Compresión de imágenes

2. Técnicas de Compresión y
Descompresión de Señales
Marcelo Fernando Valdiviezo C.
Carrera de Electrónica y Telecomunicaciones
Octubre - 2020

3. UNIDAD 2: COMPRESIÓN DE
IMÁGENES Y VIDEO
TEMA: INTRODUCCIÓN A LA COMPRESIÓN DE IMÁGENES.

4. IMAGEN DIGITAL
• Una imagen digital es una matriz, o array bi-dimensional, de números.
• Cada celda de la matriz es un píxel.
• Resolución: m x n
90 67 68 75 78 98 185 180 153 139 132 106 70 80 81 69 69 67 35 34
92 87 73 78 82 132 180 152 134 120 102 106 95 75 72 63 75 42 19 29
63 102 89 76 98 163 166 164 175 159 120 103 132 96 68 42 49 46 17 22
45 83 109 80 130 158 166 174 158 134 105 71 82 121 80 51 12 50 31 17
39 69 92 115 154 122 144 173 155 105 98 86 82 106 83 76 17 29 41 19
34 80 73 132 144 110 142 181 173 122 100 88 141 142 111 87 33 18 46 36
37 93 88 136 171 164 137 171 190 149 110 137 168 161 132 96 56 23 48 49
66 117 106 147 188 202 198 187 187 159 124 151 167 158 138 105 80 55 59 54
127 136 107 144 188 197 188 184 192 172 124 151 138 108 116 114 84 46 67 54
143 134 99 143 188 172 129 127 179 167 106 118 111 54 70 95 90 46 69 52
141 137 96 146 167 123 91 90 151 156 121 93 78 82 97 91 87 45 66 39
139 137 80 131 162 145 131 129 154 161 158 149 134 122 115 99 84 35 52 30
137 133 56 104 165 167 174 181 175 169 165 162 158 142 124 103 67 19 31 23
135 132 65 86 173 186 200 198 181 171 162 153 145 135 121 104 53 14 15 33
132 132 88 50 149 182 189 191 186 178 166 157 148 131 106 78 28 10 15 44
mfilas
n columnas

5. IMAGEN DIGITAL
• Una forma más común de visualizar una imagen...
Un píxel

6. RESOLUCIÓN

7. TIPOS DE IMÁGENES
IMAGEN BINIVEL (MONOCROMÁTICA)
1 píxel = 1 bit
0 = negro
1 = blanco

8. TIPOS DE IMÁGENES
IMAGEN EN ESCALA DE GRISES
1 píxel = n bits
Normalmente n = 8
Permite 2n niveles de
gris.
2n = 256 niveles de gris
0 = negro
255 = blanco

9. TIPOS DE IMÁGENES
IMAGEN DE TONOS CONTINUOS
1 píxel = 3 bytes
Cada pixel consta de 3 valores:
(Rojo, Verde, Azul).
Un byte por color.
16.7 millones de colores posibles

10. TIPOS DE IMÁGENES
IMAGEN DE TONOS DISCRETOS
Puede tener pocos o muchos
colores, pero carece del ruido y el
difuminado de una imagen natural

11. TIPOS DE IMÁGENES
IMAGEN CARTOON-LIKE
Se compone de áreas uniformes.
Cada área tiene un color uniforme,
salvo las zonas adyacentes.
Se puede obtener una excelente
compresión

12. IMPORTANCIA DE LA COMPRESIÓN DE
IMÁGENES
1 PIXEL DE 24 BITS
24
2 16.78 millones decolores

13. DIGITALIZACIÓN DE UNA IMAGEN
MUESTREO
CUANTIFICACIÓN
Dividir la imagen original bidimensional en pequeñas regiones (pixeles).
Asignar un valor entero a cada pixel
1 Dada una imagen A, se comprime en B.
2 Se descomprime B, en C.
3 Se resta D = C – A, si A se comprimió sin ninguna pérdida y se descomprime correctamente,
entonces C debe ser idéntica a A y la imagen D debe ser de color blanco uniforme.

14. UNIDAD 2: COMPRESIÓN DE
IMÁGENES Y VIDEO
TEMA: MÉTODOS PARA LA COMPRESIÓN DE IMÁGENES.

15. MÉTODOS PARA LA COMPRESIÓN DE
IMÁGENES
MÉTODO 1
• Método apropiado para las imágenes
binivel.
• El principio de compresión de
imágenes para este tipo significa que
los vecinos inmediatos de un pixel P
tienden a ser idénticos a P.
• Se utiliza la codificación RLE

16. MÉTODOS PARA LA COMPRESIÓN DE
IMÁGENES
MÉTODO 2
• Método apropiado para las imágenes binivel.
• El principio de compresión de imágenes para este tipo
significa que los vecinos inmediatos de un pixel P tienden a
ser similares a P.
• Podemos extender este principio y concluir que si el píxel
actual tiene un color c, entonces los píxeles del mismo color
vistos en el pasado tienden a tener los mismos vecinos
inmediatos.

17. MÉTODOS PARA LA COMPRESIÓN DE
IMÁGENES
MÉTODO 3
• Separar la imagen en escala de grises en n imágenes
binivel y comprimir cada una de ellas con RLE y códigos
prefijo. El principio de la compresión de imágenes parece
implicar intuitivamente que dos píxeles adyacentes que
son similares en la imagen en escala de grises será
idéntico en la mayoría de las n imágenes binivel.

18. MÉTODOS PARA LA COMPRESIÓN DE
IMÁGENES
MÉTODO 4
Utilizar el contexto de un píxel para predecir su valor. El
contexto de un píxel son los valores de algunos de sus
vecinos. Podemos examinar algunos vecinos de un píxel P,
calcular un promedio A de una de sus valores, y predecir que
P tendrá un valor de A.

19. MÉTODOS PARA LA COMPRESIÓN DE
IMÁGENES
MÉTODO 5
Transformar los valores de los píxeles y codificar los valores
transformados.
La compresión se logra mediante la reducción o eliminación
de la redundancia. La redundancia de una imagen está
causada por la correlación entre los píxeles, por lo que la
transformación de los píxeles a una representación donde
estén descorrelacionados elimina la redundancia.

20. MÉTODOS PARA LA COMPRESIÓN DE
IMÁGENES
MÉTODO 6
El principio de este enfoque es separar una imagen en color
de tonos continuos en tres imágenes en escala de grises y
comprimir cada una de las tres por separado, utilizando los
métodos 3, 4 ó 5.

21. MÉTODOS PARA LA COMPRESIÓN DE
IMÁGENES
MÉTODO 7
Se necesita un enfoque diferente para imágenes de tonos
discretos. Recordemos que tales imágenes contienen
regiones uniformes, y una región puede aparecer varias
veces en la imagen.
Una posible forma de comprimir una imagen así consiste en
analizarla, identificando las regiones, y encontrando las que
estén repetidas.

22. MÉTODOS PARA LA COMPRESIÓN DE
IMÁGENES
MÉTODO 8
La partición de la imagen en partes (superpuestas o no) y su
compresión mediante el procesamiento de cada parte, una a
una.
Este enfoque es la base de diversos métodos fractales para la
compresión de imágenes. Se aplica el principio de la
compresión de imágenes a partes de la imagen en vez de a
píxeles individuales.

23. PREGUNTAS