lhe valladolid

1

CODIFICACION LHE ULTRARRÁPIDA PARA CLOUD GAMING

Jose Javier García ArandaMarina Gonzalez Casquete

0| Introducción: online gaming vs cloud gamingcloud gaming concept

23

4 5 6Video Encoding

network

Video Decoding

Game server 1

4

Huyes, pero no huyes realmente hasta 130ms +80ms =210ms después de que te disparasen

80ms

El disparo sale realmente 20 ms después

Te enteras de que te han disparado 40+80+10=130ms después de que lo han hecho

20ms 80ms + video decoding

40ms Video encoding

Cuanto Tiempo tienes para huir?

0| Introducción: problemática cloud gaming

5

Recursos Costes

0| Introducción: ¿merece la pena el progreso?

Demanda

Cloud gaming

6

0| Introducción: motivación

Problema no resuelto : latencia de codificación en “cloud gaming” limita el despegue comercial de estos servicios.

Retos:

El “time-memory” trade-off.

La mejora de la calidad.

El problema de las patentes que afecta a la difusión de los

algoritmos.

LHE: nuevo algoritmo de baja complejidad computacional (lineal) y sin patentes ,

con calidad superior a JPEG.

7

Agenda


Codificación LHE ultrarrápida para cloud gaming

0| Introducción1| Estado del arte

8

J. Cooley y J. W. Tukey, «An Algorithm for the Machine Calculation of Complex Fourier Series,»Mathematics of Computation, vol. 19, nº 90, p. 297–301, 1965.

JPEG 1986 -1994

JPEG 2000

H264 intra 2003

JPEGXR 2009

WebP ( VP8 intraframe) 2010

Mp3 (audio) 1993

MPEG1 Intraframe ( JPEG) 1992

MPEG2 Intraframe ( JPEG) 1994

H265 intraframe “HEVC” 2013

GIF 1987

1| Estado del arte: transform compressors

Transform compressors(dominan la compresión con

pérdidas)

Non- Transform compressors(dominan la compresión sin

pérdidas)G721 (ADPCM speech codec) 1984

Lossless JPEG (1993)

PNG 1996

JPEG- LS (2003)

…

…

vsFLAC (audio) 2000

9

Espacio-tiempo

Paralelización

Selección y diseño de algoritmos

Calidad del resultado

Típico diagrama R-D No muestra la complejidad, sólo el resultado

1| Estado del arte: complejidad

calidad

Bit-rate

criterios

10

JPEG

JPEG XR

JPEG 2000

PNGGIF WEBP

FRACTAL RNA

BMP LHE

H264 intra

tiempo

espacio

Usan algoritmos de diccionario

Usan DCT

Usa convolución

Usa RLE

Usan predicción espacial

Usa Ley de weber

Aun no viables

Usa DCT jerárquica

Sin pérdidas

Espacio: memoria RAM consumida durante la ejecuciónTiempo: tiempo consumido durante la ejecución

Esta gráfica muestra la complejidad computacional y no cuanto comprime cada formato ni cuanta calidad proporciona.

1| Estado del arte: algoritmos/formatos

11

0| Introducción


1| Estado del arte

AgendaCodificación LHE ultrarrápida para cloud gaming

12

Basado en modelado del ojo humano

•La respuesta logarítmica al estímulo luminoso (ley de Weber)

•El umbral mínimo de contraste lumínico para detectar cambios

•El proceso de acomodación del ojo al brillo medio local

2| LHE básico

Diagrama de bloques del compresor LHE básico

13

2| LHE básico: respuesta logarítmica al estímulo luminoso

(Información sensorial)

Modelado de la respuesta logarítmica del ojo humano

(Información perceptuall)

14

2| LHE básico: respuesta logarítmica al estímulo luminoso

15

2| LHE básico: umbral de detección h1

Fracción de Weber:

penumbra deslumbramiento

16

Los valores que se alejan del brillo medio “local” se interpretan con menos precisión, ya sea por exceso (izquierda) o por defecto (derecha)

2| LHE básico: acomodación al brillo medio local

h1 min=4

h1 max

Zona lisa o suaveborde

X

Rango de variación de h1

Acomodación del ojo al brillo medio

17

¿Cuántos hops diferentes usar?

