| dc.creator | Corrêa, Douglas Silva | |
| dc.date.accessioned | 2021-12-01T23:05:05Z | |
| dc.date.available | 2021-12-01T23:05:05Z | |
| dc.date.issued | 2021-08-20 | |
| dc.identifier.citation | CORRÊA, Douglas Silva. HCLE: Codificador de Light Fields para Altas Taxas de Compressão com Predição Baseada em Optical Flow e Phase Correlation. Orientador: Bruno Zatt. 2021. 72 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Centro de Desenvolvimento Tecnológico, Universidade Federal de Pelotas, Pelotas, 2021. | pt_BR |
| dc.identifier.uri | http://guaiaca.ufpel.edu.br/handle/prefix/8070 | |
| dc.description.abstract | Light Field is a very promising technology to represent digital visual signals. With Light Fields it is possible to capture and represent in a more faithful fashion the captured scenes compared to previous imaging technologies. The Light Fields have a extense range of applications, variyng from medical to immersive and virtual reality applications. However, it was only a few years ago that technologies emerged to make possible to capture Light Fields, like Lytro Illum camera. Despite the many challenges
related to Light Fields manipulation, mainly related to compression, there are many works focusing on Light Fields compression to make it a feasible technology. Some works use Light Fields as videos to compress it in video encoders, to use the already implemented tools present in these encoders. Others develop new techniques in order to explore unique inherent characteristics of Light Fields. However, there are few works that utilize prediction to compress Light Fields. Thus, this work proposes a Light Field Encoder for High-Compression Rate susing Optical Flow and Phase Correlation-based Prediction (HCLE). The proposed encoder reaches a compression rate of 99.9996% in comparison to the original Light Field, besides removing visual artifacts that lenslet Light Fields originally have. Comparing to the related work, the HCLE reaches a compressiont rate of 35.22% for each SAI, generating all 225 lenslet
Light Fields SAIs. To assess the Light Field visual quality, it was used the BRISQUE method, reaching a visual enhancement of 56.21%. It was also proposed a scheme to compensate prediction error utilizing the HCLE along with the HEVC, making the proposed solution more competitive to related works. | pt_BR |
| dc.description.sponsorship | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES | pt_BR |
| dc.language | por | pt_BR |
| dc.publisher | Universidade Federal de Pelotas | pt_BR |
| dc.rights | OpenAccess | pt_BR |
| dc.subject | Computação | pt_BR |
| dc.subject | Light fields | pt_BR |
| dc.subject | Codificador | pt_BR |
| dc.subject | Predição | pt_BR |
| dc.subject | Optical flow | pt_BR |
| dc.subject | Phase correlation | pt_BR |
| dc.subject | Light fields | pt_BR |
| dc.subject | Encoder | pt_BR |
| dc.subject | Prediction | pt_BR |
| dc.subject | Optical flow | pt_BR |
| dc.subject | Phase correlation | pt_BR |
| dc.title | HCLE: Codificador de Light Fields para altas taxas de compressão com predição baseada em Optical Flow e Phase Correlation | pt_BR |
| dc.title.alternative | HCLE: Light Field Encoder for High-Compression Rates using Optical Flow and Phase Correlation-based Prediction. | pt_BR |
| dc.type | masterThesis | pt_BR |
| dc.contributor.authorLattes | http://lattes.cnpq.br/3628954816669429 | pt_BR |
| dc.contributor.advisorLattes | http://lattes.cnpq.br/8251926321102019 | pt_BR |
| dc.contributor.advisor-co1 | Palomino, Daniel Munari | |
| dc.contributor.advisor-co1Lattes | http://lattes.cnpq.br/3163503973303585 | pt_BR |
| dc.contributor.advisor-co2 | Corrêa, Guilherme Ribeiro | |
| dc.contributor.advisor-co2Lattes | http://lattes.cnpq.br/1389878856201800 | pt_BR |
| dc.description.resumo | Os Light Fields são uma tecnologia muito promissora para representação de sinais visuais digitais. Com ela, é possível capturar uma representação muito mais fiel da cena comparada às demais tecnologias. A gama de aplicações dos Light Fields varia de aplicações médicas até tecnologias imersivas relacionadas a realidade virtual. Porém, foi somente há poucos anos que começaram a ser desenvolvidas tecnologias que viabilizassem a captação de Light Fields, como por exemplo a câmera Lytro Illum. Mesmo assim, existem muitos desafios relacionados aos Light Fields, principalmente no que diz a respeito de sua compressão, já que os mesmos são um tipo de mídia digital que demanda uma enorme quantidade de dados para ser representada. Já existem estudos na literatura que procuram comprimir Light Fields para tornar seu uso viável. Algumas soluções utilizam o Light Field como pseudo-sequências de vídeo e o utilizam em codificadores de vídeo para explorar ferramentas já conhecidas. Outras desenvolvem técnicas novas que exploram características específicas dos Light
Fields que não existem em outros tipos de mídias digitais. Porém, poucos trabalhos utilizam predição própria para Light Fields, deixando de explorar muitas de suas redundâncias específicas. Dessa maneira, esse trabalho propõe um codificador de Light Fields para altas taxas de Compressão com predição baseada em Optical Flow e Phase Correlation (HCLE). O codificador proposto atinge uma taxa de compressão de até 99,9996% em relação ao Light Field original, além de remover artefatos
visuais inerentes à captura dos Light Fields lenslet, como por exemplo o efeito de vignetting. Em relação ao trabalho relacionado, o HCLE consegue reduzir a taxa de compressão em 35,22% para cada SAI, codificando todas as 225 SAIs de um Light Field lenlet. Para avaliação da qualidade visual do Light Field, foi utilizado o método BRISQUE, atingindo uma melhora de 56,21%. Também foi proposto um esquema para compensação de erro de predição utilizando o HCLE juntamente ao HEVC,
tornando o codificador HCLE ainda mais competitivo para altas taxas de compressão. | pt_BR |
| dc.publisher.department | Centro de Desenvolvimento Tecnológico | pt_BR |
| dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Computação | pt_BR |
| dc.publisher.initials | UFPel | pt_BR |
| dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | pt_BR |
| dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
| dc.contributor.advisor1 | Zatt, Bruno | |