Este trabajo de tesis propone el uso de la técnica conocida como super-resolución en compre-sión de imágenes, sean estas imágenes fijas, cuadros de un video, TV Digital de alta defini-ción, Cine Digital, y cualquier otro tipo de imagen a comprimir para su posterior almacena-miento y/o transmisión. Mediante la técnica de super-resolución se disminuye precisamente la resolución de la imagen en el codificador con lo cual se baja notablemente su peso en bytes, para luego comprimirlo mediante cualquier técnica conocida y almacenarlo y/o transmitirlo. Posteriormente, y ya en el decodificador, se descomprime la imagen y se restaura su resolución y nitidez mediante técnicas de super-resolución. Originalmente, las técnicas de super-resolución son empleadas en aquellos casos donde se desea obtener una imagen de mayor nitidez y resolución a partir de un conjunto de imágenes de baja resolución y poco nítidas, las cuales son el resultado de una notable diferencia de velocidad entre el objeto a capturar en pantalla vs la velocidad del obturador de la cámara, por lo cual las imágenes salen movidas, con un desplazamiento uniforme (es decir, en un solo sentido) o no y que en inglés se lo conoce como blur, mientras que en español es llamado emborronamiento. Cabe destacarse que todo el proceso puede verse también afectado por ruido, por lo cual deberá recurrirse en dicho caso a una técnica robusta de super-resolución, las cuales exigen para su tratamiento una elevada complejidad computacional. En este trabajo se lidia con imágenes sin ruido, el cual ha sido suprimido con otra técnica en un lugar diferente de aquellos donde actúa la super-resolución.Por otra parte, mientras la compresión consiste en bajar en promedio el número de bit-por-pixel de la imagen, la super-compresión se define como una combinación de la disminución de la resolución de una imagen seguida de la compresión de esta. En otras palabras, la super-compresión es una sobre-compresión o compresión adicional de la imagen. Consecuentemente, mientras la disminución y aumento de la resolución se llevan a cabo mediante un sub y sobre-muestreos, respectivamente, la restauración de la nitidez se realiza mediante una pequeña máscara convolutiva bidimensional, la cual realiza un barrido sobre la imagen. Estos procesos son de una elevada complejidad computacional, por ende, tanto en el codificador, como en el decodificador son implementados sobre placas de cálculo de Propósitos Generales en Unidades de Procesamiento Gráfico (en inglés, GPGPU). De hecho, la máscara mencionada es codificada en la memoria de texturas (la cual es la más pequeña de los cuatro tipos de memoria de estas placas, no obstante, la más rápida de todas) de una GPGPU.
Fil: Mastriani, Mario. Universidad Nacional de General Sarmiento. Instituto de Ciencias; Argentina.
