco

37 ME com busca completa (2)
A complexidade computacional para a EM duma imagem de tamanho X*Y que é dividida em blocos de tamanho W*H pode ser estimada da forma seguinte: Cálculo o critério de unificação SAD para um candidato precisa de 2*W*H operações de adição. Tem que considerar candidatos para todos blocos em X*Y A busca completa tem que ser feita para todos (X/W)*(Y/W) blocos. O número total de operações é : For X=352 Y=288 temos C>10 GAdições/Quadro Para reduzir a complexidade: A área de busca é limitada à vizinhança do bloco. EM é executada com base apenas na luminância C = 2*(W*H)*(X*Y)*[(X/W)*(Y/W)] = (X^2)*(Y^2)

38 Avaliação para técnicas de EM
Um algoritmo de EM é avaliado usando dois factores A eficiência da CM Gm= (Energia do bloco de imagem original)/ (Energia residual da CM) Se a compensação de movimento for adequada a energia residual é pequena e o ganho é alto Complexidade Computacional Deve ser pequena para facilitar a concretização para tempo real É proporcional ao número de pontos testados pelo algoritmo para uma dada área de busca Numa concretização hardware para tempo real o número de passos sequenciais necessários pode também ser importante porque a ME dos blocos individuais pode ser paralelizada

39 Exemplo 9.3 Calcule os VM correspondentes ao quadro apresentado na figura 9.5(b), relativamente mostrada na figura 9.5(b) Assuma um tamanho de bloco 16x16 e uma janela de busca [-16,16] tanto na direcção horizontal como vertical Calcule o ganho da previsão de movimento e estime a complexidade da EM

40 Desempenho da CM (a)Referência (b) Corrente (c)Diferença de Quadros
Imagens de erro com unificação de Busca Completa A sequência de futebol é uma sequência de muito movimento. Se o quadro corrente é previsto com base no quadro anterior, sem estimativa de movimento (os vectores de movimento considerados a 0) a diferença de energia entre quadros é significativa. A figura (c) mostra a diferença de sinal entre quadros. O ganho da previsão é A previsão de movimento é calculada usando as janelas de busca de [-7,7] e [-16,16] . O desempenho é mostrado nas figuras (d) e (e). Observa-se que a janela de busca [-7,7] disponibiliza uma diferença de quadros que é significativamente menor que a figura (c). O ganho da previsão é neste caso A janela de busca reduz ainda mais o erro de energia colocando o ganho de predição em 60.11 (d) Janela de Busca = (e) Janela de Busca =

41 VM para Busca Completa Os vectores de movimento são mostrados na figura acima. Observa-se que a maior parte dos vectores são zero na direcção vertical e horizontal.

42 Histograma dos VM Sequência de futebol
O histograma dos VM é mostrado na figura acima. Observa-se que 177 vectores dum total de 330 têm valor zero. Há 306 vectores no gama de busca [-7,7]. Uma vez que a gama [-7,7] captura a maioria dos VN, disponibiliza um ganho de previsão próximo da janela [-16,16] que é de 60.11 Uma vez que o tamanho de bloco é 240x352 e o tamanho do bloco de movimento é 16x16, há 330 blocos no actual quadro de vídeo. Para cada bloco há 1089 (33x33) blocos candidatos uma vez que a gama de busca é [-16,16]. O cálculo da diferença absoluta total para um bloco 16x16 necessita de 512 operações (256 adições+ 256 subtrações) . Para 1089 blocos candidatos o número total de operações é (1089x512) . Para todo o quadro o núemro aproximado de operações é 184 milhões (557568x330). Observe que os blocos na fronteira do quadro não têm tantas operações. Assim a complexidade é menor que 184 milhões. O código MatLab e a sequência vídeo é disponibilizada no CD.

