En este trabajo presentamos la aplicación de un algoritmo de compresión de imágenes fijas utilizando la Transformada Wavelet.
La transformada Wavelet es una herramienta coveniente para el análisis multirresolución de señales y en particular se ajusta naturalmente a la compresión de imágenes al adaptar el ancho de banda requerido en forma automática.
Este algoritmo estudia las características de las imágenes en tonos de gris para permitir explotar aspectos importantes del sistema visual humano. El ojo humano es menos sensitivo a las frecuencias espaciales altas (bordes de una imagen) que a las frecuencias espaciales bajas (texturas de una imagen). El método utilizado consiste en codificar con pocos bits los coeficientes que representan frecuencias altas y con más bits los coeficientes de frecuencias bajas.
Las etapas de la compresión son:
• La descomposición Wavelet utilizando diferentes filtros FIR, entre ellos los de Haar y Daubechies.
• La cuantificación durante la cual se lleva a cabo la compresión efectiva, y que comprende dos pasos: la asignación de bits y el umbralamiento y cuantificación.
• la codificación que incluye el método de Run-Length seguido de una codificación de Huffmann dinámica o estática.
La decompresión comprende procesos inversos de los anteriores.
El algoritmo resulta ser efectivo en cuanto a la calidad de las imágenes comprimidas y en pruebas preliminares se han alcanzado índices de compresión del orden de diez veces.Eje: Procesamiento distribuido y paralelo. Tratamiento de señalesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI
