The estimation of optical flow has become a vital research field in image sequence analysis especially in past two decades, which found applications in many fields such as stereo optics, video compression, robotics and computer vision. In this thesis, the complex wavelet based algorithm for the estimation of optical flow developed by Magarey and Kingsbury is implemented and investigated. The algorithm is based on a complex version of the discrete wavelet transform (CDWT), which analyzes an image through blocks of filtering with a set of Gabor-like kernels with different scales and orientations. The output is a hierarchy of scaled and subsampled orientation-tuned subimages. The motion estimation algorithm is based on the relationship between translations in image domain and phase shifts in CDWT domain, which is satisfied by the shiftability and interpolability property of CDWT. Optical flow is estimated by using this relationship at each scale, in a coarse-to-fine (hierarchical) manner, where information from finer scales is used to refine the estimates from coarser scales. The performance of the motion estimation algorithm is investigated with various image sequences as input and the effects of the options in the algorithm like curvature-correction, interpolation kernel between levels and some parameter values like confidence threshold iv maximum number of CDWT levels and minimum finest level of detail are also experimented and discussed. The test results show that the method is superior to other well-known algorithms in estimation accuracy, especially under high illuminance variations and additive noise.

This thesis belongs to the research line of Biomedical Imaging Tecnologies and proposes as main objective to develop and research spatio-temporal non-rigid registration methods to estimate and compesate motion in cardiac magnetic resonance sequences and to validate and verify the suitability of those techniques in the clinical environment. / -

A compressão de vídeo é um tema extremamente relevante no cenário atual, principalmente devido ao crescimento significativo da utilização de vídeos digitais. Sem a compressão, é praticamente impossível enviar ou armazenar vídeos digitais devido à sua grande quantidade de informações, inviabilizando aplicações como televisão digital de alta definição, vídeo conferência, vídeo chamada para celulares etc. O problema vem se tornando maior com o crescimento de aplicações de vídeos de alta definição, onde a quantidade de informação é consideravelmente maior. Diversos padrões de compressão de vídeo foram desenvolvidos nos últimos anos, todos eles podem gerar grandes taxas de compressão. Os padrões de compressão de vídeo atuais obtêm a maior parte dos seus ganhos de compressão explorando a redundância temporal, através da estimação de movimento. No entanto, os algoritmos de estimação de movimento utilizados atualmente não consideram as variações nas características dos vídeos de alta definição. Neste trabalho uma avaliação da estimação de movimento em vídeos de alta definição é apresentada, demonstrando que algoritmos rápidos conhecidos, e largamente utilizados pela comunidade científica, não apresentam os mesmos resultados de qualidade com o aumento da resolução dos vídeos. Isto demonstra a importância do desenvolvimento de novos algoritmos focados em vídeos de altíssima definição, superiores à HD 1080p. Esta tese apresenta o desenvolvimento de novos algoritmos rápidos de estimação de movimento, focados na codificação de vídeos de alta definição. Os algoritmos desenvolvidos nesta tese apresentam características que os tornam menos suscetíveis à escolha de mínimos locais, resultando em ganhos significativos de qualidade em relação aos algoritmos rápidos convencionais, quando aplicados a vídeos de alta definição. Além disso, este trabalho também visa o desenvolvimento de arquiteturas de hardware dedicadas para estes novos algoritmos, igualmente dedicadas a vídeos de alta definição. O desenvolvimento arquitetural é extremamente relevante, principalmente para aplicações de tempo real a 30 quadros por segundo, e também para a utilização em dispositivos móveis, onde requisitos de desempenho e potência são críticos. Todos os algoritmos desenvolvidos foram avaliados para um conjunto de 10 sequências de teste HD 1080p, e seus resultados de qualidade e custo computacional foram avaliados e comparados com algoritmos conhecidos da literatura. As arquiteturas de hardware dedicadas, desenvolvidas para os novos algoritmos, foram descritas em VHDL e sintetizadas para FPGAs e ASIC, em standard cells nas tecnologias 0,18μm e 90nm. Os algoritmos desenvolvidos apresentam ganhos de qualidade para vídeos de alta definição em relação a algoritmos rápidos convencionais, e as arquiteturas desenvolvidas possuem altas taxas de processamento com baixo consumo de recursos de hardware e de potência. / Video compression is an extremely relevant theme in today’s scenario, mainly due to the significant