43 Algoritmos rápidos de EM
No exemplo anterior viu-se que a complexidade da EM para um quadro de vídeo de 240x352 pode ser superior a 100 MOP Geralmente a complexidade do algoritmo de busca completa é muito grande da ordem de 8x ΔuXΔv Foram propostas diversas técnicas para reduzir a complexidade da EM A maioria destes algoritmos é baseada no pressuposto que o erro de previsão cresce monotonamente conforme a busca se move sem ser na direcção de distorção mínima Os algoritmos são mais rápidos que o de busca completa mas menos precisos

44 Busca em 3 passos Bloco com melhor Unificação
Neste algoritmo, os vectores de movimento são buscados em passos múltiplos. No primeiro passo, a função de custo é calculada no centro e em oito localizações circundantes que formam uma grelha 3x3. A localização que produz a melhor função de custo transforma-se no centro do novo passo de busca e a gama de busca reduz-se à metade. Na figura do slide é mostrado um exemplo de cálculo de vector de movimento para uma gama de busca [-7,7]. No primeiro passo, o movimento do vector é calculado em nove pontos {(0,0),(-4,-0), (-4,4),(0,4),(4,4),(4,0),(4,-4) e (0,-4)}. Assuma que a grelha (4,4) produz a menor função de custo. Este ponto da grelha será usado para a busca do vector de movimento no segundo passo. No passo seguinte o vector de movimento é calculado em oito pontos (2,2),(2,4),(2,6),(4,6),(6,6), (6,4) e (4,2). Observe que a distância entre os pontos de busca é agora 2 (comparada com 4 no passo anterior). Assuma psoteriormente que o ponto da grelha (4,6) dá o mínimo da função de custo. No 3º passo a função de custo vai ser calculada para os oito pontos que estão à volta desse ponto da grelha (4,6). O ponto da grelha que fornecer a menor função de custo vais ser escolhido como o melhor vector de movimento. No exemplo, o ponto com neor função de custo vai ser dada pelo ponto (3,6) e portanto o vector de movimento vai ser (3,6). A complexidade vai ser reduzida de (2p+1)^2 (do algorimto de busca completa) para a ordem 1+8 log2 p onde p =delta u=delta v.

45 Busca Logarítmica 2-D Bloco com melhor Unificação
A busca logarítmica 2-D é similar à busca de 3 passos. Contudo, há algumas diferenças importantes. Em cada passo deste algoritmo, a busca é executada apenas em 5 localizações que incluem um ponto médio e quatro pontos nas duas direcções principais: horizontal e vertical. A localização que forneça a função de custo mínima é considerada o centro do próximo passo. Se o óptimo for o centro de 5 localizações a área de busca é diminuída para metade, caso contrário permanece a mesma do passo anterior. Este procedimento continua recursivamente até a os pontos de busca serem reduzidos para 3x3. No passo final, todas as nove localizações são pesquisadas e a posição de distorção mínima é seleccionada como os componentes verticais e horizontais dos vectores de movimento. No slide é apresentado um exemplo do cálculo do VM usando o algoritmo logaritmo de busca 2-D. 1º Passo : O VM é calculado em cinco pontos (0,0),(-4,0), (0,4),(4,0) e (0,-4). Assuma que o ponto da grelha (0,4) tem a menor função de custo. Como se trata dum ponto exterior, vai ser calculada a função de custo correspondente aos pontos (-4,4) e (4,4) com gama de busca idêntica. Assuma que neste sub-passo o ponto da grelha (4,4) tem a função de custo mínima. 2º Passo: Vai ser calculada a função de custo para os pontos da grelha (2,4), (4,6) e (4,2) e comparadas com a função de custo para (4,4). Assuma que a o ponto (4,6) tem a menor função de custo para os 4 pontos. Passo final: calcula-se a função de custo correspondente aos oito pontos à volta de (4,&) e a posição com menor custo é considerada o VM. Na figura do slide, a função de custo é mostrada como sendo localizada no ponto (6,3). Este algoritmo reduz a complexidade de (2p+1)^2 necessária para a busca completa para cerca de 2+7log2 p. Bloco com melhor Unificação

