Algoritmos de Compresión y Descompresión de Imágenes Digitales

Algoritmos de Compresión y
Descompresión de Imágenes Digitales
en Dispositivos Móviles.
Sección de Computación.
Departamento de Ingeniería Eléctrica.
CINVESTAV-IPN
Por: Francisco López Orozco.
flopez@computacion.cs.cinvestav.mx
Asesor: Dr. Arturo Díaz Pérez.
adiaz@cs.cinvestav.mx
Compresión/Descompresión de …
Francisco López Orozco
05 Octubre 2004
AGENDA
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•
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Introducción.
Trabajo relacionado.
Áreas de interés o investigación.
Definición problema.
Objetivos
Metodología.
Calendario.
Resultados esperados.
Productos a entregar.
Referencias
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INTRODUCCIÓN (1)
• Desde 90´s -> Crecimiento de uso de tecnologías de
dispositivos móviles (PDA´s, computadoras portátiles
y teléfonos celulares).
• Alta demanda de transmisión de datos multimedia
(imágenes, voz y video) por parte de usuarios y
aplicaciones.
• Crecimiento de uso de servicios de red: WEB, e-mail,
videoconferencias, etc.
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INTRODUCCIÓN (2)
• Dispositivos móviles con capacidades de
cómputo limitadas (memoria, espacio de
almacenamiento y velocidad de
procesamiento).
• Comunicaciones inalámbricas->ancho de
banda limitado.
• Técnicas compresión/descompresión de datos
son hoy un día un reto vigente.
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APLICACIONES
• Comunicaciones (ej. Llamadas telefónicas, videoconferencias,
noticias, etc.).
• Entretenimiento (juegos, música, video, etc.).
• Comercio (ej. ventas.).
• Localización de servicios, usuarios, objetos u otros (ej. GPS).
• Telemedicina (ej. Seguimiento TX a pacientes).
Alta tasa de transferencia de imágenes/gráficos.
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ALGORITMOS COMPRESIÓN/DESCOMPRESIÓN
DE DATOS
• Compresión Datos: Procesamiento de datos
cuyo objetivo es obtener una representación de
los mismos en menor espacio (en bits o bytes).
• Tipos de algoritmos: Con pérdida (JPEG,
GIF, TIFF) y sin pérdida (ej. LZW, Huffman,
RLE, JPEG, etc. ) de información.
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ALGORITMOS COMPRESIÓN/DESCOMPRESIÓN
DE DATOS
MÉTODO DE
COMPRESIÓN/
CARACTERÍSTICAS
LZW
Huffman
RLE
Aritmética
Basada en
DCT
Basada en
wavelets
Memoria.
Poca
Mucha.
Muy poca
Medio
Medio
Poca
Tasa compresión.
Media (50 %)
Media (50%)
Bajamedia
Baja-media
Media-alta
Alta
Operaciones complejas.
No
Construcción
árbol
No
Punto
flotante
Algunos
casos
Algunos casos
Tipo imágenes
Colores
uniformes.
Colores
uniformes
Colores
uniformes
Tonos
continuos
No tán
importante
Casi cualquier
tipo.
Codificación de regiones
interés (ROI).
X
Manejo de errores
X
Con pérdida de
información
Sin pérdida de información
X
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X
X
X
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X
X
X
X
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CARACTERÍSTICAS DE PDA´s
TIPO DE PDA/
CARACTERÍSTICAS
Casio Pocket
PC E-200.
HPhx700
PalmOne
T3
Sharp
SL-6000
Sony
PEG-TJ37
Procesador
Intel Strong Arm
1110
206 MHz.
Intel PXA270
624 MHz.
Intel XScale, 400
MHz.
Intel Xscale
(PXA255,
400MHZ).
Procesador 200
MHz.
32 MB Flash ROM
64 MB RAM
Hasta 192 MB
(128 MB ROM
y 64 MB
SDRAM).
64 MB
64 MB SDRAM,
64MB FLASH
ROM
32 MB
Interfaces
USB
USB
Conector
Universal Palm.
USB
USB
Características
inalámbricas
Módem
inalámbrico, IrDA.
WLAN
802.11b,
Bluetooth,
IrDA
Bluetooth
integrado,
infrarrojo
IrDA.
WLAN 802.11b
Pantalla
TFT a color,
240 x 320 pixeles,
65 535 colores.
TFT a color
480 x 640
pixeles, 4.0 ”
TFT, color,
480 x 320 pixeles,
65535 colores
TFT a color,
480 x 640 pixeles,
65535 colores
TFT a color
320 x 320 pixeles,
65 535 colores
Precio
$ 599.00
$ 649.00
$399.00
$ 699.00
$349.00
Memoria
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ALGORITMOS DE COMPRESIÓN Y
DESCOMPRESIÓN DE IMÁGENES VS PDA´s.
