Raport de Cercetare

Grant:Algoritmi optimali de compresie a datelor pentru transmisii numerice, tip A, cod CNCSIS 17

Autor: Prof. Dr. ing. ISAR Alexandru

Universitatea: “Politehnica” din Timişoara

Continutul Raportului de Cercetare va fi scris cu font ARIAL size 10

Acest grant a avut o valabilitate de trei ani.

Grant CNCSIS 33501 numărul 24, 2002.

Grant CNCSIS 33550, numărul 15, 2003.

Grant CNCSIS 32940 numărul 11, 2004.

Echipa de cercetare aferentă acestui grant este compusă din:

Prof. dr. ing. Miranda Naforniţă,

Prof. dr. ing. Ioan Naforniţă,

Prof. dr. ing. Andrei Câmpeanu,

Conf. dr. ing. Dorina Isar,

Şef de lucrări dr. ing. Corina Botoca,

Şef de lucrări dr. ing. Budura Geoargeta,

Şef de lucrări dr. ing. Tibor Asztalos,

Asist. Dr. ing. Dărăban Florin,

Asist. Drd. Ing. Maria Kovaci,

Asist. Drd. Ing. Mirela Bianu,

Prep. Drd. Ing. Caius Ulita,

Student Radu Ferician.

În cadrul grantului 33501 numărul 24, cod CNCSIS 46, etapa I, din anul 2002 au fost eaborate lucrări de cercetare a compresiei unor tipuri diferite de date: text, semnal audio şi vocal, imagini. Aplicaţia acestor tehnici de compresie, avută în vedere, este transmisia numerică a datelor.

Deoarece la baza tehnicilor de compresie stau cunoştinţe de prelucrarea semnalelor a fost concepută, în cadrul acestui grant, lucrarea Semnale şi Sisteme, ftp://tc-gw.etc.utt.ro/pub/tc/anII/scs/ss_curs.pdf , elaborată de trei autori dintre care doi fac parte din echipa noastră de cercetare, domnul Prof. dr. ing. Ioan Naforniţă şi domnul Prof. dr. ing. Alexandru Isar.

În această lucrare se prezintă analiza bazată pe principalele transformări ale semnalelor aperiodice, analogice: Fourier şi Laplace, respectiv numerice: Fourier în timp discret şi z. Se prezintă şi analiza semnalelor periodice, analogice, cu ajutorul seriei Fourier, respectiv numerice, cu ajutorul seriei Fourier în timp discret.

De asemenea se studiază principalele tehnici de prelucrare a semnalelor în timp continuu şi în timp discret: filtrarea, eşantionarea şi modulaţia.

În legătură cu filtrarea semnalelor, se prezintă convoluţia, precum şi construcţia filtrelor. Fiecare capitol este ilustrat adecvat şi conţine un număr suficient de exemple. La sfârşitul fiecărui capitol sunt enunţate şi rezolvate câteva probleme.

Pe baza cunoştinţelor din această carte au fost efectuate cercetările de compresie evocate mai sus. Aceste cercetări s-au concretizat în elaborarea, de către doi dintre membri echipei de cercetare d-na Profesor Miranda Naforniţă şi d-nul Profesor Alexandru Isar, în colaborare cu unul extern, d-nul inginer Andrei Cubiţchi, a lucrării: Algorithmes et techniques de compression, ftp://tc-gw.etc.utt.ro/pub/tc/cercetare/carti/atc.pdf , care este în curs de apariţie.

