Registro:
| Documento: | Tesis Doctoral |
| Título: | Decorrelación espacial rápida y de alta eficiencia para compresión de imágenes con pérdidas |
| Título alternativo: | Fast and high efficiency spatial decorrelation for lossy images compression |
| Autor: | Mastriani, Mario |
| Editor: | Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales |
| Publicación en la Web: | 2025-02-25 |
| Fecha de defensa: | 2009 |
| Fecha en portada: | 2009 |
| Grado Obtenido: | Doctorado |
| Título Obtenido: | Doctor de la Universidad de Buenos Aires en el área de Ciencias de la Computación |
| Departamento Docente: | Departamento de Computación |
| Consejero: | Mejail, Marta Estela |
| Idioma: | Español |
| Formato: | PDF |
| Handle: |
http://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n4365_Mastriani |
| PDF: | https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/download/tesis/tesis_n4365_Mastriani.pdf |
| Registro: | https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/collection/tesis/document/tesis_n4365_Mastriani |
| Ubicación: | COM 004365 |
| Derechos de Acceso: | Esta obra puede ser leída, grabada y utilizada con fines de estudio, investigación y docencia. Es necesario el reconocimiento de autoría mediante la cita correspondiente. Mastriani, Mario. (2009). Decorrelación espacial rápida y de alta eficiencia para compresión de imágenes con pérdidas. (Tesis Doctoral. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales). Recuperado de http://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n4365_Mastriani |
Resumen:
Se encuentra ampliamente documentado en toda la literatura de procesamiento de imágenes, que la transformada óptima por excelencia por su gran eficiencia para compactar energía de señales e imágenes, es la famosa Transformada Discreta de Karhunen-Loève (TDKL). Siendo la decorrelación de bandas multi e hiperespectrales de origen satelital el ámbito donde más eficiente es. Esto tiene que ver con el hecho de que dichas bandas son imágenes de una misma parcela, pero a diferentes longitudes de onda. Esto implica indirectamente, que la TDKL es más eficiente en el proceso de decorrelación cuando es aplicada a un paquete de imágenes que poseen un valor elevado de un nuevo atributo que denominaremos Similitud Morfológica Equi-Posicional (SMEP), el cual se formalizará en extenso en el Capítulo 3 (Efecto de utilizar SMEP en la TDKL). En cambio, cuando se emplea la TDKL para ser aplicada en casos donde las componentes no poseen el mencionado atributo, el rendimiento de decorrelación de las mismas decrece sensiblemente. Esta es la razón por la cual no se la emplea sola con tanta eficiencia en imágenes monocuadro. La razón fundamental de este problema reside en que para obtener similar rendimiento en la decorrelación de las componentes de una imagen única, hay que segmentar la misma en pequeños bloques (cuantos más pequeños mejor) lo cual implica un gran aumento en el número de dichos bloques, dando lugar a un inaceptable incremento de la complejidad computacional. No han sido pocos los intentos por solucionar este problema mediante el empleo de sustitutos de la TDKL, teniendo como principal excusa su alto costo computacional, motivado por el cálculo de autovalores y autovectores. En este sentido, se utilizan como sustitutos (y bajo ciertas y particulares circunstancias) fundamentalmente la Transformada Discreta Coseno (TDC) y la Transformada Discreta de Onditas (TDO). En esta tesis, se estudiará e investigará la aplicación de usar una serie de combinaciones de transformadas a través de apropiados mecanismos de exploración de la imagen por bloques, de manera tal que se comience con una transformada que posicione el problema original en un nuevo ámbito donde la TDKL pueda ser más eficiente al tener el mismo rendimiento que al usar muchos bloques pequeños pero con menos bloques grandes. Se pondrá de relieve que las transformadas que permiten este aumento en la performance de decorrelación de la TDKL sobre bloques con originalmente bajo SMEP son precisamente las anteriormente mencionadas, es decir, la TDC y la TDO, a las que deberán añadirse la Transformada de Walsh-Hadamard (TWH) y la Transformada Discreta de Hartley (TDH). Específicamente, el trabajo se enfoca en la aplicación sobre bloques de una imagen, de distintos mecanismos de exploración y barrido de los mismos simultáneamente a la aplicación de las transformadas TDC, TDO, TWH o TDH para la constitución de una matriz tridimensional sobre la cual se emplee la TDKL. Dichas aproximaciones (entre otros) constituyen los aportes. Por otra parte, estos aportes se compararán con la aplicación de la TDC, TDO y la TDKL por separado y solas. Además, se compararán las técnicas mencionadas con los algoritmos provenientes del Joint Photographic Experts Group (JPEG) y (JPEG2000). Finalmente, definimos en el Capítulo 1 un conjunto de nuevas métricas para evaluar la eficiencia de decorrelación de la TDKL en base a atributos interbloques más favorables, los cuales formalizaremos en el Capítulo 3.