PDA/
ALGORTIMO
Casio Pocket
PC E-200.
HPhx700
PalmOne
T3
Sharp
SL-6000
Sony
PEG-TJ37
LZW (GIF)
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
Huffman
RLE
X
Aritmética
Basada en DCT
(JPEG)
Basada en
Wavelets
(JPEG2000)
X
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X
X
TELÉFONOS CELULARES
TIPO TELÉFONO/
CARACTERÍSTICA
Motorola
E-398
Nokia
7600
Samsung
SGH-X26
Memoria
No especificada
Hasta 30MB (DRAM)
No especificada.
Pantalla
176 x 220 pixeles,
65K colores, TFT.
128 x 260 pixeles,
65536 colores.
LCD de 65 535 colores,
128 x 160 pixeles
LCD de 65 535
colores,
Características
inalámbricas
Bluetooth, GSM
900/1800/1900 MHz ,
WAP, cámara
integrada.
Blutooth, infrarrojo,
WAP, WCDMA y
GSM 900/1800,
cámara integrada.
WAP, GSM 850/1900.
Infrarrojo, Bluetooth,
GPRS, cámara
integrada.
Interfaces
CE Bus connector
No especificado.
PC: Easy GPRS
versión 2.1.0
Soporte RS232,
Soporte USB, WAP,
Sony
P900
Programación
Soporte J2ME.
Soporte J2ME.
Soporte J2ME.
Soporte J2ME
Duración batería
590 min.
240 min.
300 min.
960 min
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ALGORITMOS DE COMPRESIÓN Y DESCOMPRESIÓN DE
IMÁGENES VS TELÉFONOS CELULARES.
TIPO
TELÉFONO/
ALGORITMO
Motorola
E-398
Nokia
7600
Samsung
SGH-X26
Sony
P900
LZW (GIF)
X
X
X
X
Huffman
X
X
RLE
X
X
X
X
Aritmética
X
Basada en DCT
(JPEG)
X
X
X
X
Basada en
Wavelets
(JPEG2000)
X
X
X
X
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05 Octubre 2004
ALGORITMOS COMPRESION Y DESCOMPRESIÓN DE
IMÁGENES VS DISPOSITIVOS MÓVILES (3)
• Para la elección de la computadora portátil y
dado el alto poder de cómputo que tienen
actualmente (respecto a los celulares y PDAs),
cualquier computadora con características
inalámbricas (como WLAN 802.11b ó
Bluetooth) sería útil.
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TRABAJO RELACIONADO (1)
“ An Accelerated Remote Graphics Architecture
for PDA’s “ [1], (2003).
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TRABAJO RELACIONADO (2)
• "Customizing Graphics for Tiny Displays of
Mobile Devices” [2], (2002).
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TRABAJO RELACIONADO (3)
• “Wavelet Image Compression for Mobile/Portable
Applications”, [3] (1999).
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TRABAJO RELACIONADO (4)
• "Application of RS-Coded MPSK Modulation
Scenarios to Compressed Image
Communication in Mobile Fading Channel“,
[4] (2000).
Aborda los códigos Reed-Solomon para la
comunicación de imágenes comprimidas en un
medio inalámbrico limitado.
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ÁREAS DE INTERÉS O DE
INVESTIGACIÓN.
•
•
•
•
Cómputo Móvil.
Cómputo Ubicuo.
Comunicaciones Inalámbricas.
Procesamiento Digital Señales.
– Compresión Datos.
• Compresión Imágenes y Gráficos.
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DEFINICIÓN DEL PROBLEMA(1)
ESCENARIO A
COMPUTADORA PORTÁTIL
MEDIO INALÁMBRICO
SERVIDOR
PDA
TELÉFONO CELULAR
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DEFINICIÓN DEL PROBLEMA(2)
PDA
CONEXIÓN POR
PUERTO INFRARROJO
COMPUTADORA PORTATIL
TELÉFONO CELULAR
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DEFINICIÓN DEL PROBLEMA(3)
PDA
Compresión/Descompresión de …
CONEXIÓN POR
PUERTO INFRARROJO
Francisco López Orozco
TELÉFONO CELULAR
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DEFINICIÓN DEL PROBLEMA(4)
Existen aspectos no resueltos en su totalidad
(como proponer una solución de tipo
adaptativa o autoadaptativa, o que sea lo más
general posible) de sistemas de compresión,
descompresión y transmisión de imágenes
digitales en dispositivos móviles que se
pretenden resolver tomando como posibles
escenarios los mostrados anteriormente
(escenarios A, B y C).
