An Improved Method for the Transmission of Large Image over Internet

Abstract. We have proposed a wavelet-based image transmission scheme in this paper which has used discrete wavelet transform to transform a digital image from spatial domain into frequency domain. Haar wavelet transformation has been chosen and used for wavelet transformation phase. Use of concurrent computing has significantly reduced computation time overhead as well as the transmission time up to a great extent as compared to the existing sequential discrete wavelet based transmission. The experimental result shows that the proposed scheme maintains the accuracy of reconstructed image

Selection of Wavelet Basis Function for Image Compression : a Review

Wavelets are being suggested as a platform for various tasks in image processing. The advantage of wavelets lie in its time frequency resolution. The use of different basis functions in the form of different wavelets made the wavelet analysis as a destination for many applications. The performance of a particular technique depends on the wavelet coefficients arrived after applying the wavelet transform. The coefficients for a specific input signal depends on the basis functions used in the wavelet transform. Hence in this paper toward this end, different basis functions and their features are presented. As the image compression task depends on wavelet transform to large extent from few decades, the selection of basis function for image compression should be taken with care. In this paper, the factors influencing the performance of image compression are presented

Методи обробки відео на базі вейвлет-перетворень

Метою дослідження є розробка методу стиснення цифрових відеофайлів за допомогою дискретного вейвлет перетворення в орієнтованому базисі, а також порівняння його конкурентоспроможності у порівнянні з декількома іншими вейвлетами. Поставлені у роботі задачі вирішувалися шляхом проведення теоретичних та експериментальних досліджень. Використано алгоритми дискретного вейвлет-перетворення, зокрема Хаара, Добеші та перетворення в орієнтованому базисі. Для реалізації і моделювання алгоритму стиснення, а також для отримання практичних результатів з метою їх порівняння і оцінки використовувалася програма, написана на мові Python. В результаті проведення дослідження отримано зображення та відео, стиснені з різними налаштуваннями втрат якості, та на основі їх параметрів побудовано порівняльні характеристики. На основі порівняльних характеристик сформовано рекомендації щодо вибору типу перетворення і проведена оцінка сумісності вейвлет-перетворення з іншими методами стиснення відео. Побудовано програмну модель алгоритму дискретного вейвлет-перетворення зображень та відео на основі вейвлетів Хаара, Добеші та вейвлету в орієнтованому базисі. Основні наукові положення роботи представлено в чотирьох наукових публікаціях, одна з яких опублікована в працях конференції «Електроніка 2017».The aim of the study is to develop a method for compressing digital video files using a discrete wavelet transform in oriented basis, as well as comparing its competitiveness with several other wavelets. The tasks put in the work were solved by carrying out theoretical and experimental researches. The algorithms of discrete wavelet transformation, in particular Haar, Dobeski, and transformations in the oriented basis are used. To implement and simulate the compression algorithm, as well as to obtain practical results in order to compare and evaluate, a program written in Python was used. As a result of the study, images and videos were compressed with different quality loss settings and comparative characteristics were constructed based on their parameters. On the basis of comparative characteristics, recommendations were made for choosing the type of conversion, and the evaluation of the compatibility of the wavelet transform with other video compression methods was performed. The software model of the algorithm of discrete wavelet transform of images and video based on wavelets Haar, Dobeshchi and wavelet in the oriented basis is constructed. The main scientific positions of work are presented in four scientific publications, one of which is published in the works of the conference "Electronics 2017"Целью исследования является разработка метода сжатия цифровых видеофайлов с помощью дискретного вейвлет преобразования в ориентированном базисе, а также сравнение его конкурентоспособности по сравнению с несколькими другими вейвлетами. Поставленные в работе задачи решались путем проведения теоретических и экспериментальных исследований. Использованы методы дискретного вейвлет-преобразования, в частности Хаара, Добеши и преобразования в ориентированном базисе. Для реализации и моделирования алгоритма сжатия, а также для получения практических результатов с целью их сравнения и оценки использовалась программа, написанная на языке Python. В результате проведения исследования получены изображения и видео, сжатые с различными настройками потерь качества, и на основе их параметров построено сравнительные характеристики. На основе сравнительных характеристик сформированы рекомендации по выбору типа преобразования и проведена оценка совместимости вейвлет-преобразования с другими методами сжатия видео. Построено программную модель алгоритма дискретного вейвлет-преобразования изображений и видео на основе вейвлетов Хаара, Добеши и вейвлета в ориентированном базисе. Основные научные положения работы представлены в четырех научных публикациях, одна из которых опубликована в трудах конференции «Электроника 2017»