Sobre o projeto de dicionários de COVQ em condições mais severas que as do canal de transmissão
Felipe Alberto Barbosa Simão Ferreira1; Francisco Madeiro Bernardino Junior2
1 Universidade Federal de Pernambuco; 2 Universidade de Pernambuco
Baixar PDF doi:10.20906/CPS/CBA2018-0013
Resumo
Quantização Vetorial é uma técnica de compressão com perdas que permite altas taxas de compressão, o que é fundamental para aplicações de armazenamento e transmissão em diversos sistemas multimı́dia. Apesar de sua capacidade de compressão, a Quantização Vetorial é muito sensı́vel aos ruı́dos de transmissão, comprometendo a qualidade final dos sinais transmitidos. Neste cenário vem sendo utilizada a Quantização Vetorial Otimizada para Canal (COVQ, Channel Optimized Vector Quantization), que utiliza caracterı́sticas do próprio canal de transmissão para projetar dicionários mais robustos aos erros de canal. O objetivo deste trabalho é projetar dicionários sob condições mais severas, quanto à probabilidade de erro de bit (BEP, Bit Error Probability), que as do próprio canal de transmissão. Foram realizadas simulações computacionais considerando um Canal Binário Simétrico (BSC, Binary Symmetric Channel) e foi observado que é possı́vel diminuir o impacto dos erros de transmissão nas imagens reconstruı́das se os dicionários forem projetados considerando um valor de BEP maior do que o do canal.
Palavras-chave: compressão de imagens; quantização vetorial otimizada para canal; canal binário simétrico