46 Busca em Direcção Conjugada
Neste algoritmo a busca para o VM óptimo é feito em 2 passos. 1ºPasso: a função de custo mínimo é feita numa direcção. No passo seguinte a busca é feita na outra direcção começando com o ponto da grelha encontrado no passo anterior. É mostrado um exemplo na figura do slide onde o componente horizontal do VM óptimo é encontrado primeiro. Em cada passo é calculada a função de custo para três pontos da grelha consecutivos. Primeiro é calculada a função de custo para os pontos (0,-1), (0,0) e (0,1). Assuma que o ponto (0,1) dá a menor função de custo. Uma vez que a direcção de custo mínimo é para a direita, é calculada a função de custo para o ponto (0,2). Em cada passo subsequente, é calculada a função de custo a função de custo para o ponto da grelha à direita. Assuma que a função decresce monotonamente até ao ponto (0,6) isto é custo(0,2) > custo(0,3) > custo (0,4) > custo(0,5) > custo(0,6) < custo(0,7). Como o custo (0,6) é o menor, a coordenada horizontal pata o VM é designada como 6. No passo seguinte, o melhor VM é procurado na direcção vertical. É calculada a função de custo em (-1,6) e (1,6). Se custo (-1,6) > custo(0,6) < custo(1,6), o ponto da grelha (0,6) a função de mínimo custo global. Assuma que neste caso particular a função de custo é mínima para o ponto (-1,6). Portanto, a busca para o componente vertical óptimo será feita para baixo até ser encontrado o valor de custo mínimo. Neste exemplo assume-se que custo(2,6) Z custo (3,6) < custo (4,6). Assim o ponto da grelha (3,6) é considerado como tendo a menor função de custo, fazendo com que o VM seja (3,6). O máximo número de buscas neste caso é (2p+3).

47 Desempenho de MC Busca de 3 passos Busca de direcção conjugada = 47.6
Neste exemplo, é avaliado o desempenho dos métodos 3 passos e direcção conjugada usando os 2 quadros de futebol considerados no Exemplo 9.3. O algoritmo 3 passos e direcção conjugado obtêm ganhos de previsão de 47.6 e 36.7 respectivamente (enquanto o método de busca completa obtém um ganho de 55.64). A figura no slide mostram os quadros de erro de previsão para os algoritmos 3 passos e direcção conjugada. Observe que o algoritmo 3 passos consegue um ganho bastante próximo do método de busca completa com uma redução substancial na complexidade (isto pode ser verificado executando e comparando as rotinas MatLab). O método da direcção conjugada também reduz a complexidade mas o ganho de previsão cai bastante. = 47.6 = 36.7

48 Vectores de Movimento Os vectores de movimento correspondentes aos dois métodos são mostrados na figura.

49 Exemplo 9.5 Imagem Real Imagem Estimada
O futebol é uma sequência vídeo de rápido movimento e, por esse facto, o ganho da previsão de movimento é apenas da ordem dos 50. Neste exemplo, consideramos a sequência de movimento lento Clara, que é uma sequência de vídeo-conferência. As duas figuras em cima mostram o quadro real e o quadro previsto. Uma diferença de quadros directa, isto é sem qualquer previsão de movimento produz um ganho de 360, enquanto o FSA consegue 1580. Como resultado, o débito de bits conseguido é bastante inferior à sequência de futebol, com um nível de qualidade similar. Imagem Real Imagem Estimada

50 Resultados Imagem Real Imagem Estimada

51 Limitações da Busca Rápida
A maioria dos algoritmos de busca rápida Assumem um superfície de erro monótona onde há apenas um mínimo Se este pressuposto for correcto todas técnicas encontram eventualmente esse mínimo global Normalmente uma superfície de erro não é estritamente monótona Nesse caso o algoritmo pode encontrar apenas um mínimo local e fornecer apenas um desempenho sub-óptimo. No sentido de evitar um mínimo local, os pontos de busca devem estar bem espalhados

52 Estimação de Movimento Bidireccional
A estimação do movimento tem sido feita com previsões para a frente O quadro corrente pode ser previsto do quadro passado para satisfazer a casualidade Pode-se conseguir melhor desempenho com a informação adicional de quadros futuros Para conseguí-lo temos que atrasar a EM alguns quadros A maior parte das normas de codificação de vídeo usam previsão baseada em quadros passados e futuros.

