Ping Su and A.G. Constantinides
Department of Electrical Engineering
Imperial College of Science Technology and Medicine
Aluno: Pedro M. Achanccaray Diaz
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Sumário
1. Objetivos.
2. Padrões Visuais.
3. Gradiente de Bloco Ponderado.
4. Codificação de Imagens.
5. Descodificação de Imagens.
6. Resultados
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1. Objetivos
 Codificar imagens com padrões visuais.
 Obter uma taxa de compressão elevada e uma boa qualidade de
imagem, mantendo o conceito de codificação de imagens com
padrões visuais (VPIC)
Olho humano pode ser capaz de reconstruir um
grande número de imagens a partir de apenas um
pequeno número de padrões de imagem.
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2. Padrões Visuais
 Existem dois tipos:
 Padrões Uniformes: Regiões Lisas.
 Padrões de Borda: Regiões Detalhadas.
Exemplo:
Padrão de Borda (4x4)
4
2. Padrões Visuais
 Desenho:
 Restrição Principal: “Para quaisquer quatro pixels
conectados em uma linha reta, só há mudança de
intensidades apenas um ou menos vezes”.
 Tem que cumprir a restrição espacial em direções
horizontais, verticais e diagonais.
5
6
Chen e Bovic (Baseados
em modelos de geometria
de visualização e visão
biológica).
Segundo a restrição
principal
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3. Gradiente do Bloco ponderado
Dado o seguinte bloco da imagem:
 Ii, j

 I i 1, j
I
 i  2, j
I
 i  3, j
I i , j 1
Ii, j2
I i 1, j 1
I i 1, j  2
I i  2, j 1
I i  2, j  2
I i 3, j 1
I i  3, j  2
I i , j 3 

I i 1, j 3 
I i  2, j 3 

I i 3, j 3 
O gradiente do bloco ponderado é definido como:
Bi , j  G  G
2
x
2
y
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3. Gradiente do Bloco ponderado
Onde:
1
Gx 
4k1  4k2
3
3
3
 3

k1  I i n, j  2  k2  I i  n, j 3  k2  I i  n, j  k1  I i n, j 1 
n 0
n 0
n 0
 n 0

1
Gy 
4k1  4k2
3
3
3
 3

k1  I i  2, j n  k2  I i 3, j  n  k2  I i , j  n  k1  I i 1, j  n 
n 0
n 0
n 0
 n 0

k1 e k2 são constantes.
9
3. Gradiente do Bloco ponderado
Magnitude da gradiente: Contraste
Bi , j  Gx2  G y2
Útil para distinguir blocos uniformes e blocos de bordas.
Se:
Bi , j  limiar
Bloco de borda
Bi , j  limiar
Bloco uniforme
10
Blocos
de 4x4
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3. Gradiente do Bloco ponderado
Orientação da
intensidades.
gradiente:
 Bi , j
Orientação
das
alterações
de
 Gy 
 arctan 
 Gx 
12
0º
45º
90º
-45º
15.5º
-15.5º
74.5º
-74.5º
66º
24º
-66º
-24º
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4. Codificação de Imagens
Bloco
Uniforme
I=Intensidade Média
Bi , j  limiar
Bloco
Uniforme
Bi , j  limiar
Blocos 8x8
Imagem
Imagem
Imagem
Original
em dividida
Tons
deem
cinza
blocos
Bloco de
Borda
Bi , j  limiar
Possíveis
Padrões
Bi , j  limiar
Bloco de
Borda
 Bi , j
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4. Codificação de Imagens
 Escolher o bloco com a polaridade mas parecida.
Possíveis
Padrões
 Bi , j
 Os blocos são escolhidos com média 0 y magnitude 1.


n  * I   16  n  * I   0
G G 1
2
x
2
y
Onde:
I  , I  : representam valores de
intensidade diferentes de uma imagem.
n , n : Número de pixels positivas e
negativas.
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5. Descodificação de Imagens
 Agora, para a descodificação da imagem, utilizamos a
seguinte equação:
be  Iu  G * p j
Onde:
be
Iu
G
pj
: bloco descodificado da imagem.
: média das intensidades do bloco.
: gradiente do bloco.
: padrão visual.
6. Resultados
 Imagem de Teste: Lena 512 x 512
 6 bits para codificação da média de cada bloco
uniforme.
 4 bits para codificação da média de cada sub-bloco
de borda.
 1 bit é requerido para polaridade dos padrões
visuais.
 1 bit para indicar se o bloco é uniforme o de borda.
 2 bits para codificação da magnitude da gradiente.
 Taxa de compressão: 28.54:1
 Taxa de bits: 0.28 bits per pixel (bpp)
 SNR pico: 30.99 dB
Ping Su and A.G. Constantinides
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