Emerson Lima

Low Discrepancy Sequences Applied in Block Matching Motion Estimation Algorithms

This work presents a fast method for motion estimation by using low discrepancy sequences. The basic idea in this proposal is one based on the reduction of the computational effort involved in the matching of a given block with the reference block. Instead of using a metric that employs all corresponding pixels in both blocks, it uses one that selects a subset of pixels for which the coordinates are determined by the so called low discrepancy sequences. The proposed method is applied to the New Three Step Search (NTSS), typically used as a technique for motion estimation in video applications. The results show a reduction in computational complexity of about 80% with regard to the NTSS, with little degradation in the recovered frame. The block matching of this present method can couple nicely with virtually any motion estimation technique, requiring very little change.

Quasi-Random Search algorithm for fast motion estimation

In this paper, we propose a new Motion Estimation algorithm based on low discrepancy sequences, essentially quasi-random sequences used as point sampling to compute multivariate integral approximations by methods such as Monte-Carlo. Our evaluation of the proposed method took into consideration PSNR mean values, computational effort and bit-rate. The results support that the proposed algorithm entitled Quasi-Random Search (QRS) is able to significantly reduce computational effort by 73,06% in average when compared to the UMHS algorithm while maintaining video quality and a slight increase in the bit-rate.

A Quasi Random Symbol Interleaving Technique Applied to Image Transmission By Noisy Channels

Image vector quantization (VQ) is sensitive to channel errors because they can lead to spurious blocks and consequent quality degradation of transmitted images. One way to increase the robustness of VQ to channel errors is to perform an index assignment to the codevectors. For wireless channels with Rayleigh fading, another challenge is the occurrence of burst errors. This work proposes the application of low discrepancy sequences to the interleaving of symbols, to improve the quality of reconstructed images considering those errors. Results obtained by preference tests, based on visual inspection of the reconstructed images, attest the success of the technique.

Reconstrução de imagens tomográficas discretas em tomografia gama industrial usando o algoritmo variable neighborhood search (VNS)

O conceito de tomografia classica como a visualizacao das estruturas internas do corpo humano por meio da reconstrucao de imagens foi idealizada por W. Oldendorf ([3]) na decada de 1960 e fundamentada matematicamente por A. Cormack ([6]). O objetivo era utilizar a radiacao para visualizar a estrutura interna do corpo em analise sem que houvesse interferencia nas camadas externas deste mesmo, o que explicaria a utilizacao da tecnica de ensaios nao destrutivos. Assim, aplicando a atenuacao da radiacao seria possivel atravessar o corpo para obter o perfil de suas densidades. Varios metodos para processamento de imagens foram desenvolvidos desde entao para a reconstrucao das imagens dos corpos de prova (tambem conhecidos como fantomas) de forma cada vez mais rapida, precisa e com menor uso de radiacao, como exemplo, segmentacao, aprimoramento e medidas das imagens[3, 4]. No entanto, um problema notavel na reconstrucao de imagens em Tomografia Computadorizada e a presenca dos ruidos, que em certas aplicacoes como a medica, impossibilita a identificacao precisa do corpo de prova em condicoes que nao sejam estritamente controladas[1]. O projeto de mestrado que foi a base para o desenvolvimento deste presente trabalho apresenta a aplicacao do algoritmo metaheuristico VNS (Variable Neighborhood Search), de forma a minimizar os custos com a utilizacao de poucas trajetorias, ao modelo de reconstrucao tomografica, como um problema de otimizacao tolerante a presenca de ruidos [5]. Diferentemente da tomografia na area medica, os recursos para as medicoes industriais sao bem limitados, de modo que a importância deste trabalho da-se pela dificuldade computacional de elaborar as reconstrucoes havendo ruidos. Os resultados apresentados a seguir, sao relativos ao primeiro ano do projeto com conclusao prevista para o final do segundo semestre do presente ano [2]. Todo procedimento computacional foi efetuado no MATLAB incluindo a geracao de fantomas, calculo de sua transformada de Radon e o procedimento de reconstrucao. A transformada de Radon foi contaminada com ruido branco correspondendo a diferentes niveis de relacao sinal e ruido e os algoritmos de reconstrucao baseados em VNS foram comparados com aqueles obtidos utilizando a tecnica Algebraic Reconstruction Technique[6] (ART). Os valores testados de ruido correspondem, respectivamente, a 1, 2, 5 e 10% do valor absoluto maximo dos dados do sinograma. Foram estudadas reconstrucoes com 2, 3 e 4 vistas. Os ângulos para o caso de 2 vistas, foram de 0 e 90; para o caso de 3 vistas, 0, 60 e 120 e para o caso de 4 vistas foram de 0, 60, 90 e 120. Para cada vista, foram experimentadas uma quantidade fixa de projecoes igualmente espacadas, a citar, 4, 8 e 16 ao todo. bolsista de Mestrado com apoio financeiro da Fundacao de Amparo a Ciencia e Tecnologia do Estado de Pernambuco (Facepe) A figura 1 ilustra o comportamento tipico das solucoes obtidas com relacao ao numero de trajetorias (quantidade de vistas x quantidade de projecoes por vista). Figura 1: Erro medio quadratico tipico entre a imagem reconstruida e a imagem original contaminada por ruido (neste caso de 5%) com relacao ao numero de trajetorias utilizadas. Nesta imagem em particular, o fantoma utilizado consiste em aneis concentricos de diferentes densidades centrados na origem Os resultados preliminares desta pesquisa indicam que o algoritmo VNS aplicado para solucao do problema da reconstrucao tomografica modelada como um problema de otimizacao matematica mostrouse bastante eficiente efetuando reconstrucoes a um baixo custo computacional, com uma pequena quantidade de vistas/projecoes e de forma bastante robusta a presenca de ruido. Trabalhos futuros incluem o teste do procedimento na reconstrucao de dados reais provenientes de risers de unidades de craqueamento catalitico fluido (FCC) de hidrocarbonetos cuja radiacao atenuante utilizada e a radiacao gama.

VDH-Grid Search Algorithm for Fast Motion Estimation

This work presents a fast block matching method for motion estimation algorithms by using low discrepancy sequences. The proposed technique (VDHS) was developed after analyzing the UMHS algorithm implemented within the H.264/AVC Reference Software. The optimizations are focused both in the reduction of the number of candidate blocks and the usage of pixel sub sampling based on VDH in order to accelerate SADs computation. Experimental results show that the proposed technique has a lower computational effort with an insignificant loss on PSNR and slight increment on the bit-rate.