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http://cicese.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1007/2314| Compresión de imágenes mediante la transformada de ondículas y cuantización vectorial con bibliotecas de resolución múltiple Image compression using wavelet transform and vector quantization with multiresolution codebooks | |
| Lucio Andrade Cetto | |
| Ciro Andres Martinez Garcia Moreno | |
| Acceso Abierto | |
| Atribución | |
| Optical fiber,Quantum optical communication,Aplicaciones satelitales,Estados ópticos cuánticos,Lazo de Costas,Fibra óptica,Comunicación óptica cuántica,Optical quantum states,Costas loop,Satellites applications | |
| La compresión es esencial para aplicaciones como transmisión de imágenes y su almacenamiento en base de datos. En este trabajo se aborda un esquema de compresión propuesto recientemente que toma en cuenta las características psico-visuales tanto en el dominio del espacio como en el de la frecuencia. Este nuevo método utiliza la transformada de ondículas para obtener un conjunto de sub-imágenes ortonormales; la imagen original es descompuesta a escalas diferentes utilizando una estructura piramidal. La descomposición se lleva por separado en la dirección vertical y horizontal manteniendo constante el número de pixeles necesarios para describir la imagen. Como segundo paso, se propone una cuantización vectorial con bibliotecas de resolución múltiples para aprovechar las características estadísticas individuales de cada una de las sub-imágenes de la estructura piramidal. Para el diseño de bibliotecas de vectores se consideró el algoritmo de Linde- Buzo-Gay utilizando como conjunto de entrenamiento una base de datos de 32 imágenes naturales. Se resuelve el problema de asignación de bits mediante el error esperado obtenido durante la construcción de bibliotecas. Se comparan y se presentan resultados de evaluaciones subjetivas y objetivas del esquema propuesto. Finalmente, se propone y se diseña un simulador de compresor de imágenes implementado en una estación de trabajo como una herramienta útil para el diseño y evaluación de algoritmos de compresión de imágenes. Image compression is essential for a variety of applications such as image transmission and storage in data bases. A compression scheme recently proposed, which takes into account psychovisual features both in the space and frequency domains, is undertaken. This new method uses wavelet transform in order to obtain a set of orthonormal sub-images; the original image is partitioned at different scales using a pyramidal structure. The decomposition is performed separately in horizontal and vertical modes, keeping the number of pixels needed to describe the image constant. As a second step, a vectorial quantization with multi-resolution codebooks is proposed, to take advantage of the individual statistical features of each of the sub-images of the pyramidal structure. The Linde-Buzo-Gray algorithm has been considered for the design of vector codebooks using a database of 32 natural images as a training set. The bit allocation problem is solved with the aid of the expected error obtained during the construction of the vector codebooks, subjective and objective evaluation results of the proposed scheme are presented and compared. Finally, an image compressor simulator implemented in, a workstation is proposed and designed as a useful tool for design and evaluation of image compression algorithms. | |
| CICESE | |
| 1994 | |
| Tesis de maestría | |
| Español | |
| Andrade Cetto, L.1994.Compresión de imágenes mediante la transformada de ondículas y cuantización vectorial con bibliotecas de resolución múltiple.Tesis de Maestría en Ciencias.Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada, Baja California.83 pp. | |
| TECNOLOGÍA DE LAS TELECOMUNICACIONES | |
| Aparece en las colecciones: | Tesis - Electrónica y Telecomunicaciones |
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