Estudo comparativo da transformada Karhunen-Loève na compressão de imagens

A representação de funções através da utilização de bases (KERNEL) de representação tem sido fundamental no processamento digital de sinais. A Transformada KARHUNEN-LOÈVE (KLT), também conhecida como Transformada HOTELLING, permite a representação de funções utilizando funções-base formadas pelos autovetores da matriz de correlação do sinal considerado. Nesse aspecto essa transformada fornece uma base ótima, isto é, aquela que proporciona o menor valor de Erro Quadrático Médio entre o sinal reconstruído e o original, para um determinado número de coeficientes. A dificuldade na utilização da KLT está no tempo adicional para calcular os autovetores (base) da matriz de correlação, o que muitas vezes inviabiliza a sua utilização nas aplicações em tempo real. Em muitas aplicações a KLT é utilizada em conjunto com outras transformadas melhorando os resultados destas aplicações. Sendo considerada a transformada ótima no sentido do Erro Quadrático Médio, este trabalho apresenta um estudo da Transformada KARHUNEN-LOÈVE nas aplicações de compressão de imagens bidimensionais estáticas e em tons de cinza, realizando também a comparação desta técnica com outras técnicas (DCT e WAVELET) buscando avaliar os pontos fortes e fracos da utilização da KLT para este tipo de aplicação. Duas técnicas importantes para solucionar o problema de cálculo dos autovalores e autovetores da matriz de correlação (Método de JACOBI e Método QL) são também apresentadas neste trabalho. Os resultados são comparados utilizando a Razão Sinal/Ruído de Pico (PSNR), a Razão de Compressão (CR) e os tempos de processamento (em segundos) para geração dos arquivos compactados.

Compressão de Imagens Usando a Função de Peano e a Transformada Wavelet 1D

In this work, spoke about the importance of image compression for the industry, it is known that processing and image storage is always a challenge in petrobrás to optimize the storage time and store a maximum number of images and data. We present an interactive system for processing and storing images in the wavelet domain and an interface for digital image processing. The proposal is based on the Peano function and wavelet transform in 1D. The storage system aims to optimize the computational space, both for storage and for transmission of images. Being necessary to the application of the Peano function to linearize the images and the 1D wavelet transform to decompose it. These applications allow you to extract relevant information for the storage of an image with a lower computational cost and with a very small margin of error when comparing the images, original and processed, ie, there is little loss of quality when applying the processing system presented . The results obtained from the information extracted from the images are displayed in a graphical interface. It is through the graphical user interface that the user uses the files to view and analyze the results of the programs directly on the computer screen without the worry of dealing with the source code. The graphical user interface, programs for image processing via Peano Function and Wavelet Transform 1D, were developed in Java language, allowing a direct exchange of information between them and the user

Algoritmo SOM com estrutura hierárquica e dinâmica aplicado a compressão de imagens

ln this work the implementation of the SOM (Self Organizing Maps) algorithm or Kohonen neural network is presented in the form of hierarchical structures, applied to the compression of images. The main objective of this approach is to develop an Hierarchical SOM algorithm with static structure and another one with dynamic structure to generate codebooks (books of codes) in the process of the image Vector Quantization (VQ), reducing the time of processing and obtaining a good rate of compression of images with a minimum degradation of the quality in relation to the original image. Both self-organizing neural networks developed here, were denominated HSOM, for static case, and DHSOM, for the dynamic case. ln the first form, the hierarchical structure is previously defined and in the later this structure grows in an automatic way in agreement with heuristic rules that explore the data of the training group without use of external parameters. For the network, the heuristic mIes determine the dynamics of growth, the pruning of ramifications criteria, the flexibility and the size of children maps. The LBO (Linde-Buzo-Oray) algorithm or K-means, one ofthe more used algorithms to develop codebook for Vector Quantization, was used together with the algorithm of Kohonen in its basic form, that is, not hierarchical, as a reference to compare the performance of the algorithms here proposed. A performance analysis between the two hierarchical structures is also accomplished in this work. The efficiency of the proposed processing is verified by the reduction in the complexity computational compared to the traditional algorithms, as well as, through the quantitative analysis of the images reconstructed in function of the parameters: (PSNR) peak signal-to-noise ratio and (MSE) medium squared error

