PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Powiadomienia systemowe
  • Sesja wygasła!
  • Sesja wygasła!
  • Sesja wygasła!
  • Sesja wygasła!
Tytuł artykułu

Experimental rate distortion analysis of image coder with contourlet transform and SPIHT algorithm

Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Analiza poziomu zniekształceń w funkcji natężenia pasma metody kompresji obrazów wykorzystującej transformatę konturkową i algorytm SPIHT
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
We analyze the results of a series of experiments to investigate the empirical rate distortion performance of a contourlet image coder. We use a contourlet transform with different number of directional decomposition levels, with wavelet transform as a reference; coefficients are coded with the SPIHT algorithm. The experimental setting uses popular test images (‘Lena’, ‘Peppers’ etc) and broad spectrum of quality measures (MSE, PSNR, measures dedicated to quantization degradation and structural similarity). We conclude that within the range of analyzed parameters contourlet transform outperforms wavelets in terms of quality, but because of high computational cost, the gains may not easily translate into overall increased performance.
PL
W artykule badana jest wydajność, wyrażona jako liczba bitów na współczynnik (bpc - bits per coefficient) dekompozycji obrazów metodą konturkową. Eksperymenty prowadzone były dla różnych poziomów kierunkowych dekompozycji. Wyniki porównywane są z wynikami uzyskanymi dla transformaty falkowej. Współczynniki uzyskane w wyniku dekompozycji kodowane są za pomocą algorytmu SPIHT. Przyjęta miara (bpc) pozwala na bezpośrednie porównanie tych dwóch metod dekompozycji.
Rocznik
Strony
215--225
Opis fizyczny
Bibliogr. 19 poz., rys.
Twórcy
autor
autor
autor
  • Institute of Theoretical and Applied Informatics of PAS Bałycka 5, 44-100 Gliwice, Poland
Bibliografia
  • [1] ISO/IEC 15444-1. Information technology – JPEG 2000 image coding system: Core coding system, 2000.
  • [2] A. N. Belbachir and P. M. Goebel. The controurlet transform for image compression.In Proc. of Physics in Signal and Image Processing, 2005.
  • [3] V. Chappelier, C. Guillemot, and S. Marinkovic. Image coding with iterated contourlet and wavelet transforms. In Proc. of International Conference on Image Processing, volume 5, pages 3157-3160, 2004.
  • [4] M. N. Do and M. Vetterli. The contourlet transform: an ecient directional multiresolution image representation> IEEE Transactions Image on Processing, 14(12):2091–2106, 2005.
  • [5] S. Esakkirajan, T. Veerakumar, V. S. Murugan, and R. Sudhakar. Image compression using contourlet transform and multistage vector quantization. ICGST International Journal on Graphics, Vision and Image Processing (GVIP), 6(1):19–28, 2006.
  • [6] R. Eslami and H. Radha. On low bit-rate coding using the contourlet transform. In Proc. of Thirty-Seventh Asilomar Conference on Signals, System and Computers, volume 2, pages 1524-1528, 2003.
  • [7] R. Eslami and H. Radha. Wavelet-based contourlet coding using an SPIHT-like algorithm. In Proc. of Conference on Information Sciences and Systems, pages 784-788, 2004.
  • [8] Y. M. Lu and M. N. Do. Multidimensional directional filter banks and surfacelets. IEEE Transactions on Image Processing, 16(4):918-931, 2007.
  • [9] H. Munawer Al-Otum. Evaluation of reconstruction quality in image vector quantisation using existing and new measures. In Proc. of IEE Vision, Image and Signal Processing, volume 145, pages 349-356, 1998.
  • [10] S. Nowak and P. Głomb. Image codig with cotourlet/wavelet transforms and spiht algorithm: An experimental study. In (accepted for IMAGAPP conference), 2009.
  • [11] A. Sochan, P. Głomb, Z. Puchała. Context selection for ecient bit modelling of contourlet transform coecients. Theoretical and Applied Informatics, 19(2):135-146, 2007.
  • [12] D. D.-Y. Po and M. N. Do. Directional multiscale modeling of images using the contourlet transform. IEEE Transactions on Image Processing, 15(6):1610-1620, 2006.
  • [13] A. Said and W. A. Pearlman. A new fast and ecient image codec based on set partitioning in hierarchical trees. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 6:243-250, 1996.
  • [14] O. Schulz. Blitzwave c++ wavelet mini-library.http://blitzwave.sourceforge.net/,accessed 09.12.2008.
  • [15] J. M. Shapiro. Embedded image coding using zerotrees of wavelets coecients. IEEE Transactions on Signal Processing, 41:3445-3462, 1993.
  • [16] D. Taubman. High performance scalable image compression with EBCOT. IEEE Transactions on Image Processing, 9(7):1158-1170, 2000.
  • [17] M. Trocan, B. Pesquet-Popescu, and J. E. Fowler. Graph-cut rate distortion algorithm for contourlet-based image compression. In Proc. of IEEE International Conference on Image Processing, volume 3, pages III/169-172, 2007.
  • [18] Z. Wang, A. C. Bovik, H. R. Sheikh, and E. P. Simoncelli. Image Quality assessmebt: From error visibility to structural similarity. IEEE Transaction on Image Processing, 13(4):600-612, 2004.
  • [19] B. Malton, M. Zibulevsky and M. Elad. Improved denoising of images using modeling of the redundant contourlet transform. In Proc. of the SPIE conference wavelets, Vol. 5914, 2005.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BUJ7-0008-0049
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.