growth in digital video applications. Without compression, it is almost impossible to send or store digital videos, due to the large amount of data that they require, making applications such as high definition digital television, video conferences, mobiles video calls, and others unviable. This demand is increasing since there is a strong growth in high definition video applications, where the amount of information is considerably larger. Many video coding standards were developed in the last few years, all of them can achieve excellent compression rates. A significant part of the compression gains in the current video coding standards are obtained through the exploration of the temporal redundancies by means of the motion estimation process. However, the current motion estimation algorithms do not consider the inherent variations that appear in high and ultra-high definition videos. In this work an evaluation of the motion estimation in high definition videos is presented. This evaluation shows that some well know fast algorithms, that are widely used by the scientific community, do not keep the same quality results when applied to high resolution videos. It demonstrates the relevance of new fast algorithms that are focused on high definition videos. This thesis presents the development of new fast motion estimation algorithms focused in high definition video encoding. The algorithms developed in this thesis show some characteristics that make them more resilient to avoid local minima, when applied to high definition videos. Moreover, this work also aims at the development of dedicated hardware architectures for these new algorithms, focused on high definition videos. The architectural development is extremely relevant, mainly for real time applications at 30 frames per second, and also for mobile applications, where performance and power are critical issues. All developed algorithms were assessed using 10 HD 1080p test video sequences, and the results for quality and computational cost were evaluated and compared against known algorithms from the literature. The dedicated hardware architectures, developed for the new algorithms, were described in VHDL and synthesized for FPGA and ASIC. The ASIC implementation used 0.18μm and 90nm CMOS standard cells technology. The developed algorithms present quality gains in comparison to regular fast algorithms for high definition videos, and the developed architectures presents high processing rate with low hardware resources cost and power consumption.

A demanda por aplicações que processam vídeos digitais têm obtido atenção na indústria e na academia. Considerando a manipulação de um elevado volume de dados em vídeos de alta resolução, a compressão de vídeo é uma ferramenta fundamental para reduzir a quantidade de informações de modo a manter a qualidade viabilizando a respectiva transmissão e armazenamento. Diferentes padrões de codificação de vídeo foram desenvolvidos para impulsionar o desenvolvimento de técnicas avançadas para este fim, como por exemplo, o padrão H.264/AVC. Este padrão é considerado o estado-da-arte, pois proporciona maior eficiência em codificação em relação a padrões existentes (MPEG-4). Entre todas as ferramentas inovadoras apresentadas pelas mais recentes normas de codificação, a Estimação de Movimento (ME) é a técnica que provê a maior parcela dos ganhos. A ME busca obter a relação de similaridade entre quadros vizinhos de uma cena, porém estes ganhos são obtidos ao custo de um elevado custo computacional representando a maior parte da complexidade total dos codificadores atuais. O objetivo do trabalho é acelerar o processo de ME, principalmente quando vídeos de alta resolução são codificados. Esta aceleração concentra-se no uso de uma plataforma massivamente paralela, denominada GPU (Graphics Processing Unit). Os algoritmos da ME apresentam um elevado potencial de paralelização e são adequados para implementação em arquiteturas paralelas. Assim, diferentes algoritmos têm sido propostos a fim de diminuir o custo computacional deste módulo. Este trabalho apresenta a implementação e a exploração do paralelismo de dois algoritmos da ME em GPU, focados na codificação de vídeo de alta definição e no processamento em tempo real. O algoritmo Full Search (FS) é conhecido como algoritmo ótimo, pois encontra os melhores resultados a partir de uma busca exaustiva entre os quadros. O algoritmo rápido Diamond Search (DS) reduz significativamente a complexidade da ME mantendo a qualidade de vídeo próxima ao desempenho apresentado pelo FS. A partir da exploração máxima do paralelismo dos algoritmos FS e DS e do processamento paralelo disponível nas GPUs, este trabalho apresenta um método para mapear estes algoritmos em GPU, considerando a arquitetura CUDA (Compute Unified Device Architecture). Para avaliação de desempenho, as soluções CUDA são comparadas com as respectivas versões multi-core (utilizando biblioteca OpenMP) e distribuídas (utilizando