Nowatorskie podejście do projektowania i symulacji kompresji obrazu SPIHT

Kompresja obrazów jest ostatnio głównym zagadnieniem w dziedzinie przetwarzania obrazów. Stratna kompresja obrazu jest wymagana aby zmniejszyć zapotrzebowanie na pamięć masową i poprawić szybkość przesyłania danych. Jedną z najlepszych technik kompresji obrazu jest transformata falkowa. Wavelet Transform wykorzystuje dużą różnorodność falek do dekompozycji obrazów. Najnowocześniejsze techniki kodowania takie jak EZW (Embedded Zero Tree Wavelet) SPIHT (Set Partitioning In Hierarchical Trees) i WDR (Wavelet Difference Reduction) wykorzystują transformatę falkową jako podstawową. W mojej pracy magisterskiej wykorzystałem dyskretną transformatę falkową do poprawy jakości obrazu z wysoką wartością PSNR (szczytowy stosunek sygnału do szumu) i najlepszym współczynnikiem kompresji na różnych obrazach o różnych rozmiarach. Analiza została przeprowadzona pod kątem PSNR CR (Compression Ratio) oraz czasu potrzebnego na dekompozycję i rekonstrukcję. Wyniki dowiodły że nie tylko wartość PSNR i CR osiągnęły bardzo wysoki wskaźnik ale także czas wykonania MSPIHT (Modified Set Partitioning In Hierarchical Trees) jest bardzo krótki w porównaniu z innymi technikami.