Uma sequencia de vídeo pode ser adquirida de forma progressiva ou entrelaçada. No padrão de codificação de vídeo H.264/AVC os campos de uma imagem entrelaçada podem ser codificados em modo frame (campos top e bottom entrelaçados) ou em modo field (campos top e bottom agrupados separadamente). Quando a escolha é adaptativa para cada par de macro blocos a codificação é chamada de Macroblock Adaptive Frame- Field (MBAFF). Inovações na predição inter-quadro do H.264/AVC contribuíram significantemente para a performance do padrão alcançar o dobro da taxa de compressão do seu antecessor (ITU, 1994), ao custo de um grande aumento de complexidade computacional do CODEC. Dentro da predição inter-quadro, o bloco de compensação de movimento (MC) é responsável pela reconstrução de um bloco de pixels. No decodificador apresentado em (BONATTO, 2012) está integrada uma solução em hardware para o MC que suporta a maior parte do conjunto de ferramentas do perfil Main do H.264/AVC. A compensação de movimento pode ser dividida em predição de vetores e processamento de amostras. No processamento de amostras é realizada a interpolação e a ponderação de amostras. O módulo de ponderação de amostras, ou predição ponderada, utiliza fatores de escala para escalonar as amostras na saída do MC. Isso é muito útil quando há esvanecimento no vídeo. Inicialmente este trabalho apresenta um estudo do processo de compensação de movimento, segundo o padrão de codificação de vídeo H.264/AVC. São abordadas todas as ferramentas da predição inter-quadro, incluindo o tratamento de vídeo entrelaçado e todos os possíveis modos de codificação para o mesmo. A seguir é apresentada uma arquitetura em hardware para a predição ponderada do MC. Esta arquitetura atende o perfil main do H.264/AVC, que prevê a decodificação de imagens frame, field ou MBAFF. A arquitetura apresentada é baseada no compensador de movimento contido no decodificador apresentado em (BONATTO, 2012), que não tem suporte a predição ponderada e a vídeo entrelaçado. A arquitetura proposta é composta por dois módulos: Scale Factor Prediction (SFP) e Weighted Samples Prediction (WSP) . A arquitetura foi desenvolvida em linguagem VHDL e a simulação temporal mostrou que a mesma pode decodificar imagens MBAFF em tempo real @60i. Dessa forma, tornando-se uma ferramenta muito útil ao desenvolvimento de sistemas de codificação e decodificação em HW. Não foi encontrada, na literatura atual, uma solução em hardware para compensação de movimento do padrão H.264/AVC com suporte a codificação MBAFF. / A video sequence can be acquired in a progressive or interlaced mode. In the video coding H.264/AVC standard an interlaced picture can be encoded in frame mode (top and bottom fields interlaced) or field mode (top and bottom fields combined separately). When the choice for each pair of macro-blocks coding is adaptive, it is called Macroblock Adaptive Frame-Field (MBAFF). The innovations in the inter-frame prediction of H.264/AVC contributed significantly to the performance of the standard that achieved twice the compression ratio of its predecessor (ITU, 1994), at the cost of a large increase in computational complexity of the CODEC. In the inter-frame prediction, the motion compensation (MC) module is responsible for the reconstruction of a pixel's block. In the decoder shown in (BONATTO 2012) an integrated hardware solution to the MC is included which can decode most of the H.264/AVC main profile tools. The motion compensation can be divided into motion vectors prediction and sample processing. In the sample processing part, samples interpolation and weighting are performed. The weighted samples prediction module uses scale factors to weight the samples for generating the output pixels. This is useful in video fading. Initially, this work presents a study of the motion compensation process, according to the H.264/AVC standard. It covers all of inter-frame prediction tools, including all possible coding modes for interlaced video. A hardware architecture for the weighted samples prediction of MC is shown next. It is in compliance with the main profile of H.264/AVC standard, therefore it can decode frame, field and MBAFF pictures. The architecture presented is based on the motion compensator used in the (BONATTO, 2012) decoder, which does not support the weighted prediction and interlaced video. The purposed architecture is composed by two modules: Scale Factor Prediction (SFP) and Weighted Samples Prediction (WSP). The hardware implementation was described using VHDL and the timing simulation has shown that it can decode MBAFF pictures in real time @60i. Therefore, this is an useful tool for hardware CODEC development. Similar hardware solution for H.264/AVC weighted prediction that supports MBAFF coding was not found is previous works.

