Avaliação de desempenho de compressores de imagens baseada no consumo de energia

• Ano de defesa: 2015
• Autor(a) principal: Christofer Schwartz
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Instituto Tecnológico de Aeronáutica
• Palavras-chave em Português: Compressão de dados; Imagens; Processamento em paralelo (computadores); Avaliação de desempenho; Consumo de energia; Engenharia eletrônica
• Link de acesso: http://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=3361

O principal objetivo deste trabalho é apresentar uma análise de desempenho de algoritmos de compressão de imagens, levando em consideração a energia demandada por eles. Em outras palavras, além dos critérios comumente utilizados para avaliar o desempenho de algoritmos de compressão de imagens (e.g., taxa-distorção), este trabalho também irá considerar uma variável custo em termos de energia (i.e., taxa-distorção-energia). Uma avaliação desse tipo pode permitir que a escolha de um algoritmo de compressão de imagens para operar em sistemas com restrição de energia (e.g., satélites de sensoriamento remoto) seja mais apropriada. Sabe-se que uma análise envolvendo o gasto de energia de um algoritmo apresentará resultados que dependerão do hardware que o executa. Por isso, o estudo feito por esse trabalho irá abordar o assunto considerando questões importantes da esfera da computação, onde alguns experimentos irão envolver plataformas de processamento com características distintas. Também é sabido que os processadores mais recentes permitem o processamento paralelo de operações. Quando utilizado, esse recurso é capaz de aumentar a eficiência do algoritmo em termos de tempo de processamento e gasto de energia. Por outro lado, os algoritmos de compressão de imagens mais utilizados, foram desenvolvidos sob a óptica do processamento sequencial de operações (assim como suas implementações mais usuais). Dito isso, este trabalho também irá avaliar o ganho de desempenho que é possível alcançar ao se perseguir a criação de algoritmos de compressão que façam uso do recurso de processamento paralelo. Os resultados das análises apontam para um aumento significativo do desempenho dos algoritmos analisados, em termos de tempo de processamento e gasto de energia, quando utilizado o recurso de processamento paralelo. Além disso, será possível analisar de que forma as estratégias de compressão adotadas pelos algoritmos que serão analisados irão impactar no consumo de energia do sistema.