Atribuição de Índices para QV Robusta Usando o Algoritmo Variable Neighborhood Search
DOI:
https://doi.org/10.5540/tema.2017.018.02.0197Palavras-chave:
Quantização Vetorial Robusta, Algoritmos de Otimização, Processamento Digital de Imagens.Resumo
Este trabalho aborda o problema da Quantização Vetorial Robusta no cenário de transmissão de imagens por canal binário simétrico. É introduzida uma aplicação do algoritmo Variable Neighorhood Search (VNS) para atribuição de indices para vetores-código do dicionário. Resultados de simulações revelam que o algoritmo VNS, quando comparado ao Simulated Annealing e ao Algoritmo Genético, produz dicionários com a mesma robustez aos erros de canal, gastando, para tanto, um menor tempo de execução.Referências
R. K. Ahuja, Ö. Ergun, J. B. Orlin, and A. P. Punnen, A survey of very largescale neighborhood search techniques, Discret. Appl. Math., vol. 123, no. 1-3, pp. 75-102, 2002.
S. Alkhalaf, O. Alfarraj and A. M. Hemeida, Fuzzy-VQ Image compression based hybrid PSOGSA optimization algorithm, International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE), pp. 1-6, 2015.
R. A. Azevedo, F. Madeiro, W. T. A. Lopes, E. A. O, Lima. A quasi random symbol interleaving technique applied to image transmission by noisy channels. IEEE Latin America Transactions, v. 14, p. 1078-1085, 2016.
R. de M. Estevão Filho, J. G. R. C. Gomes, A. Petraglia, Codebook calibration method for vector quantizers implemented at the focal plane of CMOS imagers, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, vol. 26, no. 4, pp. 750-761, Apr. 2016.
N. Farvardin, A study of vector quantization for noisy channels, IEEE Trans. Inf. Theory, vol. 36, no. 4, pp. 799-809, Jul. 1990.
A. Gersho and R. Gray, Vector quantization and signal compression. Springer, 1992.
B. Huang, F. Henry, C. Guillemot. Mode dependent vector quantization with a rate-distortion optimized codebook for residue coding in video compression, IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 2015.
P. Hansen and N. Mladenovic, A tutorial on variable neighborhood search, em Groupe D'études et de Recherche en Analyse des Décisions, 2003.
P. Hansen, N. Mladenovic, and D. Perez-Britos, Variable neighborhood decomposition search, J. Heuristics, vol. 7, no. 4, pp. 335-350, 2001.
C. Karri and U. Jena, Fast vector quantization using a bat algorithm for image compression, Engineering Science and Technology, vol. 19, no. 2, pp. 769-781, 2016.
S. Kirkpatrik, C. D. Gelatt, and M. P. Vecchi, Optimization by simulated annealing, Science, vol. 220, no. 4598, pp. 671-680, 1983.
H. A. S. Leitão, W. T. A. Lopes and F. Madeiro, PSO algorithm applied to codebook design for channel-optimized vector quantization, IEEE Latin America Transactions, vol. 13, no. 4, pp. 961-967, April 2015.
E. A. Lima, G. G. M. Melo, W. T. A. Lopes, and F. Madeiro, Um novo algoritmo para atribuição de índices: avaliação em quantização vetorial de imagem, TEMA: Tendências em Matemática Aplicada e Computacional, vol. 10, pp. 167-177, 2009.
Y. Linde, A. Buzo, and R. Gray, An algorithm for vector quantizer design, IEEE Trans. Commun., vol. 28, no. 1, pp. 84-95, Jan. 1980.
W. T. A. Lopes, F. Madeiro, J. F. Galdino, B. G. Aguiar, and M. S. Alencar, Diversidade em modulação aplicada a canais de comunicações móveis: Efeito dos erros de estimação de canal na transmissão de imagens, Revista da Sociedade Brasileira de Telecomunicações, vol. 19, no. 1, pp. 1-13, 2004.
N. Mladenovic and P. Hansen, Variable neighborhood search, Comput. Oper. Res., vol. 24, no. 11, pp. 1097-1100, 1997.
N. Mladenovic, D. Uro sevic, and S. Hana , Variable neighborhood search for the travelling deliveryman problem, 4OR, vol. 11, no. 1, pp. 57-73, 2012.
