Zone Selection in Image Compression Using Piecewise-Linear Transforms

Experimental results of retained zone shape selection in zonal transform compression of greyscale images with the use of piecewise-linear transforms have been presented in the paper. The Walsh and PWL transforms used in the initial stage of the compression algorithm have been described. The zonal compression method, based on retaining of the spectral coefficients belonging to the specified zone, has been presented. Besides the commonly used square zone, various shapes of the retained spectral zone have been considered. Computational results have been compared in terms of the Mean-Square Error (MSE) and the Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) versus the Compression Ratio (CR). Visual inspection of the reconstructed images has been performed. Results of experiments with the use of the described method have been enclosed in the form of plots and images.

W artykule przedstawiono rezultaty badań nad wyborem kształtu zachowanej strefy w transformacyjnej kompresji strefowej obrazów ze skalą szarości z zastosowaniem transformat odcinkowo-liniowych. Opisano transformaty Walsha i PWL używane w początkowym stadium algorytmu kompresji. Przestawiono metodę kompresji strefowej, opartą o zachowywanie współczynników widmowych leżących wewnątrz wyspecyfikowanej strefy (rys. 2). Obok powszechnie stosowanej strefy kwadratowej rozważono różne kształty zachowanej strefy widmowej (rys. 3). Kształty stref dobrano na podstawie analizy obrazów widma współczynników stosowanych transformat (rys. 1). Przeanalizowano wpływ rozmiaru każdej z badanych stref na efektywność kompresji. W celu uniezależnienia analizy od parametrów wewnętrznych poszczególnych stref, określających bezpośrednio ich wymiary, wprowadzono obiektywny parametr, nazwany współczynnikiem kompresji (ang. Compression Ratio, CR), zależny wprost od liczby zer występujących w widmie zdegradowanym. Efektywność kompresji porównano w sensie błędu średniokwadratowego (ang. Mean-Square Error, MSE) oraz maksymalnego współczynnika sygnał-szum (ang. Peak Signal-to-Noise Ratio, PSNR) w funkcji współczynnika kompresji. Dokonano także wizualnej oceny jakości rekonstruowanych obrazów. Rezultaty badań z użyciem opisanej metody zamieszczono w postaci wykresów (rys. 4 - 7) i obrazów (rys. 8). Na podstawie przeprowadzonych badań wybrano strefy o najlepszym kształcie dla każdej z analizowanych transformat.