Cuprinsul acestei lucrări este următorul:

Chapitre1. Méthodes de compression de données	1
1.1. Méthodes de compression sans pertes	2
1.1.1. Méthodes de codage	2
1.1.1.1. Le codage de Huffman	2
1.1.1.2. Autres méthodes de codage	13
1.1.1.2.1. Le codage de Lempel – Ziv	13
1.1.1.2.2. La compression à l’aide du codage Lempel – Ziv	13
1.1.1.2.3. Les performances du codage Lempel – Ziv	15
1.1.1.2.4. Le codage de type “run-lenght”	16
1.1.1.2.5. Le codage arithmétique	16
1.1.2. Quelques applications	17
1.2. Méthodes de compression à pertes	18
1.2.1. Compression par transformée orthogonale	18
1.2.1.1. La transformée de Karhunen-Loève	22
Chapitre 2. Transformées en ondelettes discrètes	29
2.1.1. La liaison entre la théorie des ondelettes et le codage en sous-bandes	29
2.1.1.1. Le codage en sous-bandes à reconstruction parfaite en utilisant des systèmes à structure arborescente avec des filtres réalisables	38
2.1.1.1.1. Méthodes de construction des filtres CQF	43
2.1.2 La liaison entre les systèmes de codage en sous-bandes et la théorie des séries d'ondelettes	43
2.1.3. La transformée en ondelettes discrète TOD	53
2.1.4. Paquets d'ondelettes	57
2.1.4.1. La sélection de la meilleure base	59
2.1.4.2. Paquets d'ondelettes de type Malvar	63
2.2. L'utilisation des transformées orthogonales présentées pour la compression des données	65
2.2.1. L'analyse statistique de la TOD	65
2.2.2. L'analyse statistique de la TPOD	75
2.2.3. L'analyse statistique de la TPCD	80
2.3. La sélection de la meilleure ondelette mère	82
Chapitre 3. Le détecteur de seuil	88
3.1. La détection adaptative de seuil	88
3.2. L'analyse statistique du détecteur de seuil	91
Chapitre 4. Le système de quantification pour la compression de la parole	93
4.1. Propriétés psicho-acoustiques du signal de parole	93
4.1.1. Le phénomène de masquage	93
4.1.2. Des bandes critiques	95
4.1.2.1. Le seuil de masquage	96
4.1.2.2. L'utilisation du seuil de masquage à la compression du signal de parole	99
4.2. La quantification adaptative dans le domaine de la TPC	100
4.3. Les autres blocs du système de compression	102
Chapitre 5. La compression de la musique	103
5.1. Le codeur MUSICAM	103
5.2. Le codeur MP-3	106
5.2.1. L’avenir du codeur MP-3	110
5.2.2. La compression de la musique a l’aide des paquets en cosinus	110
5.3. La compression de la parole	111
5.3.1. Le codeur CELP	112
5.3.1.1. La détermination des coefficients du filtre de synthèse	113
5.3.1.1.1. Algorithme itératif standard pour la construction de l’excitation	119
5.3.1.1.2 Description algorithmique	121
5.3.1.1.3 Le codeur GSM	123
5.3.2. La compression de la parole en utilisant les paquets de cosinus	124
5.3.2.1. Première expérience	125
5.3.2.2. La deuxième expérience	132
5.3.2.3. La troisième expérience	136
5.3.2.4. La quatrième expérience	139
Chapitre 6. La compression d’images	149
6.1. La compression d’images fixes	149
6.1.1. Le standard JPEG-2000	154
6.2. La compression des séquences d’images	158
6.2.1. Le standard de compression MPEG-1	158
6.2.2. Le standard de compression MPEG-2	162
6.2.3. Le standard de compression MPEG-4	166
6.2.3.1. Le codage de la forme, du mouvement et de la texture pour chaque VOP	167
Bibliographie	173

În primul capitol se studiază metodele de compresie fără pierderi, specifice pentru compresia datelor de tip text. Sunt de asemenea introduse metodele de compresie cu pierdere controlată, specifice pentru datele de tip semnal audio, vocal, sau de imagine. Se pune accent pe o categorie de metode de compresie cu pierdere controlată care are la bază folosirea transformărilor ortogonale. Se demonstrează că transformarea ortogonală optimală este transformarea Karhunen-Loeve şi se descriu câteva transformări suboptimale, ca de exemplu transformarea wavelet discretă. Principalul dezavantaj al transformării Karhune-Loeve este viteza redusă cu care poată fi calculată. La sfârşitul capitolului I se propune o schemă adaptivă de compresie cu pierdere controlată, formată dintr-un sistem de calcul al unei transformări ortogonale, dintr-un detector de prag, dintr-un sistem de cuantizare adaptiv şi dintr-un bloc de calcul al transformării ortogonale inverse. În capitolul al doilea se dau detalii referitoare la trei tipuri de tansformări wavelet discrete. Este demnă de menţionat analiza statistică a acestor tipuri de transformare wavelet, pe baza căreia se constată că toate aceste trei tipuri de transformare converg asimptotic la transformarea Karhunen-Loeve. Avantajul lor este că pot fi calculate foarte repede.

