Consultar: Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação - FEEC

Título [Principal]: Implementação de um compressor de imagens na linguagem Python usando a transformada Wavelet
Autor(es): Aurio Gonçalez Tenorio
Palavras-chave [PT]:

Compressão de imagens , Programação (Computadores) , Algoritmos , Wavelet (Matematica) ,
Titulação: Mestre em Engenharia Elétrica
Banca:
Luiz César Martini [Orientador]
Roberto de Alencar Lotufo
João Batista Tadanobu Yabuuti
José Eduardo Cogo Castanho
Resumo:
Resumo: O propósito deste trabalho é estudar e implementar um esquema compressor com perdas de imagens bidimensionais com 256 níveis de cinza utilizando a linguagem de programação Python. O software foi desenvolvido em Python, primeiro, porque é uma linguagem de programação de código aberto, e segundo, porque apresenta ferramentas adequadas ao processamento de sinais bidimensionais, dentro do pacote Numerical Python. Na simulação do modelo compressor, estaremos verificando se as técnicas estudadas e implementadas apresentam resultados satisfatórios na compressão do sinal. O objetivo é conseguir alta compressão com baixa distorção. O esquema de compressão escolhido foi um modelo de codificação por transformada onde três etapas são necessárias para comprimir uma imagem: transformada linear, quantização, e codificação por entropia. Neste contexto, a transformada wavelet é aplicada para descorrelacionar os componentes de alta freqüência dos componentes de baixa freqüência. A seguir a imagem é quantizada e codificada por entropia. Na quantização dos coeficientes, modelos de quantização escalar são simulados, incluindo quantização escalar uniforme e uniforme com zona morta. Nesta etapa, é simulado ainda, o desempenho do algoritmo EZW -Embedded Zerotree Wavelet. Finalmente, a codificação por entropia é usada com o objetivo de comprimir a imagem de modo eficiente. Os codificadores implementados incluem o código de corrida, o código de Huffman e o código aritmético. Neste trabalho, também será simulado o desempenho da codificação recursiva do sinal, técnica mais eficaz de codificação que o sinal codificado diretamente, como será demonstrado nas simulações. Será simulado também, o desempenho da transformada do sinal de média nula em contraste com a transformada do sinal original.

Abstract: The purpose of this work is to study and implement a lossy compression scheme to compress two-dimensional 256 gray-scale images under Python programming language. The software was developed using Python, first, because its an open source programming language, and second, because of the tools available to process two-dimensional signals inside the Numerical package. During the compressor model simulation, we will verify if the techniques studied and implemented present satisfactory performance when compressing the signal. The compression scheme chosen was an image-transformed model, where three steps are necessary to compress the signal, which are linear transform, quantization and entropy encoding operations. In this context, wavelet transform is applied to decorrelate the high frequencies components from the low frequencies. Next, the image is quantized and entropy encoded. During the coefficients quantization step, scalar quantization models are simulated, including uniform scalar quantization and uniform dead zone scalar quantization. In addition, we simulate the algorithm EZW - Embedded Zerotree Wavelet. Finally, entropy encoding is used to compress the image in an efficient way. The encoders implemented include run-length encoding, Huffman encoding and arithmetic encoding techniques. In this work, we also simulate the signal recursive encoding, technique more efficient than direct codification, as shown in the simulations. We simulated also, the performance of the zero mean signal transform, in contrast with the original signal transform.
Data de Defesa: 13-10-2003
Código: vtls000305293
Informações adicionais:
Idioma: Português
Data de Publicação: 2003
Local de Publicação: Campinas, SP
Orientador: Luiz Cezar Martini
Instituição: Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação
Nível: Dissertação (mestrado)
UNICAMP: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica

Dono: admin
Criado: 23-12-2003 14:09
Visitas: 4003
Downloads: 294

ArquivoFormatoTamanhoTempo estimado para download
Goncalez Tenorio, Aurio.pdfDocumento PDF1486 Kb(1521621 bytes)1 minuto(s) (Velocidade de conexão de 56 kb/s)Visualizar/Download