Compresión de Imágenes con Wavelets y MiltiWavelets
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Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Descripción
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.
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.
Resumen
Palabras clave
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.