Abstract:
It is widely documented in the image processing literature, that the optimal transform for its high efficiency to compact the energy of signals and images, is the famous Discrete Karhunen-Loève Transform (DKLT), being the decorrelation of satellite multi and hyperspectral bands the scope where it is more efficient. This has to do with the fact that such bands are images of the same area, but at different wavelengths. This implies indirectly that the DKLT is more efficient in the process of decorrelation when it is applied to a package of images that possesses a high value for a new attribute that we call Equi-positional Morphological Similarity (EPMS), which will be formalized in full in Chapter 3 (Effect of using EPMS on the DKLT). In contrast, when the DKLT is used to be applied in cases where the components do not possess the above-mentioned attribute, their decorrelation performance decreases significantly. This is the reason why they are not used alone so efficiently in monoframe images. The fundamental reason for this problem is that to obtain a similar performance on the decorrelation of the components of a single image, we must divide it into small blocks (how the smaller the better) which results in a large increase in the number of those blocks, giving rise to an unacceptable increase in computational complexity. Then have been many attempts to solve this problem through the use of substitutes for DKLT, having as a principal excuse their high computational cost, motivated by calculating eigenvalues and eigenvectors. In this sense, primarily Discrete Cosine Transform (DCT) and the Discrete Wavelet Transform (DWT) are used as substitutes (and under certain particular circumstances). In this thesis, we going to explore and investigate the implementation of the use of a series of combinations of transforms through appropriate exploration mechanisms of the image blocks, starting with a transform that positiones the original problem in a new area where the DKLT can be more efficient having the same performance altairned when using many small blocks but using fewer larger blocks. We will highlight that the changes that allow this increase in performance of DKLT decorrelation of the blocks with low originally EPMS are precisely those listed above, namely the DCT and the DWT, which must be added to transform the Walsh-Hadamard Transform (WHT) and the Discrete HartleyTransform (DHT). Specifically, this work focuses on the application of different mechanisms for exploration on the blocks of an image and sweep them simultaneously with the application of the DCT, DWT, WHT or DHT transforms for the formation of a three-dimensional matrix on which we will use the DKLT. Such approaches (among others) are the inputs. Moreover, these contributions will be compared with the application of the DCT, DWT and DKLT separately and alone. Besides, the techniques above will be compared with algorithms from the Joint Photographic Experts Group (JPEG) and (JPEG2000). Finally, we define in Chapter 1 a new set of metrics to evaluate the efficiency of DKLT decorrelation based on more favorable attributes inter-block, which are formalized in Chapter 3.
Citación:
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Mastriani, Mario. (2009). Decorrelación espacial rápida y de alta eficiencia para compresión de imágenes con pérdidas. (Tesis Doctoral. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n4365_Mastriani
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Mastriani, Mario. "Decorrelación espacial rápida y de alta eficiencia para compresión de imágenes con pérdidas". Tesis Doctoral, Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, 2009.https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n4365_Mastriani
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