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dc.creatorSanchez, Gustavo Freitas
dc.date.accessioned2022-07-15T16:58:25Z
dc.date.available2022-07-15T16:58:25Z
dc.date.issued2014
dc.identifier.citationSANCHEZ, Gustavo Freitas. DMMFast: esquema de redução de complexidade para a predição intra de mapas de profundidade no padrão emergente 3D-HEVC. 2014. 93 f. Dissertação (Mestrado) Programa de Pós-Graduação em Computação, Centro de Desenvolvimento Tecnológico, Universidade Federal de Pelotas, Pelotas.pt_BR
dc.identifier.urihttp://guaiaca.ufpel.edu.br/handle/prefix/8516
dc.description.abstractThis work presents a complexity reduction scheme for the depth maps intra-frame prediction of the 3D High Efficiency Video Coding (3D-HEVC), called DMMFast (Depth Modeling Modes Fast Prediction). The 3D-HEVC introduces a new set of specific tools for depth map coding, inserting additional complexity to intra prediction, which increases the computational complexity. This increase in complexity results in new challenges in terms of complexity reduction. Therefore, this work presents the DMMFast, a scheme composed of two new algorithms: the Simplified Edge Detector (SED) and the Gradient-Based Mode One Filter (GMOF). The SED classifies the blocks that are likely to be better predicted by the traditional intra modes, avoiding the evaluation of the new modes, called Depth Modeling Modes (DMM), which represents a high computational complexity in the 3D coding. The GMOF is focused on reducing the DMM 1 complexity, the most complexity mode inserted in 3D-HEVC, applying a gradient-based filter in the borders of the block and predicts the best positions to evaluate the DMM 1. Software evaluations showed that DMMFast is capable to achieve a time saving of 24.5% on depth maps prediction, without affecting the quality of the synthesized views. Considering the All Intra setting, the DMMFast is capable to achieve, in average, a time saving of 64% for depth maps coding. Subjective quality assessment was also performed, showing that the proposed technique inserts minimum quality losses in the final encoded video.pt_BR
dc.description.sponsorshipSem bolsapt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Pelotaspt_BR
dc.rightsOpenAccesspt_BR
dc.subjectComputaçãopt_BR
dc.subjectCodificação de vídeo 3Dpt_BR
dc.subjectRedução de complexidadept_BR
dc.subjectMapas de profundidadept_BR
dc.subjectDMMspt_BR
dc.subject3D video codingpt_BR
dc.subjectComplexity reductionpt_BR
dc.subjectDepth mapspt_BR
dc.titleDMMFast: esquema de redução de complexidade para a predição intra de mapas de profundidade no padrão emergente 3D-HEVCpt_BR
dc.typemasterThesispt_BR
dc.contributor.advisor-co1Porto, Marcelo Schiavon
dc.description.resumoEsta dissertação apresenta um esquema de redução de complexidade para a predição intra-quadro de mapas de profundidade no padrão 3D High Efficiency Video Coding (3D-HEVC), chamada DMMFast (Depth Modeling Modes Fast Prediction). O 3D-HEVC introduziu um novo conjunto de ferramentas na codificação de mapas de profundidade (vistas que indicam a distância entre os objetos e a câmera), ocasionando uma elevação na complexidade computacional. Esse aumento resultou em novos desafios de pesquisa para a redução de complexidade. O DMMFast é um esquema composto de dois algoritmos, também desenvolvidos neste trabalho: o Simplified Edge Detector (SED) e o Gradient-Based Mode One Filter (GMOF). O SED classifica os blocos que devem ser codificados utilizando apenas os modos intra tradicionais, removendo avaliações desnecessárias dos novos modos, chamados de Depth Modeling Modes (DMM), que apresentam elevado custo computacional. O GMOF visa reduzir a complexidade do DMM 1, o mais complexo dentre os novos modos de predição, aplicando um filtro de gradientes nas bordas do bloco e determinando as posições mais promissoras para serem avaliadas pelo DMM 1. Avaliações em software demonstram que o DMMFast é capaz de atingir uma redução de complexidade (tempo de codificação) de 24,5% na predição de mapas de profundidade, sem afetar a qualidade das vistas sintetizadas. Considerando o cenário All Intra, o DMMFast é capaz de atingir, em média, uma redução de complexidade de 64% na codificação dos mapas de profundidade. Uma avaliação subjetiva de qualidade também foi realizada cujos resultados demonstram que a técnica proposta insere perdas de qualidades desprezíveis no vídeo codificado.pt_BR
dc.publisher.departmentCentro de Desenvolvimento Tecnológicopt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Computaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUFPelpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.contributor.advisor1Agostini, Luciano Volcan


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