Capitolul al treilea studiază cel de al doilea bloc din cadrul schemei de compresie adaptivă, detectorul de prag. În capitolul patru se propune un sistem de cuantizare adaptivă, destinat echipării sistemelor de compresie a semnalului audio precum şi a semnalului vocal. Sistemul propus exploatează modelul psiho-acustic al vorbirii, respectiv al muzicii.

În capitolul 5 se face o trecere în revistă a tehnicilor de compresie consacrate pentru vorbire şi pentru muzică: CELP, GSM, MP3. În finalul acestui capitol se prezintă rezultate de simulare obţinute prin folosirea schemei de compresie bazată pe folosirea funcţiilor wavelet propusă în capitolul 1 şi dezvoltată în capitolele anterioare la prelucrarea semnalelor de tip audio şi vocal. Se constată superioritatea metodei propuse în lucrare asupra metodelor prezentate la începutul capitolului.

Capitolul 6 este destinat metodelor de compresie a imaginilor statice, punându-se accentul pe standardul JPEG 2000, în curs de elaborare.

Lucrarea are un număr de 119 referinţe bibliografice, toate citate în text.

Dintre acestea poate cea mai des citată este:

A. Cubiţchi. Contribuţii la compresia semnalului vocal în sistemele de comunicaţii numerice, ftp://tc-gw.etc.utt.ro/pub/tc/cercetare/teze_doctorat/ccsvscn.pdf , teză de doctorat, elaborată sub conducerea domnului Profesor dr. ing. Ioan Naforniţă, Universitatea « Politehnica » Timişoara, 2002.

Pe lângă cele două cărţi şi teza de doctorat, amintite mai sus, au fost concepute şi câteva articole. Dintre acestea trebuiesc amintite:

Andrei Cubiţchi, A new speech compression algorithm, Proceedings of “Trends and recent achievements in information technology” International workshop, 16-18 May, 2002, Cluj-Napoca, pp. 245-248.

Andrei Cubiţchi, Une méthode nouvelle pour la compression de la parole, Buletinul ştiinţific al Facultăţii de electronică şi telecomunicaţii, tom 46 fascicula 1, 2001.

Dorina Isar, A. Isar, A Generalization of the Widrow’s Quantization Theorem, ftp://tc-gw.etc.utt.ro/pub/tc/cercetare/articole/gwqt2002.pdf , Proceedings of International Conference MTNS 2002, Notre Dame, USA, August 2002.

Dorina Isar, Alexandru Isar, Speech adaptive compression using cosine packets,

ftp://tc-gw.etc.utt.ro/pub/tc/cercetare/articole/saccp2002.pdf, International conference, Communications 2002, December, Bucharest, Romania.

Primele două lucrări conţin rezultatele experimentale ale tezei de doctorat, amintită mai sus. În prima dintre ele se pune accentul pe caracterul adaptiv al schemei de compresie a semnalului de vorbire. În cea de a doua se insisită asupra tehnicii de cuantizare adaptivă folosită. Tot la cuantizare se referă şi cea de a treia lucrare. De această dată este însă exploatată observaţia făcută de către Bernard Widrow la începutul deceniului şase al secolului trecut referitoare la faptul că operaţia de cuantizare este de fapt tot o operaţie de eşantionare, dar în domeniul amplitudinilor (de fapt ambele sunt discretizări). Pe baza acestei observaţii Widrow a formulat o teoremă de cuantizare, inspirată de teorema de eşantionare WKS. Din nefericire ipotezele teoremei de cuantizare a lui Widrow sunt prea restrictive. De aceea această teoremă a fost generalizată, în lucrarea amintită mai sus. Rezultatul obţinut poate fi folosit la explicarea tehnicii de cunatizare bazată pe dithering.