53 Estimação do Movimento dos componentes chroma
Num vídeo a cores existem três componentes de cor As técnicas de EM podem ser aplicadas indivualmente a cada um dos componentes de cor Há uma forte correlação entre os VM dos diferentes componentes É usado o VM do Y para CM dos componentes Cr e Cb É necessário usar um factor de escala pelo facto dos componentes Cr e Cb terem tamanho diferente do Y

54 Normas de Compressão Vídeo
Motion JPEG MPEG-1 MPEG-2 MPEG-4 H.261 H.263,H.263+,H26L Comparação de Desempenho dos Codecs

55 História dos Codecs Nos últimos 10 anos, foram desenvolvidas uma série de normas de compressão vídeo para diferentes aplicações. O H o H.263 forma desenvolvidos pelo ITU (antigo CCITT), para vídeo-telefone e para aplicações de vídeo-conferência suportadas pela RDIS. Uma série de normas de codificação vídeo de âmbito geral foram desenvolvidas pelo Motion Pictures Expert Group (MPEG) , da ISO. Estas normas são conhecidas como MPEG-1, MPEG2 e MPEG-4 O MPEG-1 especifica uma representação codificada que pode ser usada para compactar sequências de vídeo até um débito máximo de 1.5Mbit/. Foi desenvolvido em resposta è necessidade crescente para representar video compactado num variedade de meios de armazemaneto digital tal como CDs, DAT, discos magnéticos e ópticos. O MPEG-2 foi concretizado para atingir débitos da ordem de 50Mbit/s e adequado para aplicações que precisam de vídeo e áudio de alta qualidade. O MPEG-2 foi construído sobre o MPEG-1 suportanto vídeo entrelaçado e uma série de funcionalidades avançadas como aquelas que suportam a Televisão de Alta Definição (HDTV). Apresenta-se a seguir uma descrição resumida das normas.

56 CODEC Vídeo Genérico

57 Motion-JPEG O codec não normalizado mais simples
Usa o norma JPEG para imagens fixas para cada quadro individualmente Como não há EM a complexidade do algoritmo de codificação é muito pequena O desempenho de codificação não é muito bom Não explora a correlação temporal entre os quadros de vídeo Usado por muitas das primeiras aplicações de vídeo

58 MPEG-1 Utiliza algoritmos de compressão eficientes para dados áudio e vídeo completamente sincronizados Atinge um débito máximo de 1.5 Mb/seg Tem como objectivo: Armazenamento de vídeo em CD-Rom e a sua transmissão sob os mais diversos tipos de média digital

59 Codificador de Vídeo MPEG-1
Regulator Regulator Encoded Encoded Reordered Reordered + + + + Block Block Block Block M M Bitstream Bitstream Input Video Input Video VLC VLC Buffer Buffer Buffer DCT DCT Quantizer Quantizer U U Frames Frames - - X X Block Block Dequantizer Dequantizer Block Block IDCT IDCT A figura mostra o esquema dum codificador MPEG-1. É usada uma CM baseada em blocos para remover a redundância temporal. A correlação espacial residual nos quadros de erro previstos é posteriormente reduzida usando a a codificação DCT por blocos, similar à usada no JPEG. + + + Motion Compensation Predictor Motion Motion Compensation Compensation Predictor Predictor Motion Vectors Motion Vectors Motion Motion Estimator Estimator

60 Tipos de quadro MPEG Conflito entre acesso aleatório e taxa de compressão! 3 categorias de quadros: I – quadros INTRA codificados que são imagens auto contidas. Dão pontos de acesso na sequência Taxa de compressão moderadas P – quadros PREVISTOS com base na diferença bloco-a-bloco com o quadro anterior. Baseados em macroblocos (16x16 (8x8) pixels no espaço de luminancia(crominância)). B – quadros BI-DIRECTIONAIS que se baseiam na diferença entre o último e o próximo quadro. Não suportados por todas concretizações MPEG-1.

