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Avaliação da Compressão de Dados e da Qualidade de Imagem em Modelos de Animação Gráfica para Web: Uma nova abordagem baseada em complexidade de Kolmogorov

Tese de Doutorado
(indexado pelo 1ªvez em 30/11/2011)

Autor: Carlos Antonio Pereira Campani 
Instituição: UFRS - Instituto de Informática
Programa: Programa de Pós-Graduação em Computação
Orientador: Paulo Fernando Blauth Menezes
Ano: 2005
País: Brasil

Resumo
Este trabalho versa sobre a avaliação da compressão de dados e da  qualidade de imagens e animações usando-se complexidade de Kolmogorov,  simulação de máquinas e distância de informação. Complexidade de Kolmogorov é uma teoria da informação e da aleatoriedade baseada na máquina de Turing. No  trabalho é proposto um método para avaliar a compressão de dados de  modelos de animação gráfica usando-se simulação de máquinas. Também  definimos formalmente compressão de dados com perdas e propomos a  aplicação da distância de informação como uma métrica de qualidade de  imagem. O desenvolvimento de uma metodologia para avaliar a  compressão de dados de modelos de animação gráfica para web é útil, a  medida que as páginas na web estão sendo cada vez mais enriquecidas com  animações, som e vídeo, e a economia de banda de canal tornase  importante, pois os arquivos envolvidos são geralmente grandes. Boa  parte do apelo e das vantagens da web em aplicações como, por exemplo,  educação à distância ou publicidade, reside exatamente na existência de  elementos multimídia, que apoiam a idéia que está sendo apresentada na  página. Como estudo de caso, o método de comparação e avaliação de  modelos de animação gráfica foi aplicado na comparação de dois modelos:  GIF (Graphics Interchange Format) e AGA (Animação Gráfica baseada em  Autômatos finitos), provando formalmente que AGA é melhor que GIF  ("melhor" significa que AGA comprime mais as animações que GIF). Foi  desenvolvida também uma definição formal de compressão de dados com  perdas com o objetivo de estender a metodologia de avalição apresentada  Distância de informação é proposta como uma nova métrica de qualidade de  imagem, e tem como grande vantagem ser uma medida universal, ou seja,  capaz de incorporar toda e qualquer medida computável concebível. A  métrica proposta foi testada em uma série de experimentos e comparada  com a distância euclidiana (medida tradicionalmente usada nestes casos). Os  resultados dos testes são uma evidência prática que a distância  proposta é efetiva neste novo contexto de aplicação, e que apresenta, em  alguns casos, resultados superiores ao da distância euclidiana. Isto também é uma evidência que a distância de informação é uma métrica mais fina que a distância euclidiana. Também mostramos que há casos em que podemos aplicar a distância de informação, mas não podemos aplicar a distância euclidiana. A  métrica proposta foi aplicada também na avaliação de animações gráficas  baseadas em frames, onde apresentou resultados melhores que os obtidos  com imagens puras. Este tipo de avaliação de animações é inédita na literatura, segundo revisão bibliográfica feita. Finalmente,  neste trabalho é apresentado um refinamento à medida proposta que  apresentou resultados melhores que a aplicação simples e direta da  distância de informação.

Palavras-chave: Complexidade de Kolmogorov, Teoria da informação, Compressão de dados, Qualidade de imagem, Animação gráfica, Teoria da computação

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