MPI como infraestrutura de suporte). Todas as versões foram avaliadas em diferentes resoluções e os resultados foram comparados com algoritmos da literatura. As implementações propostas em GPU apresentam aumentos significativos, em termos de desempenho, em relação ao software de referência do codificador H.264/AVC e, além disso, apresentam ganhos expressivos em relação às respectivas versões multi-core, distribuída e trabalhos GPGPU propostos na literatura. / The demand for applications processing digital videos has become the focus of attention in industry and academy. Considering the manipulation of the high volume of data contained in high resolution digital videos, video compression is a fundamental tool for reduction in the amount of information in order to maintain the quality and, thus enabling its respective transfer and storage. As to obtain the development of advanced video coding techniques, different standards of video encoding were developed, for example, the H.264/AVC. This standard is considered the state-of-art for proving high coding efficiency compared to previous standards (MPEG-4). Among all innovative tools featured by the latest video coding standards, the Motion Estimation is the technique that provides the most important coding gains. ME searches obtain the similarity relation between neighboring frames of the one scene. However, these gains were obtained by the elevated computational cost, representing the greater part of the total complexity of the current encoders. The goal of this project is to accelerate the Motion Estimation process, mainly when high resolution digital videos were encoded. This acceleration focuses on the use of a massively parallel platform called GPU (Graphics Processing Unit). The Motion Estimation block matching algorithms present a high potential for parallelization and are suitable for implementation in parallel architectures. Therefore, different algorithms have been proposed to decrease the computational complexity of this module. This work presents the implementation and parallelism exploitation of two motion estimation algorithms in GPU focused in encoding high definition video and the real time processing. Full Search algorithm (FS) is known as optimal since it finds the best match by exhaustively searching between frames. The fast Diamond Search algorithm reduces significantly the ME complexity while keeping the video quality near FS performance. By exploring the maximum inherent parallelism of FS and DS and the available parallel processing capability of GPUs, this work presents an efficient method to map out these algorithms onto GPU considering the CUDA architecture (Compute Unified Device Architecture). For performance evaluation, the CUDA solutions are compared with respective multi-core (using OpenMP library) and distributed (using MPI as supporting infrastructure) versions. All versions were evaluated in different video resolutions and the results were compared with algorithms found in the literature. The proposed implementations onto GPU present significant increase, in terms of performance, in relation with the H.264/AVC encoder reference software and, moreover, present expressive gains in relation with multi-core, distributed versions and GPGPU alternatives proposed in literature.

Apesar de as capacidades de transmissão e de armazenamento dos dispositivos continuarem crescendo, a compressão ainda é essencial em aplicações que trabalham com vídeo. Com a compressão reduz-se significativamente a quantidade de bits necessários para se representar uma seqüência de vídeo. Dentre os padrões de compressão de vídeo digital, o mais novo é o H.264/AVC. Este padrão alcança as mais elevadas taxas de compressão se comparado com os padrões anteriores mas, por outro lado, possui uma elevada complexidade computacional. A complexidade computacional elevada dificulta o desenvolvimento em software de aplicações voltadas a definições elevadas de imagem, considerando a tecnologia atual. Assim, tornam-se indispensáveis implementações em hardware. Neste escopo, este trabalho aborda o desenvolvimento de uma arquitetura para estimação de movimento de blocos de tamanhos variáveis segundo o padrão H.264/AVC de compressão de vídeo digital. Esta arquitetura utiliza o algoritmo full search e SAD como critério de similaridade. Além disso, a arquitetura é capaz de gerar os 41 diferentes vetores de movimento referentes a um macrobloco e definidos pelo padrão. A solução arquitetural proposta neste trabalho foi descrita em VHDL e mapeada para FPGAs da Xilinx. Também foi desenvolvida uma versão standard cell da arquitetura. Considerando-se as versões da arquitetura com síntese direcionada para FPGA, os resultados mostraram que a arquitetura pode ser utilizada em aplicações voltadas para alta definição como SDTV ou HDTV. Para a versão standard cells da arquitetura os resultados indicam que ela pode ser utilizada para aplicações SDTV. / The transmission and storage capabilities