電視 3.0 的額外測試：比較 VVC 和 VVC+LCEVC 編碼器的效能

核心概念

這份報告比較了 VVC 和 VVC+LCEVC 兩種編碼器在 4K 解析度下的效能，發現 VVC+LCEVC 在相同主觀品質下所需的位元率較低。

摘要

研究背景

• 本報告是巴西利亞大學為巴西數位電視系統論壇（SBTVD）執行的電視 3.0 計畫的一部分。
• 2023 年，該團隊對電視 3.0 計畫進行了廣泛的主觀視訊品質實驗，評估了 H.266/VVC 編碼器和 H.266/VVC + LCEVC（低複雜度增強視訊編碼）混合編碼器在不同解析度（從 720p 到 4K）下的效能。
• 然而，在比較兩種 4K 解析度 VUT（VUT 1.3 和 VUT 2.4）時，論壇會議上提出了兩個問題：
  • VVC 編碼器的實作不同：VUT 1.3 使用 Ateme 的 TitanLive，而 VUT 2.4 使用 MainConcept 的編碼器。
  • 編碼配置不同：VUT 1.3 每 2 秒使用 1 個內影格（GOP 大小為 120 影格），而 VUT 2.4 每 6 秒使用 1 個內影格（GOP 大小為 360 影格）。
• 因此，難以確定 2023 年實驗結果的差異是由於 GOP 大小、VVC 實作還是編碼器本身的差異所致。

研究目標

• 為了回答這些問題，V-Nova 委託進行了額外的實驗，比較了在相同 GOP 大小（120 影格）和相同 VVC 編碼器（MainConcept 即時編碼器）下，VVC 和 VVC+LCEVC 編碼器在 4K 解析度下的效能。
• 新實驗遵循與先前實驗相同的實驗協定，以確保結果具有可比性。

實驗方法

實驗刺激

• 使用了五種不同的視訊串流，主要由攝影機拍攝，並帶有一些電腦生成的圖形疊加層和高對比度的彩色場景，每個場景都有一些場景切換。
• 選擇這些場景是因為它們具有不同的空間和時間資訊。

實驗條件

• 實驗在巴西利亞大學 Darcy Ribeiro 校區 SG-11 大樓一樓的一個 465 公分 x 490 公分的實驗室中進行。
• 設備設置包括兩組以下設備：
  • 配備 Apple M1 Ultra 和 128GB RAM 的 Mac Studio（2022 年型號）桌上型電腦，運行 MacOS Ventura 13.2.1 作業系統和 Blackmagic Design Media Express 3.8.1 軟體；
  • Blackmagic Design UltraStudio 4k Mini；以及
  • LG 65 吋 OLED 電視機型號 OLED65C2PSA.CWZQLJZ（韌體版本 03.33.85），螢幕面積約為 81 公分 x 142 公分。

實驗協定

• 進行了 2 次不同的獨立測試，每次測試至少有 30 名受試者，並經過適當的視力和色覺篩選。
• 每次測試使用 5 種不同的內容，由 SBTVD 論壇提供。
• 每次測試，測試影片（VUT）使用 5 種不同的位元率，而參考影片在所有位元率下保持不變。
• 每個測試的目標是找到特定品質在所有內容中都能達到的位元率。
• 所有測試中，參考影片始終顯示在左側螢幕上，並且參與者知道這一點。
• 對於每個 VUT，使用了三個不同的偽隨機序列來顯示每個會話的 25 個影片。

實驗結果

• VUT 1.4（VVC 編碼器，2160p 解析度）在目標品質為 -1（略差）時的輸出目標位元率為 10.90 Mbps，在目標品質為 0（相同品質）時的輸出目標位元率為 16.58 Mbps，而目標品質為 1（略好）時則無法達到。
• VUT 2.5（VVC+LCEVC 編碼器，2160p 解析度）在目標品質為 -1（略差）時的輸出目標位元率為 5.41 Mbps，在目標品質為 0（相同品質）時的輸出目標位元率為 7.79 Mbps，而目標品質為 1（略好）時則無法達到。

結論

• 在這些測試中，兩個 VVC 編碼器都使用相同的即時軟體編碼器，並且兩個 VUT 都遵循相同的配置。
• 結果表明，在相同的主觀品質下，VVC+LCEVC 編碼器所需的位元率低於 VVC 編碼器。

統計資料

VUT 1.4 在目標品質為 -1 時的輸出目標位元率為 10.90 Mbps。
VUT 1.4 在目標品質為 0 時的輸出目標位元率為 16.58 Mbps。
VUT 2.5 在目標品質為 -1 時的輸出目標位元率為 5.41 Mbps。
VUT 2.5 在目標品質為 0 時的輸出目標位元率為 7.79 Mbps。

引述

從以下內容提煉的關鍵洞見

Additional Tests for TV 3.0

by Edua... 於 arxiv.org 11-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.11755.pdf

