Avaliação objetiva de qualidade de vídeo no padrão h.264 para sistemas de transmissão de TV digital

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1 Avaliação objetiva de qualidade de vídeo no padrão h.264 para sistemas de transmissão de TV digital 1 Rangel Arthur, 2 Maurício Tanji, 3 Yuzo Iano, 4 Vicente Idalberto Becerra Sablón, 5 Alexandre Gonçalves Silva, 6 Luiz Henrique Bonani do Nascimento 1 Doutor em Engenharia Elétrica. UNICAMP. Campinas. SP, Professor e Coordenador do Curso de Engenharia de Telecomunicações (FT-UNICAMP), 2 Mestrando em Telecomunicações. UNICAMP. Campinas. SP, Pesquisador do Laboratório de Comunicações Visuais da Faculdade de Engenharia, Elétrica e Computação da Universidade Estadual de Campinas (LCV/DECOM-FEEC-UNICAMP), 3 Doutor em Engenharia Elétrica. UNICAMP. Campinas. SP, Professor e Coordenador do Laboratório de Comunicações Visuais da Faculdade de Engenharia, Elétrica e Computação da Universidade Estadual de Campinas (LCV/DECOM-FEEC-UNICAMP), 4 Doutor em Engenharia Elétrica. UNICAMP. Campinas. SP, Professor e Coordenador dos Cursos de Engenharia do Centro Universitário Salesiano (Unisal), 5 Doutor em Engenharia Elétrica. UNICAMP. Campinas. SP, Professor Adjunto do Curso de Ciências da Computação da Universidade do Estado de Santa Catarina (UDESC), 6 Doutor em Engenharia Elétrica. UNICAMP. Campinas. SP, Professor Adjunto do Curso de Engenharia de Informação da Universidade Federal do ABC (UFABC). 1 rangel@ft.unicamp.br, 3 yuzo@decom.fee.unicamp.br, 4 vsablon@sj.unisal.br Resumo - Este artigo visa descrever e comparar as principais técnicas presentes na literatura para a avaliação objetiva de qualidade de vídeo no padrão H.264, aplicada a sistemas de transmissão de TV Digital. A avaliação objetiva idealmente permite a obtenção de uma métrica de qualidade automática, dispensando o uso de observadores humanos. Essa avaliação pode ser feita em laboratório ou em tempo-real, e nesses casos utilizam referência total ou reduzida, respectivamente. A grande maioria das técnicas de avaliação objetiva presentes na literatura foi testada em sequências no padrão MPEG2. Porém, os novos padrões de TV Digital, usados em diversas aplicações, utilizam atualmente o padrão H.264, que podem gerar diferentes tipos de degradação, principalmente quando a relação sinal ruído (SNR Signal to Noise Rate) do canal de transmissão está em seu limite para permitir a recuperação da informação. Neste artigo, são apresentadas as principais técnicas de avaliação de qualidade objetiva usando referência total ou reduzida. Foram realizadas simulações com técnicas de referência total usando as principais técnicas presentes na literatura em sequências no padrão H.264, degradadas de diferentes maneiras. Por meio da comparação com uma base de dados subjetiva, foram obtidos os níveis de correlação com os dados obtidos pelas simulações. A partir dos testes realizados, foi definida a melhor técnica de avaliação objetiva presente na literatura usando referência total para vídeos no padrão H.264. Palavras-chave: Avaliação Objetiva, Qualidade De Vídeo, TV Digital. Abstract - This article aims to describe and compare the main techniques in the literature for the objective evaluation of video quality in H.264 standard, applied to systems of digital TV transmission. The objective assessment ideally allows obtaining a quality metric automatically without the need for human observers. This assessment can be done in the lab or in real-time, in which case use reference wholly or reduced, respectively. The vast majority of objective evaluation techniques in the literature has been tested on sequences in the MPEG2 standard. However, the new digital TV standards, used in various applications, currently use the H.264 standard, which can generate different types of degradation, especially when the transmission channel signal to noise ratio (SNR - Signal to Noise Rate) is at its limit to allow information retrieval. In this article, we present the main evaluation techniques using objective quality reference totally or reduced. Simulations were conducted using the key techniques in the literature on sequences in the H.264 standard, degraded in different ways. Through the comparison with a database subjective were