比较分析的基于模糊变换的图像压缩技术和其他方法

Neha Gupta, Mahesh Prasad Parsai教授

学生,ECE、份额贾巴尔普尔、中央邦、印度
教授,ECE、份额贾巴尔普尔、中央邦、印度

文摘

本文提出了一种比较分析各种图像压缩方法,并试图提供一个解决现实世界的问题。在我们以前的工作我们已经描述了一个基于模糊变换的图像压缩技术。在本文中,我们所做的比较分析技术,对一些其他技术基于不同的转换。这些技术中最常用的JPEG图像压缩技术基于move-to-front变换,由r . Benzid都包括在内。比较的基础上完成PSNR(峰值信噪比),MSE(均方误差)和执行时间。

关键字

模糊变换,PSNR(峰值信噪比),MSE(均方误差),执行时间

介绍

随着技术的发展和进入数字时代,世界已经发现自己在大量的信息。处理如此巨大的信息往往存在困难。图像压缩是最小化一个图形文件的大小的字节没有退化图像的质量不可接受的水平。减少文件大小允许更多的图片存储在一个给定的磁盘或内存空间。它也减少了图像所需的时间在互联网上发送或从网页下载[1 - 2]。

越来越多地使用多媒体技术,图像压缩需要更高的性能以及新特性。有很多方法存在图像压缩的JPEG是其中最常用的技术之一。JPEG推荐的方法是使用DCT变换编码方法[1 - 2]。但JPEG是不完全适合实时应用程序的处理时间是足够高的。还需要在高压缩的应用与图像的无损压缩,JPEG不能适用。

作为第一个问题的解决方案基于模糊变换的图像压缩技术提出了我们[12]。这是足够快的比较JPEG。对第二个问题的解决方法提出了[13]。该方法是基于move-to-front变换和two-role编码器。无损压缩后应用程序只需要,在正常情况下图像的质量可以达到某种程度上的妥协。

使用模糊变换图像压缩

转换方法在模糊域称为模糊变换(或者,不久,F-transform),既有古典变换以及近似方法[3 - 5]。F-transform建立一个对应一组实数区间上的连续函数和n维(真正的)向量的集合[6 - 9]。图像压缩的方法,基于模糊变换,试图通过规范其像素的值。任何图像可以被视为一种模糊矩阵(关系)。子图像分成小块和压缩,解压使用模糊变换和逆变换。

该方法基于模糊变换。在这种方法中,图像分割在平方大小的子图片(16 x16 8×8 4 x4)称为块,然后用模糊变换和获得任何压缩子图像均匀量化子图像的标准差。这些子图片解压的逆模糊变换和重组相关图像的重建[12]。这种方法允许用户选择感兴趣的区域和压缩每一个不同的品质因数[3-11]。

的方法,方法简单,容易理解,这可以解释在以下步骤:

5。方程(2)用于获取解压图像的大小为N (B) (B)。

6。每一块然后标准化得到重建图像。

参数

1)MSE和PSNR值:技术通常用于图像压缩导致一些退化的重建图像。一种广泛使用的度量重建图像保真度的N x M大小图像均方误差(MSE)和由:-

2)执行时间:不同的图像压缩算法遵循不同的方法。由于一个可测量的区别是获得执行时间。方法适用于运行时处理,其执行时间应该小。执行时间以秒。

3)压缩比:该方法压缩比的压缩率的倒数。对于其他方法所描述的压缩比可以比原始图像的比特压缩。

结果和讨论

时间间隔为表2压缩比和执行时间秒使用移动到不同的图像压缩转换和two-role编码器

表3压缩比,PSNR和执行时间间隔为在秒使用模糊变换不同的图像压缩。

从结果中,我们发现,基于前面的变换方法PSNR值是无限的,但压缩率很低,执行时间是足够高的。

进一步我们看到从表3中给出的结果,与压缩率的PSNR的增量增加和MSE减少。的时间压缩成反比M (B) . (B)即压缩前的块大小,直接成比例的M (B) . (B)压缩后即相应的块大小。从使用DCT例如JPEG图像压缩的结果如表4所示,我们发现PSNR值是更好的压缩比,但执行时间明显高,比较使用模糊变换的图像压缩。

CONCLUSSION

在这篇文章中,我们已经讨论了现代世界的需求和图像压缩的重要性。我们看到,对于任何压缩方案重建后图像的质量和时间的压缩和重建即执行时间是两个重要的问题。

在搬到前面基于变换的方法[13]PSNR值是无限的,意味着完全按原始图像重建,但压缩比例非常少,执行时间非常高即200秒。所以这任何退化时的压缩方法是有用的质量不能妥协。

在JPEG压缩的质量不降低太多,除了能力范围,但其执行时间也足够高即100秒,而基于模糊变换技术[12]附近大约1秒。在这个方法的压缩比也足够高能够PSNR值除外。因此我们可以说,该方法是一种理想的实时图像压缩方法即图像上传和下载,高速相机记录等。

数据压缩的目的,模糊变换是一个很好的和有用的变换。在未来能找到许多其他用途的模糊变换。使用模糊变换的图像压缩是发现了一个新奇的想法。在最近的将来,进一步的研究可以提高峰值信噪比和压缩比高速性能,提高了在一些可能会基于一些新的变换压缩方法。

引用

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