Friedrich-Alexander-Universit at Erlangen-N urnberg · KAPITEL 2. H.265/HEVC UND HM ENCODER 3...

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Friedrich-Alexander-Universit atErlangen-Nurnberg Lehrstuhl f ur Multimediakommunikation und Signalverarbeitung Prof. Dr.-Ing. Andr e Kaup Bachelorarbeit Parameteroptimierung f ur die verlustbehaftete Kompression medizinischer Datens atze mittels H.265/HEVC von Maximilian Langohr August 2017 Betreuer: Karina Jashkolka

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Friedrich-Alexander-Universitat Erlangen-Nurnberg

Lehrstuhl fur Multimediakommunikation und

Signalverarbeitung

Prof. Dr.-Ing. Andre Kaup

Bachelorarbeit

Parameteroptimierung fur dieverlustbehaftete Kompression

medizinischer Datensatze mittelsH.265/HEVC

von Maximilian Langohr

August 2017

Betreuer: Karina Jashkolka

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Erklarung

Ich versichere, dass ich die vorliegende Arbeit ohne fremde Hilfe und

ohne Benutzung anderer als der angegebenen Quellen angefertigt habe,

und dass die Arbeit in gleicher oder ahnlicher Form noch keiner anderen

Prufungsbehorde vorgelegen hat und von dieser als Teil einer Prufungs-

leistung angenommen wurde. Alle Ausfuhrungen, die wortlich oder sinn-

gemaß ubernommen wurden, sind als solche gekennzeichnet.

————————————

Ort, Datum

————————————

Unterschrift

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INHALTSVERZEICHNIS I

Inhaltsverzeichnis

Kurzfassung III

Abkurzungsverzeichnis IV

Formelzeichen V

1 Einleitung 1

2 H.265/HEVC und HM Encoder 3

2.1 H.265/HEVC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3

2.1.1 CTUs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4

2.1.2 Parallelisierbarkeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5

2.1.3 Inter-/Intrapicture Prediction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6

2.1.4 Quantisierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6

2.1.5 Entropiekodierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6

2.2 Range Extension RExt . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7

2.3 HM Coder . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7

3 Testumgebung und Durchfuhrung 9

3.1 Testkriterien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9

3.1.1 PSNR . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9

3.1.2 Subjektive Qualitat . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10

3.2 Durchfuhrung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12

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II

3.2.1 Parameter . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

4 Zusammenfassung und Bewertung 29

4.1 Zusammenfassung der Ergebnisse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29

4.2 Ausblick und Schlusswort . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31

A Anhang Kapitel 2 33

A.1 Range Extension RExt . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33

B Anhang Kapitel 3 38

B.1 Durchfuhrung render.py . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38

B.2 Durchfuhrung bjontegaard.m . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40

Abbildungsverzeichnis 45

Tabellenverzeichnis 46

Literaturverzeichnis 49

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KURZFASSUNG III

Kurzfassung

Moderne bildgebende Verfahren wie der Magnetresonanztomograph (MRT) oder der

Computertomograph (CT) sind in der Lage verlgeichsweise hochauflosende Bilder aus

dem inneren des menschlichen Korpers zu erzeugen. In dieser Arbeit soll untersucht

werden, ob es moglich ist dieses Material mit dem neuen H.265/HEVC Kompressions-

standard verlustbehaftet zu komprimieren, ohne dabei einen Verlust von diagnostisch

wichtigen Informationen in Kauf nehmen zu mussen. Im Verlauf der Arbeit werden

dazu verschieden Parameter des Algorithmus untersucht und deren Einfluss auf die

Qualitat und Große der Dateien getestet. Nach Abschluss der Tests wird sich zeigen,

dass es zwar Potential fur eine Verbesserung der Kompressionsrate gibt, allerdings ist

dies nur in einem sehr geringen Maß moglich, da die Gefahr des Verlustes von wichtigen

Informationen sehr hoch ist.

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IV ABKURZUNGSVERZEICHNIS

Abkurzungsverzeichnis

AVC advanced video coding

CABAC Context-based Adaptive Binary Arithmetic Coding

CT Computertomograph

CTB Coding Tree Block

CTU Coding Tree Unit

CU Coding Unit

ESD Early SKIP-Detection

FEN Fast Encoder Setting

HDR High Dynamic Range

HEVC High Efficiency Video Coding

JCT-VC Joint Collaborativ Team on Video Coding

GOP Group of Pictures

MPEG Moving Picture Experts Group

MRT Magnetresonanztomograph

MSE Mean squared error

PSNR Peak Singal-to-Noise Ratio

RD-Plot Rate-Distortion Plot

RExt Range Extension

SAD Sum of absolute Diffrences

URQ Uniform reconstruction quantization

VCEG Video Coding Experts Group

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FORMELZEICHEN V

Formelzeichen

i i-te Zeile des Bildes

j j-te Spalte des Bildes

M Hohe des Bildes

N Breite des Bildes

Qs Parameter der Quantisierung

MAX Maximal moglicher Wert eines Pixels

f(Qs) Breite der Quanitiserung

fij Wert des Pixels an der Stelle (i,j) des Bildes f

gij Wert des Pixels an der Stelle (i,j) des Bildes g

X(i, j) Wert des Pixels in der i-ten Zeile und j-ten Spalte

Xq(i, j) Wert in der i-ten Zeile und j-ten Spalte nach der Quantisierung

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KAPITEL 1. EINLEITUNG 1

Kapitel 1

Einleitung

Am 8. November 1895 entdeckte Wilhelm Conrad Rontgen eine neue Art von Strah-

lung. Diese Strahlung, auch Rontgen-Strahlung genannt, wurde schon kurz nach ihrere

Entdeckung dazu verwendet, um in den Korper von Patienten zu schauen. Genauer

gesagt, wurden dabei ausschließelich die Knochen untersucht, da die erste Generation

dieser Art von Geraten keine hoher Auflosung zugelassen hat. Die ersten Bilder dieser

Gerate wurde auf Platten aufgenommen, die sich durch die Strahlung schwarzten und

somit im Negativ den Knochen und etwaige Schaden zum Vorschein brachten. Die-

se Aufnahmen waren sehr ungenau und konnte nicht ohne weiteres dupliziert werden

oder an andere Arzte weitergereicht werden. Einige Jahrzehnte spater, im Jahr 1972,

erschienen die ersten Computertomopgrahen (CT). Diese bassierten immer noch auf

dem gleichen Prinzip wie das Gerat von 1895, allerdings waren diese nun um ein vielfa-

ches effektiver und hochauflosender als die Gerate der ersten Generation. Mit CTs war

es nun moglich nicht nur mehrer Bilder kurz hintereinenader zu machen, sondern diese

waren nun auch digital. Es bestand also die Moglichkeit, diese Bilder auf Festplatten

oder CDs zu speichern und weiterzuverwenden. Parallel dazu kamen weitere Bildge-

bende Verfahren, wie der Magnetresonanztomograph (MRT), im Jahr davor hinzu. Ab

diesem Zeitpunkt war der Trend hin zu digitalen Bildsystemen nicht mehr aufzuhal-

ten. Folglich hat sich die Bildqualitat und Auflosung der Gerate verbessert. Mit dieser

Verbesserung kommt aber auch die Frage, wie man das ganze Material speichern soll

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und wer alles darauf zugreifen darf.

Wieder einige Jahrzehnte spater, am 3. Dezember 2015, verabschiedet der Bundestag

das “Gesetz fur sichere digital Kommunikation und Anwendung im Gesundheitswesen“

[kurz E-Health Gesetz] [Bun15]. Mit diesem Gesetz soll gewahrleistet werden, dass bis

Ende 2018 die Infrastruktur geschaffen wird, um Patienteninformation online abrufen

zu konnen. Dabei soll das System schlussendlich in der Lage sein alle fur eine Untersu-

chung relevanten Informationen abspeichern zu konnen. Dies wurde in Zukunft dann

auch Bildmaterial von Untersuchungen beinhalten.