61 GOP (Grupo de Figuras) no MPEG
Ilustra-se a relação entre os três tipos de quadros num grupo de figuras ou de quadros (GOP). Um GOP começa com um quadro do tipo I e termina na última figura anterior ao próximo quadro do tipo I. O comprimento do GOP é flexível mas é o tamanho típico. Na figura o GOP tem comprimento 9. Como os quadros do tipo B são previstos com base tanto nos quadros de referência prévios como futuros, os quadros são reordenados antes da previsão do movimento e codificação. Os quadros são codificados na seguinte ordem: I1,P1,B1,B2,P2,I2,B5,B6. Enviar uma sequência desordenada requer memória adicional tanto no codificador como no descodificador e também introduz atraso. Embora um número grande de quadros B permita um maior desempenho de compressão, o número de quadros B entre dois quadros de referência é mantido pequeno para reduzir o custo e minimizar o atraso. Foi determinado que quadros I apenas exige o dobro da largura de banda que a codificação de IBBP. Se o atraso correspondente a IBBP for inaceitável uma sequência IB pode ser compromisso útil.

62 Descodificador Vídeo MPEG-1
Coded Coded VLC Decoder and Demultiplexer VLC Decoder VLC Decoder Bitstream Bitstream Inverse Quantizer Inverse Inverse Inverse DCT Inverse Inverse + and and + + Quantizer Quantizer DCT DCT Demultiplexer Demultiplexer Reconstructed Reconstructed Motion Predicted Frame Motion Predicted Frame Frames Frames Motion Compensator Predictor Motion Motion A descodificação do vídeo MPEG-1 é o inverso do processo de codificação. A cadeia de bits codificada é desmultiplexada para se obter os vectores de movimento, a informação de quantificação e os coeficientes DCT codificados com base na entropia. Um quadro I é obtido em três passos. Os coeficientes DCT são descodificados. São a sequir desquantizados e calculada a transformada DCT inversa. Isto completa a reconstrução do quadro do tipo I. Os quadros P são obtidos em dois passos. No primeiro passo o quadro de erro correspondente é calculado descodificando o quadro de erro compactado com um procedimento similar à reconstrução do quadro I. No passo seguinte o quadro previsto é calculado aplicando o VM à referência prévia (quadro do tipo I ou do tipo P). O quadro previsto e o de erro são então adicionados para obter o quadro P. O quadro do tipo B é calculado depois dos seus quadros de referência (anterior e posterior) serem calculados. Cada bloco do quadro B é tipicamente predito por CM dos quadros de referência passado e futuro. O bloco final é calculado interpolando os dois blocos previstos. Compensator Compensator Motion Vectors Motion Vectors Predictor Predictor

63 MPEG-2 Uma forma mais genérica de multiplexar áudio e vídeo.
Define cadeias elementares (elementary streams), incluindo áudio e vídeo mas também incluindo cadeias de dados que podem ser sincronizadas com áudio e vídeo como por exemplo sub-títulos. Cada uma das cadeias é primeiro dividida em pacotes com etiquetas temporais. A saída do empacotador é uma Packetised Elementary Stream (PES). As PES’s para áudio e vídeo são então multiplexadas conjuntamente para uma uma única saída a transmitir. O program stream (PS) é usado para multiplexar conjuntamente cadeias elementares que tenham uma base de tempo comum e precisam de ser mostradas de forma sincronizada. A cadeia de transporte (transport stream) é usada para multiplexar cadeias que não tenham uma base de tempo comum

64 MPEG-2 Permite débitos de 1.5 a 80 Mbit/seg É similar ao MPEG-1
inclui extensões para uma larga gama de aplicações Sintaxe para codificação eficiente de vídeo emtrelaçado Permite codidficação da crominância a 4:2:0, 4:2:2 e 4:4:4 10 bits DCT para previsão AC Tabelas VLC Disponibiliza funcionalidades para Transmitir sinais multimédia multi-canal de alta qualidade para difusão terreste, satélite ou redes de banda larga Suporta uma variedade de formatos de pacotes, correcção de erros adequada para TV cabo e ligações satélite

65 MPEG-2 Outras funcionalidades importantes:
Extensões escaláveis que permitem a divisão dum sinal de vídeo continuo em 2 ou mais cadeias codificadas que representam o vídeo a diferentes Resoluções (escalabilidade espacial) Qualidade da imagem (escalabilidade SNR) Taxas de imagens (escalabilidade temporal) O mesmo sinal pode servir para TV de alta definição e TV normal

66 Codificador e Empacotador MPEG-2
Esquema do codificador vídeo e áudio MPEG-2 e esquema de empacotamento adequado para transmissão através da rede.

