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1 Hbrid Video Coding Principle of Hbrid Video Coding Motion-Compensated Prediction Bit Allocation Motion Models Motion Estimation Efficienc of Hbrid Video Coding Thomas Wiegand: Digital Image Communication Hbrid Video Coding It has been customar in the past to transmit successive complete images of the transmitted picture. [...] In accordance with this invention, this difficult is avoided b transmitting onl the difference between successive images of the object. Thomas Wiegand: Digital Image Communication Hbrid Video Coding
2 Hbrid Video Encoder s[ t,, ] u[ t,, ] - Decoder Intra/Inter sˆ [ t,, ] Coder Control Intra-Frame DCT Coder Motion- Compensated Predictor Motion Estimator Intra-Frame Decoder u s Control Data DCT Coefficients [ t,, ] [ t,, ] Motion Data Thomas Wiegand: Digital Image Communication Hbrid Video Coding 3 Hbrid Video Decoder Control Data DCT Coefficients Motion Data Decoder Intra/Inter sˆ [ t,, ] Motion- Compensated Predictor Intra-Frame Decoder u s [ t,, ] [ t,, ] Thomas Wiegand: Digital Image Communication Hbrid Video Coding 4
3 Motion-Compensated Prediction Moving object Stationar background Previous frame t Current frame Displaced object time t Prediction for the luminance signal s[,,t] within the moving object: [ ] d d sˆ t,, = s ( d, d, t t) Thomas Wiegand: Digital Image Communication Hbrid Video Coding 5 from: Girod Motion-Compensated Prediction: Eample Frame s[,,t-] (previous) Frame s[,,t] (current) Partition of frame into blocks (schematic) Frame with displacement vectors Difference between motioncompensated prediction and current frame u[,,t] Referenced blocks in frame Thomas Wiegand: Digital Image Communication Hbrid Video Coding 6
4 Rate-constrained Motion Estimation Bit-rate R Motion vector rate R m D Prediction error rate R u Optimum trade-off: dd = dd dr dr m u Displacement error variance Displacement error variance can be influenced via Block-size, quantization of motion parameters Choice of motion model from: Girod Thomas Wiegand: Digital Image Communication Hbrid Video Coding 7 Rate-Constrained Coder Control Efficienc increase via adding coding modes What part of the image should be coded using what method? Problem can be posed as: minimize distortion D subject to a rate constraint R c min { D } s.t. R<Rc Coder Control using Lagrangian optimization: Solve an unconstrained minimization problem min { D + λ R } [Everett III 963], [Shoham, Gersho 988], [Chou, Lookabaugh, Gra 989] Thomas Wiegand: Digital Image Communication Hbrid Video Coding 8
5 Lagrangian Optimization in Video Coding A number of interactions are often neglected Temporal dependenc due DPCM loop Spatial dependenc of coding decisions Conditional entrop coding Rate-Constrained Motion Estimation [Sullivan, Baker 99]: min {D m + λ R m } Distortion after Lagrange parameter Number of bits for motion vector Rate-Constrained Mode Decision [Wiegand, et al. 996]: min {D + λ R} Distortion after reconstruction Lagrange parameter Number of bits for coding mode Thomas Wiegand: Digital Image Communication Hbrid Video Coding 9 Camera Models Natural camera-view scenes are projected from the 3-D world into the -D image plane A camera model can be used to describe projection, lens and sampling Perspective projection model Orthographic projection model F Focal point z Image position p = F 3D Position X P = Y Z z Image position p = F 3-D position X P = Y Z Image plane F = X Z F = Y Z Image plane CanbeusedwhenF«Z for all considered points = X = Y Thomas Wiegand: Digital Image Communication Hbrid Video Coding
