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¿Cómo se utiliza el esquema de elevación para la compresión de imágenes?

2016/5/12
El esquema de elevación es una técnica utilizada para la compresión de imágenes basada en los principios de las transformadas wavelet. Las transformaciones Wavelet descomponen una imagen en un conjunto de coeficientes que representan la imagen en diferentes bandas de frecuencia. El esquema de elevación proporciona una manera eficiente de aplicar la transformada wavelet a una imagen, haciéndola adecuada para la compresión de imágenes.

La idea básica detrás del esquema de elevación es dividir la transformada wavelet en dos pasos:

1. División: La imagen se divide en dos conjuntos de píxeles, llamados componentes de paso alto y de paso bajo. Los componentes de paso alto representan los detalles de frecuencia más alta en la imagen, mientras que los componentes de paso bajo representan la información de frecuencia más baja.

2. Predecir: Los componentes de paso alto se predicen en función de los valores de los componentes de paso bajo. Luego, el error de predicción se calcula como la diferencia entre los componentes de paso alto predichos y los componentes de paso alto reales.

Los pasos de división y predicción se repiten varias veces para obtener múltiples niveles de descomposición. Los coeficientes resultantes se pueden cuantificar y comprimir para lograr la compresión de la imagen.

Una ventaja del esquema de elevación es que se puede implementar in situ, lo que significa que no es necesario almacenar los datos de la imagen original durante la transformada wavelet. Esto puede ahorrar una cantidad significativa de memoria, lo que hace que el esquema de elevación sea adecuado para aplicaciones de compresión de imágenes en tiempo real.

En resumen, el esquema de elevación es una técnica eficiente para implementar transformadas wavelet para la compresión de imágenes. Proporciona una manera de descomponer una imagen en diferentes bandas de frecuencia, que luego pueden cuantificarse y comprimirse para reducir el tamaño general del archivo de la imagen.

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