67 Níveis e Perfis MPEG-2 Baixo Alto 1440 Níveis Simples Principal
Escalável SNR Escalável espacial Alto Perfil 4:2:2 Baixo 4:2:0 352x288 4 Mbit/s I,P,B 720x756 15 Mbit/s I,P 4:2:0,4:2:2 20 Mbit/s 4:2:2 50 Mbit/s Alto 1440 1440x1152 60 Mbit/s 4:2:0, 4:2:2 80 Mbit/s 1920x1152 100 Mbit/s A norma MPEG-2 está dividida em 4 níveis, dependendo da complexidade (ver tabela). Cada nível está posteriormente dividido em 6 perfis dependendo das funcionalidades especiais do algoritmo de codificação. Embora haja 24 combinações possíveis de níveis e perfis nem todas foram definidas. Os níveis e perfis para diferentes aplicações são mostradas na tabela. O perfil simples do nível principal não usa quadros B, conseguindo-se uma concretização hardware mais simples. O perfil principal foi concebido para a maior parte das aplicações . O algoritmo do nível mais baixo suporta suporta resolução SIF (352x288) enquanto que o nível principal suporta TV com definição normal. O nível Alto 1440 suporta resolução de alta definição com relação de dimensão 4:3 que é o dobro (1440x1152) da TV normal. O vídeo de alta definição 16:9 (1920x1152) é suportado no nível Alto. A tabela acima mostra a aplicação deste perfil a diferentes níveis. Os perfis SNR e Espacial vídeo escalável a diferentes resoluções e a diferentes débitos. Os perfis simples, principal, SNR e espacial suportam apenas amostragem de cor 4:2:0. O nível mais alto suporta tanto amostragem 4:2:0 como 4:2:2 bem como escalabilidade SNR e espacial. Foi defindo um perfil especial 4:2:2 no MPEG-2 para aumentar a compatibilidade com os equipamentos de produção digital com mais baixa complexidade que o nível mais alto.

68 Perfis e níveis MPEG-2 O MPEG-1 é usado apenas para armazenamento de vídeo a baixo débito Nível Tamanho Pixels/seg Débito (Mbits/s) Aplicações Baixo 352x288x30 3 M 4 Qualidade VHS Prncipal 720x576x30 12 M 15 TV Estúdio Alto 1440x1152x60 96 M 60 HDTV assinante Muito Alto 1920x1152x60 128 M 80 Produção Filme

69 MPEG-4 MPEG-1 e MPEG-2 ME inter-quadro para remover redundância temporal DCT para remover correlação espacial nos quadros de erro Conseguem Bom desempenho de codificação relativamente a Taxa de Bits e Qualidade subjectiva Maior desvantagem Não disponibilizam funcionalidades de acesso ao conteúdo Viu-se que as normas MPEG1 e MPEG2 usam estimação de movimento inter-quadro para remover a correlação temporal e a DCT para remover a correlação espacial nos quadros de erro. Estas duas normas disponibilizam bom desempenho na codificação de vídeo relativamente à taxa de bits e qualidade subjectiva. Contudo uma das maiores desvantagens destas normas é não disponibilizarem funcionalidades de acesso ao conteúdo.

70 MPEG-4 Definido mais recentemente Disponibiliza: Centrado no AVO
Técnicas para armazenamento, transmissão e manipulação de Texturas naturais e sintetizadas Imagem e Vídeo em ambientes multimédia a uma larga gama de débitos Centrado no AVO AVO (Audio-Visual Object) Consequentemente a ISO estabeleceu recentemente uma norma nova para codificação de vídeo e áudeo chamada MPEG-4. Esta norma nova disponibiliza técnicas para o armazenamento, transmissão e manipulação de texturas naturais e sintéticas, dados de imagens e vídeo em ambientes multimédia sobre uma larga gama de taxa de bits. A concepção do MPEG-4 é centrada numa unidade básica chamada Audio-Visual Object (AVO). Uma cena é segmentada em fundo e primeiro plano que por sua vez é representado por objectos vídeo.

