CC BY
66
УДК004.627: 004.272.26
Скрупский С. Ю.
Канд. техн. наук, старший преподаватель, Запорожский национальный технический университет, Украина,
Е-mail: [email protected]
КОМПРЕССИЯ ULTRA HD-ВИДЕОИНФОРМАЦИИ В РАСПРЕДЕЛЕННОЙ КОМПЬЮТЕРНОЙ СИСТЕМЕ
Рассмотрены преимущества и недостатки современного формата представления видеоинформации Ultra HD. Выполнена оценка вычислительной сложности операции поиска векторов движения в видеопоследовательности. Проанализирован метод распределения видеоинформации по узлам распределенной системы, который использован для распараллеливания процесса компрессии видеоинформации на кластере. Экспериментально исследованы объективные показатели результата компрессии Ultra HD-видеоинформации в распределенной системе в зависимости от применяемого алгоритма оценки движения и ширины области поиска векторов движения.
Ключевые слова: Ultra HD-видеоинформация, распределенная компьютерная система, компрессия, битрейт, коэффициент сжатия, уровень искажения, корреляция.
ВВЕДЕНИЕ
Активное развитие формата телевидения высокой четкости (HD television) по всему миру способствовало значительному повышению качества представления видеоконтента. В 2013 году на международной конференции Consumer Electronics Show был представлен формат Ultra HD, суть которого заключается в повышении разрешения видеоконтента с 1920x1080 пикселов до 3840x2160 (4K UHD) и 7680x4320 (8K UHD), максимальная частота кадров повышена с 50 до 120 прогрессивных кадров в секунду [1]. Помимо положительных моментов, новый формат телевидения вносит целый ряд проблем: значительное увеличение объемов хранимых данных, повышение требований к производительности ком -пьютерных систем, осуществляющих обработку и компрессию такой видеоинформации, ужесточение требований к каналам передачи данных.
Одним из путей решения таких проблем может быть применение параллельных и распределенных компьютерных систем для компрессии Ultra HD-видеоинформации. Это позволит добиться ускорения вычислительного процесса и снизить время сжатия видеоконтента.
ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
Рассмотрим основную операцию любого современного алгоритма сжатия видеопоследовательностей, обладающую наибольшей вычислительной сложностью во всей структуре сжатия, - операцию оценки движения (ОД) блоков кадров видеопоследовательности [2]. Ее суть заключается в следующем: кадры разбиваются на блоки, далее выполняется ОД, при которой в текущем кадре, для каждого блока осуществляется поиск в предыдущем кадре наиболее «похожего» блока, смещенного на вектор, называемый вектором движения.
Таким образом, для каждого блока C в текущем кадре с номером n выполняется поиск блока Ck в ограниченной области предыдущего кадра с номером k<n, соответствующий минимальному значению некоторо-
© Скрупский С. Ю., 2013
го критерия. В качестве такого критерия чаще всего применяется сумма абсолютных различий значений пикселов блоков (SAD ^ min):
SAD(v) = £ \Cn (x, y) - Ck (x + vx, y + vy )|, (1)
( x y)eCn
где v = (vx, vy) - вектор движения; |vx| < Q и |vy| < Q, Q - ширина области поиска; Cn(x, y) - значения ярко-стных и цветоразностных компонент пиксела с координатами (x, y) в блоке Cn; ck(х + vx, у + vy) - значения яркостных и цветоразностных компонент пиксела с координатами (х + v x, У + v y) в блоке Ck, смещенном на вектор движения v.
Найденные вектора движения кадра используются при его кодировании, что позволяет сократить временную или интеркадровую избыточность видеопоследовательности.
Выполним оценку вычислительной сложности алгоритма полного перебора векторов движения видеопоследовательности. Данный алгоритм позволяет получить наилучшее качество результата сжатия при наибольшей вычислительной сложности. Его вычислительную сложность будем использовать для оценки наихудшего случая времени сжатия видеопоследовательности. Пусть видеопоследовательность состоит из N кадров разрешением WхH пикселов каждый. Алгоритм оценки движения делит кадр на блоки размером a . хЬ . пикселов. Поиск векторов движения
А size size i
выполняется в области шириной Q пикселов. Тогда оценка
вычислительной сложности ОД видеопоследовательности в общем случае для всех цветовых моделей может быть представлена в виде следующего выражения:
O
(N -1) •
W • H •b
4 size usize
• (2-Q +1)2
(2)
Из этой формулы несложно заметить, что увеличение разрешения кадра видеопоследовательности в формате Ultra HD приведет к линейному повышению времени выполнения ОД для сжатия. Алгоритмы так называемой «быстрой» оценки движения выполняют ОД в ограниченной некоторым шаблоном (например, крест, шестиугольник и т. д.) области поиска [2]. Это позволяет существенно уменьшить величину Q и, тем самым, ценой снижения качества результата сократить время сжатия видеопоследовательности.
