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Object-Based Unequal Error ProtectionMarka, Madhavi 03 August 2002 (has links)
This thesis presents a comparison of two methods for Object-Based Unequal Error Protection. The two methods, Combined Unequal Error Protection and Individual Unequal Error Protection, add Forward Error Correcting Codes to embeddedly coded objects of an image. This is done so that each byte within an object is protected according to its importance, has object-level of error protection proportional to the object's importance to the reconstructed quality, and has random access at the receiver. It is found that random access to the objects is obtained at a cost in terms of quality.
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[en] CONTRIBUTIONS TO THE SA-DCT AND BLOCK-BASED DCT APPROACHES FOR OBJECT-ORIENTED IMAGE CODING / [pt] CONTRIBUIÇÕES ÀS ABORDAGENS SA-DCT E DCT BASEADA EM BLOCOS PARA CODIFICAÇÃO DE IMAGENS ORIENTADA POR OBJETOFLAVIA MAGALHAES FREITAS FERREIRA 27 October 2004 (has links)
[pt] Esta tese examina e apresenta contribuições para a
codificação de textura intra-quadro na codificação de
imagens baseada em objeto. Duas abordagens de codificação
são focadas: a DCT baseada em blocos e a DCT adaptativa
à forma (SA-DCT). São propostos indicadores morfológicos
para extrair características de forma e textura intrínsecas
ao objeto a ser codificado, classificando os blocos de
imagem 8 X 8 segundo o número de pixels do objeto neles
contidos. Esses indicadores são utilizados para a análise
de algoritmos de codificação conhecidos na literatura e
também para a proposição de esquemas híbridos que
solucionem problemas identificados. Os esquemas híbridos
propostos baseiam-se no tratamento diferenciado para
grupos de blocos distintos, usando como base a informação
sobre a textura média nesses grupos. Por fim, é proposta
uma estrutura de codificação adaptativa em função da taxa
de bits, da textura e da forma do objeto a ser codificado.
Essa estratégia incorpora os esquemas híbridos propostos
nesta tese para a escolha da direção preferencial de
processamento do algoritmo de extrapolação EI - Extension
Interpolation - e da SA-DCT. Ela seleciona automaticamente
a abordagem de codificação mais adequada a um grupo
específico de blocos a cada faixa de taxas de bits, valendo-
se dos indicadores morfológicos. O codificador adaptativo
proposto mostrou-se equivalente ou superior em desempenho
aos melhores esquemas conhecidos na literatura, tanto para
taxas baixas, quanto para taxas altas. Os resultados podem
ser verificados a partir das curvas de desempenho e também
a partir da observação da qualidade subjetiva das imagens
recuperadas. / [en] This thesis examines and presents contributions to the
intra-frame texture coding of Object-Based Image Coding.
Two coding approaches are focused: the block-based DCT and
the shape-adaptive DCT (SA-DCT). Morphological features
are proposed in order to extract intrinsic characteristics
of shape and texture from the object to be encoded.
These features classify the 8 X 8 image blocks according to
their number of object pixels. These morphological features
are used both in the analysis of coding algorithms reported
in the literature and in the design of hybrid schemes
that overcome some problems identified during the analysis
procedure. The proposed hybrid schemes employ different
strategies to deal with different groups of blocks. The
information about the mean texture value at these groups
is used as the basis of the algorithms. Finally, an adaptive
coding structure, which is a function of the bit rate,
texture and shape of the object, is proposed. This strategy
incorporates the hybrid schemes introduced in this thesis,
in order to choose the preferential processing direction
for the EI - Extension Interpolation - padding technique
and for the SA-DCT. It automatically selects the more
adequate approach for a specific group of blocks at a given
bit rate, depending on the morphological features.
Performance of this adaptive coding scheme is either
comparable or better than the best object-based transform
coding schemes reported in the literature. This is valid
both at low and high bit rates. Results are presented in
terms of PSNR performance curves and subjective quality of
the decoded images.