of the digital communications and processing continue to grow. However, compression is still necessary in video applications. With compression, the amount of bits necessary to represent a video sequence is dramatically reduced. Amongst the video compression standards, the latest one is the H.264/AVC. This standard reaches the highest compression rates when compared to the previous standards. On the other hand, it has a high computational complexity. This high computational complexity makes it difficult the development of applications targeting high definitions when a software implementation running in a current technology is considered. Thus, hardware implementations become essential. Addressing the hardware architectures, this work presents the architectural design for the variable block-size motion estimation defined in the H.264/AVC standard. This architecture is based on full search motion estimation algorithm and SAD calculation. This architecture is able to produce the 41 motion vectors within a macroblock that are specified in the standard. The architecture designed in this work was described in VHDL and it was mapped to Xilinx FPGAs. Extensive simulations of the hardware architecture and comparisons to the software implementation of the same variable-size algorithm were used to validate the architecture. It was also synthesized to standard cells. Considering the synthesis results, the architecture reaches real time for high resolution videos, as HDTV when mapped to FPGAs. The standard cells version of this architecture is able to reach real time for SDTV resolution, considering a physical synthesis to 0.18µm CMOS.

Apesar de as capacidades de transmissão e de armazenamento dos dispositivos continuarem crescendo, a compressão ainda é essencial em aplicações que trabalham com vídeo. Com a compressão reduz-se significativamente a quantidade de bits necessários para se representar uma seqüência de vídeo. Dentre os padrões de compressão de vídeo digital, o mais novo é o H.264/AVC. Este padrão alcança as mais elevadas taxas de compressão se comparado com os padrões anteriores mas, por outro lado, possui uma elevada complexidade computacional. A complexidade computacional elevada dificulta o desenvolvimento em software de aplicações voltadas a definições elevadas de imagem, considerando a tecnologia atual. Assim, tornam-se indispensáveis implementações em hardware. Neste escopo, este trabalho aborda o desenvolvimento de uma arquitetura para estimação de movimento de blocos de tamanhos variáveis segundo o padrão H.264/AVC de compressão de vídeo digital. Esta arquitetura utiliza o algoritmo full search e SAD como critério de similaridade. Além disso, a arquitetura é capaz de gerar os 41 diferentes vetores de movimento referentes a um macrobloco e definidos pelo padrão. A solução arquitetural proposta neste trabalho foi descrita em VHDL e mapeada para FPGAs da Xilinx. Também foi desenvolvida uma versão standard cell da arquitetura. Considerando-se as versões da arquitetura com síntese direcionada para FPGA, os resultados mostraram que a arquitetura pode ser utilizada em aplicações voltadas para alta definição como SDTV ou HDTV. Para a versão standard cells da arquitetura os resultados indicam que ela pode ser utilizada para aplicações SDTV. / The transmission and storage capabilities of the digital communications and processing continue to grow. However, compression is still necessary in video applications. With compression, the amount of bits necessary to represent a video sequence is dramatically reduced. Amongst the video compression standards, the latest one is the H.264/AVC. This standard reaches the highest compression rates when compared to the previous standards. On the other hand, it has a high computational complexity. This high computational complexity makes it difficult the development of applications targeting high definitions when a software implementation running in a current technology is considered. Thus, hardware implementations become essential. Addressing the hardware architectures, this work presents the architectural design for the variable block-size motion estimation defined in the H.264/AVC standard. This architecture is based on full search motion estimation algorithm and SAD calculation. This architecture is able to produce the 41 motion vectors within a macroblock that are specified in the standard. The architecture designed in this work was described in VHDL and it was mapped to Xilinx FPGAs. Extensive simulations of the hardware architecture and comparisons to the software implementation of the same variable-size algorithm were used to validate the architecture. It was also synthesized to standard cells. Considering the synthesis results, the architecture reaches real time for high resolution videos, as HDTV when mapped to FPGAs. The standard cells version of this architecture is able to reach real time for SDTV resolution, considering a physical synthesis to 0.18µm CMOS.

