A representação de funções através da utilização de bases (KERNEL) de representação tem sido fundamental no processamento digital de sinais. A Transformada KARHUNEN-LOÈVE (KLT), também conhecida como Transformada HOTELLING, permite a representação de funções utilizando funções-base formadas pelos autovetores da matriz de correlação do sinal considerado. Nesse aspecto essa transformada fornece uma base ótima, isto é, aquela que proporciona o menor valor de Erro Quadrático Médio entre o sinal reconstruído e o original, para um determinado número de coeficientes. A dificuldade na utilização da KLT está no tempo adicional para calcular os autovetores (base) da matriz de correlação, o que muitas vezes inviabiliza a sua utilização nas aplicações em tempo real. Em muitas aplicações a KLT é utilizada em conjunto com outras transformadas melhorando os resultados destas aplicações. Sendo considerada a transformada ótima no sentido do Erro Quadrático Médio, este trabalho apresenta um estudo da Transformada KARHUNEN-LOÈVE nas aplicações de compressão de imagens bidimensionais estáticas e em tons de cinza, realizando também a comparação desta técnica com outras técnicas (DCT e WAVELET) buscando avaliar os pontos fortes e fracos da utilização da KLT para este tipo de aplicação. Duas técnicas importantes para solucionar o problema de cálculo dos autovalores e autovetores da matriz de correlação (Método de JACOBI e Método QL) são também apresentadas neste trabalho. Os resultados são comparados utilizando a Razão Sinal/Ruído de Pico (PSNR), a Razão de Compressão (CR) e os tempos de processamento (em segundos) para geração dos arquivos compactados.

A representação de funções através da utilização de bases (KERNEL) de representação tem sido fundamental no processamento digital de sinais. A Transformada KARHUNEN-LOÈVE (KLT), também conhecida como Transformada HOTELLING, permite a representação de funções utilizando funções-base formadas pelos autovetores da matriz de correlação do sinal considerado. Nesse aspecto essa transformada fornece uma base ótima, isto é, aquela que proporciona o menor valor de Erro Quadrático Médio entre o sinal reconstruído e o original, para um determinado número de coeficientes. A dificuldade na utilização da KLT está no tempo adicional para calcular os autovetores (base) da matriz de correlação, o que muitas vezes inviabiliza a sua utilização nas aplicações em tempo real. Em muitas aplicações a KLT é utilizada em conjunto com outras transformadas melhorando os resultados destas aplicações. Sendo considerada a transformada ótima no sentido do Erro Quadrático Médio, este trabalho apresenta um estudo da Transformada KARHUNEN-LOÈVE nas aplicações de compressão de imagens bidimensionais estáticas e em tons de cinza, realizando também a comparação desta técnica com outras técnicas (DCT e WAVELET) buscando avaliar os pontos fortes e fracos da utilização da KLT para este tipo de aplicação. Duas técnicas importantes para solucionar o problema de cálculo dos autovalores e autovetores da matriz de correlação (Método de JACOBI e Método QL) são também apresentadas neste trabalho. Os resultados são comparados utilizando a Razão Sinal/Ruído de Pico (PSNR), a Razão de Compressão (CR) e os tempos de processamento (em segundos) para geração dos arquivos compactados.

A representação de funções através da utilização de bases (KERNEL) de representação tem sido fundamental no processamento digital de sinais. A Transformada KARHUNEN-LOÈVE (KLT), também conhecida como Transformada HOTELLING, permite a representação de funções utilizando funções-base formadas pelos autovetores da matriz de correlação do sinal considerado. Nesse aspecto essa transformada fornece uma base ótima, isto é, aquela que proporciona o menor valor de Erro Quadrático Médio entre o sinal reconstruído e o original, para um determinado número de coeficientes. A dificuldade na utilização da KLT está no tempo adicional para calcular os autovetores (base) da matriz de correlação, o que muitas vezes inviabiliza a sua utilização nas aplicações em tempo real. Em muitas aplicações a KLT é utilizada em conjunto com outras transformadas melhorando os resultados destas aplicações. Sendo considerada a transformada ótima no sentido do Erro Quadrático Médio, este trabalho apresenta um estudo da Transformada KARHUNEN-LOÈVE nas aplicações de compressão de imagens bidimensionais estáticas e em tons de cinza, realizando também a comparação desta técnica com outras técnicas (DCT e WAVELET) buscando avaliar os pontos fortes e fracos da utilização da KLT para este tipo de aplicação. Duas técnicas importantes para solucionar o problema de cálculo dos autovalores e autovetores da matriz de correlação (Método de JACOBI e Método QL) são também apresentadas neste trabalho. Os resultados são comparados utilizando a Razão Sinal/Ruído de Pico (PSNR), a Razão de Compressão (CR) e os tempos de processamento (em segundos) para geração dos arquivos compactados.

