comunicaŢii voip și servicii multimedia de reȚeastud.usv.ro/cvoipsmr/curs8/cvoipsmr-viii.pdf-...
TRANSCRIPT
COMUNICAŢII VoIP și SERVICII MULTIMEDIA DE REȚEA
CURS VII I - COMPRESIA CONȚINUTULUI MULTIMEDIA
RCC –CVoIPSMR
Conținut
• Elemente specifice compresiei de date
• Digitalizarea și compresia semnalului vocal
• Imagini fixe / fișiere grafice - compresia JPEG
• Imagini în mișcare / filme - compresia MPEG
• Limitări ale compresiei cu pierderi
• Compresii fără pierderi
• Studiu de caz
Elemente specifice compresiei de date- Servicii multimedia de rețea (servicii cu componentă multimedia)
- Proces de pregătire a informației video și audio
- Informația cu conținut multimedia ◦ trebuie convertită digital și apoi compresată pentru a minimiza necesarul de lățime de bandă
- Metode de formatare a informației◦ Analiza surselor de informații
◦ Codarea semnalelor
◦ Limite ale compresiei
- Tehnici de compresie pentru transmisii audio sau video◦ JPEG, MPEG, MP3
Compresia de date- Pregătirea fluxurilor de informații și compresia datelor
- Procesul de conversie din format analogic in format digital◦ Eșantionare
◦ Cuantizare
◦ Codare
◦ PCM (Pulse Code Modulation)
- Tehnici comune de compresie◦ Pentru imagini și filme (JPEG, MPEG)
◦ Sursele de informații pot avea zone redundante care pot fi codate și eliminate din transmisie
◦ Limite ale compresiei cu pierderi (Shannon)
◦ Tehnici de compresie cu pierderi (codări Huffman, RLE - run-length)
Compresia de date- Avantajele compresiei
◦ Mai puțină energie consumată pentru transmisie
◦ Necesar mai redus de lățime de bandă
◦ Creștere a eficienței sistemelor de comunicație
- Dezavantaje◦ Costuri suplimentare pentru procesul de codificare/decodificare
◦ Complexitate ridicată la nivel de algoritm specific
◦ Întârzieri ale transmisiei, datorită timpilor necesari pentru prelucrarea informației
Compresia de date- Tipuri de compresii
◦ Cu pierderi◦ Unele informații mai puțin importante sau informații redundante pot eliminate din fluxul de comunicații
◦ De ex. în procesul de eșantionare a semnalului vocal
◦ Fără pierderi◦ Datele compresate pot fi reconvertite la forma originală
◦ De obicei aplicată biților obținuți după eșantionare
Digitalizare și compresie – Eșantionare- Semnal de intrare – semnal vocal – semnal analogic
- Conversia semnalului de intrare în semnal digital◦ Eșantionare
◦ Extragerea unui eșantioane din semnalul inițial
◦ Excluderea/pierderea secțiunilor neeșantionate
◦ Compresia cu pierderi
- Tehnici de eșantionare◦ Respecta teorema Nyquist – cel puțin 2 eșantioane dintr-un spectru sunt necesare pentru a putea
reconstrui respectivul spectru◦ Pulse amplitude modulation (PAM) - metoda practică și comun utilizată
◦ Pulse width modulation (PWM) - utilizată in sisteme analogice cu control la distanță
◦ Pulse position modulation (PPM) – cea mai bună dar costisitoare
Digitalizare și compresie – CuantizareCuantizare și distorsionarea semnalului
◦ Eșantioanelor preluate din semnalul inițial li se asociază valori numerice – nivel de cuantizare
◦ Exprimate cu ajutorul unui anumit număr de biți
◦ Efecte◦ Rotunjirea valorilor la un anumit nivel duce la
◦ pierderea de informații și
◦ implicit la distorsiuni
◦ Distorsiunea ◦ Diferența dintre
◦ semnalul inițial (X) și
◦ semnalul corespondent obținut în urma cuantizării (X^)
◦ Exprimată prin abaterea pătratică (squared-error distortion)
Imagini fixe – compresia JPEG- Algoritmul de compresie determină lățimea de bandă utilizată de comunicație
- Imaginile fixe – fișiere grafice – ex. fotografie
- Standardul de compresie JPEG◦ JPEG - Joint Photographic Experts Group
◦ Compresie cu pierdere de informație (diferențe la recepție/decompresie față de original)
◦ Procesarea JPEG◦ Discretizarea - discrete cosine transform (DCT) - conversia în matrice de valori
◦ Cuantizarea – asocierea de numere valorilor din matrice
◦ Compresia (codarea) - compactarea
Fișierele grafice- Tipuri de fișiere grafice
◦ Fotografii – fără conținut digital
◦ Imagini – conțin date digitale care pot fi transmise in rețea
- O imagine poate fi:◦ Formată din blocuri de imagine – pixeli (m x n)
◦ Monocromă (alb-negru) ◦ Biți 0 și 1 pentru pixelii negri si albi
◦ Sau nuanțe de gri (8 biți – 256 de nuanțe)
◦ Color◦ Combinații ale culorilor primare (RGB)
◦ 3 culori x 8 biți = 24 biți/pixel (224 culori)
◦ JPEG – 224
◦ GIF (graphics interchange format ) - 28 = 256
Discretizarea (procesare JPEG)- DCT (discrete cosine transform)
◦ Proces de compresie cu pierderi
◦ Divizarea unei imagini in blocuri standard de N x N pixeli
◦ Formare matrice cu valori ale intensităților luminoase din diferite puncte ale imaginii
◦ Conversia valorilor prin normalizare si reducerea valorilor
◦ Obiectivul este obținerea a cât mai multe valori de 0 in locul numerelor mici,
◦ pentru a reduce lățimea de bandă necesară transmiterii imaginii in rețea.
