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Procedimentos avançados em codificação wavelet adaptada à geometria de bordas para tratamento e compressão de imagens em dispositivos móveis

Processo: 10/20866-4
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Doutorado
Vigência (Início): 01 de agosto de 2011
Vigência (Término): 31 de julho de 2014
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia Elétrica - Telecomunicações
Pesquisador responsável:Yuzo Iano
Beneficiário:Ricardo Barroso Leite
Instituição-sede: Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (FEEC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Assunto(s):Dispositivos móveis   Codificação   Compressão de dados   Processamento de imagens   Transformada discreta de Wavelet

Resumo

Pesquisas na área de tratamento e compressão de imagem e vídeo têm gerado uma ampla gama de aplicações, indústrias e serviços nas mais diversas áreas de atuação humana e mercados, envolvendo desde a disputa acirrada mundial por mercados de TV digital por parte dos padrões (broadcasting), comunicações via satélite, imagens médicas, até produtos de acessibilidade. Neste universo de áreas de atuação, destacam-se as aplicações para dispositivos móveis (celulares, smartphones, i-phones, i-pads, entre outros). Novas técnicas que sirvam como "ferramentas" para a realização de tratamento e compressão de imagem e vídeo vêm experimentando uma explosão de interesse acadêmico e comercial. Técnicas envolvendo Transformadas Wavelet (TW) consolidaram-se como fundamentais neste intuito, considerando-se seus algoritmos rápidos, excelente concentração de energia em pouquíssimos coeficientes, transmissão progressiva, e ausência de artefatos de blocagem. Na busca contínua e crescente por ganhos em qualidade das imagens a serem comprimidas e tratadas, remoção de artefatos, e tempo de processamento, surgem novas técnicas, em especial aquelas envolvendo bordas naturais da imagem. A correta compressão ou tratamento destas bordas delimita desde um diagnóstico preciso até a espetacular definição a que está cada vez mais acostumada a visão do usuário de equipamentos de ponta em telecomunicações. Dada a saturação do desenvolvimento básico das tecnologias, o tratamento dos contornos e bordas naturais terminam por ocupar lugar decisivo no processo decisório de qual método optar. Para tratar a inabilidade das TWs puras em explorar a geometria, variantes das mesmas (directionlets [7], curvelets [8]), com mesmos princípios básicos, têm sido bem sucedidas nos quesitos falhos da primeira. No contexto destes trabalhos sobre wavelets e comportamento da geometria de bordas, surgiu o dicionário Wedgelet proposto por Donoho, que vem recentemente despontando como ferramenta de desempenho superior às próprias wavelets para altas taxas de compressão, possuindo como drawback o ainda pesado custo computacional. No dicionário Wedgelet aliado ao estudo de características da geometria de bordas para tratamento e compressão de imagens reside o alvo deste estudo, objetivando atingir contribuições inéditas significativas nesta ferramenta nos quesitos qualidade subjetiva e objetiva, e em especial, contribuições significativas no quesito tempo de processamento, de modo a permitir a aplicação desta transformada em dispositivos móveis, superando o drawback mencionado. Dentre as aplicações a serem beneficiadas pelo trabalho proposto estão processamento e tratamento de imagens para entretenimento, negócios ou cinema, aquisição ou pós-processamento de imagens médicas para realização de diagnóstico correto e maior definição de imagens adquiridas por satélite. O desempenho das inovações propostas ao sistema de decomposição wedgelet será comparado com os métodos tradicionais da literatura, em especial os trabalhos de Romberg e Lisowska sobre decomposição wedgelet. Serão feitas comparações em termos de velocidade computacional (tempo de processamento e número de operações por segundo) e avaliação objetiva e subjetiva dos resultados.

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Publicações acadêmicas
(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)
. Procedimentos avançados em codificação wavelet adaptada à geometria para tratamento e compressão de imagens. 2014. Tese de Doutorado - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação.

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