[pt] CONTRIBUIÇÕES ÀS ABORDAGENS SA-DCT E DCT BASEADA EM BLOCOS PARA CODIFICAÇÃO DE IMAGENS ORIENTADA POR OBJETO

• Autor(a) principal: FLAVIA MAGALHAES FREITAS FERREIRA
• Data de Publicação: 2004
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
• Texto Completo: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=5666&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=5666&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.5666
• topic: [pt] INDICADORES MORFOLOGICOS; [pt] CODIFICACAO BASEADA EM OBJETO; [en] MORPHOLOGICAL FEATURES; [en] OBJECT-BASED CODING

[pt] Esta tese examina e apresenta contribuições para a codificação de textura intra-quadro na codificação de imagens baseada em objeto. Duas abordagens de codificação são focadas: a DCT baseada em blocos e a DCT adaptativa à forma (SA-DCT). São propostos indicadores morfológicos para extrair características de forma e textura intrínsecas ao objeto a ser codificado, classificando os blocos de imagem 8 X 8 segundo o número de pixels do objeto neles contidos. Esses indicadores são utilizados para a análise de algoritmos de codificação conhecidos na literatura e também para a proposição de esquemas híbridos que solucionem problemas identificados. Os esquemas híbridos propostos baseiam-se no tratamento diferenciado para grupos de blocos distintos, usando como base a informação sobre a textura média nesses grupos. Por fim, é proposta uma estrutura de codificação adaptativa em função da taxa de bits, da textura e da forma do objeto a ser codificado. Essa estratégia incorpora os esquemas híbridos propostos nesta tese para a escolha da direção preferencial de processamento do algoritmo de extrapolação EI - Extension Interpolation - e da SA-DCT. Ela seleciona automaticamente a abordagem de codificação mais adequada a um grupo específico de blocos a cada faixa de taxas de bits, valendo- se dos indicadores morfológicos. O codificador adaptativo proposto mostrou-se equivalente ou superior em desempenho aos melhores esquemas conhecidos na literatura, tanto para taxas baixas, quanto para taxas altas. Os resultados podem ser verificados a partir das curvas de desempenho e também a partir da observação da qualidade subjetiva das imagens recuperadas.