Compresión de Imágenes con Wavelets y MiltiWavelets

Para un mayor rendimiento en la compresión de imágenes, la transformada wavelet requiere de filtros que combinen ciertas propiedades importantes como la ortogonalidad y simetría. Sin embargo, en el diseño de las wavelets tal combinación es limitada, ya que no es posible tener estas propiedades simul...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores Principales: Barreto Melo, Samuel, Herrera García, Rodrigo Javier
Formato: Artículo (Article)
Lenguaje:Español (Spanish)
Publicado: Universidad Distrital Francisco José de Caldas 2004
Materias:
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/11349/19456
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spelling ir-11349-194562019-09-19T21:37:52Z Compresión de Imágenes con Wavelets y MiltiWavelets Barreto Melo, Samuel Herrera García, Rodrigo Javier wavelet transform multiwavelets image compression filters banks. Transformada wavelet multiwavelet compresión de imágenes bancos de filtros. Transformada wavelet multiwavelet compresión de imágenes bancos de filtros. Para un mayor rendimiento en la compresión de imágenes, la transformada wavelet requiere de filtros que combinen ciertas propiedades importantes como la ortogonalidad y simetría. Sin embargo, en el diseño de las wavelets tal combinación es limitada, ya que no es posible tener estas propiedades simultáneamente salvo el caso de Haar. El campo de las multiwavelets permite más opciones de diseño y por tanto distintas características simultáneas, tales como: soporte compacto, suavidad, aproximación de orden superior, simetría y ortogonalidad, entre otros. Es necesario por lo tanto establecer parámetros que permitan contrastar el rendimiento de wavelets escalares y multiwavelets. El propósito de este artículo es presentar algunos principios básicos de bancos de filtros, wavelets, multiwavelets y sus conexiones, así como los resultados experimentales obtenidos en la compresión de imágenes de prueba, comparando el rendimiento de cada uno de los sistemas. For best performance in image compression, wavelet transforms require filters that combine some important properties, such as orthogonality and symmetry. However, in the designing of wavelets this combination is limited because to have these simultaneous properties is not possible, except in the Haar case. The multiwavelet system allows more design options than wavelet, and therefore, several simultaneous characteristics such as: compact support, smoothness, higher order approach, symmetry and orthogonality, among others. Therefore, establishing parameters which allow comparing of scalar wavelets and multiwavelets performance, is a necesity. This paper provides an overview of filter banks, wavelets, multiwavelets, basic principles, and connections between each one, in addition to some experimental results from the compression of test images, comparing each system performance. 2004-11-30 2019-09-19T21:37:52Z 2019-09-19T21:37:52Z info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/reving/article/view/1875 10.14483/23448393.1875 http://hdl.handle.net/11349/19456 spa https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/reving/article/view/1875/2439 https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/reving/article/view/1875/2440 application/pdf text/html Universidad Distrital Francisco José de Caldas Ingeniería; Vol 10 No 1 (2005): January - June; 48-54 Ingeniería; Vol. 10 Núm. 1 (2005): Enero - Junio; 48-54 2344-8393 0121-750X
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Barreto Melo, Samuel
Herrera García, Rodrigo Javier
Compresión de Imágenes con Wavelets y MiltiWavelets
description Para un mayor rendimiento en la compresión de imágenes, la transformada wavelet requiere de filtros que combinen ciertas propiedades importantes como la ortogonalidad y simetría. Sin embargo, en el diseño de las wavelets tal combinación es limitada, ya que no es posible tener estas propiedades simultáneamente salvo el caso de Haar. El campo de las multiwavelets permite más opciones de diseño y por tanto distintas características simultáneas, tales como: soporte compacto, suavidad, aproximación de orden superior, simetría y ortogonalidad, entre otros. Es necesario por lo tanto establecer parámetros que permitan contrastar el rendimiento de wavelets escalares y multiwavelets. El propósito de este artículo es presentar algunos principios básicos de bancos de filtros, wavelets, multiwavelets y sus conexiones, así como los resultados experimentales obtenidos en la compresión de imágenes de prueba, comparando el rendimiento de cada uno de los sistemas.
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