A modified Vector Quantization based image compression technique using wavelet transform
Notice bibliographique
Résumé
An image compression method combining discrete wavelet transform (DWT) and vector quantization (VQ) is presented. First, a three-level DWT is performed on the original image resulting in ten separate subbands (ten codebooks are generated using the Self Organizing Feature Map algorithm, which are then used in Vector Quantization, of the wavelet transformed subband images, i.e. one codebook for one subband). These subbands are then vector quantized. VQ indices are Huffman coded to increase the compression ratio. A novel iterative error correction scheme is proposed to continuously check the image quality after sending the Huffman coded bit stream of the error codebook indices through the channel so as to improve the peak signal to noise ratio (PSNR) of the reconstructed image. Ten error codebooks (each for each subband of the wavelet transformed image) are also generated for the error correction scheme using the difference between the original and the reconstructed images in the wavelet domain. The proposed method shows better image quality in terms of PSNR at the same compression ratio as compared to other DWT and VQ based image compression techniques found in the literature. The proposed method of image compression is useful for various applications in which high quality (i.e. high precision) are critical (like criminal investigation, medical imaging, etc).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».