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Projeto da arquitetura de hardware para binarização e modelagem de contextos para o CABAC do padrão de compressão de vídeo H.264/AVC / Hardware architecture design for binarization and context modeling for CABAC of H.264/AVC video compressionMartins, André Luis Del Mestre January 2011 (has links)
O codificador aritmético binário adaptativo ao contexto adotado (CABAC – Context-based Adaptive Binary Arithmetic Coding) pelo padrão H.264/AVC a partir de perfil Main é o estado-da-arte em termos de eficiência de taxa de bits. Entretanto, o CABAC ocupa 9.6% do tempo total de processamento e seu throughput é limitado pelas dependências de dados no nível de bit (LIN, 2010). Logo, atingir os requisitos de desempenho em tempo real nos níveis mais altos do padrão H.264/AVC se torna uma tarefa árdua em software, sendo necesário então, a aceleração do CABAC através de implementações em hardware. As arquiteturas de hardware encontradas na literatura para o CABAC focam no Codificador Aritmético Binário (BAE - Binary Arithmetic Encoder) enquanto que a Binarização e Modelagem de Contextos (BCM – Binarization and Context Modeling) fica em segundo plano ou nem é apresentada. O BCM e o BAE juntos constituem o CABAC. Esta dissertação descreve detalhadamente o conjunto de algoritmos que compõem o BCM do padrão H.264/AVC. Em seguida, o projeto de uma arquitetura de hardware específica para o BCM é apresentada. A solução proposta é descrita em VHDL e os resultados de síntese mostram que a arquitetura alcança desempenho suficiente, em FPGA e ASIC, para processar vídeos no nível 5 do padrão H.264/AVC. A arquitetura proposta é 13,3% mais rápida e igualmente eficiente em área que os melhores trabalhos relacionados nestes quesitos. / Context-based Adaptive Binary Arithmetic Coding (CABAC) adopted in the H.264/AVC main profile is the state-of-art in terms of bit-rate efficiency. However, CABAC takes 9.6% of the total encoding time and its throughput is limited by bit-level data dependency (LIN, 2010). Moreover, meeting real-time requirement for a pure software CABAC encoder is difficult at the highest levels of the H.264/AVC standard. Hence, speeding up the CABAC by hardware implementation is required. The CABAC hardware architectures found in the literature focus on the Binary Arithmetic Encoder (BAE), while the Binarization and Context Modeling (BCM) is a secondary issue or even absent in the literature. Integrated, the BCM and the BAE constitute the CABAC. This dissertation presents the set of algorithms that describe the BCM of the H.264/AVC standard. Then, a novel hardware architecture design for the BCM is presented. The proposed design is described in VHDL and the synthesis results show that the proposed architecture reaches sufficiently high performance in FPGA and ASIC to process videos in real-time at the level 5 of H.264/AVC standard. The proposed design is 13.3% faster than the best works in these items, while being equally efficient in area.
