Científicos de la Carlos III crean un nuevo medio de compresión de señales

Madrid, 31 oct.- Científicos de la Universidad Carlos III de Madrid y de la Universidad del Sur de California (USC) han desarrollado un nuevo método de compresión que mejora la compactación de las señales de vídeo y que podría emplearse para estudiar el cerebro analizando las señales eléctricas que éste produce.

Los resultados de la investigación han sido merecedores del premio al mejor artículo (Best paper award) en la International Conference on Image Processing 2011 (ICIP 2011), la más importante en el campo científico del procesado de imagen y vídeo, que en esta edición había recibió 2.245 artículos de 67 países diferentes, según una nota de la Carlos III.

El trabajo ha sido realizado por Eduardo Martínez Enríquez y Fernando Díaz de María, del departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones de la Carlos III, junto a Antonio Ortega, del departamento de Ingeniería Eléctrica de la USC de Los Ángeles (EEUU).

"Los investigadores recurren a una analogía para explicar su trabajo: podemos ver cada imagen de la que se compone un vídeo como un puñado de arena extendido en el suelo, y cada 'píxel' como un grano de arena", dice la nota.

"El objetivo de una transformada para compresión es reorganizar los granos de arena en varios niveles por encima del suelo".

"Una transformada - explica Eduardo Martínez - es una herramienta matemática que permite mirar al objeto de interés desde un punto de vista alternativo, adecuado al problema que se pretende resolver. Nuestro objeto de interés es el vídeo y nuestro problema es comprimirlo, es decir, representarlo de un modo lo más compacto posible", precisa.

De hecho, "las transformadas que presentan son capaces de compactar la energía de forma más eficiente que las utilizadas hasta el momento", dice la nota.

Con su nuevo método de compresión podrían conseguir, por ejemplo, reducir el régimen binario para la transmisión de vídeo mediante 'streaming' (muy común en Internet) o la Televisión Digital Terrestre.

Otras aplicaciones que puede tener este desarrollo son la reducción del ruido de un vídeo (pues puede mejorar la calidad subjetiva de una secuencia en malas condiciones), la compresión de datos en redes de sensores, o el estudio e interpretación del comportamiento del cerebro, mediante la transformación de las señales cerebrales -muy ruidosas- en otro tipo de señales que sean más fáciles de interpretar y analizar, explica la nota.