Uma sequencia de vídeo pode ser adquirida de forma progressiva ou entrelaçada. No padrão de codificação de vídeo H.264/AVC os campos de uma imagem entrelaçada podem ser codificados em modo frame (campos top e bottom entrelaçados) ou em modo field (campos top e bottom agrupados separadamente). Quando a escolha é adaptativa para cada par de macro blocos a codificação é chamada de Macroblock Adaptive Frame- Field (MBAFF). Inovações na predição inter-quadro do H.264/AVC contribuíram significantemente para a performance do padrão alcançar o dobro da taxa de compressão do seu antecessor (ITU, 1994), ao custo de um grande aumento de complexidade computacional do CODEC. Dentro da predição inter-quadro, o bloco de compensação de movimento (MC) é responsável pela reconstrução de um bloco de pixels. No decodificador apresentado em (BONATTO, 2012) está integrada uma solução em hardware para o MC que suporta a maior parte do conjunto de ferramentas do perfil Main do H.264/AVC. A compensação de movimento pode ser dividida em predição de vetores e processamento de amostras. No processamento de amostras é realizada a interpolação e a ponderação de amostras. O módulo de ponderação de amostras, ou predição ponderada, utiliza fatores de escala para escalonar as amostras na saída do MC. Isso é muito útil quando há esvanecimento no vídeo. Inicialmente este trabalho apresenta um estudo do processo de compensação de movimento, segundo o padrão de codificação de vídeo H.264/AVC. São abordadas todas as ferramentas da predição inter-quadro, incluindo o tratamento de vídeo entrelaçado e todos os possíveis modos de codificação para o mesmo. A seguir é apresentada uma arquitetura em hardware para a predição ponderada do MC. Esta arquitetura atende o perfil main do H.264/AVC, que prevê a decodificação de imagens frame, field ou MBAFF. A arquitetura apresentada é baseada no compensador de movimento contido no decodificador apresentado em (BONATTO, 2012), que não tem suporte a predição ponderada e a vídeo entrelaçado. A arquitetura proposta é composta por dois módulos: Scale Factor Prediction (SFP) e Weighted Samples Prediction (WSP) . A arquitetura foi desenvolvida em linguagem VHDL e a simulação temporal mostrou que a mesma pode decodificar imagens MBAFF em tempo real @60i. Dessa forma, tornando-se uma ferramenta muito útil ao desenvolvimento de sistemas de codificação e decodificação em HW. Não foi encontrada, na literatura atual, uma solução em hardware para compensação de movimento do padrão H.264/AVC com suporte a codificação MBAFF. / A video sequence can be acquired in a progressive or interlaced mode. In the video coding H.264/AVC standard an interlaced picture can be encoded in frame mode (top and bottom fields interlaced) or field mode (top and bottom fields combined separately). When the choice for each pair of macro-blocks coding is adaptive, it is called Macroblock Adaptive Frame-Field (MBAFF). The innovations in the inter-frame prediction of H.264/AVC contributed significantly to the performance of the standard that achieved twice the compression ratio of its predecessor (ITU, 1994), at the cost of a large increase in computational complexity of the CODEC. In the inter-frame prediction, the motion compensation (MC) module is responsible for the reconstruction of a pixel's block. In the decoder shown in (BONATTO 2012) an integrated hardware solution to the MC is included which can decode most of the H.264/AVC main profile tools. The motion compensation can be divided into motion vectors prediction and sample processing. In the sample processing part, samples interpolation and weighting are performed. The weighted samples prediction module uses scale factors to weight the samples for generating the output pixels. This is useful in video fading. Initially, this work presents a study of the motion compensation process, according to the H.264/AVC standard. It covers all of inter-frame prediction tools, including all possible coding modes for interlaced video. A hardware architecture for the weighted samples prediction of MC is shown next. It is in compliance with the main profile of H.264/AVC standard, therefore it can decode frame, field and MBAFF pictures. The architecture presented is based on the motion compensator used in the (BONATTO, 2012) decoder, which does not support the weighted prediction and interlaced video. The purposed architecture is composed by two modules: Scale Factor Prediction (SFP) and Weighted Samples Prediction (WSP). The hardware implementation was described using VHDL and the timing simulation has shown that it can decode MBAFF pictures in real time @60i. Therefore, this is an useful tool for hardware CODEC development. Similar hardware solution for H.264/AVC weighted prediction that supports MBAFF coding was not found is previous works.