◦ - Exemplu ( 64 valori convertite in 9 valori si 55 de zero)
Cuantificarea (procesare JPEG)- Matricea DCT este cuantizată către o noua matrice
◦ pentru a diminua și mai mult valorile
◦ cu mai puține numere distincte și modele mai coerente
◦ obținând avantaje de lățime de bandă mai bune
- valorile sunt împărțite la un număr standard și apoi rotunjite la cel mai apropiat număr întreg◦ matrice divizoare
◦ - proces cu pierderi
Codarea (procesare JPEG)- Ultima etapă a procesării JPEG
◦ Compresie
◦ Prelucrată matricea cuantificată (cu mai multe valori 0)
◦ Codare RLC (run-length coding)
◦ Prelucrarea eficientă a matricei va porni cu elementul din coltul stânga sus◦ vom obține mult mai multe rulări pentru fiecare fază și
◦ un număr mult mai mic de faze
◦ După codarea RLC ◦ o codare Huffman sau aritmetică pentru valorile diferite de zero
Imagini dinamice – compresia MPEG- Imagini în mișcare – componente video – filme
◦ Afișarea suficient de rapidă de serii de imagini statice
◦ rată de 25-30 cadre/secundă
- MPEG (Moving Pictures Expert Group)◦ MPEG-1 – video pe CD-ROM
◦ MPEG-2 – conținut multimedia, HDTV (high-definition television), TV prin satelit
◦ MPEG-4 – videoconferințe, compresie video pentru canale cu lățime de bandă limitată
◦ MPEG-7 – instrumente multimedia cu necesar de bandă largă
◦ MPEG-21 -- interacțiunea dintre diferitele grupuri MPEG
- Cadrele cu elemente comune (secvență)◦ Codificarea/decodificare diferenței dintre 2 cadre succesive
Secvențe de cadre video- Tipuri de codare, în funcție de poziția unui cadru într-o secvență
◦ Cadre intermediare – I (Interimage) -- tratat ca JPEG, codat DCT
◦ Cadre predictive – P (Predictive) -- diferența dintre cadrul curent și cel anterior de tip I sau P
◦ Cadru bidirecțional – B (Bidirectional) – diferența dintre cadrul curent, cel anterior și următorul (I sau P)
Fluxuri audio – compresia MP3- Sunetul si vocea umană
◦ Procesare PCM (eșantionare, cuantizare, codare)
◦ Codarea standard (Huffman) poate sa nu fie suficientă pentru transmisiile in rețea
◦ Ex. PCM◦ Eșantionare la o rată de 44.1 KHz pentru a acoperi 20 KHz de semal audio
◦ Codare 16-bit/eșantion – necesită 16 x 44.1 = 700 kilobits sau 1.4 megabits pentru stereo
◦ Un CD de 60 de minute (3600 s) necesită 1.4 x 3600 = 5040 megabits sau 630 megabytes
- Tehnologia MPEG-1 layer 3 (MP3)◦ Compresie audio pentru transmisii în rețea și calitate „CD audio”
◦ Avantajele MPEG pe 3 niveluri
◦ Elimină porțiunile care nu pot fi auzite sau percepute de o ureche medie
◦ Calitatea este afectată, avantajul este cantitativ
Limitări ale compresiei cu pierderi- Teoria informației
◦ Hartely, Nyquist, and Shannon
◦ Modelare matematică a surselor de informații
◦ Codarea la sursă pentru a economisi lățime de bandă
◦ Evaluare informațiilor se poate face printr-o funcție descrescătoare și continuă a probabilității◦ Probabilitatea ca anumite date sa aibă un anume conținut
◦ Entropia – măsură a incertitudinii
◦ Entropia comună◦ Funcția masă de probabilitate comună - joint probability mass function (J-PMF)
◦ Teorema lui Shannon ◦ limitează rata de compresie a datelor
◦ Rata de compresie (raportul rezultatului la codul inițial)◦ Eficiența codului
Metode de compresie fără pierderi- Tehnici de compresie fără pierderi
◦ Arithmetic encoding
◦ Run-length encoding
◦ Huffman encoding
◦ Lempel-Ziv encoding
- Codarea RLC (Run-Length Encoding)◦ Metodă simplă, înlocuirea elementelor care se repetă cu numărul de repetiții
- Codarea Huffman ◦ Tehnică bazată pe frecvența aparițiilor, valorile cu probabilități mici sunt codificate de expresii lungi
- Codarea Lempel-Ziv◦ Independentă de statistica sursei, poziții in dicționar de elemente unice formate din sursă
Run-Length Encoding
Huffman Encoding
Lempel-Ziv Encoding
Case Study: FAX Compression for TransmissionFax Process Algorithm
◦ A FAX picture is scanned and compressed in two steps: run-length encoding and then Huffman encoding. ◦ First, the transmission of the digital line scan is replaced by the transmission of a quantity count of each of the successive runs of black
or white elements.
◦ Consider a document of standard size 8.5 inches by 11 inches. The picture is first partitioned into pixels. If the desired resolution is 200 x 200 pixels per square inch, the total number of pixels per picture is exactly 2002 x (8.5 x 11) = 37,400,000 pixels.
◦ RLE
◦ Huffman
1. Identify the first row out of the n-row document.2. At any row i, start at the first pixel of the row. If the pixel is black, assign code 1; if the pixel is white, assign code 0.3. At any step of counting j, let Xj be the number of consecutive 0s before a 1 appears. Then assign code CcXj0 to this string of 0s. Do the same thing for 1s, and code it with CcXj1.