ADAPTIVE SUB-BAND COMPRESSION OF IMAGES AT LOW BIT RATES
CONSELHO NACIONAL DE DESENVOLVIMENTO CIENTÍFICO E TECNOLÓGICO === Essa dissertação propõe um codificador de imagens adaptativo baseado em sub-bandas para baixas taxas de bits. O espectro de freqüência bi-dimensional é decomposto em 10 sub-bandas de maneira hierárquica através de um banco de filt...
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PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO
1995
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ndltd-IBICT-oai-MAXWELL.puc-rio.br-89322019-03-01T15:36:19Z ADAPTIVE SUB-BAND COMPRESSION OF IMAGES AT LOW BIT RATES COMPRESSÃO ADAPTATIVA DE IMAGENS EM SUB-BANDAS A BAIXAS TAXAS DE BITS MARCELO MOLLICA JOURDAN ABRAHAM ALCAIM PAULO ROBERTO ROSA LOPES NUNES PAULO ROBERTO ROSA LOPES NUNES ABRAHAM ALCAIM WEILER ALVES FINAMORE WEILER ALVES FINAMORE PAULO ROBERTO ROSA LOPES NUNES PAULO ROBERTO ROSA LOPES NUNES CONSELHO NACIONAL DE DESENVOLVIMENTO CIENTÍFICO E TECNOLÓGICO Essa dissertação propõe um codificador de imagens adaptativo baseado em sub-bandas para baixas taxas de bits. O espectro de freqüência bi-dimensional é decomposto em 10 sub-bandas de maneira hierárquica através de um banco de filtros QMF de 9 coeficientes. Uma técnica de redução de irrelevância é usada para descartar vetores nas sub-bandas de número 2 a 10. Os vetores remanescentes nessas sub-bandas são classificadas em bordas ou texturas e codificados por ECVQ (Entropy Constrained Vector Quantization) multi-estágios. Já a primeira sub-banda é codificada por ADPCM com preservação de bordas. Um algoritmo ótimo de alocação de bits determina a distribuição adequada de bits entre as sub-bandas. Os resultados mostram excelentes desempenho para baixas taxas, sendo melhores que os obtidos pelo padrão JPEG e vários outros trabalhos apresentados na literatura recente. This dissertation proposes an adaptative subband coder for low bit rate coding os still images. The bi-dimension frequency spectrum is decomposed in 10 subbands by means of a 9-coefficient QMF filter bank. Vector in subbands 2 to 10 are discarded by a new technique for irrelevancy reduction. The remanining vectors are classified in one of two classes, edges and textures, and coded by multistage ECVQ (Entropy Constrained Vector Quantization). The first subband is coded by an edge preserving ADPCM. An optimal bit allocation procedure is used to distribute bits along the subbands. The results obtained show excellent performance for low bit rate coding, outperforming JPEG and many other coders recently presented in literature. 1995-12-27 info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/masterThesis http://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=8932@1 http://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=8932@2 por info:eu-repo/semantics/openAccess PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO PPG EM ENGENHARIA ELÉTRICA PUC-Rio BR reponame:Repositório Institucional da PUC_RIO instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro instacron:PUC_RIO |
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CONSELHO NACIONAL DE DESENVOLVIMENTO CIENTÍFICO E TECNOLÓGICO === Essa dissertação propõe um codificador de imagens
adaptativo baseado em sub-bandas para baixas taxas de
bits. O espectro de freqüência bi-dimensional é decomposto
em 10 sub-bandas de maneira hierárquica através de um
banco de filtros QMF de 9 coeficientes. Uma técnica de
redução de irrelevância é usada para descartar vetores nas
sub-bandas de número 2 a 10. Os vetores remanescentes
nessas sub-bandas são classificadas em bordas ou texturas
e codificados por ECVQ (Entropy Constrained Vector
Quantization) multi-estágios. Já a primeira sub-banda é
codificada por ADPCM com preservação de bordas. Um
algoritmo ótimo de alocação de bits determina a
distribuição adequada de bits entre as sub-bandas.
Os resultados mostram excelentes desempenho para baixas
taxas, sendo melhores que os obtidos pelo padrão JPEG e
vários outros trabalhos apresentados na literatura recente.
=== This dissertation proposes an adaptative subband coder for
low bit rate coding os still images. The bi-dimension
frequency spectrum is decomposed in 10 subbands by means
of a 9-coefficient QMF filter bank. Vector in subbands 2
to 10 are discarded by a new technique for irrelevancy
reduction. The remanining vectors are classified in one of
two classes, edges and textures, and coded by multistage
ECVQ (Entropy Constrained Vector Quantization). The first
subband is coded by an edge preserving ADPCM. An optimal
bit allocation procedure is used to distribute bits along
the subbands.
The results obtained show excellent performance for low
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recently presented in literature.
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