Quantização vetorial de imagens coloridas através do algoritmo LBG

• Autor(a) principal: Carafini, Adriano
• Data de Publicação: 2015
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/135035
• topic: Engenharia elétrica; Vector quantization; LBG; Color space; CADRG

Neste trabalho, a técnica de quantização vetorial para compressão de imagens foi implementada em linguagem C/C++, utilizando-se o algoritmo LBG (Linde-Buzo-Gray) para a obtenção de codebook. O algoritmo implementado foi aplicado a uma mesma imagem e em diferentes configurações, com o intuito de avaliar a influência do espaço de cor, método de inicialização de codebook e taxa de compressão de cada componente de cor na qualidade e nível de compressão da imagem final. A diferença mínima e máxima entre os valores de PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) obtidos nos métodos de inicialização por amostragem e splitting foram, respectivamente, de 0,01 dB e 0,84 dB. Os valores de PSNR obtidos a uma taxa de compressão de 7,95, que foi a que apresentou melhor compromisso entre distorção agregada e nível de compressão, para os espaços de cor RGB, HSV e CIE Lab foram de 28,9 dB, 32,4 dB e 32,1 dB, respectivamente. Os três canais do sistema de cor RGB apresentaram pouca diferença quanto a sensibilidade às variações das taxas de compressão. Contudo os canais V e L, correspondentes aos espaços de cor HSV e CIE Lab, respectivamente, apresentaram maior sensibilidade à quantização vetorial. Uma comparação de performance do algoritmo de quantização vetorial desenvolvido foi realizada utilizando-se o algoritmo JPG como referência. Para um mesmo nível de distorção, obteve-se, para o algoritmo JPG, razões de compressão até 4 vezes maiores que aquelas obtidas através do algoritmo LBG. E, para um mesmo nível de compressão, obteve-se valores de PSNR até 4,6 dB acima daqueles obtidos empregando-se o método implementado. Contudo, apesar da superioridade do algoritmo JPG frente ao método de quantização vetorial utilizado, o desenvolvimento desse trabalho permitiu verificar o funcionamento, vantagens e limitações do algoritmo LBG para quatização vetorial, que, invariavelmente, será a técnica utilizada em qualquer aplicação do padrão CADRG (Compressed ARC Digitized Raster Graphics).