71 MPEG-4 “Orientado ao Objecto (OO)”
Mas: actuais concretizações são quadro total O cliente pode interagir com o conteúdo Escalabilidade baseada no conteúdo Reutilização de codificação Comportamento associado aos objectos audio-visuais Mas: problemas de compatibilidade com concretizações proprietárias do MPEG-4

72 Uma cena MPEG-4

73 Objectos Segmentados no MPEG-4

74 Mesh 2D-Animado Para além do código baseado em objectos
O MPEG-4 incorpora técnicas para representar imagens sintéticas Usa o VRML para sintetizar vídeo animado Modelação mesh 2-D para representar imagens como a face humana

75 Rede 2D Animada Correspondência da textura na rede
Armazena os vértices da rede e os parâmetros de movimento

76 Estrutura das ferramentas para representar vídeo natural
Os algoritmos para codificação de vídeo e imagem do MPEG-4 Dão uma representação eficiente de objectos visuais de forma arbitrária Suportam a maioria das funcionalidades do MPEG-1 e MPEG-2 Compressão eficiente de sequências de imagens rectangulares para vários Níveis de formatos de entrada,Taxa de Quadros, Profundidade de pixel,Taxa de bits, Níveis de escalabilidade espacial, temporal e de qualidade

77 Funcionalidades convencionais baseados no conteúdo
Compromisso entre débito de bits e funcionalidades MPEG-4 a débito baixo é similar ao MPEG-1/2 VOP (Video Object Picture) é codificada com CM seguido da codificação da textura Para codificação de funcionalidades de conteúdo com a sequência de vídeo a conter objectos de forma arbitraria Codifica-se a forma e transparência

78 Codificador Vídeo MPEG-4
A figura apresenta sumariamente a abordagem básica dos algoritmos vídeo MPEG-4 para sequências de imagens de forma arbitrária. A estrututra básica de codificação envolve uma codificação de forma (para OVs de forma arbitrária) e CM, bem como codificação da textura baseada em DCT (com DCT normal 8x8 ou DCT adaptável à forma). Uma vantagem básica da abordagem de codificação baseada no conteúdo do MPEG-4 é que a eficiência da compressão pode ser significativamente melhorada para algumas sequências de vídeo se usar ferramentas dedicadas de previsão de movimento para cada objecto na cena. Existem algumas técnicas de previsão que permitem codificação eficiente e apresentação flexível dos objectos. Em certas situações uma técnica conhecida como SPRITE panorama do MPEG-4 pode ser útil para conseguir um desempenho superior.

79 Exemplo de codificação sprite duma sequência vídeo
Considere uma sequência de vídeo em que uma pessoa caminha numa rua (parte a da figura). Uma vez que a pessoa anda devagar muitas imagens consecutivas têm fundo similar e o fundo pode mover-se lentamente devido a movimentos ou operação da câmara. Uma imagem com panorama sprite pode ser gerada usando um fundo estático (a imagem da rua). O objecto da frente (a pessoa) é separada do fundo. Uma imagem de panorama (b) e a imagem da pessoa são separadas e enviadas uma única vez no início para o receptor. Estas imagens são colocadas no buffer de sprite do receptor. Nos quadros consecutivos, a posição da pessoa no panorama e os parâmetros da câmara (se houver) são enviados para o receptor. O receptor deve ser capaz de reconstruir os quadros individuais da imagem de panorama e da figura da pessoa. Uma vez que os quadros individuais e são representadas apenas pelas operações de câmara e pela posição dos objectos consegue-se um alto desempenho de compressão por este método.

