Algoritmo de compresión sin pérdidas de imágenes a color basado en segmentación

• Autores: Carmen Serrano Gotarredona
• Directores de la Tesis: José Ignacio Acha Catalina (dir. tes.), Laura María Roa Romero (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de Sevilla ( España ) en 2002
• Idioma: español
• ISBN: 8469017527
• Número de páginas: 112
• Tribunal Calificador de la Tesis: Narciso García Santos (presid.), José Ramón Ceqides Bueno (secret.), Justo Calvo Aguilar (voc.), Francisco J. González Serrano (voc.), Tomás Gómez Cía (voc.)
• Materias:
  • Física
    • Óptica
  • Ciencias tecnológicas
    • Tecnología de las telecomunicaciones
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: Idus
• Resumen

  • En esta tesis se presenta un algoritmo original para la compresión sin pérdidas de imágenes en color. Este algoritmo ha sido desarrollado con vistas a la compresión de imágenes biomédicas o, más en concreto, fotografías digitales de quemaduras. Las ideas principales en que se funda el algoritmo son la segmentación de la imagen mediante el crecimiento de regiones, la transformación entera del espacio de representación del color y la predicción basada en el contexto. Con respecto al crecimiento de regiones, el algoritmo aporta una forma novedosa de llevar a cabo el crecimiento de regiones en tres dimensiones. El algoritmo presentado consigue una mejora sustancial, en cuanto a tasas de compresión, con respecto a los más moderno estándares de compresión sin pérdidas. Así, las imágenes comprimidas con el estándar de compresión sin pérdidas JPEG-LS (Joint Photographic Experts Gropup-Lossless) ocupan en media, 1,17 bits/píxel más que cuando se comprimen con el algoritmo propuesto. A su vez, las fotografías digitales de quemaduras ocupan 3,11 bits/píxel más al comprimirlas con JPEG-LS.