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OBJETIVO GENERAL
Proponer una solución (es) de compresión y
descompresión de imágenes digitales entre
dispositivos móviles (teléfonos celulares,
PDA´s y computadoras portátiles) mediante
técnicas avanzadas de procesamiento digital de
señales.
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OBJETIVOS PARTICULARES(1)
• Aplicar técnicas recientes (posiblemente con autoadaptación) de procesamiento digital de señales para
la compresión y descompresión de imágenes
digitales.
• Uso de técnicas de detección y corrección de errores
inherentes a la transmisión de datos por medios
inalámbricos.
• Efectuar comparaciones entre los resultados
obtenidos con trabajos previos reportados en el área.
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OBJETIVOS PARTICULARES(2)
• En caso de ser posible proponer una
infraestructura completa SW/HW mediante el
uso de cómputo reconfigurable (FPGA).
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METODOLOGÍA (1)
• 1.-Recopilación bibliográfica y revisión del
estado del arte. Estudio de características de
dispositivos móviles del mercado.
• 2.-Desarrollar mini-prototipo experimental.
• 3.-Proponer una solución (es) al problema
planteado.
• 4.-Implementar lo referente al PASO 3.
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METODOLOGÍA (2)
• 5.-Hacer pruebas de las implementaciones
desarrolladas vs. otras implementaciones
similares (rediseñar soluciones).
• 6.-En caso de ser posible hacer extensiones o
mejoras a las implementaciones desarrolladas.
• 7.-Escritura de la tesis.
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CALENDARIO (2004-2005)
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RESULTADOS ESPERADOS
• Proponer una solución (es) eficiente (s) de
compresión y descompresión de imágenes
entre dispositivos móviles (PDAs, celulares y
computadoras portátiles).
• Conseguir por lo menos una publicación de los
resultados del trabajo en un foro nacional.
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PRODUCTOS A ENTREGAR
• Diseño de infraestructura de compresión y
descompresión de imágenes digitales en
dispositivos móviles. Este diseño contempla el
código fuente de los algoritmos
implementados, utilizando lenguajes de alto
nivel como C, C++ y JAVA.
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REFERENCIAS (1)
• [1] LAMBERTI, F., ZUNINO, C., SANNA, A., et. al. 2003.
“An Accelerated Remote Graphics Architecture for PDAs”.
Proceedings of ACM/SIGGRAPH Web3D 2003
Symposium, pp. 55-61:203.
• [2] RIST, T., BRANDMEIER, P. 2002. "Customizing
Graphics for Tiny Displays of Mobile Devices". Personal and
Ubiquitous Computing (2002), 6: 260-268.
• [3] RAVASI, M., MATTAVELLI, M., et. al. 1999. "Wavelet
Image Compression for Mobile/Portable Applications" IEEE
Transactions on Consumer Electronics, Vol. 45, No. 3, August
1999.
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REFERENCIAS (2)
•
[4] ZHANG, L., GAO, C. "Application of RS-Coded MPSK Modulation
Scenarios to Compressed Image Communication in Mobile Fading
Channel". Proceedings 2000 52nd IEEE Vehicular Technology
Conference, VTS-Fall VTC.2000, Volume: 3, 2000 pp: 1198 -1203.
•
MORIMOTO, M., OKADA, M., KOMAKI, S. "A Hierarchical Image
Transmission System for Multimedia Mobile Communication". First
International Wokshop on Wireless Image/Video Communications,
September 1997.
•
LEI, Y., JIANG, Z., et. al., "Image-Based Walkthrough over Internet on
Mobile Devices". International Workshop on Visualization and Visual
Steering (VVS 2004).
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REFERENCIAS (3)
•
RABBANI, M., W. JONES, P., 1991. “Digital Image Compression
Techniques”. ISBN 0-8194-0648-1. SPIE- The International Society for
Photo-Optical Instrumentation Engineers.
•
HERRERA ALCANTARA, O., "Compresión y Descompresión de
Imágenes en Internet utilizando Wavelets", Tesis Maestría en Ciencias de
la Computación, CIC-IPN-MX 2000.
•
NELSON, M. 1992. “The Data Compression Book”. ISBN 1-55851-2144.M&T Publishing, Inc.
•
KONDO, H., ISHIKAWA, T., KOUDA, T., et. al. 2002. “High Picture
Quality Image Compression Techniques for Mobile Communication”.
IEEE ICIT'02, Bangkok, THAILAND.
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