În sfârşit, în ultima lucrare se explică de ce este de preferat să se utilizeze transformarea cu pachete cosinusoidale discretă, la compresia semnalului de vorbire. Se arată că această transformare converge cel mai rapid (dintre cele trei transformate bazate pe funcţii wavelet) spre transformarea Karhunen-Loeve. De asemenea se constată că acest tip de transformare se potriveşte cel mai bine cu modelul sinusoidal al semnalului de vorbire. Lucrarea a fost prezentată la conferinţa internaţională “Communications 2002” care a avut loc în luna decembrie la Academia Militară din Bucureşti, în cadrul unei secţiuni speciale de prelucrarea vorbirii.

În cadrul grantului nr. 33550 numărul temă 15, cod CNCSIS 17, fază unică (în anul 2003) au fost elaborate lucrări de cercetare a compresiei de imagini. Aplicaţia acestor tehnici de compresie, avută în vedere, este transmisia numerică a datelor.

Pe baza experienţei dobândite în prima etapă a acestui grant, cea din anul 2002, în compresia semnalelor unidimensionale şi în special a semnalelor audio, în cea de a doua etapă a grantului, cea din anul 2003, s-a urmărit utilizarea teoriei funcţiilor wavelet la compresia imaginilor. Acest obiectiv este foarte modern, ţinând seama de faptul că la ora actuală este în curs de finalizare noul standard de compresie a imaginilor statice, JPEG-2000, care implementează metode bazate pe teoria funcţiilor wavelet. Aceste metode au trei paşi:

- calculul transformării wavelet discrete a imaginii care trebuie prelucrată;

- filtrarea neliniară a rezultatului pasului anterior;

- calculul transformării wavelet discrete inverse a rezultatului obţinut la punctul anterior.

Datorită celui de al doilea pas, o astfel de compresie realizează în acelaşi timp şi o îmbunătăţire a raportului semnal pe zgomot a imaginii de prelucrat. Această metodă de îmbunătăţire a raportului semnal pe zgomot este foarte modernă şi poate fi utilizată atât pentru imagini perturbate aditiv cât şi multiplicativ. Ultimul este cazul imaginilor de radiolocaţie. De aceea membri ai echipei noastre de cercetare s-au preocupat şi de îmbunătăţirea raportului semnal pe zgomot în transmisiile de imagini numerice. Au fost achiziţionate lucrări de specialitate care prezintă diferite modalităţi de utilizare a teoriei funcţiilor wavelet la compresia imaginilor. Dintre acestea, poate cea mai utilă este:

Pankaj N. Topiwala, Wavelet Image and Video Compression, Kluwer Academic Publishers, 2001.

Membri ai echipei noastre de cercetare s-au înscris în grupul de lucru internaţional Soft Computing in Image Processing, http://fuzzy.rug.ac.be/SCIP primind ca sarcină investigarea cercetării europene în compresia de imagini, în vederea unei viitoare coordonări a acesteia pe baza unui grant finanţat de către Comunitatea Europeană, care urma să înceapă în anul 2004.

Studiind standardul JPEG-2000 s-a evidenţiat necesitatea întăririi legăturii dintre compresie şi tehnicile de apărare a proprietăţii intelectuale asupra imaginilor şi secvenţelor de imagini, denumite generic watermarking. În opinia echipei noastre de cercetare această legatură poate fi realizată prin intermediul teoriei funcţiilor wavelet. De aceea membri ai echipei noastre de cercetare s-au preocupat în cel de al doilea an al grantului de elaborarea unor noi metode de watermarking, bazate pe diverse transformări wavelet discrete, rezistente la compresie.

Echipa noastră de cercetare desfăşoară colaborări pe tema grantului şi cu grupul de lucru internaţional NEMSIP, coordonat de o echipă de cercetare de la Universitatea din Bordeaux, precum şi cu departamentul de prelucrarea semnalelor şi comunicaţii de la ENST-Bretagne, Brest.