Целью данной работы является распараллеливание процесса компрессии Ultra HD-видеоинформации в распределенной системе (секции 1 и 2), получение объективных показателей результата компрессии при различных параметрах кодера (секция 3), а так же оценка современного стандарта сжатия видеопоследовательностей H.264 для такой видеоинформации.
1 РАСПАРАЛЛЕЛИВАНИЕ ПРОЦЕССА КОМПРЕССИИ ULTRA HD-ВИДЕОИНФОРМАЦИИ
Для распараллеливания компрессии видеоинформации в распределенной системе существуют несколько подходов, которые принципиально различаются зернистостью параллелизма. К наиболее часто применяемым подходам можно отнести следующие [3-5]:
1. Деление кадра на блоки и независимое сжатие блоков на узлах системы. Такой подход позволяет устранять только пространственную или интракадровую избыточность, поскольку для устранения временной избыточности необходимы минимум два смежных кадра. Видеоинформация в формате Ultra HD обладает более высоким разрешением кадра по сравнению с HD, вследствие чего, число образуемых блоков будет велико (например, 8100 блоков размером 64х64 пиксела) и зернистость параллелизма будет слишком мелкая. Другим недостатком такого подхода является увеличение накладных затрат: транспортировка по сети и объединение большого числа блоков от различных узлов в кадры.
2. Независимое сжатие отдельных кадров на узлах системы. Этот подход так же позволяет устранять только пространственную избыточность, однако зернистость параллелизма крупнее, чем в предыдущем подходе и накладные затраты меньше. Параллельный алгоритм MJPEG использует этот подход для сжатия видеоинформации.
3. Независимое сжатие отдельных групп смежных кадров. Подход позволяет параллельно устранять как временную, так и пространственную избыточность видеоинформации. Однако, результирующий средний битрейт и коэффициент сжатия зависят от конкретных мест деления видеопоследовательности на группы кадров. Зернистость параллелизма самая крупная из рассмотренных подходов, накладные затраты самые маленькие.
В результате анализа наиболее часто применяемых подходов к распараллеливанию компрессии видеоинформации заметно, что самым перспективным подходом к распараллеливанию сжатия видеоинформации в формате Ultra HD является независимое сжатие групп смеж-
ных кадров. Для эффективной компрессии такой видеоинформации необходимо устранение и пространственной и временной избыточности.
Применение графического процессора (GPU) для распараллеливания процесса компрессии видеоинформации позволяет получить существенное ускорение по сравнению с центральным процессором (CPU), однако это приводит к снижению качества результата сжатия до 10 % [6].
Рассмотрим предложенный в [7] метод распределения видеоинформации по узлам распределенной системы. Он основан на корреляционном анализе, с динамической чувствительностью анализатора, смежных кадров видеопоследовательности, рассматриваемых в качестве временных рядов. Суть метода заключается в том, что для каждой пары смежных кадров вычисляется
коэффициент корреляции (к - номер кадра), учитывающий яркостную и цветоразностные компоненты пикселов, а так же вычисляется значение функции чувствительности к смене сцен анализатора видеопоследовательности ф(к). Скорость роста функции чувствительности управляется параметром. Далее сравнивается модуль коэффициента корреляции для данной пары смежных кадров и значение функции чувствительности. Если
| г^щ/11 > ф(к), тогда анализ видеопоследовательности
к, к+1 /у ч
продолжается: вычисляются rYUV и ф(к) для следующей пары кадров и снова выполняется сравнение. Иначе, видеопоследовательность разделяется на две части: первая часть содержит кадры анализируемой видеопоследовательности до места, в котором | rYkuV/^1 ^ ф(к), и она отправляется на узлы системы для выполнения сжатия, вторая часть содержит кадры после данного места и ее анализ продолжается.