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Projeto da arquitetura de hardware para binarização e modelagem de contextos para o CABAC do padrão de compressão de vídeo H.264/AVC / Hardware architecture design for binarization and context modeling for CABAC of H.264/AVC video compressionMartins, André Luis Del Mestre January 2011 (has links)
O codificador aritmético binário adaptativo ao contexto adotado (CABAC – Context-based Adaptive Binary Arithmetic Coding) pelo padrão H.264/AVC a partir de perfil Main é o estado-da-arte em termos de eficiência de taxa de bits. Entretanto, o CABAC ocupa 9.6% do tempo total de processamento e seu throughput é limitado pelas dependências de dados no nível de bit (LIN, 2010). Logo, atingir os requisitos de desempenho em tempo real nos níveis mais altos do padrão H.264/AVC se torna uma tarefa árdua em software, sendo necesário então, a aceleração do CABAC através de implementações em hardware. As arquiteturas de hardware encontradas na literatura para o CABAC focam no Codificador Aritmético Binário (BAE - Binary Arithmetic Encoder) enquanto que a Binarização e Modelagem de Contextos (BCM – Binarization and Context Modeling) fica em segundo plano ou nem é apresentada. O BCM e o BAE juntos constituem o CABAC. Esta dissertação descreve detalhadamente o conjunto de algoritmos que compõem o BCM do padrão H.264/AVC. Em seguida, o projeto de uma arquitetura de hardware específica para o BCM é apresentada. A solução proposta é descrita em VHDL e os resultados de síntese mostram que a arquitetura alcança desempenho suficiente, em FPGA e ASIC, para processar vídeos no nível 5 do padrão H.264/AVC. A arquitetura proposta é 13,3% mais rápida e igualmente eficiente em área que os melhores trabalhos relacionados nestes quesitos. / Context-based Adaptive Binary Arithmetic Coding (CABAC) adopted in the H.264/AVC main profile is the state-of-art in terms of bit-rate efficiency. However, CABAC takes 9.6% of the total encoding time and its throughput is limited by bit-level data dependency (LIN, 2010). Moreover, meeting real-time requirement for a pure software CABAC encoder is difficult at the highest levels of the H.264/AVC standard. Hence, speeding up the CABAC by hardware implementation is required. The CABAC hardware architectures found in the literature focus on the Binary Arithmetic Encoder (BAE), while the Binarization and Context Modeling (BCM) is a secondary issue or even absent in the literature. Integrated, the BCM and the BAE constitute the CABAC. This dissertation presents the set of algorithms that describe the BCM of the H.264/AVC standard. Then, a novel hardware architecture design for the BCM is presented. The proposed design is described in VHDL and the synthesis results show that the proposed architecture reaches sufficiently high performance in FPGA and ASIC to process videos in real-time at the level 5 of H.264/AVC standard. The proposed design is 13.3% faster than the best works in these items, while being equally efficient in area.
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Projeto da arquitetura de hardware para binarização e modelagem de contextos para o CABAC do padrão de compressão de vídeo H.264/AVC / Hardware architecture design for binarization and context modeling for CABAC of H.264/AVC video compressionMartins, André Luis Del Mestre January 2011 (has links)
O codificador aritmético binário adaptativo ao contexto adotado (CABAC – Context-based Adaptive Binary Arithmetic Coding) pelo padrão H.264/AVC a partir de perfil Main é o estado-da-arte em termos de eficiência de taxa de bits. Entretanto, o CABAC ocupa 9.6% do tempo total de processamento e seu throughput é limitado pelas dependências de dados no nível de bit (LIN, 2010). Logo, atingir os requisitos de desempenho em tempo real nos níveis mais altos do padrão H.264/AVC se torna uma tarefa árdua em software, sendo necesário então, a aceleração do CABAC através de implementações em hardware. As arquiteturas de hardware encontradas na literatura para o CABAC focam no Codificador Aritmético Binário (BAE - Binary Arithmetic Encoder) enquanto que a Binarização e Modelagem de Contextos (BCM – Binarization and Context Modeling) fica em segundo plano ou nem é apresentada. O BCM e o BAE juntos constituem o CABAC. Esta dissertação descreve detalhadamente o conjunto de algoritmos que compõem o BCM do padrão H.264/AVC. Em seguida, o projeto de uma arquitetura de hardware específica para o BCM é apresentada. A solução proposta é descrita em VHDL e os resultados de síntese mostram que a arquitetura alcança desempenho suficiente, em FPGA e ASIC, para processar vídeos no nível 5 do padrão H.264/AVC. A arquitetura proposta é 13,3% mais rápida e igualmente eficiente em área que os melhores trabalhos relacionados nestes quesitos. / Context-based Adaptive Binary Arithmetic Coding (CABAC) adopted in the H.264/AVC main profile is the state-of-art in terms of bit-rate efficiency. However, CABAC takes 9.6% of the total encoding time and its throughput is limited by bit-level data dependency (LIN, 2010). Moreover, meeting real-time requirement for a pure software CABAC encoder is difficult at the highest levels of the H.264/AVC standard. Hence, speeding up the CABAC by hardware implementation is required. The CABAC hardware architectures found in the literature focus on the Binary Arithmetic Encoder (BAE), while the Binarization and Context Modeling (BCM) is a secondary issue or even absent in the literature. Integrated, the BCM and the BAE constitute the CABAC. This dissertation presents the set of algorithms that describe the BCM of the H.264/AVC standard. Then, a novel hardware architecture design for the BCM is presented. The proposed design is described in VHDL and the synthesis results show that the proposed architecture reaches sufficiently high performance in FPGA and ASIC to process videos in real-time at the level 5 of H.264/AVC standard. The proposed design is 13.3% faster than the best works in these items, while being equally efficient in area.
