Navegando por Assunto "Compressão de imagens"

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Implementação em VHDL e análise comparativa da Transformada Discreta do Cosseno e a aproximação de Lengwehasatit-Ortega
(2024-08-27) Silva, Leonardo Nogueira Lindolfo da; Ferreira, Felipe Alberto Barbosa Simão; http://lattes.cnpq.br/9939255113143786; http://lattes.cnpq.br/3309281833356970
O alto volume de imagens transmitidas diariamente pela internet consome grande parte da largura de banda e da capacidade de processamento. Para otimizar a compressão e manter a qualidade, são utilizadas ferramentas de processamento digital de sinais como a Transformada Discreta do Cosseno (DCT do inglês, Discrete Cosine Transform). A DCT é uma operação matemática que concentra a maior parte da energia do sinal em baixas frequências, sendo muito utilizada em algoritmos de compressão de imagens. O cálculo da Transformada Discreta do Cosseno é realizado utilizando multiplicação de matrizes, onde os elementos da matriz de transformação são números de ponto flutuante. Para simplificar esses cálculos, são encontradas na literatura diversas aproximações para a Transformada Discreta do Cosseno que utilizam o máximo possível de simplificações em suas matrizes de transformação. Devido à recorrência do cálculo de matrizes nos sistemas computacionais modernos especialmente para processamento de imagens e inteligência artificial, diversos sistemas apresentam ASICs (Application Specific Integrated Circuit) ou parte de SoCs (System on Chip) dedicados a essa tarefa. Nesse trabalho, foram avaliadas algumas das aproximações da DCT no contexto de compressão de imagens. A aproximação de Lengwehasatit- Ortega que apresentou o melhor desempenho, além da DCT exata foram implementadas em VHDL e sintetizadas em FPGA. Foi possível observar que seguindo a mesma filosofia de design a aproximação consumiu uma quantidade muito menor de recursos de hardware assim como era esperado.
Introdução à compressão fractal de imagens através de sistemas de funções iteradas
(2023-05-12) Silva, Maria Fernanda Pires da; Silva, Tarciana Maria Santos da; http://lattes.cnpq.br/1650180237175460; http://lattes.cnpq.br/4722608617162314
O objeto de estudo deste trabalho é o método de compressão fractal de imagens através de sistemas de funções iteradas. Esta técnica consiste em descrever, através de transformações afins, fractais que possuem uma característica especial: a autossimilaridade. Para compreender este método de compressão, fazemos uma breve explicação sobre a geometria fractal, iniciamos um estudo sobre as transformações lineares e definimos as transformações afins no plano. Em seguida, nos debruçamos sobre os conceitos de Espaços Métricos necessários para compreensão do Teorema do Ponto Fixo de Banach, que é a chave para a aplicação dos sistemas de funções iteradas na construção de fractais autossimilares. Apresentamos a distância de Hausdorff, pois esta é utilizada na compressão de imagens reais que possuem pouca ou nenhuma similaridade e, por fim, mostramos a aplicação na prática construindo dois fractais muito importantes: o Triângulo de Sierpinski e o Tapete de Sierpinski.