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Segmentação de movimento coerente aplicada à codificação de vídeos baseada em objetosSilva, Luciano Silva da January 2011 (has links)
A variedade de dispositivos eletrônicos capazes de gravar e reproduzir vídeos digitais vem crescendo rapidamente, aumentando com isso a disponibilidade deste tipo de informação nas mais diferentes plataformas. Com isso, se torna cada vez mais importante o desenvolvimento de formas eficientes de armazenamento, transmissão, e acesso a estes dados. Nesse contexto, a codificação de vídeos tem um papel fundamental ao compactar informação, otimizando o uso de recursos aplicados no armazenamento e na transmissão de vídeos digitais. Não obstante, tarefas que envolvem a análise de vídeos, manipulação e busca baseada em conteúdo também se tornam cada vez mais relevantes, formando uma base para diversas aplicações que exploram a riqueza da informação contida em vídeos digitais. Muitas vezes a solução destes problemas passa pela segmentação de vídeos, que consiste da divisão de um vídeo em regiões que apresentam homogeneidade segundo determinadas características, como por exemplo cor, textura, movimento ou algum aspecto semântico. Nesta tese é proposto um novo método para segmentação de vídeos em objetos constituintes com base na coerência de movimento de regiões. O método de segmentação proposto inicialmente identifica as correspondências entre pontos esparsamente amostrados ao longo de diferentes quadros do vídeo. Logo após, agrupa conjuntos de pontos que apresentam trajetórias semelhantes. Finalmente, uma classificação pixel a pixel é obtida a partir destes grupos de pontos amostrados. O método proposto não assume nenhum modelo de câmera ou de movimento global para a cena e/ou objetos, e possibilita que múltiplos objetos sejam identificados, sem que o número de objetos seja conhecido a priori. Para validar o método de segmentação proposto, foi desenvolvida uma abordagem para a codificação de vídeos baseada em objetos. Segundo esta abordagem, o movimento de um objeto é representado através de transformações afins, enquanto a textura e a forma dos objetos são codificadas simultaneamente, de modo progressivo. O método de codificação de vídeos desenvolvido fornece funcionalidades tais como a transmissão progressiva e a escalabilidade a nível de objeto. Resultados experimentais dos métodos de segmentação e codificação de vídeos desenvolvidos são apresentados, e comparados a outros métodos da literatura. Vídeos codificados segundo o método proposto são comparados em termos de PSNR a vídeos codificados pelo software de referência JM H.264/AVC, versão 16.0, mostrando a que distância o método proposto está do estado da arte em termos de eficiência de codificação, ao mesmo tempo que provê funcionalidades da codificação baseada em objetos. O método de segmentação proposto no presente trabalho resultou em duas publicações, uma nos anais do SIBGRAPI de 2007 e outra no períodico IEEE Transactions on Image Processing. / The variety of electronic devices for digital video recording and playback is growing rapidly, thus increasing the availability of such information in many different platforms. So, the development of efficient ways of storing, transmitting and accessing such data becomes increasingly important. In this context, video coding plays a key role in compressing data, optimizing resource usage for storing and transmitting digital video. Nevertheless, tasks involving video analysis, manipulation and content-based search also become increasingly relevant, forming a basis for several applications that exploit the abundance of information in digital video. Often the solution to these problems makes use of video segmentation, which consists of dividing a video into homogeneous regions according to certain characteristics such as color, texture, motion or some semantic aspect. In this thesis, a new method for segmentation of videos in their constituent objects based on motion coherence of regions is proposed. The proposed segmentation method initially identifies the correspondences of sparsely sampled points along different video frames. Then, it performs clustering of point sets that have similar trajectories. Finally, a pixelwise classification is obtained from these sampled point sets. The proposed method does not assume any camera model or global motion model to the scene and/or objects. Still, it allows the identification of multiple objects, without knowing the number of objects a priori. In order to validate the proposed segmentation method, an object-based video coding approach was developed. According to this approach, the motion of an object is represented by affine transformations, while object texture and shape are simultaneously coded, in a progressive way. The developed video coding method yields functionalities such as progressive transmission and object scalability. Experimental results obtained by the proposed segmentation and coding methods are presented, and compared to other methods from the literature. Videos coded by the proposed method are compared in terms of PSNR to videos coded by the reference software JM H.264/AVC, version 16.0, showing the distance of the proposed method from the sate of the art in terms of coding efficiency, while providing functionalities of object-based video coding. The segmentation method proposed in this work resulted in two publications, one in the proceedings of SIBGRAPI 2007 and another in the journal IEEE Transactions on Image Processing.