Orientador : Max Henrique Machado Costa / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-02T08:36:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Gusmao_AndrezzaAlmeida_M.pdf: 1547214 bytes, checksum: cc9e0a40cf5f63688a8dc84924409c11 (MD5) Previous issue date: 2002 / Mestrado

Orientador: Max Henrique Machado Costa / Tese (doutorado) - Universidade Estadula de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-03T16:27:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DelPietro_ReneTogni_D.pdf: 4504220 bytes, checksum: b4347a1723116632925fdd94aedb981f (MD5) Previous issue date: 2003 / Resumo: Com a aplicação das técnicas de estimação e compensação de movimento em seqüências de vídeo, consegue-se reduzir o número de bits gerados na codificação e aumentar a qualidade da seqüência processada. Em contrapartida, o alto custo computacional do processo exige desempenho do codificador. O objetivo desta tese é propor um novo algoritmo de estimação que concilia qualidade de processamento e rapidez computacional.Realiza-se uma análise do problema de codificação e dos vários algoritmos de estimação utilizados, enfatizando-se a questão da qualidade e da velocidade de processamento. Apresenta-se um algoritmo de estimação inédito denominado MSEA (uma modificação do algoritmo SEA). O algoritmo SEA (Successive Elimination Algorithm) obtém o vetor de movimento ótimo fazendo uma pré-seleção de macroblocos na região de pesquisa. Modifica-se o algoritmo SEA introduzindo-se novos critérios de descarte executados em ordem crescente de complexidade e criando uma ordem de leitura dos macroblocos dentro da região de pesquisa. Tem-se um ganho expressivo na velocidade de processamento, conservando-se a solução ótima obtida pela busca exaustiva ou pelo algoritmo SEA. O algoritmo é implementado como parte de um codificador MPEG-2 e mostra-se que o MSEA atinge curvas de taxa x distorção adequadas, a um custo computacional inferior aos de seus concorrentes. Mostra-se, também, a possibilidade de se mesclar o MSEA com outros algoritmos de estimação, resultando na otimização das curvas de taxa x distorção x tempo de processamento frente aos métodos de estimação costumeiramente utilizados na prática (busca logaritmica e busca hierárquica) / Abstract: With the application of motion estimation and compensation techniques in video sequences, we can reduce the number of bits needed to encode the video sequence and to increase the quality of the reconstructed video signal. On the other hand, the high computational cost of the process demands high performance of the encoder. This thesis proposes a new motion estimation algorithm that reconciles processing quality and computational speed. Coding problems and severa1estimation algorithms are analyzed with emphasis on the quality and processing speed issues. A new motion estimation algorithm, ca11edMSEA (a modification of the SEA algorithm) is presented. The algorithm k:nown as SEA (Successive Elimination Algorithm) obtains the optimum motion vector by perfonning a pre-selection of macroblocks in the search area. The SEA algorithm is modified by introducing new discard criteria applied in increasing order of complexity and by reordering the reading of macroblocks inside of the search area. An expressive improvement in processing speed is obtained and the optimum solution of the motion vector estimation, also achieved by exhaustive search and SEA, is preserved. The algorithm is implemented as part of an MPEG-2 encoder and it is shown that MSEA achieves adequate rate x distortion curves at a smaller computationalcost than its competitors. Also, the possibility is shown of mixing MSEA with other estimation algorithms, improving the rate x distortion x processing time curves with respect to other estimation methods used in practice (two dimensionallogarithm search and hierarchical search) / Doutorado / Telecomunicações e Telemática / Doutor em Engenharia Elétrica

