[pt] Neste trabalho é estudado o problema da compressão de dados por codificadores de estado finito e sem perda de informação. O problema é dividido em três partes: compressão de seqüências individuais, compressão de pares de seqüências e compressão de imagens. A principal motivação do trabalho é o estudo da compressão de pares de seqüências, como um passo intermediário para o entendimento do problema da compressão de dados bidimensionais. Para cada um dos casos é definido um limitante inferior para a taxa de compressão de qualquer codificador de estado finito e sem perda de informação. Para os três casos, codificadores universais são propostos e seus desempenhos são analisados. Os codificadores propostos foram implementados em software e aplicados à compressão de seqüências finitas, pares de seqüências finitas e imagens finitas. Os resultados de simulação obtidos são analisados. / [en] In this work the problem of data compression by finite- state and information lossless encorders is studied. The problem is divided in three parts: compression of individual sequences, compression of pairs of sequences and compression of images. For each of these, a lower bound is defined which sets a limit on the smaller compression rate that can be achieved by any finite-state and information lossless enconders. Universal encorders are proposed and their performance compared to the optimal attainable. The proposed encoders were implemented in software and used to compress finite sequences, pairs of finite sequences and finite images. The simulation results are analysed.

[pt] Neste trabalho, um método de compressão de dados com perdas, baseado no algoritmo de compressão sem perdas de Lempel-Ziv é proposto. Simulações são usadas para caracterizar o desempenho do método, chamado LLZ. É também aplicado à compressão de imagens e os resultados obtidos são analisados. / [en] In this work, a lossy data compression method, base don the Lempel-Ziv lossles compression scheme is proposed. Simulations are used to study the performance of the method, called LLZ. The lLZ is also used to compress digital image data and the results obtained is analized.

[pt] Essa dissertação apresenta um codificador de imagens para baixas taxas de bits utilizando a decomposição da imagem em 10 sub-bandas através da aplicação da transformada wavelet. Uma técnica de redução de irrelevância visual é usada para descartar blocos de coeficientes das sub-bandas de alta freqüência (2 a 10). Os blocos remanescentes são classificados em bordas e não bordas e codificados através da técnica ECTCVQ ( Entropy-Constrained Trellis Coded Vector Quantization). Já a primeira sub-banda é codificada através da técnica PTCQ( Predictive Trellis Coded Quantization) com preservação de bordas. Na alocação de bits entre as sub-bandas é utilizado o algoritmo de Wersterink et al. Os resultados obtidos mostram um desempenho muito superior ao padrão JPEG, e bons resultados quando comparados a técnica de codificação de imagens recentes. / [en] This dissertation presentes a low bit rate image coder using a 10 sub-band image decomposition base don the wavelet transform. Some blocks of coefficients of the high frequency sub-bands are discarded by a technique of irrelevancy reduction. The remaning blocks are classified into edges and non-edges, and coded by ECTCVQ (Entropy- constrained Trellis Vector Quantization). The fist sub- band is coded by an edge preserving PTCQ (Predictive Trellis Coded Quantization), also proposed in this work. The Westerink et al. algorithm is used to allocate the bits between the sub-bands. The results obtained show that the performance of the proposed coder is Significantly superior so the one obtained with the standard JPEG. Moreover, good results are achivied as compared to recently proposed techniques of images coding.

[pt] Neste trabalho é investigada uma técnica de compressão de imagens empregando a Transformada Wavelet Discreta em conexão com o código de compressão mLLZ/d, que é baseado no algoritmo de Lempel-zig com perdas. Primeiramente é apresentada a teoria das wavelets e são discutidos diversos códigos para compactação e compressão baseados no algoritmo de Lempel-Ziv. Em seguida, são apresentados os resultados de diversas simulações realizadas com quatro imagens comumente empregadas neste tipo de análise, de forma a avaliar o desempenho do método em termos de qualidade objetiva e subjetiva. Finalmente, os resultados foram analisados e comparados aos obtidos com outras técnicas de compressão, publicadas em dissertações de mestrado anteriores. / [en] In this work an image compression method employing the Discrete Wavelet Tranform in connection with the Lossy Lempel-Ziv code mLLZ/d is investigated. At first, the wavelet theory as well as several lossy and lossless codes based on the Lempel-ziv algorithm are discussed. Afterwards, simulations are implemented using four images, which are commonly used as a standard for this type of analysis, in order to evaluate the performance of the method in terms of both objective and subjective quality. Finally, the results are analyzed and compared to the ones obtained with other compression techniques, already published in former thesis.

