EFFICIENT, LOW-COMPLEXITY IMAGE CODING WITH A SET-PARTITIONING EMBEDDED BLOCK CODER

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INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL

ESCUELA SUPERIOR DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA

INGENIERÍA EN COMUNICACIONES Y ELECTRÓNICA

COMPUTACION

“VISION POR COMPUTADORA”

EFFICIENT, LOW-COMPLEXITY IMAGE CODING WITH A SET-PARTITIONING EMBEDDED BLOCK CODER

PROFESOR: DR. JESUS JAIME MORENO ESCOBAR

GRUPO 9CM11

ALUMNO:

JESUS ADRIAN FLORES FLORES

Autores

• William A. Pearlman
• Asad Islam, Nithin Nagaraj
• Amir Said

Resumen

Es una propuesta embedded (pixel por pixel) de algoritmo de codificación de la transformada wavelet para imágenes basado en bloques.

La característica principal es la capacidad de transmisión progresiva y su incrustación.

Los coeficientes con los más altos son magnitudes transmitido primero.

Marco Teórico

Bit Plane

PSNR

Estado del Arte

Se han realizado técnicas computacionalmente efectivas y sencillas basadas en transformaciones de codificación de imágenes utilizando un conjunto de particiones y testeo significativo en la estructura jerárquica de imágenes transformadas.

Said y Pearlman introdujeron una técnica denominada SPIHT como un esfuerzo éxito de mejorar el algoritmo de Shapiro conocido por su abreviación EZW. SPIHT es ahora un estándar en la compresión de imágenes.

Utilización de conjuntos de datos organizados en árboles jerárquicos, es decir, el SPIHT tiene en cuenta la significancia de la descendencia del coeficiente que codifica.

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El esquema SPIHT emplea una partición iterativa o dividida de conjuntos o grupos de píxeles (o coeficientes de transformación), en el cual el conjunto probado se divide cuando la magnitud máxima dentro de ella excede un cierto umbral. Cuando el conjunto pasa la prueba y por lo tanto se divide, se dice que es significativo. De lo contrario, se dice que es insignificante. 

Conjuntos insignificantes son probados varias veces en umbrales sucesivamente baja hasta aislar los píxeles significativos que son identificados. Este procedimiento ordena conjuntos de píxeles y por el nivel de su umbral de significación. Los resultados de estos llamados las pruebas de significación describen el camino tomado por el codificador para codificar las muestras de origen.

Dado que los resultados binarios de estas pruebas son poner en el flujo de bits como un "1" o "0", el decodificador en el destino nación puede duplicar la ruta de ejecución del codificador.

El principio de la partición de conjunto y la clasificación por importancia es la clave para un excelente rendimiento de codificación con muy baja complejidad computacional.

Este reconocimiento ha dado lugar a más algoritmos en esta categoría, entre las que destacan Amplitud and Group Partitioning (AGP), SWEET, NQS, y Set Partitioning Embedded bloCK(SPECK), que es el tema de este artículo.

Una característica importante que esta clase de codificadores; los coeficientes las magnitudes mas altas transmitido primero.

Un solo archivo cifrado se puede utilizar para decodificar la imagen en casi cualquier tipo de menos de o igual a la tasa de codificación, para dar la mejor reconstrucción posible con el esquema de codificación particular.

SPECK tiene sus raíces principalmente en las ideas desarrolladas en el SPIHT, AGP, y SWEET (algoritmos de codificación de imágenes).

Es diferente de SPIHT y EZW en que no utiliza árboles que enlacen y explotan la similitud entre los diferentes sub-bandas de una descomposición wavelet; más bien, como AGP, SWEET y NQS, hace uso de conjuntos en forma de bloques contiguos de coeficientes dentro de sub-bandas.

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La idea principal es explotar la agrupación de la energía en la frecuencia y en el espacio en las estructuras jerárquicas de imágenes transformadas.

SPECK se introdujo por primera vez en julio de 1998 por Islam y Pearlman como una opción de baja complejidad para JPEG2000 y se informó públicamente en un documento de sesión en enero 1999.

En marzo de 1999, se presentó de nuevo ante el Grupo de Trabajo JPEG2000 con datos adicionales sobre comparativa en tiempos de ejecución con VM 3.2ª (Verification Model, versión 3.2A) de JPEG 2000, que era esencialmente el codificador EBCOT por Taubman. Estas pruebas mostraron que SPECK fue de 4,6 a 15.7 más rápido que VM 3.2A en la codificación y 8.1 a 12.1 más rápido en la descodificación en la media de un conjunto de cuatro imágenes y una un conjunto de cuatro tasas, 0,25, 0,50, 1,0, y 2,0 bits por elemento de imagen.

Debido a la simplicidad de estos codificadores, hubo reducciones de PSNR de la de VM3.2A que van desde un mínimo de 0,48 dB para las versiones codificados en entropía a una máximo de 0,85 dB para las versiones-nonentropy codificada.

En Junio de ese año SPECK se incorporó en el marco JPEG2000, donde cambian una línea de comandos simples de codificación al motor de codificación (framework) de SPECK en lugar de EBCOT. Esta aplicación fue nombrado subband hierarchical block partitioning (SBHP). La programación y las pruebas se llevaron a cabo Hewlett Packard en laboratorios, pero había contribuyentes de Texas Instruments, Investigación de Sistemas de Información de Canon en Australia (CISRA), Teralogic, y el Instituto Politécnico de Rensselaer. El trabajo fue publicado más tarde en forma condensada en la ICASSP2000 Proceedings.

Diversas pruebas mostraron que para imágenes naturales, tales como fotográficas e imágenes médicas, las reducciones en PSNR de VM 4.2 estaban en el rango de 0,4 a 0,5 dB. SBHP mostró pérdidas en la velocidad de bits al mismo nivel PSNR de 5% a 10% para la compresión con pérdida y sólo 1% -2% para la compresión sin pérdidas. Sin embargo, la codificación de tiempo estaba a punto 4 veces más rápido y el tiempo de decodificación de aproximadamente 6-8 veces más rápido para la versión incorporada y hasta 11 veces más rápido para el versión no integrado, en cuyo caso la complejidad de SBHP se hace cerca de la línea de base JPEG. De hecho, SBHP incrustado demostró ser más rápido incluso que SPIHT con la salida sin codificar en estos experimentos.

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