6 Motion Models Motion in 3-D space corresponds to displacements in the image plane Motion compensation in the image plane is conducted to provide a prediction signal for efficient video compression Efficient motion-compensated prediction often uses side information to transmit the displacements Displacements must be efficientl represented for video compression Motion models relate 3-D motion to displacements assuming reasonable restrictions of the motion and objects in the 3-D world Motion Model d = = f( a,, ), d = = f( b,, ), : location in previous image, : location in current image ab, : vector of motion coefficients d, d : displacements Thomas Wiegand: Digital Image Communication Hbrid Video Coding Mathematical model: d = a + a + a, d = b + b + b c c c c Restrictions: Perspective Motion Model Rotation and scaling of a rigid bod in 3-D space, but no translation Translation, rotation, and scaling of a planar patch in 3-D Advantage: corresponds to perspective projection model Disadvantage: hperbolic motion function Thomas Wiegand: Digital Image Communication Hbrid Video Coding
7 Orthographic Motion Models Translational motion model d = a, d = b 4-Parameter motion model: translation, zoom (isotropic Scaling), rotation in image plane d = a + a + a3 d = b a + a Affine motion model: 3 Parabolic motion model d = a+ a + a 3 + a 4 + a 5 + a 6 d = b+ b+ b+ b + b + b d = a + a + a3 d = b + b + b Can also be viewed as Talor epansions of perspective motion model Thomas Wiegand: Digital Image Communication Hbrid Video Coding 3 Impact of the Affine Parameters 5 d = a translation d = a scaling d = a3 sheering Thomas Wiegand: Digital Image Communication Hbrid Video Coding 4
8 Impact of the Parabolic Parameters 5 d = a d = a d = a Thomas Wiegand: Digital Image Communication Hbrid Video Coding 5 Impact of the Perspective Parameters d = + c d = + c Thomas Wiegand: Digital Image Communication Hbrid Video Coding 6
9 Differential Motion Estimation Assume small displacements d,d : ut (,, ) = st (,, ) std ˆ(,,,, d) s ( t,, t) s ( t,, t) st (,, ) s ( t,, t) d d Displace frame difference Horizontal and vertical gradient of image signal S Aperture problem: several observations required Inaccurate for displacements >.5 pel multigrid methods, iteration Minimize B B min u ( t,, ) = = Thomas Wiegand: Digital Image Communication Hbrid Video Coding 7 Gradient-Based Affine Refinement Displacement vector field is represented as Combination = a + a + a3 = b + b + b 3 s s ut (,, ) st (,, ) s ( t,, t) + ( a+ a + a 3 ) + ( b+ b + b 3 ) a ields a sstem of linear equations: a s s s s s s a 3 u = s s,,,,, b b b 3 Sstem can be solved using, e.g., pseudo-inverse, B B minimizing argmin u (,, t) a a a b b b,, 3,,, 3 = = Thomas Wiegand: Digital Image Communication Hbrid Video Coding 8
10 Principle of Blockmatching Subdivide ever image into square blocks Find one displacement vector for each block Within a search range, find a best match that minimizes an error measure. search range in previous frame S k- Block of curent frame S k Thomas Wiegand: Digital Image Communication Hbrid Video Coding 9 Blockmatching: : Error Measure Mean squared error (sum of squared errors) B B SSE( d, d ) = [ s(,, t) s ( d, d, t t)] = = Sum of absolute differences B B SAD( d, d ) = s(,, t) s ( d, d, t t) = = Approimatel same performance SAD less comple for some architectures Thomas Wiegand: Digital Image Communication Hbrid Video Coding
11 Blockmatching: : Search Strategies I Full search All possible displacements within the search range are compared. d Computationall epensive Highl regular, parallelizable d Thomas Wiegand: Digital Image Communication Hbrid Video Coding Block matching: Search Strategies II D logarithmic search (Jain + Jain, 98) Iterative comparison of error measure values at 5 neighboring points Logarithmic refinement of the search pattern if best match is in the center of the 5-point pattern center of search pattern touches the border of the search range d d from: Girod Thomas Wiegand: Digital Image Communication Hbrid Video Coding
