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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:lume56.ufrgs.br:10183/39119 |
| Date | January 2012 |
| Creators | Porto, Marcelo Schiavon |
| Contributors | Bampi, Sergio, Agostini, Luciano Volcan |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul, instacron:UFRGS |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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