Ajuste de filtros wavelet utilizando K-NN para compresión de imágenes sin perdida

Ignacio Hernández Bautista; Oleksiy Pogrebnyak; Jesús Ariel Carrasco Ochoa; José Francisco Martínez Trinidad; José Juan Carbajal Hernández

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Ajuste de filtros wavelet utilizando K-NN para compresión de imágenes sin perdida

Ignacio Hernández-Bautista ^[2] ; Oleksiy Pogrebnyak ^[1] ; Jesús-Ariel Carrasco-Ochoa ^[2] ; José-Francisco Martínez-Trinidad ^[2] ; José-Juan Carbajal-Hernández ^[1]
1. [1] Instituto Politécnico Nacional
  
  Instituto Politécnico Nacional
  
  México
2. [2] Instituto Nacional de Astrofísica
Localización: DYNA new technologies, ISSN-e 2386-8406, Vol. 3, Nº. 1, 2016
Idioma: español
Títulos paralelos:
- Wavelet filter setting by using K-NN for lossless image compression
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Resumen
- español
  En este trabajo, se presenta un método para ajustar los coeficientes de filtros lifting para cinco niveles de descomposición de la transformada wavelet, usando un clasificador 1-NN para la compresión de imágenes sin pérdida. La propuesta se basa en el análisis de las características espectrales de cada imagen para cinco niveles de descomposición, ajustando los coeficientes de los filtros lifting en términos de la mínima entropía para cada imagen a comprimir. En los experimentos se compara el método propuesto contra los filtros wavelets estándares CDF(2,2), CDF(2,4), CDF(4,2) y CDF(4,4), así como contra los basados en predicción lineal LPC(4,2) y LPC(4,4). Los resultados obtenidos demuestran un mejor rendimiento del método propuesto tanto en relación a la entropía obtenida, así como para el bitstream de cada imagen comprimida.
- English
  In this work, a new computational method for lossless image compression is developed. The wavelet transform is used for setting automatically lifting filter coefficients at each decomposition level. Our proposal is based on the analysis of spectral characteristics of each image decomposition level, where a 1-NN classifier is used for optimizing the lifting filter coefficients in terms of the minimal compressed image entropy. In our experiments we compare the proposed method against standard wavelet filters CDF(2,2), CDF(2,4), CDF(4,2) and CDF(4,4) and linear prediction based filters such as LPC(4,2) and LPC(4,4). Experimental results show a good performance of the proposed method according to the transformed image entropy and the compressed image bitstream.