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Made available in DSpace on 2016-09-27T13:39:58Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2015-07-30. Added 1 bitstream(s) on 2016-09-27T13:45:07Z : No. of bitstreams: 1 000868821.pdf: 2089402 bytes, checksum: 5b2196be897792fffc7d9a33119ac4be (MD5) / As demandas por soluções de comunicações de redes sem fio (tecnologia wireless) estão integradas ao cotidiano e cada dia mais inseridas e valorizadas em nosso meio. Neste trabalho realizou-se o estudo da viabilidade de utilização da rede sem fioWPAN (padrão IEEE 802.15.4) na transmissão de imagens e vídeo utilizando o padrão ZigBee. Utilizou-se neste trabalho, linguagens de programação JAVA e C, o software livre Atube Catcher para compressão de vídeos, módulos de conexão, placas e transceptor da Atmel. A comunicação e configuração dos módulos para a transmissão de dados pelo padrão ZigBee são realizadas através da porta serial. Testes efetuados com imagens e vídeo MPEG-4 mostraram a viabilidade desta transmissão, tendo sido feitas medições com compressão de arquivos com imagens e vídeo, das perdas de pacotes com distância e da latência de transmissão dos dados / The demand for wireless network communications solutions technology wireless are integrated into the everyday and each day more embedded and valued in our midst. In this work the study of the feasibility of using wireless networkWPAN (IEEE 802.15.4) for video transmission with the Zigbee standard was done. For improve the capability of transmission of images and video compression techniques were used. For accomplish of this work the following tools are used: JAVA and C programming languages, aTube Catcher free software for video compression, connection modules, Atmel boards and transceiver. Tests were performed with images and MPEG-4 video and the results showed the feasibility of transmission. Besides, measurements with file compression with images and video, packet loss ratio with distance and data transmission latency were made

Orientador: Nobuo Oki / Banca: Sergio Azevedo de Oliveira / Banca: Tércio Alberto dos Santos Filho / Resumo: As demandas por soluções de comunicações de redes sem fio (tecnologia wireless) estão integradas ao cotidiano e cada dia mais inseridas e valorizadas em nosso meio. Neste trabalho realizou-se o estudo da viabilidade de utilização da rede sem fioWPAN (padrão IEEE 802.15.4) na transmissão de imagens e vídeo utilizando o padrão ZigBee. Utilizou-se neste trabalho, linguagens de programação JAVA e C, o software livre Atube Catcher para compressão de vídeos, módulos de conexão, placas e transceptor da Atmel. A comunicação e configuração dos módulos para a transmissão de dados pelo padrão ZigBee são realizadas através da porta serial. Testes efetuados com imagens e vídeo MPEG-4 mostraram a viabilidade desta transmissão, tendo sido feitas medições com compressão de arquivos com imagens e vídeo, das perdas de pacotes com distância e da latência de transmissão dos dados / Abstract: The demand for wireless network communications solutions technology wireless are integrated into the everyday and each day more embedded and valued in our midst. In this work the study of the feasibility of using wireless networkWPAN (IEEE 802.15.4) for video transmission with the Zigbee standard was done. For improve the capability of transmission of images and video compression techniques were used. For accomplish of this work the following tools are used: JAVA and C programming languages, aTube Catcher free software for video compression, connection modules, Atmel boards and transceiver. Tests were performed with images and MPEG-4 video and the results showed the feasibility of transmission. Besides, measurements with file compression with images and video, packet loss ratio with distance and data transmission latency were made / Mestre