An dieser Stelle setzt diese Arbeit an, denn diese Unmengen an Daten mussen effizient

gespeichert werden, damit die Kosten fur Speicherplatz und die Bandbreite der meisten

Internetanschlusse (z.B. in Arztpraxen) nicht zu sehr strapaziert werden. In diesem Fall

soll dabei der Codec H.265/HEVC (High Efficiency video Coder) verwendet werden.

Als Nachfolgder des H.264/AVC (Advanced Video Coding) soll dieser eine fast doppelt

so hohe Kompression ermoglichen [SOHW12]. Dabei konnen Bilder oder, wie in die-

sem Fall, Videosequenzen auf zwei Arten komprimiert werden. Zum einen verlusstfrei,

d.h. die Qualitat bleibt bei hoherer Kompression gleich oder verlustbehaftet, d.h. die

Qualitat wird bei hoherer Kompression schlechter.

In dieser Arbeit soll untersucht werden, in wie weit das Bildmaterial verlustbehaftet

komprimiert werden kann, ohne das die Qualitat derartig verringert wird, dass eine

weitere Analyse unmoglich oder unzuverlaslig ware. Dabei sollen verschiedene Para-

meter des Algorithmus untersucht werden und eine moglichst optimale Konfiguration

gefunden werden.

An dieser Stelle mochte ich mich noch fur die Unterstutzung durch das Martha-Maria

Krankenhaus in Nurnberg bedanken. Insbesondere mochte ich mich bei Herrn Pro-

fessor Dr. med. Karl Engelhard (Chefarzt der Radiologie) und Herrn Dr. med Artur

Osten (Leitender Oberarzt der Radiologie) fur die Bereitstellung von medizinischen

Bildmaterial bedanken.

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KAPITEL 2. H.265/HEVC UND HM ENCODER 3

Kapitel 2

H.265/HEVC und HM Encoder

2.1 H.265/HEVC

Der H.265/HEVC als Nachfolger des H.264/AVC ist ein vielversprechender Kandidat

fur die in dieser Arbeit beschriebenen Probleme. Entwickelt wurde der Codec von dem

Joint Collaborativ Team on Video Coding (JCT-VC), welches sich aus der ITU-T Vi-

deo Coding Experts Group (VCEG) und der ISO/IEC Moving Picture Experts Group

(MPEG) zusammen setzt [BHS+13]. Ursprunglich fur die Unterhaltungsindustrie kon-

zeptiert und vertrieben, haben sich dieser und vergleichbare Codec als außerst effizient

erwiesen. Insbesondere der HEVC hat eine besondere Erweiterung des Standards na-

mens RExt (Range Extension). Diese Erweiterung ist besonders fur folgende Szenarien

gut geeignet [FMN+16]:

• Video-Broadcasting im Chromaformat 4:2:2, bei 10 Bit pro Pixel

• Speichern und Ubermitteln von Videomaterial aus professionelen Kameras

• Kompression von HRD (High Dynamic Range)Inhalten

• Verbesserte verlustlose Kompression

• Kodierung von Bildschirminhalten

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Abbildung 2.1: Aufbau des H.265/HEVC Coder aus [SOHW12]

Der HEVC bringt einige interessante neue Funktionen mit sich, die ihm uberhaupt die-

se erstklassige Performance ermoglichen. Gleichzeitig wurden viele Features aus dem

Vorganger ubernommen oder verbessert. Die wichtigsten Neuerungen und Verbesse-

rungen werden in folgenden Abschnitten kurz aufgefuhrt. Auf einige von diesen wird in

spateren Kapiteln tiefer eingegangen. Abbildung 2.1 zeigt den generellen Aufbau des

Coders. Wie man schon zu Beginn sehen kann, wird das zu kodierende Bild als Erstes

in seine Coding Tree Units (CTU) aufgeteilt. Diese Einteilung bildet die Grundlage fur

alle weiteren Funktionen und Eigenschaften des Coders.

2.1.1 CTUs

Eine neue Funktionalitat im HEVC waren die sogenannten “Coding Tree Units“ bzw.

“Coding Tree Blocks“(CTB). Dabei wird ein Bild in verschiedene CTUs unterteilt.

Jede CTU besteht aus Luma CTBs und Chroma CTBs. Die Große einer CTU kann

dabei zwischen 16, 32 und 64 Pixeln variieren, was besonders bei 4K Aufnahmen sehr

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2.1. H.265/HEVC 5

hilfreich ist. [SOHW12, S. 1655] In Abblidung 2.2 kann man den Aufbau eines solchen

CTB sehen. Der Coding Block (CB) kann dabei, je nach vorgesehener Tiefe, immer

wieder unterteilt werden. Ob ein Block weiter unterteilt werden soll oder nicht wird uber

eine Flag bestimmt, die dem Block ubergeben wird. Die dicken Linien reprasentieren

dabei die Grenzen eines CB und die gestichelten Linien, die eines Transform Blocks

(TB). Der Baum wird dadurch aufgebaut, dass der CB von links nach rechts und von

oben nach unten ausgelesen wird. Jeder neue Split in weiter CBs erzeugt einen neuen

Knoten im Baum.

Abbildung 2.2: Aufbau eines CTB aus [SOHW12]

2.1.2 Parallelisierbarkeit

Auf Grund der Einteilbarkeit des Bildes in CTUs, besteht die Moglichkeit den Kodier-

vorgang zu parallelisieren. Dazu werden CTUs in sogenannte Slices eingeteilt. Ein Bild

kann in einen oder mehrere Slices eingeteilt werden. Jeder Slice enthalt ebenfalls eine

oder mehrere CTUs. Ein Slice ist in sich geschlossen, d.h. alle CTUs in diesem Slice

konnen ohne Informationen aus anderen Slices kodiert werden. Dadurch ist es dem

Encoder moglich mehrere Slices unabhangig voneinander zu kodieren. Dies erhoht die

Performance des Encoders merklich [SOHW12, S.1656].

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2.1.3 Inter-/Intrapicture Prediction

Wie auch schon bei seinem Vorganger nutzt der HEVC Inter- und Intrapicture Pre-

diction. Dabei ist der Aufbau der GOP (Group of Picture) vergleichbar der des AVC.

Bassierend auf einem Bild mit Intraprediktion folgt eine Reihe von Bildern, die auf

Interprediktion basieren. Der grundlegende Aufbau ware ein I-Frame (Intra-Frame),

also einem vollstandigen Standbild, dass fur weitere Frames als Referenz dient und

eine Reihe von B-Frames, die auf den I- und andere B-Frames referenzieren.

2.1.4 Quantisierung

Was zum Vorganger gleich bleibt, ist die Quantisierung. Hier wird ebenfalls die URQ

(uniform reconstruction qunaitzation) verwendet. In seiner Grundidee sieht der Algo-

rithmus zur Bestimmung des quantisierten Wertes xQ(i, j) wie folgt aus:

Xq(i, j) = sign{X(i, j)}|X(i, j)|+ f(Qs)

Qs

(2.1)

Qs ist der Parameter fur die Quantizierung.Die Parameter i und j bestimmen die Zeile

und Spalte im Bild. X(i, j) ist somit der Wert des Pixels an der Stelle (i, j). Die Breite

der Quantizierung wird durch f(Qs) definiert. Diese Implementierung sieht allerdings

eine Ganzzahldivision durch den Encoder vor. In spateren Implementierungen wurde

diese durch divisionsfreie Algorithmenn ersetzt, siehe [MHKK03, S. 600] und [Bjø98].

2.1.5 Entropiekodierung

Im Gegensatz zum AVC nutzt der HEVC nur noch CABAC (Context-based adapti-

ve Binary Arithmetic Coding) [SMW03] als Algorithmus. Dieser ist in seinem Kern

auch unverandert geblieben. Die Besonderheit an CABAC sind die sich dynamisch an-

passbaren Kodiertabellen. Diese ermoglichen der Algorithmus sich an das zu kodierende

Material anzupassen. Der Algorithmus besteht dabei im Grunde aus drei Schritten.

