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Thesis (Ph. D.)--University of Washington, 2005. / Vita. Includes bibliographical references (leaves 93-99).

Thesis (M. Phil.)--Hong Kong University of Science and Technology, 2004. / Includes bibliographical references (leaves 205-212). Also available in electronic version. Access restricted to campus users.

Includes bibliographical references (p. 127-138).

Originally presented as the author's thesis--Universität Hannover. / Includes bibliographical references.

Esta dissertação de mestrado propõe um algoritmo adaptativo que é capaz de dinamicamente definir partições tile para quadros intra- e inter-preditos com o objetivo de reduzir o impacto na eficiência de codificação. Tiles são novas ferramentas orientadas ao paralelismo que integram o padrão de codificação de vídeos de alta eficiência (HEVC – High Efficiency Video Coding standard), as quais dividem o quadro em regiões retangulares independentes que podem ser processadas paralelamente. Para viabilizar o paralelismo, os tiles quebram as dependências de codificação através de suas bordas, gerando impactos na eficiência de codificação. Este impacto pode ser ainda maior caso os limites dos tiles dividam regiões altamente correlacionadas do quadro, porque a maior parte das ferramentas de codificação usam informações de contexto durante o processo de codificação. Assim, o algoritmo proposto agrupa as regiões do quadro que são altamente correlacionadas dentro de um mesmo tile para reduzir o impacto na eficiência de codificação que é inerente ao uso de tiles. Para localizar as regiões altamente correlacionadas do quadro de uma maneira inteligente, as características da imagem e também as informações de codificação são analisadas, gerando mapas de particionamento que servem como parâmetro de entrada para o algoritmo. Baseado nesses mapas, o algoritmo localiza as quebras naturais de contexto presentes nos quadros do vídeo e define os limites dos tiles nessas regiões. Dessa maneira, as quebras de dependência causadas pelas bordas dos tiles coincidem com as quebras de contexto naturais do quadro, minimizando as perdas na eficiência de codificação causadas pelo uso dos tiles. O algoritmo proposto é capaz de reduzir mais de 0.4% e mais de 0.5% o impacto na eficiência de codificação causado pelos tiles em quadros intra-preditos e inter-preditos, respectivamente, quando comparado com tiles uniformes. / This Master Thesis proposes an adaptive algorithm that is able to dynamically choose suitable tile partitions for intra- and inter-predicted frames in order to reduce the impact on coding efficiency arising from such partitioning. Tiles are novel parallelismoriented tools that integrate the High Efficiency Video Coding (HEVC) standard, which divide the frame into independent rectangular regions that can be processed in parallel. To enable the parallelism, tiles break the coding dependencies across their boundaries leading to coding efficiency impacts. These impacts can be even higher if tile boundaries split highly correlated picture regions, because most of the coding tools use context information during the encoding process. Hence, the proposed algorithm clusters the highly correlated picture regions inside the same tile to reduce the inherent coding efficiency impact of using tiles. To wisely locate the highly correlated picture regions, image characteristics and encoding information are analyzed, generating partitioning maps that serve as the algorithm input. Based on these maps, the algorithm locates the natural context break of the picture and defines the tile boundaries on these key regions. This way, the dependency breaks caused by the tile boundaries match the natural context breaks of a picture, then minimizing the coding efficiency losses caused by the use of tiles. The proposed adaptive tiling algorithm, in some cases, provides over 0.4% and over 0.5% of BD-rate savings for intra- and inter-predicted frames respectively, when compared to uniform-spaced tiles, an approach which does not consider the picture context to define the tile partitions.