[pt] Para transmissão da informação de maneira confiável, em canais com apagamento, foram criados os códigos LT (Luby Transform), uma das principais classes de códigos fontanais. Estes códigos não têm uma taxa fixa, em outras palavras, eles têm taxa versátil. Esta dissertação aborda o estudo da transmissão de imagens através de canal ruidoso, AWGN (Aditive White Gaussian Noise), com o uso de Códigos LT. Investigou-se o desempenho usando uma modulação BPSK, dois esquemas foram testados: Um esquema para canal que inclui apagamento (BESC) e um outro que foi proposto usando um código Hamming em série com um código LT. O esquema LT-Hamming apresentou um ganho de código maior que o esquema BESC e o código convolucional de semelhantes características. Foi testado o esquema LT-Hamming para diferentes tipos de imagens em um canal AWGN usando a técnica SPIHT para a compressão das imagens. Para obter uma medida objetiva da qualidade da imagem recuperada foi usado o parâmetro PSNR (Peak Sinal to Noise Ratio) e foram apresentadas algumas imagens com o objetivo de analisar sua qualidade através de uma inspeção visual. Dado que o código LT é versátil para o que diz respeito à taxa de código, foi proposto um método para método para atribuir diferentes níveis de proteção da informação codificada, UEP (Unequal Error Protection). / [en] To transfer reliably information in erasure channels, LT (Luby Transform) codes were created, they are part of the main class of fountain codes, this codes don’t have fixed rate, in other words, they have a versatile code rate. This thesis address to the study of images transmission through noisy channel, AWGN (Aditive White Gaussian Noise) using LT codes. We investigated the performance using a BPSK modulation, two schemes were tested: A scheme of channel that includes deletion (BESC) and another that was proposed, using a Hamming code in series with a LT code. The LT-Hamming scheme present a gain code larger than BESC scheme and convolutional codes of similar characteristics. Was tested LT-Hamming scheme for different types of images on AWGN channel using the SPIHT technique for images compression. To obtain an objective measure of image quality was used the PSNR (Peak Signal Noise Ratio) and some images were presented in order to analize its quality through visual inspection given that LT code is a versatile for what concern the code rate it was proposed a method to assign different protection levels to the code information, UEP (Unequal Error Protection).

[pt] Este trabalho apresenta um estudo sobre compressão de imagens de sensoriamento remoto para serem transmitidas através de um canal com ruído. As imagens são capturadas por um satélite de sensoriamento remoto e transmitidas a uma estação terrestre. A compreensão das imagens é necessária para se economizar banda e potência de transmissão. Algumas técnicas muito boas de compressão de imagens apresentam sérios problemas quando na presença de ruído. Assim, a técnica de quantização vetorial foi escolhida para ser utilizada neste trabalho. Utilizando-se a idéia de quantização vetorial multi-estágios, propões-se um esquema de compressão com remoção de médias, onde separa-se a informação contida na imagem para tratá-la de forma diferenciada, de acordo com a sua importância. É feita então uma análise sobre o projeto do enlace do satélite do sensoriamento remoto comparando-se o esquema utilizado atualmente com o esquema proposto. / [en] This thesis presents a study of remote sensing image compression to be transmitted over a noisy channel. The images are obtained by a remote sensing satellite and transmitting to an earth station. The compression is due to savings in bandwidth and transmitting power. Some of the most efficient image codecs presents serious problems in the presence of noise. So, the vector quantization technique was chosen to be used. Using the multi-stage vector quantization idea, a compression scheme with mean remove is proposed as a manner to separate and treat unequally the image information as its importance. An analysis on the design of the remote sensing satellite link is done with a comparison between the current scheme used the proposed one.

[pt] Este trabalho estuda o problema de compressão de imagens de sensoriamento remoto segundo a ótica da codificação conjunta fonte-canal. É analisado o desempenho de métodos baseados em quantização vetorial segundo o algoritmo LBG, principalmente o COVQ (Channel Optimized Vector Quantizer) bem como a quantização vetorial estruturada em árvore. Dentro desse contexto, são propostos 2 novos métodos para a resolução do problema: (1)Uma quantização vetorial estruturada em árvores que leva em conta a transmissão através de canais ruidosos, solução denominada COTSVQ (Channel-Design Tree Strutured Vecotr Quantizer), bem como (2) uma classe de métodos que se utiliza de códigos corretores de erro sobre a estrutura progressiva do TSVQ, de forma a proteger os dados de forma ativa durante a transmissão. Os dois métodos propostos podem ser combinados no mesmo compressor, de forma a originar uma classe ampla de compressores adaptados à transmissão por canais com ruído. São apresentados resultados que comparam os desempenhos dos métodos propostos com aqueles já existentes para uma análise de desempenho, na situação de transmissão via satélite de imagens captadas e comprimidas para uma taxa de 1,5bpp. Os resultados mostram que os métodos propostos são muito menos complexos que os já existentes, porém conseguindo atingir uma qualidade de imagem equivalente, ou, em alguns casos, superior. / [en] This work studies the problem of remote sensorng image compression by joint source-channel coding. The vector quantizer methods evaluated are those designed with the LBG algorithm, the COVQ (channel-optimized vector quantizer) algorithm as well as tree-structured vector quantizer. The noisy channel is modelled as a BSC. In this context, two news methods are proposed: (1) A tree- structures vector quantizer that considers the transmission through noisy channels (denominated CD-TSVQ), and (2) a new class of compressors that uses forward error- correcting codes over the TSVQ structure, as a way to actively protect data during the transmission. The twoproposed methods can be combined on the same compressor architecture, resulting in a vast class of compressors well-adapted to the transmission through noisy channels. Results allowing the comparision of the proposed methods with existing ones are presented. Performance evaluated in a scenery where images are compressed to be transmited at a rate of 1.5bpp. Results yield to the conclusion that the porposed methods are much less complex than the existing methods, yet achieve equivalent or, in some situations, improved performance.