Valoarea ştiinţifică a rezultatelor obţinute este certificată de hotărârea conducerii grupului SCIP de a încredinţa coordonarea cercetărilor europene în domeniul compresiei de imagini echipei noastre, precum şi de celelalte colaborări internaţionale, specificate mai sus. Această valoare este atestată şi de acceptarea unor articole elaborate de către membrii echipei de cercetare, pe tema grantului, la câteva conferinţe internaţionale şi reviste importante. De asemenea a fost susţinută o teză de doctorat având ca subiect compresia:

Florin Dărăban: Contribuţii la modulaţia codată trellis multi-dimensională folosită pentru realizarea modemurilor de bandă vocală, Conducător ştiinţific: Prof. dr. ing. Miranda Naforniţă, ftp://tc-gw.etc.utt.ro/pub/tc/cercetare/teze_doctorat/cmdtcm.pdf .

După cum s-a arătat deja membrii echipei noastre de cercetare s-au preocupat în permanenţă de valorificarea cercetărilor realizate. Rezultatele câtorva dintre acestea au fost publicate în cel de al doilea an al grantului. În continuare se prezintă un tabel conţinând cele mai importante dintre aceste publicaţii.

1	A Statistical Analysis of Two Classes of Time-Frequency Representations		A. Isar, D. Isar, M. Bianu	Facta Universitatis, vol. 16, no. 1, April, 2003, pp. 115-134 ftp://tc-gw.etc.utt.ro/pub/tc/cercetare/articole/satctfr2003.pdf
2	A New Best Wavelet's Mother Searching Algorithm		D. Isar, A. Isar	Revue roumaine des sciences techniques, serie Électrotechn. et energetique, Tome 47, vol. 3, 2002, pp. 461-467. ftp://tc-gw.etc.utt.ro/pub/tc/cercetare/articole/nbwmsa2002.pdf
3	A New Discrete Wavelet Transform		A. Isar, D. Isar	Revue roumaine des sciences techniques, serie Électrotechn. et energetique, Tome 47, vol. 3, 2002, pp. 411-415. ftp://tc-gw.etc.utt.ro/pub/tc/cercetare/articole/ndwt2002.pdf
4	Digital Watermarking of Still Images using the Discrete Wavelet Transform	Corina Nafornita, A. Isar		Buletinul ştiinţific al UPT tom 48 (62) Electronică şi Telecomunicaţii, fascicula 1-2, 2003, pp.82-87. ftp://tc-gw.etc.utt.ro/pub/tc/cercetare/articole/dwsiudwt2003.pdf
5	Adaptive de-noising of low SNR signals		D. Isar, A. Isar	Proceedings of International Conference on Wavelet Analysis Applications, ICWAA2003, 29-31, May 2003, Chongqing, P.R.China ftp://tc-gw.etc.utt.ro/pub/tc/cercetare/articole/adlsnrs2003.pdf
6	Le débruitage des images SAR		A. Isar, A. Quinquis, M. Legris	Actes de la journee thematique Radar et Environement marin, 10 juin, 2003, ENST-Bretagne, France. ftp://tc-gw.etc.utt.ro/pub/tc/cercetare/articole/disar2003.pdf
7	Adaptive denoising of very low SNR signals		Isar, J._M. Boucher	Proceedings of International Conference SMMSP 2003, 13-14 september, Barcelona, Spain. ftp://tc-gw.etc.utt.ro/pub/tc/cercetare/articole/sdvlsnr2003.pdf
8	Denoising SAR Images		M. Kovaci, D. Isar, A. Isar	Proceedings of International Symposium SCS’2003, Iasi, July, 10-11, 2003, pp. 281-284 ftp://tc-gw.etc.utt.ro/pub/tc/cercetare/articole/dsari2003.pdf

