Algoritmo de casamento de padrões aplicado na estimação de movimento em compressão de video

• Main Author: Del Pietro, Rene Togni
• Other Authors: UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: [s.n.] 2003
• Subjects: Vídeo digital; Transmissão de imagem; Compressão de imagens
• Online Access: DEL PIETRO, Rene Togni. Algoritmo de casamento de padrões aplicado na estimação de movimento em compressão de video. 2003. 93p. Tese (doutorado) - Universidade Estadula de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: <http://www.repositorio.unicamp.br/handle/REPOSIP/261276>. Acesso em: 3 ago. 2018.; http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/261276

Orientador: Max Henrique Machado Costa === Tese (doutorado) - Universidade Estadula de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação === Made available in DSpace on 2018-08-03T16:27:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DelPietro_ReneTogni_D.pdf: 4504220 bytes, checksum: b4347a1723116632925fdd94aedb981f (MD5) Previous issue date: 2003 === Resumo: Com a aplicação das técnicas de estimação e compensação de movimento em seqüências de vídeo, consegue-se reduzir o número de bits gerados na codificação e aumentar a qualidade da seqüência processada. Em contrapartida, o alto custo computacional do processo exige desempenho do codificador. O objetivo desta tese é propor um novo algoritmo de estimação que concilia qualidade de processamento e rapidez computacional.Realiza-se uma análise do problema de codificação e dos vários algoritmos de estimação utilizados, enfatizando-se a questão da qualidade e da velocidade de processamento. Apresenta-se um algoritmo de estimação inédito denominado MSEA (uma modificação do algoritmo SEA). O algoritmo SEA (Successive Elimination Algorithm) obtém o vetor de movimento ótimo fazendo uma pré-seleção de macroblocos na região de pesquisa. Modifica-se o algoritmo SEA introduzindo-se novos critérios de descarte executados em ordem crescente de complexidade e criando uma ordem de leitura dos macroblocos dentro da região de pesquisa. Tem-se um ganho expressivo na velocidade de processamento, conservando-se a solução ótima obtida pela busca exaustiva ou pelo algoritmo SEA. O algoritmo é implementado como parte de um codificador MPEG-2 e mostra-se que o MSEA atinge curvas de taxa x distorção adequadas, a um custo computacional inferior aos de seus concorrentes. Mostra-se, também, a possibilidade de se mesclar o MSEA com outros algoritmos de estimação, resultando na otimização das curvas de taxa x distorção x tempo de processamento frente aos métodos de estimação costumeiramente utilizados na prática (busca logaritmica e busca hierárquica) === Abstract: With the application of motion estimation and compensation techniques in video sequences, we can reduce the number of bits needed to encode the video sequence and to increase the quality of the reconstructed video signal. On the other hand, the high computational cost of the process demands high performance of the encoder. This thesis proposes a new motion estimation algorithm that reconciles processing quality and computational speed. Coding problems and severa1estimation algorithms are analyzed with emphasis on the quality and processing speed issues. A new motion estimation algorithm, ca11edMSEA (a modification of the SEA algorithm) is presented. The algorithm k:nown as SEA (Successive Elimination Algorithm) obtains the optimum motion vector by perfonning a pre-selection of macroblocks in the search area. The SEA algorithm is modified by introducing new discard criteria applied in increasing order of complexity and by reordering the reading of macroblocks inside of the search area. An expressive improvement in processing speed is obtained and the optimum solution of the motion vector estimation, also achieved by exhaustive search and SEA, is preserved. The algorithm is implemented as part of an MPEG-2 encoder and it is shown that MSEA achieves adequate rate x distortion curves at a smaller computationalcost than its competitors. Also, the possibility is shown of mixing MSEA with other estimation algorithms, improving the rate x distortion x processing time curves with respect to other estimation methods used in practice (two dimensionallogarithm search and hierarchical search) === Doutorado === Telecomunicações e Telemática === Doutor em Engenharia Elétrica