Galaxy Random Search: Algoritmo e Arquitetura para Estimação de Movimento em Vídeos de Alta Definição

Authors

  • Cassio Rodrigo Cristani Universidade Federal de Pelotas
  • Pargles Dall'Oglio
  • Marcelo Porto
  • Luciano Agostini

Abstract

Atualmente os vídeos em alta definição vêm sendo utilizados em larga escala. Estes vídeos apresentam uma alta incidência de mínimos locais, o que tem influência direta nos resultados da Estimação de Movimento (ME - Motion Estimation). Esta característica prejudica os resultados de qualidade dos algoritmos rápidos iterativos para a ME, que são mais facilmente atraídos a mínimos locais, degradando a qualidade final do processo. O processo de estimação de movimento deve ter um compromisso entre o custo computacional, a taxa de compressão e a qualidade final obtida. Para atender a esta expectativa, a eficiência do algoritmo de busca usado na ME é muito importante. Neste artigo, é proposto um novo algoritmo de busca para a ME em vídeos de alta definição, chamado Galaxy Random Search (GRS). Este algoritmo utiliza a aleatoriedade como forma de evitar a escolha de mínimos locais, obtendo, assim, melhores resultados de qualidade. Este artigo também apresenta o projeto arquitetural para o algoritmo GRS. Esta arquitetura foi projetada para ser implementada em FPGA e processar vídeos HD 1080p em tempo real (30 quadros por segundo).

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Published

2013-04-17

Como Citar

Cristani, C. R., Dall’Oglio, P., Porto, M., & Agostini, L. (2013). Galaxy Random Search: Algoritmo e Arquitetura para Estimação de Movimento em Vídeos de Alta Definição. Revista Eletrônica De Iniciação Científica Em Computação, 11(4). Recuperado de https://journals-sol.sbc.org.br/index.php/reic/article/view/867

Issue

Section

Computação Gráfica e Processamento de Imagens