Publication

Set theoretic compression with an application to image coding

Martin Vetterli
1998
Journal Articles

Résumé

We show that the complete information that is available after an image has been encoded is not just an approximate quantized image version, but a whole set of consistent images that contains the original image by necessity. From this starting point, we develop a set of tools to design a new class of encoders for image compression, based on a set decomposition and recombination of image features. As an initial validation, we show the results of an experiment where these tools are used to modify the encoding process of block discrete cosine transform (DCT) coding in order to yield less blocking artifacts.

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/30f98770-d3f4-4a1a-acee-badf6dd5975a

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Martin Vetterli
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Concepts associés (32)

Compression d'image

La compression d'image est une application de la compression de données sur des . Cette compression a pour utilité de réduire la redondance des données d'une image afin de pouvoir l'emmagasiner sans occuper beaucoup d'espace ou la transmettre rapidement. La compression d'image peut être effectuée avec perte de données ou sans perte. La compression sans perte est souvent préférée là où la netteté des traits est primordiale : schémas, dessins techniques, icônes, bandes dessinées.

Compression artifact

A compression artifact (or artefact) is a noticeable distortion of media (including , audio, and video) caused by the application of lossy compression. Lossy data compression involves discarding some of the media's data so that it becomes small enough to be stored within the desired or transmitted (streamed) within the available bandwidth (known as the data rate or bit rate). If the compressor cannot store enough data in the compressed version, the result is a loss of quality, or introduction of artifacts.

Segmentation d'image

La segmentation d'image est une opération de s consistant à détecter et rassembler les pixels suivant des critères, notamment d'intensité ou spatiaux, l'image apparaissant ainsi formée de régions uniformes. La segmentation peut par exemple montrer les objets en les distinguant du fond avec netteté. Dans les cas où les critères divisent les pixels en deux ensembles, le traitement est une binarisation. Des algorithmes sont écrits comme substitut aux connaissances de haut niveau que l'homme mobilise dans son identification des objets et structures.

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