Uma sequencia de vídeo pode ser adquirida de forma progressiva ou entrelaçada. No padrão de codificação de vídeo H.264/AVC os campos de uma imagem entrelaçada podem ser codificados em modo frame (campos top e bottom entrelaçados) ou em modo field (campos top e bottom agrupados separadamente). Quando a escolha é adaptativa para cada par de macro blocos a codificação é chamada de Macroblock Adaptive Frame- Field (MBAFF). Inovações na predição inter-quadro do H.264/AVC contribuíram significantemente para a performance do padrão alcançar o dobro da taxa de compressão do seu antecessor (ITU, 1994), ao custo de um grande aumento de complexidade computacional do CODEC. Dentro da predição inter-quadro, o bloco de compensação de movimento (MC) é responsável pela reconstrução de um bloco de pixels. No decodificador apresentado em (BONATTO, 2012) está integrada uma solução em hardware para o MC que suporta a maior parte do conjunto de ferramentas do perfil Main do H.264/AVC. A compensação de movimento pode ser dividida em predição de vetores e processamento de amostras. No processamento de amostras é realizada a interpolação e a ponderação de amostras. O módulo de ponderação de amostras, ou predição ponderada, utiliza fatores de escala para escalonar as amostras na saída do MC. Isso é muito útil quando há esvanecimento no vídeo. Inicialmente este trabalho apresenta um estudo do processo de compensação de movimento, segundo o padrão de codificação de vídeo H.264/AVC. São abordadas todas as ferramentas da predição inter-quadro, incluindo o tratamento de vídeo entrelaçado e todos os possíveis modos de codificação para o mesmo. A seguir é apresentada uma arquitetura em hardware para a predição ponderada do MC. Esta arquitetura atende o perfil main do H.264/AVC, que prevê a decodificação de imagens frame, field ou MBAFF. A arquitetura apresentada é baseada no compensador de movimento contido no decodificador apresentado em (BONATTO, 2012), que não tem suporte a predição ponderada e a vídeo entrelaçado. A arquitetura proposta é composta por dois módulos: Scale Factor Prediction (SFP) e Weighted Samples Prediction (WSP) . A arquitetura foi desenvolvida em linguagem VHDL e a simulação temporal mostrou que a mesma pode decodificar imagens MBAFF em tempo real @60i. Dessa forma, tornando-se uma ferramenta muito útil ao desenvolvimento de sistemas de codificação e decodificação em HW. Não foi encontrada, na literatura atual, uma solução em hardware para compensação de movimento do padrão H.264/AVC com suporte a codificação MBAFF. / A video sequence can be acquired in a progressive or interlaced mode. In the video coding H.264/AVC standard an interlaced picture can be encoded in frame mode (top and bottom fields interlaced) or field mode (top and bottom fields combined separately). When the choice for each pair of macro-blocks coding is adaptive, it is called Macroblock Adaptive Frame-Field (MBAFF). The innovations in the inter-frame prediction of H.264/AVC contributed significantly to the performance of the standard that achieved twice the compression ratio of its predecessor (ITU, 1994), at the cost of a large increase in computational complexity of the CODEC. In the inter-frame prediction, the motion compensation (MC) module is responsible for the reconstruction of a pixel's block. In the decoder shown in (BONATTO 2012) an integrated hardware solution to the MC is included which can decode most of the H.264/AVC main profile tools. The motion compensation can be divided into motion vectors prediction and sample processing. In the sample processing part, samples interpolation and weighting are performed. The weighted samples prediction module uses scale factors to weight the samples for generating the output pixels. This is useful in video fading. Initially, this work presents a study of the motion compensation process, according to the H.264/AVC standard. It covers all of inter-frame prediction tools, including all possible coding modes for interlaced video. A hardware architecture for the weighted samples prediction of MC is shown next. It is in compliance with the main profile of H.264/AVC standard, therefore it can decode frame, field and MBAFF pictures. The architecture presented is based on the motion compensator used in the (BONATTO, 2012) decoder, which does not support the weighted prediction and interlaced video. The purposed architecture is composed by two modules: Scale Factor Prediction (SFP) and Weighted Samples Prediction (WSP). The hardware implementation was described using VHDL and the timing simulation has shown that it can decode MBAFF pictures in real time @60i. Therefore, this is an useful tool for hardware CODEC development. Similar hardware solution for H.264/AVC weighted prediction that supports MBAFF coding was not found is previous works.

