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This paper proposes a video codec based on the discrete wavelet transform (DWT). The video sequences are first splitted in groups of frames(GOF). Each GOF is then decomposed in the time domain, and in the spatial domain (for each frame) by applying the DWT. We use the lifting scheme to compute the DWT coefficients. The coefficients of the 3D structure resulting from both DWT (in time and space domain) are than coded througth the extension of EZW coding to 3D and the bitstream is finnaly passed through a Huffman coder, to achieve better compression ratios. The structure of the video codec and some experimental results are presented. Experimental results evaluate the quality of the codec images and compression ratio achieved with the proposed codec.

Neste artigo apresenta-se um codificador de vídeo baseado na transformada de ôndulas, com interface do tipo Windows®, desenvolvido em Borland C++ Builder v5.0. O codificador tira partido das características da estrutura hierárquica 3D de coeficientes da DWT, resultante da sua aplicação no domínio do tempo e do espaço. O utilizador escolhe a sequência a codificar (armazenada em ficheiro), o número de tramas, o nível de decisão, e a ôndula a considerar na DWT no espaço, podendo obter resultados do desempenho do codificador, e guardar esses valores em ficheiros compatíveis com Microsoft® Excel. Pode, também, visualizar alguns resultados intermédios do processo de codificação, nomeadamente a decomposição por aplicação da DWT no tempo e no espaço, conferindo a este trabalho, também, um cariz didáctico.

In this paper decomposition techniques are applied to derivative operators, used for image edge detection. It is shown that the application of decomposition techniques to common edge detectors can result in substantial savings in computing time. For a 25x25 Laplacian of Gaussian, mask, an improvement of six times less arithmetic operations is achieved when decomposition techniques are applied.We also show that these techniques are advantageous for hardware realization of the filters. The memory required to a 2-D (nxn)-th order FIR filter direct realization with distributed arithmetic is O(2(n+1) ) while the worst case for the decomposed filter is O(n x 2n).

Neste artigo apresenta-se uma ferramenta computacional para síntese automática de filtros digitais, com interface do tipo Windows®, desenvolvida em MATLAB™. Os filtros sintetizados podem ser posteriormente implementados em DSPs da família TMS320 da Texas Instruments, nomeadamente, nos DSPs TMS320C50 e TMS320C6201. Os filtros foram testados num sistema baseado no DSP C6201, recorrendo a sinais áudio digitais armazenados em ficheiro (*.wav) enquanto no sistema com o DSP C50 se efectua a filtragem de sinais analógicos. Através da interface gráfica, o utilizador define o tipo de filtro (FIR ou IIR) e as suas especificações (com base na resposta em frequência), sendo a geração do código e a implementação realizadas de forma totalmente automática.