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Segmentação de movimento coerente aplicada à codificação de vídeos baseada em objetosSilva, Luciano Silva da January 2011 (has links)
A variedade de dispositivos eletrônicos capazes de gravar e reproduzir vídeos digitais vem crescendo rapidamente, aumentando com isso a disponibilidade deste tipo de informação nas mais diferentes plataformas. Com isso, se torna cada vez mais importante o desenvolvimento de formas eficientes de armazenamento, transmissão, e acesso a estes dados. Nesse contexto, a codificação de vídeos tem um papel fundamental ao compactar informação, otimizando o uso de recursos aplicados no armazenamento e na transmissão de vídeos digitais. Não obstante, tarefas que envolvem a análise de vídeos, manipulação e busca baseada em conteúdo também se tornam cada vez mais relevantes, formando uma base para diversas aplicações que exploram a riqueza da informação contida em vídeos digitais. Muitas vezes a solução destes problemas passa pela segmentação de vídeos, que consiste da divisão de um vídeo em regiões que apresentam homogeneidade segundo determinadas características, como por exemplo cor, textura, movimento ou algum aspecto semântico. Nesta tese é proposto um novo método para segmentação de vídeos em objetos constituintes com base na coerência de movimento de regiões. O método de segmentação proposto inicialmente identifica as correspondências entre pontos esparsamente amostrados ao longo de diferentes quadros do vídeo. Logo após, agrupa conjuntos de pontos que apresentam trajetórias semelhantes. Finalmente, uma classificação pixel a pixel é obtida a partir destes grupos de pontos amostrados. O método proposto não assume nenhum modelo de câmera ou de movimento global para a cena e/ou objetos, e possibilita que múltiplos objetos sejam identificados, sem que o número de objetos seja conhecido a priori. Para validar o método de segmentação proposto, foi desenvolvida uma abordagem para a codificação de vídeos baseada em objetos. Segundo esta abordagem, o movimento de um objeto é representado através de transformações afins, enquanto a textura e a forma dos objetos são codificadas simultaneamente, de modo progressivo. O método de codificação de vídeos desenvolvido fornece funcionalidades tais como a transmissão progressiva e a escalabilidade a nível de objeto. Resultados experimentais dos métodos de segmentação e codificação de vídeos desenvolvidos são apresentados, e comparados a outros métodos da literatura. Vídeos codificados segundo o método proposto são comparados em termos de PSNR a vídeos codificados pelo software de referência JM H.264/AVC, versão 16.0, mostrando a que distância o método proposto está do estado da arte em termos de eficiência de codificação, ao mesmo tempo que provê funcionalidades da codificação baseada em objetos. O método de segmentação proposto no presente trabalho resultou em duas publicações, uma nos anais do SIBGRAPI de 2007 e outra no períodico IEEE Transactions on Image Processing. / The variety of electronic devices for digital video recording and playback is growing rapidly, thus increasing the availability of such information in many different platforms. So, the development of efficient ways of storing, transmitting and accessing such data becomes increasingly important. In this context, video coding plays a key role in compressing data, optimizing resource usage for storing and transmitting digital video. Nevertheless, tasks involving video analysis, manipulation and content-based search also become increasingly relevant, forming a basis for several applications that exploit the abundance of information in digital video. Often the solution to these problems makes use of video segmentation, which consists of dividing a video into homogeneous regions according to certain characteristics such as color, texture, motion or some semantic aspect. In this thesis, a new method for segmentation of videos in their constituent objects based on motion coherence of regions is proposed. The proposed segmentation method initially identifies the correspondences of sparsely sampled points along different video frames. Then, it performs clustering of point sets that have similar trajectories. Finally, a pixelwise classification is obtained from these sampled point sets. The proposed method does not assume any camera model or global motion model to the scene and/or objects. Still, it allows the identification of multiple objects, without knowing the number of objects a priori. In order to validate the proposed segmentation method, an object-based video coding approach was developed. According to this approach, the motion of an object is represented by affine transformations, while object texture and shape are simultaneously coded, in a progressive way. The developed video coding method yields functionalities such as progressive transmission and object scalability. Experimental results obtained by the proposed segmentation and coding methods are presented, and compared to other methods from the literature. Videos coded by the proposed method are compared in terms of PSNR to videos coded by the reference software JM H.264/AVC, version 16.0, showing the distance of the proposed method from the sate of the art in terms of coding efficiency, while providing functionalities of object-based video coding. The segmentation method proposed in this work resulted in two publications, one in the proceedings of SIBGRAPI 2007 and another in the journal IEEE Transactions on Image Processing.
