Novas classes multiparamétricas de transformadas discretas com alto ganho de codificação e eficiência

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2017
Autor(a) principal: CANTERLE, Diego Ramos
Orientador(a): CINTRA, Renato José de Sobral
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pos Graduacao em Engenharia Eletrica
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/28404
Resumo: Devido à crescente demanda por elevadas taxas em processamento de dados, a comunidade científica vem dando atenção a metodologias que envolvam baixo custo computacional. Uma maneira de reduzir o custo computacional em processamento de sinais é a utilização de transformadas que tenham custo multiplicativo nulo. Neste trabalho, são propostas novas classes de transformadas que possuem alto ganho de codificação. Essas transformadas são aproximações da transformada discreta do cosseno (DCT) e possuem grande utilidade em compressão de imagem e vídeo, como nos padrões JPEG, MPEG-1, MPEG-2, H.261, H.263, H.264 e, mais recentemente, o HEVC. Neste trabalho, são propostas duas novas classes paramétricas de aproximações da DCT de comprimentos 8 e 16. São também introduzidos algoritmos rápidos para estas novas aproximações. Essas duas novas classes foram obtidas como generalizações da série de aproximações da DCT propostas por Bouguezel, Ahmed e Swamy (BAS). As transformadas BAS são coletivamente caracterizadas por elevados ganhos de codificação e de eficiência de transformação. Para as novas classes multiparamétricas de aproximações, foram considerados problemas de otimização multicritério para selecionar as transformadas ótimas. O problema de otimização foi baseado em métricas como: erro quadrático médio, erro de energia total, ganho de codificação unificado e eficiência. A fim de encontrar transformadas de comprimentos maiores, úteis em padrões de vídeo atuais, essas novas classes foram escalonadas para comprimentos 16 e 32. Todas as novas transformadas ótimas obtidas foram comparadas com transformadas arquivadas na literatura. Também foram considerados experimentos de compressão de imagem, considerando-se métricas como a relação sinal-ruído de pico e o índice de similaridade estrutural. De acordo com os resultados obtidos, conclui-se que as novas transformadas possuem bom desempenho em aplicações de compressão de imagem e requerem baixo custo de implementação. Em especial, destacam-se uma transformada de comprimento 8 que exige 20 adições para o seu cômputo, transformadas de comprimento 16 que exigem 48, 52 e 56 adições para seu cômputo e transformadas de comprimento 32que exigem 128, 136 e 144 adições para seu cômputo.
id UFPE_9b8809ae647ebac9b01135d3669d16ee
oai_identifier_str oai:repositorio.ufpe.br:123456789/28404
network_acronym_str UFPE
network_name_str Repositório Institucional da UFPE
repository_id_str
spelling CANTERLE, Diego Ramoshttp://lattes.cnpq.br/8050559582789892http://lattes.cnpq.br/7413544381333504CINTRA, Renato José de SobralBAYER, Fabio Mariano2019-01-04T12:32:17Z2019-01-04T12:32:17Z2017-08-27https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/28404Devido à crescente demanda por elevadas taxas em processamento de dados, a comunidade científica vem dando atenção a metodologias que envolvam baixo custo computacional. Uma maneira de reduzir o custo computacional em processamento de sinais é a utilização de transformadas que tenham custo multiplicativo nulo. Neste trabalho, são propostas novas classes de transformadas que possuem alto ganho de codificação. Essas transformadas são aproximações da transformada discreta do cosseno (DCT) e possuem grande utilidade em compressão de imagem e vídeo, como nos padrões JPEG, MPEG-1, MPEG-2, H.261, H.263, H.264 e, mais recentemente, o HEVC. Neste trabalho, são propostas duas novas classes paramétricas de aproximações da DCT de comprimentos 8 e 16. São também introduzidos algoritmos rápidos para estas novas aproximações. Essas duas novas classes foram obtidas como generalizações da série de aproximações da DCT propostas por Bouguezel, Ahmed e Swamy (BAS). As transformadas BAS são coletivamente caracterizadas por elevados ganhos de codificação e de eficiência de transformação. Para as novas classes multiparamétricas de aproximações, foram considerados problemas de otimização multicritério para selecionar as transformadas ótimas. O problema de otimização foi baseado em métricas como: erro quadrático médio, erro de energia total, ganho de codificação unificado e eficiência. A fim de encontrar transformadas de comprimentos maiores, úteis em padrões de vídeo atuais, essas novas classes foram escalonadas para comprimentos 16 e 32. Todas as novas transformadas ótimas obtidas foram comparadas com transformadas arquivadas na literatura. Também foram considerados experimentos de compressão de imagem, considerando-se métricas como a relação sinal-ruído de pico e o índice de similaridade estrutural. De acordo com os resultados obtidos, conclui-se que as novas transformadas possuem bom desempenho em aplicações de compressão de imagem e requerem baixo custo de implementação. Em especial, destacam-se uma transformada