1. Nicht binare Elemente in binar Strings (sog. bin string) umwandeln

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2.2. RANGE EXTENSION REXT 7

2. Basierend auf den “bin string“ passendes Modell ermitteln

3. Arithmetische Binarkodierung

Neben diesen wichtigen Neuerungen und Verbesserungen gibt es eine ganze Reihe an

kleinerer Verbesserungen auf die in dieser Arbeit nicht weiter eingegangen werden soll.

2.2 Range Extension RExt

Neben den verschiedenen Standard-Funktionen des HEVC gibt es noch eine Reihe von

Profilen, die je nach Szenario den Encoder optimieren und so das beste Ergebnis fur

die jeweilige Situation erzielen. In dieser Arbeit wird besonders eines dieser Profile

betrachtet. Dabei handelt es sich um die sogenannte “Range Extension“ kurz RExt.

Die RExt Erweiterung zielt insbesondere auf Bereiche der Post-Produktion, Verteilung,

Archivierung und Verarbeitung von medizinischen Material ab. Dabei wird mit dieser

Erweiterung Bildmaterial in 4:2:2 und 4:4:4 Chromaformat unterstutzt. Ebenso sind

Bittiefen jenseits von 10 Bit moglich [FMN+16].

In dieser Arbeit wurden alle Bildsequenzen mit dieser Erweiterung kodiert. Dabei wur-

den die Anderungen an den verschiedene Paramter immer bassierend auf dieser Erwei-

terung vorgenommen. Die Konfiguration des entsprechenden Profils im Standard ist

im Anhang zu finden.

2.3 HM Coder

Als Implementierung des HEVC wurde in dieser Arbeit die Referenzsoftware HM

(HEVC Test Model) in der Version 16.9 verwendet. Diese wurde von der ITU-T Video

Coding Experts Gourp (VCEG, Frage 6 der ITU-T Studiengruppe 16) und der ISO/IEC

Moving Picture Experts Group (MPEG, Arbeitsgruppe 11 des Subcommittee 29 des

ISO/IEC Joint Technical Committee 1) entwickelt, um Forschern und anderen Ent-

wicklern die Moglichkeit zu geben eigene Implementierung zu testen und den Codec

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besser zu verstehen. Auf Grund dieser Funktion als “Standard“ wurden alle Tests in

dieser Arbeit mit dieser Implementierung durchgefuhrt.

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KAPITEL 3. TESTKRITERIEN UND DURCHFUHRUNG 9

Kapitel 3

Testumgebung und Durchfuhrung

3.1 Testkriterien

3.1.1 PSNR

Der PSNR oder auch Peak signal-to-noise ration ist ein Maß fur das Verhaltnis zwi-

schen der maximal moglichen Leistung eines Signals und dem eines durch Rauschen

korrupierten Signals. Dabei wir der Algorithmus dazu verwendet, um die Qualitat eines

rekonstruierten Bildes zu bewerten. Nachdem es sich in unserem Fall um Bildsequenzen

handelt, wird der durchschnittliche PSNR berechnet um die Qualitat der Sequenz zu

beurteilen. Fur ein einzelnes Bild wird der PSNR am Besten uber den MSE (Mean squa-

red error) bzw. der durschnittlichen quadratischen Abweichung berechnet. Die Formel

dazu sieht wie folgt aus.

MSE(f, g) =1

MN

M∑i=1

N∑j=1

(fij − gij)2 (3.1)

Dabei wird Pixel fur Pixel das Quadrat der Differenz des rauschfreien (Bild f) und ver-

rauschten Bildes (Bild g) gebildet. Diese wird dann aufsummiert und durch das Produkt

der Hohe M und Breite N des Bildes geteilt [AH10, S. 2366]. Aus der quadratischen

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10

Abweichung lasst sich nun das Signal-Rausch-Verhaltnis berechnen.

PSNR(f, g) = 10 log10

(MAX2

MSE(f, g)

)(3.2)

Dabei ist MAX der maximal mogliche Wert eines Pixels in dem zu untersuchenden

Bildes. Bei einem Bild mit einer Bit-Tiefe von 8 Bit, ware das ein Wert von 255. Je

hoher der Wert des PSNR ist, desto besser ist die Qualitat des verrauschten Bildes.

Dabei wird allerdings ausschließlich auf die nummerischen Differenzen zwischen den

Bilder rucksicht genommen. Daraus lassen sich zwar Ruckschlusse uber die Qualitat

des Gesamtbildes schließen, allerdings konnen immer noch lokale Fehler auftretten, die

einen großen Einfluss auf die subjektive Wahrnehmung des Bildes haben.

3.1.2 Subjektive Qualitat

Neben objektiven Kriterien, wie dem PSNR, spielt auch die subjektive Wahrnehmung

eine große Rolle. Verschiedene Modelle versuchen diese subjektive Wahrnehmung zu

modelieren aber konnen diese auch nur annahern und nicht vollstandig Abbilden. Ge-

nauso haben verschiedene Arten von Bildern unterschiedliche Anspruche an Qualitat

und werden entsprechend unterschiedlich wahrgenommen.

In diesem Fall handelt es sich um monochromes medizinisches Bildmaterial, dass aus

MRT oder CT Gerate kommt. Dabei handelt es sich meistens um Schichtbilder von

Organen oder ganzene Korperteilen. Die Aufnahme solcher Bilder kann sich unter

Umstanden als schwer erweisen, da sich der Patient bewegt, selbst wenn er moglichst

ruhig liegt.

In diesem Kapitel sollen einige Kriterien definiert werden, die genutzt werden konnen

um das vorliegende Material bewerten zu konnen. In den meisten Fallen spiegelt der

PSNR die tatsachliche Qualitat der Bilder wieder und es ist keine subjektive Bewer-

tung notig. Dies ist zumindestens bei den Bilsequenzen der Fall, die in dieser Arbeit

untersucht wurden.

Zuerst schauen wir uns aber an, was fur Material uberhaupt vorliegt und welche Beson-

derheiten diese Aufnahmen haben. Fur diese Arbeit untersuchen wir zwei unterschied-

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3.1. TESTKRITERIEN 11

liche Aufnahmen. Zum einen einen CT-Scan eines Herzens (heart063, 10 Frames) und

zum anderen ein MRT-Scan eines Gehirns (MR head,176 Frames). Die Aufnahmen aus

dem CT hat eine Auflosung von 512 × 512 Pixeln und eine Farbtiefe von 12 Bit. Die

Aufnahme aus dem MRT hat eine Auflosung von 320× 320 Pixeln und eine Farbtiefe

von 8 Bit. Beide Aufnahmen sind Graustufenbilder.

MRT

Zu Begin schauen wir uns die Aufnahme aus dem MRT an und welche Besonderheiten

diese aufweisst. Bei der Aufnahme fallt sofort die klare Abtrennung der Gehirnfalten

und der beiden Hemispahren auf. Am Anfang der Aufnahme kann man noch das Klein-

hirn sehen. Hier gibt es sehr feine Strukturen, die naturlich auch nicht verschwinden

durfen.

(a) MRT Kleinhirn (b) Referenzbild MRT

Abbildung 3.1: Bilder der Sequenz MRT

Nachdem es in dieser Aufnahem kaum bis gar keine “Bewegung“ gibt wird es hier

besonders interesant sein, wie viel Einfluss die Kompression auf die feinen Strukturen

im Kleinhirn haben wird und in wie weit zum Beispiel die Ubergange zwischen den

Gerhinrfalten verschwimmen.