Преимуществом данного метода является нивелирование роста битрейта при сжатии видеопоследовательности в распределенной системе при сохранении того же уровня искажения, что и при последовательной компрессии. То есть коэффициент сжатия видеопоследовательности не ухудшается вследствие распараллеливания. Такие видеопоследовательности после разделения ограничены одной сценой и их смежные кадры характеризуются значительной корреляционной зависимостью, благодаря чему ОД может быть выполнена на относительно небольшой области поиска Q. Недостатком метода является рост накладных расходов. Так, при сжатии видеоинформации в формате HD 1920х1080 по стандарту MPEG4/H.264 накладные расходы применения метода составляют 7,83 % от общего времени вычислительного процесса [7].
Для распределения Ultra HD-видеоинформации по узлам компьютерной системы будем использовать рассмотренный метод.
2 ОРГАНИЗАЦИЯ ЭКСПЕРИМЕНТОВ
Целью экспериментов является установление объективных показателей результата компрессии видеоинфор-
мации, а так же показателей эффективности применения распределенной системы:
- время сжатия, затраченное на процесс компрессии видеопоследовательности;
- уровень искажения сжатой видеопоследовательности относительно исходной, который характеризует качество сжатия. В данной работе он измеряется в дБ при помощи метрики PSNR [8];
- коэффициент сжатия видеопоследовательности -отношение размера файла, содержащего сжатую видеопоследовательность, к размеру файла с несжатой видеопоследовательностью;
- ускорение вычислительного процесса - отношение времени сжатия всех тестовых видеопоследовательностей на одном узле системы ко времени сжатия на всех задействованных узлах системы;
- эффективность распределенной системы - отношение ускорения вычислительного процесса к числу задействованных узлов.
Для организации экспериментов использованы шесть общепринятых для тестирования методов сжатия видеопоследовательностей: три из них в формате CIF (352x288 пикселов) [9], а три в формате Ultra HD (3840x2160) [10] - «Foreman», «News», «Coastguard». Все видеопоследовательности содержат по 300 кадров.
В распределенной компьютерной системе на узле-планировщике устанавливается анализатор видеопоследовательностей, принимающий входную видеоинформацию и выполняющий ее распределение по узлам компьютерной системы методом [7], при этом чувствительность анализатора задается очень высокой. По мере появления части видеопоследовательностей становятся в очередь FIFO, направленную на вычислительные узлы. Как только освобождается узел системы, он изымает видеопоследовательность из очереди, сжимает ее алгоритмами стандарта H.264 при помощи свободно распространяемого открытого видеокодека FFmpeg [11] и возвращает результат планировщику, где выполняется сбор и конкатенация сжатых видеопоследовательностей. Если все ресурсы заняты, ча-
сти видеопоследовательностей ожидают в очереди, пока не освободится хотя бы один узел. При этом барьерная синхронизация не выполняется, то есть процессы сжатия видеопоследовательностей узлами происходят асинхронно и независимо друг от друга. Это позволяет уменьшить накладные расходы на ожидание освобождения всех заказанных в распределенной системе ресурсов и синхронизацию узлов системы.
В экспериментах задействовано 4 логических узла, предоставленных для исследований кластера Института проблем моделирования в энергетике (ИПМЭ) им. Г.Е. Пухова г. Киев. Узлы построены на двух центральных процессорах Intel Xeon 5405 каждый с 8 ГБ DDR-2. Коммуникационная среда InfiniBand 20 Гб/с. Логические узлы формируются из состава физических узлов. На узлах установлен планировщик Torque на ОС Scientific Linux 6.3.
Оценка движения блоков для экспериментов выполняется двумя алгоритмами: полный перебор, выполняющий поиск во всей области Q, и один из алгоритмов «быстрой» оценки движения, а именно, алгоритм «шестиугольника», значительно сокращающий область поиска. В результате экспериментов регистрируется время сжатия каждой видеопоследовательности, общее время вычислительного процесса, уровень искажения, коэффициент сжатия. Затем вычисляется ускорение вычислительного процесса и эффективность распределенной системы.