Compressão de Imagens Usando a Função de Peano e a Transformada Wavelet 1D

In this work, spoke about the importance of image compression for the industry, it is known that processing and image storage is always a challenge in petrobrás to optimize the storage time and store a maximum number of images and data. We present an interactive system for processing and storing images in the wavelet domain and an interface for digital image processing. The proposal is based on the Peano function and wavelet transform in 1D. The storage system aims to optimize the computational space, both for storage and for transmission of images. Being necessary to the application of the Peano function to linearize the images and the 1D wavelet transform to decompose it. These applications allow you to extract relevant information for the storage of an image with a lower computational cost and with a very small margin of error when comparing the images, original and processed, ie, there is little loss of quality when applying the processing system presented . The results obtained from the information extracted from the images are displayed in a graphical interface. It is through the graphical user interface that the user uses the files to view and analyze the results of the programs directly on the computer screen without the worry of dealing with the source code. The graphical user interface, programs for image processing via Peano Function and Wavelet Transform 1D, were developed in Java language, allowing a direct exchange of information between them and the user

Uma Proposta para a representação geométrica de imagens com aplicação em segmentação e compressão

O presente trabalho descreve uma proposta para a representação geométrica de imagens. Através da subdivisão espacial adaptativa de uma imagem em triângulos, uma representação simplificada da estrutura da imagem pode ser obtida. Demonstramos que a representação gerada é adequada para aplicações como a segmentação e a compressão de imagens. O método de segmentação de imagens desenvolvido faz uso deste tipo de representação para obter resultados robustos e compactos, comparados a outros métodos existentes na literatura, e adequado para aplicações como a detecção, descrição e codificação de objetos. Utilizando uma representação geométrica semelhante a métodos de modelagem de superfícies, criamos um novo método de compressão de imagens que apresenta vantagens em relação a outros métodos existentes, em especial na compressão de imagens sem perdas.

Compressão auto-adaptativa de imagens coloridas

Image compress consists in represent by small amount of data, without loss a visual quality. Data compression is important when large images are used, for example satellite image. Full color digital images typically use 24 bits to specify the color of each pixel of the Images with 8 bits for each of the primary components, red, green and blue (RGB). Compress an image with three or more bands (multispectral) is fundamental to reduce the transmission time, process time and record time. Because many applications need images, that compression image data is important: medical image, satellite image, sensor etc. In this work a new compression color images method is proposed. This method is based in measure of information of each band. This technique is called by Self-Adaptive Compression (S.A.C.) and each band of image is compressed with a different threshold, for preserve information with better result. SAC do a large compression in large redundancy bands, that is, lower information and soft compression to bands with bigger amount of information. Two image transforms are used in this technique: Discrete Cosine Transform (DCT) and Principal Component Analysis (PCA). Primary step is convert data to new bands without relationship, with PCA. Later Apply DCT in each band. Data Loss is doing when a threshold discarding any coefficients. This threshold is calculated with two elements: PCA result and a parameter user. Parameters user define a compression tax. The system produce three different thresholds, one to each band of image, that is proportional of amount information. For image reconstruction is realized DCT and PCA inverse. SAC was compared with JPEG (Joint Photographic Experts Group) standard and YIQ compression and better results are obtain, in MSE (Mean Square Root). Tests shown that SAC has better quality in hard compressions. With two advantages: (a) like is adaptive is sensible to image type, that is, presents good results to divers images kinds (synthetic, landscapes, people etc., and, (b) it need only one parameters user, that is, just letter human intervention is required

Compressão Seletiva de Imagens Coloridas com Detecção Automática de Regiões de Interesse

There has been an increasing tendency on the use of selective image compression, since several applications make use of digital images and the loss of information in certain regions is not allowed in some cases. However, there are applications in which these images are captured and stored automatically making it impossible to the user to select the regions of interest to be compressed in a lossless manner. A possible solution for this matter would be the automatic selection of these regions, a very difficult problem to solve in general cases. Nevertheless, it is possible to use intelligent techniques to detect these regions in specific cases. This work proposes a selective color image compression method in which regions of interest, previously chosen, are compressed in a lossless manner. This method uses the wavelet transform to decorrelate the pixels of the image, competitive neural network to make a vectorial quantization, mathematical morphology, and Huffman adaptive coding. There are two options for automatic detection in addition to the manual one: a method of texture segmentation, in which the highest frequency texture is selected to be the region of interest, and a new face detection method where the region of the face will be lossless compressed. The results show that both can be successfully used with the compression method, giving the map of the region of interest as an input

