Decomposição multi-resolução de sinais : aplicação à compressão de sequências de imagens

Abstract

O trabalho de investigação documentado nesta tese, insere-se na procura de novas soluções baseadas na aplicação das teorias dos bancos de filtros e das funções "wavelet", nas áreas do processamento multi-ritmo de sinais discretos no tempo e da compressão de sequências de imagens animadas. Os primeiros capítulos da tese são dedicados ao estudo dos conceitos básicos das teorias dos bancos de filtros e das funções "wavelet" e, em particular, ao estudo das ligações entre ambas. Aborda-se o tema da optimização de bancos de filtros ortonormais de duas bandas uniformes do ponto de vista da compressão de sinais, de forma analítica. O problema da análise e síntese não expansiva de sinais discretos no tempo de duração finita é introduzido. São desenvolvidas duas soluções para este problema: o método das extensões lineares de sinais e o método dos filtros variantes no tempo com capacidade de reconstrução perfeita. Os capítulos seguintes da tese são dedicados ao desenvolvimento de um novo algoritmo de compressão de sequências de imagens animadas baseado na decomposição multi-resolução das imagens originais e do erro de predição compensado em movimento. Na generalidade dos algoritmos baseados em bancos de filtros, as imagens são processadas de forma homogénea. Em contrapartida, no algoritmo proposto é possível usar na compressão de uma dada imagem, vários métodos de compressão. Com esse objectivo, as imagens são segmentadas em regiões rectangulares, constituídas por elementos de imagem do mesmo tipo. De forma a reduzir o número de regiões necessárias para descrever uma imagem, foi desenvolvido um novo algoritmo de fusão e etiquetagem baseado em árvores quaternárias. Os resultados obtidos por simulação, mostram que o algoritmo proposto possui capacidades competitivas.