2| LHE básico: número de hops

Ejemplo de asignación de hops y reconstrucción realizada por LHE

18

Por último se calculan códigos binarios de longitud variable mediante Huffman estático

hop SímboloRedundancia espacial

Huffman estático Código binario

2| LHE básico: codificador entrópico

Hop Orden de comprobación

h0 1Up 2h1 3h-1 4h2 5h-2 6h3 7h-3 8h4 9h-4 10

Símbolo: número de comprobaciones [1..9]Distribución estadística de hops

19

2| LHE básico: resultados

•Estrictamente lineal O(N)•Bit-rate no elegible

20

3| LHE básico: modelo de color

Aplicación de YUV a LHE: • Métricas sólo sobre Y ( U, V no consumen estos cálculos)

• Sub-muestreado de U,V más intenso que Y

Modelos de color: CIE, RGB, HSB, CMYK, YUVYUV: es el modelo de los “lossy compresors” (JPEG, JP2K, h264 intra, webp…)

YUV prioriza la resolución vertical porque el ojo posee mas sensibilidad vertical que horizontal

21

6| LHE básico: validación modelo de color

22

6| LHE básico: validación modelo de color

LHE avanzado está basado en:• LHE básico

• Métrica de relevancia perceptual (PR)

• Downsampling elástico

Necesidad: El LHE básico ofrece un solo ratio de compresión, que además no podemos elegir

3| LHE avanzado

1st LHE

PR metric

Elastic Downsampling

2nd LHE

From Hops to signal

Elastic Interpolation

Encoder Decoder

25

Sub-muestreado elástico

cada bloque de la imagen es sub-muestreado con diferente intensidad

Dentro de un bloque la cadencia de muestras es variable entre sus 4 esquinas

3| LHE avanzado

26

3| LHE avanzado: PPP (Pixels Per Pixel)

27

3| LHE avanzado: Relevancia Perceptual

muestra

Muestra Interpolable

Distintas percepciones en fragmentos de una imagen Interpolabilidad de la señal

Información sensorial y perceptual

28

Al ser una media, esta métrica es independiente de la resolución.

Menos relevante Más relevante

3| LHE avanzado: Relevancia Perceptual

Relevancia es independiente del número de bordes

29

3| LHE avanzado: Relevancia PerceptualMétricas de PR en los vértices de la malla

30

Malla de bloques sin tamaño fijo: numero de bloques constante (sin precedentes)La información de malla es la misma en SD, HD o UHD

Malla de bloques sin tamaño fijo

3| LHE avanzado: malla

24 + 44 imágenes

Diferentes resultados con kodim21 usando diferente número de bloques en la malla

Umbral de saturaciónPR=0.5

31

3| LHE avanzado: Saturación de PR

Igual número de muestras

Nuestros sentidos se llegan a saturar

Histograma de valores de la métrica de PRx y PRy para dos imágenes diferentes

Resultados sin topar y topando la PR en 0.5. Ambas imágenes igualmente reducidas al 10%

32

3| LHE avanzado: expansión de PR

Expansión del histograma de PR antes de cuantizar

33

3| LHE avanzado: traducción de PR’ a PPP

Máxima compresión

1st LHE

PR metric


2nd LHE

From Hops to signal


Encoder Decoder

hops PPP luminancias hops luminancias

luminancias

34Dos imágenes con el mismo valor de QL tendrán la misma “calidad equivalente”


Un valor de QL define una “calidad equivalente”Una misma Relevancia perceptual (PR) se transforma en los mismos PPP

23,8dB 16,4dB

Dos imágenes con igual nivel de calidad (QL) y distinto PSNR y tasa de bit

Nivel de calidad (“QL” o “Quality Level”) y reformulación de PPP

35

Restricción rectangularEl resultado debe ser un rectángulo para poder ser traducido a hops


Ajuste de gradiente de PPPLos lados deben tener un numero entero de pixels

36

Separabilidad3| LHE avanzado: Downsampling Elástico

Downsampling Elástico separable

Media o mediana

37

3| LHE avanzado: Downsampling Elástico

38

3| LHE avanzado: Downsampling Elástico

39

3| LHE avanzado: Downsampling ElásticoComparación de Downsampling Elástico vs Downsampling homogéneo

40

3| LHE avanzado: segundo LHE

Píxels frontera necesarios para estimar el color de fondo

Interpolar es adaptar longitud pero también adaptar los PPP

41

3| LHE avanzado: paralelización del segundo LHE

16 veces (63 pasos frente a 1024)

