III WVC 2007 - Iris.sel.eesc.sc.usp.br - USP

WVC'2007 - III Workshop de Visão Computacional, 22 a 24 de Outubro de 2007, São José do Rio Preto, SP.é a aquisição, armazenamento e recuperação dos dados,neste meio está incluída a compressão de imagens. Amaioria das técnicas de compressão utilizamtransformadas bi-dimensionais com o intuito de reduzir oespaço utilizado na sua armazenagem. Isto é possível,pois em geral as imagens têm alta coerência o que resultaem muitas redundâncias na informação quandocodificada.A mais comum das transformadas bi-dimensionais decompressão de imagens é a transformada discreta decosseno(Discret Transform Cossine – DTC), que é basepara os formatos de compressão mais populares como oJPEG e MPEG.De maneira geral, os dados amostrados da imagem sãosubmetidos à DTC o que gera um modelo maisconveniente para a sua especificação. Em seguida, éaplicado um método chamado de discretização, queutiliza o modelo funcional gerado pela DTC fazendo acompressão escrevendo as informações contida nela commenos bits [3] seguindo o padrão da Figura 2.Este trabalho está organizado da seguinte forma. Aseção 2 descreve as condições e a forma em que osalgoritmos de compressão e expansão foram criados e ostestes realizados. A seção 3 apresenta os resultadosobtidos com os algoritmos paralelos comparando-os comos seqüenciais e também são comparadas entre si as duasabordagens de paralelização aqui utilizadas.2. Materiais e MétodosEste trabalho foi realizado nas dependências doLaboratório Linux de Processamento Paralelo (LLPP),localizado no Departamento de Engenharia Elétrica daUNESP/Ilha Solteira. O laboratório possui quatrocomputadores AMD 2.6 Ghz, 512 Mb de RAMinterligados com switch da 3com a 100 Mbits/s. No LLPPo login do usuário é autenticado em um servidor NIS e oseu diretório home é exportado via NFS. Assim, emqualquer nó, o usuário pode entrar na rede utilizando seupróprio login e senha, tendo acesso aos seus dados.Os algoritmos deste trabalho são baseados nosalgoritmos de [2] assim como a estrutura de arquivos queé chamada de DSPfile e tem a sua forma ilustrada naFigura 1.A imagem digital é representada por uma matriz, ondeo valor de cada uma de suas posições define a intensidadeluminosa de cada pixel. Com isso, para armazenar essaimagem em um DSPfile cada linha da matriz éarmazenada em um Record.O algoritmo paralelo de compressão, implementadoem linguagem C, faz a leitura da imagem e então operauma técnica conhecida como código de bloco. Essatécnica divide a imagem em várias sub-imagens menoresde tamanho 8x8. É exatamente neste momento que oparalelismo é explorado. O número de sub-imagensresultantes é dividido adequadamente em conjuntos, deforma que se novamente agrupadas formam 8 linhas daimagem original, e assim, são enviados para os nós umamensagem com a informação de quais conjuntos cada umserá responsável.Figura 1. Estrutura de um arquivo de dados do tipo DSP.Em cada nó é aplicado, nas sub-imagens, a DTC que édefinida pela Equação (1).TCACDTC{A } = (1)2Nonde a matriz A é a subimagem, N é a ordem da matriz Ae C a matriz de cossenos constantes onde cada elemento édefinido pela equação (2).⎡ (2n+ 1) uπ⎤c[u][n]= cos⎢⎥⎣ 2N⎦Os coeficientes resultantes da aplicação da DTC sãoentão quantizados, isto é, reescritos com menos bits, e(2)159