3 РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЙ
Для видеопоследовательностей в формате CIF установлен битрейт 1 Мбит/с, а для Ultra HD - 20 Мбит/с. Для алгоритма полного перебора область поиска установлена 32 пиксела (на графиках обозначается «ПП 32»), затем -16 пикселов (на графиках - «ПП 16»). Для алгоритма «шестиугольника» область поиска - 32 пиксела (на графиках обозначается «АШ 32»), затем - 16 пикселов («АШ 16»). Все остальные параметры кодера установлены по умолчанию для стандарта H.264. Зависимость времени сжатия видеопоследовательностей от алгоритма с выбранной шириной области поиска показана на рис. 1.
10000
ïorenianCEF Nem CIF Coastguard CIF Torem an T.HD V'^s | i!J) Coastguard UHD
Видеопоследовательность
Рис. 1. Зависимость времени сжатия видеопоследовательностей от алгоритма ОД с выбранной шириной области поиска
В таблице 1 показаны характеристики эффективности распределенной системы, использованной для сжатия видеопоследовательностей: Т - общее время вычислительного процесса; Тп - накладные затраты на пересылки; Та - накладные затраты на анализ и распределение частей видеопоследовательности; £ - ускорение вычислительного процесса; Е - эффективность распределенной системы.
Зависимость уровня искажения сжатых видеопоследовательностей относительно исходных, от алгоритма с выбранной шириной области поиска показана на рис. 2. На рис. 3 видно как влияет алгоритм ОД видеопоследовательности на коэффициент сжатия.
Таблица 1. Характеристики эффективности использованной распределенной системы
Алгоритм ОД Т, с Тп, % Та, % £ Е
ПП 32 4003 15,71 7,11 2,21 0,53
ПП 16 2651 23,73 10,57 2,02 0,51
АШ 32 2277 27,62 12,3 1,72 0,43
АШ 16 2019 31,15 13,87 1,71 0,43
Рис. 2. Зависимость уровня искажения сжатых видеопоследовательностей от алгоритма ОД с выбранной шириной области
поиска
Рис. 3. Зависимость коэффициента сжатия видеопоследовательностей от алгоритма ОД с выбранной шириной области поиска
ВЫВОДЫ
В результате экспериментального исследования процесса сжатия Ultra HD-видеопоследовательностей в распределенной системе можно сформулировать следующие выводы:
- время сжатия видеопоследовательностей алгоритмом полного перебора векторов движения линейно зависит от разрешения кадра и ширины области поиска;
- в алгоритмах «быстрой» оценки движения, в частности, в алгоритме «шестиугольника» сокращение области поиска лишь незначительно уменьшает время сжатия;
- время сжатия видеопоследовательностей без интенсивного движения (например, «News») значительно короче времени сжатия видеопоследовательностей, содержащих интенсивное движение объектов («Foreman», «Coastguard»). Это связано с применением оптимизирующих алгоритмов в стандарте H.264, позволяющих пропускать поиск векторов движения для смежных кадров, не содержащих движение блоков;
- уровень искажения соответствующих видеопоследовательностей, предварительно разделенных на части методом [7] и распределенных по узлам компьютерной системы, изменяется несущественно в зависимости от ширины области поиска в алгоритме ОД. Это обусловлено тем, что после разделения на части смежные кадры таких видеопоследовательностей характеризуются значительной корреляционной зависимостью, следовательно, вектора движения не выходят за ближайшие блоки и оценка движения может быть выполнена на небольшой области поиска;
- алгоритм «быстрой» оценки движения демонстрирует незначительное снижение качества результата (по метрике PSNR) при существенном сокращении времени сжатия по сравнению с алгоритмом полного перебора;
- коэффициент сжатия соответствующих видеопоследовательностей практически не зависит от ширины области поиска векторов движения и от применяемого алгоритма ОД;
- время, затраченное на транспортировку видеопоследовательностей в формате Ultra HD в распределенной системе, составило до 31,15 % от всего вычислительного процесса и существенно снизило ускорение процесса сжатия и эффективность системы. Это является значительным фактором, влияющим на производительность вычислительного процесса;
- накладные затраты на анализ видеопоследовательностей методом [7] прямо пропорциональны разрешению кадра видеопоследовательности и количеству таких кадров. Для видеопоследовательностей в формате Ultra HD накладные затраты на анализ приемлемы и составляют до 13,87 % времени всего вычислительного процесса;
- при сжатии видеопоследовательностей в формате Ultra HD алгоритмы стандарта H.264 продемонстрировали приемлемые показатели коэффициента сжатия и уровня искажения, однако, время сжатия таких видеопоследовательностей слишком велико. В новом стандарте H.265, принятом сектором стандартизации электро-
связи Международного союза электросвязи ITU-T в апреле 2013 года предусматривается повышение эффективности сжатия видеоинформации (снижение коэффициента сжатия при том же уровне искажения, который демонстрируют алгоритмы стандарта H.264) в том числе за счет усложнения алгоритмов оценки движения видеопоследовательностей [12].