Compressão fractal de imagens

Neste trabalho será apresentado um método recente de compressão de imagens baseado na teoria dos Sistemas de Funções Iteradas (SFI), designado por Compressão Fractal. Descrever-se-á um modelo contínuo para a compressão fractal sobre o espaço métrico completo Lp, onde será definido um operador de transformação fractal contractivo associado a um SFI local com aplicações. Antes disso, será introduzida a teoria dos SFIs no espaço de Hausdorff ou espaço fractal, a teoria dos SFIs Locais - uma generalização dos SFIs - e dos SFIs no espaço Lp. Fornecida a fundamentação teórica para o método será apresentado detalhadamente o algoritmo de compressão fractal. Serão também descritas algumas estratégias de particionamento necessárias para encontrar o SFI com aplicações, assim como, algumas estratégias para tentar colmatar o maior entrave da compressão fractal: a complexidade de codificação. Esta dissertação assumirá essencialmente um carácter mais teórico e descritivo do método de compressão fractal, e de algumas técnicas, já implementadas, para melhorar a sua eficácia.

Avaliação de imagens através de Similaridade Estrutural e do conceito de Mínima Diferença de Cor Perceptível.

A avaliação objetiva da qualidade de imagens é de especial importância em diversas aplicações, por exemplo na compressão de imagens, onde pode ser utilizada para regular a taxa que deve ser empregada para que haja a máxima compressão (permitindo perda de dados) sem comprometer a qualidade final; outro exemplo é na inserção de marcas dágua, isto é, introdução de informações descritivas utilizadas para atestar a autenticidade de uma imagem, que devem ser invisíveis para o observador. O SSIM (Structural SIMilarity) é uma métrica de avaliação objetiva da qualidade de imagens de referência completa projetada para imagens em tons de cinza. Esta dissertação investiga sua aplicação na avaliação de imagens coloridas. Para tanto, inicialmente é feito um estudo do SSIM utilizando quatro diferentes espaços de cores RGB, YCbCr, Lαβ e CIELAB. O SSIM é primeiramente calculado nos canais individuais desses espaços de cores. Em seguida, com inspiração no trabalho desenvolvido em (1) são testadas formas de se combinar os valores SSIM obtidos para cada canal em um valor único os chamados SSIM Compostos. Finalmente, a fim de buscar melhores correlações entre SSIM e avaliação subjetiva, propomos a utilização da mínima diferença de cor perceptível, calculada utilizando o espaço de cores CIELAB, conjuntamente com o SSIM. Para os testes são utilizados três bancos de dados de imagens coloridas, LIVE, IVC e TID, a fim de se conferir consistência aos resultados. A avaliação dos resultados é feita utilizando as métricas empregadas pelo VQEG (Video Quality Experts Group) para a avaliação da qualidade de vídeos, com uma adaptação. As conclusões do trabalho sugerem que os melhores resultados para avaliação da qualidade de imagens coloridas usando o SSIM são obtidas usando os canais de luminância dos espaços de cores YCbCr, Lαβ e especialmente o CIELAB. Também se concluiu que a utilização da mínima diferença de cor perceptível contribui para o melhoramento dos resultados da avaliação objetiva.