A demanda por aplicações que processam vídeos digitais têm obtido atenção na indústria e na academia. Considerando a manipulação de um elevado volume de dados em vídeos de alta resolução, a compressão de vídeo é uma ferramenta fundamental para reduzir a quantidade de informações de modo a manter a qualidade viabilizando a respectiva transmissão e armazenamento. Diferentes padrões de codificação de vídeo foram desenvolvidos para impulsionar o desenvolvimento de técnicas avançadas para este fim, como por exemplo, o padrão H.264/AVC. Este padrão é considerado o estado-da-arte, pois proporciona maior eficiência em codificação em relação a padrões existentes (MPEG-4). Entre todas as ferramentas inovadoras apresentadas pelas mais recentes normas de codificação, a Estimação de Movimento (ME) é a técnica que provê a maior parcela dos ganhos. A ME busca obter a relação de similaridade entre quadros vizinhos de uma cena, porém estes ganhos são obtidos ao custo de um elevado custo computacional representando a maior parte da complexidade total dos codificadores atuais. O objetivo do trabalho é acelerar o processo de ME, principalmente quando vídeos de alta resolução são codificados. Esta aceleração concentra-se no uso de uma plataforma massivamente paralela, denominada GPU (Graphics Processing Unit). Os algoritmos da ME apresentam um elevado potencial de paralelização e são adequados para implementação em arquiteturas paralelas. Assim, diferentes algoritmos têm sido propostos a fim de diminuir o custo computacional deste módulo. Este trabalho apresenta a implementação e a exploração do paralelismo de dois algoritmos da ME em GPU, focados na codificação de vídeo de alta definição e no processamento em tempo real. O algoritmo Full Search (FS) é conhecido como algoritmo ótimo, pois encontra os melhores resultados a partir de uma busca exaustiva entre os quadros. O algoritmo rápido Diamond Search (DS) reduz significativamente a complexidade da ME mantendo a qualidade de vídeo próxima ao desempenho apresentado pelo FS. A partir da exploração máxima do paralelismo dos algoritmos FS e DS e do processamento paralelo disponível nas GPUs, este trabalho apresenta um método para mapear estes algoritmos em GPU, considerando a arquitetura CUDA (Compute Unified Device Architecture). Para avaliação de desempenho, as soluções CUDA são comparadas com as respectivas versões multi-core (utilizando biblioteca OpenMP) e distribuídas (utilizando MPI como infraestrutura de suporte). Todas as versões foram avaliadas em diferentes resoluções e os resultados foram comparados com algoritmos da literatura. As implementações propostas em GPU apresentam aumentos significativos, em termos de desempenho, em relação ao software de referência do codificador H.264/AVC e, além disso, apresentam ganhos expressivos em relação às respectivas versões multi-core, distribuída e trabalhos GPGPU propostos na literatura. / The demand for applications processing digital videos has become the focus of attention in industry and academy. Considering the manipulation of the high volume of data contained in high resolution digital videos, video compression is a fundamental tool for reduction in the amount of information in order to maintain the quality and, thus enabling its respective transfer and storage. As to obtain the development of advanced video coding techniques, different standards of video encoding were developed, for example, the H.264/AVC. This standard is considered the state-of-art for proving high coding efficiency compared to previous standards (MPEG-4). Among all innovative tools featured by the latest video coding standards, the Motion Estimation is the technique that provides the most important coding gains. ME searches obtain the similarity relation between neighboring frames of the one scene. However, these gains were obtained by the elevated computational cost, representing the greater part of the total complexity of the current encoders. The goal of this project is to accelerate the Motion Estimation process, mainly when high resolution digital videos were encoded. This acceleration focuses on the use of a massively parallel platform called GPU (Graphics Processing Unit). The Motion Estimation block matching algorithms present a high potential for parallelization and are suitable for implementation in parallel architectures. Therefore, different algorithms have been proposed to decrease the computational complexity of this module. This work presents the implementation and parallelism exploitation of two motion estimation algorithms in GPU focused in encoding high definition video and the real time processing. Full Search algorithm (FS) is known as optimal since it finds the best match by exhaustively searching between frames. The fast Diamond Search algorithm reduces significantly the ME complexity while keeping the video quality near FS performance. By exploring the maximum inherent parallelism of FS and DS and the available parallel processing capability of GPUs, this work presents an efficient method to map out these algorithms onto GPU considering the CUDA architecture (Compute Unified Device Architecture). For performance evaluation, the CUDA solutions are compared with respective multi-core (using OpenMP library) and distributed (using MPI as supporting infrastructure) versions. All versions were evaluated in different video resolutions and the results were compared with algorithms found in the literature. The proposed implementations onto GPU present significant increase, in terms of performance, in relation with the H.264/AVC encoder reference software and, moreover, present expressive gains in relation with multi-core, distributed versions and GPGPU alternatives proposed in literature.

