COMPRESIÓN DE IMÁGENES SIN PÉRDIDA USANDO CLASIFICADOR 1-NN PARA ADAPTAR LOS COEFICIENTES DE FILTROS LIFTING

IGNACIO HERNANDEZ BAUTISTA; OLEKSIY POGREBNYAK; JUAN JOSE CARBAJAL HERNANDEZ; JESUS ARIEL CARRASCO OCHOA; JOSE FRANCISCO MARTINEZ TRINIDAD

doi:https://doi.org/10.6036/8102

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COMPRESIÓN DE IMÁGENES SIN PÉRDIDA USANDO CLASIFICADOR 1-NN PARA ADAPTAR LOS COEFICIENTES DE FILTROS LIFTING

MARZO 2017 - Volumen: 92 - Páginas: 143

DOI:

https://doi.org/10.6036/8102

Autores:

IGNACIO HERNANDEZ BAUTISTA - OLEKSIY POGREBNYAK - JUAN JOSE CARBAJAL HERNANDEZ - JESUS ARIEL CARRASCO OCHOA -

JOSE FRANCISCO MARTINEZ TRINIDAD

Materias:

INDUSTRIAS DE LA INFORMACION Y DEL CONOCIMIENTO (VISION COMPUTACIONAL )

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Palabras clave:: Esquema lifting, transformada wavelet, compresión de imágenes sin pérdida, reconocimiento de patrones, análisis espectral, Lifting scheme, wavelet transform, lossless image compression, pattern recognition, spectral analysis
Tipo de artículo:: NOTA TECNICA / TECHNICAL NOTE
Sección:: NOTAS TECNICAS / TECHNICAL NOTES

La transformada wavelet es ampliamente usada en diferentes aplicaciones del procesamiento de señales e imágenes. Sin embargo, una adecuada selección o el diseño de una wavelet para un problema dado es un área abierta, debido a que actualmente no existe una forma de adaptar los coeficientes de los filtros

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