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12

CT

Im Vergleich zum MRT sieht die Aufnahme aus dem CT deutlich anders aus. Hier

wurde ein schlagendes Herz aufgenommen. Dies fuhrt dazu, dass es eine tatsachliche

Bewegung in der Aufnahme gibt. Ebenso fallt auf, dass der Kontrast in der Aufnahme

deutlich schwacher ist, als zum Beispiel beim MRT. Dies fuhrt dazu, dass die Ubergange

zwischen den Kammern des Herzen sehr schwer zu erkennen sind. Erschwerend kommt

dann noch die Bewegungsunscharfe hinzu.

Abbildung 3.2: Referenzbild fur das CT

Die Kontraktion des Herzen geschieht in gerade einmal 8 Frames. Die Frage wird also

sein, wie sehr wird die Bewegungsvorhersage Einfluss auf die scharfe der Aufnahme

haben. Genaues gibt es sehr große Flachen mit nur sehr wenig Struktur. Die Quanti-

sierung wird hier sehr viel an Daten einsparen, allerdings kann dies in Kombination

mit der Bewegung zu einer noch großeren Unscharfe an den Uberangen fuhren.

3.2 Durchfuhrung

Fur die Durchfuhrung der Tests wurde ein Python Skript verwendet (siehe Anhang

B.1), dass es erlaubt eine bestimmte Datei automatisch mit einer Reihe von Parametern

kodieren zu lassen. Das Skript dient lediglich dazu, den Vorgang teilweise zu automati-

sieren. Alle Tests wurde immer in Kombination mit dem Parameter QP durchgefuhrt.

Die genaue Erlauterung der Parameter folgt in den kommenden Kapiteln. Die weitere

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3.2. DURCHFUHRUNG 13

Auswertung der Ergebnisse und besonders die Erstellung der Graphen wurde mit Hilfe

von MATLAB durchgefuhrt. Hierbei wurde unter anderem das Bjøntegaard Delta ver-

wendet (Skript siehe Anhang B.2) um den durschnittlichen Zuwachs des PSNR oder

die prozentuale Ersparniss in der Bitrate zwischen zwei RD-Plots (Rate-Distortion) zu

ermitteln. [Bøn]

3.2.1 Parameter

Quantisierung

Der erste Paramter, der in dieser Arbeit untersucht werden soll, ist der fur die Quanti-

sierung. Wie in Kapitel 2.1 schon beschrieben, nutzt der HEVC fur die Quantisierung

den URQ.

Fur eine erste Testreihe wurden die Werte 0, 5, 10, 20, 25, 30, 35, 40, 50 ausgewahlt.

Dabei soll vor allem der Bereich um QP=30 betrachtet werden, da dieser dem Stan-

dardwert entspricht und es zu erwarten ist, dass sich der optimale Bereich zwischen

Kompression, Datenrate und Qualitat in dessen Umfeld befinden wird.

Als erstes betrachten wir die Bildsequenz aus dem MRT. Die Ergebnisse aus dieser

Testreihe werden im weiteren Verlauf als Referenz fur alle anderen Parameter, die in

Kombination mit der Quantisierung verwendet werden, hergenommen.

0 2,000 4,000 6,000 8,000 10,000 12,00020253035404550556065707580

Bitrate in kbit/s

PSN

Rin

dB

Abbildung 3.3: RD Plot fur MR

In dem Graphen sind auf der X-Achse die Bitraten in kbits/s und auf der Y-Achse die

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14

PSNR in dB aufgetragen. Die Datenpunkte entsprechen den QP Werten in absteigender

Reihenfolge, d.h. der erste Punkt von links aus betrachtet entspricht dem PSNR und

Bitratenwert bei QP=50. An dieser Reihe besonders auffallig, ist der Sprung zwischen

QP=5 und QP=0.

(a) MRT bei QP = 0 (b) MRT bei QP = 30

(c) MRT bei QP = 40

Abbildung 3.4: Bilder aus dem MRT mit verschiedenen QP-Werten

An Hand Abbildung 3.4 kann man erkenne, dass ab QP=30 die Qualitat schon derartig

nachgelassen hat, sodass man im Bereich des Kleinhirns keine Strukturen mehr erken-

nen kann. Im unteren Drittel des Schadels, bzw. Gehirns verschwimmen die Grenzen zu

verschiedenen Gewebeschichten. Wurde man nun einen noch hoheren QP-Wert wahlen,

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3.2. DURCHFUHRUNG 15

so ware eine Analyse des Bilder gar nicht mehr moglich. Beispielhaft in Abbildung 3.4c

zu sehen.

Aus diesen Ergebnissen lasst sich der Parameter fur die Quantisierung, bei dieser Bield-

sequenz, auf einen Bereich unterhalb von QP=30 und oberhalb von QP=10 schatzen.

Die gleiche Testreihe wurde jetzt noch mit der Bildsequenz aus dem CT durchgefuhrt.

0 1,000 2,000 3,000 4,000 5,000 6,00030

35

40

45

50

55

60

65

Bitrate in in kbit/s

PSN

Rin

dB

Abbildung 3.5: RD Plot fur CT

Im Gegensatz zu der vorherigen Sequenz gibt es hier keinen Sprung im Graphen. Auch

hier lasst sich an Hand einiger Beispiele zeigen, dass ab einem QP-Wert von 30 die

Bildqualitat erheblich nachlasst. Dabei verschwimmen auch hier, wie in Abblidung 3.7

zu sehen, die Grenzen zwischen den verschiedenen Bereichen des Herzen, bzw. der

Herzkammern.

Coding Unit

Im zweiten Schritt wurde untersucht, welchen Unterschied es macht eine kleinere ”Co-

ding Unit” zu wahlen. Der HEVC unterstutzt dabei Großen von bis zu 64 x 64 Pixeln.

Da die vorhandenen Bildsquenzene eine relativ kleine Auflosung von nur 320 × 320

Pixeln, bzw. 512 × 512 Pixeln haben, wurden bei einer CU von 64 × 64 jeweils nur

5 bzw. 8 CUs nebeneinander passen. Die Idee war es die Blockgroße auf 32 × 32 Pi-

xel zu verkleiner, um mehr Blocke pro Frame unterzubekommen, sodass dem Encoder

mehr Moglichkeiten der Kompression zur Verfugung stehen. Das wurde bedeuten, dass

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16

Abbildung 3.6: CT bei QP = 0 Abbildung 3.7: CT bei QP = 30

anstatt 5 (8) CUs bei 320 × 320 (512 × 512) Pixeln nun 10 (16) CUs genutzt werden

konnen. Diese Testreihe wurde ebenfalls wieder mit den QP-Werten aus der Referenz-

Reihe durchgefuhrt. Fur die Sequenz aus dem MRT sieht der Graph wie folgt aus.

0 2,000 4,000 6,000 8,000 10,000 12,00020253035404550556065707580

Bitrate

PSN

R

ReferenzCU=32

Abbildung 3.8: RD Plot fur MR bei CU=32

Die durchschnittliche Differenz der PSNR Werte, zwischen der Referenzkurve und der

Kurve aus dieser Testreihe betragt -0.0008 dB. Der Gewinn ist also uberschaubar.

Fuhrt man den gleichen Test auch mit der CT Sequenz aus, bekommt man folgendes

Ergebnis.

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3.2. DURCHFUHRUNG 17

0 1,000 2,000 3,000 4,000 5,000 6,00030

35

40

45

50

55

60

65

Bitrate in kbit/s

PSN

Rin

dB

ReferenzCU=32

Abbildung 3.9: RD Plot fur CT bei CU=32

Hier betragt die durchschnittliche Differenz -0,2025 dB. Hier ist der Gewinn schon

deutlicher als beim MRT, auch wenn das aus dem Graphen nicht sofort ersichtlich

wird. Man kann schlussendlich sagen, dass es eine Verbesserung der Qualitat durch

die Verkleinerung der CUs gibt. Dieser wird wie eingangs vemutet darauf basieren,

dass dem Encoder mehr CUs pro Frame zur Verfugung stehen, die er fur verschiedene

Kompressionmechanismen einsetzen kann.

