Johannes BalléImage Compression by Microtexture Synthesis | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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ISBN: | 978-3-8440-1449-5 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Reihe: | Aachen Series on Multimedia and Communications Engineering Herausgeber: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Jens-Rainer Ohm Aachen | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Band: | 11 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Schlagwörter: | image compression; texture synthesis; perceptual coding; Gauss Markov Random Field; quality metric; microtexture | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Publikationsart: | Dissertation | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Sprache: | Englisch | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Seiten: | 148 Seiten | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Abbildungen: | 30 Abbildungen | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Gewicht: | 219 g | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Format: | 21 x 14,8 cm | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Bindung: | Paperback | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Preis: | 45,80 € | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Erscheinungsdatum: | November 2012 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Zusammenfassung: | Further compression gains beyond the state of the art in image coding are difficult to achieve when the pixel fidelity paradigm is retained. It is necessary to find an image representation that addresses the definitions of “irrelevance” and “redundancy” in a way that is closer to human perception. In this thesis, linear random field models, and specifically Gauss-Markov Random Fields, are investigated as models of microtexture. Beyond their maximum-entropy role in information theory, Gaussian random fields are special with respect to feature detection in the human visual cortex. A hybrid coding system is designed which encodes texture content by a synthesis approach. The properties of Gaussian random fields allow to replace the common segmentation-classification approach of previous methods with a conceptually simple and elegant statistical testing framework. This gives rise to a unique structure-texture decomposition, thus avoiding problems of over- or under-segmentation. Results are evaluated for a set of established test images using objective metrics, which are verified by visual experiments. The presented coding system is able to provide up to 35% of bitrate savings for natural images compared to a state-of-the-art reference codec, and more than 60% bitrate savings when the algorithm is applied on noisy content. |