de comprimento 8 que exige 20 adições para o seu cômputo, transformadas de comprimento 16 que exigem 48, 52 e 56 adições para seu cômputo e transformadas de comprimento 32que exigem 128, 136 e 144 adições para seu cômputo.FACEPEDue to the increasing demand for high rates of data processing, the scientific community has been looking for new methodologies that require low computational cost. One way to reduce the computational cost in signal processing is to use transforms that has null multiplicative cost. In this work, new classes of transforms that have high coding gain are proposed. These transforms are approximations of the discrete cosine transform (DCT) and have great utility in image and video compression, as in the JPEG, MPEG-1, MPEG-2, H.261, H.263, H.264 standards and more recently, the HEVC. Two new parametric classes of DCT approximations of lengths 8 and 16 are proposed. Fast algorithms are also introduced for these new approximations. These two new classes were obtained as generalizations of the series of DCT approximations proposed by Bouguezel, Ahmed and Swamy (BAS). BAS transforms are collectively characterized by high coding gains and efficiency. For the new multiparametric classes of approximations, multicriteria optimization problems were considered to select the optimal transforms. The optimization problem was based on metrics such as: mean square error, total energy error, unified coding gain, and efficiency. In order to find larger-length transforms useful in current video standards, these new classes were scaled to lengths 16 and 32. All new optimal transforms were compared with transforms archived in the literature. We also considered image compression experiments, considering metrics such as the peak-to-noise ratio and the structural similarity index. According to the results, we concluded that the new transforms perform well in image compression applications and require a low implementation cost. In particular we highlight a length 8 transform requiring 20 additions for its computation, length 16 transforms requiring 48, 52 and 56 additions for their computation and length 32 transforms requiring 128, 136 and 144 additions for their computation.porUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em Engenharia EletricaUFPEBrasilAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessEngenharia ElétricaTransformada discreta do cossenoSérie de aproximações BASTransformadas aproximadasComplexidade aritméticaCompressão de imagensNovas classes multiparamétricas de transformadas discretas com alto ganho de codificação e eficiênciainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesismestradoreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPETHUMBNAILDISSERTAÇÃO Diego Ramos Canterle.pdf.jpgDISSERTAÇÃO Diego Ramos Canterle.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1335https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/28404/5/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Diego%20Ramos%20Canterle.pdf.jpgc74f1269328202f514669ecd266ea0dfMD55ORIGINALDISSERTAÇÃO Diego Ramos Canterle.pdfDISSERTAÇÃO Diego Ramos Canterle.pdfapplication/pdf6050627https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/28404/1/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Diego%20Ramos%20Canterle.pdf5935aad268bfa1eece9b52850d740c60MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/28404/2/license_rdfe39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82311https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/28404/3/license.txt4b8a02c7f2818eaf00dcf2260dd5eb08MD53TEXTDISSERTAÇÃO Diego Ramos Canterle.pdf.txtDISSERTAÇÃO Diego Ramos Canterle.pdf.txtExtracted texttext/plain172005https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/28404/4/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Diego%20Ramos%20Canterle.pdf.txt829e218a352eb494acacdd72fdd06b1cMD54123456789/284042019-10-26 02:44:31.954oai:repositorio.ufpe.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufpe.br/oai/requestattena@ufpe.bropendoar:22212019-10-26T05:44:31Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Novas classes multiparamétricas de transformadas discretas com alto ganho de codificação e eficiência
title Novas classes multiparamétricas de transformadas discretas com alto ganho de codificação e eficiência
spellingShingle Novas classes multiparamétricas de transformadas discretas com alto ganho de codificação e eficiência
CANTERLE, Diego Ramos
Engenharia Elétrica
Transformada discreta do cosseno
Série de aproximações BAS
Transformadas aproximadas
Complexidade aritmética
Compressão de imagens
title_short Novas classes multiparamétricas de transformadas discretas com alto ganho de codificação e eficiência
title_full Novas classes multiparamétricas de transformadas discretas com alto ganho de codificação e eficiência
title_fullStr Novas classes multiparamétricas de transformadas discretas com alto ganho de codificação e eficiência
title_full_unstemmed Novas classes multiparamétricas de transformadas discretas com alto ganho de codificação e eficiência
title_sort Novas classes multiparamétricas de transformadas discretas com alto ganho de codificação e eficiência