Incremento de velocidad ( lado =32 bloques)

bloque

sin usar fronteras, se pueden paralelizar todos los bloques 1024 veces

Usando fronteras

N : número de bloques de lado

42

3| LHE avanzado: codificadores entrópicos

Las dos etapas del codificador binario de hops

43

3| LHE avanzado: complejidad y paralelización

1st LHE

PR metric


2nd LHE

From Hops to signal


Encoder

Decoder

hops PPP luminancias hops luminancias

luminancias

Todos los bloques son paralelizables al 100% incluido el segundo LHE, el cual gana algo de calidad si se paraleliza de forma limitada

O(N/4) O(1) O(N) O(N’)

44

3| LHE avanzado: decodificador

Recuperación de la Señal

no solo son de diferente tamaño sino que tienen diferente PPP

45


Interpolación

Nuestra Interpolación debe ser “elástica”

46

Interpolación por vecino cercano (separable)3| LHE avanzado: decodificador

• El brillo de cada pixel sub-muestreado se traslada a todos los pixels finales que cubre.

• Los pixels cubiertos parcialmente se calculan mezclando.

Interpolación de un bloque por vecino cercano

47

Interpolación bilineal Pixeles parcialmente cubiertos. Dos opciones:• Pintar si se recubre mas del x% ( óptimo con 25%)• Interpolar su luminancia


Área pintada por una interpolación bilineal Estrategia de interpolación con píxels ya interpolados

Resultado de la interpolación

48

Interpolación bilineal de costuras


Interpolación horizontal de costuras

Interpolación de costuras

49

3| LHE avanzado: resultados

24 imágenes

44 imágenes

50


El mayor beneficio es computacional

51


Diagrama de distorsión PSNR para la imagen “Lena”

52


53


54

Lena @ 0.1bpp JPEG, LHE, JP2K


55

No hay efecto de bloques en LHE porque los bloques comparten los PPP en las esquinas y no hay saltos de resolución

No hace falta deblocking filter como se hace en h264 intraframe

JPEG y LHE a 0.3bpp3| LHE avanzado: resultados

hay efecto de bloques en JPEGporque hay saltos de cuantización de las componentes de las distintas frecuencias entre bloques

56

0| Introducción


1| Estado del arte


4| Video LHE

1st LHE

New frame(Y2)

PR metric


DifferentialFrame info

2nd LHE

Δy

Interpol (Y1’’)

Vector computation

Y2’Δy= y2’- interp(y1’’)

Y2’’

Y1’’

{wi}

Bloque de Frame Y2

Bloque de Frame Y1

Antes de calcular la info diferencial debemos adaptar resoluciones con una interpolación por vecino (sin coste)

Δy= y2’- interp(y1’)

Yi’: submuestreada sin cuantizarYi’’: submuestreada cuantizada

58

4| Video LHE: error de cuantización

Fracción de weber

Valor de la función dy

La función inversa de dy

59Cuanto mas se saca partido de los vectores, mas se aleja h264

4| Video: resultados

Una efecto general observable y mejorable son los bordes difuminados de LHE, sobre todo a bajos bit-rates, debidos a los algoritmos de downsampling e interpolación utilizados. Es esperable que con el uso de la mediana en downsampling y algoritmos “pixel-art” en interpolación se puedan conseguir bordes bien definidos a cualquier ratio de compresión

Otra característica interesante es el paralelismo de la tendencia de la curva de distorsión PSNR entre h264 y LHE. Son paralelas, lo cual es prometedor. Esto no siempre ocurre entre diferentes algoritmos, como es el caso de las curvas de PSNR de JPEG y JPEG2000

15 Videos licencia creative commons

60

football LHE @ 1000kbps football h264 @ 1000kbps

H264 fast: solo frames P

H264 normal: P y B


61

Soccer LHE @ 930kbps Soccer h264 @ 930kbps

H264 fast: solo frames P

H264 normal: P y B


62

0| Introducción


1| Estado del arte


63

Conclusiones:• Es posible comprimir en el dominio del espacio reduciendo la complejidad algorítmica,

mediante un modelado fisiológico del ojo• La información sensorial es equiparable a hops logarítmicos, siendo 9 el número óptimo• LHE permite aplicar el modelo de color YUV• La relevancia perceptual se puede medir mediante el análisis de los hops de un modo

independiente de la resolución de la imagen• Es posible traducir analíticamente la métrica de PR a valores de PPP que permitan un sub-

muestreado elástico, permitiendo así que la métrica sea el criterio de asignación de PPP.• El sub-muestreado elástico es superior en calidad al sub-muestreado convencional• El sub-muestreado elástico funciona de forma óptima con un número fijo (malla) de bloques • La calidad de dos imágenes puede ser considerada equivalente cuando los mismos valores de

