Um framework para processamento paralelo de algoritmos de aumento de resolução de vídeos

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2013
Autor(a) principal: Freitas, Pedro Garcia
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Processamento de imagens - técnicas digitais
Programação paralela (Computação)
Vídeo digital
Link de acesso: http://repositorio.unb.br/handle/10482/13664
Resumo: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2013.
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spelling Um framework para processamento paralelo de algoritmos de aumento de resolução de vídeosProcessamento de imagens - técnicas digitaisProgramação paralela (Computação)Vídeo digitalDissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2013.O aumento dimensional de sinais visuais consiste na alteração do tamanho de uma imagem ou de um vídeo para dimensões espaciais maiores, utilizando técnicas de processa- mento digital de sinais. Geralmente, esse aumento é feito com a utilização de técnicas de interpolação. Contudo, essas técnicas de interpolação produzem distorções nas imagens au- mentadas. Tais distorções ocorrem porque a imagem aumentada possui apenas as amostras da imagem original, de dimensões menores, que são insu cientes para reconstrução exata do sinal, o que gera efeitos de aliasing. Assim sendo, as técnicas de interpolação apenas estimam os coe cientes não-amostrados do sinal, o que muitas vezes produz resultados insatisfatórios para muitas aplicações, necessitando de outras técnicas para reconstituir os coe cientes não-amostrados com maior precisão. Para melhorar a aproximação de uma imagem estimada com relação à imagem origi- nal, existem técnicas que reconstroem os coe cientes não-amostrados. Essas técnicas são chamadas de super-resolução. Elas consistem em aumentar a resolução utilizando, geral- mente, informações de outras imagens em baixa ou alta-resolução para estimar a informação faltante na imagem que se deseja ampliar. Super-resolução é um processo computacionalmente intenso, onde a complexidade dos algoritmos são, geralmente, de ordem exponencial no tempo em função do bloco ou do fa- tor de ampliação. Portanto, quando essas técnicas são aplicadas para vídeos, é necessário que o algoritmo seja extremamente rápido. O problema é que os algoritmos mais com- putacionalmente e cientes, nem sempre são aqueles que produzem os melhores resultados visuais. Sendo assim, este trabalho propõe um framework para melhorar o desempenho de diversos algoritmos de super-resolução através de estratégias de processamento seletivo e paralelo. Para isso, nesta dissertação são examinadas as propriedades dos resultados produzidos pelos algoritmos de super-resolução e os resultados produzidos utilizando-se técnicas de interpolação. Com essas propriedades, é encontrado um critério para classi car as regiões em que os resultados produzidos sejam visualmente equivalentes, não importando o método utilizado para ampliação. Nessas regiões de equivalência utiliza-se um algoritmo de interpolação, que é muito mais veloz do que os computacionalmente complexos de super-resolução. Assim, consegue-se reduzir o tempo de processamento sem prejudicar a qualidade visual do vídeo ampliado. Além dessa abordagem, este trabalho também propõe uma estratégia de divisão de dados entre diferentes tarefas para que a operação de aumento de resolução seja realizada de forma paralela. Um resultado interessante do modelo proposto é que ele desacopla a abstração de distribuição de carga da função de aumento dimensional. Em outras palavras, diferentes métodos de super-resolução podem explorar os recursos do framework sem que para isso seus algoritmos precisem ser modi cados para obtenção do paralelismo. Isso torna o framework portável, escalável e reusável por diferentes métodos de super-resolução. ______________________________________________________________________________ ABSTRACTThe magni cation of visual signals consists of changing the size of an image or a video to larger spatial dimensions, using digital signal processing techniques. Usually, this mag- ni cation is done using numerical interpolation methods. However, these interpolation methods tend to produce some distortions in the increased images. Such distortions oc- cours because the interpolated image is reconstructed using only the original image samples, which are insu cients for the accurate signal reconstruction, generating aliasing e ects. These interpolation techniques only approximate the non-sampled signal coe cients, pro- ducing unsatisfactory results for many applications. Thus, for these applications, others techniques to estimate the non-sampled coe cients are needed. To improve the estimation accuracy of an image with respect to the original, the super- resolution techniques are used to reconstruct the non-sampled coe cients. Generally, these super-resolution techniques enhance the increased image using information of other images to estimate the missing information. Super-resolution is a computationally intensive process, where the algorithms com- plexity are, generally, exponential in time as function of the block size or magni cation factor. Therefore, when these techniques are applied for videos, it is required that the super-resolution algorithm be extremely fast. However, more computationally e cient algorithms are not always those that produce the best visual results. Therefore, this work proposes a framework to improve the performance of various super- resolution algorithms using selective processing and parallel processing strategies. Thus, this dissertation examines the properties of the results produced by the super-resolution algorithms and the results produced by using interpolation techniques. From these proper- ties, is achieved a criterion to classify regions wherein the results produced are equivalent (using both super-resolution or interpolation). In these regions of equivalence, the in- terpolation algorithms are used to increase the dimensions. In the anothers regions, the super-resolution algorithms are used. As interpolation algorithms are faster than the com- putationally complex super-resolution algorithms, the idea is decrease the processing time without a ecting the visual quality of ampli ed video. Besides this approach, this paper also proposes a strategy to divide the data among various processes to perform the super-resolution operation in parallel. An interesting re- sult of the proposed model is the decoupling of the super-resolution algorithm and the parallel processing strategy. In other words, di erent super-resolution algorithms can ex- plore the features of the proposed framework without algorithmic modi cations to achieve the parallelism. Thus, the framework is portable, scalable and can be reusable by di erent super-resolution methods.Farias, Mylène Christine Queiroz deAraújo, Aletéia Patrícia F.Freitas, Pedro Garcia2013-07-23T20:36:47Z2013-07-23T20:36:47Z2013-07-232013-02-19info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfFREITAS, Pedro Garcia. Um framework para processamento paralelo de algoritmos de aumento de resolução de vídeos. 2013. xv, 129, [43] f. Dissertação (Mestrado em Informática)—Universidade de Brasília, Brasília, 2013.http://repositorio.unb.br/handle/10482/13664A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNB2023-07-14T18:56:22Zoai:repositorio.unb.br:10482/13664Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestrepositorio@unb.bropendoar:2023-07-14T18:56:22Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
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