Motion Estimation

Eine weitere Gruppe an Parametern, die untersucht wurde, waren der Bewegungs-

vorhersage zuzuordnen. Im Standard des verwendeten Profils wird als Modus fur die

Bewegungsvorhersage der Test Zone Search Algorithmus (TZSearch), verwendet. In

diesem Test soll an Stelle der TZSearch der Full Search Algorithmus genutzt werden.

Die Annahme ist, dass der Full Search Algorithmus eine hoher Genauigkeit als der

TZSearch Algorithmus liefert, da dieser alle moglichen Bewegunsvektoren im Suchfen-

ster miteinbezieht. Im Gegenzug ist dieser um ein vielfaches langsamer als die TZ-

Search [LWW+14, S. 1].

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0 2,000 4,000 6,000 8,000 10,000 12,00020253035404550556065707580

Bitrate in kbit/s

PSN

Rin

dB

ReferenzFullSearch

Abbildung 3.10: RD Plot fur MR FullSearch

Auch hier betrachten wir zu erst die Bildequenz aus dem MRT. Dabei kann man gut

sehen, das es fast keinen Unterschied macht, ob man Fast oder Full-Search verwendet.

Im Durschnitt liegt die Differenz im PSNR bei 0.0752 dB. Das Ergebnis lasst sogar auf

eine Verschlechterung des PSNR Werte schließen.

Nur minimal positiv sieht das Ergebnis fur die Seqeuenz aus dem CT aus.

0 1,000 2,000 3,000 4,000 5,000 6,00030

35

40

45

50

55

60

65

Bitrate in kbit/s

PSN

Rin

dB

ReferenzFullSearch

Abbildung 3.11: RD Plot fur CT FullSearch

Die Durschnittliche Differenz in den PSNR Werten betragt hier -0.2587 dB. Im Gegen-

satz zum MRT ist hier eine Verbesserung der Werte zu beobachten.

Der Parameter HadamardME steuert, ob SAD (Sum of absolute differences) oder

die Hadamard-Transformation fur die Kostenschatzung eingesetzt werden soll. Stan-

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3.2. DURCHFUHRUNG 19

dardmaßig wird Hadamard benutzt. Wenn man die Testreihe mit SAD anstelle von

Hadamard kodiert, erhalt man folgende Ergebnisse.

0 2,000 4,000 6,000 8,000 10,000 12,00020253035404550556065707580

Bitrate in kbit/s

PSN

Rin

dB

ReferenzSAD

Abbildung 3.12: MR mit SAD

0 1,000 2,000 3,000 4,000 5,000 6,00030

35

40

45

50

55

60

65

Bitrate in kbit/s

PSN

Rin

dB

ReferenzSAD

Abbildung 3.13: CT mit SAD

Fur die Sequenz aus dem MRT erhalt man einen durschnittlichen Verlust von 0.0661

dB , wohingegen beim CT ein Gewinn von durchschnittlich -0.0142 dB zu verbuchen

sind.

Mode Decision

Eine ebenfalls interessante Gruppe an Parametern, sind die fur die sogenannte “Mode

decision“. Mit diesen Parametern kann bestimmt werden, welche Modi benutzt werden

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20

sollen und welche nicht. Einer dieser Parameter ist der ESD (Early SKIP Detection).

Mit diesem kann entschieden werden ob der SKIP-Mode vor allen anderen Modi genutzt

werden soll. Dabei stehen dem Encoder 11 verschiedene Modi zur Bestimmung des

Besten “Prediction Unit Modes“ zur Verfugung. Sofern ESD genutzt wird, wird als

erstes uberpruft ob der SKIP-Modus verwendet werden soll. Erst danach werden alle

anderen Modi getestet [JJKB12, S. 449f].

0 2,000 4,000 6,000 8,000 10,000 12,00020253035404550556065707580

Bitrate in kbit/s

PSN

Rin

dB

ReferenzESD

Abbildung 3.14: RD Plot MR und ESD

Fur die MR-Sequenz ergibt sich aus der Verwendung des ESD leider nur ein sehr

kleiner durschnittlicher Gewinn von -0.0330 dB. In Abblidung 3.14 ist dieser kaum

wahrnehmbar.

0 1,000 2,000 3,000 4,000 5,000 6,00030

35

40

45

50

55

60

65

Bitrate in kbit/s

PSN

Rin

dB

ReferenzESD

Abbildung 3.15: RD Plot CT und ESD

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3.2. DURCHFUHRUNG 21

Fur das CT fallt der Gewinn sogar noch geringer aus, lediglich -0.0069 dB.

Der letzte Parameter, der im Bereich des “Mode decision“ untersucht werden soll, ist

FEN (Fast Encoder Setting). Dabei stehen hier zwei Tools zur Verfugung, die uber

diesen Parameter ausgewahlt werden Konnen (siehe Tabelle 3.1.

Tabelle 3.1: FEN Coding Tools

Tool A Tool B

Bei der Berechnung mit dem SAD (sum

of absolute diffrences) werden bei Blocken

mit einer Große hoher als acht nur gerade

Zeilen in Betracht gezogen

Die Anzahl der Iterationen bei der Bi-

direktionalen Bewegungsvektorermittlung

wird von vier auf eine reduziert.

Es stehen nun vier Modi zur Verfugung, die bestimmen welche Kombination dieser

Tools verwendet werden soll. In Tabelle 3.2 sind alle Vefugbaren Modi aufgelistet.

Tabelle 3.2: FEN Modi

Modus 0 Keines der beiden Tools wird verwendet

Modus 1 Beide Tools werden verwendet

Modus 2 Nur Tool A wird verwendet

Modus 3 Nur Tool B wird verwendet

Im Standard wird Modus 1 verwendet, also beide Tools gleichzeitig. Im folgenden Gra-

phen kann man nun die Unterschiede zu den verbleibenden Modi sehen.

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0 2,000 4,000 6,000 8,000 10,000 12,00020

25

30

35

40

45

50

55

60

65

70

75

80

Bitrate in kbit/s

PSN

Rin

dB

Referenz/FEN3FEN0/2

Abbildung 3.16: RD Plot MR und FEN in verschiedenen Modi

Die Modi 0 und 2 geben die gleichen Bitraten und PSNR-Werte zuruck. Im Vergleich

zur Referenz ergibt dies einen durchschnittlichen PSNR-Differenz von 0.0282 dB, also

einen leichten Verlust.

Der Modus 3 erreicht die exakt gleichen Werte, wie die Referenz und ist somit identisch.

0 1,000 2,000 3,000 4,000 5,000 6,00030

35

40

45

50

55

60

65

Bitrate in kbit/s

PSN

Rin

dB

Referenz/FEN3FEN0/2

Abbildung 3.17: RD Plot CT und FEN in verschiedenen Modi

Auch hier verhalten sie die Werte im Grunde, wie bei dem MRT, d.h. die Referenz

und Modus 3 haben die gleichen Werte. Genauso haben Modus 0 und Modus 2 die

gleichen Werte. Der Unterschied zwischen Referenz/Modus 3 und Modus 0/Modus 2

sind 0.0049 dB, also einem leichten Verlust an Qualitat.

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3.2. DURCHFUHRUNG 23

Slice Coding

Abbildung 3.18: Aufbau Slices siehe [SOHW12, S. 1656]

Wie bei seinem Vorganer auch gibt es beim HEVC sogenannte “Slices“. Im Fall des

AVC handelte es sich hierbei um Macroblocks. Der HEVC nutzt an dieser Stelle CTBs

(Coding tree blocks). Ein Bild kann in verschieden Slices aufgeteilt werden. Jeder Slice

enthalt eine Reihe von CTUs. Die Große und Form eines Slices unterscheiden sich

von Bild zu Bild. Jeder Slice ist ein in sich abgeschlossenes System, d.h. jeder Slice

kann unabhangig voneinander bearbeitet werden. Alle notigen Informationen fur die

Interpradiktion oder Intrapradiktion sind in dem Slice enthalten. Lediglich an den

Randern eines Slices konnte ein Datenaustausch mit anderen Slices notig sein, um z.B.

einen Deblocking Filter anzuwenden [SOHW12, S. 1656].