Представляется перспективным исследование, направленное на снижение вычислительной сложности алгоритмов оценки движения видеопоследовательностей, применительно к видеоинформации в формате Ultra HD.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Ultra HD TVs stole the show at CES 2013, but they're just part of the puzzle / Engadget news. - Режим доступа: \www/ URL: http://www.engadget.com/2013/01/11/ultra-hd-tvs-stole-the-show-at-ces-2013. - Загл. с экрана.
2. Скрупский, С. Ю. Методы компрессии видеоинформации / С. Ю. Скрупский // Науковi пращ Донецького нацюналь-ного техшчного ушверситету. Серiя: «Обчислювальна техника та автоматнзащя». - 2011. - № 21 (183). - С. 122-130.
3. Generic Framework for Parallel and Distributed Processing of Video-Data : in 4th International Symposium on Parallel and Distributed Processing and Applications (ISPA), vol. LNCS 4331 / D. Farm, P. With. - Sorrento, Italy, 2006. - P. 823-832.
4. A Parallel implementation of H.26L video encoder : in proc. of EuroPar 2002 conf. (LNCS 2400) / J. C. Fern6ndez, M. P. Malumbres - Padderborn, 2002. - P. 830-833.
5. Performance Evaluation of Parallel MPEG-4 Video Coding Algorithms on Clusters of Workstations : PARELEC '04 Proceedings of the international conference on Parallel Computing in Electrical Engineering / A. Rodriguez, A. Gonzalez, M. P. Malumbres. - Washington DC, 2004. -P. 354-357.
6. Скрупский, С. Ю. Повышение производительности распределенных систем компрессии видеоинформации / С. Ю. Скрупский // Науковий вюник Чершвецького на-цюнального ушверситету iменi Юрiя Федьковича. Серiя: Комп'ютерш системи та компоненти. - 2011. - №4, Т. 2. -С. 69-79.
7. Скрупский, С. Ю. Повышение эффективности сжатия видеоинформации в распределенных компьютерных системах / С. Ю. Скрупский // Электронное моделирование. -2011, №6 (33). - С. 57-72.
8. Ватолин, Д. Методы для объективной оценки качества видеокодеков по сжатым ими видеопоследовательностям : материалы девятого научно-практического семинара «Новые информационные технологии в автоматизированных системах», март 2006 г. Москва / Д. Ватолин, А. Паршин. - М., 2006. - С. 4-12.
9. 4K Test Sequences. Reviving the classics. - Режим доступа: \www/ URL: http://www.elementaltechnologies.com/ resources/4k-test-sequences. - Загл. с экрана.
10. YUV Video Sequences.- Режим доступа: \www/ URL: http:/ /trace.eas.asu.edu/yuv/. - Загл. с экрана.
11. FFmpeg is a complete, cross-platform solution to record, convert and stream audio and video. - Режим доступа: \www/ URL: http://www.ffmpeg.org/. - Загл. с экрана.
12. ITU-T H.265 High efficiency video coding. - Режим доступа: \www/ URL: http://www.itu.int/ITU-T/ recommendations/rec.aspx?rec=11885. - Загл. с экрана.
Стаття надшшла до редакци 17.09.2013.
Скрупський С. Ю.
Канд. техн. наук, старший викладач, Запорiзький нацiональний теxнiчний унiверситет, Украша
КОМПРЕС1Я ULTRA HD-ВЩЕОШФОРМАЦП У РОЗПОД1ЛЕН1Й КОМПЮТЕРН1Й СИСТЕМ1
Розглянуто переваги та недолжи сучасного формату вiдтворення вщеошформацй Ultra HD. Виконано оцiнку обчислюваль-но! складностi операци пошуку векторiв руху у вiдеопослiдовностi. Проаналiзовано метод розподшу вщеошформаци по вузлах комп'ютерно! системи, який використано для розпаралелювання процесу компресп вщеошформацп на кластера Експеримен-тально дослiджено об'eктивнi показники результату компреси Ultra HD-вiдеоiнформацii у розподшенш системi в залежностi вщ використовуваного алгоритму оцiнки руху та ширини областi пошуку векторiв руху.
