Reconstruccion automatica de imagenes comprimidas mediante transformada coseno discreta usando metodos bayesianos.

Tesis doctoral de Javier Mateos Delgado

Los algoritmos de compresión de imágenes mediante transformada coseno discreta producen, a altas razones de compresión el llamado artificio de bloques. La reducción de este artificio se realiza mediante un proceso que se denomina reconstrucción de la imagen. el objetivo de esta memoria es obtener métodos de reconstrucción automática de imágenes altamente comprimidas utilizando técnicas basadas transformada coseno discreta mediante un post-procesamiento llevado a cabo en el decodificador. Los métodos propuestos estimarán los parámetros asociados al proceso de reconstrucción dentro del paradigma bayesiano jerárquico. en la memoria se muestra que, usando este paradigma, se puede realizar la reconstrucción de la imagen y estimación de los parámetros de forma automática, sin intervención alguna por parte del usuario, empleando técnicas robustas y bien fundamentadas. si se dispone de alguna información sobre el posible valor de los parámetros, por ejemplo, porque se haya realizado una estimación de los mismos en el codificador y se hayan transmitido junto a los datos de la imagen comprimida, en esta memoria se propone un método para combinar esta información a priori sobre los parámetros con la información obtenida a partir de la imagen comprimida. por último se extienden los resultados anteriores a la reconstrucción de imágenes en color. la bondad de los métodos se demuestra experimentalmente sobre imágenes reales.

 

Datos académicos de la tesis doctoral «Reconstruccion automatica de imagenes comprimidas mediante transformada coseno discreta usando metodos bayesianos.«

  • Título de la tesis:  Reconstruccion automatica de imagenes comprimidas mediante transformada coseno discreta usando metodos bayesianos.
  • Autor:  Javier Mateos Delgado
  • Universidad:  Granada
  • Fecha de lectura de la tesis:  27/07/1998

 

Dirección y tribunal

  • Director de la tesis
    • Rafael Molina Soriano
  • Tribunal
    • Presidente del tribunal: nicolas Perez de la blanca capilla
    • lluís Torres urgell (vocal)
    • buenaventura Clares rodríguez (vocal)
    • laura María Roa romero (vocal)

 

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