Um Mecanismo de realimentação de relevâncias para recuperação de informações visuais utilizando feições a partir de imagens JPEG

Esta dissertação propõe e discute um mecanismo de realimentação de relevâncias (i. e. “Relevance Feedback”). A técnica de realimentação de relevâncias foi introduzida inicialmente em meados dos anos 60, como uma estratégia para refinamento de consultas para a recuperação de informações. Como uma técnica de refinamento de consultas, foi aplicada inicialmente em sistemas de recuperação de informações textuais. Neste caso, os termos ou expressões consideradas importantes, são utilizados na formulação de uma nova consulta. Ao surgirem os sistemas de recuperação de informação visual baseada em conteúdo (CBVIR), houve a necessidade de serem introduzidos novos elementos associados a esse processo de reformulação de consultas, de tal forma que fossem utilizados não apenas as informações de alto nível, como os termos e expressões. Esses novos elementos passaram a considerar também a subjetividade de percepção humana em relação ao conteúdo visual. Neste trabalho, apresenta-se um processo de extração e representação desse conteúdo, através da utilização de feições (conteúdo) de cor e textura, extraídos de imagens JPEG, uma vez que no processo de compressão de imagens nesse formato, utiliza-se coeficientes da Transformada Discreta do Cosseno (DCT), sendo, portanto esses coeficientes utilizados como elementos que possuem as informações associadas a cor e textura na imagem. Além da DCTé utilizada a Transformação Mandala [YSH 83] no processo de agrupamento de somente 10 coeficientes, com o objetivo de produzir 10 imagens com resoluça menor que a imagem original, mas que representam cada uma, o conteúdo de uma frequência particular da imagem original. A escolha por uma representação como essa,é a garantia de uma redução significativa na quantidade de dados a serem processados. Entretanto, a representação obtida nesse formato para as imagens,é com base em conteúdo global de cor e textura, o que pode produzir resultados insatisfatórios. A introdução de um mecanismo de realimentação de relevâncias, associado à representação utilizada, permite contornar a dificuldade apontada acima, através da obtenção de consultas subsequentes, selecionando os objetos mais relevantes, assim como menos objetos não relevantes, utilizando o conhecimento do usuário de forma interativa no refinamento de consultas para recuperação de informações visuais.

Sistema de armazenamento de imagens comprimidas através da transformada wavelet

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Caracterização de concreto reforçado com fibras pela técnica de microtomografia computadorizada por transmissão de raios X

Nesta dissertação de Mestrado do programa de Pós-Graduação em Ciência e Tecnologia dos Materiais é apresentado um estudo para a caracterização do concreto reforçado com fibras de polipropileno e de aço pela análise das imagens de microtomografia computadorizada por transmissão de raios X (μCT). Foram produzidos corpos de prova de concreto para determinar a sua resistência mecânica à compressão. As imagens foram obtidas no sistema Skyscan, modelo 1174, reconstruídas e analisadas. Foi possível observar na análise das imagens a estrutura da fibra de aço dispersa na matriz do concreto e quantificá-las pelo programa de análise de imagens Ctan e perceber um ganho na resistência mecânica em relação ao concreto sem fibras. Não foi feito a quantificação das amostras de fibras de polipropileno dispersas na matriz de concreto, mas foi observada a presença de aglomerados dessa fibra que resultaram na perda da resistência mecânica em relação ao concreto sem fibras.

Avaliação da influência dos formatos DICOM e JPEG na reprodutibilidade de pontos cefalométricos em Telerradiografia digital em Norma Frontal

A imagem digital no formato DICOM requer grande espaço para armazenamento, dificultando o arquivamento e transmissão da imagem via internet, sendo necessária, muitas vezes, a compressão das imagens por meio de formatos de arquivo como o JPEG. O objetivo neste estudo foi avaliar a influência dos formatos DICOM e JPEG, nos Fatores de Qualidade 100, 80 e 60, na reprodutibilidade intra e interexaminador na marcação de pontos cefalométricos em Telerradiografias digitais em Norma Frontal. A amostra consistiu de 120 imagens digitais de Telerradiografias em Norma Frontal, obtidas de 30 indivíduos. As 30 imagens originais, em formato DICOM, posteriormente, foram convertidas para o formato JPEG, nos Fatores de Qualidade 100, 80 e 60. Após cegar e randomizar a amostra, três ortodontistas calibrados marcaram os 18 pontos cefalométricos em cada imagem utilizando um programa de cefalometria computadorizada, que registra as medidas dos pontos cefalométricos em um sistema de coordenadas cartesianas X e Y. Nos resultados, os testes estatísticos de correlações intraclasses e análise de variância (ANOVA) apresentaram concordância de reprodutibilidade dos pontos cefalométricos em Telerradiografias digitais em Norma Frontal, tanto intra como interexaminador, com exceção dos pontos ZL, ZR, AZ, JR, NC, CN na coordenada Y e A6 na coordenada X, independentemente dos formatos de arquivo. Em conclusão, os formatos de arquivo DICOM e JPEG, nos Fatores de Qualidade 100, 80 e 60, não afetaram a reprodutibilidade intra e interexaminador na marcação dos pontos cefalométricos.(AU)

