Publikacje

Streszczenie:

W artykule przedstawiono propozycję nowego schematu obiektowo zorientowanej kompresji obrazów realizowanego w oparciu o metodę segmentacji obszarowej. Segmentacja w proponowanym schemacie przeprowadzana jest w oparciu o kryterium poziomu szarości (dla obrazów w skali szarości) lub o kryterium indeksu koloru w palecie barw (dla obrazów kolorowych). Uzyskane w drodze segmentacji jednorodne i homogeniczne obszary są następnie poddawane procedurze SSPCE w celu znalezienia konturów opisujących ich krawędzie brzegowe. Wysoki stopień kompresji obrazu w proponowanej metodzie uzyskiwany jest przede wszystkim w efekcie zastosowania, zaproponowanego również przez autora tej pracy, dwustopniowego schematu kodowania ww. konturów, który łączy w sobie zmodyfikowany algorytm kodowania transformatowego z wygładzającym charakterem wybranej, przestrzennej metody aproksymacji konturów. Dodatkowo, na wartość tego współczynnika wpływa, przeprowadzane we wstępnym etapie, odrzucanie, zgodnie z przyjętym kryterium progowym, obszarów o najmniejszych polach powierzchni.

Abstract:

A new object-oriented still image compression scheme, based on a region segmentation technique, is presented in the paper. Segmentation in the proposed scheme is done according to a criterion of pixel intensity (for grayscale images) or criterion of index into the palette of colors (for color images). A high compression ratio of this method is achieved by rejecting the regions of the smallest area (according to a given threshold criterion), and by the coding scheme of applied two-stage algorithm for contour compression. Stages of contour compression and coding refer to the edges of remaining separable and homogeneous regions, which are extracted from an input image during the segmentation process.

B I B L I O G R A F I A1. Shapiro L. G., Stockman G. C.: Computer Vision, New Jersey, Prentice-Hall, pp 279-325, 2001.
2. Kunt M., Ikonomopoulos A., Kocher M.: Second-generation image-coding techniques, Proc. of the IEEE, Vol. 73, pp. 549-574, 1985.
3. Dziech A., Besbas W. S.: Fast Algorithm for Closed Contour Extraction, Proc. of the Int. Workshop on Systems, Signals and Image Processing, Poznań, 1997, pp. 203-206.
4. Parker J. R.: Algorithms for Image Processing and Computer Vision, John Wiley & Sons, New York, 1997.
5. Freeman H.: Techniques for The Digital Computer Analysis of Chain Encoded Arbitrary Plane Curves. Proc. of the National Electrician Conference, pp. 421-432, 1961.
6. Baran R., Dziech A.: Contour compression scheme combining spectral and spatial domain methods, Measurement Automation and Monitoring, vol. 56, no 12/2010,
7. Belgassem F., Dziech A., Aboudeana M., Dziech W.: Improved Fast Algorithm for PWL Transform, Proc. of the Int. Workshop on Systems, Signals and Image Processing IWSSIP, Croatia, 1998.
8. Lloyd S. P.: Least Squares Quantization in PCM, IEEE Trans. on Information Theory, Vol. 28, pp. 127-135, 1982.
9. Baran R., Dziech A.: Tangent Method and the other Efficient Methods of Contour Compression, WSEAS Transactions on Computers, Issue 7, Vol. 4, pp. 805-813, 2005.

POWRÓT

Strona główna > Publikacje

Segmentation-based Object-oriented Image Compression Scheme