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Optimisation multicritères de la qualité de service dans les réseaux de capteurs multimédia sans fil / Multicriteria optimization of the quality of service in the wireless multimedia sensor networksAlaoui Fdili, Othmane 10 June 2015 (has links)
Les progrès réalisés en systèmes micro-électro-mécaniques couplés avec leur convergence vers les systèmes de communication sans fil, ont permis l'émergence des réseaux de capteurs sans fil (RCSF). Les contraintes de ces réseaux font que tous les efforts soient fournis pour proposer des solutions économes en énergie. Avec les récents développements des technologies CMOS, des capteurs d'images à faible coût ont été développés. En conséquence, un nouveau dérivé des RCSF, qui sont les Réseaux de Capteurs Vidéo Sans Fil (RCVSF), a été proposé. La particularité des données vidéo ainsi que les contraintes inhérentes aux nœuds ont introduit de nouveaux défis. Dans cette thèse, nous proposons deux solutions basées sur l'approche inter-couches pour la livraison de la vidéo sur les RCVSF. La première solution propose un nouveau schéma de compression vidéo adaptatif, efficace en énergie et basé sur la norme de compression vidéo H.264/AVC. Le flux vidéo est ensuite géré par une version améliorée du protocole MMSPEED que nous proposons et notons EQBSA-MMSPEED. Les résultats des simulations montrent que la durée de vie du réseau est étendue de 33%, tout en améliorant la qualité du flux vidéo reçu de 12%. Dans la deuxième solution, nous enrichissons le schéma de compression de modèles mathématiques pour prévoir la consommation d'énergie et la distorsion de l'image lors des phases d'encodage et de transmission. Le flux vidéo est géré par un nouveau protocole de routage efficace en énergie et à fiabilité améliorée noté ERMM. Comparée à une approche basique, cette solution réalise une extension de la durée de vie du réseau de 15%, tout en améliorant la qualité du flux vidéo reçu de 35%. / Thanks to the valuable advances in Micro Electro-Mechanical Systems coupled with their convergence to wireless communication systems, the Wireless Sensor Networks (WSN). In the WSN context, all the efforts are made in order to propose energy-efficient solutions. With the recent developments in CMOS technology, low-cost imaging sensors have been developed. As a result, a new derivative of the WSN, which is the Wireless Video Sensor Network (WVSN), has been proposed. The particularities of the video data as well as the inherent constraints of the nodes have introduced new challenges. In this thesis, we propose two cross-layer based solutions for video delivery over the WVSN. The first solution proposes a new energy efficient and adaptive video compression scheme dedicated to the WVSNs, based on the H.264/AVC video compression standard. The video stream is then handled by an enhanced version of MMSPEED protocol, that we propose and note EQBSA-MMSPEED. Performance evaluation shows that the lifetime of the network is extended by 33%, while improving the video quality of the received stream by 12%. In the second solution, we enrich our compression scheme with mathematical models to predict the energy consumption and the video distortion during the encoding and the transmission phases. The video stream is then handled by a novel energy efficient and improved reliability routing protocol, that we note ERMM. Compared to a basic approach, this solution is extending the network lifetime by 15%, while improving the quality of the received video stream by 35%.
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