obtained correlation with the data obtained by simulations. From tests carried out were the best set of objective evaluation techniques in the literature using full reference for H.264 videos. Keywords: Objective Evaluation, Video Quality, Digital TV. I. INTRODUÇÃO A implantação da TV Digital no Brasil caminha, neste momento, a passos mais lentos, uma vez que o interesse das emissoras diminui para a implantação em regiões menos desenvolvidas no país. Com a definição do padrão brasileiro ISDB-Tb (Integrated Service for Digital Broadcasting Terrestrial version B) [1,2], que utiliza o padrão de compressão H.264 [3] em sua norma, o desafio agora é garantir, para as regiões já providas de sinal digital, uma boa qualidade de sinal nas 45

2 casas e receptores móveis e propor soluções para acelerar a implantação em todo o país. Diante disso, é proposta neste artigo a definição das melhores técnicas de avaliação automática (objetiva) de qualidade de vídeo digital no padrão H.264. O padrão H.264/AVC foi desenvolvido pelo ITU-T (International Telecommunication Union Telecommunication Section) VCEG (Video Coding Experts Group) em conjunto com o ISO/IEC MPEG (Moving Picture Experts Group). Este rapidamente se tornou referência internacional para inúmeras aplicações de vídeo digital. O padrão H.264 tem sete configurações diferentes, chamadas perfis, e cada configuração foi feita pensando em aplicações distintas: Baseline Profile (BP): Indicada para sistemas com poucos recursos. É mais comum ser usado em vídeoconferências ou aplicações móveis, por causa da sua baixa taxa de bitrate. Main Profile (MP): Inicialmente desenvolvido para broadcast e armazenamento, foi aos poucos substituído pelo perfil High Profile. Extended Profile (XP): Criado para streaming media, este perfil tem um alta taxa de compressão. High Profile (HiP): Tal como o MP, este perfil foi criado para broadcast e armazenamento, em especial para alta definição. É o perfil adotado em discos HD DVD e Blu-Ray. High 10 Profile (Hi10P): Está muito além das necessidades dos consumidores de hoje em dia. Este perfil é baseado no HiP, adicionando 10 bits por frame para melhor precisão na decodificação da imagem. High 4:2:2 Profile (Hi422P): Desenvolvido pensando em vídeos entrelaçados, este perfil tem por base o Hi10P com o suporte ao formato 4:2:2. High 4:4:4 Predictive Profile (Hi444PP): Baseado no perfil Hi422P, mas utiliza o formato 4:4:4 e tem um maior número de bits para a precisão na decodificação de imagem (14 bits). Este perfil ainda tem a característica de fazer o processo de compressão em três cores separadas. Mais recentemente, em 2010, foi criado o JCT-VC (Joint Collaborative Team on Video Coding), com a responsabilidade de receber e avaliar propostas (Call for Proposals CfP) [4], numa nova iniciativa de padronização conhecida como HEVC (High Efficiency Video Coding). Almeja-se um ganho de compressão em torno de 100% (metade da taxa) comparado com o H.264/AVC, mantendo a mesma qualidade de imagem. Um recurso importante nos decodificadores set-top box, ou em televisores com esses decodificadores, é a possibilidade de se estabelecer um canal de retorno, comunicando o usuário e a emissora fornecedora de conteúdo. Tal canal pode ser utilizado não somente para a interatividade [5], mas também pode permitir o envio de informações de qualidade de sinal até então indisponíveis às emissoras. A partir disso, é possível se estimar a qualidade com que o sinal está sendo reproduzido e, assim, pode-se realimentar um sistema até então estático. Neste artigo são abordadas as duas formas principais de avaliação de qualidade objetiva, usando referência total ou referência reduzida. Na avaliação objetiva, denominada Em-Laboratório ou Full-Reference (FR) [6], o sinal de referência, que permite a comparação entre as sequências de vídeo original e degradada, está presente a todo o momento. Uma das dificuldades em se medir a qualidade do vídeo em ambientes reais está justamente na limitação ou ausência de um sinal de referência para essa comparação. Para tornar essa medida possível, é necessário utilizar a técnica denominada avaliação de qualidade Em-serviço ou Reduced Reference (RR) [6] e pode ser feita com referência reduzida ou semreferência. No caso de