Esta dissertação de mestrado propõe um algoritmo adaptativo que é capaz de dinamicamente definir partições tile para quadros intra- e inter-preditos com o objetivo de reduzir o impacto na eficiência de codificação. Tiles são novas ferramentas orientadas ao paralelismo que integram o padrão de codificação de vídeos de alta eficiência (HEVC – High Efficiency Video Coding standard), as quais dividem o quadro em regiões retangulares independentes que podem ser processadas paralelamente. Para viabilizar o paralelismo, os tiles quebram as dependências de codificação através de suas bordas, gerando impactos na eficiência de codificação. Este impacto pode ser ainda maior caso os limites dos tiles dividam regiões altamente correlacionadas do quadro, porque a maior parte das ferramentas de codificação usam informações de contexto durante o processo de codificação. Assim, o algoritmo proposto agrupa as regiões do quadro que são altamente correlacionadas dentro de um mesmo tile para reduzir o impacto na eficiência de codificação que é inerente ao uso de tiles. Para localizar as regiões altamente correlacionadas do quadro de uma maneira inteligente, as características da imagem e também as informações de codificação são analisadas, gerando mapas de particionamento que servem como parâmetro de entrada para o algoritmo. Baseado nesses mapas, o algoritmo localiza as quebras naturais de contexto presentes nos quadros do vídeo e define os limites dos tiles nessas regiões. Dessa maneira, as quebras de dependência causadas pelas bordas dos tiles coincidem com as quebras de contexto naturais do quadro, minimizando as perdas na eficiência de codificação causadas pelo uso dos tiles. O algoritmo proposto é capaz de reduzir mais de 0.4% e mais de 0.5% o impacto na eficiência de codificação causado pelos tiles em quadros intra-preditos e inter-preditos, respectivamente, quando comparado com tiles uniformes. / This Master Thesis proposes an adaptive algorithm that is able to dynamically choose suitable tile partitions for intra- and inter-predicted frames in order to reduce the impact on coding efficiency arising from such partitioning. Tiles are novel parallelismoriented tools that integrate the High Efficiency Video Coding (HEVC) standard, which divide the frame into independent rectangular regions that can be processed in parallel. To enable the parallelism, tiles break the coding dependencies across their boundaries leading to coding efficiency impacts. These impacts can be even higher if tile boundaries split highly correlated picture regions, because most of the coding tools use context information during the encoding process. Hence, the proposed algorithm clusters the highly correlated picture regions inside the same tile to reduce the inherent coding efficiency impact of using tiles. To wisely locate the highly correlated picture regions, image characteristics and encoding information are analyzed, generating partitioning maps that serve as the algorithm input. Based on these maps, the algorithm locates the natural context break of the picture and defines the tile boundaries on these key regions. This way, the dependency breaks caused by the tile boundaries match the natural context breaks of a picture, then minimizing the coding efficiency losses caused by the use of tiles. The proposed adaptive tiling algorithm, in some cases, provides over 0.4% and over 0.5% of BD-rate savings for intra- and inter-predicted frames respectively, when compared to uniform-spaced tiles, an approach which does not consider the picture context to define the tile partitions.

Esta dissertação de mestrado propõe um algoritmo adaptativo que é capaz de dinamicamente definir partições tile para quadros intra- e inter-preditos com o objetivo de reduzir o impacto na eficiência de codificação. Tiles são novas ferramentas orientadas ao paralelismo que integram o padrão de codificação de vídeos de alta eficiência (HEVC – High Efficiency Video Coding standard), as quais dividem o quadro em regiões retangulares independentes que podem ser processadas paralelamente. Para viabilizar o paralelismo, os tiles quebram as dependências de codificação através de suas bordas, gerando impactos na eficiência de codificação. Este impacto pode ser ainda maior caso os limites dos tiles dividam regiões altamente correlacionadas do quadro, porque a maior parte das ferramentas de codificação usam informações de contexto durante o processo de codificação. Assim, o algoritmo proposto agrupa as regiões do quadro que são altamente correlacionadas dentro de um mesmo tile para reduzir o impacto na eficiência de codificação que é inerente ao uso de tiles. Para localizar as regiões altamente correlacionadas do quadro de uma maneira inteligente, as características da imagem e também as informações de codificação são analisadas, gerando mapas de particionamento que servem como parâmetro de entrada para o algoritmo. Baseado nesses mapas, o algoritmo localiza as quebras naturais de contexto presentes nos quadros do vídeo e define os limites dos tiles nessas regiões. Dessa maneira, as quebras de dependência causadas pelas bordas dos tiles coincidem com as quebras de contexto naturais do quadro, minimizando as perdas na eficiência de codificação causadas pelo uso dos tiles. O algoritmo proposto é capaz de reduzir mais de 0.4% e mais de 0.5% o impacto na eficiência de codificação causado pelos tiles em quadros intra-preditos e inter-preditos, respectivamente, quando comparado com tiles uniformes. / This Master Thesis proposes an adaptive algorithm that is able to dynamically choose suitable tile partitions for intra- and inter-predicted frames in order to reduce the impact on coding efficiency arising from such partitioning. Tiles are novel parallelismoriented tools that integrate the High Efficiency Video Coding (HEVC) standard, which divide the frame into independent rectangular regions that can be processed in parallel. To enable the parallelism, tiles break the coding dependencies across their boundaries leading to coding efficiency impacts. These impacts can be even higher if tile boundaries split highly correlated picture regions, because most of the coding tools use context information during the encoding process. Hence, the proposed algorithm clusters the highly correlated picture regions inside the same tile to reduce the inherent coding efficiency impact of using tiles. To wisely locate the highly correlated picture regions, image characteristics and encoding information are analyzed, generating partitioning maps that serve as the algorithm input. Based on these maps, the algorithm locates the natural context break of the picture and defines the tile boundaries on these key regions. This way, the dependency breaks caused by the tile boundaries match the natural context breaks of a picture, then minimizing the coding efficiency losses caused by the use of tiles. The proposed adaptive tiling algorithm, in some cases, provides over 0.4% and over 0.5% of BD-rate savings for intra- and inter-predicted frames respectively, when compared to uniform-spaced tiles, an approach which does not consider the picture context to define the tile partitions.