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Avançada


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Título: UM MÉTODO PARA A COMPRESSÃO DE DADOS VOLUMÉTRICOS BASEADO NA TRANSFORMADA DO COSSENO LOCAL
Autor: ANSELMO CARDOSO DE PAIVA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  MARCELO GATTASS - ORIENTADOR
LUIZ CARLOS PACHECO RODRIGUES VELHO - COORIENTADOR

Nº do Conteudo: 2784
Catalogação:  29/07/2002 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=2784@1
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.2784

Resumo:
As Técnicas de visualização volumétrica apresentam dois clássicos problemas computacionais: necessidade de longo tempo de execução e grande consumo de memória. A popularização das aplicações distribuídas tem despertado um crescente interesse no tratamento dos problemas de grande consumo de memória. Esse problema é fundamental também para garantir o acesso às técnicas de visualização volumétrica em máquinas com pequena capacidade de memória. Nesta tese, propomos um método para a compressão de dados volumétricos baseado na utilização da transformada do cosseno local.Esse método é apropiado ao desenvolvimento de técnicas de visualização volumétrica basedas na estrutura do dado comprimido.A transformada do cosseno local apresenta a capacidade de possibilitar altas taxas de compressão com a minimização do erro de reconstrução, possibilitando a reconstrução local do volume. Neste trabalho, são apresentados os resultados obtidos com a compressão de volumes reais, estimando a influência dos parâmetros dométodo de compressão, investigando as possibilidades de adptação da partição do volume às suas características de frequencias e estimando a capacidade de compressão e os erros introduzidos neste processo.

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