avaliação com referência reduzida, envia-se, geralmente, junto com o vídeo codificado, uma quantidade limitada de dados (cujo tamanho ainda gera controvérsias) que servirá de referência no receptor. No último tipo de avaliação denominado No-Reference (NR), não se utiliza nenhuma referência para estimar a qualidade do vídeo. Na próxima seção serão descritos os principais algoritmos da literatura que abordam as avaliações FR e RR. II. Revisão Bibliográfica Toda a teoria e prática de comunicações por imagem e vídeo têm como base a forma como o ser humano recebe e processa a informação visual. Não faz sentido se utilizar de informações absolutamente não perceptíveis ao olho humano, que podem ser descartadas. Um dos objetivos do design de codecs é minimizar a distorção percebida da imagem/vídeo. O Sistema Visual Humano (ao qual se refere comumente como HVS, do inglês Human Visual System) é o sistema pelo qual o observador humano vê, interpreta e responde ao estímulo visual. Seus componentes principais são o olho, a retina, o nervo ótico e o cérebro. Alguns exemplos de características do HVS que influenciam diretamente os sistemas de vídeo digital são: maior sensibilidade a baixas frequências espaciais, maior sensibilidade a detalhes de luminância que de cores, a ilusão de movimento suave alcançada pela apresentação de quadros a taxas superiores a 20-30Hz [7]. Outra das observações constatadas com relação ao HVS é que as respostas às observações variam de indivíduo para indivíduo. Este fato é um complicador do estudo da qualidade das imagens essencial para o design de codecs eficientes. Os métodos existentes para realizar este estudo são classificados em subjetivos e objetivos. Os primeiros dependem da avaliação de pessoas, submetidas a uma sequência de imagens prédeterminada, seguindo-se de uma análise estatística dos resultados obtidos, existindo diversos procedimentos padronizados para tal. Os métodos objetivos são muito mais simples e, por esta razão, são os mais utilizados. Esses métodos 46

3 realizam uma comparação entre as duas imagens em questão, baseando-se diretamente nos valores de seus pixels. Certamente a medida mais utilizada é o PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) [8], calculado segundo a Equação 1 Figura 1. Comparação de imagens com diferentes tipos de distorção, todas com MSE = 210 (mesmo PSNR). (a) original. (b) com aumento de contraste. (c) com média deslocada. (d) comprimida com JPEG. (e) imagem borrada. (f) com ruído impulsivo "salt-pepper". PSNR db n 2 (2 1) = 10.log (1) 10 MSE onde n é o número de bits utilizados para o armazenamento de um pixel e MSE é erro quadrático médio entre a imagem a comparar e a referência. O PSNR, dado em decibéis, é calculado para cada componente (em geral, utiliza-se a luminância das imagens), de forma muito fácil e é frequentemente usado para comparar a qualidade de imagens codificadas e não codificadas. Entretanto, este sofre de diversas limitações, a principal sendo que ele não é bem correlacionado com medidas subjetivas. Imagens com erros muito distintos, alguns muito mais visíveis que outros, podem apresentar o mesmo PSNR, conforme mostra a Figura 1 [9]. Por este motivo, foram elaboradas outras diversas técnicas objetivas de medição. A seguir, é feita uma descrição das técnicas mais utilizadas na literatura. Um dos principais métodos de avaliação utilizado atualmente pela comunidade científica é o MSSIM (Mean Structural Similarity Index) [10]. Este indicador é baseado em informação estrutural, muito importante para o HVS, e é baseado na expressão (a) (c) (b) (d) (2µ xµ y + C1).(2σ xy + C2) SSIM( x, y) = ( µ + µ + C ).( σ + σ + C ) x y 1 x y 2 (2) onde e são médias locais para cada pixel, calculadas numa região no seu entorno, e e são os desvios-padrão (calculados por estimadores nãopolarizados) nessa mesma região, e C 1 e C 2 são constantes usadas para evitar resultados instáveis quando ou estão muito próximos de zero. (e) (f) O resultado do cálculo deste indicador fornece, na realidade, um mapa de índices, calculados em cada região. Dessa forma, obtém-se o MSSIM pela média desses índices, já que, na prática, requer-se o uso de um único valor por imagem. A Tabela1 mostra os vários valores de MSSIM, comprovando a eficácia desse indicador para diversos tipos de ruído afetando a imagem. Outra vantagem é sua independência com relação à resolução da imagem a ser avaliada, como também acontece com o PSNR. Outra importante métrica é a proposta pela National Telecommunications and Information Administration (NTIA) [11], que desenvolveu o modelo de qualidade de vídeo denominado VQM (Video Quality Metric), que utiliza parâmetros espaciais e temporais na análise. Tabela1. Valores de MSSIM das imagens da Figura1 Figura MSSIM 1b 0,9168 1c 0,9900 1d 0,6949 1e 0,7052 1f 0,

