Submitted by Etelvina Domingos (etelvina.domingos@ufpe.br) on 2015-03-12T19:56:16Z No. of bitstreams: 2 TESE Claudio Javier Tablada.pdf: 2444677 bytes, checksum: 2dcc68c8d3d0abc3074f8f0081738d37 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-12T19:56:16Z (GMT). No. of bitstreams: 2 TESE Claudio Javier Tablada.pdf: 2444677 bytes, checksum: 2dcc68c8d3d0abc3074f8f0081738d37 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2014-02 / CAPES / Nos últimos anos, a comunidade de processamento e análise de sinais tem apresentado contribuições teóricas e práticas objetivando a proposição de aproximações para a transformada discreta do cosseno (DCT). A DCT tem a importância de ser a ferramenta matemática central empregada em vários padrões de compressão de imagens e vídeo, tais como JPEG, MPEG-1, MPEG-2, H.261, H.263, H.264 e o recente HEVC. Aproximações para a DCT são usualmente livres de multiplicação e podem ser implementadas em hardware com baixo custo computacional. Nesta dissertação é realizada uma revisão da literatura de aproximações para a DCT com os principais resultados obtidos neste campo. Como contribuições originais, são propostas: (i) uma classe de aproximações para a DCT baseada na parametrização da fatoração de Feig-Winograd e (ii) duas aproximações baseadas na fatoração de Chen. Para a classe de aproximações baseada na fatoração de Feig-Winograd, foi considerado um problema de otimização multiobjetivo para selecionar transformadas ótimas com respeito a algumas medidas objetivas de qualidade, tais como erro de energia, erro quadrático médio, ganho de codificação e eficiência da transformada. As aproximações introduzidas neste trabalho são avaliadas no contexto de compressão de imagens e comparadas com aproximações descritas na literatura. Para esta avaliação foram consideradas a relação sinal-ruído de pico e o índice de similaridade estrutural como figuras de mérito. Dos resultados obtidos, conclui-se que as novas aproximações propostas resultam ser boas transformadas para serem usadas no contexto de compressão de imagens em aplicações que requerem baixo custo de implementação.

Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2016-06-21T15:14:55Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Vitor_de_Andrade_Coutinho-dissertacao_ppgee.pdf: 3622975 bytes, checksum: 01a22e0302dfc1890d745c6b1bffe327 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-06-21T15:14:56Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Vitor_de_Andrade_Coutinho-dissertacao_ppgee.pdf: 3622975 bytes, checksum: 01a22e0302dfc1890d745c6b1bffe327 (MD5) Previous issue date: 2015-02-23 / CNPq / O presente trabalho aborda o desenvolvimento de aproximações para a transformada dis- reta do osseno (DCT) utilizando a abordagem pruning. Devido à propriedade da ompa ta- ção de energia, a DCT é empregada em diversas apli ações de ompressão de dados. Embora algoritmos rápidos permitam omputar a DCT e ientemente, operações de multipli ação são inevitáveis. Devido a res ente demanda por métodos de baixo onsumo energéti o, novos algoritmos de usto omputa ional reduzido são ne essários. Neste ontexto, aproximações para a DCT foram propostas nos últimos anos. Tais aproximações permitem algoritmos livres de multipli ação, sem a ne essidade de operações de ponto utuante, mantendo o desempe- nho de ompressão omparável ao forne ido por métodos baseados na DCT. Uma abordagem adi ional para reduzir o usto omputa ional da DCT é a utilização de pruning. Tal té ni a onsiste em não onsiderar oe ientes dos vetores de entrada e/ou saída que apresentam menor relevân ia em termos de energia on entrada. No aso da DCT, esses oe ientes são os termos de mais alta frequên ia do vetor transformado. A apli ação de pruning a aproxima- ções para a DCT é uma área pou o explorada. O objetivo deste trabalho é apli ar a té ni a a diferentes métodos aproximados para a DCT. As transformações resultantes foram apli adas no ontexto de ompressão de imagem e vídeo e os resultados mostraram desempenho ompa- rável ao de métodos exatos a um usto omputa ional bastante reduzido. Uma generalização do on eito é apresentada, assim omo uma análise da omplexidade aritméti a. / This work introdu es approximate dis rete osine transforms (DCT) based on the pruning approa h. Due to the energy ompa tion property, the DCT is employed in several data ompression appli ations. Although fast algorithms allow an e ient DCT omputation, multipli ation operations are inevitable. Due to the in reasing demand for energy e ient methods, new algorithms with redu ed omputational ost are required. In this ontext, DCT approximations have been proposed re ently. Su h approximations allow multipli ation free algorithms whi h an avoid oating point operations, while maintaining a ompetitive performan e. A further approa h to redu e the omputational ost of the DCT is pruning. The te hnique onsists of dis arding input and/or output ve tors oe ients whi h are regarded as less signi ant. In the ase of the DCT, su h oe ients are output oe ients asso iated to higher frequen y terms. Pruned DCT approximations is a relatively unexplored eld of resear h. The obje tive of this work is the ombination of approximations and pruning to derive extremely low- omplexity DCT approximations. The resulting methods were applied in the image and vídeo ompression s enario and results showed omparative performan e with exa t methods at a mu h lower omputational omplexity. A qualitative and quantitative omparison with a omprehensive list of existing methods is presented. A generalization of the pruning on ept is presented.

