{"id":2014,"date":"2012-12-03T14:38:21","date_gmt":"2012-12-03T16:38:21","guid":{"rendered":"http:\/\/inf.ufpel.edu.br\/site\/?p=2014"},"modified":"2012-12-03T14:38:21","modified_gmt":"2012-12-03T16:38:21","slug":"defesa-de-dissertacao-de-mestrado-henrique-avila-vianna","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/computacao\/ppgc\/defesa-de-dissertacao-de-mestrado-henrique-avila-vianna\/","title":{"rendered":"Defesa de Disserta\u00e7\u00e3o de Mestrado: Henrique Avila Vianna"},"content":{"rendered":"<p style=\"text-align: center\"><strong>UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS<br \/>\nCENTRO DE DESENVOLVIMENTO TECNOL\u00d3GICO<br \/>\nPROGRAMA DE P\u00d3S-GRADUA\u00c7\u00c3O EM COMPUTA\u00c7\u00c3O<br \/>\n<\/strong><\/p>\n<p style=\"text-align: center\">DEFESA DE DISSERTA\u00c7\u00c3O DE MESTRADO<\/p>\n<p style=\"text-align: center\"><em>Desenvolvimento de Hardware para a Transformada Rotacional 8&#215;8 com<br \/>\nFoco na Codifica\u00e7\u00e3o de V\u00eddeos Digitais de Alt\u00edssima Resolu\u00e7\u00e3o<\/em><\/p>\n<p style=\"text-align: center\">por<br \/>\n<em>Henrique Avila Vianna<\/em><\/p>\n<p><span style=\"text-decoration: underline\">Banca:<\/span><br \/>\nProf. Luciano Volcan Agostini (orientador)<br \/>\nProf. Felipe de Souza Marques<br \/>\nProf. J\u00falio Carlos Balzano de Mattos<br \/>\nProf. Sergio Bampi (UFRGS)<\/p>\n<p><span style=\"text-decoration: underline\">Data:<\/span> 5 de dezembro de 2012<br \/>\n<span style=\"text-decoration: underline\">Hora:<\/span> 14:00h<br \/>\n<span style=\"text-decoration: underline\">Local:<\/span> Aud. 4o andar<\/p>\n<p style=\"text-align: justify\"><span style=\"text-decoration: underline\">Resumo:<\/span><br \/>\nA Transformada Rotacional (ROT) \u00e9 uma das novas ferramentas propostas para o padr\u00e3o emergente de codifica\u00e7\u00e3o de v\u00eddeo HEVC. O objetivo desta ferramenta de codifica\u00e7\u00e3o \u00e9 obter maior compacta\u00e7\u00e3o da energia presente na matriz de coeficientes da transformada principal, melhorando a efici\u00eancia da codifica\u00e7\u00e3o de entropia e minimizando o erro de quantiza\u00e7\u00e3o. Arquiteturas de hardware dedicadas \u00e0 codifica\u00e7\u00e3o e decodifica\u00e7\u00e3o de v\u00eddeo s\u00e3o essenciais para garantir o desempenho necess\u00e1rio com baixo consumo de energia e pot\u00eancia, fatores especialmente cr\u00edticos em dispositivos m\u00f3veis e port\u00e1teis. Este trabalho apresenta uma investiga\u00e7\u00e3o da ROT com foco no desenvolvimento de solu\u00e7\u00f5es em hardware para esta transformada. O trabalho detalha a explora\u00e7\u00e3o algor\u00edtmica realizada para simplificar as equa\u00e7\u00f5es, visando a implementa\u00e7\u00e3o em hardware. S\u00e3o apresentadas tr\u00eas vers\u00f5es arquiteturais para as transformadas ROT direta e inversa, gerando diferentes alternativas de desempenho em termos de taxa de processamento e consumo de hardware. As arquiteturas foram descritas em VHDL e sintetizadas para um FPGA da fam\u00edlia Stratix III. Os resultados mostram que todas as vers\u00f5es da arquitetura s\u00e3o capazes de processar v\u00eddeos at\u00e9 a resolu\u00e7\u00e3o 4K UHD (3840&#215;2160 pixels) a 30 quadros por segundo. A vers\u00e3o com a maior taxa de processamento obteve uma frequ\u00eancia m\u00e1xima de opera\u00e7\u00e3o de 215,01 MHz. Essa vers\u00e3o da arquitetura atinge uma taxa de processamento de 1,72 bilh\u00e3o de amostras por segundo, permitindo o processamento de v\u00eddeos at\u00e9 a resolu\u00e7\u00e3o 8K UHD (7680&#215;4320 pixels) a uma taxa de 30 quadros por segundo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS CENTRO DE DESENVOLVIMENTO TECNOL\u00d3GICO PROGRAMA DE P\u00d3S-GRADUA\u00c7\u00c3O EM COMPUTA\u00c7\u00c3O DEFESA DE DISSERTA\u00c7\u00c3O DE MESTRADO Desenvolvimento de Hardware para a Transformada Rotacional 8&#215;8 com Foco na Codifica\u00e7\u00e3o de V\u00eddeos Digitais de&#46;&#46;&#46;<\/p>\n","protected":false},"author":881,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":"","jetpack_publicize_message":"","jetpack_publicize_feature_enabled":true,"jetpack_social_post_already_shared":true,"jetpack_social_options":{"image_generator_settings":{"template":"highway","default_image_id":0,"font":"","enabled":false},"version":2},"jetpack_post_was_ever_published":false},"categories":[23],"tags":[],"class_list":["post-2014","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-ppgc"],"jetpack_publicize_connections":[],"jetpack_featured_media_url":"","jetpack_sharing_enabled":true,"jetpack_shortlink":"https:\/\/wp.me\/paGhNl-wu","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/computacao\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2014","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/computacao\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/computacao\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/computacao\/wp-json\/wp\/v2\/users\/881"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/computacao\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2014"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/computacao\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2014\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/computacao\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2014"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/computacao\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2014"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/computacao\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2014"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}