4 O VQM é estruturado em cinco modelos de qualidade totalmente automatizados; (1) Geral, (2) Televisão, (3) Vídeo conferência, (4) Desenvolvedor e (5) PSNR. O modelo geral foi desenhado para ser um VQM de propósito geral para sistemas de vídeo que cobrem uma ampla gama de qualidade de taxas de bits. O modelo para televisão foi otimizado especificamente para degradações televisivas (i.e. MPEG-2), enquanto o modelo para vídeo conferência foi otimizado especificamente para degradações de vídeo conferência (i.e., H.263, MPEG-4). O modelo para desenvolvedores foi otimizado usando a mesma gama de qualidades de vídeo e taxa de bits como o modelo geral, mas com uma restrição adicional de computação rápida. O modelo PSNR foi derivado da formula tradicional do PSNR: 1 1, (, ), (3) Uma séria restrição no cálculo da métrica VQM é o alto custo computacional para sua implementação, o que praticamente inviabiliza o seu uso para aplicações em tempo real. Como um exemplo representativo de métrica de qualidade baseada em modelo HVS, existe ainda uma importante métrica desenvolvida por Van den Branden Lambrecht, et al [5]. Sua proposta de Moving Picture Quality Metric (MPQM) consiste de uma decomposição de canal em 4 escalas, 4 orientações e 2 fluxos temporais. As saídas resultantes dos canais são subtraídas para criar um sinal de erro. Um mascaramento é implementado por normalização dos erros de canal por limiares de visibilidade dependente de estímulo (similares aos usados em métricas de avaliação de qualidade subjetiva de imagens). Uma avaliação de qualidade de movimento foi proposta pela extensão do MPQM pela extração da informação de movimento [6]. Outra métrica baseada na transformada wavelet combina a facilidade de implementação do contraste RMS (Root Mean Square) com propriedades de médio e baixo nível da visão utilizando resultados psicofísicos para quantificar a percepção visual de distorções em imagens naturais. Essa métrica é o VSNR [12]. O VSNR (Visual Signal to Noise Rate), opera por meio da seguinte modelagem: 1) os efeitos das médias dos mascaramentos que imagens naturais impõem à detecção de distorções, e 2) o contraste percebido de distorções supraliminares, e 3) uma medida alternativa de degradação estrutural com base no nível médio de propriedade visual global de precedência. O termo MVSNR é usado quando se obtém a média dos valores VSNR obtidos em uma sequência de imagens. III. MÉTRICAS USANDO REFERÊNCIA REDUZIDA As métricas de referência reduzida de qualidade de vídeo exigem apenas informação parcial sobre o vídeo de referência. Esse tipo de análise é importante para se monitorar a qualidade de serviço de uma determinada região. Uma das características interessantes dessa métrica é a possibilidade de se escolher a quantidade e o tipo de informação que será utilizada como referência. Na prática, a quantidade exata de informação é limitada pelas características físicas do canal de retorno, que é utilizado para transmitir esses dados auxiliares. As taxas sugeridas pelo grupo de especialistas em qualidade de vídeo (VQEG) do canal de referência reduzida foram 15 kbps, 80 kbps ou 256 kbps [13]. A partir dessas taxas, as métricas obtidas podem ser mais ou menos fiéis às bases subjetivas, quando comparadas com técnicas de referência total. Em 2008 vários modelos de padronização de avaliação objetiva RR foram submetidos ao VQEG, para formato padrão de televisão (625 e 525 linhas). Em junho de 2009, a ITU decidiu então que alguns dos modelos submetidos eram suficientes para justificar a padronização, sendo que a PSNR foi utilizada como métrica mínima de desempenho. Os seguintes modelos foram então escolhidos: NEC RR [14], Low Bandwidth VQM e Yonsei RR [13], para as taxas de 15K, 80K e 256 KB de referência. Esses modelos são detalhados a seguir. No modelo RR NEC, os denominados valores de atividade são encontrados para blocos de pixels de dimensões pré-determinadas são transmitidas para o cliente, no lugar de se transmitir os próprios valores de pixel. A qualidade é estimada a partir da diferença de atividade entre o SRC e o PVS. As ponderações psicovisuais com respeito à diferença de atividade são também aplicadas para se melhorar o nível de fidelidade da estimação. Uma vez que o registro espacial e os registros de ganho e offset, que requerem considerável esforço computacional, não são necessários, esse modelo é conveniente para monitoramento de qualidade de vídeo em tempo real. Para isso, são utilizadas 30 linhas de programa no lado do servidor e cerca de 250 linhas no lado do cliente. Nos testes realizados pelo VQEG, o desempenho do modelo RR NEC é estatisticamente equivalente ao PSNR quando se trabalha com 525 linhas. O mesmo não acontece para sequências com 625 linhas, onde o desempenho é inferior, independente da taxa de informação de referência utilizada. Entre os anos de 2003 e 2004, a NTIA desenvolveu dois modelos de qualidade de vídeo (VQMs) para referência reduzida com largura de banda de aproximadamente 12 a 14 Kbps para a recomendação ITU-R BT.601. Esses modelos foram chamados de Low Bandwidth VQM (LBVQM) e Fast Low Bandwidth VQM (FLBVQM). O FLBVQM possui uma eficiência computacional quatro vezes melhor, pois ele extrai características espaciais a partir de valores médio dos quadros de vídeo, em vez de extrair características espaciais 48

5 diretamente dos quadros de vídeo conforme Rec Além disso, para a economia computacional, o FLBVQM utiliza características de informação temporal com base em uma amostragem aleatória subpixels do canal Y de luminância, em vez de usar todos os pixels de todas as três camadas de vídeo (Y, Cb e Cr). A partir de testes prévios, a NTIA optou em sugerir o LBVQM à categoria 256k e o FLBVQM à categoria 80k. Ambos VQMs utilizaram o algoritmo de calibração NTIA RR, que está incluído na Recomendação ITU-T J.244. Este algoritmo de calibração requer aproximadamente kbits de largura de banda RR para produzir estimativas para o atraso temporal, deslocamento espacial, a escala espacial, ganho e nível de offset. Nos testes realizados pelo VQEG, notou-se que os resultados dos modelos propostos são equivalentes à PSNR, tanto para os testes com 525 linhas como para 625 linhas. Nos modelos RR de Yonsei, um algoritmo de detecção de bordas é primeiramente aplicado sequência de vídeo fonte para localizar as áreas de borda. As características dos quadros de vídeo são então extraídas dessas áreas de borda e transmitidas juntamente com o sinal de vídeo. A degradação das áreas de borda é medida pelo cálculo do erro quadrado médio. A partir deste erro quadrado médio, a PSNR das regiões de borda (EPSNR Edge PSNR) é calculada. Além disso, o modelo usa recursos adicionais de ajuste do EPSNR, baseados em treinamento de sequências padrão, para produzir a métrica de qualidade do vídeo final e que variam de acordo com a taxa de referência utilizada. Os modelos são eficientes em termos de velocidade e são suficiente simples a ponto de permitir sua implementação em tempo real. Nos testes realizados pelo VQEG o RR Yonsei foi levemente superior à medida de referência PSNR tem todas as taxas e sequências de vídeo Standard. IV. TESTES A base de dados escolhida para os testes foram a LIVE Video Quality Database [15]. Essa base possui 10 sequências (mostradas na Figura 2) de vídeo H.264, no formato YUV 4:2:0 e com resolução espacial 768x432 pixels, degradadas por 4 processos diferentes. Juntamente com a base escolhida foi utilizada a tabela com os respectivos valores de qualidade subjetiva. As métricas PSNR, MSSIM e MVSNR com referência total foram então comparadas, realizando-se as medidas de correlação de Pearson entre os valores objetivos obtidos e a base subjetiva. Para os testes, foi utilizado o software Matlab, com máquina com processador Intel-I3 e 4GB RAM, do LCV-FEEC- Unicamp. Figura 2. Sequências da base LIVE usadas para os testes (a) "bs" - Blue sky, (b) "mc" - Mobile and Calendar,(c) "pa" - Pedestrian Area, (d)"pr" - Park