Prima lucrare, publicată într-o revistă de prestigiu din Serbia, face analiza statistică a mai multor reprezentări timp-frecvenţă, printre care şi transformarea wavelet discretă, folosită cu predilecţie, în aplicaţiile de compresie. Este accentuat caracterul decorelator al acestei transformări. Următoarele doua lucrări sunt publicate în cea mai reputată revistă ştiinţifică din România. Prima dintre ele se referă la o metodă de optimizare a compresiei semnalelor unidimensionale, prin selectarea adaptivă a parametrilor tansformării wavelet discretă. Se dau exemple de compresie a electrocardiogramelor. Optimizarea se realizează prin alegerea celei mai bune funcţii wavelet mamă, pentru fiecare dintre segmentele electrocardiogramei. Această “acordare” a transformării ortogonale cu caracteristicile semnalului de prelucrat este foarte utilă, deoarece rezultatele compresiei (factor de compresie, distorsiuni de reconstrucţie) se dovedesc foarte dependente de alegerea funcţiei wavelet mamă. Cea de a treia lucrare îşi propune să mărească performanţele transformării wavelet discretă, atunci când aceasta se utilizează la îmbunătăţirea raportului semnal pe zgomot respectiv la watermark-are. În acest scop se propune utilizarea unei noi transformări wavelet, denumită transformarea wavelet discretă cu diversitate îmbunătăţită. Această nouă transformare este mult mai puţin dependentă de semnalul de prelucrat. Este o transformare redondantă, care permite aplicarea metodelor de prelucrare statistică a semnalelor, după calculul său, în aplicaţii cum sunt îmbunătăţirea raportului semnal pe zgomot, sau watermark-area.

Cea de a patra lucrare prezintă o metodă de watermark-are, bazată pe folosirea transformării wavelet discretă. Se dovedeşte, pe baza unor exemple, că metoda propusă este mai robustă decât alte metode de acelaşi tip. În lucrarea a cincea se prezintă o metodă de îmbunătăţire a raportului semnal pe zgomot, bazată pe utilizarea transformării wavelet discrete, propunându-se o nouă metodă de filtrare în domeniul acestei transformate. Această lucrare a fost selecţionată pentru publicarea într-o carte, prezentată în anexa 1.

Ultimele trei lucrări sunt dedicate metodelor de îmbunătăţire a raportului semnal pe zgomot, bazate pe folosirea transformării wavelet discretă cu diversitate îmbunătăţită, amintită mai sus. Lucrarea cu numărul 6 prezintă o metodă de îmbunătăţire a raportului semnal pe zgomot a imaginilor de tip SONAR, afectate de zgomot multiplicativ de tip speckle. Exemplul prezentat se referă la imaginea unei nave, eşuată în apropierea localităţii Brest, în anul 1917. Această imagine a fost obţinută de la Institutul de cercetări marine al armatei franceze, GESMA. Calitatea prelucrării este superioară rezultatelor care pot fi obţinute aplicând metode clasice de creştere a raportului semnal pe zgomot. În cea de a şaptea lucrare se propune o nouă metodă de creştere a raportului semnal pe zgomot care poate fi folosită într-un receptor digital de ultimă generaţie. Metoda este deosebit de utilă în cazul semnalelor puternic perturbate în canalul de comunicaţii. Utilizarea acestei metode în cooperare cu tehnici performante de codare a canalului permite scăderea raportului semnal pe zgomot sub 0 dB. Ultima lucrare reia metoda de îmbunătăţire a raportului semnal pe zgomot, prezentată în lucrarea a şasea şi face o analiză a performanţelor acesteia, folosind în acest scop imagini sintetice. Trebuie menţionat că metodele prezentate în lucrările amintite mai sus, precum şi programele de simulare a acestor metode, au fost incluse în îndrumătoarele de lucrări de laborator de la disciplinele Prelucrarea numerică a semnalelor şi Theorie des ondelettes, care se predau studenţilor de la ciclurile de studii aprofundate Prelucrarea numerică a semnalelor şi Traitement du signal, care se desfăşoară în Departamentul Comunicaţii al Facultăţii de Electronică şi Telecomunicaţii, departament în care îşi desfăşoară activitatea majoritatea membrilor echipei noastre de cercetare.