A compressão de vídeo é um tema extremamente relevante no cenário atual, principalmente devido ao crescimento significativo da utilização de vídeos digitais. Sem a compressão, é praticamente impossível enviar ou armazenar vídeos digitais devido à sua grande quantidade de informações, inviabilizando aplicações como televisão digital de alta definição, vídeo conferência, vídeo chamada para celulares etc. O problema vem se tornando maior com o crescimento de aplicações de vídeos de alta definição, onde a quantidade de informação é consideravelmente maior. Diversos padrões de compressão de vídeo foram desenvolvidos nos últimos anos, todos eles podem gerar grandes taxas de compressão. Os padrões de compressão de vídeo atuais obtêm a maior parte dos seus ganhos de compressão explorando a redundância temporal, através da estimação de movimento. No entanto, os algoritmos de estimação de movimento utilizados atualmente não consideram as variações nas características dos vídeos de alta definição. Neste trabalho uma avaliação da estimação de movimento em vídeos de alta definição é apresentada, demonstrando que algoritmos rápidos conhecidos, e largamente utilizados pela comunidade científica, não apresentam os mesmos resultados de qualidade com o aumento da resolução dos vídeos. Isto demonstra a importância do desenvolvimento de novos algoritmos focados em vídeos de altíssima definição, superiores à HD 1080p. Esta tese apresenta o desenvolvimento de novos algoritmos rápidos de estimação de movimento, focados na codificação de vídeos de alta definição. Os algoritmos desenvolvidos nesta tese apresentam características que os tornam menos suscetíveis à escolha de mínimos locais, resultando em ganhos significativos de qualidade em relação aos algoritmos rápidos convencionais, quando aplicados a vídeos de alta definição. Além disso, este trabalho também visa o desenvolvimento de arquiteturas de hardware dedicadas para estes novos algoritmos, igualmente dedicadas a vídeos de alta definição. O desenvolvimento arquitetural é extremamente relevante, principalmente para aplicações de tempo real a 30 quadros por segundo, e também para a utilização em dispositivos móveis, onde requisitos de desempenho e potência são críticos. Todos os algoritmos desenvolvidos foram avaliados para um conjunto de 10 sequências de teste HD 1080p, e seus resultados de qualidade e custo computacional foram avaliados e comparados com algoritmos conhecidos da literatura. As arquiteturas de hardware dedicadas, desenvolvidas para os novos algoritmos, foram descritas em VHDL e sintetizadas para FPGAs e ASIC, em standard cells nas tecnologias 0,18μm e 90nm. Os algoritmos desenvolvidos apresentam ganhos de qualidade para vídeos de alta definição em relação a algoritmos rápidos convencionais, e as arquiteturas desenvolvidas possuem altas taxas de processamento com baixo consumo de recursos de hardware e de potência. / Video compression is an extremely relevant theme in today’s scenario, mainly due to the significant growth in digital video applications. Without compression, it is almost impossible to send or store digital videos, due to the large amount of data that they require, making applications such as high definition digital television, video conferences, mobiles video calls, and others unviable. This demand is increasing since there is a strong growth in high definition video applications, where the amount of information is considerably larger. Many video coding standards were developed in the last few years, all of them can achieve excellent compression rates. A significant part of the compression gains in the current video coding standards are obtained through the exploration of the temporal redundancies by means of the motion estimation process. However, the current motion estimation algorithms do not consider the inherent variations that appear in high and ultra-high definition videos. In this work an evaluation of the motion estimation in high definition videos is presented. This evaluation shows that some well know fast algorithms, that are widely used by the scientific community, do not keep the same quality results when applied to high resolution videos. It demonstrates the relevance of new fast algorithms that are focused on high definition videos. This thesis presents the development of new fast motion estimation algorithms focused in high definition video encoding. The algorithms developed