深入探究

除了位元率之外，還有哪些因素會影響 VVC 和 VVC+LCEVC 編碼器的主觀視訊品質？

除了位元率，還有許多因素會影響 VVC 和 VVC+LCEVC 編碼器的主觀視訊品質，以下列舉幾項重要因素：

編碼設定:

GOP 大小: 較大的 GOP 大小可以提高壓縮效率，但可能會降低畫面品質，尤其是在場景變化較大的情況下。
畫面內預測模式: VVC 和 LCEVC 提供多種畫面內預測模式，選擇合適的模式可以提高壓縮效率和畫面品質。
運動估計和補償: 更精確的運動估計和補償可以提高壓縮效率，但會增加編碼複雜度。
量化參數: 量化參數決定了量化過程中損失的資訊量，較低的量化參數可以提高畫面品質，但會降低壓縮效率。

影片內容:

畫面複雜度: 畫面複雜度較高的影片 (例如快速移動的場景) 需要更高的位元率才能保持良好的畫面品質。
解析度和畫面播放速率: 更高的解析度和畫面播放速率需要更高的位元率才能保持相同的畫面品質。

顯示設備: 不同的顯示設備 (例如 LCD、OLED) 具有不同的特性，可能會影響主觀視訊品質。
觀看環境: 觀看環境 (例如環境光線、觀看距離) 也會影響主觀視訊品質。
人類視覺系統: 人類視覺系統對不同類型的失真具有不同的敏感度，例如對塊狀失真比對模糊失真更敏感。
需要注意的是，VVC+LCEVC 編碼器在低位元率情況下通常可以提供比 VVC 編碼器更好的主觀視訊品質，因為 LCEVC 可以通過增強層來補償 VVC 基礎層的失真。

在其他應用場景，例如影片點播服務，VVC+LCEVC 編碼器是否仍然比 VVC 編碼器更有效率？

是的，在影片點播服務等其他應用場景中，VVC+LCEVC 編碼器通常仍然比單獨使用 VVC 編碼器更有效率。
主要原因如下：

低位元率下的高效編碼: LCEVC 允許以較低的位元率傳輸高品質影片，這對於影片點播服務至關重要，因為它可以減少儲存和傳輸成本。
彈性位元率調整: VVC+LCEVC 編碼器可以根據網路狀況和設備能力輕鬆調整位元率，這對於提供順暢的觀看體驗至關重要。
向下相容性: LCEVC 可以與現有的 VVC 解碼器相容，這意味著影片點播服務提供商無需升級其整個基礎架構即可利用 LCEVC 的優勢。
然而，在某些特定情況下，VVC+LCEVC 編碼器可能不如單獨使用 VVC 編碼器有效率：

高位元率編碼: 在高位元率下，VVC 編碼器本身就可以提供非常高的視訊品質，此時 LCEVC 帶來的額外效益可能不明顯。
低複雜度設備: LCEVC 解碼需要額外的處理能力，對於一些低複雜度設備來說，解碼 LCEVC 增強層可能會造成負擔。
總體而言，VVC+LCEVC 編碼器在影片點播服務中具有顯著的優勢，特別是在低位元率和需要彈性位元率調整的情況下。

未來視訊編碼技術的發展方向是什麼？如何進一步提高視訊壓縮效率和品質？

未來視訊編碼技術的發展方向主要集中在以下幾個方面：

更高效的壓縮演算法: 研究人員正在探索新的壓縮演算法，例如基於深度學習的神經網路壓縮技術，以進一步提高壓縮效率。
更智慧的內容感知編碼: 未來的編碼器將更加智慧化，能夠根據影片內容 (例如場景類型、物體運動) 自動調整編碼參數，以達到最佳的壓縮效率和畫面品質。
面向新興應用場景的編碼: 隨著虛擬實境 (VR)、擴增實境 (AR) 和自由視點電視 (FTV) 等新興應用場景的出現，未來的視訊編碼技術需要適應這些應用場景的特殊需求，例如更高的解析度、更高的畫面播放速率和更低的延遲。
與其他技術的融合: 未來的視訊編碼技術將與其他技術 (例如人工智慧、雲端運算) 更加緊密地融合，以提供更智慧、更高效的視訊服務。
為了進一步提高視訊壓縮效率和品質，可以採取以下措施：

持續改進現有編碼標準: 例如，對 VVC 和 LCEVC 標準進行持續改進，以提高其壓縮效率和畫面品質。
開發新的編碼工具和技術: 例如，開發新的畫面內預測模式、運動估計和補償演算法，以及更先進的熵編碼技術。
利用人工智慧技術: 例如，使用深度學習技術來優化編碼參數、提高畫面品質和進行超解析度重建。
優化編碼器和解碼器的硬體實現: 例如，設計專用的硬體加速器來提高編碼和解碼速度，降低功耗。
通過不斷的技術創新和發展，未來的視訊編碼技術將能夠在更低的位元率下提供更高品質的視訊體驗，滿足人們日益增長的視訊消費需求。