Cea de a treia şi ultima etapă a grantului CNCSIS „Algoritmi optimali de compresie a datelor pentru transmisiuni numerice” s-a intitulat „Studiul tehnicilor de compresie a secvenţelor de imagini” şi s-a desfăşurat în anul 2004. Pe baza experienţei dobândite în cea de a doua etapă, în compresia imaginilor, în cea de a treia etapă a grantului s-a urmărit utilizarea teoriei funcţiilor wavelet la compresia secvenţelor de imagini. Acest obiectiv este foarte modern, ţinând seama de faptul că la ora actuală este în curs de finalizare noul standard de compresie a imaginilor statice, JPEG-2000, care implementează metode bazate pe teoria funcţiilor wavelet şi că probabil profitând de experienţa câştigată cu acest standard şi viitoarele variante de standard MPEG (cel care se referă la compresia secvenţelor de imagini) vor face apel la această teorie. A fost studiat standardul MPEG. Metodele de compresie ale imaginilor, în care se folosesc funcţii wavelet bidimensionale separabile sau nu, se pot aplica şi la compresia secvenţelor de imagini dacă acestea sunt considerate şiruri de imagini statice. Mai mult, pot fi asociate şi tehnici de codare diferenţială, profitând de gradul mare de redundanţă al imaginilor naturale. Dar cele mai eficiente, în cazul secvenţelor de imagini, par tehnicile de compresie bazate pe utilizarea funcţiilor wavelet tridimensionale. Acestea depind atât de coordonatele geometrice cât şi de timp.

A fost achiziţionat şi testat un astfel de codec, numit de către autorii săi Levent Oktem şi Rusen Oktem, de la Universitatea Tehnica din Tampere, UMUT, performanţele sale fiind comparate cu cele ale celor mai populare produse de acest tip.

Datorită celui de al doilea pas, o astfel de compresie realizează în acelaşi timp şi o îmbunătăţire a raportului semnal pe zgomot al imaginii de prelucrat. Această metodă de îmbunătăţire a raportului semnal pe zgomot este foarte modernă şi poate fi utilizată atât pentru imagini perturbate aditiv cât şi multiplicativ. Ultimul este cazul imaginilor de radiolocaţie. Dupa cum s-a arătat deja membrii echipei noastre de cercetare s-au preocupat în permanenţă de valorificarea cercetărilor realizate. Rezultatlele câtorva dintre acestea au fost publicate în ultimul an al grantului. În continuare se prezintă un tabel conţinând cele mai importante dintre aceste publicaţii.

1	Débruitage des images SAR : Application de la TODDE (Transformée en Ondelettes Discrète à Diversité enrichie)	Alexandru ISAR, André QUINQUIS, Michel LEGRIS, Dorina ISAR	Publicata in Revue scientifique et technique de la defense, Paris, France. ftp://tc-gw.etc.utt.ro/pub/tc/cercetare/articole/isar1.pdf
2	A New Speech Compression Method	Miranda Naforniţă, Alexandru Isar, Dorina Isar	Acceptata pentru publicare in Facta Universitatis, Nis. ftp://tc-gw.etc.utt.ro/pub/tc/cercetare/articole/isar2.pdf
3	Le débruitage des images par filtrage dans le domain de la Transformee en Ondelettes Discrete a Diversite Enrichie	A. Isar, D. Isar	Acceptata pentru publicare in Revue roumaine des sciences techniques, serie Électrotechn. et energetique.
4	Denoising Over-Sampled Signals	A.Quinquis, A. Isar, D. Isar	Buletinul ştiinţific al UPT tom 49 (63), Electronică şi Telecomunicaţii, fascicula 1-2, 2004, pp. 110-113 ftp://tc-gw.etc.utt.ro/pub/tc/cercetare/articole/isar3.pdf
5	Polynomial Approximation of Signals Corrupted by Noise	D. Isar, A. Isar	Proceedings of International Conference OPTIM’04, Brasov, May, 20-21, 2004, vol.IV, pp. 153-158. ftp://tc-gw.etc.utt.ro/pub/tc/cercetare/articole/isar5.pdf
6	Lossy Data Compression Using Wavelets	I. Naforniţă, A. Isar	Proceedings of International Conference Communications 2004, Bucharest, June, 3-4, 2004, Round table: New technologies and trends in IT and Communications, under the aegis of the Romanian Academy of Technical Sciences, 28-39 . ftp://tc-gw.etc.utt.ro/pub/tc/cercetare/articole/isar6.pdf