M. A. S. Nasr, M. F. AlRahmawy, A.S. Tolba, Multi-scale structural similarity index for motion detection, Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences, April 2016.
W. J. L. Queiroz, F. Madeiro, W. T. A. Lopes and M. S. Alencar, Error probability of multichannel reception with Theta-QAM scheme under correlated Nakagami-m fading, Journal of Communication and Information Systems, vol. 29, pp. 37-45, 2014.
W. J. L. Queiroz, F. Madeiro, W. T. A. Lopes and M. S. Alencar, Performace analysis of generalized QAM modulation under Eta-mu and Kappa-mu fading. EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, pp. 1-10, 2013.
W. J. L. Queiroz, W. T. A. Lopes, F. Madeiro and M. S. Alencar, An alternative method to compute the bit error probability of modulation schemes subject to Nakagami-m fading. EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, pp. 1-12, 2010.
W. J. L. Queiroz, M. S. Alencar, W. T. A. Lopes and F. Madeiro, Error probability in multichannel reception with M-QAM and R-QAM schemes under generalized fading. IEICE Transactinos on Communications, pp. 2677-2687, 2010.
V. Ramdas, D. Mishra and S. S. Gorthi, Speech coding and enhancement using quantized compressive sensing measurements, IEEE International Conference on Signal Processing, Informatics, Communication and Energy Systems (SPICES), pp. 1-5, 2015.
V. Severo, H. A. S. Leitão, J. B. Lima, W. T. A. Lopes and F. Madeiro, Algoritmo FA modi cado aplicado ao projeto de quantizadores vetoriais, 12o Congresso Brasileiro de Inteligência Artificial (CBIC), 2015.
N. Siddique, H. Adeli, Computational Intelligence: synergies of fuzzy, neural networks and evolutionary computing. John Wiley & Sons, 2013.
D. Tsolakis, G. E. Tsekouras, and J. Tsimikas, Fuzzy vector quantization for image compression based on competitive agglomeration and a novel codeword migration strategy, Eng. Appl. Artif. Intell., vol. 25, no. 6, pp. 1212-1225, 2012.
Z. Wang, A. C. Bovik, H. R. Sheikh and E. P. Simoncelli, Image quality assessment: From error visibility to structural similarity, IEEE Transactions on Image Processing, vol. 13, no. 4, pp. 600-612, Apr. 2004.
D. Whitley and A. M. Sutton, Genetic algorithms: a survey of models and methods, Handbook of Natural Computing, pp. 637-671, 2012.
Downloads
Arquivos adicionais
Publicado
Como Citar
Edição
Seção
Licença
Política para Periódicos de Acesso Livre
Autores que publicam nesta revista concordam com os seguintes termos:
- Autores mantém os direitos autorais e concedem à revista o direito de primeira publicação, com o trabalho simultaneamente licenciado sob a Licença Creative Commons Attribution que permite o compartilhamento do trabalho com reconhecimento da autoria e publicação inicial nesta revista.
- Autores têm autorização para assumir contratos adicionais separadamente, para distribuição não-exclusiva da versão do trabalho publicada nesta revista (ex.: publicar em repositório institucional ou como capítulo de livro), com reconhecimento de autoria e publicação inicial nesta revista.
- Autores têm permissão e são estimulados a publicar e distribuir seu trabalho online (ex.: em repositórios institucionais ou na sua página pessoal) a qualquer ponto antes ou durante o processo editorial, já que isso pode gerar alterações produtivas, bem como aumentar o impacto e a citação do trabalho publicado (Veja O Efeito do Acesso Livre).
- Esta é uma revista de acesso aberto, o que significa que todo o conteúdo é livremente disponível gratuitamente para o usuário ou sua instituição. Os usuários estão autorizados a ler, baixar, copiar, distribuir, imprimir, pesquisar ou vincular os textos completos dos artigos, ou usá-los para qualquer outro propósito legal, sem pedir permissão prévia do editor ou do autor. Isso está de acordo com a definição de acesso aberto do BOAI.
Todo o conteúdo do periódico está licenciado sob uma Licença Creative Commons do tipo atribuição BY.