in this thesis show some characteristics that make them more resilient to avoid local minima, when applied to high definition videos. Moreover, this work also aims at the development of dedicated hardware architectures for these new algorithms, focused on high definition videos. The architectural development is extremely relevant, mainly for real time applications at 30 frames per second, and also for mobile applications, where performance and power are critical issues. All developed algorithms were assessed using 10 HD 1080p test video sequences, and the results for quality and computational cost were evaluated and compared against known algorithms from the literature. The dedicated hardware architectures, developed for the new algorithms, were described in VHDL and synthesized for FPGA and ASIC. The ASIC implementation used 0.18μm and 90nm CMOS standard cells technology. The developed algorithms present quality gains in comparison to regular fast algorithms for high definition videos, and the developed architectures presents high processing rate with low hardware resources cost and power consumption.

abstract: Image resolution limits the extent to which zooming enhances clarity, restricts the size digital photographs can be printed at, and, in the context of medical images, can prevent a diagnosis. Interpolation is the supplementing of known data with estimated values based on a function or model involving some or all of the known samples. The selection of the contributing data points and the specifics of how they are used to define the interpolated values influences how effectively the interpolation algorithm is able to estimate the underlying, continuous signal. The main contributions of this dissertation are three fold: 1) Reframing edge-directed interpolation of a single image as an intensity-based registration problem. 2) Providing an analytical framework for intensity-based registration using control grid constraints. 3) Quantitative assessment of the new, single-image enlargement algorithm based on analytical intensity-based registration. In addition to single image resizing, the new methods and analytical approaches were extended to address a wide range of applications including volumetric (multi-slice) image interpolation, video deinterlacing, motion detection, and atmospheric distortion correction. Overall, the new approaches generate results that more accurately reflect the underlying signals than less computationally demanding approaches and with lower processing requirements and fewer restrictions than methods with comparable accuracy. / Dissertation/Thesis / Ph.D. Bioengineering 2013

To improve the control of a steel casting process ABB has developed an Electro Magnetic Brake (EMBR). This product is designed to improve steel quality, i.e. reduce non-metallic inclusions and blisters as well as risk of surface cracks. There is a demand of increasing the steel quality and in order to optimize the steel casting, simulations and experiments play an important role in achieving this. An advanced CFD simulation model has been created to carry out this task. The validation of the simulation model is performed on a water model that has been built for this purpose. This water model also makes experiments possible. One step to the simulation model is to measure the velocity and motion pattern of the seeding particles and the air bubbles in the water model to see if it corresponds to the simulation results. Since the water is transparent, seeding particles have been added to the liquid in order to observe the motion of the water. They have the same density as water. Hence the particles will follow the flow accurately. The motions of the air bubbles that are added into the water model need also to be observed since they influence the flow pattern. An algorithm - ”Transparent motions” - is thoroughly inspected and implemented. ”Transparent motions” was originally designed to post process x-ray images. However in this thesis, it is investigated whether the algorithm might be applicable to the water model and the image sequences containing seeding particles and air bubbles that are going to be used for motion estimation. The result show satisfying results for image sequences of particles only, however with a camera with a faster sampling interval, these results would improve. For image sequences with both bubbles and particles no results have been achieved.