Orientador: Hélio Pedrini / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-20T14:03:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Lima_Vitorde_M.pdf: 2877007 bytes, checksum: 6ad47f821cd5730035e715cb48102877 (MD5) Previous issue date: 2012 / Resumo: Vídeos são sequências de imagens estáticas representando cenas em movimento. Transmitir e armazenar essas imagens sem nenhum tipo de pré-processamento necessitaria de enormes larguras de banda nos canais de comunicação e uma quantidade massiva de espaço de armazenamento. A fim de reduzir o número de bits necessários para tais dados, foram criados métodos de compressão com perda. Esses métodos geralmente consistem em um codificador e um decodificador, tal que o codificador gera uma sequência de bits que representa uma aproximação razoável do vídeo através de um formato pré-especificado e o decodificador lê essa sequência, convertendo-a novamente em uma série de imagens. A transmissão de vídeos sob restrições extremas de largura de banda tem aplicações importantes como videoconferências e circuitos fechados de televisão. Neste trabalho são abordados dois métodos destinados a essa aplicação, decomposição usando representações esparsas e compressão fractal. A ampla maioria dos codificadores tem como mecanismo principal o uso de transformações inversíveis capazes de representar imagens espacialmente suaves com poucos coeficientes não-nulos. Representações esparsas são uma generalização dessa ideia, em que a transformação tem como base um conjunto cujo número de elementos excede a dimensão do espaço vetorial onde ela opera. A projeção dos dados pode ser feita a partir de uma heurística rápida chamada Matching Pursuit. Uma abordagem combinando essa heurística com um algoritmo para gerar a base sobrecompleta por aprendizado de máquina é apresentada. Codificadores fractais representam uma aproximação da imagem como um sistema de funções iterativas. Para isso, criam e transmitem uma sequência de comandos, chamada colagem, capazes de obter uma representação da imagem na escala original dada a mesma imagem em uma escala reduzida. A colagem é criada de tal forma que, se aplicada a uma imagem inicial qualquer repetidas vezes, reduzindo sua escala antes de toda iteração, converge em uma aproximação da imagem codificada. Métodos simplificados e rápidos para a criação da colagem e uma generalização desses métodos para a compressão de vídeos são apresentados. Ao invés de construir a colagem tentando mapear qualquer bloco da escala reduzida na escala original, apenas um conjunto pequeno de blocos é considerado. O método de compressão proposto para vídeos agrupa um conjunto de quadros consecutivos do vídeo em um fractal volumétrico. A colagem mapeia blocos tridimensionais entre as escalas, considerando uma escala menor tanto no tempo quanto no espaço. Uma adaptação desse método para canais de comunicação cuja largura de banda é instável também é proposta / Abstract: A video is a sequence of still images representing scenes in motion. A video is a sequence of extremely similar images separated by abrupt changes in their content. If these images were transmitted and stored without any kind of preprocessing, this would require a massive amount of storage space and communication channels with very high bandwidths. Lossy compression methods were created in order to reduce the number of bits used to represent this kind of data. These methods generally consist in an encoder and a decoder, where the encoder generates a sequence of bits that represents an acceptable approximation of the video using a certain predefined format and the decoder reads this sequence, converting it back into a series of images. Transmitting videos under extremely limited bandwidth has important applications in video conferences or closed-circuit television systems. Two different approaches are explored in this work, decomposition based on sparse representations and fractal coding. Most video coders are based on invertible transforms capable of representing spatially smooth images with few non-zero coeficients. Sparse representations are a generalization of this idea using a transform that has an overcomplete dictionary as a basis. Overcomplete dictionaries are sets with more elements in it than the dimension of the vector space in which the transform operates. The data can be projected into this basis using a fast heuristic called Matching Pursuits. A video encoder combining this fast heuristic with a machine learning algorithm capable of constructing the overcomplete dictionary is proposed. Fractal encoders represent an approximation of the image through an iterated function system. In order to do that, a sequence of instructions, called a collage, is created and transmitted. The collage can construct an approximation of the original image given a smaller scale version of it. It is created in such a way that, when applied to any initial image several times, contracting it before each iteration, it converges into an approximation of the encoded image. Simplier and faster methods for creating a collage and a generalization of these methods to video compression are presented. Instead of constructing a collage by matching any block from the smaller scale to the original one, a small subset of possible matches is considered. The proposed video encoding method creates groups of consecutive frames which are used to construct a volumetric fractal. The collage maps tridimensional blocks between the different scales, using a smaller scale in both space and time. An improved version of this algorithm designed for communication channels with variable bandwidth is presented / Mestrado / Ciência da Computação / Mestre em Ciência da Computação

Orientador: Yuzo Iano / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-01T07:39:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Nascimento_AyresMardemAlmeidado_D.pdf: 1210920 bytes, checksum: 4c70b7a2494ff4c4d6529c3477a35ee3 (MD5) Previous issue date: 2001 / Doutorado