THADEU DAS NEVES CONTI

Resumo

Has graduation at Física (Bacharelado) by Pontifícia Universidade Católica de São Paulo (1979) , master's at Tecnologia Nuclear by Universidade de São Paulo (1983) and Ph.D. at Engenharia Mecânica by Universidade de São Paulo (2006) . Currently is of Comissão Nacional de Energia Nuclear, Livre of Universidade de São Paulo, Membro de comitê assessor of (FAPESP) Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, Membro de comitê assessor of Comissão Nacional de Energia Nuclear, Revisor de periódico of Revista Internacional de Ciências e Revisor de periódico of Revista Ciência, Tecnologia & Ambiente. Has experience in the area of Nuclear Engineering , with emphasis on Combustível Nuclear. Focused, mainly, in the subjects: Simulação Numérica, Modelagem Matemática, Escoamento Bifásico. (Text obtained from the Currículo Lattes on November 29th 2021)


Possui graduação em Física (Bacharelado) pela Pontifícia Universidade Católica de São Paulo(1979), mestrado em Tecnologia Nuclear pela Universidade de São Paulo(1983) e doutorado em Engenharia Mecânica pela Universidade de São Paulo(2006). Atualmente é Pesquisador do Comissão Nacional de Energia Nuclear, Professor da Pós Graduação da Universidade de São Paulo, Membro de comitê assessor da (FAPESP) Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, Membro de comitê assessor do Comissão Nacional de Energia Nuclear, Revisor de periódico da Revista Internacional de Ciências e Revisor de periódico da Revista Ciência, Tecnologia & Ambiente. Tem experiência na área de Engenharia Nuclear, com ênfase em Combustível Nuclear. Atuando principalmente nos seguintes temas:Simulação Numérica, Modelagem Matemática, Escoamento Bifásico. (Texto extraído do Currículo Lattes em 29 nov. 2021)

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  • Artigo IPEN-doc 26677
    Pixel-position-based lossless image compression algorithm
    2019 - CABRAL, EDUARDO L.L.; SABUNDJIAN, GAIANE; CONTI, THADEU das N.
    In this paper we present a novel lossless image compression method that is very simple and fast. The method uses linear prediction followed by arithmetic coding. Different prediction functions are used to estimate the intensity of image pixels. Two variants of the prediction algorithm are presented. One variant uses two different prediction functions and the other uses three different prediction functions. The position of the pixel in the image determines which prediction function is used. The method can be applied for images of any size and of high bit-depths. Standard images available in the literature are used to test the method. The compression ratios obtained with the proposed method are compared with the compression ratios obtained with the JPEG-LS and JPEG2000 methods and the results are satisfactory.