Prima lucrare propune o nouă tehnică de reducere a zgomotului care perturbă secvenţele de imagini de radiolocaţie, bazată pe teoria funcţiilor wavelet, fază necesară înaintea compresiei acestora. Cea de a doua lucrare reprezintă o sinteză a principalelor rezultate obţinute în primul an al acestui grant. Cea de a treia lucrare propune o alternativă la metoda propusă în prima lucrare. Cea de a patra lucrare face o particularizare a metodei propuse în prima lucrare, la cazul semnalelor unidimensionale folosite în comunicaţii. O altă variantă de îndepărtare a zgomotului care perturbă semnalele de comunicaţii este prezentată în cea de a cincea lucrare. În sfârşit ultima lucrare reprezintă o sinteză a tuturor rezultatelor obţinute pe durata celor trei ani de desfăşurare a acestui grant.

Anexa 1.

World Scientific Publishing will be publishing a new book on wavelet and its applications. For more purchase information, please refer to the website: http://www.wspc.com/books/compsci/5251.html

WAVELET ANALYSIS AND ITS APPLICATIONS

(In 2 Volumes)

Proceedings of the Third International Conference, Chongqing, P R China, 29 - 31 May 2003

edited by

Jian Ping Li, Jing Zhao (Logistical Engineering University, P R China), Victor Wickerhauser (Washington University, USA), Yuan Yan Tang (Hong Kong Baptist University), John Daugman (University of Cambridge, UK) & Lizhong Peng (Peking University, P R China)

This book captures the essence of the current state of research in wavelet analysis and its applications, and identifies the changes and opportunities - both current and future - in the field. Distinguished researchers such as Prof John Daugman from Cambridge University and Prof Victor Wickerhauser from Washington University present their research papers.

Contents: Volume 1: Accelerating Convergence of Monte Carlo Simulations and Measuring Weak Biosignals Using Wavelet Threshold DeNoising (M V Wickerhauser); One of Image Compression Methods Based on Biorthogonal Wavelet Transform and Lbg Algorithm (J-N Lin et al.); A Video Watermaking Algorithm Using Fast Wavelet (J Zhang et al.); Divergence of Multiple Fourier Series of Functions which Equal Zero on Some Set (I L Bloshanskii); Sequence Images Data Fusion Based on Wavelet Transform Approach (H-J Tao et al.); Radar Detection of Minimum Altitude Flying Targets Based on Wavelet Transforms (H-P Li et al.); Precursors of Engine Failures Revealed by Wavelet Analysis (I M Dremin); Volume 2: Demodulation by Complex-Valued Wavelets for Stochastic Pattern Recognition: How Iris Recognition Works (J Daugman); Wavelets and Image Compression (V A Nechitailo); Fast Wavelet-Based Video Codec and its Application in an IP Version 6-Ready Serverless Videoconferencing (H L Cycon et al.); On a Class of Optimal Wavelets (N A Strelkov & V L Dol'nikov); A Wavelet-Based Digital Watermarking Algorithm (H Q Sun et al.); Research of the Gyro Signal De-Noising Method Based on Stationary Wavelets Transform (J-C Guo et al.); Adaptive De-Noising of Low SNR Signals (D Isar & A Isar); Analysis of DLA-Process with Gravitational Interaction of Particles and Growing Cluster (A Loskutov et al.); and other papers.

Readership: Graduate students, academics and researchers in computer science and engineering.

1000pp (approx.)

Pub. date: Scheduled Summer 2003