Aproximações da DCT de comprimento 16 com baixa complexidade aritmética para compressão de imagens
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Data
2014-01-20Autor
Silveira, Thiago Lopes Trugillo da
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Compressão de imagens é uma técnica que visa a redução do espaço de armazenamento
de uma imagem em memória secundária. Exemplo de cenário onde esta técnica pode
ser aplicada é a transmissão de imagens sobre uma rede. Neste processo, uma imagem comprimida
pode ser transpassada por esta rede – ou barramento – em um menor período de tempo
se comparada com a mesma imagem não comprimida. Complementando este cenário, pode-se
imaginar que os dispositivos de captura de imagens têm baixo poder de armazenamento e processamento.
Assim, é importante que estes dispositivos possam comprimir e enviar as imagens
através da rede ou barramento com menor custo computacional possível e, consequentemente,
em um menor tempo. Usualmente, transformadas discretas – especialmente as de núcleo trigonométrico
– são utilizadas em compressão de imagens. A conhecida transformada discreta do
cosseno (DCT) é utilizada em importantes padrões de compressão como o JPEG e MPEG-1.
Entretanto, nos casos em que a capacidade de processamento é restrita, aproximações de baixo
custo computacional desta transformada apresentam-se como opções interessantes. A literatura
conta com diversas aproximações da DCT – especialmente de comprimento 8 pelo fato deste ser
o comprimento utilizado nos padrões usuais. Entretanto, outros padrões de compressão, como
o recente HEVC, utilizam não somente a DCT de comprimento 8, mas também a transformada
de comprimentos 4, 16 e 32. Neste sentido, este trabalho faz uma revisão das transformadas
de comprimento 16 presentes na literatura até o momento, assim como propõe uma nova
transformada de mesmo comprimento. O algoritmo rápido da transformada proposta é livre de
multiplicações e possui a mais baixa complexidade arquivada na literatura. Para avaliação da
transformada proposta, em contraste com as já existentes, métricas de qualidade de imagens,
similaridade com a DCT exata e ganho de codificação são implementadas. Consequentemente,
é mostrado que a transformada proposta apresenta bons resultados, baixo custo computacional
e potencial para implementações eficientes em software e hardware.
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