Motion compensation with minimal residue dispersion matching criteria

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnoloigia, 2016.Com a crescente demanda por serviços de vídeo, técnicas de compressão de vídeo tornaram-se uma tecnologia de importância central para os sistemas de comunicação modernos. Padrões para codificação de vídeo foram criados pela indústria, permitindo a integração entre esses serviços e os mais diversos dispositivos para acessá-los. A quase totalidade desses padrões adota um modelo de codificação híbrida, que combina métodos de codificação diferencial e de codificação por transformadas, utilizando a compensação de movimento por blocos (CMB) como técnica central na etapa de predição. O método CMB tornou-se a mais importante técnica para explorar a forte redundância temporal típica da maioria das sequências de vídeo. De fato, muito do aprimoramento em termos de e ciência na codificação de vídeo observado nas últimas duas décadas pode ser atribuído a refinamentos incrementais na técnica de CMB. Neste trabalho, apresentamos um novo refinamento a essa técnica. Uma questão central à abordagem de CMB é a estimação de movimento (EM), ou seja, a seleção de vetores de movimento (VM) apropriados. Padrões de codificação tendem a regular estritamente a sintaxe de codificação e os processos de decodificação para VM's e informação de resíduo, mas o algoritmo de EM em si é deixado a critério dos projetistas do codec. No entanto, embora praticamente qualquer critério de seleção permita uma decodi cação correta, uma seleção de VM criteriosa é vital para a e ciência global do codec, garantindo ao codi cador uma vantagem competitiva no mercado. A maioria do algoritmos de EM baseia-se na minimização de uma função de custo para os blocos candidatos a predição para um dado bloco alvo, geralmente a soma das diferenças absolutas (SDA) ou a soma das diferenças quadradas (SDQ). A minimização de qualquer uma dessas funções de custo selecionará a predição que resulta no menor resíduo, cada uma em um sentido diferente porém bem de nido. Neste trabalho, mostramos que a predição de mínima dispersão de resíduo é frequentemente mais e ciente que a tradicional predição com resíduo de mínimo tamanho. Como prova de conceito, propomos o algoritmo de duplo critério de correspondência (ADCC), um algoritmo simples em dois estágios para explorar ambos esses critérios de seleção em turnos. Estágios de minimização de dispersão e de minimização de tamanho são executadas independentemente. O codificador então compara o desempenho dessas predições em termos da relação taxa-distorção e efetivamente codifica somente a mais eficiente. Para o estágio de minimização de dispersão do ADCC, propomos ainda o desvio absoluto total com relação à média (DATM) como a medida de dispersão a ser minimizada no processo de EM. A tradicional SDA é utilizada como a função de custo para EM no estágio de minimização de tamanho. O ADCC com SDA/DATM foi implementado em uma versão modificada do software de referência JM para o amplamente difundido padrão H.264/AVC de codificação. Absoluta compatibilidade a esse padrão foi mantida, de forma que nenhuma modificação foi necessária no lado do decodificador. Os resultados mostram aprimoramentos significativos com relação ao codificador H.264/AVC não modificado.With the ever growing demand for video services, video compression techniques have become a technology of central importance for communication systems. Industry standards for video coding have emerged, allowing the integration between these services and the most diverse devices. The almost entirety of these standards adopt a hybrid coding model combining di erential and transform coding methods, with block-based motion compensation (BMC) at the core of its prediction step. The BMC method have become the single most important technique to exploit the strong temporal redundancy typical of most video sequences. In fact, much of the improvements in video coding e ciency over the past two decades can be attributed to incremental re nements to the BMC technique. In this work, we propose another such re nement. A key issue to the BMC framework is motion estimation (ME), i.e., the selection of appropriate motion vectors (MV). Coding standards tend to strictly regulate the coding syntax and decoding processes for MV's and residual information, but the ME algorithm itself is left at the discretion of the codec designers. However, though virtually any MV selection criterion will allow for correct decoding, judicious MV selection is critical to the overall codec performance, providing the encoder with a competitive edge in the market. Most ME algorithms rely on the minimization of a cost function for the candidate prediction blocks given a target block, usually the sum of absolute di erences (SAD) or the sum of squared di erences (SSD). The minimization of any of these cost functions will select the prediction that results in the smallest residual, each in a di erent but well de ned sense. In this work, we show that the prediction of minimal residue dispersion is frequently more e cient than the usual prediction of minimal residue size. As proof of concept, we propose the double matching criterion algorithm (DMCA), a simple two-pass algorithm to exploit both of these MV selection criteria in turns. Dispersion minimizing and size minimizing predictions are carried out independently. The encoder then compares these predictions in terms of rate-distortion performance and outputs only the most e cient one. For the dispersion minimizing pass of the DMCA, we also propose the total absolute deviation from the mean (TADM) as the measure of residue dispersion to be minimized in ME. The usual SAD is used as the ME cost function in the size minimizing pass. The DMCA with SAD/TADM was implemented in a modi ed version of the JM reference software encoder for the widely popular H.264/AVC coding standard. Absolute compliance to the standard was maintained, so that no modi cations on the decoder side were necessary. Results show signi cant improvements over the unmodi ed H.264/AVC encoder

Reconstrução de dados de ressonância magnética utilizando compressed sensing com informação a priori sobre o suporte

Monografia (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2013.Um algoritmo para o problema de regularização `p tolerante a erro é apresentado, inspirado na técnica de mínimos quadrados iterativamente reponderados. O desenvolvimento do algoritmo segue considerações heurísticas no lugar de uma análise matemática rigorosa. O desempenho do algoritmo é avaliado empiricamente. O trabalho foca a regularização `p na aplicação de compressed sensing à aquisição acelerada de imagens por ressonância magnética. _______________________________________________________________________________ ABSTRACTAn algorithm for the error-tolerant `p regularization problem is presented, inspired by the technique of iteratively reweighted least squares. The development of the algorithm follows heuristic considerations instead of a rigorous mathematical analysis. The performance of the algorithm is evaluated empirically. The work focuses the `p regularization in the application of compressed sensing to accelerated magnetic resonance imaging

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear un derstanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5–7 vast areas of the tropics remain understudied.8–11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world’s most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepre sented in biodiversity databases.13–15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may elim inate pieces of the Amazon’s biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological com munities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple or ganism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region’s vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most ne glected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lostinfo:eu-repo/semantics/publishedVersio

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear understanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5,6,7 vast areas of the tropics remain understudied.8,9,10,11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world's most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepresented in biodiversity databases.13,14,15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may eliminate pieces of the Amazon's biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological communities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple organism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region's vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most neglected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lost