80 Estrutura Lógica duma cena
Para além do suporte à codificação de objectos individuais o MPEG-4 também fornece facilidades para compor estes objectos numa cena. A informação de composição necessária constitui a descrição da cena que é então codificada e transmitida conjuntamente com os objectos média. Tomando como ponto de partida a VRML, o grupo MPEG desenvolveu uma linguagem binária para descrição de cenas chamada BIFS (Binary Format for Scenes). Para facilitar o desenvolvimento da autoria, manipulação e interacção, a descrição das cenas é codificada de forma independente das cadeias relacionadas com os objectos média primitivos. Deve ter-se cuidado especial com a identificação de parâmetros pertencentes à descrição da cena. Isto é feito diferenciando os parâmetros que são usados para aumentar a eficiência de codificação dum objecto (VM nos algoritmos de codificação de vídeo) e os usados como modificadores de um objecto (isto é a posição do objecto na cena). Uma vez que o MPEG-4 deve permitir a modificação do último conjunto de parâmetros sem ter que descodificar os objectos de media primitivos, esses parâmetros devem ser colocados na descrição da cena e não nos objectos primitivos. Uma cena MPEG-4 pode ser representada por uma estrutura hierárquica usando uma grafo directo. Cada nó do grafo é um objecto média como mostrado na figura. Nós primitivos são os do nível mais baixo da árvore e os de cima são os nós compostos. A estrutura em árvore pode não ser estática; os atributos dos nós podem mudar e os nós podem ser adicionados, substituídos e removidos. A estrutura lógica fornece uma maneira eficiente de executar a codificação baseada em objectos.

81 Norma H.261 O MPEG-1 e MPEG-2 foram concebidos para aplicações de propósito geral Para conseguir melhor desempenho os codificadores são bastante mais complexos que os descodificadores Esta abordagem é adequada quando há muito menos codificadores que descodificadores Para videotelefone este pressuposto não é verdadeiro Tanto o codificador como o descodificador devem ser baratos para tornar os produtos menos caros para os consumidores

82 H.261 Similar ao MPEG-1 Um codec vídeo para débitos video de {1-30}x64 (px64, p de 1 a 30) kbps. Dois formatos de imagem diferentes: CIF e QCIF. Foi concebido para aplicações de video-conferência e é suposto transportar vídeo sobre RDIS. Optimiza a utilização de largura de banda estabelecendo um compromisso entre qualidade contra movimento Imagens com rápidas mudanças têm pior qualidade que imagens quase estáticas

83 H.263 Versão melhorada do H.261. As diferenças principais são:
Usa a mesma DCT e mesma técnica para MC Mesma qualidade com metade do débito As diferenças principais são: Usa CM de meio pixel para reduzir a energia DFD Codificação de comprimento variável melhorada (codificação aritmética como opção) Modos opcionais incluem VM sem restrições Modo de previsão de movimento avançado incluindo CM de blocos sobrepostos. Um modo que combina previsão bidireccional com a prévia (modo PB) Suporta uma larga gama de formatos de imagem (4CIF,16 CIF)

84 H.263+ Melhoramentos adicionais sobre o H.263 para aumentar
gama de aplicação Desempenho de compressão Aceita novos tipos de imagens Imagens escaláveis Formatos do utilizador Novos modos de codificação Codificação avançada intra-quadro Filtro para “deblocking” Selecção de imagens de referência

85 H.26L Em desenvolvimento pelos peritos do ITU
Principal objectivo:Um algoritmo de codificação simples para aumentar o desempenho da compressão Adicionalmente Representação em pacotes de vídeo Amigável para a rede Orientada para aplicações interactivas (videotelefone) e não interactivas (armazenamento, difusão,…) Disponibiliza uma camada de codificação vídeo (VCL) Melhoria significativa na taxa de distorção Uma camada de rede para difusão de vídeo sobre um tipo particular de rede Desenvolvida para transportar vídeo sobre RTP/IP ou sistemas sem fios 3G

86 Desempenho das Normas CODEC
O principal objectivo de qualquer CODEC é bom desempenho de da codificação Têm diferente complexidade e desempenho de codificação É dificil de comparar porque são usados em contextos diferentes e o débito pretendido é diferente

87 Desempenho da Codificação Vídeo SIF

88 Desempenho da Codificação Vídeo CCIR

89 Vídeo Bream

90 MPEG-1 vs MPEG-4 a 1.1 Mbits/s

91 H.263 vs MPEG-4 a Mbits/s

92 H.263 vs MPEG-4 a 56 Kbits/s