TAILIEUCHUNG - Báo cáo hóa học: "Research Article Morphological Transform for Image Compression"

Tuyển tập báo cáo các nghiên cứu khoa học quốc tế ngành hóa học dành cho các bạn yêu hóa học tham khảo đề tài: Research Article Morphological Transform for Image Compression | Hindawi Publishing Corporation EURASIP Journal on Advances in Signal Processing Volume 2008 Article ID 426580 15 pages doi 2008 426580 Research Article Morphological Transform for Image Compression Enrique Guzman 1 Oleksiy Pogrebnyak 2 Cornelio Yanez 2 and Luis Pastor Sanchez Fernandez2 1 Universidad Tecnológica de la Mixteca Carretera Acatlima km Huajauapan de León CP 69000 Oaxaca Mexico 2 Centro de Investigación en Computación Instituto Politecnico Nacional Ave. Juan de Dios Batiz S N esq. Miguel Othon de Mendizabal CP 07738 Mexico Correspondence should be addressed to Oleksiy Pogrebnyak olek@ Received 29 August 2007 Revised 30 November 2007 Accepted 4 April 2008 Recommended by Sébastien Lefevre A new method for image compression based on morphological associative memories MAMs is presented. We used the MAM to implement a new image transform and applied it at the transformation stage of image coding thereby replacing such traditional methods as the discrete cosine transform or the discrete wavelet transform. Autoassociative and heteroassociative MAMs can be considered as a subclass of morphological neural networks. The morphological transform MT presented in this paper generates heteroassociative MAMs derived from image subblocks. The MT is applied to individual blocks of the image using some transformation matrix as an input pattern. Depending on this matrix the image takes a morphological representation which is used to perform the data compression at the next stages. With respect to traditional methods the main advantage offered by the MT is the processing speed whereas the compression rate and the signal-to-noise ratio are competitive to conventional transforms. Copyright 2008 Enrique Guzman et al. This is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution License which permits unrestricted use distribution and reproduction in any medium provided the original work is properly cited. 1. INTRODUCTION The data

TÀI LIỆU LIÊN QUAN
TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.