Científicos de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M) y la Universidad del Sur de California (USC) desarrollan un método de compresión que mejora la compactación de las señales de vídeo y que podría emplearse para estudiar el comportamiento del cerebro analizando las señales eléctricas que este produce.
El trabajo, realizado por Eduardo Martínez Enríquez y Fernando Díaz de María, del departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones de la UC3M, junto a Antonio Ortega, del departamento de Ingeniería Eléctrica de la USC de Los Ángeles (EEUU), ha sido galardonado recientemente con el premio al mejor artículo (Best paper award) en la International Conference on Image Processing 2011 (ICIP 2011), la conferencia internacional más importante en el campo científico del procesado de imagen y vídeo, que esta edición recibió 2.245 artículos de 67 países diferentes.
En el artículo, titulado «Video encoder based on lifting transforms on graphs«, presentan un nuevo tipo de transformadas para la representación compacta de secuencias de vídeo. «Una transformada – explica Eduardo Martínez – es una herramienta matemática que permite mirar al objeto de interés desde un punto de vista alternativo, adecuado al problema que se pretende resolver. Nuestro objeto de interés es el vídeo y nuestro problema es comprimirlo, es decir, representarlo de un modo lo más compacto posible», precisa. Las transformadas que presentan son capaces de compactar la energía de forma más eficiente que las utilizadas hasta el momento.
La aplicación con la que han evaluado este desarrollo es la compresión de vídeo, cuyo objetivo es representar una secuencia con la menor tasa posible (que ocupe lo mínimo posible) para una calidad determinada. Con su nuevo método de compresión podrían conseguir, por ejemplo, reducir el régimen binario para la transmisión de vídeo mediante streaming (muy común en Internet) o la Televisión Digital Terrestre. Otras aplicaciones que puede tener este desarrollo son la reducción del ruido de un vídeo (pues puede mejorar la calidad subjetiva de una secuencia en malas condiciones), la compresión de datos en redes de sensores, o el estudio e interpretación del comportamiento del cerebro, mediante la transformación de las señales cerebrales – muy ruidosas – en otro tipo de señales que sean más fáciles de interpretar y analizar.
Píxeles como granos de arena
Para explicar el funcionamiento de este método de compresión, los investigadores recurren a una analogía. Podemos ver cada imagen de la que se compone un vídeo como un puñado de arena extendido en el suelo: cada píxel es como un grano de arena. El objetivo de una transformada para compresión es reorganizar los granos de arena en varios niveles por encima del suelo. De esta forma, en los niveles más bajos se tomarían unos pocos granos de arena y se dibujarían las formas más suaves, como un boceto de la imagen. A medida que se subiera en altura, se irían tomando el resto de granos de arena y añadiendo cada vez más detalles. Y si se derrumbara la estructura, los granos caerían y redibujarían el vídeo original. «Una vez reorganizados los granos de arena de este modo – explica Eduardo Martínez -, comprimir es sencillo: iríamos quitando niveles desde arriba hacia abajo hasta donde fuese necesario».
Esta investigación presenta, en resumen, una nueva forma de reorganizar esos granos de arena de manera que los niveles más altos de detalle apenas contribuyen a la construcción final del vídeo. A la hora de representar imágenes de forma compacta, los bordes de los objetos resultan ser las partes más complicadas puesto que en ellos la imagen cambia notablemente y, por tanto, requieren más recursos para su representación. «En este caso – indica el investigador – los niveles de arena relativos al detalle (los más elevados) resultan muy importantes y el hecho de eliminarlos puede degradar sensiblemente la calidad de la imagen». Actualmente, en la literatura científica se pueden encontrar trabajos relacionados con métodos capaces de transformar imágenes evitando atravesar estos bordes de los objetos, es decir, siguiendo unas direcciones concretas. «Nuestra transformada – añade – extiende este concepto a secuencias de vídeo, ya que puede seguir las direcciones más convenientes a lo largo de la secuencia de imágenes, considerando también la dimensión temporal».
Más información:
Estudio: Video encoder based on lifting transforms on graphs
Autores: E. Martínez Enríquez, F. Díaz de María, Antonio Ortega
Presentado en el International Conference on Image Processing 2011
UC3M / SINC