Tabelle 3.3: Slice Modi

Modus Erklarung

0 einzelner Slice

1 maximale Anzahl an CTUs pro Slice

2 maximale Anzahl an Bytes pro Slice

3 maximale Anzahl an Tiles pro Slice

Tiles sind eine weitere Form der Unterteilung eines Bildes. Ein Tile ist rechteckig

und kann entweder mehrere Slice enthalten oder mehrere Tiles sind Teil eines Slices.

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24

In der Regel enthalten alle Tiles gleich viele CTUs. Dies ist allerdings nicht zwin-

gend notwendig. Tiles dienen ebenfalls dazu, die Parallelisierung des Kodiervorgangs

zu ermoglichen.

Die verschiedenen Modi, die bestimmen wie ein Slice gestalltet ist stehe in Tabelle 3.3.

Im Standard wird Slice 0, also ein einzelner Slice verwendet.

0 2,000 4,000 6,000 8,000 10,000 12,00020

25

30

35

40

45

50

55

60

65

70

75

80

Bitrate in kbit/s

PSN

Rin

dB

Referenz/Slice1/Slice3Slice2

Abbildung 3.19: RD Plot fur MR und verschiedenen Slice-Modi

0 1,000 2,000 3,000 4,000 5,000 6,00030

35

40

45

50

55

60

65

Bitrate in kbit/s

PSN

Rin

dB

Referenz/Slice1/Slice3Slice2

Abbildung 3.20: RD Plot fur CT und verschiedenen Slice-Modi

Wie man bei beiden Graphen sehen kann sticht besonders der Slice Modus 2 hervor.

In beiden Fallen hat dieser nicht nur im Durchschnitt einen geringeren PSNR-Wert,

sondern erzielt auch hohere Bitraten. Slice Modus 1 und 3 hingegen, zeigen kaum einen

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3.2. DURCHFUHRUNG 25

Unterschied zur Referenz. Der Versuch so viele Bytes wie moglich pro Slice unterzu-

bekommen scheint also nicht sehr von Vorteil zu sein. Zumindestens nicht in diesen

Beispielen.

Deblocking Filter

Der Deblocking Filter dient dazu Artefakte zu beseitigen, die bei der Kompression mit

rasterartigen Unterteilungen, entstehen. An den Grenzen der einzelnen CTBs enste-

hen Artefakte, durch diese die einzelnen “Felder“ sichtbar werden. Dies ist besonders

bei geringeren Auslosungen sehr storend. Der HEVC arbeitet hier, im Gegensatz zum

AVC, mit einem Raster der große 8 Pixel (AVC 4 × 4 Pixel). Dabei wird in einem

ersten Durchlauf alle vertikalen und danach alle horizontalen Kanten bearbeitet und

die Artefakte beseitig.

0 2,000 4,000 6,000 8,000 10,000 12,00020

25

30

35

40

45

50

55

60

65

70

75

80

Bitrate in kbit/s

PSN

Rin

dB

ReferenzDeblocking

Abbildung 3.21: RD Plot MR ohne Deblocking

Fur das MRT ergibt sich fast kein Unterschied zwischen dem aktivierten und deakti-

vierten Deblocking Filter. Im Durschnitt ist die Qualitat mit aktiviertem Deblocking

nur um -0.0772 dB besser. Deutlicher sieht es bei der Serie aus dem CT aus.

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0 1,000 2,000 3,000 4,000 5,000 6,00030

35

40

45

50

55

60

65

Bitrate in kbit/s

PSN

Rin

dB

DeblockingReferenz

Abbildung 3.22: RD Plot CT ohne Deblocking

Wie zu vermuten war, zeigt sich besonders bei den hoheren QP-Werten der Unter-

schied zwischen aktivierten und deaktivierten Deblocking Filter. Ab ca. QP=20 kann

man schon optisch am Graphen erkennen, dass die Kurve fur den Deblocking Filter

deutlich besser abschneidet. Hier zeigt sich bei der Testserie aus dem CT, dass einen

durschnittlichen Unterschied in den PSNR-Werten von -0.2604 dB gibt.

PCM Mode

Als letztes soll noch der PCM (Pulse code modulation) Modus betrachtet werden. Da-

bei handelt es sich um einen speziellen Modus, der auf Ebene der CUs eingesetzt werden

kann. Im PCM Modus werden Bewegungsvorhersage, Transformation und Quantisie-

rung umgangen und der Frame wird mit einer festen vorher definierten Anzahl an Bits

dargestellt. Der Grund fur diesen Modus ist der, dass ein ubermaßiger Verbrauch von

Bits verhindert werden soll, wenn das Bildmaterial zu unregelmaßig ist, als das man es

mit hybriden Kodiermechanismen verarbeiten konnte [SOHW12, S.1664].

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3.2. DURCHFUHRUNG 27

0 2,000 4,000 6,000 8,000 10,000 12,00020

25

30

35

40

45

50

55

60

65

70

75

80

Bitrate in kbit/s

PSN

Rin

dB

ReferenzPCM

Abbildung 3.23: RD Plot fur MR mit PCM Modus

0 1,000 2,000 3,000 4,000 5,000 6,00030

35

40

45

50

55

60

65

Bitrate in kbit/s

PSN

Rin

dB

ReferenzPCM

Abbildung 3.24: RD Plot fur CT mit PCM Modus

Auch wenn fur die Sequenz aus dem MRT eine leichte Verschlechterung von 0,0712

dB zu verbuchen ist, so verbessert sich die Qualitat fur das CT um -0.018 dB. Beide

Resultate lassen auf einen relativ geringen Einfluss, sowohl positiv als auch negativ

durch den PCM Modus schließen. Der Grund mag daran liegen, dass die einzelnen

Bilder nur sehr geringe Unterschiede aufweisen und somit nur wenige Frames von dem

Modus betroffen sind.

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KAPITEL 4. ZUSAMMENFASSUNG UND BEWERTUNG 29

Kapitel 4

Zusammenfassung und Bewertung

4.1 Zusammenfassung der Ergebnisse

Zum Schluss wollen wir uns nochmal alle Ergebinsse im Uberblick anschauen und

auswerten, welchen Gewinn wir nun wirklich erreichen konnten..

In Tabelle 4.1 sind alle Tests und deren Ergebnisse aufgelistet. Zum einen gibt es

DSNR. Dieser wurde schon vorher in dieser Arbeit als durschnittliche Differenz der

PSNR-Werte zwischen der Referenzkurve und der Kurve aus der Testreihe definiert.

RATE steht fur die Bitratenersparnis in Prozent, zwischen den beiden Kurven.

Den großten Erfolg fur die Sequenz aus dem MRT konnte mit dem Slice-Modus 2

verbucht werden. Im Durchschnitt konnte der PSNR um 0.3692 verbessert werden und

gleichzeitig rund 2.94% and Daten gespart werden.

Alle anderen getesteten Parameter hatten einen eher schwachen Einfluss auf das Er-

gebniss. Uber alle Tests hinweg konnte im Durchschnitt der PSNR-Wert um lediglich

0.0176 verbessert werden.

