9 - Structure and Texture Compression.
J.F. Aujol and B. Matei. Research Report 5076, INRIA, France, January 2004.
Keywords : Bounded Variation Space, Image decomposition, Texture, Structure.
@TECHREPORT{5076,
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| author |
= |
{Aujol, J.F. and Matei, B.}, |
| title |
= |
{Structure and Texture Compression}, |
| year |
= |
{2004}, |
| month |
= |
{January}, |
| institution |
= |
{INRIA}, |
| type |
= |
{Research Report}, |
| number |
= |
{5076}, |
| address |
= |
{France}, |
| url |
= |
{https://hal.inria.fr/inria-00071507}, |
| pdf |
= |
{https://hal.inria.fr/file/index/docid/71507/filename/RR-5076.pdf}, |
| ps |
= |
{https://hal.inria.fr/docs/00/07/15/07/PS/RR-5076.ps}, |
| keyword |
= |
{Bounded Variation Space, Image decomposition, Texture, Structure} |
| } |
Résumé :
Dans ce papier, nous nous intéressons au problème de la compression d'image. Les ondelettes se sont révélées être un outil particulièremment efficace . Récemment, de nombreux algorithmes ont été proposés pour amméliorer la compression par ondelettes en essayant de prendre en compte les strucutres présentes dans l'image. De telles méthodes se révèlents très efficaces pour les images géométriques. Nous construisons un algorithme de compression d'images qui prend en compte la géométrie de l'image tout en étant capable d'être performant sur des images contenant à la fois des structures et des textures. Pour cela, nous utilisons un algorithme de décomposition d'image récemment introduit dans . Cet algorithme permet de séparer une image en deux composantes, une première composante contenant l'information géométrique de l'image, et une deuxième contenant les éléments oscillants de l'image. L'idée de notre méthode de compression est la suivante. Nous commen ons par décomposer l'image à compresser en sa partie géométrique et sa partie oscillante. Nous effectuons ensuite la compression de la partie géométrique à l'aide de l'algorithme introduit dans , ce dernier étant particulièrement bien adapté pour la compression des structures d'une image. Pour la partie oscillante de l'image, nous utilisons l'algorithme classique de compression par ondelettes biorthogonales. sur les zones régulières d'une image). l'image. Notre nouvel algorithme de compression s'avère plus performant que la méthode classique par ondelettes biorthogonales. meilleurs à la fois en PSNR, et aussi visuellement (les bords sont plus précis et les textures sont mieux conservées). |
Abstract :
In this paper, we tackle the problem of image compression. During the last past years, many algorithms have been proposed to take advantage of the geometry of the image. We intend here to propose a new compression algorithm which would take into account the structures in the image, and which would be powerful even when the original image has some textured areas. To this end, we first split our image into two components, a first one containing the structures of the image, and a second one the oscillating patterns. We then perform the compression of each component separately. Our final compressed image is the sum of these two compressed components. This new compression algorithm outperforms the standard biorthogonal wavelets compession. |
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