AplicaÃÃes do algoritmo CTW na prediÃÃo e na codificaÃÃo de imagens com o padrÃo JPEG-LS.
AUTOR(ES)
Milagres, Diogo Chadud
DATA DE PUBLICAÇÃO
2005
RESUMO
Nesta Tese à estudado o compressor padrÃo de imagens sem perda, JPEG-LS. à observado que a estrutura do JPEG-LS utiliza um modelo probabilÃstico baseado em uma memÃria de comprimento fixo. Obviamente este nÃo à o melhor modelo para todas as imagens. Seguindo os conceitos da teoria da codificaÃÃo universal de fonte, o modelo probabilÃstico do JPEG-LS à modificado, levando a serem criados outros algoritmos para compressÃo de imagens sem perda. O conhecido algoritmo context-tree weighting (CTW), que à uma soluÃÃo elegante para o problema da codificaÃÃo universal de fonte para a classe de fontes com memÃria finita, à utilizado para auxiliar na formaÃÃo da estrutura dos novos protÃtipos, para que se tenha um modelo probabilÃstico baseado em uma memÃria finita, porÃm variÃvel em comprimento. Esses novos protÃtipos sÃo denominados JPEG-LS/CTW. O desempenho desses novos compressores à medido segundo dois grupos de imagens. O primeiro à composto por imagens simuladas considerando um modelo probabilÃstico baseado em ausÃncia de memÃria. O segundo grupo à constituÃdo de imagens denominadas naturais, aÃreas e mÃdicas. Os resultados obtidos com o primeiro grupo mostram que o JPEG-LS/CTW consegue uma melhora de 7,5% em mÃdia, dependendo dos parÃmetros do modelo. AlÃm disso, a melhora atingida pelo JPEG-LS cuja estrutura utiliza um modelo probabilÃstico sem memÃria, que à uma escolha apropriada para imagens simuladas sem memÃria, nÃo atingiu taxas de bits significantes em relaÃÃo ao JPEG-LS/CTW. Os resultados obtidos com o segundo grupo mostram que o JPEG-LS/CTW alcanÃa praticamente o mesmo desempenho que o JPEG-LS padrÃo (de fato, a diferenÃa de desempenho entre os compressores à de menos de 0,5% em mÃdia) e consegue desempenhos melhores em relaÃÃo a versÃes do JPEG-LS que utilizam modelos probabilÃsticos diferentes do convencional.
ASSUNTO(S)
teoria das probabilidades processamento de imagens codificaÃÃo telecomunicaÃÃes compressÃo de dados algoritmos reconhecimento de padrÃes modelos matemÃticos
