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Título: Algoritmos de compresion de imagenes sin movimiento para comunicaciones moviles (3G) utilizando teoria de wavelets
Autores: Pérez Ramírez, Oscar Alfredo
Fecha: 2004-12-06
Publicador: CIRIA
Fuente:
Tipo: Electronic Thesis or Dissertation
Tesis
Tema: Ingeniería en Electrónica y Comunicaciones
Descripción: El trabajo reportado en esta tesis realiza una comparación entre algoritmos de compresión de imágenes fundamentados en la teoría de wavelets. El objetivo de la comparación, se hace con el fin de elegir al algoritmo de mejor rendimiento (equilibrio entre tasa de compresión y calidad de la imagen comprimida) y por último compararlo con un algoritmo que comprime imágenes basado en la transformada discreta del coseno. Esto, con el fin de aplicarlo a las comunicaciones móviles de 3G. Los algoritmos para comprimir imágenes se basaron en la elección de un umbral (entendamos por umbral un valor determinado para eliminar ciertos coeficientes cuya inexistencia no afecta la representación de la imagen) adecuado para eliminar ciertos coeficientes de la imagen: Balance Sparsity Norm, Remove Near 0, Balance Sparsity Norm (sqrt), Scarce High, Scarce Medium y Scarce Low [BYM97]. Las imágenes utilizadas para las pruebas fueron la de una mujer llamada Bárbara, otra llamada Lena y una huella dactilar, debido a la utilización que le ha dado el FBI (Federal Bureau of Investigation) a las wavelets para su base de datos de huellas dactilares [MAC01]. Estas tres imágenes fueron comprimidas 1050 veces por los algoritmos, arrojando resultados sobre la tasa de compresión y la calidad de la imagen comprimida. Las wavelets utilizadas fueron: la wavelet Haar [ALA03], [HER03], [POL96], la wavelet de Daubechies [ALA03], [MAT02], las modificaciones de la anterior que son las wavelets Coiflets y Symmlets [ALA03], [MAT02], [POL96] y por ultimo las wavelets biortogonales [MAT02]. El orden de estas wavelets también fue una variable en las simulaciones, así como el nivel de descomposición el cual fue desde 1 a 5. Los resultados de las simulaciones se dividieron de dos grupos, los resultados gráficos (comparación visual para el lector con un parámetro de calidad denominado PSNR -Peak Signal to Noise Ratio-, explicado a detalle en el capítulo 4) y los resultados numéricos, que son los parámetros numéricos utilizados en las simulaciones. Estos resultados son presentados en los apéndices y pueden servir a los lectores como un fundamento numérico y gráfico para utilizar a las wavelets como una herramienta eficaz en la compresión de imágenes. De hecho, en la parte de aplicaciones, se utiliza el protocolo basado en wavelets para compresión de imágenes en comunicaciones inalámbricas propuesto por el estándar JPEG2000 (Joint Photographic Experts Group): JPWL [JWL00]. Palabras Clave: Wavelets, Análisis Multiresolución, PSNR, Tasa de Compresión y 3G.
Idioma: Español