[pt] Neste trabalho são examinados métodos de codificação de
imagens em sub-bandas utilizando quantização vetorial
inter-bandas para faixas abaixo de 1 bit/pixel. O espectro
de freqüências da imagem é decomposto em 16 sub-bandas
uniformes através de um banco de filtros espelhados em
quadratura bi-dimensionais. As amostras dos sinais das 16
sub-bandas são usadas para compor um vetor de 16
componentes que, posteriormente, é codificado por um
esquema de quantização vetorial (QV). Com o objetivo de
reduzir a complexidade e o espaço de memória, são
investigadas duas estruturas de quantização vetorial. Uma
delas utiliza QV particionada, com o objetivo não só de
reduzir a complexidade, como também de explorar as
propriedades espectrais. A outra realiza a quantização
vetorial direta, enquanto a complexidade é reduzida
significativamente. Resultados de simulações são
apresentados para as taxas de 0,50 bit/pixel, 0,63
bit/pixel e 0,75 bit/pixel. Uma análise comparativa mostra
que o desempenho dos dois esquemas é comparável ao que
utiliza quantização vetorial direta, enquanto a
complexidade é reduzida significativamente. Resultados de
simulações mostram ainda que, a taxas abaixo de 1
bit/pixel, não é recomendável o uso de QV inter-bandas
particionada com alocação de bits adaptativa, nem de QV
inter-bandas multi-estágios com busca em árvore. A
técnica QV inter-bandas quando a sub-banda dominante é
codificada separadamente através de um quantizador
vetorial intra-banda. Considera-se a decomposição do
espectro de freqüências em 16 sub-bandas uniformes e em 13
sub-bandas. Para a decomposição em 16 sub-bandas, esse
esquema apresenta desempenho comparável à QV inter-bandas
direta e complexidade equivalente à QV inter-bandas multi-
estágios. / [en] In this thesis sub-band coding of images using inter-band
vector quantization is examined at rates below 1
bit/pixel. The image spectrum is decomposed into 16
uniform bands using 2-D separable quadrature mirror
filters. These 16 bands are used to create 16-dimension
vectores, which are coded using vector quantization (VQ).
In order to reduce the computational complexity and the
storage requirements, two vector quantization structures
are considered. One approach is to split the vectors not
only to reduce complexity but also to exploit spectral
properties of the data image. In the order approach the
vector quantization is done in multiple stages. Simulation
results are presented at rates of 0,50 bit/pixel, 0,63
bit/pixel and 0,75 bit/pixel. A comparative analysis shows
that the performance of the two systems is comparable to
the basic coding structure, while the complexity is
significantly reduced. Simulation results also show that
split VQ with adaptive bit allocation and multi-stage VQ
with tree search are not recommended at these rates. The
best trade-off between complexity and performance is
achieved with the inter-band multi-stage VQ scheme using
the sequential search procedure. At last, the use of inter-
band VQ is examined when the dominant sub-band is
separately coded using intra-band VQ. When the image
spectrum is decomposed into 16 bands, this scheme has a
performance comparable to the basic coding structure while
the complexity and storage reduction is equivalent to the
inter-band multi-stage VQ technique.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:8746 |
| Date | 31 July 2006 |
| Creators | LUCIANO RILA |
| Contributors | ABRAHAM ALCAIM |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
Page generated in 0.0022 seconds