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30

Tabelle 4.1: Auswertung der Ergebnisse

MR CT

BD-PSNR in dB BD-RATE in BD-PSNR in dB BD-RATE in

CU32 -0.00081812 0.4363 -0.2025 3.8931

FullSearch 0.0752 -0.8038 -0.2587 5.391

SAD 0.0661 -0.1751 -0.0142 0.343

FEN0 0.0282 -0.0612 0.0049 -0.0948

FEN2 0.0282 -0.0612 0.0049 -0.0948

FEN3 0 0 0 0

ESD -0.033 0.1671 -0.0069 0.1133

Deblocking -0.0772 0.841 -0.2604 5.3985

PCM 0.0712 -0.8189 -0.018 0.2969

Slice1 0 0 0 0

Slice2 -0.3692 2.9389 -0.0735 1.5003

Slice3 0 0 0 0

Fur die Sequenz aus dem CT ergibt sich ein deutlich besseres Bild. Die großte Verbes-

serung gab es an dieser Stelle durch den Deblocking Filter. Im Durchschnitt hat sich

der PSNR-Wert hierbei um 0.2604 verbessert und es konnten rund 5.4% an Datenrate

gespart werden. Auch uber alle anderen Parameter hinweg sieht das Ergebniss fur das

CT besser aus. Im Durschnitt konnten die PSNR-Werte um 0.0687 verbessert werden.

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4.2 Ausblick und Schlusswort

Die in dieser Arbeit gemessenen Ergebniss zeigen, dass es durchaus Potenzial gibt, me-

dizinisches Material verlustbehaftet zu komprimieren. Allerdings scheint es nur einen

relativ kleinen Spielraum zu geben, da ein bestimmtes Maß an Qualitat einfach ein-

gehalten werden muss. Der Wunsch Bildmaterial besser komprimieren zu konnen und

die Datengroße zu verkleinern ist nachvollziehbar und macht aus finanzieller Sicht auch

Sinn. Allerdings sind die hier gemessenen Gewinne so gering, dass sich diese kaum loh-

nen wird, bzw. das Risiko, dass doch Informationen verloren gehen hoher ist als der

erhoffte Nutzen.

Basierend auf diesen ersten Ergebnissen musste man in kommenden Arbeiten oder

Forschungen das Testspektrum erweitern und eine Vielzahl von verschiedene Aufnah-

men untersuchen und auswerten. Die Frage wird sein, ob sich die Ersparnis langfristig

wirklich lohnen wird. In Anbetracht des Ausbaus von Glasfasernetzen und den sin-

kenden Preisen von Festplatten und anderen Speichermedien, scheint es fast, dass die

verlustbehaftete Kompression im medizinischen Bereich weniger Sinn macht als z.B.

im Unterhaltungsbereich. Das Risiko doch wichtige Informationen durch Kompression

zu verlieren schein fast hoher zu sein als das es einen kosteneffizienten Nutzen in der

Kompression dieser Daten gibt.

Die kommenden Jahre werden zeigen, in wie weit die Idee einer digitalen Patienten-

akte umgesetzt werden kann und welche Rolle die jetzigen Verfahren spielen werden.

Genauso wird sich zeigen, ob es nicht in wenigen Jahren einen neuen Standard geben

wird, der wie bei dem Wechsel von AVC auf HEVC nochmals eine Verbesserung der

verlustlosen Kompression mit sich bringen wird.

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ANHANG A. ANHANG KAPITEL 2 33

Anhang A

Anhang Kapitel 2

A.1 Range Extension RExt

#======== F i l e I /O =====================

Bit s t r eamFi l e : . . / . . / Render/ output b i t . bin

ReconFile : . . / . . / Render/ o u t p u t r e s u l t . raw

SourceWidth : 320

SourceHeight : 320

FrameRate : 25

FramesToBeEncoded : 10

SummaryOutFilename : . . / . . / Render/ r e s u l t . txt

InputChromaFormat : 400

InputBitDepth : 8

#======== P r o f i l e d e f i n i t i o n ==============

P r o f i l e : main−RExt

Tier : main

Level : 5

#======== Unit d e f i n i t i o n ================

MaxCUWidth : 64

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34

MaxCUHeight : 64

MaxPartitionDepth : 4

QuadtreeTULog2MaxSize : 5

QuadtreeTULog2MinSize : 2

QuadtreeTUMaxDepthInter : 3

QuadtreeTUMaxDepthIntra : 3

#======== Coding St ruc ture =============

Int raPer i od : −1

DecodingRefreshType : 0

GOPSize : 4

Frame1 : B 1 3 0 0 0 .4624 0 0 0 4 4 −1 −5 −9 −13 0

Frame2 : B 2 2 0 0 0 .4624 0 0 0 4 4 −1 −2 −6 −10 1

−1 5 1 1 1 0 1

Frame3 : B 3 3 0 0 0 .4624 0 0 0 4 4 −1 −3 −7 −11 1

−1 5 0 1 1 1 1

Frame4 : B 4 1 0 0 0 .578 0 0 0 4 4 −1 −4 −8 −12 1

−1 5 0 1 1 1 1

#=========== Motion Search =============

FastSearch : 1

SearchRange : 64

BipredSearchRange : 4

HadamardME : 1

FEN : 3

FDM : 1

#======== Quantizat ion =============

QP : 0

MaxDeltaQP : 0

MaxCuDQPDepth : 0

DeltaQpRD : 0

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A.1. RANGE EXTENSION REXT 35

RDOQ : 1

RDOQTS : 1

Sl i ceChromaQPOffsetPer iod ic i ty : 0

S l i ceCbQpOf f se t Int raOrPer iod ic : 0

S l i c eCrQpOf f s e t Int raOrPer iod i c : 0

#=========== Deblock F i l t e r ============

LoopFi l terOf fset InPPS : 0

LoopF i l t e rD i sab l e : 0

LoopF i l t e rBe taOf f s e t d iv2 : 0

LoopF i l t e rTcOf f s e t d iv2 : 0

Deb lock ingF i l t e rMet r i c : 0

#=========== Misc . ============

Interna lBi tDepth : 8

#=========== Coding Tools =================

SAO : 1

AMP : 1

TransformSkip : 1

TransformSkipFast : 1

SAOLcuBoundary : 0

#============ S l i c e s ================

SliceMode : 0

SliceArgument : 1500

LFCrossSliceBoundaryFlag : 1

#============ PCM ================

PCMEnabledFlag : 0

PCMLog2MaxSize : 5

PCMLog2MinSize : 3

PCMInputBitDepthFlag : 1

PCMFilterDisableFlag : 0

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36

#============ T i l e s ================

TileUni formSpacing : 0

NumTileColumnsMinus1 : 0

TileColumnWidthArray : 2 3

NumTileRowsMinus1 : 0

TileRowHeightArray : 2

LFCrossTileBoundaryFlag : 1

#============ WaveFront ================

WaveFrontSynchro : 0

#=========== Quantizat ion Matrix =================

S c a l i n g L i s t : 0

S c a l i n g L i s t F i l e : s c a l i n g l i s t . txt

#============ L o s s l e s s ================

TransquantBypassEnableFlag : 0

CUTransquantBypassFlagForce : 0

#============ Rate Control ======================

RateControl : 0

TargetBi t rate : 1000000

KeepHie ra rch i ca lB i t : 2

LCULevelRateControl : 1

RCLCUSeparateModel : 1

In i t i a lQP : 0

RCForceIntraQP : 0

#=========== RExt ============

ExtendedPrec i s ion : 0

TransformSkipLog2MaxSize : 2

ImplicitResidualDPCM : 1

ExplicitResidualDPCM : 1

Res idua lRotat ion : 1

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A.1. RANGE EXTENSION REXT 37

Sing leS ign i f i canceMapContext : 1

IntraReferenceSmoothing : 1

GolombRiceParameterAdaptation : 1

HighPrec i s i onPred ic t ionWeight ing : 1

CrossComponentPrediction : 1

### DO NOT ADD ANYTHING BELOW THIS LINE ###

### DO NOT DELETE THE EMPTY LINE BELOW ###

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38 ANHANG B. ANHANG KAPITEL 3