Cette thèse porte sur le codage prédictif comme principe général pour la perception et vise à en étayer les mécanismes computationnels et neurophysiologiques dans la modalité auditive. Ce codage repose sur des erreurs de prédictions se propageant dans une hiérarchie, et qui pourraient se refléter dans des réponses cérébrales au changement (ou déviance) telles que la Négativité de discordance (mismatch negativity, MMN). Nous avons manipulé la prédictibilité de sons déviants et utilisé des approches de modélisation computationnelle et dynamique causale (DCM) appliquées à des enregistrements électrophysiologiques (EEG, MEG) simultanés.Une modulation des réponses à la déviance par la prédictibilité a été observée, permettant d'établir un lien avec les erreurs de prédictions. Cet effet implique un apprentissage implicite des régularités acoustiques, dont l'influence sur le traitement auditif a pu être caractérisée par notre approche de modélisation. Sur le plan computationnel, un apprentissage a été mis en évidence au cours de ce traitement auditif, reposant sur une fenêtre d'intégration temporelle dont la taille varie avec la prédictibilité des déviants. Cet effet pourrait également moduler la connectivité synaptique sous-tendant le traitement auditif, comme le suggère l'analyse DCM.Nos résultats mettent en évidence la mise en œuvre d'un apprentissage perceptif au sein d'une hiérarchie auditive soumis à une modulation par la prédictibilité du contexte acoustique, conformément aux prédictions du codage prédictif. Ils soulignent également l'intérêt de ce cadre théorique pour émettre et tester expérimentalement des hypothèses mécanistiques précises / This thesis aims at testing the predictive coding account of auditory perception. This framework rests on precision-weighted prediction errors elicited by unexpected sounds that propagate along a hierarchical organization in order to maintain the brain adapted to a varying acoustic environment. Using the mismatch negativity (MMN), a brain response to unexpected stimuli (deviants) that could reflect such errors, we could address the computational and neurophysiological underpinnings of predictive coding. Precisely, we manipulated the predictability of deviants and applied computational learning models and dynamic causal models (DCM) to electrophysiological responses (EEG, MEG) measured simultaneously. Deviant predictability was found to modulate deviance responses, a result supporting their interpretation as prediction errors. Such effect might involve the (high-level) implicit learning of sound sequence regularities that would in turn influence auditory processing in lower hierarchical levels. Computational modeling revealed the perceptual learning of sounds, resting on temporal integration exhibiting differences induced by our predictability manipulation. In addition, DCM analysis indicated predictability changes in the synaptic connectivity established by deviance processing. These results conform predictive coding predictions regarding both deviance processing and its modulation by deviant predictability and strongly support perceptual learning of auditory regularities achieved within an auditory hierarchy. Our findings also highlight the power of this mechanistic framework to elaborate and test new hypothesis enabling to improve our understanding of auditory processing