Uma nova abordagem para o design e a simulação da compressão de imagens SPIHT
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Recentemente, a compressão de imagens é uma das principais preocupações no domínio do processamento de imagens. A compressão de imagens com perdas é necessária para diminuir a necessidade de armazenamento e melhorar a taxa de transferência de dados. Uma das melhores técnicas de compressão de imagens é a transformada de Wavelet. A Transformada de Wavelets utiliza uma grande variedade de wavelets para a decomposição de imagens. As técnicas de codificação mais avançadas, como a EZW (Embedded Zero tree Wavelet), a SPIHT (Set Partitioning In Hierarchical Trees) e a WDR (Wavelet Di...
Recentemente, a compressão de imagens é uma das principais preocupações no domínio do processamento de imagens. A compressão de imagens com perdas é necessária para diminuir a necessidade de armazenamento e melhorar a taxa de transferência de dados. Uma das melhores técnicas de compressão de imagens é a transformada de Wavelet. A Transformada de Wavelets utiliza uma grande variedade de wavelets para a decomposição de imagens. As técnicas de codificação mais avançadas, como a EZW (Embedded Zero tree Wavelet), a SPIHT (Set Partitioning In Hierarchical Trees) e a WDR (Wavelet Difference Reduction), utilizam a transformada de wavelets como base. Na minha tese, utilizei a Transformada Wavelet Discreta para melhorar a qualidade da imagem com um valor elevado de PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) e a melhor taxa de compressão numa variedade de imagens de diferentes tamanhos. A análise foi efectuada em termos de PSNR, CR (taxa de compressão) obtida e tempo necessário para a decomposição e reconstrução. Os resultados provaram que não só o valor PSNR e o CR foram atingidos a uma taxa muito elevada, como também o tempo de execução do MSPIHT (Modified Set Partitioning In Hierarchical Trees) é muito inferior ao de outras técnicas.
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