Introducción: presentamos una versión revisada y adaptada de la investigación sobre la Optimización de la Transformada Wavelet Adaptativa para la Codificación de Video de Alta Eficiencia. El objetivo es sustituir o complementar la transformada discreta del coseno DCT que utiliza HEVC por una estrategia basada en wavelets seleccionadas de forma dinámica para cada fotograma, con la intención de mejorar la eficiencia de compresión y la calidad perceptual reduciendo artefactos de bloqueado y mejor representando texturas complejas.

Antecedentes: HEVC emplea DCT por su eficiencia histórica, pero presenta limitaciones al representar detalles de alta frecuencia y transiciones abruptas. Las transformadas wavelet ofrecen compactación de energía a múltiples resoluciones y son capaces de representar bordes y texturas con mayor fidelidad. Investigaciones previas ensayaron bases wavelet fijas en códecs, pero la selección adaptativa por contenido suele ser costosa en tiempo de cómputo. En este trabajo proponemos un marco computacionalmente eficiente para selección dinámica de wavelets sin sacrificar rendimiento en tiempo real.

Método propuesto: AWTO-HEVC integra tres componentes clave. Biblioteca de bases wavelet: un repositorio con familias Daubechies db4 y db8, Symlets sym4 y sym8, Coiflets coif4 y coif8, precomputadas para varios niveles de descomposición. Análisis de contenido y similitud: cada fotograma es analizado para extraer un vector de características F que describe suavidad, densidad de bordes y energía direccional usando filtros Gabor 2D, entropía y varianza. Selección basada en aprendizaje: un clasificador SVM con kernel RBF, entrenado offline sobre un conjunto amplio de fotogramas, mapea F a la base wavelet óptima, permitiendo selección rápida durante la codificación. Optimización mediante regularización Lagrangiana: tras la transformada wavelet se aplica una regularización que minimiza el error de reconstrucción y la complejidad de los coeficientes. Función objetivo: L(x, lambda) = ||R(x) - x*||^2 + lambda ||x||^2 donde R(x) representa la transformada seguida de cuantización y reconstrucción, x es la señal original y x* la reconstruida. El parámetro lambda se ajusta dinámicamente según el bitrate objetivo para fomentar la esparsidad y mejorar la compresión.

Diseño experimental e implementación: AWTO-HEVC fue comparado con la implementación base de HEVC usando secuencias estándar como Speed, Foreman y Basketball a 720p y 1080p. Las métricas fueron PSNR, SSIM y bitrate a distintos niveles QP. El entorno de pruebas incluyó un equipo con Intel Core i7-8700K, 32 GB RAM y GPU NVIDIA GeForce RTX 2080. El SVM se entrenó offline en un servidor dedicado; para escenarios de escalado se plantea entrenamiento distribuido en clusters GPU y uso de servicios cloud.

Resultados: a QP 28 AWTO-HEVC obtuvo una mejora media de PSNR de 1.2 dB y de SSIM de 0.03 frente a HEVC, con una reducción de bitrate aproximada del 5 al 8% manteniendo calidad visual similar. La selección mediante SVM añade una sobrecarga mínima en tiempo de codificación, inferior al 1 por ciento. Estos resultados indican que la selección adaptativa de wavelets combinada con regularización Lagrangiana consigue un mejor compromiso entre tasa y calidad, especialmente en escenas con texturas complejas.

Discusión técnica: la clave es adaptar la base de transformación al contenido de cada fotograma. El uso de SVM con kernel RBF permite modelar relaciones no lineales entre las propiedades del fotograma y la base óptima. La regularización penaliza coeficientes complejos, favoreciendo representaciones escasas que facilitan la compresión. Comparado con enfoques de machine learning más pesados, centrar el aprendizaje en la selección de la base reduce la complejidad computacional y mantiene factible la operación en tiempo real.

Escalabilidad y trabajo futuro: el marco es extensible añadiendo familias de wavelets o integrando transformadas aprendidas. Se explorará la combinación con preprocesado adaptativo de resolución por contenido y la integración con códecs emergentes que incorporen técnicas de inteligencia artificial. Para el entrenamiento a gran escala se evaluarán estrategias de distribución en GPU y servicios cloud como AWS y Azure para acelerar la fase de aprendizaje y facilitar la actualización del modelo.

Aplicaciones y ventajas prácticas: AWTO-HEVC ofrece beneficios claros para transmisión en streaming, almacenamiento eficiente y entornos móviles con limitación de ancho de banda. Una reducción de bitrate del 5 al 8% implica menos consumo de red y mejores tiempos de carga para plataformas de video, y menor ocupación de almacenamiento en dispositivos. La técnica es especialmente valiosa en escenarios donde la fidelidad visual es crítica y los patrones texturales son variados.

Sobre Q2BSTUDIO: Q2BSTUDIO es una empresa de desarrollo de software especializada en aplicaciones a medida y software a medida, con experiencia en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud. Ofrecemos soluciones integrales que van desde la creación de agentes IA y modelos de ia para empresas hasta proyectos de inteligencia de negocio y visualización con power bi. Nuestro equipo combina experiencia en desarrollo, investigación en algoritmos de compresión y capacidades de despliegue en nube para entregar productos comerciales robustos.

Servicios relevantes para este proyecto: en Q2BSTUDIO podemos apoyar la integración de AWTO-HEVC en pipelines de producción, proporcionar servicios de formación y despliegue de modelos y ofrecer infraestructuras escalables en nube. Si su organización precisa apoyo en el desarrollo de sistemas basados en inteligencia artificial consulte nuestra oferta de servicios de IA visitando soluciones de inteligencia artificial o para arquitectura de nube y procesamiento distribuido revise nuestros servicios cloud AWS y Azure. También brindamos experise en ciberseguridad y pentesting para proteger pipelines de vídeo y modelos, servicios de inteligencia de negocio y dashboards con Power BI, y automatización de procesos para optimizar flujos de codificación y transcodificación.

Palabras clave y posicionamiento: aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA, power bi. Estas palabras reflejan nuestras capacidades y ayudan a conectar esta investigación con soluciones prácticas que ofrecemos en Q2BSTUDIO.

Conclusión: la Optimización de la Transformada Wavelet Adaptativa para HEVC demuestra una vía efectiva para mejorar la compresión de vídeo mediante selección dinámica de bases y regularización Lagrangiana. AWTO-HEVC combina ventajas de las wavelets y técnicas de aprendizaje automático para ofrecer ganancias reales en tasa y calidad. Q2BSTUDIO está preparada para llevar esta investigación al ámbito productivo mediante desarrollo de software a medida, integración de modelos de IA y despliegue seguro en la nube.