[pt] CODIFICAÇÃO DE IMAGENS POR DECOMPOSIÇÃO EM SUB-BANDAS
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2006 |
Tipo de documento: | Outros |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) |
Texto Completo: | https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8635@1 https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8635@2 http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.8635 |
Resumo: | [pt] Este trabalho aborda o problema da compressão de imagens explorando a técnica de codificação por sub-bandas(SBB). Como estrutura básica, usada na primeira parte do trabalho, tem-se a divisão da imagem em 16 sub-bandas buscando replicar os resultados de woods [1]. As componentes das 16 SBB são quantizadas e codificadas, e bits são alocados às SBB usando como critério a minimização do erro médio quadrático. Os quantizadores são projetados segundo uma distribuição Gaussiana Generalizada. Neste processo de codificação, a sub-banda de mais baixa freqüência é codificada com DPCM, enquanto as demais SBB são codificadas por PCM. Como inovação, é proposto o uso do algoritmo de Lempel-Ziv na codificação sem perdas (compactação) das sub-bandas quantizadas. Na compactação são empregados os algoritmos de Huffman e LZW (modificação do LZA). Os resultados das simulações são apresentados em termos da taxa (bits/pixel) versus relação sinal ruído de pico e em termos de analise subjetiva das imagens reconstruídas. Os resultados obtidos indicam um desempenho de compressão superior quanto o algoritmo de Huffman é usado, comparado com o algoritmo LZW. A melhoria de desempenho, na técnica de decomposição em sub-bandas, observada com o algoritmo de Huffman foi superior (2dB acima). Todavia, tendo em vista as vantagens da universalidade do algoritmo de Lempel-Ziv, deve-se continuar a investigar o seu desempenho implementado de forma diferente do explorado neste trabalho. |
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[pt] CODIFICAÇÃO DE IMAGENS POR DECOMPOSIÇÃO EM SUB-BANDAS [en] SUB-BAND IMAGE CODING [pt] ALGORITMO[pt] CODIFICACAO[pt] SUB-BANDA[en] ALGORITHM[en] CODE NUMBERING[en] SUB-BAND[pt] Este trabalho aborda o problema da compressão de imagens explorando a técnica de codificação por sub-bandas(SBB). Como estrutura básica, usada na primeira parte do trabalho, tem-se a divisão da imagem em 16 sub-bandas buscando replicar os resultados de woods [1]. As componentes das 16 SBB são quantizadas e codificadas, e bits são alocados às SBB usando como critério a minimização do erro médio quadrático. Os quantizadores são projetados segundo uma distribuição Gaussiana Generalizada. Neste processo de codificação, a sub-banda de mais baixa freqüência é codificada com DPCM, enquanto as demais SBB são codificadas por PCM. Como inovação, é proposto o uso do algoritmo de Lempel-Ziv na codificação sem perdas (compactação) das sub-bandas quantizadas. Na compactação são empregados os algoritmos de Huffman e LZW (modificação do LZA). Os resultados das simulações são apresentados em termos da taxa (bits/pixel) versus relação sinal ruído de pico e em termos de analise subjetiva das imagens reconstruídas. Os resultados obtidos indicam um desempenho de compressão superior quanto o algoritmo de Huffman é usado, comparado com o algoritmo LZW. A melhoria de desempenho, na técnica de decomposição em sub-bandas, observada com o algoritmo de Huffman foi superior (2dB acima). Todavia, tendo em vista as vantagens da universalidade do algoritmo de Lempel-Ziv, deve-se continuar a investigar o seu desempenho implementado de forma diferente do explorado neste trabalho. [en] This work focus on the problem of image compression, with exploring the techniques of subband coding. The basic structure, used in the sirst part of this tesis, encompass the uniform decomposition of the image into 16 subbands. This procedure aims at reproducing the reults of Woods [1]. The component of the 16 subbands are quatized and coded and bits are optimally allocated among the subbands to minimize the mean-squared error. The quantizers desingned match the Generelized Gaussian Distribuition, which model the subband components. In the coding process, the lowest subband is DPCM coded while the higher subbands are coded with PCM. As an innovation, it is proposed the use of the algorithm LZW for coding without error (compaction) the quantized subbands. In the compactation process, the Huffamn and LZW algorithms are used. The simulation results are presented in terms of rate (bits/pel) versus peak signal-to-noise and subjective quality. The performance of the subband decomposition tecnique obtained with the Huffamn´s algorithm is about 2dB better than that obtained with the LZW. The universality of the Lempel-Ziv algorithm is, however, an advantage that leads us to think that further investigation should still be pursued.MAXWELLWEILER ALVES FINAMOREWEILER ALVES FINAMOREEDMAR DA COSTA VASCONCELLOS2006-07-05info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/otherhttps://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8635@1https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8635@2http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.8635porreponame:Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)instacron:PUC_RIOinfo:eu-repo/semantics/openAccess2018-10-10T00:00:00Zoai:MAXWELL.puc-rio.br:8635Repositório InstitucionalPRIhttps://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/ibict.phpopendoar:5342018-10-10T00:00Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)false |
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