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Auteur José Francisco Martínez-Trinidad |
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Automatic filter coefficient calculation in lifting scheme wavelet transform for lossless image compression / Ignacio Hernández-Bautista in The Visual Computer, vol 37 n° 5 (May 2021)
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Titre : Automatic filter coefficient calculation in lifting scheme wavelet transform for lossless image compression Type de document : Article/Communication Auteurs : Ignacio Hernández-Bautista, Auteur ; Jesús Ariel Carrasco-Ochoa, Auteur ; José Francisco Martínez-Trinidad, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 957 - 972 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse spectrale
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] compression d'image
[Termes IGN] décomposition spectrale
[Termes IGN] transformation en ondelettesRésumé : (auteur) In this paper, a new method for automatic filter coefficient calculation in lifting scheme wavelet transform for image lossless compression is proposed. Actually, there is no specific rule for setting filter coefficients (a, b). Therefore, this work proposes an automatic method to calculate the filter coefficients depending on the spectral analysis of each image. Also, filter coefficients are determined for five decomposition levels and for each quadrant through applying the discrete wavelet transform in the lossless image compression problem. Spectral patterns are computed and fixed into small length vectors for building different wavelet decomposition levels; these vectors are automatically computed using a 1-NN classifier. Experimental results over standard images show that calculating the wavelet filter coefficients using the proposed method generates higher compression rates (in entropy and bitstream values) against standard wavelet and linear prediction filters. Numéro de notice : A2021-398 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1007/s00371-020-01846-0 Date de publication en ligne : 24/04/2020 En ligne : https://doi.org/10.1007/s00371-020-01846-0 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97693
in The Visual Computer > vol 37 n° 5 (May 2021) . - pp 957 - 972[article]