12 Block matching: Search Strategies III Computational Compleit Block comparisons a b D logarithmic full search Eample: ma. horizontal, vertical displacement = 6 integer-pel accurac a - for special vector (,6) b-worstcase from: Girod Thomas Wiegand: Digital Image Communication Hbrid Video Coding 3 Block Comparison Speed-Ups Triangle inequalities for SAD and SSE S S k k ( S S k ) = S k S k k block block block block s s S S = S S ( k k ) k k k k block N block N block block number of terms in sum Strateg:.Compute partial sums for blocks in current and previous frame.compare blocks based on partial sums 3.Omit full block comparison, if partial sums indicate worse error measure than previous best result Performance: > speed up of full search block matching reported b emploing.sum over 66 block.row wise block projection 3.Column wise block projection (Lin + Tai, IEEE Tr. Commun., Ma 97) Thomas Wiegand: Digital Image Communication Hbrid Video Coding 4
13 Sub-pel Translational Motion Motion vectors are often not restricted to onl point into the integer-pel grid of the reference frame Tpical sub-pel accuracies: half-pel and quarter-pel Sub-pel positions are often estimated b refinement d d Thomas Wiegand: Digital Image Communication Hbrid Video Coding 5 Histor of Motion Compensation Intraframe coding: onl spatial correlation eploited Compleit DCT [Ahmed, Natarajan, Rao 974], JPEG [99] increase Conditional replenishment H. [984] (DPCM, scalar quantization) Frame difference coding H. Version [988] Motion compensation: integer-pel accurate displacements H.6 [99] Half-pel accurate MPEG- [993], MPEG-/H.6 [994] Variable block-size (66 & 88) H.63 [996], MPEG-4 [999] Variable block-size (66 44) and multi-frame H.6L [] Thomas Wiegand: Digital Image Communication Hbrid Video Coding 6
14 PSNR [db] Milestones in Video Coding Variable block size (66 44) + quarter-pel + multi-frame (H.6L, ) Variable block size (66 88) (H.63, 996) + quarter-pel (MPEG-4, 998) Bit-rate Reduction: 75% Half-pel (MPEG- 993 MPEG- 994) Conditional Replenishment (H.) Integer-pel motion compensation (H.6, 99) Intraframe DCT coding (JPEG, 99) 3 Foreman Hz, QCIF frames Rate [kbit/s] Frame Difference coding (H. 988) Thomas Wiegand: Digital Image Communication Hbrid Video Coding 7 PSNR [db] Milestones in Video Coding Variable block size (66 44) + quarter-pel + multi-frame (H.6L, ) Visual Comparison Variable block size (66 88) (H.63, 996) + quarter-pel (MPEG-4, 998) Half-pel (MPEG- 993 MPEG- 994) Conditional Replenishment (H.) Integer-pel motion compensation (H.6, 99) Intraframe DCT coding (JPEG, 99) 3 Frame Difference coding (H. 988) Rate [kbit/s] Foreman Hz, QCIF frames Thomas Wiegand: Digital Image Communication Hbrid Video Coding 8
15 kbit/s, Hz Intraframe DCT coding No (JPEG, 99) Variable block size (66 44) + quarter-pel + multi-frame (H.6L, ) Thomas Wiegand: Digital Image Communication Hbrid Video Coding 9 Summar Video coding as a hbrid of and prediction error coding Lagrangian bit-allocation rules specif constant slope allocation to motion coefficients and prediction error Motion models can represent various kinds of motions In practice: affine or 8-parameter model for camera motion, translational model for small blocks Differential methods calculate displacement from spatial and temporal differences in the image signal. Block matching computes error measure for candidate displacements and finds best match. Speed up block matching b search methods and b clever application of triangle inequalit Hbrid video coding has been drasticall improved b enhanced capabilities Thomas Wiegand: Digital Image Communication Hbrid Video Coding 3
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