Compressão de imagens utilizando análise de componentes independentes

• Ano de defesa: 2007
• Autor(a) principal: Sousa Junior, Carlos Magno
• Orientador(a): BARROS FILHO, Allan Kardec Duailibe
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal do Maranhão
• Programa de Pós-Graduação: PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET
• Departamento: Engenharia
• País: BR
• Palavras-chave em Português: Análise de componentes independentes; codificação eficiente; análise de componentes principais
• Palavras-chave em Inglês: Independent component analysis; efficient coding; principal components analysis
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::ANALISE DE DADOS
• Link de acesso: http://tedebc.ufma.br:8080/jspui/handle/tede/440

Redundancy is an old issue in data compression research. Compression methods that use statistics have been heavily influenced by neuroscience research. In this work, we propose an image compression system based on the efficient coding concept derived from neural information processing models. The system performance is compared with discrete cosine transform (DCT) and principal components analysis (PCA) results at several compression ratios (CR). Evaluation through both objective measurements and visual inspection showed that the proposed system is more robust to distortions such as blocking artifacts than DCT and PCA.