Nowatorskie podejście do projektowania i symulacji kompresji obrazu SPIHT

Kompresja obrazów jest ostatnio g¿ównym zagadnieniem w dziedzinie przetwarzania obrazów. Stratna kompresja obrazu jest wymagana, aby zmniejszy¿ zapotrzebowanie na pami¿¿ masow¿ i poprawi¿ szybko¿¿ przesy¿ania danych. Jedn¿ z najlepszych technik kompresji obrazu jest transformata falkowa. Wavelet Transform wykorzystuje du¿¿ ró¿norodno¿¿ falek do dekompozycji obrazów. Najnowocze¿niejsze techniki kodowania, takie jak EZW (Embedded Zero Tree Wavelet), SPIHT (Set Partitioning In Hierarchical Trees) i WDR (Wavelet Difference Reduction) wykorzystuj¿ transformat¿ falkow¿ jako podstawow¿. W mojej pracy magisterskiej wykorzystäem dyskretn¿ transformat¿ falkow¿ do poprawy jako¿ci obrazu z wysok¿ warto¿ci¿ PSNR (szczytowy stosunek sygnäu do szumu) i najlepszym wspó¿czynnikiem kompresji na ró¿nych obrazach o ró¿nych rozmiarach. Analiza zostäa przeprowadzona pod k¿tem PSNR, CR (Compression Ratio) oraz czasu potrzebnego na dekompozycj¿ i rekonstrukcj¿. Wyniki dowiod¿y, ¿e nie tylko warto¿¿ PSNR i CR osi¿gn¿¿y bardzo wysoki wskänik, ale tak¿e czas wykonania MSPIHT (Modified Set Partitioning In Hierarchical Trees) jest bardzo krótki w porównaniu z innymi technikami.