author CANTERLE, Diego Ramos
author_facet CANTERLE, Diego Ramos
author_role author
dc.contributor.authorLattes.pt_BR.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/8050559582789892
dc.contributor.advisorLattes.pt_BR.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/7413544381333504
dc.contributor.author.fl_str_mv CANTERLE, Diego Ramos
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv CINTRA, Renato José de Sobral
dc.contributor.advisor-co1.fl_str_mv BAYER, Fabio Mariano
contributor_str_mv CINTRA, Renato José de Sobral
BAYER, Fabio Mariano
dc.subject.por.fl_str_mv Engenharia Elétrica
Transformada discreta do cosseno
Série de aproximações BAS
Transformadas aproximadas
Complexidade aritmética
Compressão de imagens
topic Engenharia Elétrica
Transformada discreta do cosseno
Série de aproximações BAS
Transformadas aproximadas
Complexidade aritmética
Compressão de imagens
description Devido à crescente demanda por elevadas taxas em processamento de dados, a comunidade científica vem dando atenção a metodologias que envolvam baixo custo computacional. Uma maneira de reduzir o custo computacional em processamento de sinais é a utilização de transformadas que tenham custo multiplicativo nulo. Neste trabalho, são propostas novas classes de transformadas que possuem alto ganho de codificação. Essas transformadas são aproximações da transformada discreta do cosseno (DCT) e possuem grande utilidade em compressão de imagem e vídeo, como nos padrões JPEG, MPEG-1, MPEG-2, H.261, H.263, H.264 e, mais recentemente, o HEVC. Neste trabalho, são propostas duas novas classes paramétricas de aproximações da DCT de comprimentos 8 e 16. São também introduzidos algoritmos rápidos para estas novas aproximações. Essas duas novas classes foram obtidas como generalizações da série de aproximações da DCT propostas por Bouguezel, Ahmed e Swamy (BAS). As transformadas BAS são coletivamente caracterizadas por elevados ganhos de codificação e de eficiência de transformação. Para as novas classes multiparamétricas de aproximações, foram considerados problemas de otimização multicritério para selecionar as transformadas ótimas. O problema de otimização foi baseado em métricas como: erro quadrático médio, erro de energia total, ganho de codificação unificado e eficiência. A fim de encontrar transformadas de comprimentos maiores, úteis em padrões de vídeo atuais, essas novas classes foram escalonadas para comprimentos 16 e 32. Todas as novas transformadas ótimas obtidas foram comparadas com transformadas arquivadas na literatura. Também foram considerados experimentos de compressão de imagem, considerando-se métricas como a relação sinal-ruído de pico e o índice de similaridade estrutural. De acordo com os resultados obtidos, conclui-se que as novas transformadas possuem bom desempenho em aplicações de compressão de imagem e requerem baixo custo de implementação. Em especial, destacam-se uma transformada de comprimento 8 que exige 20 adições para o seu cômputo, transformadas de comprimento 16 que exigem 48, 52 e 56 adições para seu cômputo e transformadas de comprimento 32que exigem 128, 136 e 144 adições para seu cômputo.
publishDate 2017
dc.date.issued.fl_str_mv 2017-08-27
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2019-01-04T12:32:17Z
dc.date.available.fl_str_mv 2019-01-04T12:32:17Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/28404
url https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/28404
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
eu_rights_str_mv openAccess
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Pernambuco
dc.publisher.program.fl_str_mv Programa de Pos Graduacao em Engenharia Eletrica
dc.publisher.initials.fl_str_mv UFPE
dc.publisher.country.fl_str_mv Brasil
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Pernambuco
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFPE
instname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
instacron:UFPE
instname_str Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
instacron_str UFPE
institution UFPE
reponame_str Repositório Institucional da UFPE
collection Repositório Institucional da UFPE
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/28404/5/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Diego%20Ramos%20Canterle.pdf.jpg
https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/28404/1/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Diego%20Ramos%20Canterle.pdf
https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/28404/2/license_rdf
https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/28404/3/license.txt
https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/28404/4/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Diego%20Ramos%20Canterle.pdf.txt
bitstream.checksum.fl_str_mv c74f1269328202f514669ecd266ea0df
5935aad268bfa1eece9b52850d740c60
e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34
4b8a02c7f2818eaf00dcf2260dd5eb08
829e218a352eb494acacdd72fdd06b1c
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
repository.mail.fl_str_mv attena@ufpe.br
_version_ 1802311025701158912