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Segmentação de movimento coerente aplicada à codificação de vídeos baseada em objetosSilva, Luciano Silva da January 2011 (has links)
A variedade de dispositivos eletrônicos capazes de gravar e reproduzir vídeos digitais vem crescendo rapidamente, aumentando com isso a disponibilidade deste tipo de informação nas mais diferentes plataformas. Com isso, se torna cada vez mais importante o desenvolvimento de formas eficientes de armazenamento, transmissão, e acesso a estes dados. Nesse contexto, a codificação de vídeos tem um papel fundamental ao compactar informação, otimizando o uso de recursos aplicados no armazenamento e na transmissão de vídeos digitais. Não obstante, tarefas que envolvem a análise de vídeos, manipulação e busca baseada em conteúdo também se tornam cada vez mais relevantes, formando uma base para diversas aplicações que exploram a riqueza da informação contida em vídeos digitais. Muitas vezes a solução destes problemas passa pela segmentação de vídeos, que consiste da divisão de um vídeo em regiões que apresentam homogeneidade segundo determinadas características, como por exemplo cor, textura, movimento ou algum aspecto semântico. Nesta tese é proposto um novo método para segmentação de vídeos em objetos constituintes com base na coerência de movimento de regiões. O método de segmentação proposto inicialmente identifica as correspondências entre pontos esparsamente amostrados ao longo de diferentes quadros do vídeo. Logo após, agrupa conjuntos de pontos que apresentam trajetórias semelhantes. Finalmente, uma classificação pixel a pixel é obtida a partir destes grupos de pontos amostrados. O método proposto não assume nenhum modelo de câmera ou de movimento global para a cena e/ou objetos, e possibilita que múltiplos objetos sejam identificados, sem que o número de objetos seja conhecido a priori. Para validar o método de segmentação proposto, foi desenvolvida uma abordagem para a codificação de vídeos baseada em objetos. Segundo esta abordagem, o movimento de um objeto é representado através de transformações afins, enquanto a textura e a forma dos objetos são codificadas simultaneamente, de modo progressivo. O método de codificação de vídeos desenvolvido fornece funcionalidades tais como a transmissão progressiva e a escalabilidade a nível de objeto. Resultados experimentais dos métodos de segmentação e codificação de vídeos desenvolvidos são apresentados, e comparados a outros métodos da literatura. Vídeos codificados segundo o método proposto são comparados em termos de PSNR a vídeos codificados pelo software de referência JM H.264/AVC, versão 16.0, mostrando a que distância o método proposto está do estado da arte em termos de eficiência de codificação, ao mesmo tempo que provê funcionalidades da codificação baseada em objetos. O método de segmentação proposto no presente trabalho resultou em duas publicações, uma nos anais do SIBGRAPI de 2007 e outra no períodico IEEE Transactions on Image Processing. / The variety of electronic devices for digital video recording and playback is growing rapidly, thus increasing the availability of such information in many different platforms. So, the development of efficient ways of storing, transmitting and accessing such data becomes increasingly important. In this context, video coding plays a key role in compressing data, optimizing resource usage for storing and transmitting digital video. Nevertheless, tasks involving video analysis, manipulation and content-based search also become increasingly relevant, forming a basis for several applications that exploit the abundance of information in digital video. Often the solution to these problems makes use of video segmentation, which consists of dividing a video into homogeneous regions according to certain characteristics such as color, texture, motion or some semantic aspect. In this thesis, a new method for segmentation of videos in their constituent objects based on motion coherence of regions is proposed. The proposed segmentation method initially identifies the correspondences of sparsely sampled points along different video frames. Then, it performs clustering of point sets that have similar trajectories. Finally, a pixelwise classification is obtained from these sampled point sets. The proposed method does not assume any camera model or global motion model to the scene and/or objects. Still, it allows the identification of multiple objects, without knowing the number of objects a priori. In order to validate the proposed segmentation method, an object-based video coding approach was developed. According to this approach, the motion of an object is represented by affine transformations, while object texture and shape are simultaneously coded, in a progressive way. The developed video coding method yields functionalities such as progressive transmission and object scalability. Experimental results obtained by the proposed segmentation and coding methods are presented, and compared to other methods from the literature. Videos coded by the proposed method are compared in terms of PSNR to videos coded by the reference software JM H.264/AVC, version 16.0, showing the distance of the proposed method from the sate of the art in terms of coding efficiency, while providing functionalities of object-based video coding. The segmentation method proposed in this work resulted in two publications, one in the proceedings of SIBGRAPI 2007 and another in the journal IEEE Transactions on Image Processing.
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