run, (e) "rb" - Riverbed, (f)"rh" - Rushhour, (g)"sf" - Sunflower, (h)"sh" - Shields, (i) "st" - Station, (j) "tr" Tractor. (a) (b) (c) (d) (e) (f) (g) (h) (i) (j) V. RESULTADOS OBTIDOS Os gráficos a seguir (Figuras 3, 4 e 5) mostram os valores de PSNR, MSSIM e MVSNR em função dos valores subjetivos. A Tabela 2 mostra os valores de correlação de Pearson médio entre valores das métricas processados e a base subjetiva. A partir dos resultados, pôde-se observar que a métrica MVSNR foi a que obteve o maior valor de correlação com a subjetiva. Figura3. Valores de PSNR normalizados em função dos valores subjetivos. Figura4. Valores de MSSIM em função dos valores subjetivos. 49

6 Figura5. Valores de VSNR em função dos valores subjetivos. [6] ARTHUR, R., Avaliação objetiva de codecs de vídeo, Dissertação de Mestrado, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação FEEC-Unicamp, Campinas, abril de [7] RICHARDSON, I. E. G. Video Codec Design. s.l. : John Wiley & Sons, [8] HUYNH-THU, Q., GHANBARI, M. Scope of validity of PSNR in image/video quality assessment. Electronics Letters 44 (13): , [9] FILGUEIRAS, A. Uma Proposta de Estimação de Movimento para o Codificador de Vídeo Dirac, Dissertação de Mestrado, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação FEEC-Unicamp, Campinas, Tabela 2 - Valores de correlação de Pearson médio entre valores das métricas processados e a base subjetiva Métrica Correlação de Pearson PSNR 0,74 MSSIM 0,78 MVSNR 0,83 VI. CONCLUSÕES As técnicas de avaliação objetiva aqui apresentadas procuram explorar diferentes características do sistema visual humano. Para comparação das métricas, na maioria dos casos, o PSNR se torna referência. Nesse caso, a melhoria do nível de correlação de Pearson e complexidade do PSNR são usadas como comparação para se medir o custo-benefício das outras técnicas. As métricas baseadas em referência reduzida precisam ser mais bem trabalhadas na literatura e os níveis de referência revistos, para adequação a cada tipo de avaliação específico. Nos testes realizados para avaliação objetiva com referência total, a métrica MSNR foi a que ofereceu os maiores níveis de correlação de Pearson considerando a base subjetiva existente. Como trabalhos futuros pretende-se repetir os testes para diversos níveis de referência reduzida. [10] WANG, Z., BOVIK, A. C., SHEIKH, H. R., SIMONCELLI, E. P. Image Quality Assessment: From Error Visibility to Structural Similarity. 2004, IEEE Trans. on Image Processing, Vol. 13, pp [11] PINSON, M. and WOLF, S., Application of the NTIA General Video Quality Metric VQM to HDTV quality monitoring, in 3rd Int. Workshop Video Process. Quality Metrics Consum. Electron. (VPQM-07), Jan [Online]. Available: [12] CHANDLER, D. M., AND HEMAMI, S. S VSNR: A wavelet-based visual signal- to-noise ratio for natural images. IEEE Transactions on Image Processing, vol. 16, no. 9, pp [13] FINAL report from the video quality experts group on the validation of reduced-reference and no-reference objective models for standard definition television, Phase I, Video Quality Experts Group (VQEG), [14] YAMADA, T., MIYAMOTO, Y., SERIZAWA, M. End-user video-quality estimation based on a Reduced-Reference model employing activity-difference for IPTV services, ICCE, pp.1-2, 2009 Digest of Technical Papers International Conference on Consumer Electronics, [15] LIVE video quality database, Available: research/quality/live_video.html AGRADECIMENTOS Os pesquisadores agradecem à FAPESP, CAPES- RHTVD, à RNP-CTIC, ao FAEPEX e ao CNPq pelo suporte durante as pesquisas realizadas. REFERÊNCIAS [1] ABNT. NBR Televisão digital terrestre Codificação de vídeo, áudio e multiplexação Parte 1: Codificação de vídeo. Rio de Janeiro: ABNT, [2] Terrestrial Integrated Services Digital Broadcasting (ISDB-T) Document, Specification of Channel Coding, Framing Structure and Modulation., [3] ITU-T and ISO/IEC, ITU-T Rec. H.264 ISO/IEC Advanced Video Coding (AVC), May [4] ISO/IEC JTC1/SC29/WG11 and ITU-T Q6/16, Joint Call for Proposals on Video Compression Technology, WG11 Doc. N11113 and Q6/16 Doc. VCEG-AM91, Kyoto, Jan [5] ABNT. NBR Televisão digital terrestre Canal de interatividade. Rio de Janeiro: ABNT,

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