relevancia perceptual son traducidos a los mismos PPP (parámetro “QL” de LHE)• LHE permite aplicar el modelo de color YUV• LHE no presenta efecto de bloques aunque procese la imagen dividiéndola en bloques debido

a que los bloques comparten valores similares de PPP en sus esquinas• LHE produce bordes difuminados a bajos bit-rates• LHE permite compresiones de hasta 0.05 bpp• LHE es apto para comprimir información diferencial temporal , base del codificador de video.• La compresión de video LHE (sin compensación de movimiento) genera diagramas de

distorsión paralelos a H264 y muy cercanos a h264 sin frames B

5| Conclusiones y trabajo futuro

LHELHE BASICO LHE AVANZADO VIDEO LHE

64

Diseminación (artículos)Revista: IET Image Processing. Titulo “Logarithmical hopping encoding: a low computational complexity algorithm for image compression”.Autores: J. J. Garcia Aranda, M. Gonzalez, M. Cao, J. Navarro y F. Gonzalez.Accepted on 10th December 2014Published: Volume 9, Issue 8, August 2015, p. 643 – 651DOI: 10.1049/iet-ipr.2014.0421 , Print ISSN 1751-9659, Online ISSN 1751-9667http://digital-library.theiet.org/content/journals/10.1049/iet-ipr.2014.0421

Revista: IET Image Processing. Titulo “Logarithmical Hopping Encoding: physiological fundamentals”.Autores: J. J. Garcia Aranda, M. Gonzalez, M. Cao, J. Navarro y F. Gonzalez.Submited on 29 August 2015

Published

Submitted


http://dx.doi.org/10.1049/iet-ipr.2014.0421

http://digital-library.theiet.org/content/journals/10.1049/iet-ipr.2014.0421

65

Diseminación (conferencias)2014 Universidad de Valladolid. Master universitario de investigación en TIC. marzo de

2014Titulo: “LHE: una nueva tecnología de codificación de imagen y video”

2013 Evento “GameMe5” organizado por HTML5 Spain , Diciembre 2013 (lugar campus UPM Vallecas). titulo :”LHE: una nueva tecnología de codificación para cloud gaming”

2013 UPM , Escuela superior de telecomunicación, Octubre 2013.Máster Universitario en Ingeniería de Redes y Servicios Telemáticos Programa de Doctorado en Ingeniería de Sistemas TelemáticosTitulo :” Codificación logarítmica: calidad wavelet a precio de DPCM”http://www.dit.upm.es/~doct/SI/2013-2014/2013-10-22-LHE_v003.pdf


http://www.dit.upm.es/~doct/SI/2013-2014/2013-10-22-LHE_v003.pdf

66

“VIRTUOSE” programa CELTIC, 2015 (ganado sello condicional)Convocatorias a proyectos futuros presentados con tecnología LHE

Las ideas y contribuciones de esta tesis han sido de gran utilidad en el desarrollo del proyecto de investigación “VideoXperience: Mejora Efectiva de la Experiencia de Usuario en la Nueva Era de Servicios Digitales mediante la Provisión de nuevas Tecnologías de Supercompresión en Streaming”. Este proyecto forma parte del subprograma INNPACTO del Plan Nacional de Investigación Científica, Desarrollo e Innovación Tecnológica 2008-2011, y está financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación, actual Ministerio de Economía y Competitividad

Proyectos de I+D realizados con tecnología LHE

Proyectos en curso de I+D con tecnología LHE“VINTAGE” convocatoria MINETUR-RETOS 2015“ARQUEOPTERIX”. Convocatoria CDTI- CIEN 2015 (7 empresas, 4 OPIs)


67

• Mejora de velocidad en el primer LHE: mediante un sub-muestreo por SPS. HD y UHD • Mejora de la predicción en el segundo LHE usando las metricas PR: al estilo PNG•Capacidad de transparencias: • Compresión sin pérdidas: capas de hops• Mejora de la interpolación: con algoritmos pixel art basados en XBR• Compensación de movimiento basada en evolución de la métrica de Relevancia Perceptual • Difusión: impulsar el algoritmo en organismos de estandarización como W3C• Audio LHE


• Proyecto Github https://github.com/magonzalezc/LHE branch: lhe_develop• Articulo IET image processing Journal: http://digital-library.theiet.org/content/journals/10.1049/iet-ipr.2014.0421


Enlaces de interés

https://github.com/magonzalezc/LHE

https://github.com/magonzalezc/LHE

http://digital-library.theiet.org/content/journals/10.1049/iet-ipr.2014.0421

lhe valladolid

Engineering