Regularity scalable image coding based on wavelet singularity detection

In this paper, we propose an adaptive algorithm for scalable wavelet image coding, which is based on the general feature, the regularity, of images. In pattern recognition or computer vision, regularity of images is estimated from the oriented wavelet coefficients and quantified by the Lipschitz exponents. To estimate the Lipschitz exponents, evaluating the interscale evolution of the wavelet transform modulus sum (WTMS) over the directional cone of influence was proven to be a better approach than tracing the wavelet transform modulus maxima (WTMM). This is because the irregular sampling nature of the WTMM complicates the reconstruction process. Moreover, examples were found to show that the WTMM representation cannot uniquely characterize a signal. It implies that the reconstruction of signal from its WTMM may not be consistently stable. Furthermore, the WTMM approach requires much more computational effort. Therefore, we use the WTMS approach to estimate the regularity of images from the separable wavelet transformed coefficients. Since we do not concern about the localization issue, we allow the decimation to occur when we evaluate the interscale evolution. After the regularity is estimated, this information is utilized in our proposed adaptive regularity scalable wavelet image coding algorithm. This algorithm can be simply embedded into any wavelet image coders, so it is compatible with the existing scalable coding techniques, such as the resolution scalable and signal-to-noise ratio (SNR) scalable coding techniques, without changing the bitstream format, but provides more scalable levels with higher peak signal-to-noise ratios (PSNRs) and lower bit rates. In comparison to the other feature-based wavelet scalable coding algorithms, the proposed algorithm outperforms them in terms of visual perception, computational complexity and coding efficienc

Compression d'images médicales par ondelettes et régions d'intérêt

Un bon nombre d'images contiennent des régions qui sont plus importantes que d'autres. Les méthodes de compression qui sont capables de reconstruire sans pertes ces régions sont donc d'un grand intérêt. Dans le cas des images médicales, il arrive souvent que seule une petite portion de l'image soit utile pour établir un diagnostic. Toutefois, le coût d'une mauvaise interprétation peut être très élevé. Les méthodes de compression sans pertes dans les régions d'intérêt et avec pertes partout ailleurs, semblent être un compromis intéressant. Nous présentons et comparons ici quelques méthodes pour la compression sans pertes des régions d'intérêt. Les méthodes proposées sont basées sur la compression par ondelettes, celles-ci sont appliquées selon deux approches différentes. L'une traite l'image au complet et l'autre est appliquée à l'image subdivisée en blocs égaux