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Compressão de imagens utilizando recorrência de padrões multiescala com casamento lateral generalizado / Compression of images based on recurrent multiscale patterns with generalized side-match.

Made available in DSpace on 2015-04-11T14:03:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1
Ursula Vasconcelos Abecassis.pdf: 1502428 bytes, checksum: 7ea813452788d8456776e20fe3c9ff1c (MD5)
Previous issue date: 2006-01-19 / O algoritmo MMP (Multi-dimensional Multiscale Parser) é um esquema de compressão com perdas que tem como base o casamento aproximado de padrões multiescalas, no qual blocos de sinais de dimensões diferentes podem ser aproximados pelo seu dicionário. Tal aproximação é possível devido a uma transformação de escala que adapta as dimensões dos blocos, em versões dilatadas e contraídas,
antes do casamento ser realizado. O MMP vem apresentando um bom desempenho em images com grande conteúdo de alta freqüência, mas em imagens suaves não apresentou resultados satisfatórios. Neste trabalho propõem-se uma melhoria da capacidade de compressão de imagens suaves, sem diminuir a qualidade de imagens mais complexas, tendo como base o algoritmo MMP, este algoritmo é chamado
de GSM-MMP (Generalized Side-Match Multidimensional Multiscale Parser). O GSM-MMP realiza uma predição para a estruturação do dicionário de codificação baseada em semelhança com os três vizinhos do bloco atual que será codificado.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:http://localhost:tede/2939
Date19 January 2006
CreatorsAbecassis, úrsula Vasconcelos
ContributorsNascimento, Ayres Mardem Almeida do
PublisherUniversidade Federal do Amazonas, Programa de Pós-graduação em Informática, UFAM, BR, Instituto de Computação
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatapplication/pdf
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM, instname:Universidade Federal do Amazonas, instacron:UFAM
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
Relation-312656415484870643, 600

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