Um estudo sobra a influência das famílias wavelets na compressão de imagem
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2004 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF) |
Texto Completo: | https://app.uff.br/riuff/handle/1/17883 |
Resumo: | Uncompressed multimedia data as graphics, audio and video require a considerable storage capacity and transmission bandwidth on telecommunications systems. In despite of the development of the storage technology, high performance of processors and digital communication systems, the demand for these technologies is higher than the available capacity. Nowadays, the growth of multimedia-based web applications need more efficient ways to encode signals and images. So data compression is important to storage and communication technology. One of the promissing techniques is the Wavelet compression, now used by the image format file JPEG 2000. This work seeks to describe the Wavelet image compression technique. We will see some Wavelet family bases like Haar, Daubechies, Biorthogonal, Coiflets and Symlets. They are used to compress a group of images. The target of the work is to define which bases present the best and the worst compression quality, through qualitative and quantitative avaliation functions: Root Mean Square Error (RMSE), Sign Noise Ratio (SNR) and Peak Sign Noise Ratio (PSNR). |
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Um estudo sobra a influência das famílias wavelets na compressão de imagemCiência da computaçãoProcessamento de imagemWavelets (matematica)Teoria dos númerosCompressão de imagemTécnicas digitaisAnálise de FourierAnálise de WaveletTransformada de Wavelet DiscretaDWTImage compressionFourier analysisWavelet analysisDiscrete Wavelet TransformCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO::COMPUTABILIDADE E MODELOS DE COMPUTACAOUncompressed multimedia data as graphics, audio and video require a considerable storage capacity and transmission bandwidth on telecommunications systems. In despite of the development of the storage technology, high performance of processors and digital communication systems, the demand for these technologies is higher than the available capacity. Nowadays, the growth of multimedia-based web applications need more efficient ways to encode signals and images. So data compression is important to storage and communication technology. One of the promissing techniques is the Wavelet compression, now used by the image format file JPEG 2000. This work seeks to describe the Wavelet image compression technique. We will see some Wavelet family bases like Haar, Daubechies, Biorthogonal, Coiflets and Symlets. They are used to compress a group of images. The target of the work is to define which bases present the best and the worst compression quality, through qualitative and quantitative avaliation functions: Root Mean Square Error (RMSE), Sign Noise Ratio (SNR) and Peak Sign Noise Ratio (PSNR).Dados de multimídia como gráficos, áudio e vídeo não comprimidos necessitam de uma considerável capacidade de armazenamento e banda de transmissão nos sistemas de telecomunicações. Apesar do desenvolvimento da tecnologia de armazenamento, alto desempenho dos processadores e dos sistemas de comunicação digital, a demanda por essas tecnologias é maior que a capacidade disponível. O crescimento atual das aplicações WWW baseadas em multimídia precisam de formas mais eficientes de codificação de sinais e imagens. Assim a compressão de dados é importante para o armazenamento e a comunicação de informações. Uma das mais promissoras técnicas é a compressão Wavelet, atualmente já adotado no formato JPEG 2000. Esse trabalho visa descrever a técnica de compressão de imagem por Wavelet. Veremos algumas famílias de bases Wavelet como as bases de Haar, Daubechies, Biorthogonal, Coiflets e Symlets. Elas são usadas para compressão de um conjunto de imagens. O alvo do trabalho é definir quais bases apresentam a melhor e a pior qualidade de compressão, através da avaliação qualitativa e quantitativa usando funções: Erro Médio Quadrático (RMSE), Relação Sinal Ruído (SNR) e da Relação Sinal Ruído de Pico (PSNR).Programa de Pós-Graduação em ComputaçãoComputaçãoConci, AuraCPF:01090879922http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4787952Y2Oliveira, Antonio Alberto Fernandes deCPF:39300900722http://lattes.cnpq.br/0316501273540746Balthazar, José ManoelCPF:39450884122http://lattes.cnpq.br/9728054402919622Fonseca, Marcello Santos da2021-03-10T20:43:00Z2008-06-062021-03-10T20:43:00Z2004-03-30info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://app.uff.br/riuff/handle/1/17883porCC-BY-SAinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)instname:Universidade Federal Fluminense (UFF)instacron:UFF2021-03-10T20:43:00Zoai:app.uff.br:1/17883Repositório InstitucionalPUBhttps://app.uff.br/oai/requestriuff@id.uff.bropendoar:21202024-08-19T11:18:42.382226Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF) - Universidade Federal Fluminense (UFF)false |
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