Avaliação da influência dos formatos DICOM e JPEG na reprodutibilidade de pontos cefalométricos em Telerradiografia digital em Norma Frontal

A imagem digital no formato DICOM requer grande espaço para armazenamento, dificultando o arquivamento e transmissão da imagem via internet, sendo necessária, muitas vezes, a compressão das imagens por meio de formatos de arquivo como o JPEG. O objetivo neste estudo foi avaliar a influência dos formatos DICOM e JPEG, nos Fatores de Qualidade 100, 80 e 60, na reprodutibilidade intra e interexaminador na marcação de pontos cefalométricos em Telerradiografias digitais em Norma Frontal. A amostra consistiu de 120 imagens digitais de Telerradiografias em Norma Frontal, obtidas de 30 indivíduos. As 30 imagens originais, em formato DICOM, posteriormente, foram convertidas para o formato JPEG, nos Fatores de Qualidade 100, 80 e 60. Após cegar e randomizar a amostra, três ortodontistas calibrados marcaram os 18 pontos cefalométricos em cada imagem utilizando um programa de cefalometria computadorizada, que registra as medidas dos pontos cefalométricos em um sistema de coordenadas cartesianas X e Y. Nos resultados, os testes estatísticos de correlações intraclasses e análise de variância (ANOVA) apresentaram concordância de reprodutibilidade dos pontos cefalométricos em Telerradiografias digitais em Norma Frontal, tanto intra como interexaminador, com exceção dos pontos ZL, ZR, AZ, JR, NC, CN na coordenada Y e A6 na coordenada X, independentemente dos formatos de arquivo. Em conclusão, os formatos de arquivo DICOM e JPEG, nos Fatores de Qualidade 100, 80 e 60, não afetaram a reprodutibilidade intra e interexaminador na marcação dos pontos cefalométricos.(AU)

Avaliação da influência dos formatos DICOM e JPEG na reprodutibilidade de pontos cefalométricos em Telerradiografia digital em Norma Frontal

A imagem digital no formato DICOM requer grande espaço para armazenamento, dificultando o arquivamento e transmissão da imagem via internet, sendo necessária, muitas vezes, a compressão das imagens por meio de formatos de arquivo como o JPEG. O objetivo neste estudo foi avaliar a influência dos formatos DICOM e JPEG, nos Fatores de Qualidade 100, 80 e 60, na reprodutibilidade intra e interexaminador na marcação de pontos cefalométricos em Telerradiografias digitais em Norma Frontal. A amostra consistiu de 120 imagens digitais de Telerradiografias em Norma Frontal, obtidas de 30 indivíduos. As 30 imagens originais, em formato DICOM, posteriormente, foram convertidas para o formato JPEG, nos Fatores de Qualidade 100, 80 e 60. Após cegar e randomizar a amostra, três ortodontistas calibrados marcaram os 18 pontos cefalométricos em cada imagem utilizando um programa de cefalometria computadorizada, que registra as medidas dos pontos cefalométricos em um sistema de coordenadas cartesianas X e Y. Nos resultados, os testes estatísticos de correlações intraclasses e análise de variância (ANOVA) apresentaram concordância de reprodutibilidade dos pontos cefalométricos em Telerradiografias digitais em Norma Frontal, tanto intra como interexaminador, com exceção dos pontos ZL, ZR, AZ, JR, NC, CN na coordenada Y e A6 na coordenada X, independentemente dos formatos de arquivo. Em conclusão, os formatos de arquivo DICOM e JPEG, nos Fatores de Qualidade 100, 80 e 60, não afetaram a reprodutibilidade intra e interexaminador na marcação dos pontos cefalométricos.(AU)