Anhang B

Anhang Kapitel 3

B.1 Durchfuhrung render.py

#!/ usr / bin /env python3

import os

from subproces s import c a l l

param QP = [0 , 5 , 10 , 20 , 25 , 30 , 35 , 40 , 50 ]

pa ram input f o lde r ba s e = ” . / . . / . . / Sequenzen /”

param input fo lde r o rgane = ”MR/” #8b i t

#param input fo lde r o rgane = ”CT heart /” #12b i t

#p a r a m i n p u t f i l e = ” heart063 ”

p a r a m i n p u t f i l e = ”MR 02 head 320”

param input = param input f o lde r ba s e +

param input fo lde r o rgane + \

p a r a m i n p u t f i l e + ” . raw”

param output fo lde r base = ” . / . . / . . / Render/”

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B.1. DURCHFUHRUNG RENDER.PY 39

c a l l ( [ ” rm”,”− r f ” , param output fo lde r base ] )

c a l l ( [ ” mkdir ” , param output fo lde r base ] )

c a l l ( [ ” mkdir ” , param output fo lde r base +

param input fo lde r o rgane ] )

f o r i in range (0 , 9 ) :

o u t p u t f o l d e r = param output fo lde r base +

param input fo lde r o rgane + \

”QP ” + s t r (param QP [ i ] ) +”/”

d i r = os . path . dirname ( o u t p u t f o l d e r + ” r e s u l t ” +\

s t r (param QP [ i ] ) +”. txt ”)

t ry :

os . s t a t ( d i r )

except :

os . mkdir ( d i r )

c a l l ( [ ” . / TAppEncoderStatic ” , \

”−c ” , ” . / . . / c f g / encoder l owde lay main rext . c f g ” , \

”− i ” , param input ,\

”−q ” , ”20” ,\

”−s r ” , s t r (param QP [ i ] ) ,\

”−o ” , o u t p u t f o l d e r + p a r a m i n p u t f i l e + ” ” + \

s t r (param QP [ i ] ) + ” . yuv ” , \

”−−SummaryOutFilename=” + o u t p u t f o l d e r + ” r e s u l t . txt

” ] )

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40

B.2 Durchfuhrung bjontegaard.m

f unc t i on a v g d i f f = bjontegaard (R1 ,PSNR1, R2 ,PSNR2, mode)

%BJONTEGAARD Bjontegaard metr ic c a l c u l a t i o n

% Bjontegaard ’ s metr ic a l l ows to compute the average gain in

PSNR or the

% average per cent sav ing in b i t r a t e between two rate−

d i s t o r t i o n

% curves [ 1 ] .

% D i f f e r e n t l y from the avsnr so f tware package or VCEG Excel

[ 2 ] p lug in t h i s

% t o o l enab l e s Bjontegaard ’ s metr ic computation a l s o with

more than 4 RD

% po in t s .

%

% R1 ,PSNR1 − RD po in t s f o r curve 1

% R2 ,PSNR2 − RD po in t s f o r curve 2

% mode −

% ’ dsnr ’ − average PSNR d i f f e r e n c e

% ’ rate ’ − percentage o f b i t r a t e sav ing between data s e t

1 and

% data s e t 2

%

% a v g d i f f − the c a l c u l a t e d Bjontegaard metr ic ( ’ dsnr ’ or ’

rate ’ )

%

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B.2. DURCHFUHRUNG BJONTEGAARD.M 41

% ( c ) 2010 Giuseppe Va l enz i s e

%

% Refe rences :

%

% [ 1 ] G. Bjontegaard , Ca l cu l a t i on o f average PSNR

d i f f e r e n c e s between

% RD−curves (VCEG−M33)

% [ 2 ] S . Pateux , J . Jung , An e x c e l add−in f o r computing

Bjontegaard metr ic and

% i t s evo lu t i on

%

% negat ive / p o s i t i v e de l t a ra t e dec r ea s e / i n c r e a s e (+) o f b i t

r a t e f o r same PSNR

% negat ive / p o s i t i v e de l t a PSNR decrea s e (+)/ i n c r e a s e o f PSNR

f o r the same b i t r a t e

% decrease−Anst ieg inc r ea s e−Abnahme

% convert r a t e s in l oga r i thmi c un i t s

lR1 = log (R1) ;

lR2 = log (R2) ;

switch lower (mode)

case ’ dsnr ’

% PSNR method

p1 = p o l y f i t ( lR1 ,PSNR1, 3 ) ;

p2 = p o l y f i t ( lR2 ,PSNR2, 3 ) ;

% i n t e g r a t i o n i n t e r v a l

min int = max ( [ min ( lR1 ) ; min ( lR2 ) ] ) ;

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42

max int = min ( [ max( lR1 ) ; max( lR2 ) ] ) ;

% f i n d i n t e g r a l

p in t1 = p o l y in t ( p1 ) ;

p in t2 = p o l y in t ( p2 ) ;

i n t1 = po lyva l ( p int1 , max int ) − po lyva l ( p int1 ,

min int ) ;

i n t2 = po lyva l ( p int2 , max int ) − po lyva l ( p int2 ,

min int ) ;

% f i n d avg d i f f

a v g d i f f = ( int2−i n t 1 ) /( max int−min int ) ;

case ’ rate ’

% ra t e method

p1 = p o l y f i t (PSNR1, lR1 , 3 ) ;

p2 = p o l y f i t (PSNR2, lR2 , 3 ) ;

% i n t e g r a t i o n i n t e r v a l

min int = max ( [ min (PSNR1) ; min (PSNR2) ] ) ;

max int = min ( [ max(PSNR1) ; max(PSNR2) ] ) ;

% f i n d i n t e g r a l

p in t1 = p o l y in t ( p1 ) ;

p in t2 = p o l y in t ( p2 ) ;

i n t1 = po lyva l ( p int1 , max int ) − po lyva l ( p int1 ,

min int ) ;

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B.2. DURCHFUHRUNG BJONTEGAARD.M 43

in t2 = po lyva l ( p int2 , max int ) − po lyva l ( p int2 ,

min int ) ;

% f i n d avg d i f f

a v g e x p d i f f = ( int2−i n t 1 ) /( max int−min int ) ;

a v g d i f f = ( exp ( a v g e x p d i f f )−1)∗100 ;

end

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ABBILDUNGSVERZEICHNIS 45

Abbildungsverzeichnis

2.1 Aufbau des H.265/HEVC Coder aus [SOHW12] . . . . . . . . . . . . . 4

2.2 Aufbau eines CTB aus [SOHW12] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5

3.1 Bilder der Sequenz MRT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

3.2 Referenzbild fur das CT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12

3.3 RD Plot fur MR . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

3.4 Bilder aus dem MRT mit verschiedenen QP-Werten . . . . . . . . . . . 14

3.5 RD Plot fur CT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

3.6 CT bei QP = 0 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

3.7 CT bei QP = 30 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

3.8 RD Plot fur MR bei CU=32 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

3.9 RD Plot fur CT bei CU=32 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17

3.10 RD Plot fur MR FullSearch . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18

3.11 RD Plot fur CT FullSearch . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18

3.12 MR mit SAD . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19

3.13 CT mit SAD . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19

3.14 RD Plot MR und ESD . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20

3.15 RD Plot CT und ESD . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20

3.16 RD Plot MR und FEN in verschiedenen Modi . . . . . . . . . . . . . . 22

3.17 RD Plot CT und FEN in verschiedenen Modi . . . . . . . . . . . . . . 22

3.18 Aufbau Slices siehe [SOHW12, S. 1656] . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23

3.19 RD Plot fur MR und verschiedenen Slice-Modi . . . . . . . . . . . . . . 24

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46

3.20 RD Plot fur CT und verschiedenen Slice-Modi . . . . . . . . . . . . . . 24

3.21 RD Plot MR ohne Deblocking . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25

3.22 RD Plot CT ohne Deblocking . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26

3.23 RD Plot fur MR mit PCM Modus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27

3.24 RD Plot fur CT mit PCM Modus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27

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TABELLENVERZEICHNIS 47

Tabellenverzeichnis

3.1 FEN Coding Tools . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21

3.2 FEN Modi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21

3.3 Slice Modi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23

4.1 Auswertung der Ergebnisse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30

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LITERATURVERZEICHNIS 49

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