Ключовi слова: Ultra HD-вiдеоiнформацiя, розподшена комп'ютерна система, компресiя, бiтрейт, коефщент ущiльнення, рiвень викривлення, кореляцiя.
Skrupsky S. Y.
Ph.D., senior lecturer, Zaporizhian National Technical University, Ukraine
ULTRA HD-VIDEOINFORMATION COMPRESSION IN DISTRIBUTED COMPUTER SYSTEM
The article deals with the parallelization of Ultra HD-videoinformation compression process in distributed system. The advantages and disadvantages of modern Ultra HD video format have been discussed. The evaluation of the computational complexity of the motion estimation operation in video sequences has been performed. The method for video distribution over the nodes of a distributed system, based on correlation analysis of video frames with the dynamic sensitivity function, has been analyzed. It has been used for parallelization of videoinformation compression process at Pukhov Institute for Modelling in Energy Engineering cluster. The objective indicators of Ultra HD-videoinformation compression results in a distributed system depending on used motion estimation algorithm and the width of the motion vectors search region have been investigated experimentally. The overheads of videoinformation compression process in distributed system have been analyzed.
Keywords: Ultra HD-videoinformation, distributed computer system, compression, bit rate, compression ratio, distortion level, correlation.
4.
6.
REFERENCES
Ultra HD TVs stole the show at CES 2013, but they're just part of the puzzle / Engadget news. - Access mode: \www/ URL: http://www.engadget.com/2013/01/11/ultra-hd-tvs-stole-the-show-at-ces-2013. - Title from screen. Skrupskij S. Yu. Metody kompressii videoinformacii. Naukovi pratsi Donetskoho natsionalnoho tekhnichnoho universytetu. Seriia: «Obchysliuvalna tekhnika ta avtomatyzatsiia», 2011, No. 21 (183), pp. 122-130. Farin D., With P. Generic Framework for Parallel and Distributed Processing of Video-Data : in 4th International Symposium on Parallel and Distributed Processing and Applications (ISPA), vol. LNCS 4331, Sorrento, Italy, 2006, pp. 823-832.
Fern6ndez J. C., Malumbres M. P. A Parallel implementation of H.26L video encoder : in proc. of EuroPar 2002 conf. (LNCS 2400), Padderborn, 2002. pp. 830-833. Rodriguez A., Gonzalez A., Malumbres M. P. Performance Evaluation of Parallel MPEG-4 Video Coding Algorithms on Clusters of Workstations : PARELEC '04 Proceedings of the international conference on Parallel Computing in Electrical Engineering. Washington DC, 2004, pp. 354-357. Skrupskij S. Yu. Povyshenie proizvoditel'nosti raspredelennyx sistem kompressii videoinformacii. Naukovyi
10.
11.
12.
visnyk Chernivetskoho natsionalnoho universytetu imeni Yuriia Fedkovycha. Seriia: Kompiuterni systemy ta komponenty, 2011, No. 4, Vol. 2, pp. 69-79. Skrupskij S. Yu. Povyshenie e'ffektivnosti szhatiya videoinformacii v raspredelennyx komp'yuternyx sistemax. E'lektronnoe modelirovanie, 2011, No. 6 (33), pp. 57-72. Vatolin D., Parshin A. Metody dlya ob"ektivnoj ocenki kachestva videokodekov po szhatym imi videoposledovatel'nostyam : materialy devyatogo nauchno-prakticheskogo seminara «Novye informacionnye texnologii v avtomatizirovannyx sistemax», mart 2006, Moskva, 2006, pp. 4-12.
4K Test Sequences. Reviving the classics. - Access mode: \www/ URL: http://www.elementaltechnologies.com/ resources/4k-test-sequences. - Title from screen. YUV Video Sequences. - Access mode: \www/ URL: http:// trace.eas.asu.edu/yuv/. - Title from screen. FFmpeg is a complete, cross-platform solution to record, convert and stream audio and video. - Access mode: \www/ URL: http://www.ffmpeg.org/. - Title from screen. ITU-T H.265 High efficiency video coding. - Access mode: \www/ URL: http://www.itu.int/ITU-T/recommendations/ rec.aspx?rec=11885. - Title from screen.
7
2
3
9
5