Made available in DSpace on 2016-03-15T19:37:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Glauco dos Santos Reis.pdf: 1334999 bytes, checksum: d2d72d3f95a449c19482f55f82b7f61e (MD5) Previous issue date: 2011-08-22 / Fundo Mackenzie de Pesquisa / A new image compression technique is proposed, based on the affine transformations (ATs) that define an iterated function system (IFS). Previous related research in the field has shown that an image may be approximated by iteratively subjecting a set of sub-regions to a group of ATs. In this case, the original image should be partitioned in regions, and each one of the active pixels are transformed by the AT. The new transformed set should be approximated to other image regions. This iterated execution to find ATs for the best set of areas might result in smaller storage space since the similar areas might be replaced by AT coefficients. Despite this advantage, the technique is computationally intensive, because both the sub-regions and the corresponding ATs that have to be searched for. Here, a new form of similarity is proposed, based on the successive points generated by the iteration of affine transformations. By understanding an AT as a discrete dynamical system, with each image point represented by an iteration of the AT, the method captures similarities between these points, namely, those with the same color in the image; by saving the starting point and the transformations coefficients, the points can be iterated back, to reconstruct the original image. This results in lighter computational effort, since the comparison is made point by point, instead of region by region. Experiments were made on a group of 10 images, representing a broad set of distinct features and resolutions. The proposed algorithm competes in terms of storage size, when compared to JPEG, mainly when the image size is small, and the number of colors are reduced, as currently happens for most images used in the Internet. Although the proposed method is faster than the traditional method for IFS compression, it is slower than common file formats like JPEG. / Uma nova técnica para compressão de imagens é proposta, baseada em conjuntos de transformações afins (affine transformations - ATs), normalmente conhecidos como sistemas de funções iteradas (iterated function system -IFS). Pesquisas anteriores mostraram que uma imagem poderia ser aproximada pela aplicação de um grupo de ATs em conjuntos de sub-regiões da imagem, de forma iterativa. Através deste processo, a imagem original seria subdividida em regiões e sobre a coordenada de cada ponto habilitado de cada região seria aplicada uma transformação afim. O resultado representaria um novo conjunto de pontos similares a outras regiões da imagem. A execução de forma iterada deste processo de identificação das ATs para o maior conjunto de regiões similares de uma determinada imagem permitiria uma redução no armazenamento, já que as regiões similares poderiam ser armazenadas como os coeficientes das transformações afins. Apesar desta vantagem em termos de compressão, a técnica é computacionalmente intensiva, pela busca exaustiva de sub-regiões e das ATs geradoras, de forma a proporcionar o melhor preenchimento em outras regiões da imagem. Esta pesquisa propõe uma nova forma de compressão baseada em ATs, utilizando a sequência de pontos gerada pela iteração das ATs. Entendendo uma AT como um sistema dinâmico em tempo discreto, cada novo ponto identificado é consequência direta da iteração da AT sobre o ponto anterior, permitindo a captura de similaridades nesta sequência de pontos. Através do salvamento dos coeficientes das ATs e das coordenadas iniciais, é possível a reconstrução da imagem pela iteração da AT a partir do ponto inicial. Isto pode resultar em menor esforço computacional, pois apenas comparações simples de pontos são necessárias, ao invés de comparações entre os pontos de regiões da imagem. Foram feitos experimentos em um conjunto de 10 classes de imagens, representando um espectro de diferentes características gerais e resoluções. O algoritmo proposto rivaliza em termos de armazenamento quando comparado ao formato JPEG, principalmente para imagens de pequeno tamanho e com número de cores reduzidas, como as utilizadas com frequência na Internet. Apesar de ser mais rápido para a compressão do que outros métodos baseados em IFS, ele é mais lento do que métodos clássicos como o JPEG.

