23º SINAPE - Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística

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Dados do Trabalho


Título

COMPONENTES PRINCIPAIS SINALIZADAS COM APLICAÇAO EM PROCESSAMENTO DE IMAGENS

Resumo

A análise de componentes principais (PCA) é frequentemente utilizada na descorrelação de dados e na redução de dimensionalidade. Por sua característica de compactação de energia em poucas componentes principais, encontram-se aplicações importantes da PCA no contexto de compressão de imagens. Contudo, seu uso em aplicações reais é impossibilitado devido ao alto
custo computacional requerido para seu cálculo a cada sinal de entrada. Neste contexto, este trabalho propõe uma versão de baixo custo computacional para a PCA por meio da aplicação da função sinal nos elementos da matriz induzida pela PCA. Como no contexto de processamentos de sinais e imagens a PCA é conhecida como transformada de Karhunen-Loève (KLT), denominamos a transformada proposta por KLT sinalizada (SKLT). É dada ênfase nas transformadas de comprimento 4, 8, 16 e 32 devido à utilização desses comprimentos de transformadas na codificação de imagem e vídeo, como nos padrões JPEG e HEVC. Considerando comprimentos 4, 8, 16 e 32, a SKLT foi numericamente avaliada por meio de medidas de codificação e de distância totais para a PCA exata. Experimentos em compressão de imagens também são apresentados.

Palavras-chave

Análise de componentes principais, Compressão de imagens, Transformada de Karhunen-Loève, KLT aproximada, Transformada de baixo custo

Área

Estatística Aplicada em Engenharia e Ciências Exatas

Autores

Anabeth Petry Radünz, Fábio Mariano Bayer, Renato J. Cintra