Ein neuartiger Ansatz für Entwurf und Simulation der SPIHT-Bildkompression

In letzter Zeit ist die Bildkomprimierung ein wichtiges Thema im Bereich der Bildverarbeitung. Verlustbehaftete Bildkomprimierung ist erforderlich, um den Speicherbedarf zu verringern und die Daten bertragungsrate zu verbessern. Eine der besten Bildkomprimierungstechniken ist die Wavelet-Transformation. Bei der Wavelet-Transformation wird eine Vielzahl von Wavelets zur Dekomposition von Bildern verwendet. Die modernsten Kodierungsverfahren wie EZW (Embedded Zero tree Wavelet), SPIHT (Set Partitioning In Hierarchical Trees) und WDR (Wavelet Difference Reduction) verwenden die Wavelet-Transformation als Grundlage. In meiner Dissertation habe ich die diskrete Wavelet-Transformation verwendet, um die Qualit t des Bildes mit einem hohen PSNR-Wert (Peak Signal to Noise Ratio) und dem besten Komprimierungsverh ltnis bei einer Vielzahl von Bildern mit unterschiedlichen Gr en zu verbessern. Die Analyse wurde in Bezug auf PSNR, CR (Compression Ratio) und die f r die Zerlegung und Rekonstruktion ben tigte Zeit durchgef hrt. Die Ergebnisse haben gezeigt, dass nicht nur der PSNR-Wert und das CR-Verh ltnis sehr hoch sind, sondern auch die Ausf hrungszeit von MSPIHT (Modified Set Partitioning In Hierarchical Trees) im Vergleich zu anderen Techniken sehr gering ist.