Made available in DSpace on 2016-03-15T19:37:41Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2011-08-22 / Fundo Mackenzie de Pesquisa / A new image compression technique is proposed, based on the affine transformations (ATs) that define an iterated function system (IFS). Previous related research in the field has shown that an image may be approximated by iteratively subjecting a set of sub-regions to a group of ATs. In this case, the original image should be partitioned in regions, and each one of the active pixels are transformed by the AT. The new transformed set should be approximated to other image regions. This iterated execution to find ATs for the best set of areas might result in smaller storage space since the similar areas might be replaced by AT coefficients. Despite this advantage, the technique is computationally intensive, because both the sub-regions and the corresponding ATs that have to be searched for. Here, a new form of similarity is proposed, based on the successive points generated by the iteration of affine transformations. By understanding an AT as a discrete dynamical system, with each image point represented by an iteration of the AT, the method captures similarities between these points, namely, those with the same color in the image; by saving the starting point and the transformations coefficients, the points can be iterated back, to reconstruct the original image. This results in lighter computational effort, since the comparison is made point by point, instead of region by region. Experiments were made on a group of 10 images, representing a broad set of distinct features and resolutions. The proposed algorithm competes in terms of storage size, when compared to JPEG, mainly when the image size is small, and the number of colors are reduced, as currently happens for most images used in the Internet. Although the proposed method is faster than the traditional method for IFS compression, it is slower than common file formats like JPEG. / Uma nova técnica para compressão de imagens é proposta, baseada em conjuntos de transformações afins (affine transformations - ATs), normalmente conhecidos como sistemas de funções iteradas (iterated function system - IFS). Pesquisas anteriores mostraram que uma imagem poderia ser aproximada pela aplicação de um grupo de ATs em conjuntos de sub-regiões da imagem, de forma iterativa. Através deste processo, a imagem original seria subdividida em regiões e sobre a coordenada de cada ponto habilitado de cada região seria aplicada uma transformação afim. O resultado representaria um novo conjunto de pontos similares a outras regiões da imagem. A execução de forma iterada deste processo de identificação das ATs para o maior conjunto de regiões similares de uma determinada imagem permitiria uma redução no armazenamento, já que as regiões similares poderiam ser armazenadas como os coeficientes das transformações afins. Apesar desta vantagem em termos de compressão, a técnica é computacionalmente intensiva, pela busca exaustiva de sub-regiões e das ATs geradoras, de forma a proporcionar o melhor preenchimento em outras regiões da imagem. Esta pesquisa propõe uma nova forma de compressão baseada em ATs, utilizando a sequência de pontos gerada pela iteração das ATs. Entendendo uma AT como um sistema dinâmico em tempo discreto, cada novo ponto identificado é consequência direta da iteração da AT sobre o ponto anterior, permitindo a captura de similaridades nesta sequência de pontos. Através do salvamento dos coeficientes das ATs e das coordenadas iniciais, é possível a reconstrução da imagem pela iteração da AT a partir do ponto inicial. Isto pode resultar em menor esforço computacional, pois apenas comparações simples de pontos são necessárias, ao invés de comparações entre os pontos de regiões da imagem. Foram feitos experimentos em um conjunto de 10 classes de imagens, representando um espectro de diferentes características gerais e resoluções. O algoritmo proposto rivaliza em termos de armazenamento quando comparado ao formato JPEG, principalmente para imagens de pequeno tamanho e com número de cores reduzidas, como as utilizadas com frequência na Internet. Apesar de ser mais rápido para a compressão do que outros métodos baseados em IFS, ele é mais lento do que métodos clássicos como o JPEG.